大數據應聘

A. 大數據有哪些職位和工作機會_大數據可以應聘什麼職位

下面是比較熱門的幾個大數據崗位：

1、首席數據官（CDO）

首席數據官的工作內容非常多，職責也很復雜，他們負責公司的數據框架搭建、數據管理、數據安全保證、商務智能管理、數明弊襲據洞察和高級分析。因此，首席數據師必須個人能力出眾，同時還需要具備足夠的領導力和遠見，找准公司發展目標，協調應變管理過程。

2、營銷分析師/客戶關系管理分析師

客戶忠誠度項目、網路分析和物聯網技術積攢了大量的用戶數據，很多先進公司已經在使用相關策略來支持公司的發展計劃。尤其是市場部門能夠運用這些數據進行更有針對性的營銷。營銷分析師能夠發揮他們在Excel和SQL等數據分析工具卜察方面的專業特長，對客戶進行細分，確保數字化營銷能夠到達目標客戶群體。

3、數據工程師

隨著Hadoop和非結構化數據倉庫的流行，所有分析功能的第一要務就是要得到正確的數據。高水平的工程師需要掌握數據管理技能，熟悉提取轉換載入過程，激兄很多公司都急需這樣的人才。事實上，很多首席數據官甚至認為，數據工程師才是大數據相關行業中最重要的職位。

4、商務智能開發工程師

商務智能開發工程師的最基本職能，是管理結構數據從資料庫分配至終端用戶的過程。商務智能（BI）曾經只是商務金融的基礎，現在已經獨立出來，成為了單獨的部門，很多商務智能團隊正在搭建自服務指示板，這樣運營經理就能快速且有效地獲取高性能數據，評價公司運營情況。

5、數據可視化

隨著指示板和可視化工具的增多，商務智能「前端」研發工程師需要更熟練掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能夠使用d3.js在網路瀏覽器中製作數據可視化的研發工程師也越來越受到公司歡迎。很多大公司開出的年薪已經超過了7萬5千英鎊，平均日薪500多英鎊。

6、大數據工程師

正如上文提到過的，數據工程師的工作是負責管理公司的數據，包括數據的收集，存儲、處理和分析。大數據工程師需要能夠搭建並維護大型異構數據框架，這些數據通常是在MongoDB等NoSQL資料庫中。很多公司採用Hadoop框架和很多Hadoop次級軟體包，如Hive（數據軟體），Pig（數據流語言）和Spark（多編程模型）。

B. 2021年大數據工程師面試內容包括哪些

【導語】近年來，大數據發展如火如荼，很多人都選擇學習大數據專業或者轉行大數據，大數據里又包含很多就業崗位，所以在進行崗位選擇的時候，還是需要大家合理選擇，為了幫助大家更好的進入大數據行業執業，下面就把2021年大數據工程師面試內容給大家進行一下具體介紹。

1、自我介紹

一般上來就是自我介紹，談下工作經歷和項目經驗，面試官會根據你的項目經驗對你進行技術面試。在自我介紹時，一定要抓住核心說，不要太啰嗦，盡量放大自己的價值，讓面試官感受到你對工作的熱情，以及以後對公司貢獻的能力。

2、數倉開發知識技能

(1)java是必問的，不過問的不深，把Javase部分吃透，足以應付Java部分的面試。

(2)Hadoop生態，Yarn、Zookeeper、HDFS這些底層原理要懂，面試經常被問。

(3)Maprece的shuffle過程這個也是面試被常問的。

(4)Hbase和HIve，搞大數據這些不懂真的說不過去。

(5)Mysql、Oracle和Postgres資料庫操作要回，Sql要會寫。

(6)linux操作系統，這個簡單得命令必須要懂，會寫shell腳本更好了。

(7)Kettle或Sqoop這種數據處理工具至少要會一個。8，數據倉庫建模、數據模型的問題。

3、技術方面知識技能

(1)SparkSql和SparkStreaming，底層原理、內核、提交任務的過程等等，盡量深入內幕，這個經常會跟MapRece作比較的。當然也要了解Storm和Flink，Flink這個建議要學會，以後用處會越來越廣。

(2)Redis、Kafka、ElasticSearch這些都得懂原理，深入了解，會使用，會操作，會調優。

(3)impala和kylin這些盡量也要了解會用

(4)Python這個要是有能力，有精力，建議也要往深處學習，我目前正在自學中。

(5)集群的問題，包括一些簡單的運維知識。

(6)大數據數據傾斜的問題，包括Spark JVM內存調優問題等等。

關於2021年大數據工程師面試內容，就給大家介紹到這里了，希望對大家能有所幫助，當然進入大數據行業，還需要大家在平時不斷進行技能提升，這樣才能更好的擁有一席之地。

C. 大數據就業對學歷有要求嗎

大數據行業在招聘時一般會優先考慮碩士和博士學歷的應聘者，因為大數據行業需要大量的數據分析、挖掘和處理工作，需要有較高的專業技能和研究能力。但是，並不是說只有碩士和博士才能在大數據行業就業。對於本科學歷的應褲蘆首聘者來說，如果具備相關專業知識和技能，具有一定的實踐經驗和項目經歷，並且能夠熟練使用相關的大數據處理工具和技術，也有機會在大數據行業中找到工嘩襪作。此外，一些公司也會根據應聘者胡數的實際能力和表現來進行評估和錄用，而非僅僅看學歷。所以，學歷雖然對求職有一定的影響，但並不是決定因素，實際能力和經驗同樣重要。

D. 大數據開發人員面試常會被問什麼問題

1、你自身的優點
這個問題不僅僅是在大數據面試當中常常被問，在各行各業的面試中都經常出現。所以面試者要盡可能說一些和工作相關的優點，比如「學習能力強」「能抗住壓力」等，再舉一個自己之前工作的例子進行證明，這會讓面試官覺得很真實。
2、為什麼要離開上家公司
其實面試官問這種問題的時候，就是在看你人品。很多人覺得說上家公司不好的話才是好的，其實不是的，離職見人品，如果你能在面試官面前說上家公司的不好，也能在下家公司說這家公司的不好。所以在面試官問及這個問題的時候，最好結合自身的發展來說。
3、未來幾年的規劃
回答這個問題的時候，不要說自己不知道、不清楚，會顯得你這個人沒有目標和方向。所以如果應聘者對這個問題不知道怎麼回答的時候，可以跟面試官交流一下現在大數據行業的職業目標以及准備做些什麼去實現這個目標，至少要讓面試官看到應聘者對選擇這個職業的熱情，甚至是對選擇這份工作的熱情。

E. 大數據就業一般工資多少收入高不高

大數據就業工資過萬是很正常的事情，在IT行業，工資水平普遍很高，大數據位列其中，也不例外。尤其在北京這種一線城市，大數據的工資水平更高不說，發展空間也更大，崗位機會也更多，是大數據專業人才不錯的就業地點。
大數據的就業前景怎麼樣
大數據相關崗位的就業前景總體來說還是不錯的，只是大數據不像java那樣，對剛入職的員工技能要求可能不是很高，大數據招聘一般要求應聘者擁有比較多的技能且掌握熟練，可以理解為大數據應聘的入職門檻比較高。
除此之外，大數據這幾年稀缺的是高級人才，如果你能在大數據這個行業從業多年並不斷學習精進的話，未來的發展前景是非常光明的。當然，這些都是後話了，現階段還是學好初級階段的大數據知識才是最實在的。
大數據工資水平隨著工作年限的增長也逐年增長。據統計，上一年大數據人才的年薪漲幅達到了19%，這個數據還是比較可觀的。基本上，工作個2-3年，工資水平能夠達到13-15K，工作3-5年能夠達到15-20K，如果是有著5年以上的工作年限，工資水平可以達到20-30K。可以說，起薪高，漲幅也不小。
大數據專業工資高嗎
大數據崗位有很多種，比較常見的有大數據開發工程師、大數據演算法工程師、大數據分析工程師等。其中開發工程師的工資最高，在2W左右;演算法工程師的工資在1.5W到2W;分析工程師的工資在1W到1.5W。
IT技術領域薪資一直是普遍偏高的，而IT技術中，大數據的薪資也是一直高居不下的。大數據平均月薪30.1k，達到IT行業攔橘高平均月薪榜首。
拿北京市的薪酬舉例來說，北京數據挖掘簡尺工程師工資中位數為：￥15166元/月，最低工資8K-10K，最高工資30-50K;北京數據工程師工資中位數：￥13156元/月，最高工資20K-30K;北京數據架構師工資中位數：￥23700元/月，最低工資10K-15K，最高工資無法確定。
大數據不僅起薪高，漲幅也不小，去年大數據人才年薪資漲幅達19%，排名薪資漲幅第一位伍漏。
雖然大數據行業薪資待遇如此良好，但行業內的優秀人才卻十分稀少，據悉，未來大數據行業人才需求量將達180萬，然而目前市場的人才量僅為50萬，有著如此巨大的人才缺口，就業前景十分好。

F. 學完大數據可以應聘哪些職位

學習完傳雲和數據大數據課程可以應聘大數據開發工程師、大數據架構師、BI開發工程師、大數據演算法工程師、Hadoop工程師、ETL工程師、數據倉庫工程師、Spark/Flink工程師等職位。

G. 面試大數據工作要做好哪些准備

1、了解要面試的公司

對要面試的公司進行深入的研究了解，包括公司的企業文化，企業的發展狀況，從而在面試時輕松面試，成功的概率自然會提高很多。

2、在面試中要介紹自己對於團隊精神的認知

面試過程之中有一些招聘方會問到團隊精神的問題，但有一些則不會問到這方面的問題，但不會問到這樣問題的招聘人員並不表示他對於這樣的問題並不關注，要知道在大數據開發技術方面，很多地方都是需要團隊協作的。因此，在團隊協作方面有著極高的要求，所以我們在招聘過程中一定要講解到自己對於團隊精神理念的認知，以及在團隊協作表現方面的能力如何，這會讓我們求職成功的概率更高。

3、在大數據面試的時候一定要將自己的項目經驗展示出來

我們應聘的工作是大數據方面的工作，因此想要擁有更高的面試成功機會，那麼就必須要有相應的項目，在大數據面試技巧這個問題上，我們需要關注的核心要點就是自己的項目經驗，如果你本身只有大數據的理論知識，而沒有項目實戰經驗，這種狀態之下能夠成功應聘上的概率自然降低了很多，為了規避這方面的問題產生，我們一定要做些大數據的項目，積攢項目經驗，這樣面試的時候也有話說。