非科班女生转码求建议

之前面试过多多数据开发，问题如下1 先自我介绍2 从你做的项目里面挑2个聊一下你感觉很成功的项目，你在里面定位3 对于大数据实时技术栈你们是怎么选型的，为啥这样选，对比别家公司有啥差异点4 对于财务数仓你们数据域和主题是怎么划分的，对于维度这一块有哪些5 对于数据不一致和dqc强规则触发了你这边是怎么处理的 起夜如何快速处理6 对于数仓你如何评判一个数仓做的好，有啥评判标准7 对于数据治理你这边一般是怎么做的，如何快速实现8 有啥想找我了解的

前段时间面试了阿里云数据开发岗位，面试问题如下1 先自我介绍2 先说一下你做的项目有哪些，哪些地方可以体现你的技术能力3 看你实时和离线都做过，你们这边实时和离线是怎么技术选型的，平时对于实时需求多吗，怎么评估一个实时需要的资源4 看你有做过数据治理，如果这个项目要你来立项你会从哪方面入手，对于治理之后如何体现收益5 对于财务数据你感觉和平时的流量数据有啥区别，为啥需要做财务数据6 对于目前ai你这边主要是用哪个，平时都拿ai做哪些事情，对于平时开发会加快效率吗7 有啥要找我了解的吗

之前面试过字节数据开发，问题如下1 先自我介绍2 将你目前的项目进行简单的介绍一下，技术栈和项目难点说明一下3 离线开发建模主要是怎么设计的模型，对于数据倾斜和大任务一般怎么优化的4 对于画像你是怎么理解的，画像一般都是有哪些模型需要设计，为什么需要画像5 对于用户的转化率和重合度为啥很多公司都要做这个，你目前做过吗，对于这个你是怎么思考的6 对于数据质量监控和实时开发你这边有涉及吗，怎么做的

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