谈谈我的面试经历,大数据面试

大数据时代，你觉得程序员的面试有难度吗？

这个问题邀请我回答，我想我有资格来探讨一下。我最近也在学习大数据，工作需要，边学边用。在大数据时代，程序猿面试到底有没有难度。我认为要从三个方面分析：第一，岗位需求量到底有多大；第二，岗位人才数量到底多不多；第三，求职者经验水平到底高不高。先从第一点分析，在大数据时代，岗位数量肯定是只增不减，对于求职者来说，不用担心企业会不会招人。

毕竟社会是进步的，各种新兴产业岗位也是应接不暇。在大数据时代更透明，消息更及时，反馈也更迅速。从这点来看，在大数据时代，面试求职机会不难。第二点的话，现在各行各业需求都很旺盛，但是，程序员这个行业算是朝阳企业，由此衍生出来的培训机构更是推陈出新，与时俱进。培训机构的存在拉低了程序员行业的门槛，同时，也拉低了本行业的工资水准与技术水准。

因为培训机构的模糊筛选，无论这个人专业是学美术的还是学绘画的，只要你肯交钱，那就可以参与培训，失去了培训最初存在的意义，但却给软件行业带来了诸多不利影响，整体拉低了软件从业人员的技术水平。很明显，数量远远大于质量。但是对于真正想从事程序员这个岗位的求职者来说，那些低等水平的盲目跟风参加培训的众多人来说，那只是打酱油的人群，可以忽略不记。

我参加工作也三年时间了，公司需要的是真正能干活，会干活的人，技术才是硬道理。从以上分析来看，非滥竽充数者，参加面试求职也不难。第三点，也是最重要的一点，无论你是什么出身，只要掌握了公司所需要的工作技能，面试都是没有问题的，毕竟公司招来程序员不是当领导、坐办公室喝茶的，是要实实在在干活的，从这点分析来看，程序员面试难度不大。

听说现在大数据很火，想转行做大数据行业，需要什么条件才可以呢？

有风就跟风，很可能会死在风口上，什么都得不到。但如果是真的看到了价值想要寻求创业，那至少有这几个忠告。首先一定要坚持长期主义。大数据注定是个需要积淀和时间的产业，不管是数据的积淀，还是算法模型的演进，都需要大量的时间、金钱的投入。大数据产业在外界看来就是准不准的问题，没长期的试错验错，优化更新，怎么可能有产出？所以想要短期进入，赚快钱，还是算了吧。

表弟之前培训了大数据，现在找了一个多月的工作，一直没什么面试，怎么办才好？

大数据领域的人才需求在近些年来一直以研究型人才需求为主，由于从事大数据相关研发的企业多以大型科技企业和互联网公司为主，所以通常对于从业者的学历有所要求。从近些年研究生的就业情况来看，大数据方向的研究生就业情况还是不错的，薪资待遇也比较可观。随着大数据开始逐渐落地应用，大数据领域的人才需求将逐渐从研发型人才向应用型人才过渡，此时更多的本科生甚至专科生都会有较多的工作机会，主要的工作岗位将集中在大数据分析、大数据运维和大数据应用开发等领域，另外大数据教育领域也会释放出一定的岗位需求。

由于目前大数据技术的落地应用尚处在初期，整个行业的人才需求还没有得到充分的释放，所以学历并不高的大数据技术人员，可以通过以下几个方式实现就业：第一：从软件开发开始做起。掌握大数据技术的同时会具备一定的程序开发能力，所以如果大数据相关岗位的要求比较高，可以从基础的软件开发开始做起，然后再逐渐转换到大数据开发岗位。

由于软件开发岗位的人才迭代速度比较快，而且岗位数量比较多，所以从事软件开发做起相对会容易一些。第二：从网络运维开始做起。对于学习大数据运维的技术人员来说，如果大数据运维岗位比较少，可以先从网络运维开始做起，在做网络运维的过程中也会积累大量的工作经验，比如网络配置、服务器配置、安全配置等等，这些经验对于未来从事大数据运维都会有一定的帮助。

第三：互联网企业集中的地区会更容易实现就业。目前大数据技术的主要应用领域还是集中在互联网企业，互联网企业对于大数据人才的需求量也比较大，尤其是从事电子商务的互联网企业更是如此。所以，在互联网企业比较集中的地区会更容易实现就业。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。