大数据应聘

A. 大数据有哪些职位和工作机会_大数据可以应聘什么职位

下面是比较热门的几个大数据岗位：

1、首席数据官（CDO）

首席数据官的工作内容非常多，职责也很复杂，他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数明弊袭据洞察和高级分析。因此，首席数据师必须个人能力出众，同时还需要具备足够的领导力和远见，找准公司发展目标，协调应变管理过程。

2、营销分析师/客户关系管理分析师

客户忠诚度项目、网络分析和物联网技术积攒了大量的用户数据，很多先进公司已经在使用相关策略来支持公司的发展计划。尤其是市场部门能够运用这些数据进行更有针对性的营销。营销分析师能够发挥他们在Excel和SQL等数据分析工具卜察方面的专业特长，对客户进行细分，确保数字化营销能够到达目标客户群体。

3、数据工程师

随着Hadoop和非结构化数据仓库的流行，所有分析功能的第一要务就是要得到正确的数据。高水平的工程师需要掌握数据管理技能，熟悉提取转换加载过程，激兄很多公司都急需这样的人才。事实上，很多首席数据官甚至认为，数据工程师才是大数据相关行业中最重要的职位。

4、商务智能开发工程师

商务智能开发工程师的最基本职能，是管理结构数据从数据库分配至终端用户的过程。商务智能（BI）曾经只是商务金融的基础，现在已经独立出来，成为了单独的部门，很多商务智能团队正在搭建自服务指示板，这样运营经理就能快速且有效地获取高性能数据，评价公司运营情况。

5、数据可视化

随着指示板和可视化工具的增多，商务智能“前端”研发工程师需要更熟练掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能够使用d3.js在网络浏览器中制作数据可视化的研发工程师也越来越受到公司欢迎。很多大公司开出的年薪已经超过了7万5千英镑，平均日薪500多英镑。

6、大数据工程师

正如上文提到过的，数据工程师的工作是负责管理公司的数据，包括数据的收集，存储、处理和分析。大数据工程师需要能够搭建并维护大型异构数据框架，这些数据通常是在MongoDB等NoSQL数据库中。很多公司采用Hadoop框架和很多Hadoop次级软件包，如Hive（数据软件），Pig（数据流语言）和Spark（多编程模型）。

B. 2021年大数据工程师面试内容包括哪些

【导语】近年来，大数据发展如火如荼，很多人都选择学习大数据专业或者转行大数据，大数据里又包含很多就业岗位，所以在进行岗位选择的时候，还是需要大家合理选择，为了帮助大家更好的进入大数据行业执业，下面就把2021年大数据工程师面试内容给大家进行一下具体介绍。

1、自我介绍

一般上来就是自我介绍，谈下工作经历和项目经验，面试官会根据你的项目经验对你进行技术面试。在自我介绍时，一定要抓住核心说，不要太啰嗦，尽量放大自己的价值，让面试官感受到你对工作的热情，以及以后对公司贡献的能力。

2、数仓开发知识技能

(1)java是必问的，不过问的不深，把Javase部分吃透，足以应付Java部分的面试。

(2)Hadoop生态，Yarn、Zookeeper、HDFS这些底层原理要懂，面试经常被问。

(3)Maprece的shuffle过程这个也是面试被常问的。

(4)Hbase和HIve，搞大数据这些不懂真的说不过去。

(5)Mysql、Oracle和Postgres数据库操作要回，Sql要会写。

(6)linux操作系统，这个简单得命令必须要懂，会写shell脚本更好了。

(7)Kettle或Sqoop这种数据处理工具至少要会一个。8，数据仓库建模、数据模型的问题。

3、技术方面知识技能

(1)SparkSql和SparkStreaming，底层原理、内核、提交任务的过程等等，尽量深入内幕，这个经常会跟MapRece作比较的。当然也要了解Storm和Flink，Flink这个建议要学会，以后用处会越来越广。

(2)Redis、Kafka、ElasticSearch这些都得懂原理，深入了解，会使用，会操作，会调优。

(3)impala和kylin这些尽量也要了解会用

(4)Python这个要是有能力，有精力，建议也要往深处学习，我目前正在自学中。

(5)集群的问题，包括一些简单的运维知识。

(6)大数据数据倾斜的问题，包括Spark JVM内存调优问题等等。

关于2021年大数据工程师面试内容，就给大家介绍到这里了，希望对大家能有所帮助，当然进入大数据行业，还需要大家在平时不断进行技能提升，这样才能更好的拥有一席之地。

C. 大数据就业对学历有要求吗

大数据行业在招聘时一般会优先考虑硕士和博士学历的应聘者，因为大数据行业需要大量的数据分析、挖掘和处理工作，需要有较高的专业技能和研究能力。但是，并不是说只有硕士和博士才能在大数据行业就业。对于本科学历的应裤芦首聘者来说，如果具备相关专业知识和技能，具有一定的实践经验和项目经历，并且能够熟练使用相关的大数据处理工具和技术，也有机会在大数据行业中找到工哗袜作。此外，一些公司也会根据应聘者胡数的实际能力和表现来进行评估和录用，而非仅仅看学历。所以，学历虽然对求职有一定的影响，但并不是决定因素，实际能力和经验同样重要。

D. 大数据开发人员面试常会被问什么问题

1、你自身的优点
这个问题不仅仅是在大数据面试当中常常被问，在各行各业的面试中都经常出现。所以面试者要尽可能说一些和工作相关的优点，比如“学习能力强”“能抗住压力”等，再举一个自己之前工作的例子进行证明，这会让面试官觉得很真实。
2、为什么要离开上家公司
其实面试官问这种问题的时候，就是在看你人品。很多人觉得说上家公司不好的话才是好的，其实不是的，离职见人品，如果你能在面试官面前说上家公司的不好，也能在下家公司说这家公司的不好。所以在面试官问及这个问题的时候，最好结合自身的发展来说。
3、未来几年的规划
回答这个问题的时候，不要说自己不知道、不清楚，会显得你这个人没有目标和方向。所以如果应聘者对这个问题不知道怎么回答的时候，可以跟面试官交流一下现在大数据行业的职业目标以及准备做些什么去实现这个目标，至少要让面试官看到应聘者对选择这个职业的热情，甚至是对选择这份工作的热情。

E. 大数据就业一般工资多少收入高不高

大数据就业工资过万是很正常的事情，在IT行业，工资水平普遍很高，大数据位列其中，也不例外。尤其在北京这种一线城市，大数据的工资水平更高不说，发展空间也更大，岗位机会也更多，是大数据专业人才不错的就业地点。
大数据的就业前景怎么样
大数据相关岗位的就业前景总体来说还是不错的，只是大数据不像java那样，对刚入职的员工技能要求可能不是很高，大数据招聘一般要求应聘者拥有比较多的技能且掌握熟练，可以理解为大数据应聘的入职门槛比较高。
除此之外，大数据这几年稀缺的是高级人才，如果你能在大数据这个行业从业多年并不断学习精进的话，未来的发展前景是非常光明的。当然，这些都是后话了，现阶段还是学好初级阶段的大数据知识才是最实在的。
大数据工资水平随着工作年限的增长也逐年增长。据统计，上一年大数据人才的年薪涨幅达到了19%，这个数据还是比较可观的。基本上，工作个2-3年，工资水平能够达到13-15K，工作3-5年能够达到15-20K，如果是有着5年以上的工作年限，工资水平可以达到20-30K。可以说，起薪高，涨幅也不小。
大数据专业工资高吗
大数据岗位有很多种，比较常见的有大数据开发工程师、大数据算法工程师、大数据分析工程师等。其中开发工程师的工资最高，在2W左右;算法工程师的工资在1.5W到2W;分析工程师的工资在1W到1.5W。
IT技术领域薪资一直是普遍偏高的，而IT技术中，大数据的薪资也是一直高居不下的。大数据平均月薪30.1k，达到IT行业拦橘高平均月薪榜首。
拿北京市的薪酬举例来说，北京数据挖掘简尺工程师工资中位数为：￥15166元/月，最低工资8K-10K，最高工资30-50K;北京数据工程师工资中位数：￥13156元/月，最高工资20K-30K;北京数据架构师工资中位数：￥23700元/月，最低工资10K-15K，最高工资无法确定。
大数据不仅起薪高，涨幅也不小，去年大数据人才年薪资涨幅达19%，排名薪资涨幅第一位伍漏。
虽然大数据行业薪资待遇如此良好，但行业内的优秀人才却十分稀少，据悉，未来大数据行业人才需求量将达180万，然而目前市场的人才量仅为50万，有着如此巨大的人才缺口，就业前景十分好。

F. 学完大数据可以应聘哪些职位

学习完传云和数据大数据课程可以应聘大数据开发工程师、大数据架构师、BI开发工程师、大数据算法工程师、Hadoop工程师、ETL工程师、数据仓库工程师、Spark/Flink工程师等职位。

G. 面试大数据工作要做好哪些准备

1、了解要面试的公司

对要面试的公司进行深入的研究了解，包括公司的企业文化，企业的发展状况，从而在面试时轻松面试，成功的概率自然会提高很多。

2、在面试中要介绍自己对于团队精神的认知

面试过程之中有一些招聘方会问到团队精神的问题，但有一些则不会问到这方面的问题，但不会问到这样问题的招聘人员并不表示他对于这样的问题并不关注，要知道在大数据开发技术方面，很多地方都是需要团队协作的。因此，在团队协作方面有着极高的要求，所以我们在招聘过程中一定要讲解到自己对于团队精神理念的认知，以及在团队协作表现方面的能力如何，这会让我们求职成功的概率更高。

3、在大数据面试的时候一定要将自己的项目经验展示出来

我们应聘的工作是大数据方面的工作，因此想要拥有更高的面试成功机会，那么就必须要有相应的项目，在大数据面试技巧这个问题上，我们需要关注的核心要点就是自己的项目经验，如果你本身只有大数据的理论知识，而没有项目实战经验，这种状态之下能够成功应聘上的概率自然降低了很多，为了规避这方面的问题产生，我们一定要做些大数据的项目，积攒项目经验，这样面试的时候也有话说。