本文目录一览：

• 1、应届生与非应届生的区别？
• 2、什么是应届生?应届生身份宝贵之处在哪里？
• 3、如何成为一个数据分析师？需要具备哪些技能
• 4、事业单位计算机专业招聘，面试阶段加试的计算机实操考什么内容？
• 5、黑客为什么不直接入侵比特币系统

应届生与非应届生的区别？

（1）一般情况下毕业2年内是属于应届毕业生的。至于是否2年内还拥有这个资格，主要看2个方面，一个是否有与用工单位签订正式合同，第二个就是有没有缴纳社保的记录。

（2）如果你以上2个方面达到要求，那么就还是属于应届毕业生身份。

（3）应届生资格主要是国家为了促进没有工作经验的毕业生能够被更多的单位接收，而实施的一个政策。主要是国有制单位都预留了大量的的招聘名额给具备“应届生身份”的人。但是现在很多单位也都在强调只认可真正当年毕业的毕业生了。这主要还是从从优录取这个方面慢慢演变过来的、因为找了一年工作还没有找到合适工作的，除了少部分是特殊原因外的优质生源，大体上就是综合素质一般般的人了。所以对于要求高的单位而言，也就不愿意再把机会留给这些人了。所以大家还是要珍惜毕业第一年找到合适的工作。这样给自己的机会会更大些。等到第二年，和你PK的又是新一届乌泱泱一大片的毕业生，还有和工作经验丰富的人争抢不需要这个身份的岗位。

（4）其实毕业一年后，常规上就是属于非应届生了。所以从大四开始，大家就要做好走上职场或者继续升学的规划。

什么是应届生?应届生身份宝贵之处在哪里？

这个所谓的 重要是因人而异的，对于985、211热门专业的学生而已，可以利用应届生的身份拿到更好的offer，但是对于普通高校生，就业就很不错了，你看看说重要的人是什么专业什么学校，再对比一下自己的情况，如果符合，那么你按照对方的思路走，如果不符合，转变思路。非常重要，等你拿到组织部的干部履历表的时候你就知道有多重要了！

即将要毕业的，但是还没拿到毕业证，或者已经停止学习了，处于实习状态的；拿到毕业证了，但拿到毕业证的时间不超过2年或三年择业期年限的(超过则为往届生)。简单的说，就是大学毕业后，你没有签订劳动合同，将本人的档案留在了学校或者放在了人才市场，在你毕业的这两年内，你都可以以应届生的身份参加各类公职考试。

多数城市为引进人才，甚至提出应届生可直接落户，而非应届生想要在一二线城市落户只能通过更多的途径。而户口恰恰又决定了你买房、子女教育等问题（虽然刚毕业的你，可能成家立业还有点早）。对于海归来说，教育部明确说明不分应届和往届。海归有教育部留学服务中心的派遣证和报到证，手续齐全，档案齐全的，在转档报到时与国内应届生一样。

国考、省考、银行、国企、企业各类招聘考试独爱应届生！过来人告诉你，省考和国考中，一些职位只有应届生可以报考。银行、国企校园招聘中，最首要的要求就是应届生，无需经验门槛，可直接报名。很多私企对于应届生的门槛也会放低很多。应届生可塑性强、干劲足，一般没有家庭等其他因素的困扰，对自己的未来充满信心和规划，可以发挥更多的热情投入到工作中，也愿意尝试新的事物和学习。这都是用人单位偏好应届生的原因。

应届生在签订正式劳动合之前，会签订一个三方协议，它是明确毕业生、用人单位和学校三方在毕业生就业工作中的权利和义务的书面表现形式。由于学校的介入和保证，应届生应得权益可以得到一定的保障，而非应届生则没有这一项。

如何成为一个数据分析师？需要具备哪些技能

学习数据分析师之前，你必须清楚自己想要达成什么目标。也就是说，你想通过这门技术来解决哪些问题或实现什么计划。有了这个目标，你才能清晰地开展自己的学习规划，并且明确它的知识体系。只有明确的目标导向，学习必备也是最有用的那部分，才能避免无效信息降低学习效率。

1、明确知识框架和学习路径

数据分析这件事，如果你要成为数据分析师，那么你可以去招聘网站看看，对应的职位的需求是什么，一般来说你就会对应该掌握的知识架构有初步的了解。你可以去看看数据分析师职位，企业对技能需求可总结如下：

SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理；

会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示；

会用脚本语言进行数据分析，Python or R；

有获取外部数据的能力加分，如爬虫或熟悉公开数据集；

会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告；

熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法；

高效的学习路径是什么？就是数据分析的流程。一般大致可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实现一个数据分析师的学成之旅。按这样的顺序循序渐进，你会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分，你就能够有一些实际的成果输出，有正向的反馈和成就感，你才会愿意花更多的时间投入进去。以解决问题为目标，效率自然不会低。

按照上面的流程，我们分需要获取外部数据和不需要获取外部数据两类分析师，总结学习路径如下：

1.需要获取外部数据分析师：

python基础知识

python爬虫

SQL语言

python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn

统计学基础

回归分析方法

数据挖掘基本算法：分类、聚类

模型优化：特征提取

数据可视化：seaborn、matplotlib

2.不需要获取外部数据分析师：

SQL语言

python基础知识

python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn

统计学基础

回归分析方法

数据挖掘基本算法：分类、聚类

模型优化：特征提取

数据可视化：seaborn、matplotlib

接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。

数据获取：公开数据、Python爬虫

如果接触的只是企业数据库里的数据，不需要要获取外部数据的，这个部分可以忽略。

外部数据的获取方式主要有以下两种。

第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。

另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。

比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。

在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。（PS：后续的数据分析也需要 Python 的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看）

网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。

掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。

除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。

数据存取：SQL语言

你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel。在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。

SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。

数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。

数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。

数据预处理：Python（pandas）

很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。

比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。

那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。

对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：

选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）

缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充

重复值处理：重复值的判断与删除

空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据

相关操作：描述性统计、Apply、直方图等

合并：符合各种逻辑关系的合并操作

分组：数据划分、分别执行函数、数据重组

Reshaping：快速生成数据透视表

概率论及统计学知识

数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：

基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等

其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等

其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar

概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程

其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等

有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何……

你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。

python数据分析

如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。

比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下：

回归分析：线性回归、逻辑回归

基本的分类算法：决策树、随机森林……

基本的聚类算法：k-means……

特征工程基础：如何用特征选择优化模型

调参方法：如何调节参数优化模型

Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。

当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。

系统实战

这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。

如何进行实战呢？

上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。

另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。

开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。

你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。

在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名：

员工离职预测训练赛

美国King County房价预测训练赛

北京PM2.5浓度分析训练赛

种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！

事业单位计算机专业招聘，面试阶段加试的计算机实操考什么内容？

实操类似下面题目，不是很难，面试不问技术方面体，主要是问一些你的背景是否适合此工作，考试是全是统考，不是很难，但要保证进入面试环节！

例题：

1．输入以下文字，按要求操作并将结果保存。 电子商务面临的问题

虽然日前电子商务的热潮已经席卷全世界但是也有人对电子商务仍然留有疑问,其主要原因在于它目前的不完善性.当前实施电子商务还存在以下一些问题.

统一标准的问题.这主要包括统一商业标准、技术标准和安全标准等，这是电子商务全球化的一个重要先决条件。

相关的法律问题。电子商务的实施将引出一系列的法律问题，如贸易纠纷如何仲裁、电子邮件的法律效力问题、如何保护个人隐私权、电子资金转帐的合法性等。

安全性和问题。推动电子商务的发展，也许最大的问题就在于网络安全问题。如何保证重要信息能够任网上安全地传输而不被人窃取、如何保证内部网络和计算机被网络黑客破坏、以及如何保证信用卡号码不被人盗用等等，已成了一系列关系到电子商务如何发展的重要问题。

（1） 将以上文件存入“HHH”文件中，文件名为“电子商务”。

（2） 将标题设为三号、绿色、赤水情深的动态效果，对齐方式设置为“居中”。将正文设

为小四号。

（3） 将正文各段的行距设为“1.5倍行距”，首行缩进2个字符。

（4） 将第二段的字符间距设置为加宽0.5磅，并给第三段设置宽度为4.5磅的红色段落实

线阴影边框。

（5） 设置页眉，页眉为“电子商务”，页脚为“E-Business”,居中。

（6） 在正文第一行中设置首字下沉，要求位置为下沉，字体为黑体，下沉行数为2。 （7） 将最后一段文字加“20%”的底纹。

（8） 设置页的左边距为3厘米，右边距为3.5厘米。

（9） 将正文中的“电子商务”替换为粉红色的倾斜的“E-Business”.

黑客为什么不直接入侵比特币系统

据360安全中心分析，此次校园网勒索病毒是由NSA泄漏的“永恒之蓝”黑客武器传播的。“永恒之蓝”可远程攻击Windows的445端口（文件共享），如果系统没有安装今年3月的微软补丁，无需用户任何操作，只要开机上网，“永恒之蓝”就能在电脑里执行任意代码，植入勒索病毒等恶意程序。 由于国内曾多次出现利用445端口传播的蠕虫病毒，部分运营商对个人用户封掉了445端口。但是教育网并无此限制，存在大量暴露着445端口的机器，因此成为不法分子使用NSA黑客武器攻击的重灾区。正值高校毕业季，勒索病毒已造成一些应届毕业生的论文被加密篡改，直接影响到毕业答辩。 目前，“永恒之蓝”传播的勒索病毒以ONION和WNCRY两个家族为主，受害机器的磁盘文件会被篡改为相应的后缀，图片、文档、视频、压缩包等各类资料都无法正常打开，只有支付赎金才能解密恢复。这两类勒索病毒，勒索金额分别是5个比特币和300美元，折合人民币分别为5万多元和2000多元。 360针对校园网勒索病毒事件的监测数据显示，国内首先出现的是ONION病毒，平均每小时攻击约200次，夜间高峰期达到每小时1000多次；WNCRY勒索病毒则是5月12日下午新出现的全球性攻击，并在中国的校园网迅速扩散，夜间高峰期每小时攻击约4000次。 安全专家发现，ONION勒索病毒还会与挖矿机（运算生成虚拟货币）、远控木马组团传播，形成一个集合挖矿、远控、勒索多种恶意行为的木马病毒“大礼包”，专门选择高性能服务器挖矿牟利，对普通电脑则会加密文件敲诈钱财，最大化地压榨受害机器的经济价值。 针对NSA黑客武器利用的Windows系统漏洞，微软在今年3月已发布补丁修复。此前360安全中心也已推出“NSA武器库免疫工具”（下载连接： dl/nsa/nsatool/nsa/nsatool.exe比特币病毒只要你开开电脑连上网络黑客即可入侵你的电脑，不需要你有任何的操作。入侵以后他会对你的电脑文件进行加密，然后并给你弹出勒索窗口，表示你只要交付赎金他们就会为你解密。如果晚交或者不交，他们会对你的文件进行彻底删除。此病毒对于电脑没有其他危害，但是黑客扬言如果不交钱，老天来了也破不了密码！ 所以如果电脑里有重要文件的用户，建议首先在不联网的情况下用U盘把重要文件先进行备份。备份好再联网进行下一步的补丁预防工作！ 预防比特币病毒需要做的： 1、暂时不要在使用校园网，包括cmcc等等。 2、在电脑上关闭139/445等端口。具体方法请在百度经验中搜索“如何关闭139端口及445端口等危险端口”。 3、安装微软补丁MS17-010。百度搜索“微软补丁MS17-010”，写着Microsoft 安全公告 MS17-010 - 严重，这个就是微软官网的补丁下载。 4、下载安装NSA武器库免疫工具。这个工具是360带的免疫工具，大家可以去360安全卫士或者百度自行查找。