Results not found

По вашему запросу ничего не найдено

Попробуйте отредактировать запрос и поискать снова

Офисная жизнь

Как проходит собеседование на должность аналитика данных в Facebook

Article Thumbnail

Facebook ежемесячно пользуются примерно 2,5 млрд человек. Это означает, что ежедневно соцсеть обрабатывает более 2,5 млрд единиц контента и более 500 Тб данных. Неудивительно, что при таком объеме требуется много аналитиков данных.

В этой статье мы рассмотрим, чем занимается такой специалист в Facebook, какими навыками он должен обладать и как проходит собеседование на эту должность.

Роль аналитика данных в Facebook

Facebook использует данные для улучшения и оптимизации всего, что только можно: от продуктов до маркетинговых стратегий, внутренних операций и многого другого. По этой причине аналитики данных в Facebook работают во множестве самых разных команд и являются многофункциональными специалистами. Обычно они создают визуализации и отчеты, предоставляют аналитическую поддержку и проводят исследовательский анализ.

Требуемые навыки

Они зависят от команды, но в целом должны быть примерно такими.

  • Количественный анализ и применение SQL при работе с большими наборами данных на таких распределенных вычислительных платформах, как Hive, Hadoop и Redshift (от двух лет)
  • Создание визуализаций и отчетов с помощью таких инструментов, как Tableau и Domo (от двух лет)
  • Обработка и анализ наборов данных, их интерпретации для принятия бизнес-решений
  • Обсуждение результатов анализа с продуктовыми командами и руководством для влияния на общую стратегию продукта

Команды аналитиков данных в Facebook

В Facebook есть сотни команд, в которых может работать аналитик данных, но ниже приведены примеры подразделений, которые нанимают таких специалистов сейчас.

  • Операции с цифровыми правами
  • Аналитика для HR-решений
  • Потребительские исследования
  • Коммерческое партнерство
  • Команда по устойчивому развитию
  • Юридические вопросы

Чем различаются аналитик данных и дата-сайентист в Facebook

Часто возникает путаница между задачами аналитика данных и дата-сайентиста. Аналитики изучают данные, чтобы обнаружить тенденции, и создают визуализации, чтобы поделиться своими находками с компанией. Обычно от них требуется делать запросы и визуализировать данные с помощью инструментов наподобие Tableau.


Источник :rb.ru