1. 當面試官問你你有任何的sql的經驗的時候我該怎麼回答。我之前上過這個課
這個基本都是問項目經驗，你就編一個項目，說一個類似的寫sql的經驗就可以。從什麼表抽數或怎麼抽數的，怎麼運算的，然後怎麼得到結果的，不過說的時候可以有所保留，實在說不明白的地方就說是上家公司的一些特定的人做的。這個一般講課的時候老師會講一兩個只要記住就可以了。當然別把自己繞進去，因為如果真的沒做過，而面試官還比較了解，那麼很容易看出來的。
當然前提是會寫sql語句，知道基本寫法，而且至少要了解部分常用函數，分組，排序，子查詢，以及表關聯方式，如果這些都不知道，那麼還是不要說比較好，容易漏。
2. 大數據分析師面試必備：java與mysql解析
【導讀】作為大數據工程師，其必須要掌握的基礎知識就是java與mysql的關系、交互和連接，作為基礎，也是面試考官經常會考的內容，為了幫助大家都能順利通過考試，今天小編就來和大家嘮一嘮java與mysql的關系、交互和連接，好了，開始今天的內容大數據分析師面試必備：java與mysql解析。
1. SQL語言四大類：
DQL 數據查詢語言 select
DML 數據操作語言 insert、update、delete
DDL 數據界說語言 create、alter
DCL 數據控制語言 grant許可權
2. mysql資料庫中的decimal類型(是數值型，不能存放字元串)：
舉例：decimal(18,0) 常用於身份證號碼，但是帶x的不可以。
舉例：decimal(5,2)
狀況一：假設小數點前面是3位，後邊是2位，正常狀況。
狀況二：5指的是小數點前後不能超過5位，小數點後有必要是2位。
3. mysql中InnoDB和MyISAM引擎的差異：
innodb支撐：事務和主外鍵
myisam不支撐：事務和主外鍵
4. 【不需要背誦，選擇題考點】向mysql中，a向表中添加數據的幾種寫法，題目：id int 主鍵自增，name varchar(11)
不為空。
5. 操作mysql資料庫表有兩種方式，第一種：點八點吧;第二種：寫代碼。【不需要背誦，只需要了解，考試選擇題會出】
6. 在Java中，簡述面向對象三大特徵。
7. 在Java中，常用關鍵字：
1. 定義類的關鍵字是什麼? class
2. 繼承的關鍵字是什麼? extends
3. 定義介面的關鍵字是什麼? interface
4. 實現介面的關鍵字是什麼? implements
5. 抽象類的關鍵字是什麼? abstract
8. 在Java中，抽象類和介面的區別：
1. 抽象類中可以包含普通方法和抽象方法，介面中只能包含抽象方法
2. 抽象類中可以有構造方法，介面中沒有構造方法
3. 抽象類只能單繼承，可以實現多個介面
9. Java介面中有哪些成員?
1. 構造方法，沒有
2. 常量，默認訪問修飾符public static final，沒有變數
3. 抽象方法，默認訪問修飾符public abstract
10. 在Java中，抽象類和抽象方法的關系：
1. 抽象類中可以包含普通方法和抽象方法，抽象方法一定存在抽象類中。
2. 子類繼承抽象父類，必須實現|重寫抽象方法，除非子類也是抽象類。
3. 【判斷題】抽象類中必須包含抽象方法?【錯誤×】
4. 【判斷題】抽象方法一定存在抽象類中?【正確√】
11. Java重載的特點：
1. 在同一個類中
2. 方法名相同
3. 參數列表(個數、類型、順序)不同
4. 與返回值類型和訪問修飾符無關
12. Java重寫的特點：
1. 在父子類中
2. 方法名相同
3. 參數列表相同
4. 返回值類型相同，或是其子類
5. 訪問修飾符相同，或不能嚴於父類
13. 列舉幾種Java實現多態的形式：
1. 繼承的存在
2. 父類引用指向子類對象 | 向上轉型
3. 父類作為方法的返回值類型，父類作為方法的參數
14. Java介面的特性：單根性和傳遞性
15. 在Java中，throws和throw的區別：
1. throws 聲明異常，用在定義方法小括弧的後面
2. throw 拋出異常，寫在方法體內
以上就是小編今天給大家整理發送的關於大數據分析師面試必備：java與mysql解析的相關內容，希望對各位考生有所幫助，想知道更多關於數據分析師的基本要求有哪些，關注小編持續更新數據分析師崗位解析。
3. 數據分析師面試要准備什麼
1.簡歷
大家都知道面試一定要帶簡歷，那麼怎樣才能製作出一份讓面試官滿意的簡歷呢。這里小編建議大家可以試試STAR法則，可以著重凸顯出自己在數據分析項目中取得的成績。
另外簡歷一定要結合招聘要求來製作，與招聘要求的匹配度越高才更容易被hr發現，不要偷懶，用一份簡歷打天下。
2.投遞
投遞簡歷最好不要海投。如果中意一家公司，可以選擇多平台投遞。
3.面試
終於到了最關鍵的環節了。大體上介紹一下自己接觸過的項目，這樣做的好處是，留有餘地，一般面試官都會根據你的介紹來展開提問，如果說得過於詳細，面試官有可能會問一些深層次的問題，答不上來就尷尬了。
數據分析面試都會有技術性問題，Excel+SQL+python/R這幾樣工具都是必考，關於這幾樣工具的理論、實操大家一定要詳細掌握。數據分析的目的就是促進企業的業務增長，關於公司的業務方面，大家也要多多了解，一般面試官會根據公司業務做一個假設案例讓你來進行數據分析。
關於數據分析師面試要准備什麼，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
4. 大數據分析面試問什麼
基本工具
包括規定動作和自選動作兩類。
1.1 規定動作
SQL查詢：JOIN ON、DISTINCT、GROUP BY、ORDER BY等等。從資料庫中提取數據是數據分析的第一步。
1.2 自選動作
根據簡歷來問，簡歷上寫什麼就問什麼，會問得比較深入。簡歷作為敲門磚，撰寫也是非常重要的，切不可寫的過於誇張和造假，奉勸各位不要作死，畢竟不作死都有可能會死。Python、Stata、R、SPSS、SAS、EViews都算比較常見的數據分析工具。
2.邏輯思維
主要分為兩方面，對業務邏輯的理解能力和行文的邏輯水平。
2.1業務邏輯
雖然一個業務看似流程簡單清晰，但產生數據的復雜程度往往超過大多數人的想像。對業務邏輯的考察主要通過相關項目經歷。
2.2行文邏輯
畢竟最終產出是一份份報告，可能是HTML郵件也能是PDF。
3.理論儲備
也分為規定動作和可選動作。
3.1 規定動作
主要是基礎的統計學理論，如方差、協方差、算數平均數、幾何平均數、中位數、眾數、分位值、雙峰數據、長尾數據、假設檢驗、期望迭代法則、貝葉斯原理等。
3.2 自選動作
根據簡歷來問，簡歷上寫什麼hr一定會問什麼。
4.對細節的敏感度
作為數據分析師，每天要關注大量數據指標。對細節的敏感度是非常必要的。這主要分為兩方面，對統計口徑的敏感度和對數據的敏感度。
4.1 統計口徑
統計口徑一致是確保數據可比性的基礎，這非常考驗數據分析師的敏感度和行業經驗。
4.2 數據
面試者對數據異常波動、離群值、平均數沒有代表意義等情況的迅速識別能力。比如已知然壽司套餐單價1,500，酒水單價300，平均客單價2,500，能不能馬上想到這可能是雙峰數據或者長尾數據，抑或既雙峰又長尾的數據？
5.學習能力
互聯網行業瞬息萬變，光數據的存儲就有Oracle、MySQL、Hadoop、Spark、Hive、Impala、谷哥哥三駕馬車等一大堆奇奇怪怪的東西。互聯網行業的從業者經常要面對新需求、新工具、新方法。能否迅速掌握新知識，解決新問題面試者必須證明給hr看。主要考察的方式是了解過往項目經歷，或者出作業題(比如Sci-Hub)。
6.排版和簡單UI設計
數據分析報告必須簡潔、清晰、重點突出。主要考察方式是出作業題讓面試者限時交一份slides(就是PPT啦)出來。
7.價值觀
主要看工作熱情、態度、道德水平等等，這方面的問題比較隨機。
5. 想做數據分析工作，需要學SQL嗎謝謝
SQL在數據分析中的作用就相當於電腦的鍵盤滑鼠，雖說沒有了它也能照常運行，但對使用它的人來說靈活性卻下降了許多。可以說SQL技能需求在數據分析中是非常重要的基礎。
不同數據分析崗位對於SQL掌握程度的要求和標準是不同的。
比較常見的業務分析師，對SQL的掌握有一定要求，不過也不必要十分精通，只要能從數據倉庫里取數、學會普通的增刪減改就行了；
如果是做數據倉庫的分析師，或者說更類似於系統分析師，那就必須要精通SQL了，作為吃飯的飯碗，當然不能差了；
當然還有一些數據分析崗位，對於SQL不是必須的，但是學會了是加分項。
所以還是建議學習一下。
6. 什麼很多的面試要求上，都要求人員掌握數據分析的技能
什麼是數據分析？數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。簡單來說，就是通過數據解決任何業務問題。
一個業務人員最重要的能力不是你會什麼技能，具備什麼知識，而是能解決問題，解決問題的前提是發現問題，數據分析恰好可以完成發現問題解決問題的使命。
在日益研究的招聘環境下，不管你是正要進入互聯網產品、運營等業務崗位的在校生，還是1-5 年經驗的運營、產品、營銷、新媒體等從業者，數據分析能力已經是用人單位對業務人員的重要考核點。
今年疫情影響下，相比傳統金融行業求職的一片哀嚎，技術類起薪確實比較香，根據2019年首屆數據科學理學碩士畢業生就業報告，畢業生平均薪資達到了27w，主要集中在互聯網、金融科技、量化領域。
隨著大數據技術逐漸滲透到各行各業，數據科學人才將迎來一波紅利。而對於本科非理工背景，又想在工作中將業務和技術結合起來的同學來說，數據分析(包含大數據類)無疑是不錯的選擇。
今天就給大家分享一下幾個熱門行業數據分析崗位的基本情況：
互聯網互聯網代表：阿里、騰訊、網路、京東、位元組跳動、拼多多、滴滴、美團、shopee（新加坡) 等
1）難度系數：☆☆☆☆☆
2）技能要求：
給大家看看騰訊的數據分析崗位要求
所需能力，主要是三點：
a.必須精通一門編程語言，Python/MATLAB/C++；
b.有金融數據分析的能力；
c. 熟練掌握統計模型及機器學習模型，懂原理、能調包實現，最好能建模
3）薪資水平
券商基金的薪資基本無上限，看個人績效拿獎金，底薪大多20w上下
事業單位系事業單位代表：上交所技術、深交所金融科技、深圳市/區政府及其研究院
1）難度：不太好評估，身邊的樣本較少，技術難度可能低於互聯網，但是由於招聘名額也較少，所以實際競爭比其實不低，同時也會比較關注學歷背景
2）薪資水平：基本和公務員齊平，一線城市的公務員和事業單位待遇都不低，加班和失業的機會也比較少，可以說是性價比較高的一份工作，不說了，就兩個字，羨慕。