职位描述：
岗位职责：
1.数据收集与处理：负责从多个数据源收集原始数据。进行数据清洗和预处理，包括缺失值填充、异常值检测和处理。
2.数据探索与分析：利用统计学方法和数据可视化工具对数据进行探索性分析。识别数据中的模式、趋势和关联。
3.特征工程：设计和提取有助于模型训练的特征。进行特征选择，以简化模型并减少过拟合的风险。
4.模型构建与评估：应用合适的机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）来构建数据挖掘模型。对模型进行训练、验证和测试，以评估其性能。
5.结果解释与应用：将数据分析结果转化为业务洞察，并向非技术团队成员解释。与团队合作，将分析结果应用于实际业务问题。
6.报告撰写：编写清晰、结构化的分析报告，包括方法论、发现、图表和推荐行动方案。
职位要求：
1.教育背景：计算机科学、统计学、数据科学或相关领域的研究生。
2.技能要求：有一定SQL，python，spark基础
3.沟通能力：能够清晰地表达复杂数据概念。有团队合作精神，能够在多职能团队中有效工作。
4.其他：对数据科学有热情，愿意学习新技术和方法。能够接受挑战，有效管理多个任务和项目。
招聘部门：
小米
工作地点：
北京市
面试建议：
小米的数据挖掘实习生职位展现了对数据科学全流程能力的高要求。这个岗位不仅需要扎实的技术功底，更强调从数据到价值的转化能力。你会发现职位描述中特别突出了业务洞察转化和团队协作的要求，这在同类实习岗位中是比较少见的。面试官会特别关注你是否能架起技术和业务之间的桥梁，而不仅仅是算法实现能力。 建议你重点准备三个方面的内容：首先是用简洁清晰的语言解释技术概念的能力，可以准备几个将复杂模型转化为业务价值的案例；其次是特征工程的实战经验，这是区分普通候选人的关键点；最后要展现你对小米业务的理解，思考数据挖掘如何为智能硬件生态创造价值。记得带上一两个完整的数据分析项目报告，这会是很好的加分项。