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本科211,入學杜克大學商科碩士,22秋招我收獲「互聯網大廠DA 」offer
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本科211,入學杜克大學商科碩士,22秋招我收獲「互聯網大廠DA 」offer
指南者留學 胡圖圖 2022年11月14日 閱讀量:1216
<p style="text-align: justify;">文 | 指南者留學學員M學姐<br />杜克大學管理研究碩士<br />某頭部互聯網大廠Data Analyst</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">大家好,首先介紹一下我的背景,我的本碩都是純商科,相關實習僅有互聯網的日常實習經歷(沒有summer),今年成功上岸了國內某頭部大廠的Data Analyst崗位。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">復盤求職過程中做對的地方和踩過的坑,以及對BA/DA崗位職業規劃的思考,覺得可以把我的經歷分享出來,給同為商科轉碼的朋友提供一些參考。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: center;"><strong><span class="h1">轉碼不是所有問題的答案</span></strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">近幾年job market整體不景氣,作為商科生,身邊比較常見的兩個工作方向一般是金融大類(包含咨詢、戰略等)和互聯網大類。金融行業普遍hc較少,比較講究機遇,因此工資尚可、hc更多的互聯網公司確實是應屆生一個不錯的選擇。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">互聯網公司的職位也不限于程序員aka碼農,還有比如產品經理、數據分析師等不強制要求cs科班出身的崗位。此外,偏技術類的崗位可以更方便地在國外找到工作,也讓轉碼成為近年來越來越熱門的方向。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">但是,轉碼是涉及到你未來3~5年工作環境的一個重要選擇,它并不是所有問題的唯一答案。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">通過刷題刷進大廠只是開始,之后要負責做項目和獨立工作,如果之前的知識儲備或者是自身的學習能力跟不上,在經濟形勢不好的情況下可能真的無法留下。畢竟公司招人來是要干活的,而不是給你半年到一年的時間拿著工資從0開始。論壇上互聯網大廠的package確實讓人心動,但過幾年再看他們的職業發展呢?</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">因此,如果還不能確定是否要轉data/cs方向,首先可以上幾門網課(這里推薦UCB神課cs61a),判斷自己對data和coding是否感興趣,課程內容是否能迅速理解和復現;其次可以了解一下目標崗位的工作內容,看看自己是否能夠勝任其中的40%左右;最后可以結合自己性格和能力上的特點,確定是否要嘗試這個方向。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">就我個人而言,我發現自己對數據很敏感,也有一定的分析寫作能力,能夠產出長篇幅的報告,但是對刷算法題和讓code變得更elegant并不感興趣,只把代碼作為提升生產力的工具,因此選擇了對編程要求不高的BA/DA崗位作為求職方向。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">但BA/DA崗位確實是存在明顯短板的。作為交叉類崗位,有時會讓人覺得&ldquo;什么都會一點,但什么都不精通&rdquo;。因此,BA/DA的發展也主要有兩個大方向,要么在技術之路上不斷精進成為expert,要么走向管理之路成為team manager。在行業紅利褪去的情況下,BA/DA在互聯網的晉升路徑不如前幾年明確,裁員風險也不得不考慮。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">因此,大家可以跳出互聯網的局限,結合自身的domain knowledge,嘗試制造業或是金融行業的相關崗位。職業發展的選擇不僅要看skill set,我認為更重要的是找到自己的特長和興趣所在。也就是我之前提到的,結合自己的性格和能力,甚至是天賦。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">風口行業總是稀少的,我們不能每一次都壓中,因此在找到下一個風口之前,不如先找到適合自己的崗位慢慢成長。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: center;"><span class="h1">如何準備BA/DA的面試</span></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">第二部分,我給大家具體分享一下我個人的求職經驗,如果大家有這方面的需求,可以參考一下。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">國內互聯網公司BA/DA的筆試一般是行測+SQL,有些公司比如網易還會在筆試里出業務分析題,大家在筆試前刷刷行測,看一下過去的筆經就好,這里重點分享下面試的準備。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">BA/DA面試主要考察三個方面:統計知識,業務理解,以及SQL/python等工程能力。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>01 統計知識</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">面試考察的統計知識一般包括概率、假設檢驗(AB test)、辛普森悖論、回歸分析等,這些內容在概率論和統計教材中都有涉及,面試前找本統計學教材復習一下原理就可以。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">如果時間不夠的話,去??途W上找一下目標公司的面經,針對性復習面經里問過的統計問題即可。面試中的這類問題屬于答對了不加分,但答錯會減分的存在,特別是對于跨專業的同學,本身就不是相關專業出身,基礎的統計知識答不上來,更加無法和專業對口的求職者競爭了。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>02 業務理解</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">業務理解類的題目主要考察實際業務問題的分析思路,很多時候面試官出的題目就是日常工作中真實出現過的問題。結合我的面試經歷和入職后的交流來看,這類題目沒有標準答案,面試時考察的重點是你是否有分析問題的思路。大體上業務理解題可以分為三類:指標體系搭建類,數據歸因類和產品/功能優化類。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">首先,指標體系搭建類的問題一般是:&ldquo;請你給某某app構建一套核心指標體系。&rdquo;在準備這類問題時,建議把市面上常見的app進行分類,從而歸納不同類別app的指標體系,這樣就能大大減少工作量,而且無論問什么app都能回答出思路。比如,B站和微博都屬于內容類產品,內容類產品的北極星指標一般是DAU、觀看時長等,因此構建一套內容類產品的指標體系就能靈活應用到不止一個app上,提高準備面試的效率。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">第二,數據歸因類的問題一般是分析xxx指標上升或下降的原因,比如新用戶留存率下降5%要如何分析。這類問題有一個共性思路,即將用戶拆分為不同群體,定位到哪類用戶的指標有異動,再結合subsegment用戶的特點,進一步拆解原因。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">第三類是產品/功能優化類,面試官一般會讓你說說你常用app的優缺點,你認為哪里還可以優化。如果你的時間比較充裕,更好的準備方式是多閱讀互聯網相關的深度文章,獲取insights,這和要準備金融面試就要多讀金融類新聞是一個道理。但是如果時間很緊急,建議確定一個常用的app之后,針對這一個app深入思考一下優缺點,在面試時回答這個app就好。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">在選擇app時有一個小tip:不要選擇你要面試的那家公司的app!一旦回答中出現什么紕漏,很容易就被面試官注意到。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;"><strong>03 工程能力</strong></p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">手撕代碼在BA/DA崗位面試中出現的概率比較低,但還是有可能會問。所以,建議在面試前做幾道題練練手,熟悉一下基本語法就可以。??途W上有很多SQL題可以練手,做不出來也不必糾結,畢竟不是算法崗位。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">總而言之,面試機會不易,拿到后一定要好好準備,不留遺憾。復盤我的秋招經歷,我認為做得最正確的兩點是多看面經和多mock。面經一定一定要多看,因為雖然表面上都是同樣名稱的崗位,但不同公司要求的能力模型可能大相徑庭。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">比如騰訊的數據分析甚至會要求模型和算法能力,阿里的數據分析就比較偏向BI和可視化。結合面經,可以針對性的調整面試準備的重點,把力氣都用在對的地方。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">其次,mock interview可以幫助你發現很多自己注意不到的問題,比如語速和語氣詞。過快的語速和不流暢的表達都不能100%地傳達有效信息。站在面試官的立場上,一個語速飛快、不考慮傾聽者感受的候選人,無論答案有多好,也不是一位理想的未來同事。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p style="text-align: justify;">以上就是我今天的分享了,希望對大家有所幫助。最后,祝大家在申請季可以收獲滿意的offer,將來求職順利。</p> <p style="text-align: justify;">&nbsp;</p> <p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1668408396857/1668408396857.png" width="750" height="340" /></p>
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