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要求应聘者具备完整的数据挖掘流程能力，这与其他公司同类职位相比，特别强调了从技术到业务的转化能力。面试官会重点关注你是否能够将复杂的数据分析结果转化为业务团队可以理解的语言，并应用到实际业务场景中。这要求你不仅要有扎实的技术功底，还需要具备一定的商业思维和沟通能力。 在准备面试时，建议你重点准备以下几个方面：首先，确保你对数据挖掘的每个环节都有清晰的理解，特别是特征工程和模型评估部分，这是区分优秀候选人的关键。其次，准备1-2个你参与过的数据挖掘项目案例，重点说明你是如何将分析结果转化为业务价值的。最后，不要忽视沟通能力的准备，面试中可能会要求你向非技术人员解释一个复杂的数据概念或模型。记住，在小米这样的科技公司，他们看重的是你能为业务带来什么，而不仅仅是你的技术有多强。