大資料面試準備

大資料工作與一般的 IT 工作不同，因為它們在資料分析和 Hadoop 生態系統領域需要更高的專業知識水平。除了理論知識，大資料工具和概念知識的實踐經驗對於確保這些工作至關重要。

步驟1：瞭解必要的工具和技術

首先，你需要使用所需的技術和工具來更新你的技能：

1. 統計與機器學習

統計是資料科學領域的基本需求。使用統計資料來處理大量資料集的情況很普遍。因此，它有助於瞭解統計的基礎知識，例如 P 值、置信區間、零假設等。像 R 這樣的統計工具廣泛用於決策和實驗中。而且，機器學習是當今大資料生態系統的關鍵技能之一。

2. 基礎程式設計與軟體工程

瞭解基本的程式語言和統計程式語言（例如R，Python）和資料庫語言（例如 SQL）將非常有益。如果你具有使用 Java 和其他程式語言進行工作的經驗，那麼你將具有優勢。除此之外，如果你沒有這樣的經驗，則必須嘗試獲得有關動態程式設計的知識。除了進行一些基本程式設計之外，你還應該掌握資料結構和演算法的知識。資料結構（如陣列、堆疊、列表、樹）的執行時和用例對有抱負的人有用。

4. 產品管理

產品的管理需要了解與產品相關的指標。資料科學家必須以產品為導向，因此必須掌握正確的指標以進行實驗和分析。從訪談的角度來看，諸如保留率，轉換率，可用性測試，客戶反饋，A / B測試，流量分析等關鍵術語通常至關重要。此外，Storm，Flume，MongoDB 等工具的知識和興趣是其附加的優勢。

5. 熟悉資料

像 Facebook，Amazon，Google，eBay 這樣的公司都有大量的資料集需要分析。社交媒體網站和線上零售商也是如此。因此，招聘人員會尋找具有專業認證經驗或與資料巨頭合作經驗的工程師。

步驟2：遵循大資料面試準備技巧

一旦掌握了大資料工具和技術的技能與知識，下一步就是為面試做準備了：

1. 很好地瞭解觀眾和你的故事

每當你申請特定公司的職位時，對公司和部門的瞭解都是必不可少的。你可以瀏覽公司的歷史、文化和財務狀況。你可以訪問目標公司的官方網站，以瞭解有關該公司和麵試的更多資訊。然後準備好故事和簡歷，個人資料和經驗，以便為面試官提供你的個人品牌。

2. 準備技術測試並且做好儀表的整理

公司通常接受技術測試來分析候選人的程式設計和邏輯能力。徹底研究併為公司進行的測試做準備。

面試當天，按照公司的標準著裝，招聘人員可能會根據視覺印象建立偏見。請整理好自己的儀表。

3. 準備正確的問題和標準答案

以精巧的方式很好地回答技術問題是必不可少的，但向面試官提出正確的問題也同樣重要。因此，根據面試型別和職位要求，準備3-4個可以詢問面試官的問題。除了技術能力，面試官還將檢查你的行為，以瞭解你在文化上是否適合公司。準備好常見問題並進行排練。建立一種有趣地傳遞你的故事的方法。

4. 練習和跟進

大資料訪談通常包括對你的技術知識以及你的文化和才能適應度的測試。要解決訪談中的所有問題，適當的練習必不可少。你可以和朋友一起參加模擬面試，以便改善自己的薄弱環節。

5. 準備合適的簡歷

對於所獲得的技能，為特定的工作崗位提供合適的簡歷至關重要。準備好的簡歷是大資料面試準備最重要的方面。你應該知道簡歷的長處和關鍵點，才能給人留下最好的印象。你的優勢應與你申請的職位所需的專業知識相匹配。

6. 準備面對實時問題場景

並非所有職位僅測試程式設計技能，你必須準備好面對僱主提出的實時問題場景或案例研究型別的問題。因此，在準備面試時，你必須越來越多地考慮實時場景中可能出現的問題。

7. 準備好要問面試官的問題

一個好的面試一定是雙向交流的。作為一名潛在的面試者，你必須顯示出對工作崗位、組織和技術的興趣。因此，你應該準備好隨時提出相關問題，表現出自己的主動性。

步驟3：記住面試後的做法

你的工作並不僅限於接受大資料面試，你還需要在面試之後多做一些事：

1. 跟進

你的任務不會隨著面試過程的結束而結束。面試完成後，你可以向面試官或聯絡人傳送感謝信。你可以等待幾天，等待他們給你迴應，或者你也可以主動去寫一封電子郵件進行跟進。

總結

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