本书特色：系统覆盖大数据分析师岗位需要掌握的统计学、数据挖掘算法、数据可 视化知识和大数据相关技术（数据埋、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、工作流程及面试方法。 附赠资源：作者100分钟核心知识分享视频及相关知识思维导图/技能谱系图。
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大数据分析师面试笔试宝典
前言 PREFACE
第1章 面试经验
1.1 大数据分析技能要求
1.2 数据分析工作流程
1.3 数据分析师临场面试
1.4 本章总结
第2章 统计学知识
2.1 概率知识
2.2 参数估计
2.3 假设检验
2.4 抽样技术解析
2.5 马尔可夫模型
2.6 隐马尔可夫模型
2.7 EM算法
2.8 本章总结
第3章 数据挖掘算法
3.1 常用聚类算法
3.2 常用分类算法
3.3 集成学习算法
3.4 关联规则算法
3.5 数据降维算法
3.6 数据升维方法
3.7 推荐算法
3.8 模型优化方法
3.9 本章总结
第4章 大数据技术解析
4.1 数据埋点技术
4.2 网络爬虫技术
4.3 数据仓库技术
4.4 ETL技术
4.5 Hadoop技术
4.6 Spark技术
4.7 本章总结
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
5.4 本章总结
附录
附录A 笔面试真题
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