大数据分析师面试笔试宝典 计算机考试 新华正版
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作者:
作者
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出版社:
机械工业出版社
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ISBN:
9787111712114
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出版时间:
2022-08
-
版次:
1
-
装帧:
平装
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开本:
16开
-
页数:
268页
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字数:
410千字
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出版时间:
2022-08
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版次:
1
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装帧:
平装
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开本:
16开
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页数:
268页
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字数:
410千字
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￥
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￥89.00
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上书时间2023-12-29
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商品描述：
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主编：
本书特：系统覆盖大数据分析师岗位需要掌握的统计学、数据挖掘算、数据可视化知识和大数据相关技术（数据埋点、网络爬虫、数据仓库、etl、hadoop、spark）。经验分享：详细讲解大数据相关职业需要的技能、工作流程及面试方。附赠资源：作者100分钟核心知识点分享及相关知识点思维导图/技能谱系图。
目录：
前言
章 面试经验
1.1 大数据分析技能要求
1.1.1 数据分析师
1.1.2 数据开发工程师
1.1.3 数据挖掘工程师
1.1.4 职业能力模型
1.2 数据分析工作流程
1.2.1 组织架构
1.2.2 分析流程
1.3 数据分析师临场面试
1.3.1 如何准备面试
1.3.2 面试问题
1.4 本章结
第2章 统计学知识
2.1 概率知识
2.1.1 概率模型之间的关系解析
2.1.2 概率相关面试题
2.1.3 贝叶斯公式
2.2 参数估计
2.2.1 点估计
2.2.2 区间估计
2.3 设检验
2.3.1 设检验
2.3.2 两类错误
2.3.3 设检验的常用方
2.4 抽样技术解析
2.4.1 样本量影响因素分析
2.4.2 设检验样本量计算
2.4.3 参数估计样本量计算
2.5 马尔可夫模型
2.5.1 马尔可夫过程
2.5.2 马尔可夫模型计算
2.6 隐马尔可夫模型
2.6.1 hmm和三类问题
2.6.2 求概率问题
2.6.3 预测问题
2.6.4 学问题
2.7 em算
2.7.1 基本思想
2.7.2 算流程
2.8 本章结
第3章 数据挖掘算
3.1 常用聚类算
3.1.1 kmeans算
3.1.2 dbscan算
3.1.3 聚类算评估
3.2 常用分类算
3.2.1 决策树
3.2.2 朴素贝叶斯
3.2.3 knn
3.2.4 svm
3.2.5 逻辑回归
3.2.6 bp神经网络
3.3 集成学算
3.3.1 bagging
3.3.2 森林
3.3.3 boosting
3.3.4 adaboost算
3.3.5 stacking算
3.3.6 分类算评估
3.3.7 分类算小结
3.4 关联规则算
3.4.1 apriori
3.4.2 fp_growth
3.4.3 算评估
3.5 数据降维算
3.5.1 降维技术基本理论
3.5.2 特征选择
3.5.3 主成分分析
3.5.4 svd分解
3.5.5 降维方选择
3.6 数据升维方
3.6.1 分箱
3.6.2 交互式特征
3.7 算
3.7.1 基于内容
3.7.2 基于用户的协同过滤
3.7.3 基于物品的协同过滤
3.7.4 svd
3.7.5 算评估
3.8 模型优化方
3.8.1 机器学抽样
3.8.2 相似度量
3.8.3 损失函数
3.8.4 过拟合与欠拟合
3.8.5 正则化方
3.8.6 剪枝方
3.8.7 模型选择
3.9 本章结
第4章 大数据技术解析
4.1 数据埋点技术
4.1.1 技术
4.1.2 代码埋点
4.1.3 可视化埋点
4.1.4 无埋点技术
4.1.5 埋点需求分析
4.1.6 选择部署方式
4.2 网络爬虫技术
4.2.1 聚焦爬虫工作流程
4.2.2 数据解析流程
4.2.3 爬行策略
4.2.4 网页更新策略
4.3 数据仓库技术
4.3.1 数仓名词解析
4.3.2 数据建模方
4.3.3 数仓建设原则
4.3.4 sql查询
4.3.5 sql查询优化
4.4 etl技术
4.4.1 数据质量评估
4.4.2 etl流程
4.4.3 缺失值处理方
4.4.4 异常值识别方
4.5 hadoop技术
4.5.1 hadoop核心之hdfs
4.5.2 hadoop核心之mapreduce
4.5.3 yarn
4.5.4 wordcount源码
4.5.5 mapreduce优化
4.6 spark技术
4.6.1 spark集群运行
4.6.2 spark程序运行
4.6.3 spark rdd
4.6.4 spark存储
4.6.5 spark内存管理
4.6.6 spark资源分配
4.6.7 spark shuffle机制
4.6.8 spark的算子调优
4.6.9 数据倾斜问题解析
4.7 本章结
第5章 数据可视化
5.1 图表类型
5.2 绘图原则
5.3 echarts快速上手
5.3.1 echarts引入
5.3.2 准备dom容器
5.3.3 柱状图示例
5.4 本章结
附录
附录a 笔面试真题
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、各类常用技术的和可能应用的场景。大数据分析是一个多学科交的领域，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常工作。
作者简介：
刘志全，男，博士，暨南大学网络空间安全学院副研究员、硕士生导师，研究方向包括车联网安全、无人机安全、web安全、信任与隐私、人工智能、区块链等；来共在ieeetits、ieeetdsc、ieeeiotj、ieeetvt等外期刊/会议发表sci/ei40余篇，申请/授权/公告发明专利/国外发明专利/pct专利40余项；主持自然科学、广东省自然科学、广州市自然科学等纵向项目；指导获得港澳台侨创业大赛、吴渔夫学术科技创新竞赛等。
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