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数据人的面试交流地

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虽然说每年秋招都很难,但今年真的是难破天际了!即时记录你的面试,跟其他小伙伴抱团交流吧~
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从“投不进”到“挑机会”:一套简历+面试闭环模型
很多人都有一个错觉:“只要我能力够强,自然会被看到。”但现实是:能力如果不能被识别,等于不存在。招聘市场不是“伯乐模式”,而是“筛选系统模式”。系统不识别潜力,只识别结构信号。简历的本质不是自我介绍,而是你和招聘系统之间的“接口协议”。如果接口格式错了,再强的能力也无法传输。一份简历,本质上有三层结构:信息层:事实经历逻辑层:能力关系价值层:判断依据大多数人只停留在第一层。真正能进面试池的简历,一定是三层同时存在。好简历不是“经历多”,而是“可判断”。实战型简历结构模型只有一套:项目背景核心目标关键动作方法工具数据结果个人价值不是“我做了什么”,而是“我解决了什么问题,创造了什么结果”。每一行内容都要满足一个原则:单位文字的信息密度最大化。一行话同时具备:场景 + 行为 + 方法 + 结果这才是“筛选友好型表达”。我后来才明白,很多人卡在求职第一关,不是能力不够,而是从来没有人教过他们如何“结构化输出能力”。后来在用 AiCV简历王 做经历拆解时,我第一次把“零散经历”转成“能力模块”,那一刻才真正理解什么叫“表达系统”。面试也是同一套逻辑。面试官本质只在判断三件事:能不能干好不好带稳不稳定如果你的回答只是经历描述,他们无法做判断。高质量面试表达模型是:问题拆解 → 判断逻辑 → 行动路径 → 结果验证 → 复盘优化不是:“我当时觉得这个方案不太行。”而是:“基于XX数据和XX逻辑判断问题核心在XX,于是采取XX策略,最终XX指标提升XX%,后续复盘又做了XX优化。”这是专业表达,不是故事表达。当简历结构化 + 面试结构化之后,会出现明显转折:你不再是“求机会的人”,而开始变成“被选择的人”。面试氛围会变对话深度会变提问质量会变反馈结构会变不是气场变化,而是判断权重变化。从系统视角看,完整求职闭环模型是:能力积累 → 结构表达 → 信息传递 → 面试转化 → 机会筛选这是系统工程,不是单点努力。真正的高手不是更努力,而是更结构化。你以为你在拼简历,其实在拼表达系统。你以为你在面试,其实在做能力转化。求职不是“被选中”,而是“被识别”。而结构,就是被识别的通道。普通人求职翻盘的核心从来不是背景逆袭,而是表达系统重构。
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大数据开发学习路线指南(本人亲测)
以下是本人在大数据方向的技术栈学习路线,另外还有诸如HBase、Kylin、实时数仓项目、数据湖项目、湖仓一体等。下面列出的是基本所必须掌握的内容。对于项目方面,建议先离线后实时开发的学习,再之后便是数据湖等项目。另外推荐可以经常翻看《大数据之路》这本书,里面涉及到的理论和企业中的白皮书基本一样。平常也可以多翻看各个公司公开分享的技术文章,源码等。类似阿里的学习文档、美团的技术文档等,在没有实际生产经验时可以了解各个场景下技术选型、底层调优、内存调整、资源配置、数据治理等各个重要环节和内容。1、Java:JAVA SE、JVM、JUC(刚开始只需要看Java基础就可以了,不需要学习一些web框架,因为不管是源码二次开发,UDF开发,还是数仓都不需要用到这些框架(除了平台开发之外),像Spring这些web框架,在学习完所有的大数据框架之后,找工作之前如果还有时间,可以去学一学这些框架【加分项】)2、Linux+Shell3、Git、Maven(了解会用,有印象,如果需要使用能快速学习上手使用即可)4、Hadoop(HDFS,MapReduce,Yarn)5、Zookeeper6、Hadoop高可用(了解即可)7、Hive(重点,需要熟练了解原理,并且会写HQL,以及一些优化,是基础)8、Spark(大部分公司都是写SparkSQL,并且调优,需要明白底层原理,内存结构,SparkUI等)9、Flume10、Kafka(时间紧张的话,可以先放一放,和Flink一起学,kafka+Flink+Spark是处理实时数据的)11、Maxwell、DataX、Dolphinscheduler(项目中数据同步、模拟日常调度工作)12、sgg电商数仓x.0(跟着做完这个项目,就知道什么是数仓,什么是维度模型,什么是指标等等,以及生产中一些内容)13、Flink14、MPP架构(类似Doris、Clickhouse)15、实时数仓项目16、数据治理17、数据湖、湖仓一体18、刷算法、刷sql、刷场景题
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