尚学堂大数据2017毕业后有什么就业方向？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-03-16 07:20 标签： 尚学堂大数据百度网盘
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尚学堂大数据就业前景怎么样？
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EB、ZB，新生的数据科学家Data Scientists，流行内存计算、内存数据网格等等。数据TB、PB，将诞生系列新的技术和产业。而对技术人员，以后还会有更多的概念和技术、YB的飙升从发现情景来看，大数据一定是后面至少10年的热点，但本质都是为大数据服务。任何系统、任何公司的核心都是数据。现在流行hadoop，将是最有发展前景的职业
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。尚学堂大数据培训：盘点大数据面试常见的五大问题
尚学堂作为国内IT培训机构的佼佼者，每周8-20家企业上门招聘，其大数据培训班学员的就业率已经非常高，却依然会安排每位学员在毕业前进行情景模拟面试，事实再次证明面试对应聘者非常重要。
大数据面试的主要内容是“问”和“答”，应聘者在回答问题时，不同的切入点会产生不同的结果，相信很多人都有深刻体会。尚学堂大数据培训专家总结了大数据面试常见的五大问题，希望对求职应聘者有所帮助，仅供参考。
1、你自身最大的优点是什么？
这个问题不限于大数据面试中，在各行各业的面试中经常出现。可是应聘者不清楚自己的优点是什么，甚至不少人喜欢说我最大的优点是没有缺点。如果面试官听到这样的回答，那么结果可能是被pass掉。尚学堂大数据培训专家提醒大家，要尽可能说一些和工作相关的优点，比如“学习能力特别强”、“接受新事物的速度快”等，另外一定要举例子进行证明，让面试官觉得这个优点很真实。
2、你为什么要学习大数据开发？
其实这个问题只是面试官想要知道应聘者的态度而已。通过应聘者的回答，面试官一方面可以初步了解应聘者对大数据开发的认知程度，另一方面能从应聘者的话里面判断出他们对大数据开发是什么样的态度。尚学堂大数据培训专家建议，不论应聘者学习大数据开发的初衷如何，给予面试官的回答都应该呈现积极的学习心态。
3、你最近做过哪些有挑战的项目？
这个问题的关键是挑战，是对大数据开发过程中的冲刺。一般情况下，是否做过有挑战性的项目并不好回答，即使同一项目，不同能力的人有不同的感觉。但是没有做过自己认为的有挑战的项目，就不代表可以回答“没做过”、“没什么挑战性”这类的话语。尚学堂大数据培训专家建议，面试官希望通过应聘者的回答看到他们的学习能力、应用能力、解决问题的能力，以及团队合作的能力，所以应聘者应该挑出某项目中那些可以提高能力的地方，然后呈现出来。
4、你对大数据技术体系的掌握程度怎样？
关于这个问题，主要是面试官想要了解应聘者的技术能力，确定应聘者是否属于公司需要的人才。尚学堂大数据培训专家建议，如果面试官问的范围比较广，应聘者可以根据自身所学，从几大部分描述掌握程度，把大数据技术体系中的要点阐述清楚，这样不仅能够避免直接回答“掌握得不错”，还能将自己的语言逻辑性呈现给面试官。
5、你未来几年的规划是怎么样的？
回答这个问题，一定不能说不知道自己的未来在哪里，否则会显示出应聘者缺乏计划，并且对自己未来的职业好像漠不关心。尚学堂大数据培训专家建议，如果应聘者对这个问题没有明确的答案，可以跟面试官交流在大数据行业的职业目标以及准备做些什么去实现目标，至少要让面试官看到应聘者对选择这个职业的热情，甚至是对选择这份工作的热情。
除了上述五大问题，应聘者在实际面试过程中还会遇到很多问题，但是尚学堂大数据培训专家认为，只要自身具备硬实力，通过情景模拟面试的实训后，找到一份高薪工作很容易！想了解更多详情，请进入尚学堂官方网站！
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重新安装浏览器，或使用别的浏览器大数据技术能干什么，尚学堂为你解密大数据技术能干什么，尚学堂为你解密匀商坏坏百家号大数据技术都能干什么?近几年来我们一直在说，我们进入一个大数据时代，那么，到底大数据技术能干什么呢?这些技术能干什么?下面就由大数据老师为大家介绍一下。1、预测分析预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。随着现在硬件和软件解决方案的成熟，许多公司利用大数据技术来收集海量数据、训练模型、优化模型，并发布预测模型来提高业务水平或者避免风险;当前很流行的预测分析工具当属IBM公司的SPSS,SPSS这个软件大家都已经很熟悉了，它集数据录入、整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，SPSS的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上。2、NoSQL数据库大数据技术都能干什么?非关系型数据库包括Key-value型(Redis)数据库、文档型(MonogoDB)数据库、图型(Neo4j)数据库;虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验，然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。3、搜索和认知商业当今时代大数据与分析已经发展到一个新的高度，那就是认知时代，认知时代不再是简单的数据分析与展示，它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式，例如前段时间的围棋大战，就是一个很好的应用、现已经逐步推广到机器人的应用上面，也就是下一个经济爆发点——人工智能，互联网人都比较熟悉国内的BAT，以及国外的apple、google、facebook、IBM、微软、亚马逊等等;可以大致看一下他们的商业布局，未来全是往人工智能方向发展，当然目前在认知商业这一块IBM当属领头羊，特别是当前主推的watson这个产品，以及取得了非常棒的效果。4、流式分析目前流式计算是业界研究的一个热点，近期Twitter、LinkedIn等公司相继开源了流式计算系统Storm、Kafka等，加上Yahoo!之前开源的S4，流式计算研究在互联网领域持续升温，流式分析可以对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析;对存在于社交网站、博客、电子邮件、视频、新闻、电话记录、传输数据、电子感应器之中的数字格式的信息流进行快速处理并反馈的需求。目前大数据流分析平台有很多、如开源的spark，以及ibm的streams。5、内存数据结构通过动态随机内存访问(DRAM)、Flash和SSD等分布式存储系统提供海量数据的低延时访问和处理;6、分布式存储系统分布式存储是指存储节点大于一个、数据保存多副本以及高性能的计算网络;利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。当前开源的HDFS还是非常不错，有需要的朋友可以深入了解一下。7、数据可视化数据可视化技术是指对各类型数据源(包括hadoop上的海量数据以及实时和接近实时的分布式数据)进行显示;当前国内外数据分析展示的产品很多，如果是企业单位以及政府单位建议使用cognos，安全、稳定、功能强大、支持大数据、非常不错的选择。8、数据整合通过亚马逊弹性MR(EMR)、Hive、Pig、Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等软件进行业务数据整合;9、数据预处理数据整合是指对数据源进行清洗、裁剪，并共享多样化数据来加快数据分析;10、数据校验对分布式存储系统和数据库上的海量、高频率数据集进行数据校验，去除非法数据，补全缺失。数据整合、处理、校验在目前已经统称为ETL，ETL过程可以把结构化数据以及非结构化数据进行清洗、抽取、转换成你需要的数据、同时还可以保障数据的安全性以及完整性、关于ETL的产品推荐使用datastage就行、对于任何数据源都可以完美处理。尚学堂大数据培训课程有足够优势助力你的大数据开发技术突飞猛进。11年教学经验积累，我们更懂教学；3万名学员的认可，我们更懂学员；平均10年以上行业经验的精英讲师，我们更懂技术；严格的教学管理，丰富的企业项目，前沿的课程，我们更懂行业。本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。匀商坏坏百家号最近更新：简介:坏坏不坏，还原真实的互联网精彩。作者最新文章相关文章

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