大数据工程师面试攻略有哪些?

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标签：大数据工程师大数据工程师面试攻略

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张老师大数据工程师

1、面试过程是一次高效的交流

首先，我觉得面试官有责任保证面试过程是一次高效的交流。你要获取到你需要的信息，对面试者做全方位的考量;面试者也要获取到他需要的信息，面试官(若面试成功很大可能是自己的上级)的水平，公司技术要求水平，自己是否适合这家公司，公司是否需要自己。

面试是一个双向选择的过程，面试官在选人，面试者在选公司。而面试者了解这家公司最直接的途径就是通过面试官。

2、面试官

说说面试官，我先说几个面试官常会有的问题。问题问得太跳跃，想到什么问什么。抓住一个面试官自己很熟的知识点或者方向往死里问，完全不会根据面试者的回答情况做调整(我是来面试的，不是来看你炫技的)。

3、技术问题

只问技术，不问业务，技术问题问得太表面，当然我也见过不错的面试官，问题问得很有水平。那有水平的面试官会给人什么样的感觉?答得很舒服，不管结果怎么样，总之能展现出自己应有的水平面试过程是有收获的，没有白来，知道了自己的欠缺，如果面试者是个到处抢着要的高手，那你有水平的提问会给这个面试者留下深刻印象，毕竟大家都是喜欢和厉害的人当同事的。

4、提问

说说提问，思路想法，表达能力，技术功底，热情。这几个点我是比较看重的。很多问题都是围绕着这几个点展开的，大家看下有没有借鉴意义。

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从技术体系结构来看，统计学知识主要应用在大数据分析领域，统计学方式是大数据分析的两种主要方式之一，另一种数据分析方式是机器学习。所以，对于主攻大数据分析方向的研发人员来说，掌握统计学知识还是很有必要的，统计学在数据分析方面已经形成了一个较为系统的知识体系，而且很多技术已经经过了实践的检验。其实对于很多职场人来说，平时大部分的数据分析任务都是基于统计学理论进行的，包括采用的数据分析工具也都属于统计学领域的范畴。

从未来的发展趋势来看，一方面统计学会进一步向大数据倾斜，包括目前不少统计学专业的研究生课题，都逐渐开始向大数据方向拓展，另一方面大数据会在发展的初期大量采用统计学相关理论和技术，这也能够提升大数据相关技术的落地应用能力。

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