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2022-09
应届生数据相关职位面试干货|岗位了解篇
上一节讲了笔面试心态的准备，今天是真的要讲一些笔面试准备的干货了~把一个小时的小班私教课内容拿出来做成文字还是挺头疼的，毕竟文字不能像小班课一样顺着同学们的反馈进行延展。不过有机会听我的小班课的同学还是少数，还是整理一些文字内容供大家参考吧~今年的秋招虽然艰难，还是预祝各位同学都能拿到心仪的Offer。
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都要准备什么
面试不是考试。虽然每一节课我都会给同学们强调这一点，但不是考试不意味着不需要提前做准备。准备还是要有的，只不过不像考试那样，试题的范围在你的可预期范围内。
数据相关职位的求职的笔面试准备，至少要准备如下几个方面的内容：
- 对岗位工作内容做深入的了解
- 对所在行业的大致了解
- 专业基础知识的储备
- 其他通用的面试准备
通用性的面试准备内容就不再详细介绍了，但凡是看过一两篇求职面试的文章，就会知道，面试需要准备的内容包括但不限于什么自我介绍啊、优点缺点啊、早点出门防止找不到地点、提前了解一下企业文化好决定要不要穿西装前去之类的，这些东西对于所有的岗位都是通用的。这里只介绍一些泛数据分析类的职位的特色准备内容。
残酷的现实：卷 乱
可能应届的同学看到这里都会觉得奇怪，我面试的就是数分析岗位啊，有什么好了解的。
其实吧，泛数据类的岗位，市面上的岗位设置真的是鱼龙混杂，大家都叫数据分析师，但很可能工作内容、技能要求差出十万八千里，甚至职位JD中的技能要求和面试时了解到的内容也有可能是完全不沾边的。这种情况可能不止是一些小公司，甚至一些互联网大厂都会出现这些的问题，我曾经面试过某个大厂的五个名字一模一样都叫数据分析的职位，但是实际和用人部门聊下来，根本就是五个完全不同的工种，幸亏是电话/视频面试，否则这家公司我要永久性拉入黑名单了。
数据分析师虽然是这几年新出现的一个岗位，但实际上并不是一个新鲜的工种，只不过十年前这个岗位的名称可能叫“综合部”、“统筹部“、”战略部“等其他名称罢了。
在我看来，”数据分析“本身是一种方法、一种技能而不应该是一种职业，而设置数据分析这种岗位的原因仅仅是在于分析数据对于大多数人来说是门槛很高的一件事。有时候我会和同事打趣地说，数据分析师就像三四十年前的打字员，在那个电脑还不是人人都会的年代，做一个打字员可能还挺吃香的，但是现在人人都会打字了，这个工种就消失了。我们现在看起来挺风光的，只不过是人人都会数据分析的时代还没有到来罢了。我不否认，“人人都会数据分析的时代”和“人人都会打字的时代”两者是没有可比性的，因为打字只是一个单纯的技能，而分析除了技能以外，更重要的更为复杂的思维过程。
可能有一部分同学想要进入数据分析这个行业是看中了行业普遍高薪，但是每一种高薪的背后都有其代价，对于数据分析这个职位来说，“卷“和“乱”可能就是对应的代价了。
先说为什么卷，卷的根源在于早几年的大数据噱头，不少企业老板在“不明觉厉”的情况下，花重金聘请了一些数据科学家进来，结果这些人并没有如老板预期一样带来太大的收益（具体为啥可能开新坑讲）。老板觉得血亏啊，但是很不巧的是，这个市场的人才价位已经被炒起来了，怎么办呢，提高要求呗，于是一来二去大家就卷了起来。所谓的“面试造航母，入职拧螺丝”的情况，在这个行业那是太常见了。
对于企业来说，每个老板都想要一个“军师”一样的数据分析师，这个人需要“比业务更懂业务，比研发更懂系统，比老板更懂管理”，最好还能“夜观天象，预知凶吉”……这要求一个人都做到显然是不现实的，但是，只要分工得当，有人负责出谋划策，有人负责预知未来，有人负责派兵列阵，有人负责粮草准备，一个人做不到的事情，一个团队不就可以做到了么？这就是这个行业“乱”的一个原因，因为并没有规定说一定要怎么怎么分工嘛，也没有约定俗称的负责做什么的人叫什么职位，因此，同样的职位名称数据分析很有可能是完全不同的工作内容。
造成混乱的另一个原因可能就是HR了，没有和业务部门沟通清楚实际的用人需求，网上随便找JD拼拼凑凑就发布了，导致同学们面试时了解到的内容和JD完全不是同一回事，白白浪费了宝贵的时间。尤其是校招的职位，很有可能是多个类似的岗位共用了一个JD，比如市场部需要1个人，销售部需要2个人，数据部需要3个人，按理来说这三个部门的职位JD应该是有差别的，但是校招HR需要负责的职位很多，面试的人也很多，这种的情况下很有可能就用了完全一样的职位JD。
快速了解岗位
了解清楚自己要面试的职位到底是什么样的分工和定位才能更好地做出准备和判断。对于这部分的准备，听起来难，实际上做起来很容易的
，简单来说，就是在HR约面试的时候尽量套套话。一般时机选择在HR沟通面试时间的时候，HR通常都会问还有什么不清楚或者想了解的信息，这个契机千万别放过，做好了后面的面试能顺利很多。
下面的问题不需要每个都问，很多时候，只需要知道1-2个问题就已经解决了：
面试的轮次
面试官的职位
面试岗位所在的部门
是否需要携带作品
是否有笔试环节
这一点和社招的不一样的是，部门的问题社招的职位HR通常会主动介绍清楚，但校招往往需要同学们多个心眼问一嘴，因为不同的部门、不同的面试官职位直接决定了接下来笔面试的内容是什么。
通用的笔面试辅导会告诉我们面试官是用人部门还是HR，考察重要是完全不一样的，对于数据类岗位来说，这一点还要更加细化，用人部门的考察也有可能是多个部门考察。接下来介绍几个常见的部门的应对策略。
IT/研发类部门
如果职位base在IT/研发部门，遇到IT/研发部门的面试，毫无疑问，接下来的面试准备重点应该是coding、算法相关的内容。这一类职位一般计算机背景的学生比较占优势，数学类、商科类的同学如果问到这个信息，抱着丰富面试经历的心态去面试吧，大概率岗位多少有点不匹配，很可能面试被虐，不要灰心，这不是你的问题，这是职位设置的问题。
如果你面试的职位并不是base在IT/研发部门，但是遇到了IT/研发部门的面试，大概率是因为用人部门的面试官并没有coing相关的能力或者能力偏弱，对你的技术能力能否胜任没有底气判断。这种情况心态放好就是了，面试不会问太难的问题，基本都是基础的问题，只要能答上大概就可以了。
市场/销售等部门
如果职位base在市场/销售等部门，就要稍微留个心眼了，确认一下自己是部门孤军奋战的独苗还是有一个mini团队，或者公司有没有斜向支持的团队。总之就是要确认自己有师傅带，对初入职场的应届生来说，没有师傅带真的是直接进入人生HARD模式，如果不是没得选，就不要选这种。
另一种情况是，职位base在独立的数据部门，但是面试环节安排了另一个部门的面试官。这种情况下就意味着，这个面试官是入职之后主要打交道的“需求爸爸”了。通常情况下，需求爸爸都希望你是听话、聪明、干活麻利的（找你要数据你做得又快又好），可以适当在面试的时候放大自己这方面的优势。需求爸爸的面试一般会问一些非常业务化的问题，比如“销售业绩下降了，你怎么分析”这种假设类的问题，对付这种问题，除了应急必备的万能的反问大法，面试前期的准备和知识储备就很重要了。
这一类职位一般来说商科类专业的的同学优势比较大。往往面试的时候，不用太准备coding和算法的东西，基础统计学知识如果忘记了赶紧翻翻出捡起来，多了解一下公司的行业知识比较重要。如果面试的是市场部，公司主要是线上广告投放，百度一下广告投放数据分析怎么做。如果是销售部，公司主要是几级分销代理的模式，了解一下分销代理数据分析怎么做。这类面试，知识储备很重要，但是临时抱佛脚也同样管用。
虽然我比较推荐自己去找，因为找到的知识更容易被记住。但如果实在觉得自己满世界准备过于大海捞针的同学，可以找学长学姐们咨询一些这个行业都是怎么做的，很多时候，问人比自己瞎捣鼓来得快多了。
独立的数据部门
说实话这一种往往是面试的时候最难在提前准备的时候取巧的，比如不太考算法coding类就不看了之类的，这波是专业人员上线，面试往往是什么都有可能问到。
如果base在独立的数据部门，对于应届生同学来说绝对是非常幸运的，能有一个专业的团队带你成长。但相应的面试准备也是最难划重点的，只能给三个很泛的准备方向：①算法coding/SQL等；②基础的统计学知识；③业务分析思路。
如果base在其他部门，但是数据部门的面试官来面试，情况类似于前面base在其他部门，it/研发部门的面试官来面试，就是单纯的补位另一个面试官考察不了的专业知识的，这种情况下被问到coing算法和基础统计学知识的概率更大一些。
岗位选择
通过上面的描述，大家也看出来了，其实泛数据类职位可能有完全不同的base，可能有同学会有疑问，这中间有没有什么优劣之分呢？怎么说呢，其实没有什么是不好的，但是对于应届生来说，选择的时候建议大厂>小厂，有团队>没团队，有师傅>没师傅，这选择可以少走一些弯路少吃一些亏。
然而不吃亏又怎么能快速成长呢？
THANKS
做数据的二号姬
