内容简介
《大数据分析师面试笔试宝典》旨在帮助读者了解大数据分析师的工作内容、技能要求、各类常用技术的原理和可能应用的场景。
大数据分析是一个多学科交叉的领域，包含了统计学、计算机科学、运筹学乃至市场营销学等。《大数据分析师面试笔试宝典》并没有介绍大数据分析领域涉及的所有方面，而是根据当前用人单位对大数据分析师的需求，选择了其中较为重要的内容进行解析，将当前大数据分析涉及的热点技术一网打尽。
阅读《大数据分析师面试笔试宝典》需要具备一定的数理统计知识基础和计算机编程背景。本书尽量不去证明一些在理论界已有的结论，而是用浅显的语言来解释复杂的公式，以便读者更为轻松地掌握全书的知识，从而能够从容面对面试以及日常工作。
AI简介
这是一本专注于大数据分析师的实战技能提升和面试技巧的宝典。这本书涵盖了大数据分析师的技能要求、数据分析工作流程、临场面试等多个方面，以及统计学知识、数据挖掘算法、大数据技术解析、数据可视化等多个领域的深度解析。
书中首先介绍了大数据分析的多学科交叉领域，强调了统计学、计算机科学、运筹学以及市场营销学等多个学科在大数据分析中的重要性。接着，深入剖析了数据开发工程师的职责范围，包括数据平台的前端或后台开发、数据采集、数据清洗、数据挖掘算法实现、调优、结果验证和解释，以及大数据平台设计和开发、运维等方面。
书中还详细介绍了数据分析面试准备与策略，包括天时、地利、人和三个方面，以及概率模型之间的关系解析、参数估计与假设检验、抽样技术与马尔可夫模型等多个关键内容点。这些内容点涵盖了大数据分析师在面试和笔试中可能遇到的各种问题，为应聘者提供了全面的指导。
此外，书中还详细讲解了数据挖掘算法分类与运用，包括有监督学习和无监督学习两大类，以及聚类算法原理与实例、数据埋点技术与网络爬虫、数据仓库技术与ETL技术等多个方面。这些内容点为大数据分析师在实际工作中提供了重要的技术支持和理论指导。
最后
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