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大数据就业提升 PDF 下载
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主要内容：
课程目标
1.提高就业薪资(目标期望提升3K)
2.提高就业学员简历质量，提升面试机会
3.掌握大数据知识点原理
4.解决笔试/面试场景的常见问题
今日课程目标
1.掌握简历内容编写和面试常问问题
2.掌握JAVA阶段常问的原理知识
3.掌握mysql阶段常问知识点
就业面试
1、大数据就业岗位
1.1 职位 >
数据工程师
大数据工程师
大数据开发
Hadoop开发工程师
spark开发工程师
flink开发工程师
ETL开发工程师
BI开发工程师
数仓开发
数据仓库工程师
1.2 技能标签
基础：Java，scala，shell，HDFS，MapReduce，yarn,hive，HBASE，kafka，Redis，spark，flink，ELK
深度：kylin,kudu,prometheus,k8s,druid,clickhouse，fineBI等
1.3 岗位所需技能点
语言：
Java
scala
shell
Python
sql
大数据生态圈
Hadoop
Spark
flink
2、面试流程
1.4 面试准备
个人相关：
毕业时间、学校、专业、住址（问到再说）
重点：以往工作经历和技能方向
公司相关：（站长之家）
公司名称，
公司地址，
公司人数，
公司主营业务
所在项目组名称（大数据组，智能风控组），
项目组人员架构（几个人，都是做什么的？）
公司集群有多少台服务器？
每台节点都部署的什么服务？
采用的什么大数据集群？
针对某个项目每天的数据量多大？
证明人（项目经理、同事）
技术点相关：(是什么，都有什么角色，有什么用，在项目里怎么落地的)
zookeeper
hadoop
mapreduce
hive
flume
sqoop
kafka
hbase
spark
scala
java
mysql
1、以上技术的中在项目中的具体用法（比如kafka的topic名称，是否有规范）
2、功能、现场需求实现
3、高级用法，相关优化（课程里挑选一些）
项目相关：
思路清晰，逻辑缜密不结巴的介绍出来（特别是最近的第一个项目）
项目架构
有几个模块
开发时长
个人负责模块开发
项目有什么技术亮点
遇到过什么问题，怎么解决的
综合素质（情商）
不卑不亢（你 -》 您）
性格温顺
低姿态
表现的勤学好问，对技术痴迷
情商高、不死板（脸上得有表情，有眼神交流）
无异常表现（发抖、无眼神对视）
从容稳定
总结：将以上内容准备好，以纸质文本做准备。
1.5 准备简历
简历准备是第一步也是最重要的最重要的一步，在没有见到你之前，你的简历就代表你的一切。简历做的越好，面试机会越多。以下几点需要注意
简历要写的高端大气上档次（撑死胆大，饿死胆小，面试机会多）
技能点认知程度合理（了解/掌握/精通/***，阅读过***）
项目准备详细，可参照优秀简历，用自己的话背一下
最少项目要三个及，最多5个
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