大数据开发工程师精选面经合集
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同花顺数据分析面经
讲述一次你在团队数据分析项目中担任的角色和贡献,对在同花顺团队协作有何启示 ?假设要分析同花顺用户流失原因的数据,你会从哪些角度进行全面且深入的研究 ?如何运用数据分析来评估同花顺市场营销活动的效果,提出优化策略 ?请说明你对数据质量管理流程的认识,若负责同花顺数据质量提升会采取哪些行动 ?举例说明你如何通过数据分析优化业务流程,对同花顺内部流程优化有何想法?若要对同花顺不同产品线的数据进行整合分析,你会采取怎样的技术手段和分析思路 ?谈谈你对机器学习在金融数据分析中的应用理解,如何在同花顺发挥其价值 ?如何在保证数据分析准确性的前提下,提高在同花顺工作中的数据分析效率 ?请分享你处理高维数据的经验和方法,在同花顺面对此类数据会如何操作 ?岙不入校述一个你运用数据分析解决实际业务问题时遇到的挑战及解决办法,对同花顺工作有何参考?对于同花顺用户反馈数据,你会怎样进行分类、整理和分析以助力产品改进 ?如何利用数据分析为同花顺的客户服务部门提供支持,提升服务质量 ?请描述你对大数据框架(如Hadoop、Spark等)的掌握程度,在同花顺如何应用?举例说明你如何通过数据分析评估业务风险,对同花顺金融业务风要险防控有何思路 ?
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迈瑞医疗数据分析面经
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中国神华数据分析面经
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盛趣游戏数据分析面经
在游戏数据算法建模中,如何保证特征工程所提取的特征与目标变量之间有较强的相关性?讲述一下你对数据挖掘和机器学习理论基础的掌握程度,哪些理论在游戏数据分析中较关键?掌握基本的数据挖掘和机器学习理论基础,那么请举例说明一种机器学习算法在游戏数据中的应用思路。有大数据处理经验优先,假设要处理大规模游戏用户行为数据你会采用什么技术和策略?在校有大数据处理项目经验优先,若项目中有数据量特别大的情砾趣份股,你是如何应对的?对数据敏感是重要素质,当面对海量且复杂的游戏数据时,怎样快速发现其中有价值的信息?熟练掌握SQL语言,那么请编写一段SQL语句,实现从游戏用户数据表中查询特定时间段内活跃用户的信息。熟练掌握Python语言,用Python写一个数,实现对游戏玩家评分数据的归一化处理。有扎实的编程基础,当需要对游戏数据进行复杂计算和处理时如何运用Python高效实现?在使用SQL进行游戏数据查询和分析时,怎样优化查询语句以提高查询效率?用Python进行游戏数据分析,如何处理数据中的文本信息,比如游戏玩家的评论内容?喜爱游戏,说说你玩过的不同品类游戏中,哪一款给你留下深刻印象,为什么?有丰富的不同品类的游戏经历,以一款角色扮演游戏为例,谈谈頜一鸨涨对其数据特点的理解。
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京东社招面试大数据开发
先说说目前面试进度,我是在BOSS直聘投的简历,然后京东安排面试,一面面试完成过一天安排2面2面面试完过一天安排3面,3面去线下面,面完你会遇到你今后的直属领导,下面来说说面经一面,是个女面试官1 先自我介绍2说说项目以及你目前技术栈3 说说你实时都做了哪些,说说维度建模和范式建模都有啥区别4 平时有遇到数据倾斜吗,怎么处理的5 看你有做财务数据,你认为财务数据和流量数据有啥区别,需要注意什么地方,财务数据你感觉最难的地方是哪里,怎么解决的6 来个场景题,对于一个字段找到其中出现a字母的所有次数7 模型建设规范都有哪些二面 似乎就是大部门leader和hr一起来的1 先进行自我介绍2 说一下做的项目,你扮演了什么角色3 看你实时经验比较丰富,下面来做2个场景题,对于一些交易订单来说,会出现订单出现退款,你如何可以做到订单实时的成交金额目前交易链路存在一个这个问题,交易的订单的渠道信息的某些字段可能会更新,你如何可以实现字段可以实时更新为最新得数据,保证数据不丢4 你平时看实时任务都是怎么看的,实时任务有哪些指标可以衡量,你平时遇到哪些问题,怎么解决的,你认为实时资源该怎么分配,时效性怎么确定5看你经验目前做过流量数据和财务数据,你感觉财务数据和流量数据最大的区别是啥,两者时效性和准确性都有啥区分6 你这边有啥问我的3面 线下面,京东似乎最后一面必须线下面,我去了一趟总部,感觉很大和面试官面对面聊,似乎还是交叉面,应该是别的部门领导,主要是聊了和一面2面差不多问题,不一样的地方是聊了一下数据湖,为啥现在企业都在追求数据湖,数据入湖和出湖都有哪些好处后面进展,似乎面试都通过了开始收集流水,还不知道涨幅怎么样,之前都说京东似乎不能太频繁跳,我这似乎跳的还比较频繁也给过了,可能跳槽不是卡的这么严同步一下后续到了谈薪阶段,目前base不变,加了4个月年终,总包涨30%多点
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华为实习一面
作为一名大数据工程专业的研究生,收到华为的实习面试邀请后,我既兴奋又有点紧张。华为在大数据、云计算和AI方面的项目一直颇具规模,我在实验室也经常用到华为云的分布式存储和计算工具,所以这次机会对我来说既是挑战,也是检验自己能力的时刻。面试当天是线上视频面试,HR提前一天发来了会议链接,还贴心地提醒我准备好稳定的网络和耳麦。面试开始,首先是自我介绍环节,我简单交代了自己的学业背景、参与过的项目,以及在实验室做的两个与数据仓库建设相关的课题。技术面提问部分面试官是一位资深的大数据架构师,第一句就直奔主题:“你在项目中具体承担了哪些角色?有没有数据模型设计的经验?”我提到了在校期间参与的一个基于Kimball维度建模的销售分析系统项目,并详细描述了如何在需求分析阶段识别业务过程和度量,以及如何根据不同的数据主题域设计星型模型与雪花模型。我还补充说明了在ETL流程中,如何处理缓慢变化维(SCD),尤其是Type 2类型的实现方法,包括在Hive中通过分区与有效期字段来管理历史数据。他听完后很感兴趣,追问:“如果我们有一个订单事实表,需要支持多维度分析,比如时间、客户、产品,但不同维度的数据规模和更新频率差异很大,你会怎样设计?”我答道:时间维度:预先生成完整的日期维并缓存在DW中,保持稳定不变;客户维度:考虑缓慢变化维,保证历史分析的准确性;产品维度:用码表+关联,保持高查询性能。并说明了在分布式环境(如Spark SQL)下,为避免join带来的性能瓶颈,可以使用广播join或分桶策略。场景题与解决思路接下来,他给了一个具体问题:“如果每天有上亿条设备日志进入系统,需要在分钟级完成故障模式检测,你会怎样设计架构?”我回答:数据采集:采用Flume/Kafka作为实时数据入口,将日志按主题与分区进行路由;实时计算:使用Flink进行流处理,通过窗口函数实现分钟级聚合;特征提取与模式匹配:在流计算过程中调用预先训练好的模型(可能是基于TensorFlow或PyTorch),完成在线推理;数据落地与分析:实时结果入ClickHouse或HBase,历史数据入Hive供离线分析;监控与告警:接入Prometheus+Grafana实现实时监控,并结合规则引擎触发告警。面试官点头认可,但提醒我在实际生产中需要考虑容错和数据延迟问题,比如Kafka的副本机制、Flink的checkpoint与状态恢复等。综合能力考察除了技术问题,他还考察了我的沟通能力与学习能力。他问:“如果你负责的某个数据模块上线后用户反馈查询慢,你会怎样定位问题?”我回答说会先定位问题范围:是前端展示慢还是后端查询慢;如果是后端,先看sql执行计划,分析是否由于join、group by等操作导致大量shuffle;再检查数据倾斜情况,必要时用加盐、按范围拆分等方式优化;同时关注底层存储的索引与分桶方式。思维延展与职业规划最后,他关心我的职业规划。我表示自己未来希望在数据架构与数据治理方向深耕,不仅掌握数据采集、处理、存储的全链路技术,还能从业务视角建立完善的维度模型和指标体系,提高企业数据资产价值。这与华为在智慧城市、通信网络、云平台等领域的需求非常契合。面试在轻松的氛围中结束,面试官说技术能力还不错,但建议我在模型设计中更多考虑跨域数据整合的复杂性,以及如何在超大规模数据环境下保持模型的易维护性。HR最后告知后续会有二面,可能会有更深层的系统设计题与现场编码题。面试感受与经验总结这次一面让我体会到几个关键点:准备要针对岗位需求 —— 华为的大数据实习不只是写代码,还要理解业务流、模型设计、性能优化,尤其是Kimball建模在企业级场景的落地方式。案例要具体 —— 面试时举的例子最好能体现规模、挑战与解决方案,比如数据量级、延迟要求、架构选型等细节。思维要全面 —— 技术方案不仅要能跑通,还要考虑高可用、可扩展性、运维成本等。表达要清晰 —— 把复杂的设计讲清楚,有时候比技术本身更重要。总之,这次面试虽然是虚拟的情景,但过程很真实,如果你未来准备大数据方向的华为面试,可以借鉴这种“技术细节+业务场景+性能优化”的答题方式,即使遇到陌生问题也能从架构思路入手,让面试官看到你的系统性思考能力
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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
数据人的面试交流地
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盛趣游戏数据分析面经
1. 请先做个简单的自我介绍?重点介绍一下自己在计算机、应用数学、统计学相关专业学习的经历。2. 你最近5年的职业规划是什么,能否详细阐述一下在数据挖掘/分析领域的成长路径规划?3. 你应聘这个岗位的优势是什么?劣势是什么?请分别从专业知识、技能掌握、实践经验方面各说三点。4. 为什么选择应聘我们盛趣游戏公司的数据挖掘/分析校招岗位,有什么特别吸引你的地方?5. 能不能谈谈对我们盛趣游戏公司产品以及游戏行业数据挖掘/分析需求的了解?6. 你期望的薪酬是多少,对于校招岗位的薪酬待遇有怎样的考量和期望?7. 大学期间最喜欢哪一门专业课程?详细说明为什么喜欢这一门课程对数据分析岗位有何帮助?8. 用三个词,总结一下这几年自己大学的经历,并且分别解释每个词所代表的具体含义和相关经历。9. 大学期间都参加过哪些社团或者学生组织?详细谈一谈在其中担任的角色和所取得的收获?10. 平时有什么兴趣爱好?有什么特长吗?这些兴趣爱好和特长如何能对数据挖掘/分析工作产生助力?11. 了解常用数据挖掘算法,那么请详细说明其中一种算法的原理及应用场景,对游戏业务分析有何作用?12. 大数据清洗和特征处理方法有多种,请举例说明至少两种方法及其在游戏数据处理中的意义。13. 基于需求进行专项数据分析时,你会采用怎样的流程和方法为游戏业务提供专业的数据洞察?
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