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2015阿里数据分析师校招面试经历
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今天上午10点，再次踏进了阿里的面试会堂，昨天晚上生怕自己早上起不来，调了6个闹钟，从6点50到7点20。结果，早上6点30就醒了，于是就早早地坐上了公交、地铁去了新街口天丰酒店。到了会堂，才8点40，实在是早，工作人员还在准备中，就来了3个面试的同学，还都是准备霸面的（自然最后霸面的结果都是只能留下简历）。想起4月份来实习面试时候，话说那时候还是我的处女面，那时候心情一直很紧张、忐忑。不过这次再来到同样的会堂，我已经没了紧张，心里很坦然，觉得自己以及尽力准备了，至于结果我相信能够水到渠成。接下来就是和各位同学聊天等待10点的面试开始。
首先说下个人情况。本科信息与计算科学（数学的），硕士计算机专业。实习时候是数据分析师岗位，经历了笔试、一面、二面（即终面，但是挂了）。至于原因的话，我觉得自己也有些没有把东西将清楚，但是我知道根本原因是面试官由于时间太晚（下午7点多了。。。所有面试官就结束了，就剩我这一组了。。。），根本没耐心听我的东西，还清楚记得当时开场白是“我觉得你的东西没意义啊”，然后接下来的半小时我就开始“辩解”。。。结果可想而知。等到暑期7月份，知道了阿里有内推的机会，果断选择了让师兄给我推荐了，依旧毫不犹豫地选择了数据分析师这个岗位（真爱啊）。内推的电话面试比较有趣，有同学接到过3个电面，大部分是2个电面，而我则只有1个电面。。。第一个电话面试那天，由于下午打球，手机没带身上，阿里下午5点30左右给我的电话我到7点多才看到，在我接下来的第二天，我抱着手机一刻不分开，等着电话，结果一直没看到010的电话。但是见证奇迹的时候到了，晚上查下系统，居然变成“初面通过”。。。然后又过了好多天，在一个周五的下午5点半，我刚好在外面坐车，我一看010的电话，心想又面不成了，我说不方便面试，然后电话那头的面试官有些不耐烦地说，那再看吧。。。因为当时是周五，心想又要等到下周一了。谁知，意外总是接连不断，在我晚上在睡梦中被电话吵醒了（由于白天玩的比较累，所以晚上先睡个觉再起来），一看都9点多了，010的电话，心想总不能又不方便把，于是接了硬着头皮电面了。整个过程一直在说我的毕设做得是什么，和她解释，她不懂继续问，我再解释。。。如此持续了40分钟，面试官说不早了，今天就到这。。。第二天查看系统，状态为“面试完成”。。。就这样稀里糊涂过了内推电面。至此，我经历了3次阿里数据分析师的面试，内容全部是简历上项目介绍。
在今天的面试中，10点开始，被点名进入面试房间后，看到面试官感觉就很严肃，正准备开始时候，意外又发生了。。。我的信息在面试官系统查不到，然后叫我去楼下重新签到，我去签完回来发现还是查不到，于是又去签，回来仍旧查不到。。。然后面试官也很无奈，面试官和工作人员一直和我说不好意思，闹腾了将近20多分钟，其实我很淡定，根本没被影响。后来实在没办法了，面试官说，我看不到你的网上简历，也看不到你之前的任何面试记录。。。然后我们就这样无奈的开始了。。。
面试内容：自我介绍（很随意的。。。），其中我提到自己的数据敏感性比较强。然后他就问我那你有什么可以证明你的数据能力的吗？我接到那我就说说我的项目经历吧。接 下来将近1小时的时间，我讲了两个项目：（1）LBSN中的社区发现（我的硕士毕设）；（2）LBSN中的位置推荐（参与做的事）。期间面试官时而认可时而表示怀疑。整体来说我觉得面试官对我感觉中等偏上些吧。当时自己心态很重要，每次被面试官否定或者质疑的时候，就想到会不会又像实习面试时候挂了，但是心里一直对自己说这是最后一次机会，要尽全力掰回局面。（话说面试就像打dota，在丢了一血、对面暴走时候，千万别放弃，要一直记住自己是大后期，只要生命之树还在就有翻盘的希望。）最后问我了解哪些机器学习算法。我就列举了些：逻辑回归、K-means、神经网络等等，说到神经网络的时候面试官说“神经网络你也懂？”，这时我为了防止面试官问我深奥的问题（因为我只是大约了解些嘛。。。），我赶忙接上“其实神经网络和我毕设里面运用的**模型也差不多，大约思想是如何如何。。。”。说完面试官就没问什么了。接下来聊得比较轻松，问我为什么选择数据分析岗位，然后我给了他一个不错的理由（比较个人相关，在此不便说）。就这样终面的技术面环节就结束了，告诉我出去等等。
面完技术面以为可以走了，这时工作人员告诉我还有个HR面，不过这时候心里已经完全放松了，心想我已经做到最好了，如何就看天意了。HR面的面试官是个女的（很是比较年轻的），人很好，特别和蔼。问了我家在哪、为什么考研、为什么选择阿里数据分析（之前也问过）、简历上项目的来源、职业规划。另外，由于我在第一面时候我也提到过我拿到华为的研发offer，HR也提到了下，说华为真早。。。最后，让我提问，我开始说没什么问题。。。谁知HR美女来了句既然你没问题，那我再问你个问题。。。然后就扯了扯，最后再次问我还有什么问题。。。（好吧，我必须得问个了）最后灵光一闪问了个阿里内部工作机制的问题，HR还说这是个好问题，然后解释了一通。。。就这样HR面很愉快的结束了。
接下来在门口等了大约10分钟，因为要防止需要什么个人信息可以及时联系上。被告知可以回去了，我就起身离开了。不过故事还没结束。。。就在我到等电梯处，我遇到了面我的HR。。。就我们两人，我向她打了个招呼，随便聊了下回学校要多久之类的问题。。。我问她是否面结束去吃饭了。她告诉我还没只是去楼上有点事。就在这时发现电梯上下按钮都是按的下，然后我就机智地帮她按了个上，她也表示谢谢，后来她的电梯先到了，就这样我的面试之旅完成了。
等坐了好久的车回到学校宿舍后，第一时间打开电脑查询了下个人中心状态，“5面通过”（暂且不计较5面怎么算的。。。）心里还是比较开心的，心想这段时间的付出还是得到回报了。期望这样的结果代表这OFFER吧。。。
在此，说说面试的总结：想办法表现出自己的强项，时刻表现出非你这个公司不去（当然我对阿里是真爱。。。），自己很有自信，但是又不强势，如若面试官理解不对的时候要婉转纠正，不争执。好了，作为技术渣，就不多说了（貌似还讲的挺多的了。。。），祝大家都有好的结果！
没有更多推荐了，DOTA2数据分析入门（一）：获取数据源DOTA2数据分析入门（一）：获取数据源电竞日报esports百家号我决定再抬大家一手，把我做DOTA2数据分析以来，积累的经验、踩过的坑，写成这个系列文章...序言：我是怎么转行做了数据分析师？（着急看课程的可以直接跳过）2016年夏天，我和室友昊哥下班回到家，通常会一起操作几盘刀塔。老年人连跪几把之后，到了「赢一把睡觉」的关键局，我们会默契的掏出开黑英雄组合——发条&沉默。昊哥选发条劣单，我玩沉默走中，6级后发条勾上去、沉默开大稳定秒一个（智力+2），4000分的鱼塘基本没输过。相处非常融洽。一旦有比赛，场面就没有这么和谐了，昊哥是B神粉丝，我是CTY粉丝。大部分比赛都是各看各的，毫无交流。偶尔B神对阵CTY，也是同屏异梦，各怀鬼胎。但是！谁也没有想到！TI6前大地震一波操作，最后的结果居然是BCHRS合体组成VG战队，开启了燃烧的远征。听到这个消息，我和昊哥一下子就激动了！B神和CTY成了队友，我们两个小粉丝可以愉快的支持同一只战队了！除了摇旗呐喊，我们两个码农决定做一个小软件——「BP助手」，统计各个队伍的BP特点（展示英雄协作和克制关系），想为燃烧军团出一份力...结果第二天昊哥接到一个新的工作任务，鸽了...我一个电子科大计院的水硕，离开浙大牛硕的支持，进展缓慢。后来的事情大家都知道了——承载着万千粉丝希望的燃烧军团，一路披荆斩棘，却倒在了最后一战，抱憾离开TI6的赛场。（CTY曾回顾这段经历：作彼此的宝搞。）然而神奇的是，我对DOTA2数据分析的热情，并没有随着燃烧军团的失败而褪去，反而愈来愈高。从此之后，我没有再玩过一局刀塔，而是把以前拿来玩DOTA2的时间，全部用来学习数据分析（以DOTA2职业比赛为数据源），年底转行做了一名商业数据分析师。在这一年半中，我用空余时间写了数十篇DOTA2数据分析文章。承蒙大家抬爱，阅读量不错，粉丝过十万，竟也成了自媒体。慢慢就有很多人私信我，问我如何学习数据分析。点击图片查看大图我很想好好回答这些问题，不辜负大家的信任。但是一方面零基础入门数据分析需要学习的东西很多，三言两语讲不清楚；另一方面我做数据分析师才一年，才疏学浅也不敢造次。正巧当时「优达学城」的中国区负责人看到《TI7伤害之王》后找到我（这位兄弟也是doter），希望让我做数据分析课程的明星学员，体验并给出建议。深度了解之后，我觉得这个在线课程的课程质量、代码批阅、项目过关和学习氛围都挺不错。于是找优达学城订制了「DOTA2」专属优惠码，把数据分析师（入门）课程课程推荐给大家。到目前为止，已经有数十人使用DOTA2优惠码报名了课程，而且学得不错。所以，我决定再抬大家一手，把我做DOTA2数据分析以来，积累的经验、踩过的坑，写成这个系列文章，让各位电子竞技爱好者在学习数据分析的时候，多一个参考~现在开始上课。DOTA2数据分析入门（一）：获取数据源适合阅读本系列文章的读者正在优达学城学习数据分析课程，同时又对电子竞技感兴趣的朋友热爱DOTA2，想给自己点一个「数据分析」技能的朋友本节课学完之后，你能回答这些问题统计kpii场均要发几次：>漂亮。各战队BP的核心英雄是哪些？几只顶尖战队的资源分配有什么差异？给XX选手的第一条建议。其他任何你觉得有意思的问题。一、如何获取DOTA2数据源获取DOTA2数据源的方式大致有四种：手工统计。打开DOTA2客户端，看赛后统计或者游戏录像， 拿小本本（excel）手工记录。缺点：效率太低。查询数据统计网站（DOTABUFF\DOTAMAX\刀魔数据等）。缺点：无法获取特定（定制）数据，可能你想看的数据网站并没有展示，也很难对数据进行再加工。调用官方和第三方提供的数据接口API，或者查询第三方数据库【这是我们今天要学的】。缺点：门槛略高，需要掌握SQL(Structured Query Language)和python。另外API一般不会提供游戏细节数据（比如，只能告诉你肉山被杀了几次，而无法告诉你击杀肉山的最后一下伤害是多少）解析录像。计算机代替人眼把游戏录像从头到尾看一遍（比任何人都看得更仔细，不会漏掉任何一个细节），得到游戏中发生的所有事情。缺点：门槛很高，需要会java或者golang语言。【一般的数据分析不需要用到如此细粒度的数据】二、业界最好的DOTA2数据源在哪里先说API，码农世界的API指的是Application Programming Interface，应用程序编程接口...是不是有点晕？有一种「黑板是吸收知识的地方，只是教室的阳光，那颜色我不太喜欢，没有操场的自然」的感觉？没关系，我们换一个解释方式：API就是约定好一套规则，一方发出请求，一方按要求执行，并返回结果。举例！我早上去买热干面，跟老板说：一碗热干面，不要辣。付款之后等个几分钟，老板就会把热干面递给我。（老板提供了「热干面API」供我使用！）点击图片查看大图DOTA2数据API也是一样，你只用告诉系统要哪场比赛的数据，系统就会把数据传给你。只不过沟通语言从普通话换成了编程语言（python、java等），返回的结果从热干面换成了数据（json格式等），面馆也变成了数据提供方（官方API、OPENDOTA提供的API等）。点击图片查看大图那么，业界哪一个数据团队做的热干面最好吃（提供的数据最好用）？——OPENDOTA团队！有同学就要问了，OPENDOTA是个啥？数据不应该都在V社爸爸手里吗？为什么不用V社提供的API？V社确实提供了官方API，但是很久没有维护（可能在度假吧，你看网站老掉牙的UI...），使用体验很差。我当初研究DOTA2数据源的时候，浪费了大量时间探索官方提供的WEBAPI。所以，这个坑大家就别踩了!点击图片查看大图调用API，需要掌握一门编程语言（我推荐python）。但编程语言的学习门槛略高，如果直接从python调用API入手，很容易在体验到数据分析的乐趣之前就被折磨的敲出GG。（python可以在网上找资料自学，如果基础太差没啥自信，也可以使用DOTA2优惠码报名优达学城的python入门课程。）所以，让我们从使用SQL查询数据库开始学习！这里要给OPENDOTA点一个大大的赞！他们非常人性化的提供了一个交互查询功能，只输入SQL查询语句，网站就会把数据从数据库中取出来呈现给你。（不需要安装任何软件，对初学者很友好）点击图片查看大图那么如何学习SQL呢？这个问题知乎上有更好的答案。但我想强调的是：兴趣是最好的老师。SQL经典教材，往往会让你查询经典的部门-职工数据库（或者学生-成绩数据库），做很多枯燥的练习，学了之后也容易忘记。但是！！！如果你本身是一个电竞爱好者，使用DOTA2数据库学习SQL，一定会学得开心又扎实！本节课到这里就正式结束啦。有同学肯定一脸懵逼：这个课程和平常上的不太一样，没有概念讲解，也没有例题演练。没有就对了！这个系列的教程不是操作手册，更不是百科全书，只是试图给出一张明晰的鸟瞰图，帮助大家少走弯路。但路还是自己走过一遍，才会有所感悟。如果想走的更快、有人同行（或者基础很差又决定了要做数据分析师），我还是推荐「优达学城」的数据分析零基础入门课程。（使用「DOTA2」优惠码可以减免学费，但会增加一个额外的毕业要求——写一份电竞数据分析报告，公开发表，接受大家的检验！）给大家留几道SQL作业题（如果做不出来，下节课就不用上了...）：在刚刚结束的ESL One云顶Minor赛事中，冠军Newbee一共使用了多少名英雄？5名选手谁的英雄池最深（分别使用了多少英雄）？线下赛没有出场过的英雄有多少个？都是谁？线下赛的热门上场英雄是哪些？胜率如何？各英雄的最佳使用者是谁（自选评价指标）？几点说明：本系列课程每月更新1~2次（马上要当爹了，有没有时间写文章，娃娃说了算...）我的私信已经是学校的客服渠道了（问路、感谢、投诉、打小报告）。所以，遇到问题尽量Google解决（作为一名初学者，你遇到的99%的问题，前人都遇到过了），或者在评论中互相讨论。私信实在回不过来，还请大家见谅。from：微博.何求知本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。电竞日报esports百家号最近更新：简介:主流专业 高校的电竞媒体作者最新文章相关文章查看: 634|回复: 3
看到lgd的教练组里还有数据分析师，这个角色对bp的作用应该很大吧
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不知道接下来会不会有队伍效仿传统体育，将教练的工作细化，多聘几个助理教练。比如对线教练，团战教练，rat教练，眼位教练之类的专项人才。
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现在各种接口的让数据获取越来越便利详细，真肯下功夫配合专业的数据分析再由教练队员对症练*在个人能力不变的情况下整体战力起码能提升三成
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dota的盘子太小了啊。商业化完全不够啊，自娱自乐还可以。
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dota的盘子太小了啊。商业化完全不够啊，自娱自乐还可以。
能上ESPN有线电视直播
十亿美元的盘面还是有的，比一些小众传统运动强多了。
Evil Genius
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地精修补匠
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