文章目錄

• • 成長(zhǎng)篇
  • • 大數(shù)據(jù)工程師成長(zhǎng)經(jīng)驗(yàn)
    • 大數(shù)據(jù)技術(shù)思維養(yǎng)成經(jīng)驗(yàn)
  • 職場(chǎng)篇
  • • 大數(shù)據(jù)領(lǐng)域未來(lái)趨勢(shì)和職業(yè)方向
    • 大廠招聘的通用原則和面試技巧
    • 筆試/算法/編程考察意圖和技巧
    • 職業(yè)發(fā)展 Q & A

成長(zhǎng)篇

大數(shù)據(jù)工程師成長(zhǎng)經(jīng)驗(yàn)

基礎(chǔ)

• 面向?qū)ο蟮木幊陶Z(yǔ)言（Java / Scala）
• SQL：https://www.w3schools.com/sql/default.asp
• Linux
• 容器化：https://hub.docker.com
• Trouble shooting 工具
• Jstat：https://docs.oracle.com/javase/7/docs/technotes/tools/share/jstat.html
• Jstack：https://docs.oracle.com/javase/7/docs/technotes/tools/share/jstack.html
• Jmap：https://docs.oracle.com/javase/7/docs/technotes/tools/share/jmap.html
• Jinfo：https://docs.oracle.com/javase/7/docs/technotes/tools/share/jinfo.html
• MAT：http://help.eclipse.org/latest/index.jsp?topic=/org.eclipse.mat.ui.help/welcome.html

關(guān)注熱點(diǎn)

• Data+AI Summit https://databricks.com/dataaisummit
• Flink Forword https://www.flink-forward.org
• Apache Conference https://www.apachecon.com
• 小型技術(shù) Meetup https://www.meetup.com

問(wèn)題

閱讀源碼

參與開(kāi)源社區(qū)

參與適合自己的開(kāi)源社區(qū)

大數(shù)據(jù)技術(shù)思維養(yǎng)成經(jīng)驗(yàn)

• 數(shù)據(jù)量永遠(yuǎn)比你想象的大

  • 慎用循環(huán)、內(nèi)存
  • 小概率事件一定會(huì)發(fā)生

• 安全和事故

  • 大權(quán)限命令 think twice
  • 不直接從富文本軟件復(fù)制指令
  • 工具化/白屏化
  • 永遠(yuǎn)都需要灰度
  • 要為你的流量 /quota 留出 buff

• 分布式環(huán)境

  • 不一定會(huì)在你想象的地方執(zhí)行
  • 不一定按照你想象的順序執(zhí)行
  • 每個(gè)服務(wù)都會(huì)掛

使用恰當(dāng)術(shù)語(yǔ)
理清系統(tǒng)需求
從現(xiàn)象到本質(zhì)
在混沌中找方向
不被技術(shù)左右

職場(chǎng)篇

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域未來(lái)趨勢(shì)和職業(yè)方向

技術(shù)方向

IOT/實(shí)時(shí)計(jì)算/機(jī)器學(xué)習(xí)/OLAP/數(shù)據(jù)湖/云原生

職業(yè)方向

業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)/數(shù)據(jù)建模/數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)科學(xué)/平臺(tái)開(kāi)發(fā)/運(yùn)維

大廠招聘的通用原則和面試技巧

考評(píng)原則

• 不過(guò)分解讀 JD 和簡(jiǎn)歷
  • JD 中或簡(jiǎn)歷中出現(xiàn)“負(fù)責(zé)人”“專家”，不過(guò)分解讀，按照實(shí)際面試結(jié)果評(píng)級(jí)。
• 不局限背景
  • 候選人沒(méi)有直接相關(guān)背景并不直接定位不匹配，需額外考察研發(fā)能力和軟實(shí)力。
• 工作年限的解讀
  • 對(duì)口：具有更長(zhǎng)工作經(jīng)驗(yàn)需考察深度。
  • 不對(duì)口：具有更長(zhǎng)工作經(jīng)驗(yàn)需考察能力和基礎(chǔ)。 ? 技術(shù)棧 ? 不要求完成一致，相近即可。

考察內(nèi)容

• 項(xiàng)目經(jīng)歷

  • 項(xiàng)目是否能講清楚
  • 是否有深度難度
  • 對(duì)項(xiàng)目的原理、背景、未來(lái)是否有想法

• 大數(shù)據(jù)知識(shí)

  • 工作年限短的不做要求
  • 一般以通用知識(shí)，重點(diǎn)看理解深度和廣度
  • 資深候選人需考察技術(shù)細(xì)節(jié)和專業(yè)內(nèi)容

• 計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)

  • 并發(fā)、網(wǎng)絡(luò)、Linux 基礎(chǔ)
  • 編程語(yǔ)言基礎(chǔ)
  • Trouble-shooting 基礎(chǔ)

• Coding

  • 基本算法是否掌握，不考偏門復(fù)雜算法
  • 代碼風(fēng)格
  • 是否主動(dòng)和面試官溝通理清題意
  • 碰到問(wèn)題是否主動(dòng)尋求幫助，是否容易放棄

• 軟技能

  • 禮貌準(zhǔn)時(shí)
  • 溝通順暢
  • 能理解題意
  • 表達(dá)有邏輯
  • 不繞圈子
  • 對(duì)不了解的事情給出自己的思考

什么樣的候選人才是好的候選人

? 扎實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)
? 優(yōu)秀的學(xué)習(xí)能力和解決問(wèn)題能力
? 優(yōu)秀的自驅(qū)力及抗壓能力
? 良好的溝通表達(dá)
? 不錯(cuò)的邏輯思維能力
? 對(duì)于未來(lái)的規(guī)劃能力

團(tuán)隊(duì)合作能力
學(xué)習(xí)能力
溝通能力
邏輯能力
積極性
推動(dòng)能力

筆試/算法/編程考察意圖和技巧

算法筆試的結(jié)果重要嗎

? 是代碼能力，也不是代碼能力。
? 算法筆試沒(méi)有一票否決權(quán)。
? 寫出來(lái)可能不加分，寫不出來(lái)可能不減分。

大廠愛(ài)出什么編程題

? DFS/BFS/backtrack
? 動(dòng)態(tài)規(guī)劃
? 快排堆排
? 鏈表翻轉(zhuǎn)/二叉樹(shù)翻轉(zhuǎn)

原則：

遞歸的掌握

寫代碼的過(guò)程

邊界條件

盡量少的代碼

準(zhǔn)備編程題

? leetcode 要刷
? 中等難度典型題目每類5題
? 刷20～30道即可，在精不在廣
? 不可能遇到原題

寫不出來(lái)怎么辦

? 不留白
? 寫結(jié)構(gòu)
? 問(wèn)思路
? 寫思路
? 寫注釋
? 要提示
? 偽代碼
? “裝”認(rèn)真

職業(yè)發(fā)展 Q & A

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的大数据职业规划的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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