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。

从通常的情况下来讲，要求大数据学习最好是理工科基础，数学比较好，然后逻辑思维比较强。但是这些都是从比较官方的角度来进行阐述的，最重要的是你需要对它有浓厚的兴趣有强烈的好奇心。

从现在企业的要求来看，至少要专科以上的学历，并且熟悉JAVA、Hadoop、HBase、Flink等等编程语言以及系统。大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习Java语言打基础，一般而言，Java学习SE、EE，需要一段时间;然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。除此之外，学习大数据开发需要学习的内容包括三大部分，分别是：大数据基础知识、大数据平台知识、大数据场景应用，大数据基础知识有三个主要部分：数学、统计学和计算机;大数据平台知识：是大数据开发的基础，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主。

除此之外，你可以打开招聘软件，看看各大企业具体的用人要求，你可以根据企业的用人要求来针对性的提升技术。

1、可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3、预测性分析能力

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4、数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。