百度大数据相关岗位面试,大数据可能出现的职位和机会

看写代码，更多的是考察和验证生活能力。很多情况下，并不要求用什么语言写。这样可以考察基本功，没有基本功是不可能快速工作的。第二，可以考察平时的培训积累和经验，包括工作方法、编程风格、思维方式等等。三是主动接受和完成任务，是否愿意接受任何团队需要完成的任务。第四是完成任务的速度和质量，也就是活着的速度和质量。

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以下是一些热门的大数据工作:1。首席数据官(CDO)首席数据官有大量的工作和复杂的职责。他们负责公司的数据框架建设、数据管理、数据安全保障、商业智能管理、数据洞察和高级分析。因此，首席数据官必须具备出众的个人能力，同时还需要具备足够的领导力和远见，能够识别公司的发展目标，协调应急管理流程。2.营销分析师/客户关系管理分析师客户忠诚度项目、网络分析和物联网技术积累了大量的用户数据，许多先进的公司一直在使用相关策略来支持其发展计划。

营销分析师可以充分发挥自己在Excel、SQL等数据分析工具方面的专长，细分客户，确保数字营销能够触达目标客户群体。3.数据工程师随着Hadoop和非结构化数据仓库的普及，所有分析功能的第一要务就是得到正确的数据。高水平的工程师需要掌握数据管理技能，熟悉提取、转换、加载的流程，很多公司都急需这样的人才。事实上，许多首席数据官甚至认为数据工程师是大数据相关行业中最重要的职位。

基本工具包括规定动作和可选动作。1.1指定动作SQL查询:JOINON、DISTINCT、GROUPBY、ORDERBY等。从数据库中提取数据是数据分析的第一步。1.2自选动作根据简历来问，简历上写的内容会深入问。作为敲门砖，简历写作也很重要。不要夸大和弄虚作假。我劝你不要死。毕竟不死也可能会死。

2.逻辑思维主要分为两个方面，理解业务逻辑的能力和写作的逻辑水平。2.1业务逻辑虽然一个业务看似流程简单清晰，但产生数据的复杂程度往往超出大多数人的想象。业务逻辑的考察主要是通过相关的项目经验。2.2编写逻辑毕竟最后输出的是一份报告，可能是HTML邮件，也可能是PDF。3.理论储备也分为规定动作和可选动作。3.1规定动作主要是基本的统计理论，如方差、协方差、算术平均、几何平均、中位数、众数、分位数、双峰数据、长尾数据、假设检验、期望迭代规则、贝叶斯原理等。

作为程序员，你以为代码只需要实现功能就行了吗？其实工作2~3年后，你会发现，随着工作的深入，工作中遇到的问题会变大，处理的数据量也会变大。一开始我可能会耐心加班，等机器处理完再回家，但最后处理完这些数据一般都是深夜。面对这样的问题，其实可以通过数据结构来解决。仔细梳理开发中遇到的问题，你会发现工作中的很多问题，用简单的逻辑就能解决。

如何实时统计业务接口99%的响应时间？你可能首先会想到，每次查询，所有的响应时间都会从小到大排序。如果总共有1200个数据，第1188个数据将有99%的响应时间，显然，每次用这种方法查询都要排序，效率非常低。但是，如果我们知道“堆”的数据结构，两个堆就可以非常有效地解决这个问题，所以数据结构是我们程序员提高效率的利器。