大数据面试技巧

1. 二本大学毕业可以应聘到大数据开发岗吗？
2. 大数据培训有哪些经验值得分享？
3. 大数据与会计能考会计证书吗？
4. 当大数据强大到可以准确匹配求职者和目标职位，猎头还有存在的价值吗？

二本大学毕业可以应聘到大数据开发岗吗？

是否可以应聘大数据开发岗，我觉得只要你足够有料，只要是本科就可以，你需要知道的是大数据开发岗的要求是什么？你有什么？你还缺什么？只有当你对岗位有一定的了解后再去反问自己是否可以应聘，会更清晰明确。

大数据培训有哪些经验值得分享？

如果你零基础那么你要学大数据是学习Java+大数据的，有的机构会为了节省时间和开支就会很少教大数据，大部分内容是J***a，就很坑。如果想培训的话可以考虑尚学堂，我很多朋友在那里学习。

在网络科技发展的今天，大数据影响着我们生活的各个方面，大数据开发的落地应用在逐渐成熟，企业越来越重视商业数据的***集储存，而大数据开发工程师可以帮助企业将商业数据处理好。

根据大数据开发技术的不断成熟发展，有越来越多的小伙伴想学习大数据开发技术，有的是本身从事编程行业，想转行大数据开发，还有大部分的小伙伴是其他行业想转行大数据开发技术。

无论是什么基础的小伙伴，在学习大数据开发技术或在提升开发技术的过程中，避免不了的是需要掌握适合自己的学习方法，下面我给小伙伴在学习上总结几点建议，仅供参考：

1.基础知识的积累

想必小伙伴都了解过，大数据是一项比较复杂且综合性比较高的编程语言，学习大数据是需要一定的编程基础的，这一点很重要，“万层高楼平地起”，只有打好坚实的基础，才能更快、更好的接受大数据开发技术知识。

2.确定发展方向，以用为学

小伙伴在学习大数据开发技术知识的过程中，要通过了解企业对大数据开发技术的需求，来确定自己的发展方向，根据自己发展方向所需要的大数据开发技术知识进行针对性学习，以用为学，在学习中能够提高学习效率。

3.注重项目实战练习

学好大数据开发技术的根本是在积累大数据基础知识的同时，结合真实项目实战练习去深度理解大数据开发技术知识，这样不仅能够学习到大数据全面开发技术知识，还可以积累更多的项目实战经验。

小伙伴想要选择大数据培训来学习开发技术，还需要小伙伴实地考察，多家对比，综合考虑理性选择适合自己的大数据培训班。尚硅谷大数据培训班是全程面授教学，以理论实践相结合的教学方式传授大数据开发技术知识，培训班还有更多的大数据视频供小伙伴下载学习！

零基础想要在企业中学习大数据，如果在以前你可能想都不用想，因为没有一个企业会带一个零基础技术人员，先不说成本有多大，就是投入的精力也是达不到回报的。但现在有了千锋大数据培训机构就不一样了，让你零基础也可以进入大数据行业，拥有专业的大数据技术，找到一份满意的工作。

零基础从哪儿开始学首先要根据你的基本情况而定，如果你就一小白，没有任何开发基础，也没有学过任何开发语言，那就必须先从基础j***a开始学起(大数据支持很多开发语言，但企业用得很多的还是J***A)，接下来学习数据结构、关系型数据库、linux系统操作，夯实基础之后，再进入大数据的学习，例如：hadoop生态系统、Storm生态系统、spark实时开发的学习，学习体系如下：

阶段一、 J***a语言基础

J***a开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、J***a语言基础、J***a流程控制、J***a字符串、J***a数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与***类

阶段二、 HTML、CSS与J***aScript

PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生J***aScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

阶段三、 J***aWeb和数据库

数据库、J***aWeb开发核心、J***aWeb开发内幕

阶段四、 Linux&Hadoopt体系

对于大数据想必大家多少都有一定的了解，简单是说大数据就是大量的数据，但是对于大数据开发来说就不光是大量的数据怎么简单了，而且要通过开发一些相关的功能软件对其进行统计分析。

随着互联网行业的不断发展，产生的数据越来越多，而且许多企业都想让其变成具有价值的数据，想要变成具有价值的数据就需要进行统计分析，所以大数据开发分析人才也在逐渐增加，学习大数据人也是愈来愈多。

那么参加大数据培训学习有那些经验呢？

1、参加大数据培训学习一定要端正增加的态度，大数据培训只是一个可以帮助你快速实现入门工作的渠道，学习过程中也是需要自己不断的努力才可以的，并不是只要报名学习就一定可以找到工作。

2、大数据培训学习是需要一定的学历条件和思维逻辑的，所以在学习大数据之前一定都要先看自身的条件是否合适学习，是否满足本科学历（大专学历的需要有一定的其它变成语言工作经验）和较强的逻辑思维能力，避免造成不必要的时间和金钱的浪费。

3、选择大数据培训机构时，一定要考察一下大数据培训课程怎么样，是否是包含企业需求的技术知识点，有没有行业新的技术内容。

如果上面是几点都考虑过了，感觉都是比较符合的，那么这个时候在进行选择报名大数据培训学习是比较好的，这里提醒大家千万不要头脑一热听别人说好就着急报名学习，一定要冷静对待，才能够更好的学习。

由于以前的数据分析软件并没有一个开放性的分析经验共享板块，因此很多的用户基本上都是在闭门造车，延续自己的分析思维。因此一旦遇到新的分析内容、需求，以前的分析思维不足以支持时，这些人很难转变思维，也很难突破原来的思维缺陷去应对新的数据分析挑战。但在SpeedBI数据分析云上，一个名为BI分享秀的板块正快速成长成一个高度开放的数据分析经验共享板块。

BI分享秀，一个由使用者自发充实的数据分析经验共享板块

SpeedBI数据分析云的每个使用者都具有自由制作上传BI报表模板的权利，并且能够自由下载该板块内的BI报表模板，通过一次次的下载使用、制作上传的方式，丰富BI分享秀报表模板的同时也为各行各业的数据分析提供更多样性、更个性化、更具针对性的数据分析经验，使各行各业的数据分析人员都成为受益者，凝聚数据分析经验，提升企业及[_a***_]的数据分析能力、数字化管理经营水平。

APP营销推广效果分析

短信营销推广效果分析

以广告投放效益分析为例，不同渠道的广告投放效益分析可能因平台投放方式、受众、时间段不同而需要***用不同的方式进行分析才能做到客观真实。一般来说习惯传统投放渠道效益分析的企业在面对新型广告投放渠道时很容易出现分析无头绪的情况，这个时候就能够通过BI分享秀去参考借鉴他人的分析经验。

在SpeedBI数据分析云平台上，BI分享秀充当分析经验共享的主力，同时上线的BI模板秀则充当新可视化分析图表、新智能分析功能应用案例展示的主力。BI模板秀是SpeedBI数据分析云技术人员直观展示新功能、图表的主要渠道。

BI模板秀：直观的新功能、图表展示

大数据与会计能考会计证书吗？

可以的，我也是非会计专业，去年考的，每年考两次，但是每个省份的报名时间都不一样，你可以关注你们省的财政网，或者问下你们学校的财务管理专业的同学，报名的时候提醒一下你，报名费一百五。

考财经法规与会计职业道德、会计基础、初级会计电算化三科，三科要一次性通过。教材可以在网上订购，考会计资格证很简单的，多做点真题一定能过的，我们一个寝室的都是一次性考过的，切记多做真题哦，不要做预测题，没用的。

可以。

大数据与会计专业能考会计证。国家规定会计专业及经济专业中职以上院校都可以参加国家具备会计专业资格考试，成绩合格颁发会计证。凭会计资格证可以应聘会计工作岗位。当然如果你是大数据及会计专业毕业生相当厉害，会计专业基础知识你具备，大数据专业理论知识也具备，相当不错的会计人才。

当大数据强大到可以准确匹配求职者和目标职位，猎头还有存在的价值吗？

职场潘多拉观点： 猎头存在的原因在某种角度上讲是因为信息不对称，但更多的是因为术业有专攻。当一家公司拥有足够多的求职者数据，并能够进行深度分析，那这只是找到人才的第一步。有了目标之后，如何去拿下目标才是后续更重要的事情。所以，即使在未来大数据强大到可以精确匹配求职者和目标职位，猎头的行业会迎来一轮深度洗牌，新的王者将脱颖而出，并呈现强者愈强的局面。占据头部位置的少数猎头公司也将在未来迎来更好的发展。

前一阵子很火的猎场，因为张嘉译的出现而将剧情推到了又一个新***。

剧中胡歌饰演的郑秋冬拿到了张嘉译饰演的曲闽京的所有资料，但这些资料可能被多家猎头公司同时拥有，况且行业翘楚袁昆使尽浑身解数尚未能拿下曲闽京，这个问题的答案便不言自明。

之后，胡歌通过从***旁敲侧击，走“家人包围曲闽京”的道路，才在曲闽京放弃仕途幻想的情况下，以实现个人报复的理由将其成功猎走。

在人与人沟通的过程中，随着外界环境和当事人心情等多方面的复杂变数，人脑尚未能很好的完成跟随，更不用说智能机器了。纵是天下无敌的阿法狗学的棋局也是有其成熟的套路，而猎头面对的人，可是没有固定套路的最智灵生物。

问题中所说的情况，倒是有一种可能实现，那就是全部进入机器人的时代后，机器与机器的沟通和交流可以在数据挖掘之后完成精确匹配。猎头公司从此消失。

只有那些不能尽快适应大数据时代的职业才会被取代。

大数据的开发应用加快了人类进步的历程，也从本质上改变了人工智能。现在人们日常生活中使用的搜索引擎、语音识别等都是通过建立在数据库的基础上训练统计模型而得出的成果。大数据应用如此之广，在影响人类活动的方方面面的同时，直接打破了很多传统职业前景，实体书店所受到的冲击就是最显而易见的例子。虽然当前电子书如此方便价廉，可是我们还是不能接受电子书完全取代实体书的存在，因为实体书有着更适合反复阅读、记笔记、收藏等优点。因此，这就很容易理解为什么那些装帧精美或是大块头的书销量依然不减，受到重大影响的是***、杂志报纸等。

职业的消亡一定和它的可替代性有关，猎头与大数据的对抗，关键之处同样也在这里。

让我们先看一下大数据可以处理的问题：年龄，毕业院校，大致的工作经历，求职方向等，这些基本的资料很容易在互联网上找到。它的好处在于，可以迅速、广泛的寻找到适合的一群人，将人才搜索的范围缩小。然而，它的功能只能截止到这了。

猎头需要的是什么？是敏锐的眼光，丰富的管理经验和沟通能力。一般需要猎头的职位都是比较高级的职位，猎头的猎物是各类行业中的优秀人才，符合客户所要求的人才，这需要全方位的整合一个人的信息才能确定一个人是否适合举荐。从性格特点到行为习惯，这些人性化、非简单数据的东西，以现在的科技，依靠大数据所建立统计模型不能完全解决。

在大数据和AI时代，猎头当然还有存在价值，一个资深猎头，凭借的是专业，而非信息不对称。

当然，那些纯靠卖信息、卖简历的传统猎头顾问生存空间会越来越小，因为他们做的很多工作将被机器所取代。

几个月前，我还面试过一个从一家知名猎头公司出来的猎头顾问，他应聘我们的招聘主管，就是我们常说的从乙方到甲方。这个小伙子工作不到三年，我了解到他过去给企业提供猎头服务的一项非常重要的工作，就是从简历库里搜寻合适候选人，然后作适当的“打扮”再推送给用人方。他的这些工作几乎是现在一大部分猎头顾问都在干的，成功与否取决于猎头公司简历库的大小以及猎头顾问的勤奋度，甚至说，一个职位能否猎聘成功，有很多的运气成分在里面。因为猎头顾问很难参与候选人的面试过程，更谈不上对用人方有专业的建议，甚至说他连见候选人这一关都省了，除了看到候选人的照片，连候选人长什么样子、是什么气质和性格特征都不清楚，这种猎头顾问对人没有认知和把握，所获取到的信息也都不是第一手的，你说这样能推荐成功不就是靠运气和概率么？

（候选人画像）

于是我们看到现在的猎头顾问普遍面临三个问题：一、信息的同质化。稀缺人才总是寥寥可数的，一个猎头获取到的简历可能别的猎头也能获取到，甚至用人单位的招聘经理也能找到，这时候比拼的就是速度和服务；二、见不到候选人。为了提高面试效率，猎头顾问往往直接将看上去合适的简历推荐给招聘方，平时很少作作针对性的人才寻访，对候选人的了解和把握很表面，没有深入的了解和把握，平时不烧香急来抱佛脚，推荐人才的成功率自然就会很低。三、对企业没有认知。对客户也就是人才需求方缺乏了解，对企业的业务模式、组织架构、用人理念、面试流程缺少深入了解，只是通过电话和线上交流，很少去实际拜访和深入交流，对客户方的需求往往把握不准，也就很难为企业解决人才痛点，也就很难为企业招到合适的人。

说不好听一点，这种猎头顾问不过是新时代的简历搬运工或简历装修师而已。

当然，做人的工作向来不是那么简单，猎头也会考虑沟通成本问题，所以很多环节都省了。但就专业性而言，一个资深的猎头顾问必须对组织、对人性有深入的理解和洞察，他看人必须独到和精准，不仅能通过结构化面试方法识别人才，也应该掌握直觉方法，一眼看准对方是不是人才，而这些，都是机器所取代不了的。

随着大数据和机器学习的发展，智能化招聘是大趋势，求职者和目标职位匹配的更加精准、招聘效率也更高，但是有几个东西要解决。

一是信息的真实性和准确性。职位描述准不准确，筛选条件和候选人画像精不精准，这是首先要考虑的，其次是简历的真实性，筛选到的简历真不真实，更新的及不及时，能不能从简历中发现候选人职业生涯新的变化。

二是数据开放和信息对称性。现在有些智能招聘公司，都号称自己能全网抓取（爬虫技术）简历，实际上能不能做到？包括如何兼顾到效率和隐私问题。就招聘领域而言，有些招聘渠道的数据仍然没有开放，这就很难让信息相互匹配，即便都开放了，又如何让AI真正理解需求，更懂得用人方的心，还有很多技术难点需要攻克。