这样的简历能不能自己扔厕所....真服了

二本数据科学与大数据技术，目前0实习，想找数据开发的岗位，也在犹豫转不转数分，目前投了一个多月只约到了一场面试，求高人指点

还是那句话，其实运营商都大差不差，面试中可能对你的技术实力并不是很关心，反而关心的是你的个人能力和素质，下面简单举两个例子，说不定看完你就可以举一反三。1，简单说说你对联通的理解是不是很经典，其实套用在任何一个公司都一样，如果你直接回答：“三大运营商之一，提供网络通信服务”那就有点单一片面了，需要了解的是，除了广电之外，国内三大运营商其实都不只有通信业务，发力重点其实都在政企和科创条线上，所以可以从下面的模板里找答案：联通作为中国三大运营商之一，其业务范围不仅限于传统的固定通信和数据通信服务。公司凭借庞大的客户群体和广泛的网络覆盖，构建了完善的基础设施，致力于提供高质量的通信服务。除此之外，政...

MySQL: 国民级关系型数据库，是Web应用和大多数互联网公司的默认选择，普及度极高。Redis: 缓存领域的绝对王者，是网站/App高并发访问的必备神器，普及度100%。Spark: 一个非常快的分布式计算引擎，大数据领域的绝对核心，是数据处理任务的标配，普及度和认可度无可撼动。Hive: 它让你可以用写SQL的方式去分析存在HDFS上的海量数据。大数据领域曾经的绝对核心和入门必备。Hadoop: 大数据技术的基石（HDFS：存，MapReduce：算），普及度100%，是入门大数据的起点。Flink: 实时计算的标杆，与Spark构成批流一体两大巨头，在国内大型互联网公司中应用非常广泛。Kafka: 高吞吐消息队列。事实上的标准，是数据管道、微服务通信的绝对核心。ES: 搜索和日志分析领域的标配，普及度极高。Oracle: 又大又贵又稳，银行、政府、大国企的“标配”。HBase: 一个巨大的NoSQL仓库。互联网公司用于存储日志、用户行为等海量数据，普及度很高。ClickHouse: 近年来极度火爆，是实时数据分析领域的明星，各大公司都在用，社区非常活跃。Doris: 源自百度的全能型分析仓库。既能高并发查询，也能做实时分析，在很多公司逐步替代其他复杂方案。HDFS: HDFS是分布式文件存储系统，一个由无数台机器硬盘组成的专门用来存海量文件的大存储系统。RabbitMQ: 传统消息队列的首选，但在超高吞吐量的数据流场景不如Kafka。ZooKeeper: 分布式系统的基石，虽然近年来有etcd等挑战者，但其在Hadoop生态中的核心地位暂时无法撼动。Presto: 可以让你用一条SQL语句同时查询MySQL、Hive、Kafka等多个数据源，快速拿到结果。几乎所有大数据平台都会部署。SQL Server: 微软全家桶专用数据库。Iceberg: 主流数据湖表格式技术之一，由Netflix开源。Hudi: 主流数据湖表格式技术之一，由Uber开源。Cassandra: 高可用的分布式仓库，更强调“无单点故障”，在任何地方都能读写。在国内不如HBase普及。

大厂AI产品经理｜把我们的弯路，变成你的捷径“如果当初有人带我走过这一段路，我就不会那么迷茫。”嗨，我们团队的原始成员是丸子和骄阳，两个性格开朗、热爱分享的大厂AI产品经理。‍ 骄阳的故事先后在京东、阿里、字节工作。从国内传统求学路一路走来，实习、校招再到社招，走过每一个台阶，踩过每一个坑。‍ 丸子的故事实习进了腾讯，校招顺利入职腾讯，后来跳槽去了阿里。一路看似顺利，但背后也有无数次失败的简历投递和不眠的面试准备。那时候的我们，也曾在“最难就业季”里焦虑到深夜：• 从零开始摸索，看不懂岗位要求 ；• 面试一轮轮下来，不知道失败原因；• 想转行AI，却不知道该从哪开始。幸运的是，我们后来一步步走出来，进入大厂、进入AI赛道。也开始帮身边的朋友、学弟学妹修改简历、模拟面试。意外的是，他们的反馈总是：“太有用了！”我们深耕AI，热爱AI产品这个领域，也知道才知道求职的同学需要什么。于是，我们决定把这份经验分享出来。我们能帮你：• 模拟面试：用大厂真实面试陪你演练，让你提前了解可能会踩的坑。• 产品经理通识：教你真正的产品思维，不止是画原型，而是从0到1做AI产品。• 定制化项目：根据你的个人经历打造能放进简历的实战项目，真实体会产品经理的工作。我们相信，真诚的分享和实战经验，能帮你少走很多弯路。AI产品经理这条路很精彩。如果你也在起点徘徊，不妨跟我们一起走一段路。