數據工程師招聘要求

1. 校園招聘時一位應聘「數據分析師」職位的學生應該具備哪些技能

統計學專業的大四學生，想去公司應聘「數據分析師」這一職位，需要哪些必備技能？
因為時間有限，必須趕在下學期的招聘季之前把最重要的東西學了，但是在這個學期的筆試中「數據分析師」的題目涉及到了演算法，數據結構等非本專業的內容，所以想請教各位大大，能夠面試上「數據分析師」職位，除了課本上的知識，還需具備那些技能，比如說C/C++,Java等編程語言啊，

2. 分析如何成為一名大數據開發工程師

1、認識大數據

大數據開發工程師，首先你得熟悉關系型資料庫，比如Oracle或者MySQL，熟悉之後，有利於數據倉庫的開發；再次熟悉Hadoop，這個都是現在大數據領域中用的最多的一個技術，它的HDFS可以實現分布式存儲，Yarn是一個優秀的資源調度框架

2、大數據所需技能要求

必須掌握的技能：

Java高級(虛擬機、並發)、Linux 基本操作、Hadoop（HDFS+MapRece+Yarn ）、 HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）、Hive(Hql基本操作和原理理解）、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ） 、輔助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

3. 阿里巴巴數據分析師招聘

sql語言在你說這三個軟鍵之間有些略微的區別，但是如果你掌握了一個軟體的語言 其他兩個軟鍵能夠大致上互通。 掌握這個語言是因為 阿里巴巴的數據都是存在放sql的資料庫裡面的，一方面可能需要你通過sql代碼編寫重新組織資料庫構將，另一方面需要你能夠靈活的從sql中導出你想要的數據進行分析。。。所以這個是必備的

4. 知名企業招聘網路工程師要求

網路工程師每個公司和任職要求不一樣，一般分為初級、中級和高級，初級任職要求相對較低，任職要求一般為： 計算機及相關專業大專以上學歷； 熟悉相關系統；熟悉網路協議，對網路有一定了解；具有一定的英語閱讀能力和英語基礎； 了解相關伺服器。
中級和高級要求工作經驗兩年以上，任職要求也較高具備網路維護或相關工作經驗，掌握各種網路環境搭建（LAN/WAN），具備較強的技術基礎；掌握數據網路基礎知識；具備較強的網路維護和故障處理能力，熟悉網路測試工具；熟悉網路安全、主機安全相關知識，能熟練配置主流的防火牆，等等，不過每個公司的職位要求還得視該公司具體職位要求為准。

5. 為什麼我們公司的「軟體開發工程師」和「資料庫開發工程師」這么難招人

這個軟體開發工程師與資料庫開發工程師人員難招的原因在於公司和求職者兩方面原因：
公司原因：
1、招聘要求太高，而待遇確沒有與之匹配，沒有打動求職者
2、面試管主觀上原因，比如明明是招軟體工程師，卻提出其他要求，比如管理經驗呀之類的將自己的一些強項用來審視求職者。
3、公司的地理位置，交通等是否方便也是一個重要因素。
4、
求職者原因：
1、經驗豐富的求職者，往往會提出較高的待遇要求，而一般公司又對新人有謹慎的態度，畢竟只是普通技術崗位，不是管理崗，初期的待遇不會給的太高。
2、經驗欠缺的求職者，希望的是能在新的地方，能獲得更好的學習機會，但公司往往需要那些一來就可以獨立承擔工作的人員。
綜合來看，現在中國國情就是，公司和求職者都比較浮躁，公司不願意培養人，只想利用人，而求職者又想不斷尋求待遇更高的崗位，如果在同一個領域或同一個行業求職，可能會更能得到理想的結果，但可選范圍受限，所以跳槽不容易。

6. 招聘數據分析師的職位要求有哪些

職位要求：

統計學、應用數學、計算機等相關專業，本科及以上學歷;

熟練使用SPSS、SAS等相關數據分析軟體;

較強的數據敏感度，邏輯分析能力和文檔寫作能力;

有責任心，良好的溝通能力和組織管理能力以及心理承受能力，勇於接受挑戰;

有相關經驗優先。

工作內容：

通過數據分析支持產品改進及新模式的探索;

構建用戶行為建模，支持個性化項目;

構建數據評估體系;

構建業務數據分析體系，幫助確定各項業務數據指標;

負責用戶行為數據分析，通過監控及分析，推動產品改進，運營調整;

負責構建用戶數據模型，挖掘用戶屬性及用戶喜好等需求，為個性化產品推薦提供支持;

負責構建產品、運營及活動用戶行為評估體系，通過數據分析對產品、運營、市場提出建議並推動實施;

負責用戶行為調研，通過海量數據的挖掘和分析，形成報告，匯報給決策層，支持戰略規劃 。

7. 看到招聘軟體工程師的條件基本都有,資料庫linux Unix的要求,

首先，說軟體工程師是吃青春飯的不對，除非你一直徘徊在初級水平，但是隨著你參與軟體項目的經驗的積累，你的水平會一點點提高的，包括編程的水平，編程工具的使用，資料庫的使用，操作系統的使用等等，最主要的是對項目、產品的認識的提高。

針對吃青春飯，講幾個實例:
一個搞C語言開發的師姐，在北京工作10年左右，剛剛買了自己的房子（沒靠男的，自己賺的錢買的）。
一個搞java編程的女同學，現在工資7、8千塊錢，給銀行做外包的開發，最近兩個月，去了也沒事，就是聊天，然後商量怎麼去玩。
我們單位，我對面的幾個搞java開發的女生，我看混的也不錯。而且她們java領導很樂意招女生，因為女生踏實，心細，工資要求也不太高。

但是說實話在北京，搞軟體開發的女生，基本都是在底層吧，工資在1萬以下的，而1-2萬的比較少，而其他地方的情況，就不清楚了。

個人感覺，你要想學軟體開發，學java比較容易入門，工作機會也會多一些，但相對於C語言，工資待遇就會少一些的，但比C語言壓力會小很多的。

其次再說說你現在學的東西都用不到的問題吧。
你現在學的什麼資料庫原理，數據結構、C語言啊，操作系統啊，這些都是整個軟體編程的底層原理部分。而我們早期具體的開發可能用不到這些原理，用到的都是一些工具書啊什麼的，但編程的工具書都是在資料庫原理、數據結構、操作系統、TCP/IP協議等這些底層原理基礎上發展來的，所以你在大學學的這些東西學的很透，則以後在工作中看工具書遇到的困難就會少一些。我現在隨著工作的經驗的增加，一些以前感覺永遠用不到的東西，一點點都在工作中遇到了，所以只能再翻以前的C語言啊，數據結構啊，TCP/IP協議啊等這些大學中的書去看一些原理。

最後說說給你的建議吧
操作系統這樣的書，你一個女生在大學期間如果沒興趣，不要刻意去深扣，我工作六年了，主要工作對象是linux，我現在感覺對操作系統也是一知半解，所以你也不要太難為自己了。像操作系統和資料庫原理這樣的書，推薦你上課正常學，考試能過就可以了。

如果你想往軟體工程師這個方向上發展，首先推薦你往JAVA開發上發展，因為JAVA開發在全國的城市中基本都有，就業面廣，沒必要非得到北上廣就業，如果你想知道更多的北上廣就業的，可以追問。

1、多用開發工具。
如果確定了JAVA方向，你把eclipse這個java的開發工具用好了，多練習，這是一個基礎。你有興趣也可以了解VC++這個C語言的編程工具。

2.多做筆試題
另一個上網多搜索關於java相關的筆試題，多做做，對於應屆生來說，企業招不招你，主要看你筆試題答的怎麼樣，一般給你兩、三頁題，讓你在1小時左右答完，然後面試官過來根據你的答題情況問你一些問題，如果你筆試題答的好，單位可能不招你，但你筆試題答的不好，單位肯定不會招你。

8. 大數據工程師好找工作嗎

一、一線城市就業機會多

據報告顯示，985、211高校在內的重點高校大學畢業生去往一線城市的比例很高，非重點大學畢業的大學生也有大部分畢業後去往一線城市。一線城市在科技產業、金融領域、互聯網領域處於國家前端的優勢。一線城市是國內優秀企業的集聚地，有非常多的大企業對人才的需求量大，就業機會多。

二、大數據工程師人才缺少

大數據人才稀少，大數據開發面臨巨大人才缺口，目前各個領域都需要大數據技術來支持，而大數據人才缺口達130萬，很多企業對大數據工程師求之不得。人才的培養需要理論教學和實踐練習相結合，也就是需要時間，大數據培訓機構應用而生。國內IT、通訊、行業招聘中，有10%都是和大數據相關的，且比例還在上升。大數據時代的到來很突然，在國內發展勢頭激進，而人才卻非常有限，現在完全是供不應求的狀況。

三、一線城市是高新科技的集聚地

科技的優勢改變了世界，一線城市是高新科技的集聚地，集中了中國最頂尖的科研機構，高等院校，以及資深高科技企業，引領了中國科技發展的潮流，引領中國企業的發展潮流。由於大數據人才數量較少，因此一線城市大多數公司的數據部門一般都是扁平化的層級模式，大致分為數據分析師、資深研究員、部門總監3個級別。大數據戰略的互聯網公司則會另設最高職位—如阿里巴巴的首席數據官。大數據工程師對商業和產品的理解，並不亞於業務部門員工，因此也可轉向產品部或市場部，乃至上升為公司的高級管理層。

關於大數據工程師好找工作嗎，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

9. 什麼很多的面試要求上，都要求人員掌握數據分析的技能

什麼是數據分析？數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。簡單來說，就是通過數據解決任何業務問題。

一個業務人員最重要的能力不是你會什麼技能，具備什麼知識，而是能解決問題，解決問題的前提是發現問題，數據分析恰好可以完成發現問題解決問題的使命。

在日益研究的招聘環境下，不管你是正要進入互聯網產品、運營等業務崗位的在校生，還是1-5 年經驗的運營、產品、營銷、新媒體等從業者，數據分析能力已經是用人單位對業務人員的重要考核點。

今年疫情影響下，相比傳統金融行業求職的一片哀嚎，技術類起薪確實比較香，根據2019年首屆數據科學理學碩士畢業生就業報告，畢業生平均薪資達到了27w，主要集中在互聯網、金融科技、量化領域。

隨著大數據技術逐漸滲透到各行各業，數據科學人才將迎來一波紅利。而對於本科非理工背景，又想在工作中將業務和技術結合起來的同學來說，數據分析(包含大數據類)無疑是不錯的選擇。

今天就給大家分享一下幾個熱門行業數據分析崗位的基本情況：

互聯網代表：阿里、騰訊、網路、京東、位元組跳動、拼多多、滴滴、美團、shopee（新加坡) 等

1）難度系數：☆☆☆☆☆

2）技能要求：

給大家看看騰訊的數據分析崗位要求

所需能力，主要是三點：

a.必須精通一門編程語言，Python/MATLAB/C++；

b.有金融數據分析的能力；

c. 熟練掌握統計模型及機器學習模型，懂原理、能調包實現，最好能建模

3）薪資水平

券商基金的薪資基本無上限，看個人績效拿獎金，底薪大多20w上下

事業單位代表：上交所技術、深交所金融科技、深圳市/區政府及其研究院

1）難度：不太好評估，身邊的樣本較少，技術難度可能低於互聯網，但是由於招聘名額也較少，所以實際競爭比其實不低，同時也會比較關注學歷背景

2）薪資水平：基本和公務員齊平，一線城市的公務員和事業單位待遇都不低，加班和失業的機會也比較少，可以說是性價比較高的一份工作，不說了，就兩個字，羨慕。

10. 為什麼網路工程師招聘要求網路以外的知識

1、因為工作中不僅僅是接觸專業，也涉及到很多專業外的知識。
2、網路工程師i已經不是以往那個時代的單一。
3、各行各業都需要這個崗位，所以特別要求你要了解一些與行業相關的知識