第一部分是与两位面试官面谈,他们会了解简历,问得特别仔细,一定要很熟悉自己的简历并且能说清楚做过的项目。基于简历和个人背景,他们问了使用过的算法、模型,如何评估问卷好坏,如何抽样等等问题,总之很全很细。
第二部分是笔试:1)做python相关的选择题,主要是一些常用的代码和概念,熟悉python并且平时一直使用的话应该问题不大;2)算法解答题,需要根据提出的场景手写相关代码,如果有算法刷题基础的应该比较有优势。
第三部分是与团队老大面谈,主要由她介绍业务范围和要做的事情。
尼尔森(nielsen)数据分析面试题
首先介绍自己,并且问了使用过的算法、模型、相关的概念;python基础概念、常用代码;算法题。待遇方面,听说工作氛围不错,不会996。面试官都很客气。
邮箱投递简历--笔试--面试
笔试内容:依据EXCEL数据制作PPT,难度感觉较大。此部分比较考察business sense以及PPT制作(建议平时多看商业报告,学习专业PPT的制作,比如说banner,chart,notes的具体写法)
面试:(以为是一对一的manager面试,结果整个组的小姐姐们都过来啦哈哈)
面试比较常规,面试官细致询问以往实习经历的内容,这部分需要好好准备,有条理的阐述出来。
尼尔森(nielsen)零售&电商消费者洞察实习生面试题
1.以往做过的市场研究的具体内容包含哪些?
2.对市场研究有关工作感受如何?
3.某一日常消费品的购买渠道有哪些?消费者群体有何区别?
4.对尼尔森的基本了解?
Manager面会问一些比较专业的问题,所以最好要做提前准备,知道了解一些市场研究有关的工作(消费者群体的偏好、划分方式、购买渠道等);其次在面试过程中有条例的表达也相当重要,避免无组织的哔哩啪啦(哈哈
加油!祝好运!
最开始是群面,部门老板给大家介绍了一下产品做什么,也问了一些business问题大家自己举手发言,但其实这部分应该不参与测评。接着team开始做笔试,python或者R或者C++都可以选,选择题+一道leetcode算法的easy题。做完之后当场就打分,之后一对一的和team内部的成员面试。问一些统计分布的题目,不难。面完成员会和这个team的老板面一下,随便聊了一下。之后回家等通知,接到电话二面。
面试官问的面试题:尼尔森(nielsen)数据科学家面试题
部门有10个人是上半年生日,问第11个人在下半年生日的概率。
normal distribution mean 和 variance 画图。
sampling method?
你还有什么问题要问我们?
早上投了简历,下午就收到了面试通知,说第二天一大早就要面试。
面试是三个部分,第一部分是数学题,30min有10道题,全英,对于文科生来说比较困难。
第二部分测试图表和excel制作和应用
第三部分是面试,展示第二部分的制作过程+常规面试
尼尔森(nielsen)媒介研究专员面试题
Agenda:
9:30am - 10:00am: numerical test (an electronic calculator will be needed)
10:00am - 10:10am: numerical test scoring, the candidates who passes the test will be enrolled to the next round
10:10am - 10:50am: Charting test & Excel test (please bring in your laptop to the office)
11:00am - 12:30pm: face-to-face interview
一个小姐姐面的,因为没有什么实习,做自我介绍后主要问了简历里在校园的项目经历,我主要讲了一个保险公司房产保险的定价案例。基本没有被打断,后面被问到python怎么样,可以出勤几个月几天。后面会通知结果和可能安排接下来的面试。
面试官问的面试题:尼尔森(nielsen)管理咨询面试题
我看你本科期间学习过机器学习的过程,现在有什么项目经历吗?
答:最近都没有做过了,当时学习的时候用SAS做过一个交通相关的项目,当时做了BP神经网络的一个模型,时间太久记不太清楚了,后面基本没有用过。
看到你实习经历里用的R、MATLAB,我们需要PYTHON,你PYTHON水平怎么样?
基本的会一些,比如之前说的那个项目用PYTHON做过提取数据,前期时序数据处理的问题。
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