共享手册|面试前准备工作你做好了吗，数据分析师面试理论要求

1)数据分析师面试理论要求——统计概率

这是数据分析必须要学的，不然很多统计指标看不懂，统计方法也不了解，怎么做数据分析呢?

需要掌握的核心技能有：

描述性统计(平均值，标准差，中位数)

概率(独立事件，相关事件，期望，包括贝叶斯)

概率分布(离散概率分布，连续概率分布)

统计推断(抽样，置信区间，假设检验)

例如面试官可能会这样问：置信区间 (Confidence Interval) 是更怕I型错误还是II型错误?如果还不会，可以看这个复习：统计概率思维：误差思维和置信区间

2)数据分析师面试理论要求——机器学习(加分项)

机器学习这一块其实应该算是数据分析岗位的加分项，不一定是必须的，要看具体岗位。

需要掌握的机器学习算法：

分类算法：逻辑回归，贝叶斯、决策树、随机森林

回归算法：线性回归

聚类算法：K-means

需要掌握的核心技能：

特征工程

模型评价

交叉检验(用已有的数据监测算法的预测力)

能够熟悉常见算法的基本原理、了解各类算法的优缺点和使用场景即可，如果是学到Python，要会使用Python的机器学习sklearn包应用这些算法解决具体的问题。这方面多做几个kaggle项目可以解决。

以上就是有关于数据分析师面试理论要求的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。