1. 面試大數據工程師,這些技巧你知道嗎
考演算法，就像很多人說的，知道了一個演算法又能怎麼樣，可能工作中一輩子都用不上，就算能用上，很多的演算法都有庫和包實現了，拿來用就是了。確實是這樣，所以考演算法，並不是為了考，為了會，而是為了在探討演算法的過程中，考察和驗證一個人是否聰明，是否基本功扎實，是否能夠順暢溝通，是否能夠快速反應和學習。在討論和交流的過程中，發現閃光點。能不能想出來，或是說出來，並不是考演算法的要點。
再看寫代碼，則是更多的為了考察和驗證出活的能力。在很多的情況下，用什麼語言寫是沒有要求的。這樣，一是可以考察基本功，沒有基本功，是不可能能快速出活的。二是可以考察平時的訓練積累和經驗，包括工作方式，編程風格，思考方法，等等。三是接受任務和完成任務的主動性，是不是願意接受任何團隊需要完成的任務。四是完成任務的速度和質量，也就是出活的速度和質量。這種寫代碼的測試，會是之後工作情景的一個小小的縮影。
從寫代碼的過程和最後寫出的代碼，可以深入的考察一個人的基本素質，工作方式，和出活的條件，和出活的效率和質量。
至於主動性，或是責任心，有多方面和多種方式可以考察和驗證，比如，聊過去的項目，在項目中的角色，完成的任務，完成的質量。在聊演算法，寫代碼的過程中，也能夠窺見一些，因為，一個不主動負責的人，是很難在完成具體任務時佯裝出來的。
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2. 常見大數據公司面試問題有哪些
1、您對“大數據”一詞有什麼了解?
答： 大數據是與復雜和大型數據集相關的術語。關系資料庫無法處理大數據，這就是為什麼使用特殊的工具和方法對大量數據執行操作的原因。大數據使公司能夠更好地了解其業務，並幫助他們從定期收集的非結構化和原始數據中獲取有意義的信息。大數據還使公司能夠根據數據做出更好的業務決策。
2、告訴我們大數據和Hadoop之間的關系。
答： 大數據和Hadoop幾乎是同義詞。隨著大數據的興起，專門用於大數據操作的Hadoop框架也開始流行。專業人士可以使用該框架來分析大數據並幫助企業做出決策。
注意： 在大數據采訪中通常會問這個問題。 可以進一步去回答這個問題，並試圖解釋的Hadoop的主要組成部分。
3、大數據分析如何有助於增加業務收入?
答：大數據分析對於企業來說已經變得非常重要。它可以幫助企業與眾不同，並增加收入。通過預測分析，大數據分析為企業提供了定製的建議。此外，大數據分析使企業能夠根據客戶的需求和偏好推出新產品。這些因素使企業獲得更多收入，因此公司正在使用大數據分析。通過實施大數據分析，公司的收入可能會大幅增長5-20%。一些使用大數據分析來增加收入的受歡迎的公司是-沃爾瑪，LinkedIn，Facebook，Twitter，美國銀行等。
3. 大數據分析面試問什麼
基本工具
包括規定動作和自選動作兩類。
1.1 規定動作
SQL查詢： ON、DISTINCT、GROUP BY、ORDER BY等等。從資料庫中提取數據是數據分析的第一步。
1.2 自選動作
根據簡歷來問，簡歷上寫什麼就問什麼，會問得比較深入。簡歷作為敲門磚，撰寫也是非常重要的，切不可寫的過於誇張和造假，奉勸各位不要作死，畢竟不作死都有可能會死。Python、Stata、R、SPSS、SAS、EViews都算比較常見的數據分析工具。
2.邏輯思維
主要分為兩方面，對業務邏輯的理解能力和行文的邏輯水平。
2.1業務邏輯
雖然一個業務看似流程簡單清晰，但產生數據的復雜程度往往超過大多數人的想像。對業務邏輯的考察主要通過相關項目經歷。
2.2行文邏輯
畢竟最終產出是一份份報告，可能是HTML郵件也能是PDF。
3.理論儲備
也分為規定動作和可選動作。
3.1 規定動作
主要是基礎的統計學理論，如方差、協方差、算數平均數、幾何平均數、中位數、眾數、分位值、雙峰數據、長尾數據、假設檢驗、期望迭代法則、貝葉斯原理等。
3.2 自選動作
根據簡歷來問，簡歷上寫什麼hr一定會問什麼。
4.對細節的敏感度
作為數據分析師，每天要關注大量數據指標。對細節的敏感度是非常必要的。這主要分為兩方面，對統計口徑的敏感度和對數據的敏感度。
4.1 統計口徑
統計口徑一致是確保數據可比性的基礎，這非常考驗數據分析師的敏感度和行業經驗。
4.2 數據
面試者對數據異常波動、離群值、平均數沒有代表意義等情況的迅速識別能力。比如已知然壽司套餐單價1,500，酒水單價300，平均客單價2,500，能不能馬上想到這可能是雙峰數據或者長尾數據，抑或既雙峰又長尾的數據？
5.學習能力
互聯網行業瞬息萬變，光數據的存儲就有Oracle、MySQL、Hadoop、Spark、Hive、Impala、谷哥哥三駕馬車等一大堆奇奇怪怪的東西。互聯網行業的從業者經常要面對新需求、新工具、新方法。能否迅速掌握新知識，解決新問題面試者必須證明給hr看。主要考察的方式是了解過往項目經歷，或者出作業題(比如Sci-Hub)。
6.排版和簡單UI設計
數據分析報告必須簡潔、清晰、重點突出。主要考察方式是出作業題讓面試者限時交一份slides(就是PPT啦)出來。
7.價值觀
主要看工作熱情、態度、道德水平等等，這方面的問題比較隨機。
4. 怎麼面試大數據分析師
1、考察對數據的敏感度。
面試的時候，數據部門經理問一些生活中的數據的問題，一個優秀的數據分析師對數據有很強的敏感度，生活中常見的數據，你直觀的感受往往能反應出你的資質。
2、數學基本概念和統計學方法。
遇到的有排列組合的問題的，還有指數衰減的定義等等。或者直接給一個問題或者數據，問問你打算用什麼樣的方法怎樣去分析。在給你數據的時候，一定要記得說數據預處理！這一點非常重要，這樣會讓人覺得你的回答邏輯清楚，有條有理。如果想從事與數據科學相關的崗位，需要學習的數據知識可以參考成都加米穀大數據培訓機構的：想從事數據科學相關崗位，這些數學基礎「必備」。
3、編程能力。
你一定要有自己熟練的軟體，常問的問題是，你一般用excel干什麼，常用的函數有哪些？你是否用過數據透視表？是夠用過宏？你平時多久用一次R？你是否用過或了解過並行？等等關於軟體的問題。在面試小公司時，HR會可能直接給你一個數據進行數據分析，題目一般給的都不太難。
5. 大數據工程師面試攻略有哪些
1、面試過程是一次高效的交流
首先，我覺得面試官有責任保證面試過程是一次高效的交流。你要獲取到你需要的信息，對面試者做全方位的考量;面試者也要獲取到他需要的信息，面試官(若面試成功很大可能是自己的上級)的水平，公司技術要求水平，自己是否適合這家公司，公司是否需要自己。
面試是一個雙向選擇的過程，面試官在選人，面試者在選公司。而面試者了解這家公司最直接的途徑就是通過面試官。
2、面試官
說說面試官，我先說幾個面試官常會有的問題。問題問得太跳躍，想到什麼問什麼。抓住一個面試官自己很熟的知識點或者方嚮往死里問 ，完全不會根據面試者的回答情況做調整(我是來面試的，不是來看你炫技的)。
3、技術問題
只問技術，不問業務，技術問題問得太表面，當然我也見過不錯的面試官，問題問得很有水平。那有水平的面試官會給人什麼樣的感覺?答得很舒服，不管結果怎麼樣，總之能展現出自己應有的水平面試過程是有收獲的，沒有白來，知道了自己的欠缺，如果面試者是個到處搶著要的高手，那你有水平的提問會給這個面試者留下深刻印象，畢竟大家都是喜歡和厲害的人當同事的。
4、提問
說說提問，思路想法，表達能力，技術功底，熱情。這幾個點我是比較看重的。很多問題都是圍繞著這幾個點展開的，大家看下有沒有借鑒意義。
6. 面試大數據時要怎麼准備
了解要面試的公司
對要面試的公司進行深入的研究了解，包括公版司的企業文化，企業的發展權狀況，從而在面試時輕松面試，成功的概率自然會提高很多。
在面試中要介紹自己對於團隊精神的認知
面試過程之中有一些招聘方會問到團隊精神的問題，但有一些則不會問到這方面的問題，但不會問到這樣問題的招聘人員並不表示他對於這樣的問題並不關注，要知道在大數據開發技術方面，很多地方都是需要團隊協作的。因此，在團隊協作方面有著極高的要求，所以我們在招聘過程中一定要講解到自己對於團隊精神理念的認知，以及在團隊協作表現方面的能力如何，這會讓我們求職成功的概率更高。
在大數據面試的時候一定要將自己的項目經驗展示出來
我們應聘的工作是大數據方面的工作，因此想要擁有更高的面試成功機會，那麼就必須要有相應的項目，在大數據面試技巧這個問題上，我們需要關注的核心要點就是自己的項目經驗，如果你本身只有大數據的理論知識，而沒有項目實戰經驗，這種狀態之下能夠成功應聘上的概率自然降低了很多，為了規避這方面的問題產生，我們一定要做些大數據的項目，積攢項目經驗，這樣面試的時候也有話說。
7. 大數據常見面試題
大數據的面試題建議你去千鋒網站看看，都是在不斷更新的，
8. 面試的時候讓我談談你對大數據的了解
大數據無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的印跡，下面詳細介紹一下大數據在各行各業的具體應用。
製造業，利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程
金融行業，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。
汽車行業，利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。
互聯網行業，藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。
餐飲行業，利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式
電信行業，利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施
能源行業，隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。
物流行業，利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本
城市管理，可以利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防
生物醫學，大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘
體育娛樂，大數據可以幫助我們訓練球隊，決定投拍哪種題財的影視作品，以及預測比賽結果
安全領域，政府可以利用大數據技術構建起強大的國家安全保障體系，企業可以利用大數據抵禦網路攻擊，警察可以藉助大數據來預防犯罪。
個人生活， 大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為習慣，為其提供更加周到的個性化服務。
大數據的價值，遠遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，大大推動了社會生產和生活，未來必將產生重大而深遠的影響