淘天数据科学凉经

面完腾子后躺在床上的时候收到了淘天的电话,说感觉简历挺不错的,约晚上面一下。

面试的时候面试官说他们组数据科学是比较偏业务,看我的简历都是机器学习数据挖掘算法方面的项目,为什么不投算法岗呢(因为菜)说阿里淘天的数据分析其实更偏向于bi,数科偏向于业务。

说到业务,面试官问了自己是怎么理解业务。这里自己只是按照之前看面经的时候总结的八股讲的面试官说讲的很好,但是感觉很书面很客套,里面的很多细节不是像自己说的这么简单一笔带过的(这里确实没办法了,因为没有实习没接触到业务确实太伤了)

之后问了两个算法问题,一个是讲一讲聚类算法,一个是讲一讲如何从零散数据点恢复原始函数。

最后就直接反问了(才过去了15分钟)面试官说还是希望实习生能有多一些的业务经历,有实际操作的经验。最后也为我的简历给出了很好的建议,说如果想找业务和技术交叉的岗位,最好在简历上除了展示技术外也要展示业务方面的经验

总的来说虽然是一次面的飞快的注定凉凉的面试,但是通过面试官确实也学到了很多自身的不足,大厂的面试体验确实很好

多面多学🙏
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想问问uu哪里有业务的八股呀!
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发布于 2024-04-11 13:38 美国

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从25年2月到现在,接触大数据开发已经有一年了,从MySQL,orcal,到flink首先就是写SQL,毕竟大家大部分都是SQLboy,SQLgirl,SQL是基础,可以在力扣牛客上多刷题。手撕常考!数开作为技术岗中最贴近业务的岗位,理解业务过程并进行数仓建模是最重要的一部分建模这块主要涉及,指标维度建设,数仓分层,讲解项目结合业务来讲.技术栈主要分离线和实时,实时门槛工资相对高一点,但应用场景比离线少很多,离线是数仓的基础。大数据技术栈主要是Hadoop生态圈,分布式的一些东西,也就是八股基础的得会,得理解整个架构运作流程,光背是记不住的Hadoop,hive,spark离线最核心的技术栈,也是八股最常考的,实时主要是spark,flink其次是一些数据处理框架kafka,etl转换工具知道一些,怎么用的大数据的框架搭起来比较麻烦,时间赶的不建议亲自搭环境,理解项目业务过程,这个项目做了什么,整个数据链路能讲清楚即可。技术栈的一些相关学习渠道,博主是在B站上找视频学的,也够用,时间赶学重点就行,结合八股来看。最后是算法手撕,本人算法很烂,除了大厂基本不考这个。出的题一般比较简单,会hot100就行个人经验来看,简历上有了实时项目,很少问Hadoop八股,更偏重spark和flink。项目还是以离线为主。实习发现实时数据只占很少一部分,离线是底盘有了实习经历就不咋问项目了
为了入行xx岗,我学了_...
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