大数据分析工程师面试集锦0--开篇词

wechat 2019-07-24 14:58:53 192
本文来自 ai-big-data ,作者 wechat




大家好,欢迎大家来到大数据分析工程师面试集锦这一新的系列文章,本系列一共有15篇文章,涉及大数据分析职位面试的方方面面。


这是一篇开篇词,主要介绍这一系列文章的背景、整体的结构、涉及的知识点,希望帮大家轻松应对大数据分析相关工作的面试。

 

 

为什么要写面试篇


在本公众号“大数据分析工程师入门”系列的文章发出去后,很多从事大数据分析相关的小伙伴加入到了我们的微信群里。


经过这一段时间的互动与沟通,发现很多小伙伴咨询面试相关的问题,特别是即将毕业的小伙伴,所以团队决定输出一系列面试相关的文章。

 


面试的目的


面试,对于公司来说,是公司考察候选人各项能力的选拔性约谈;对于候选人来说,是展现自己各方面能力素质的最佳机会。


所以对于双方来看,都是一场浓缩程度极高的“对决”。


面试官问出的每一个问题,都有着背后的意图,考察你某方面的能力。候选人的回答,也是“秀肌肉”的时刻,要体现出自己的各种能力素养。


那么,面试要注意哪些要点呢?



面试的要点



  • 充分的知识准备


针对所申请的职位,列出相关的知识点,能够在面试中做到举一反三,最好将知识点彻底吃透,不仅能够流畅的进行描述,还可以有自己的理解。这里主要考察知识点的广度。


  • 明确面试官的问题


针对面试官的问题,要仔细审题,确保回答的方向的准确,不能只捕捉关键字,否则容易答非所问。


  • 问题的拓展


同样针对面试官的问题,在回答问题的时候,增加一些相关知识的拓展,适当的展示自己,会赢得面试官的好感。这就需要知识点的深度和广度达到了才能做到。


  • 着装及礼貌


着装和礼貌一定程度透露一个人的素质,干净简洁的着装和基本的礼貌给人尊重和对这份工作的重视,这对面试官来说是加分项。这里主要是对面试者的个人素质考察。

 


面试准备的难点


既然面试中会重点考察你的知识储备量,那么势必要先积累大量的专业技能知识。


而对于大数据分析师来说,面对的是大量的技术框架和编程知识细节,因此需要你具备能够从大量的知识中,去粗存精,提炼出核心重点知识的能力。这是我们面对的一大难题。


另一方面,因为缺乏实战经验,很难将我们的知识进行有效整合,串联起来,形成自己的知识体系。这是我们面对的另一大难题。

 


本系列文章的目标


我们这一系列的文章将从上面两个方面着手,带领大家一起解决这两大难题。


首先,我们会针对各种常见的技术框架,结合我们自己作为面试官的经历,总结经常被问到的面试题,帮助大家有效节省复习时间。


其次,我们会深入剖析1-2个项目实战案例,并帮助大家梳理如何在面试过程中条理清晰、简明扼要地讲解自己做过的项目,突出项目的核心亮点和价值体现,让大家在面试过程中更有信心。


希望通过本课程的讲解,能够让大家在面试中游刃有余,轻松拿下offer。



本系列内容



本系列的15篇内容,如下表所示:


01

Java面试指南

02

Scala面试指南

03

SQL必知必会

04

HIve面试指南

05

Spark面试指南

06

HDFS面试指南

07

HBase&ES面试指南

08

Hue&Zeppelin面试指南

09

作业调度

10

Linux面试指南

11

数据可视化

12

流式处理与分析

13

项目案例剖析

14

业务思维模式

15

个人素质考察


其中大部分的内容是与大数据分析相关的技术知识点,主要包括编程语言、大数据组件、大数据工具。


所有的文章采用两种阐述方法:


  • 考题剖析

通过搜集网络上的经典面试题进行剖析,分析出对应的知识点,并给出比较准确完整逻辑清晰的解题思路和答案。


  • 题库战略

比如Linux这种知识点多而散,比较适合题海战术,我们会整理出经常出现的考题,并给出完整答案。

 


适合的人群?



本系列文章适合对大数据分析感兴趣的在校大学生或者想转行进入大数据分析行业的人查阅,通过查漏补缺,为自己的面试增加一重保障。

 

 

看完有什么收获?



  • 明确面试考察知识点,在面试前快速复习一遍,进而查漏补缺

  • 针对经典问题,给出经典的回答,并能说出其原理,让面试官眼前一亮

  • 让你即使没有真正做过项目,也能具备项目实战的经验,清晰明确地展现自己的能力

  • 肚里有货,才能心里不慌,有助于增强你面试的信心

 

本系列文章目前由2人执笔,每周一篇进行更新,希望对大家有所帮助,大家可以在公众号后台或者我们的微信群进行意见反馈,我们会听取每一位有心人的意见。


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