1. 当面试官问你你有任何的sql的经验的时候我该怎么回答。我之前上过这个课
这个基本都是问项目经验，你就编一个项目，说一个类似的写sql的经验就可以。从什么表抽数或怎么抽数的，怎么运算的，然后怎么得到结果的，不过说的时候可以有所保留，实在说不明白的地方就说是上家公司的一些特定的人做的。这个一般讲课的时候老师会讲一两个只要记住就可以了。当然别把自己绕进去，因为如果真的没做过，而面试官还比较了解，那么很容易看出来的。
当然前提是会写sql语句，知道基本写法，而且至少要了解部分常用函数，分组，排序，子查询，以及表关联方式，如果这些都不知道，那么还是不要说比较好，容易漏。
2. 大数据分析师面试必备：java与mysql解析
【导读】作为大数据工程师，其必须要掌握的基础知识就是java与mysql的关系、交互和连接，作为基础，也是面试考官经常会考的内容，为了帮助大家都能顺利通过考试，今天小编就来和大家唠一唠java与mysql的关系、交互和连接，好了，开始今天的内容大数据分析师面试必备：java与mysql解析。
1. SQL语言四大类：
DQL 数据查询语言 select
DML 数据操作语言 insert、update、delete
DDL 数据界说语言 create、alter
DCL 数据控制语言 grant权限
2. mysql数据库中的decimal类型(是数值型，不能存放字符串)：
举例：decimal(18,0) 常用于身份证号码，但是带x的不可以。
举例：decimal(5,2)
状况一：假设小数点前面是3位，后边是2位，正常状况。
状况二：5指的是小数点前后不能超过5位，小数点后有必要是2位。
3. mysql中InnoDB和MyISAM引擎的差异：
innodb支撑：事务和主外键
myisam不支撑：事务和主外键
4. 【不需要背诵，选择题考点】向mysql中，a向表中添加数据的几种写法，题目：id int 主键自增，name varchar(11)
不为空。
5. 操作mysql数据库表有两种方式，第一种：点八点吧;第二种：写代码。【不需要背诵，只需要了解，考试选择题会出】
6. 在Java中，简述面向对象三大特征。
7. 在Java中，常用关键字：
1. 定义类的关键字是什么? class
2. 继承的关键字是什么? extends
3. 定义接口的关键字是什么? interface
4. 实现接口的关键字是什么? implements
5. 抽象类的关键字是什么? abstract
8. 在Java中，抽象类和接口的区别：
1. 抽象类中可以包含普通方法和抽象方法，接口中只能包含抽象方法
2. 抽象类中可以有构造方法，接口中没有构造方法
3. 抽象类只能单继承，可以实现多个接口
9. Java接口中有哪些成员?
1. 构造方法，没有
2. 常量，默认访问修饰符public static final，没有变量
3. 抽象方法，默认访问修饰符public abstract
10. 在Java中，抽象类和抽象方法的关系：
1. 抽象类中可以包含普通方法和抽象方法，抽象方法一定存在抽象类中。
2. 子类继承抽象父类，必须实现|重写抽象方法，除非子类也是抽象类。
3. 【判断题】抽象类中必须包含抽象方法?【错误×】
4. 【判断题】抽象方法一定存在抽象类中?【正确√】
11. Java重载的特点：
1. 在同一个类中
2. 方法名相同
3. 参数列表(个数、类型、顺序)不同
4. 与返回值类型和访问修饰符无关
12. Java重写的特点：
1. 在父子类中
2. 方法名相同
3. 参数列表相同
4. 返回值类型相同，或是其子类
5. 访问修饰符相同，或不能严于父类
13. 列举几种Java实现多态的形式：
1. 继承的存在
2. 父类引用指向子类对象 | 向上转型
3. 父类作为方法的返回值类型，父类作为方法的参数
14. Java接口的特性：单根性和传递性
15. 在Java中，throws和throw的区别：
1. throws 声明异常，用在定义方法小括号的后面
2. throw 抛出异常，写在方法体内
以上就是小编今天给大家整理发送的关于大数据分析师面试必备：java与mysql解析的相关内容，希望对各位考生有所帮助，想知道更多关于数据分析师的基本要求有哪些，关注小编持续更新数据分析师岗位解析。
3. 数据分析师面试要准备什么
1.简历
大家都知道面试一定要带简历，那么怎样才能制作出一份让面试官满意的简历呢。这里小编建议大家可以试试STAR法则，可以着重凸显出自己在数据分析项目中取得的成绩。
另外简历一定要结合招聘要求来制作，与招聘要求的匹配度越高才更容易被hr发现，不要偷懒，用一份简历打天下。
2.投递
投递简历最好不要海投。如果中意一家公司，可以选择多平台投递。
3.面试
终于到了最关键的环节了。大体上介绍一下自己接触过的项目，这样做的好处是，留有余地，一般面试官都会根据你的介绍来展开提问，如果说得过于详细，面试官有可能会问一些深层次的问题，答不上来就尴尬了。
数据分析面试都会有技术性问题，Excel+SQL+python/R这几样工具都是必考，关于这几样工具的理论、实操大家一定要详细掌握。数据分析的目的就是促进企业的业务增长，关于公司的业务方面，大家也要多多了解，一般面试官会根据公司业务做一个假设案例让你来进行数据分析。
关于数据分析师面试要准备什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
4. 大数据分析面试问什么
基本工具
包括规定动作和自选动作两类。
1.1 规定动作
SQL查询：JOIN ON、DISTINCT、GROUP BY、ORDER BY等等。从数据库中提取数据是数据分析的第一步。
1.2 自选动作
根据简历来问，简历上写什么就问什么，会问得比较深入。简历作为敲门砖，撰写也是非常重要的，切不可写的过于夸张和造假，奉劝各位不要作死，毕竟不作死都有可能会死。Python、Stata、R、SPSS、SAS、EViews都算比较常见的数据分析工具。
2.逻辑思维
主要分为两方面，对业务逻辑的理解能力和行文的逻辑水平。
2.1业务逻辑
虽然一个业务看似流程简单清晰，但产生数据的复杂程度往往超过大多数人的想象。对业务逻辑的考察主要通过相关项目经历。
2.2行文逻辑
毕竟最终产出是一份份报告，可能是HTML邮件也能是PDF。
3.理论储备
也分为规定动作和可选动作。
3.1 规定动作
主要是基础的统计学理论，如方差、协方差、算数平均数、几何平均数、中位数、众数、分位值、双峰数据、长尾数据、假设检验、期望迭代法则、贝叶斯原理等。
3.2 自选动作
根据简历来问，简历上写什么hr一定会问什么。
4.对细节的敏感度
作为数据分析师，每天要关注大量数据指标。对细节的敏感度是非常必要的。这主要分为两方面，对统计口径的敏感度和对数据的敏感度。
4.1 统计口径
统计口径一致是确保数据可比性的基础，这非常考验数据分析师的敏感度和行业经验。
4.2 数据
面试者对数据异常波动、离群值、平均数没有代表意义等情况的迅速识别能力。比如已知然寿司套餐单价1,500，酒水单价300，平均客单价2,500，能不能马上想到这可能是双峰数据或者长尾数据，抑或既双峰又长尾的数据？
5.学习能力
互联网行业瞬息万变，光数据的存储就有Oracle、MySQL、Hadoop、Spark、Hive、Impala、谷哥哥三驾马车等一大堆奇奇怪怪的东西。互联网行业的从业者经常要面对新需求、新工具、新方法。能否迅速掌握新知识，解决新问题面试者必须证明给hr看。主要考察的方式是了解过往项目经历，或者出作业题(比如Sci-Hub)。
6.排版和简单UI设计
数据分析报告必须简洁、清晰、重点突出。主要考察方式是出作业题让面试者限时交一份slides(就是PPT啦)出来。
7.价值观
主要看工作热情、态度、道德水平等等，这方面的问题比较随机。
5. 想做数据分析工作，需要学SQL吗谢谢
SQL在数据分析中的作用就相当于电脑的键盘鼠标，虽说没有了它也能照常运行，但对使用它的人来说灵活性却下降了许多。可以说SQL技能需求在数据分析中是非常重要的基础。
不同数据分析岗位对于SQL掌握程度的要求和标准是不同的。
比较常见的业务分析师，对SQL的掌握有一定要求，不过也不必要十分精通，只要能从数据仓库里取数、学会普通的增删减改就行了；
如果是做数据仓库的分析师，或者说更类似于系统分析师，那就必须要精通SQL了，作为吃饭的饭碗，当然不能差了；
当然还有一些数据分析岗位，对于SQL不是必须的，但是学会了是加分项。
所以还是建议学习一下。
6. 什么很多的面试要求上，都要求人员掌握数据分析的技能
什么是数据分析？数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。简单来说，就是通过数据解决任何业务问题。
一个业务人员最重要的能力不是你会什么技能，具备什么知识，而是能解决问题，解决问题的前提是发现问题，数据分析恰好可以完成发现问题解决问题的使命。
在日益研究的招聘环境下，不管你是正要进入互联网产品、运营等业务岗位的在校生，还是1-5 年经验的运营、产品、营销、新媒体等从业者，数据分析能力已经是用人单位对业务人员的重要考核点。
今年疫情影响下，相比传统金融行业求职的一片哀嚎，技术类起薪确实比较香，根据2019年首届数据科学理学硕士毕业生就业报告，毕业生平均薪资达到了27w，主要集中在互联网、金融科技、量化领域。
随着大数据技术逐渐渗透到各行各业，数据科学人才将迎来一波红利。而对于本科非理工背景，又想在工作中将业务和技术结合起来的同学来说，数据分析(包含大数据类)无疑是不错的选择。
今天就给大家分享一下几个热门行业数据分析岗位的基本情况：
互联网互联网代表：阿里、腾讯、网络、京东、字节跳动、拼多多、滴滴、美团、shopee（新加坡) 等
1）难度系数：☆☆☆☆☆
2）技能要求：
给大家看看腾讯的数据分析岗位要求
所需能力，主要是三点：
a.必须精通一门编程语言，Python/MATLAB/C++；
b.有金融数据分析的能力；
c. 熟练掌握统计模型及机器学习模型，懂原理、能调包实现，最好能建模
3）薪资水平
券商基金的薪资基本无上限，看个人绩效拿奖金，底薪大多20w上下
事业单位系事业单位代表：上交所技术、深交所金融科技、深圳市/区政府及其研究院
1）难度：不太好评估，身边的样本较少，技术难度可能低于互联网，但是由于招聘名额也较少，所以实际竞争比其实不低，同时也会比较关注学历背景
2）薪资水平：基本和公务员齐平，一线城市的公务员和事业单位待遇都不低，加班和失业的机会也比较少，可以说是性价比较高的一份工作，不说了，就两个字，羡慕。