一道Python题淘汰了90%的候选人-技术圈

我一个学弟在他裸辞一周后，接到了字节的面试邀请，一周时间面了三轮，最终倒在了字节的第三轮技术面。

要问具体原因，用他的话说就是：大厂对“数据”的执着，简直反人类。

不光学弟，这届搞数据分析的，都表示“太难了”！

学弟对我发出这样的疑问：

“取数、清洗、可视化分析等等技能该掌握的都掌握了，为什么我还是答不上面试官的问题，为什么我一个月工资还不到人家的零头？”

说白了，要么是你所在的平台不行，要么是你的技术能力欠缺。

学弟想去大厂的原因很简单，想做大项目、想拿高薪资。

毕竟搞数据分析的，没人希望自己常年在小公司里拿着 7、8k 的薪资，做着“打杂”的活儿。

按理来说，数据分析师的薪资是不低的，拿北京来说，均薪就在 20k 以上了，更别提大厂，随随便便就能开到 35k 以上的高薪。

但从身边朋友的讨论中我发现，现实并没有那么美好，大部分人的薪资都在 10k-15k，一些小公司更是连 10k 都达不到。

其实想月薪上 3w 真的不难，而且能达到的人也不少。大厂对于年轻人是格外青睐的，更是看重能力而非学历。尤其今年，各个大厂都在疯狂扩招，花高薪争抢“数据型人才”。

只要你的技术过硬、基础够扎实，加上有去大厂面试的机会，想拿到 Offer 根本不是问题。

而技术过硬+基础扎实，绝对不是只会 Python、SQL 就行了。

1. 掌握业务数据分析流程是基本，PowerBI、SQL、统计学这些是标配。

2. 除此之外你也得知道出了问题怎么排查，会用 Hive 解决海量数据处理和计算问题，懂数据挖掘算法，掌握 SPSS 数据建模方法等等。

3. 更得有自己的一套分析方法论，起码也得有过几个完整的项目实战做支撑。

可光项目这一条，就卡住了不少人，像学弟这种在小公司，没什么项目经验的年轻人才是大多数。

后来我建议学弟，一定要系统的学习数据分析的基础技能和应用，可以报个靠谱的线上课程，最好还是能给你大厂内推的那种。

在不少朋友的推荐下，他报名了拉勾的《数据分析实战训练营》，系统的恶补了一段时间基础知识和项目训练，上个月已经收到了字节的 Offer，月薪 30k，还是 16 薪。

学弟说，这个课程学出来，绝对是最抢手的人才。

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