数据分析师面试前要准备些什么

#面试之前应该如何准备？#
给大家分享一些数据分析师面试的心得体会吧！
1. 熟悉简历：一定要对自己简历上的每个字都很熟悉！有些面试官真的喜欢问一些细枝末节的东西，不要觉得某些内容和岗位关系不大就毫无准备，不只是实习经历，你写的竞赛、科研、学生工作、专业课都要好好准备！当然实习经历肯定是最重要的！
2. 准备自我介绍：想想自我介绍的目的是什么？很多面试官面试前根本没有时间看你的简历，都是面试现场再看。所以一定要突出重点，凸显你和这份岗位的匹配度。
3. 准备SQL：数据分析师的面试绝大多数都会现场写SQL，所以可以提前找找面经，在牛客上提前练习一下，刷刷高频题。

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2025-12-30 16:10

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众安保险内推，众安保险内推码

众安保险产品运营1自我介绍2你偏向于产品运营还是产品经理3你能说说这两者的区别吗4 你认为两者分别有什么特质5 你认为自己具备什么特质6 你说一个你的缺点7你现在做的措施有帮助你改正缺点吗 你还有采取什么其他的措施吗8 你喜欢什么样的领导和团队氛围9 讲一个你实习内容10 你们部门架构是什么，你的leader主要负责什么?11说一个跨部门交流的经历 有没有遇到什么困难12 你为什么想投众安的产品运营呢?和你专业经历不太相符13 你为什么不留在现在实习的公司14 可以提前实习吗 目前投递了哪些公司15 你家哪里的 性格?星座?16 你如何看待加班呢众安保险26届校招启动啦【关于众安】众安保险是中...

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2025-12-30 23:37

中南大学 Java

选择后端开发还是大模型应用开发？根本不用二选一！

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...

等闲_：业务开发就是prompt+数据，Ai就是中间件，中台或者鸡架会做一些Agentic infra和智能体记忆之类的，再底层一点就是AI infra，MLops，模型微调，推理优化之类的了，所以对于普通后端就是纯业务，没啥技术含量，除非去技术架构组或者底层一点的组，要不AI就是个API，别神话AI应用开发