大數(shù)據(jù)工程師崗位考試答案
辣椒0908
陌o惜妍
大數(shù)據(jù)時代才剛剛開始。隨著越來越多的公司傾向于大數(shù)據(jù)運(yùn)營，人才需求達(dá)到歷史最高水平。這對你意味著什么？如果您想在任何大數(shù)據(jù)崗位上工作，它只能轉(zhuǎn)化為更好的機(jī)會。您可以選擇成為數(shù)據(jù)分析師，數(shù)據(jù)科學(xué)家，數(shù)據(jù)庫管理員，大數(shù)據(jù)工程師，Hadoop大數(shù)據(jù)工程師等。?在本文中，慧都網(wǎng)將介紹與大數(shù)據(jù)相關(guān)的前10大數(shù)據(jù)面試問題。
以下是最重要的大數(shù)據(jù)面試問題以及具體問題的詳細(xì)解答。對于更廣泛的問題，答案取決于您的經(jīng)驗(yàn)，我們將分享一些如何回答它們的提示。
無論何時進(jìn)行大數(shù)據(jù)采訪，采訪者都可能會詢問一些基本問題。無論您是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的新手還是經(jīng)驗(yàn)豐富，都需要基礎(chǔ)知識。因此，讓我們來介紹一些常見的基本大數(shù)據(jù)面試問題以及破解大數(shù)據(jù)面試的答案。
1.您對“大數(shù)據(jù)”一詞有何了解？
答：?大數(shù)據(jù)是與復(fù)雜和大型數(shù)據(jù)集相關(guān)的術(shù)語。關(guān)系數(shù)據(jù)庫無法處理大數(shù)據(jù)，這就是使用特殊工具和方法對大量數(shù)據(jù)執(zhí)行操作的原因。大數(shù)據(jù)使公司能夠更好地了解其業(yè)務(wù)，并幫助他們從定期收集的非結(jié)構(gòu)化和原始數(shù)據(jù)中獲取有意義的信息。大數(shù)據(jù)還允許公司采取數(shù)據(jù)支持的更好的業(yè)務(wù)決策。
2.大數(shù)據(jù)的五個V是什么？
答：大數(shù)據(jù)的五個V如下：
敏足一世
【導(dǎo)語】近年來，大數(shù)據(jù)發(fā)展如火如荼，很多人都選擇學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)專業(yè)或者轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)里又包含很多就業(yè)崗位，所以在進(jìn)行崗位選擇的時候，還是需要大家合理選擇，為了幫助大家更好的進(jìn)入大數(shù)據(jù)行業(yè)執(zhí)業(yè)，下面就把2021年大數(shù)據(jù)工程師面試內(nèi)容給大家進(jìn)行一下具體介紹。
1、自我介紹
一般上來就是自我介紹，談下工作經(jīng)歷和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，面試官會根據(jù)你的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)對你進(jìn)行技術(shù)面試。在自我介紹時，一定要抓住核心說，不要太啰嗦，盡量放大自己的價(jià)值，讓面試官感受到你對工作的熱情，以及以后對公司貢獻(xiàn)的能力。
2、數(shù)倉開發(fā)知識技能
(1)Java是必問的，不過問的不深，把Javase部分吃透，足以應(yīng)付Java部分的面試。
(2)Hadoop生態(tài)，Yarn、Zookeeper、HDFS這些底層原理要懂，面試經(jīng)常被問。
(3)Mapreduce的shuffle過程這個也是面試被常問的。
(4)Hbase和HIve，搞大數(shù)據(jù)這些不懂真的說不過去。
(5)Mysql、Oracle和Postgres數(shù)據(jù)庫操作要回，Sql要會寫。
(6)linux操作系統(tǒng)，這個簡單得命令必須要懂，會寫shell腳本更好了。
(7)Kettle或Sqoop這種數(shù)據(jù)處理工具至少要會一個。8，數(shù)據(jù)倉庫建模、數(shù)據(jù)模型的問題。
3、技術(shù)方面知識技能
(1)SparkSql和SparkStreaming，底層原理、內(nèi)核、提交任務(wù)的過程等等，盡量深入內(nèi)幕，這個經(jīng)常會跟MapReduce作比較的。當(dāng)然也要了解Storm和Flink，F(xiàn)link這個建議要學(xué)會，以后用處會越來越廣。
(2)Redis、Kafka、ElasticSearch這些都得懂原理，深入了解，會使用，會操作，會調(diào)優(yōu)。
(3)impala和kylin這些盡量也要了解會用
(4)Python這個要是有能力，有精力，建議也要往深處學(xué)習(xí)，我目前正在自學(xué)中。
(5)集群的問題，包括一些簡單的運(yùn)維知識。
(6)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)傾斜的問題，包括Spark JVM內(nèi)存調(diào)優(yōu)問題等等。
關(guān)于2021年大數(shù)據(jù)工程師面試內(nèi)容，就給大家介紹到這里了，希望對大家能有所幫助，當(dāng)然進(jìn)入大數(shù)據(jù)行業(yè)，還需要大家在平時不斷進(jìn)行技能提升，這樣才能更好的擁有一席之地。
bonbean棒冰
近年來，大數(shù)據(jù)不斷向世界的各行各業(yè)滲透，影響著我們的衣食住行。例如，網(wǎng)上購物時，經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)電子商務(wù)門戶網(wǎng)站向我們推薦商品，往往這類商品都是我們最近需要的。這是因?yàn)橛脩羯暇W(wǎng)行為軌跡的相關(guān)數(shù)據(jù)都會被搜集記錄，并通過大數(shù)據(jù)分析，使用推薦系統(tǒng)將用戶可能需要的物品進(jìn)行推薦，從而達(dá)到精準(zhǔn)營銷的目的。下面簡單介紹幾種大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景。
大數(shù)據(jù)讓就醫(yī)看病更簡單。過去，對于患者的治療方案，大多數(shù)都是通過醫(yī)師的經(jīng)驗(yàn)來進(jìn)行，優(yōu)秀的醫(yī)師固然能夠?yàn)榛颊咛峁┖玫闹委煼桨?，但由于醫(yī)師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。
而隨著大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的深度融合，大數(shù)據(jù)平臺積累了海量的病例、病例報(bào)告、治愈方案、藥物報(bào)告等信息資源.所有常見的病例、既往病例等都記錄在案，醫(yī)生通過有效、連續(xù)的診療記錄，能夠給病人優(yōu)質(zhì)、合理的診療方案。這樣不僅提高醫(yī)生的看病效率，而且能夠降低誤診率，從而讓患者在最短的時間接受最好的治療。下面列舉大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用，具體如下。
(1) 優(yōu)化醫(yī)療方案，提供最佳治療方法。
面對數(shù)目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細(xì)胞時，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。借助于大數(shù)據(jù)平臺，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治療方案，從而建立醫(yī)療行業(yè)的病人分類數(shù)據(jù)庫。如果未來基因技術(shù)發(fā)展成熟，可以根據(jù)病人的基因序列特點(diǎn)進(jìn)行分類，建立醫(yī)療行業(yè)的病人分類數(shù)據(jù)庫。在醫(yī)生診斷病人時可以參考病人的疾病特征、化驗(yàn)報(bào)告和檢測報(bào)告，參考疾病數(shù)據(jù)庫來快速幫助病人確診，明確地定位疾病。在制訂治療方案時，醫(yī)生可以依據(jù)病人的基因特點(diǎn)，調(diào)取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進(jìn)行治療。同時這些數(shù)據(jù)也有利于醫(yī)藥行業(yè)研發(fā)出更加有效的藥物和醫(yī)療器械。
(2)有效預(yù)防預(yù)測疾病。
解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患于未然。通過大數(shù)據(jù)對于群眾的人體數(shù)據(jù)監(jiān)控，將各自的健康數(shù)據(jù)、生命體征指標(biāo)都集合在數(shù)據(jù)庫和健康檔案中。通過大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，推動覆蓋全生命周期的預(yù)防、治療、康復(fù)和健康管理的一體化健康服務(wù),這是未來健康服務(wù)管理的新趨勢。當(dāng)然，這一點(diǎn)不僅需 要醫(yī)療機(jī)構(gòu)加快大數(shù)據(jù)的建設(shè)，還需要群眾定期去做檢查，及時更新數(shù)據(jù)，以便通過大數(shù)據(jù)來預(yù)防和預(yù)測疾病的發(fā)生，做到早治療、早康復(fù)。當(dāng)然,隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，以及在各個領(lǐng)域的應(yīng)用，一些大規(guī)模的流感也能夠通過大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)預(yù)測。
隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，越來越多的金融企業(yè)也開始投身到大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業(yè)在大數(shù)據(jù)價(jià)值潛力指數(shù)中排名第一。下面列舉若干大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的典型應(yīng)用，具體如下。
(1) 精準(zhǔn)營銷。
銀行在互聯(lián)網(wǎng)的沖擊下，迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構(gòu)建用戶360立體畫像，即可對細(xì)分的客戶進(jìn)行精準(zhǔn)營銷、實(shí)時營銷等個性化智慧營銷。
(2) 風(fēng)險(xiǎn)管控。
應(yīng)用大數(shù)據(jù)平臺，可以統(tǒng)一管理金融企業(yè)內(nèi)部多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和外部征信數(shù)據(jù),更好地完善風(fēng)控體系。內(nèi)部可保證數(shù)據(jù)的完整性與安全性，外部可控制用戶風(fēng)險(xiǎn)。
(3) 決策支持。
通過大數(shù)據(jù)分析方法改善經(jīng)營決策，為管理層提供可靠的數(shù)據(jù)支撐，從而使經(jīng)營決策更高效、敏捷、精準(zhǔn)。
(4) 服務(wù)創(chuàng)新。
通過對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性，為個人與政府提供增值服務(wù),不斷增強(qiáng)金融企業(yè)業(yè)務(wù)核心競爭力。
(5) 產(chǎn)品創(chuàng)新。
通過高端數(shù)據(jù)分析和綜合化數(shù)據(jù)分享,有效對接銀行、保險(xiǎn)、信托、基金等各類金融產(chǎn)品，使金融企業(yè)能夠從其他領(lǐng)域借鑒并創(chuàng)造出新的金融產(chǎn)品。
美國零售業(yè)曾經(jīng)有這樣一個傳奇故事，某家商店將紙尿褲和啤酒并排放在一起銷售，結(jié)果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長!為什么看起來風(fēng)馬牛不相及的兩種商品搭配在一起，能取到如此驚人的效果呢?后來經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，這些購買者多數(shù)是已婚男士，這些男士在為小孩購買尿不濕的同時，會同時為自己購買一些啤酒。發(fā)現(xiàn)這個秘密后，沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊，這樣顧客購買的時候更方便，銷量自然也會大幅上升。
之所以講“啤酒-尿布”這個例子，其實(shí)是想告訴大家，挖掘大數(shù)據(jù)潛在的價(jià)值，是零售業(yè)競爭的核心競爭力，下面列舉若干大數(shù)據(jù)在零售業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用，具體如下。
(1) 精準(zhǔn)定位零售行業(yè)市場。
企業(yè)想進(jìn)人或開拓某一區(qū)域零售行業(yè)市場，首先要進(jìn)行項(xiàng)目評估和可行性分析，只有通過項(xiàng)目評估和可行性分析才能最終決定是否適合進(jìn)人或者開拓這塊市場。通常需要分析這個區(qū)域流動人口是多少?消費(fèi)水平怎么樣?客戶的消費(fèi)習(xí)慣是什么?市場對產(chǎn)品的認(rèn)知度怎么樣?當(dāng)前的市場供需情況怎么樣等等，這些問題背后包含的海量信息構(gòu)成了零售行業(yè)市場調(diào)研的大數(shù)據(jù)，對這些大數(shù)據(jù)的分析就是市場定位過程。
(2) 支撐行業(yè)收益管理。
大數(shù)據(jù)時代的來臨，為企業(yè)收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預(yù)測、細(xì)分市場和敏感度分析對數(shù)據(jù)需求量很大，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析大多采集的是企業(yè)自身的歷史數(shù)據(jù)來進(jìn)行預(yù)測和分析，容易忽視整個零售行業(yè)信息數(shù)據(jù)，因此難免使預(yù)測結(jié)果存在偏差。企業(yè)在實(shí)施收益管理過程中如果能在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，依靠一些自動化信息采集軟件來收集更多的零售行業(yè)數(shù)據(jù)，了解更多的零售行業(yè)市場信息,這將會對制訂準(zhǔn)確的收益策略，贏得更高的收益起到推進(jìn)作用。
(3) 挖掘零售行業(yè)新需求。
作為零售行業(yè)企業(yè)，如果能對網(wǎng)上零售行業(yè)的評論數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，建立網(wǎng)評大數(shù)據(jù)庫，然后再利用分詞、聚類、情感分析了解消費(fèi)者的消費(fèi)行為、價(jià)值取向、評論中體現(xiàn)的新消費(fèi)需求和企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量問題，以此來改進(jìn)和創(chuàng)新產(chǎn)品，量化產(chǎn)品價(jià)值，制定合理的價(jià)格及提高服務(wù)質(zhì)量，從中獲取更大的收益。
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Level Ⅰ：事務(wù)數(shù)據(jù)剖析師
135分鐘(15分鐘閱覽考試指南+120分鐘正式答題)，客觀題(單選+多選)，上機(jī)答題。考點(diǎn)請參閱CDA Level Ⅰ考試綱要。
Level II：建模剖析師
前105分鐘(15分鐘閱覽考試指南+90分鐘正式答題)，客觀題(單選+多選)，上機(jī)答題;后120分鐘，事例操作，自行攜帶電腦操作(裝置好帶有數(shù)據(jù)挖掘功能的軟件如：SQL ,PYTHON,SPSS MODELER,R SAS,WEKA,等，進(jìn)行事例操作剖析。事例數(shù)據(jù)將統(tǒng)一供給CSV文件)?？键c(diǎn)請參閱CDA Level Ⅱ建模剖析師考試綱要。
Level II：大數(shù)據(jù)剖析師
前105分鐘(15分鐘閱覽考試指南+90分鐘正式答題)，上機(jī)答題;后120分鐘，事例操作，自行攜帶電腦操作(詳細(xì)準(zhǔn)備工作參見考試綱要中的詳細(xì)說明)?？键c(diǎn)請參閱CDA Level Ⅱ大數(shù)據(jù)剖析師考試綱要。
Level III：數(shù)據(jù)科學(xué)家
第一階段：165分鐘(15分鐘閱覽考試指南+150分鐘正式答題)，客觀題+主觀題，上機(jī)答題。第二階段：1個月內(nèi)，項(xiàng)目事例，開放自由答題。提交項(xiàng)目結(jié)果，30分鐘，線上面試答辯。(第一階段考試經(jīng)過者，才有資格參與第二階段面試)。項(xiàng)目事例考試安排經(jīng)過郵件發(fā)送。考點(diǎn)請參閱CDA Level Ⅲ數(shù)據(jù)科學(xué)家考試綱要。
關(guān)于CDA數(shù)據(jù)分析師考哪些內(nèi)容，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數(shù)據(jù)工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠?qū)δ阌兴鶐椭?。如果您還想了解更多數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)工程師的技巧及素材等內(nèi)容，可以點(diǎn)擊本站的其他文章進(jìn)行學(xué)習(xí)。
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