大数据架构师的薪资怎么样

大数据架构师的薪资怎么样？很多大学生被难在了就业还是择业这一环节。先就业还是先择业，这是一个值得商榷的话题。而我个人觉得，不管是就业还是择业，在这之前我们应该做的是掌握一门技术，具备自己的核心竞争力。

某招聘网站资深HR对此表示，纵观当前招聘市场，无论是比较火爆的互联网行业还是传统行业，技能型人才都是非常受欢迎的人才之一，那些拥有职场一技之能的跳槽者往往跳的结果更好，包括薪酬和发展空间、重视程度等。

随着Java的优势和特点逐渐在编程语言中体现，而且学习好了Java可以很方便学习其他编程语言，所以Java越来越受到人们的青睐。

作为IT职业教育的先行者，北大青鸟创新的职业教育理念已经得到了社会的广泛认可，同时北大青鸟零基础学IT也让许多想要从事计算机行业的人受益匪浅。目前北大青鸟针对高中生这类零基础学员开设的课程有软件开发和网络工程，这两门课程均采用“逆向式设计”理念。

北大青鸟兰州优越建立完善的教学管理系统，严格执行标准化教学，从着装、出勤、作业、上机、项目等各个环节上严格把关，做到真正为学员负责，确保学员的学习效果，让学员能快速成长。对学校负责的很好的方式，就是对学员负责！

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高级开发人员架构师面试题

高级开发人员架构师面试题此文中所提到的面试题是园子中Tony Qu兄弟翻译过来的，特此感谢高级开发人员/架构师1 DateTime.ParsemyString 有问题，当myString丌能满足时间格式要求的时候，会引发异常，建议使用DateTime.TryParse 2PDB PDB是用于保存调试和项目状态信息的文件，在debug 的时候将产生pdb文件，调试的时候应该放在和对应应用程序集相同目录。3 cyclomatic complexity 丌知道，望指教？4 lock private static object instrace static object lockedObj new object public static void LockTest if instrace null lock lockedObj if instance null instance new object 5 FullTrustGACassemblyFullTrust FullTrust完全信任。放入GAC中的Assembly是否FullTrust我的理解丌是。我理解FullTrust是可以通过代码设定的6 可以更加灵活的设置对代码的访问权限，实现代码级保护。？这点丌是特清楚，有明白的给讲解下7 gacutil /l find /i Corillian 全局程序集缓存中如果有Corillian就更新该程序集，没有就安装8 sn -t foo.dll 显示程序集foo.dll的公钥标记9 DCOM135 135端口，因为DCOM的端口号是随机分配的，默认情况下，会分配1024以上的端口号，所以默认情况下DCOM丌能穿越防火墙。因为根本丌晓得开哪个端口。但有解决办法可以使DCOM分配的端口号固定，有关内容我在https://www.360docs.net/doc/7449891.html,/jillzhang/archive/2008/02/20/1075057.html 有过一些描述。135是远程过程调用RPC的默认端口10OOPSOA 我想OOP和SOA应该没有对比性吧。OOP是一种编程模型，强调将复杂的逻辑分解出小的模块，特性是继承，封装和多态。而SOA是一个技术框架，技术框架和编程模型应该说丌是一码事吧？SOA的思想是将业务逻辑封装成服务戒者中间件提供给应用程序来调用，当然其组件化思想是继承和发扬了OOP的优点。11 XmlSerializerACL 我只知道XmlSerializer是将对象的属性和字段进行序列化和反序列化的，序列化成为xml数据，反序列化再将xml转换成对象。应该至少需要ACL权限中的读权限. 12catchException 原因可能有两点：1）try..catch在出现异常的时候影响性能2）应该捕获更具体得异常，比如IOExeceptionOutOfMemoryException等13Debug.WriteTrace.Write Debug.Write是调试的时候向跟踪窗口输出信息。当编译模式为debug的时候才有效，为release的时候Debug.Write在编译的时候会忽略而Trace则是在debug和release两种模式下均可以向跟踪窗口输出信息。14Debug BuildRelease Build Debug会产生pdb文件，release 丌会。Debug用于开发时的调试，丌能要于部署，而release用于部署.debug编译一些特殊代码，比如IFDEBUG Debug.Write等，而Release则会将那些特殊标记省略15JITassembly 方法，道理很简单，因为对于一次运行，很可能只用到一个程序集中极少数类型和对象，而大部分可能并丌会被使用，此时CLR傻乎乎的给整个程序集都给Compile了，CLR丌是傻疯了么16 抽象类能有具体实现，而接口只定义行为规范，丌能有具体实现。一个类只能继承一个父类，但能实现多个接口。17a.Equalsba b 丌一样。多数情况下，a.Equalsb表示a 不b一致，ab表示a不b的值相等。也可以有具体重载（多谢Jeffrey Zhao 的指正）18 对象一致是指两个对象是同一个对象，引用相同。而对象相等是指两个对象的值相同，但引用丌一定相同https://www.360docs.net/doc/7449891.html,deep copy 实现IClonable接口20IClonable IClonable方法是实现深度复制的接口，实现它应该能深度复制一个对象出来。深度复制的特征的调用对象的构造方法，创建新的对象，包括创建对象中嵌套的引用对象的新实例。而Shadow复制则丌同，是浅表复制，丌重新创建新实例。浅表复制的实现是Object.MemberWiseClone. public class Name public string FirstName public string LastName public class Person:ICloneable public Name PersonName public string Email /// /// Deep Copy的例子/// /// public Object Clone Person p new Person p.Email this.Email p.PersonName new Name p.PersonName.FirstName this.PersonName.FirstName https://www.360docs.net/doc/7449891.html,stName https://www.360docs.net/doc/7449891.html,stName return p public void ChangLastNamestring lastName https://www.360docs.net/doc/7449891.html,stName lastName public static void Main Person p new Person p.PersonName new Name https://www.360docs.net/doc/7449891.html,stName jill

老男孩【大数据运维架构师】课程大纲(2019全国独家职场提高课程)

阶段软件名知识点课程周期大数据概论&hadoop入门 HDFS集群框架原理与工作机制介绍HDFS集群运行模式介绍与部署HDFS集群完全分布式部署HDFS集群优化实战MapReduce框架原理MapReduce高可用部署MapReduce集群测试可用性MapReduce集群优化实战 zookeeper原理以及选举机制介绍zookeeper完全分布式部署zookeeper集群优化实战hive入门以及安装部署hive远程链接 hive常用命令&数据类型介绍hive DDL数据定义hive DML数据操作hive查询 hive Join&排序hive分桶 hive函数&压缩&存储hive的企业级调优hive项目实战CM概念和功能CM环境准备CM安装部署 CM管理界面快速入门 CM集群管理脚本介绍&使用案例使用CM快速部署大数据生态圈CM平台的日志管理CM高级调优参数设置Ambari概念和功能Ambari环境准备Ambari Server部署 Ambari管理界面快速入门Ambari服务的管理介绍 Ambari与CDH的优缺点对比kafka架构介绍 kafka完全分布式部署kafka原理剖析使用kafka Engle监控kafka集群使用kafka manager监控kafka集群测试kafak集群的吞吐量案例实操 kafka集群调优方案介绍（企业真实案例干货分享）flume拓扑结构介绍flume快速入门flume安装部署 flume source配置案例flume channel配置案例flume sink配置案例flume调优参数介绍Hbase原理及安装Hbase集成及运维Hbase企业级优化clinkhouse简介 clinkhouse单机部署 Clinkhouse完全分布式部署Clinkhouse集群调优实战Storm原理 Storm集群部署Storm案例实操 Spark原理以及架构部署Spark架构详解 Spark性能调优以及稳定性保障Spark底层架构剖析Spark面试详解初识Flink 3天 2天 1天 1天 1天 1天 1天 2天 HDFS集群 MapReduce集群 zookeeper集群 hive应用 CDH集群部署 HDP集群部署 kafka集群 flume高级使用 Hbase集群Clinkhouse集群 storm Spark 模块（一）Hadoop生态系统模块（二）中小型企业常用的大数据集群管理软件模块（三）大数据系统常用日志采集框架模块（四）大数据系统常用数据存储框架模块（五）大数据系统常用数据计算框架老男孩大数据运维架构师2019课程大纲（全国独家课程）课程周期：16天周末面授（4个月左右）入学基础：1年以上实际工作经验的Linux运维工程师或者老男孩Linux运维班级毕业学员或其他机构同等水平的技术人员。或者中高级致力于大数据运维的开发人员适合人群：Linux运维工程师、高级程序开发人员、高级DBA、大数据相关人员、老男孩Linux毕业班学员或同等机构人群。课程讲师：2位企业大数据一线大牛技术讲师主讲及全程群答疑，确保不但学会，而且助力学员在企业落地实施。2019国内经济下行，企业寒冬大裁员，大浪淘沙，唯有掌握新技术真本领方能加薪不被淘汰。——老男孩大数据运维架构师岗位是Linux运维岗位中的战斗机岗位，平均薪资比Linux运维人员翻50%到3倍以上。老男孩教育 -大数据运维

(完整版)架构师面试问题指导性框架

架构师面试问题指导性框架 1. Java基础问题 (3) 1.1. 所有Java类的基类是什么？ (3) 1.2. Object类中有哪些方法？（说出三个） (3) 1.3. equals和==的差别？ (3) 1.4. hashCode的作用 (3) 1.5. hashCode和equals方法的关系 (3) 1.6. 如何停止一个线程？ (3) 1.7. Thread.setDeamon()的含义？ (5) 1.8. ClassLoader的功能和工作模式？ (5) 1.9. 列举几个Java Collection类库中的常用类，试简述其类结构。 (6) 1.10. Input/OutputStream和Reader/Writer有何区别？何为字符，何为字节？ (6) 1.11. 如何在字符流和字节流之间转换？ (6) 1.12. GC垃圾收集是什么意思？怎样的对象会被收集？ (6) 2. JavaEE的问题 (6) 2.1. Serlvet/JSP相关 (6) 2.1.1. JSP的工作原理 (6) 2.1.2. Servlet中的session工作原理 (6) 2.1.3. WEB层如何实现Cluster (7) 2.2. EJB相关 (7) 2.2.1. EJB的类型 (7) 2.2.2. EJB的工作原理 (7) 2.2.3. EJB的应用领域 (7) 2.3. JMS相关 (7) 2.3.1. JMS的模式 (7) 2.4. JDBC/JTA/JTS相关 (7) 2.4.1. 用JDBC怎样从数据库中查询一条记录？ (7) 2.4.2. Transaction有哪几种隔离级别？（Isolation Level） (7) 2.4.3. Global transaction的原理是什么？ (7) 2.5. WebService相关 (8) 2.5.1. 简述WebService是怎么实现的？ (8) 2.6. Ant/maven的知识 (8) 2.6.1. 用过ant或maven吗？它们是什么？有什么特点（或好处）？ (8) 3. 开源软件的问题 (8) 3.1. Spring相关 (8) 3.1.1. Spring的核心理念是什么？ (8) 3.2. iBatis/hibernate相关 (8) 3.2.1. 简介hibernate和（或）ibatis，及它们的异同、优缺点。 (8) 3.3. 其它软件 (8) 3.3.1. Web层框架 (8) 3.3.2. 数据层框架 (8) 3.3.3. 普通工具类 (8) 3.3.4. 测试框架 (8) 3.3.5. Service框架 (8) 3.3.6. (9) 4. OOA/OOD (9) 4.1. OOD的原则 (9)

大数据架构师的职责

大数据架构师的职责大数据架构师负责大数据仓库、数据集市的规划及实现，负责大数据中台的设计和核心开发工作。下面是小编为您精心整理的大数据架构师的职责。大数据架构师的职责1 职责： 1、负责大数据基础平台、海量数据存储处理分布式平台、数据分析系统架构设计和研发; 2、负责实时计算平台基础架构设计、部署、监控、优化升级; 3、制定项目数据仓库设计及实现规范，指导设计研发和部署; 4、协助策略和算法团队工作，保障数据挖掘建模和工程化; 5、深入研究大数据相关技术和产品，跟进业界先进技术。任职要求： 1、3年以上大数据系统架构经验;

2、精通Hadoop HBase Hive Spark Flink Kafka Redis技术及其生态圈; 3、具备Java Scala Python等开发经验，熟悉数据挖掘和分析的策略与算法; 4、精通数据抽取，海量数据传输，数据清洗的常用方法和工具。 5、具备良好的系统分析能力、故障诊断能力; 6、有大数据策略、算法、可视化经验优先; 7、有在华为云存储产品和大数据产品的开发使用经验优先。大数据架构师的职责2 职责： 1、负责公司的大数据平台的数仓架构、系统架构设计; 2、负责带领团队完成舆情分析相关的挖掘方案设计; 3、负责大数据研发组团队管理; 4、负责带领团队完成舆情平台的方案文档撰写、迭代开发; 5、负责研发规范制定，研究行业前沿技术; 6、参与产品规划及设计讨论。

任职要求： 1、本科五年工作经验及以上，有至少五年的大数据技术实践经验，有NLP或AI相关经验; 2、有很强的架构设计能力和良好的表达能力; 3、有一定的项目管理及团队管理能力; 4、精通Hadoop、Spark生态圈中的常用组件原理及应用; 6、理解媒体业务，精通数据仓库的规划和设计; 5、精通掌握Java或Python编程，有性能调优能力; 4、熟悉NLP算法原理及应用; 6、对新生事物或者新技术有浓厚兴趣，学习能力强。大数据架构师的职责3 职责 1、参与打造数据中内容的规划、设计、开发和优化工作，实现高质量数据的互通与共享; 2、参与数据模型体系构建及数据主题设计和开发，搭建离线、实时数据公共层;

数据分析师薪资_数据分析师一个月的工资是多少钱

https://www.360docs.net/doc/7449891.html, 数据分析师薪资_数据分析师一个月的工资是多少钱数据分析师薪资https://www.360docs.net/doc/7449891.html,_数据分析师一个月的工资是多少钱？数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。数据分析师需要的是对所在业务有深刻了解，能熟练运用手上的工具（无论是Excel，SPSS也好，Python/R也好，工程师给你开发的工具也好，必要时还要能自己充当工程师和科学家，力尽所能得到自己需要的工具）有针对性地对数据作分析，并且需要把发现言之有物地向其他职能部门呈现出来，最终变为行动。数据分析师薪资在15万——50万的范围，一个月1万-5万的月薪。接下来我们看一下数据分析师的招聘需求。数据分析师—增长黑客薪资：30000-50000 经验：5-10年职位类型：IT互联网岗位职责：1、依托业务流程的关键节点，梳理核心指标并逐层拆解，建立指标分析体系；2、整合打通面向增长的相关团队数据，并分析挖掘增长点；3、提取数据分析主题的相关数据，并运用分析能力形成结论；4、根据分析思路与框架，提炼数据产品需求，与相关团队（如数据中心、产品技术等）协作并推动落地，实现数据产品化；5、关注行业动态，为委员会输出数据能力。任职要求：1、经济、统计、计算机等相关专业，在互金或相关领域有3年以上经验优先。2、具有良好的商业敏感度和数据分析技能，能够进行高效而实际的分析方

https://www.360docs.net/doc/7449891.html, 法以解决各类的业务问题。3、具有较强的逻辑思维能力，清晰的沟通表达能力，严谨细致，追求极致。4、至少熟悉SQL等一种数据处理语言，能熟练使用Excel或Tableau等数据分析工具，熟悉掌握决策树、逻辑回归、聚类、实验设计。光环大数据，拥有16年的程序员培训经验，上市公司品牌，口碑极好，一线名师授课，强大的教研团队研制开发最新的课程，与中关村软件园战略合作保障人才输出，与学员签订就业协议保障就业问题！真正的靠谱品牌！数据分析师培训，就选光环大数据！为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。【报名方式、详情咨询】光环大数据官方网站报名：https://www.360docs.net/doc/7449891.html,/ 手机报名链接：http:// https://www.360docs.net/doc/7449891.html, /mobile/

数据分析师BDA大数据

13、R代码如下： df<- data.frame( Name=c("Alice","Becka","James","Jeffrey","John"), Sex=c("F","F","M","M","M"), Age=c(13,13,12,13,12), Height=c(56.5,65.3,57.3,62.5,59.0), Weight=c(84.0,98.0,83.0,84.0,99.5) ) 将df保存为C盘rLX（已建立）子目录中的test.csv文件，R代码为____________________。 14、设列表变量为“Lst<-list(name="Fred", wife="Mary", no.children=3, child.ages=c(4,7,9));”，Lst[["name"]]返回值为____________________。 15、设方阵为“A <- t(array(c(1:8, 10),dim=c(3,3)));”，函数eigen(crossprod(A,A))求____________________。 16、一组数据分布的最高峰点所对应的变量值即为____________________。 17、平均发展速度是环比发展速度的序时平均数，它有____________________和_____两种计算方法。 18、总指数按计算方法不同，可分为____________________和_____。 19、要设置一条1像素粗、200像素长的左对齐的水平线，应使用语句____________________。 20、链接式CSS样式表是通过使用html链接文件标签____________________将外部CSS应用到本页面的样式使用方法。 21、GIF格式的特点有：支持动画、无损压缩、最多包含256种颜色、____________________ 等。 22、盒子模型的float属性有三个属性值____________________。 23、在幻灯片中将插入点置于“大纲”选项卡，再按____________________键即可选取演示文稿中所有占位符中的文本。 24、数据的转置应选择____________________。 25、word默认显示的工具栏是____________________工具栏。

ETL面试题

一、分析 1．什么是逻辑数据映射？它对ETL项目组的作用是什么？ What is a logical data mapping and what does it mean to the ETL team? 答：逻辑数据映射（Logical Data Map）用来描述源系统的数据定义、目标数据仓库的模型以及将源系统的数据转换到数据仓库中需要做操作和处理方式的说明文档，通常以表格或Excel 的格式保存如下的信息：目标表名：目标列名：目标表类型：注明是事实表、维度表或支架维度表。 SCD类型：对于维度表而言。三种SCD（Slowly Changing Dimension）技术 SCD1直接修改原维表信息，不保存任何维历史信息。 SCD2创建新的记录而不删除或修改原有维信息。可通过为每条记录设定过期时间、生效时间两个字段来区分各历史记录和当前记录（历史记录的过期时间均早于当前记录的生效时间）。 SCD3在维表中定义历史信息字段，只保存有限的历史信息（此技术很少应用）源数据库名：源数据库的实例名，或者连接字符串。源表名：源列名：转换方法：需要对源数据做的操作，如Sum(amount)等。逻辑数据映射应该贯穿数据迁移项目的始终，在其中说明了数据迁移中的ETL策略。在进行物理数据映射前进行逻辑数据映射对ETL项目组是重要的，它起着元数据的作用。项目中最好选择能生成逻辑数据映射的数据迁移工具。 -----------------------------补充：逻辑数据映射分为两种: 1: 模型映射: 从源模型到DW目标模型之间的映射类型有：

一对一：一个源模型的数据实体只对应一个目标模型的数据实体。如果源类型与目标类型一致，则直接映射。如果两者间类型不一样，则必须经过转换映射。一对多：一个源模型的数据实体只对应多个目标模型的数据实体。在同一个数据存储空间，常常出现会一个源实体拆分为多个目标实体的情况下。在不同的存储空间中，结果会对应到不同的存储空间的实体。一对零：一个源模型的数据实体没有与目标模型的数据实体有对应，它不在我们处理的计划范围之内。零对一：一个目标模型的数据实体没有与任何一个源数据实体对应起来。例如只是根据设计考虑，时间维表等。多对一：多个源模型的数据实体只对应一个目标模型的数据实体。多对多：多个源模型的数据实体对应多个目标模型的数据实体。 2: 属性映射一对一：源实体的一个数据属性列只对应目标实体的一个数据属性列。如果源类型与目标类型一致，则直接映射。如果两者间类型不一样，则必须经过转换映射。一对多：源实体的一个数据属性列只对应目标实体的多个数据属性列。在同一个实体中，常常出现会一个源属性列拆分为目标的多个属性列情况。在不同实体中，结果会对应到不同的实体的属列。一对零：一个源实体的数据属性列没有与目标实体的数据属性列有对应，它不在我们处理的计划范围之内。零对一：一个目标实体的数据属性列没有与任何一个源数据属性列对应起来。例如只是根据设计考虑，维表和事实表中的时间戳属性，代理健等。多对一：源实体的多个数据属性列只对应目标实体的一个数据属性列。多对多：源实体的多个数据属性列对应目标实体的多个数据属性列。作用: 1 为开发者传送更为清晰的数据流信息。映射关系包括有关数据在存储到DW前所经历的各种变化的信息，对于开发过程中数据的追踪审查过程非常重要。 2 把ETL过程的信息归纳为元数据，将数据源结构，目标结构，数据转换规则，映射关系，数据的上下文等元数据保存在存储知识库中，为元数据消费者提供很好的参考信息，追踪数据来源与转换信息，有助于设计人员理解系统环境变化所造成的影响；

大数据系统架构人才培养方案

大数据培训方案简介大数据人才的培养是一项系统工程，企业可以通过在内部遴选相对符合基础条件的员工，打造自己专业的大数据团队，使学员能系统化获取知识结构和专业技能。通过课程学习可以使学员获得如下能力： ?通过本专业的学习，学员可以了解云计算、机器学习，文本和语义分析，图计算，可视化分析，以及MapReduce，NoSQL数据库，在并行计算等领域的基本概念，熟悉并行文件系统和分布式存储系统的组织方式和基本技术，掌握Map-Reduce的编程模型、相关基础和高级编程语言。 ?了解Hadoop生态系统的组成和主流模块的架构原理，以及其在典型工业界的大数据处理和分析领域的应用场景。使学员掌握海量数据计算的基本概念与原理，特别是面向分布式计算和存储的关键技术原理，培养员工解决大规模数据处理的基础能力，学会编写简单数据处理程序。大数据系统架构师培养方案课程介绍：该课程将带领学员理解大数据处理的分析思路和方法，提高大数据技术架构设计能力和管理能力，采用理论与实践相结合的授课方式，来掌握解决实际问题的能力。该课程中设计的技术难点和关键点均举例说明，让学员更加容易掌握。并在培训过程中与学员交流培训经验与技巧，以帮助学员将大数据技术复制下去。

另外，在实战演练过程中介绍大数据项目开展步骤及项目控制。课程天数： 3~12天培训目标：通过课程培训，让学员掌握： 1、掌握大数据方法体系； 2、掌握Hadoop原理技术； 3、掌握大数据质量管理体系； 4、掌握大数据架构设计思路与方法； 5、掌握大数据架构课程培训技巧； 6、掌握大数据项目的开展步骤及项目控制技巧； 7、授课期间搭建一个基于hadoop的大数据模拟架构平台。培训对象：大数据运营、管理和分析人员参训条件：管理人员及数据分析人员课前调研：在开课之前，与学员和领导进行访谈，进一步明确领导对课程的期望，并了解学员的基础，倾听学员的建议，有针对性的优化培训思路。课程大纲：

数据分析师薪资待遇如何,一位过来人的身份告诉你

数据分析师薪资待遇如何，一位过来人的身份告诉你随着大数据时代的到来，企业对数据价值的重视，数据分析师的市场越来越大，毫无疑问数据分析师已成为“当今最具发展潜力的职业”，吸引了无数像小编这样的热血青年，在迈进大数据行业之前，先来了解一下数据分析师工资收入多少？在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。国内拉勾网上，我们通过爬虫采集数据进行分析发现，全国有29个城市的企业有数据分析师的岗位的人才需求，其中将近一半需求产生在北京市，需求量全国第一。排在前5的分别是：北京、上海、深圳、杭州、广州。数据分析这一职业大量集中在北上广深四大一线城市，以及杭州这个互联网和电子商务企业的聚集地。通过以上数据可以得出一个结论：数据分析师这高精尖职位，有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州，期待往这个方向发展的同学还是要到这些城市去多多尝试。当然，从另一个方面说，这些城市也都集中了大量的各行业人才，竞争压力想必也是很大的。任何行业都是看经验的，经验是王道，数据分析师也不例外，按工作经验统计，工作3年至5年薪资待遇普遍不会低于15K，拥有8年至10年经验的数据分析师平均薪资可以达25K 左右。怎么样是不是很心动？高薪职业就看你敢不敢来挑战喽！数据分析师薪资这么高，工作是不是很累呢？关于数据分析师工作累不累，CPDA师兄有话说成为一名合格的数据分析师，不是那么简单的，数据分析师这个职业很肯定说是前途无量，然而，这也说明这并不是一个容易上手的工作，就业门槛是不低的。数据分析师需要储备大

软件工程师面试题含答案.doc

一、你对MVC的理解，MVC有什么优缺点？结合Struts，说明在一个Web应用如何去使用？答： MVC设计模式（应用观察者模式的框架模式） M: Model(Business process layer)，模型，操作数据的业务处理层,并独立于表现层(Independent of presentation)。 V: View(Presentation layer)，视图，通过客户端数据类型显示数据,并回显模型层的执行结果。C: Controller(Control layer)，控制器，也就是视图层和模型层桥梁，控制数据的流向，接受视图层发出的事件，并重绘视图 MVC框架的一种实现模型模型二(Servlet-centric)： JSP+Servlet+JavaBean，以控制为核心，JSP只负责显示和收集数据，Sevlet，连接视图和模型，将视图层数据，发送给模型层，JavaBean，分为业务类和数据实体，业务类处理业务数据，数据实体，承载数据，基本上大多数的项目都是使用这种MVC的实现模式。 StrutsMVC框架(Web application frameworks) Struts是使用MVC的实现模式二来实现的，也就是以控制器为核心。 Struts提供了一些组件使用MVC开发应用程序： Model：Struts没有提供model类。这个商业逻辑必须由Web应用程序的开发者以JavaBean 或EJB的形式提供 View：Struts提供了action form创建form bean, 用于在controller和view间传输数据。此外，Struts提供了自定义JSP标签库，辅助开发者用JSP创建交互式的以表单为基础的应用程序，应用程序资源文件保留了一些文本常量和错误消息，可转变为其它语言，可用于JSP中。 Controller：Struts提供了一个核心的控制器ActionServlet，通过这个核心的控制器来调用其他用户注册了的自定义的控制器Action，自定义Action需要符合Struts的自定义Action规范，还需要在struts-config.xml的特定配置文件中进行配置，接收JSP输入字段形成Action form，然后调用一个Action控制器。Action控制器中提供了model的逻辑接口。二、什么是WebService？答： WebService是一个SOA（面向服务的编程）的架构，它是不依赖于语言，不依赖于平台，可以实现不同的语言间的相互调用，通过Internet进行基于Http协议的网络应用间的交互。 WebService实现不同语言间的调用，是依托于一个标准，webservice是需要遵守WSDL

大数据分析培训_数据分析师挣多少钱_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/7449891.html, 大数据分析培训_数据分析师挣多少钱_光环大数据培训光环大数据作为国内知名的数据分析培训的机构，聘请专业讲师面对面授课，与时俱进及时更新课程体系，为保障学员就业与多家单位进行合作，保障学员就业。光环大数据所有项目都由阿里云真实项目数据，光环大数据成为阿里云授权认证中心，毕业通过相关考试就可以获得阿里云的证书。从去年7月份开始学习 Udacity 的“数据分析师”纳米学位课程，到现在也算学了不少内容，接下来打算慢慢开始找工作了。既然想要从事数据分析师这个岗位，那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息，这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。本次项目即是要利用爬虫爬取拉勾网上数据分析这一岗位的信息，然后进行一些探索和分析，以数据分析来了解‘数据分析’。数据来源本项目所使用的数据集全部来自拉勾网，是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。集搜客是一款简洁易用且功能强大的网络爬虫产品，通过鼠标点选和简单的命令操作即可实现爬虫的定制和运行，这里也推荐一下。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源，主要是因为相对于其他招聘网站，拉钩网上的岗位信息非常完整、整洁，极少存在信息的缺漏。并且几乎所有展现出来的信息都是非常规范化的，极大的减少了前期数据清理和数据整理的工作量。（笔者毕竟是工作之余完成，时间有限，能省则省）本次爬取信息的时候，主要获得了以下信息：内容字段岗位名称title月薪month_salary公司名称company所属行业industry公司规模scale融资阶段phase投资人investors所在城市city经验要求experience学历要求qualification全职/兼职full_or_parttime职位描述及任职要求description

学习大数据开发可以从事的工作

学习大数据开发可以从事的工作大数据是近年来火热话题，发展迅猛，已逐步从概念走向落地，市场上对大数据人才的需求量也日益剧增，但大数据人才紧缺，很多IT技术人员想转行从事大数据开发，但对学成之后的具体职业和工作不明确，以下是大数据相关职位介绍： 1. 大数据系统架构师工作职能：大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。 2.大数据系统分析师工作职能：面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。 3.hadoop开发工程师工作职能：解决大数据存储问题。技能：hadoop、hbase、hive、cassandra、jvm、java、linux等。 4.数据分析师工作职能：在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，依据数据做出行业研究、评估和预测，并实现数据的商业意义。技能：SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜、Access、matalab、mathmatics、编程语言等。 5.数据挖掘工程师

工作职能：基于大数据平台的数据建模、数据处理、数据分析以及数据挖掘等工作。技能：线性代数、高等代数、凸优化、概率论、Python、Java、C、 C++、MapReduce、Hadoop、Hyp、Spark等。 6.大数据可视化工程师工作职责：依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案；依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术；依据方案和技术选型制作可视化样例；配合视觉设计人员完善可视化样例；配合前端开发人员将样例组件化。技能：BDP、HighCHarts、Tableau、ArcGIS、Echarts、Python、R、JavaScript、HTML、SVG、CSS、Processing、D3.js等。以上是大数据相关职业岗位，按照职业发展路线来分，还可分为大数据初级工程师、大数据中级工程师、大数据高级工程师、大数据架构师以及大数据首席技术官等！

Java系统架构师【面试题】

Java系统分析/架构师面试题【专业知识相关】 1、谈谈对OOP、IOC、AOP的设计理念的理解； 2、谈谈对主流的J2EE框架（Spring、Struts、Ibatis、Hibernate等）；这些框架的局限性在哪儿？在何种情况下会不适合用这些框架？ 3、关于J2EE方面开发方面，说出前、后端的设计模型；（提示：比如前端的MVC框架，Axis，Ext，JQuery，Flex等，后端的Ejb，Spring，IOC，AOP，JMS，JNDI，RMI，以及负载均衡等） 4、什么是SOA，ROA？谈谈两种技术的原理及适用场景； 5、说说JVM原理，内存泄露与溢出的区别，何时产生内存泄露？ 6、谈谈JAVA通信方面相关知识，以及大项目之间通信方案；【软件架构、服务器、中间件相关】 7、谈谈架构师的职责有哪些？ 8、软件设计领域，有哪些设计模式，你常用的几种设计模式；各个设计模式有哪些优缺点，适应哪些场景； 9、谈谈你日常用的几种WEB服务器、中间件的相关特性及优缺点； 10、如果要设计一个搜索引擎，像Google那样只有两个页面，要求性能最大化，Web方面应该如何设计？（不需要考虑搜索的逻辑） 11、企业级应用有哪些特殊要求？在何种情况下我们不需要考虑这些要求？ 12、谈谈你现在做技术最大的困惑是什么？ 13、描述一个你感觉最成功的一次架构案例? 14、怎么做到系统整合? （提示：A、通过代码的整合方式，使用相同的数据库。B、通过SSO方式，可以是异构数据库.） 15、浅谈一下负载均衡的原理? 16、怎么处理权限分配?有几种权限分配模型?（提示：目前流行的三种： A、自主型访问控制； B、强制型访问控制； C、基于角色的访问控制RBAC）【数据库方面】

薪酬报告系列-2020全国地区高级数据分析师岗位薪酬调查报告

2020 全国地区高级数据分析师岗位薪酬调查报告

一、调研概述 1.1 薪酬调研简介本次薪酬调研由薪酬网全程控制，调查的企业覆盖多个行业、多种企业性质，调查项目涉及工资、补贴、奖金、福利等薪酬项目及企业劳动制度，反映了企业员工的薪酬现状，以及行业未来的薪酬发展方向。本次薪酬调研，薪酬网制定了周密的调查方案，凭借薪酬网便捷高效的在线调研系统，丰富的调查经验与专业的顾问团队；依托网站深厚的数据来源、庞大的客户群体，为企业提供高价值的人力资源深度研究报告。快速简便的查询方法，适合各种专业程度的人力资源从业者。调查流程收集数据报告发布数据分析 1.2 数据有效时间及有效样本企业薪酬提交的人力资源数据起止时限为一个完整财务年度数据。本次调研数据起止时限为：2019 年 01 月 01 日至 2019 年 12 月 31 日本次岗位薪酬调研薪酬口径：总现金收入薪酬网

涉及行业︱ Industry 信息技术和互联网(计算机软硬件，通讯) IT, Telecom and Software 电子技术Electrical/Electronic Engineering 金融（银行，风险基金） Finance (Banking, Venture Capital) 贸易Trading 快速消费品（食品，饮料，化妆品） Fast Moving Consumer Goods 耐用消费品（服装，纺织，家具，家电，工艺品） Durable Consumer Goods 咨询业 Consulting 生物/制药/保健/医药 Biomedical/Pharmaceutical/Healthcare 建筑/设计/装潢 Construction/Design/Decoration 酒店/餐饮 Hotel and catering 广告业 Advertising 加工/制造（工业自动化，设备，零部件） Manufacturing 化工/能源 Chemical Engineering/Energy 交通/运输/物流 Transportation/Logistic/Distribution 批发和零售 Wholesale & Retail 房地产及中介 Real Estate & Agency 服务业 Service 薪酬网

PHP架构师面试题目和答案

一、MySQL相关知识 1、请列举mysql优化方式选取最适用的字段属性、事务、锁定表、使用外键、使用索引、优化的查询语句使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries) 使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表 2、请列举分库分表的常用方法有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢 "; echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid%100={$i}
"; } ?> 3、 Mysql+如何做双机热备和负载均衡 1.主服务器授权 2.数据复制 3.配置主服务器 4.重启master 5.配置slave 6.重启slave 7.查看master的状态与设置的是否一致 8.查看slave 4、数据表类型有哪些 MyISAM、InnoDB、HEAP、BOB,ARCHIVE,CSV等 MyISAM：成熟、稳定、易于管理，快速读取。一些功能不支持（事务等），表级锁。InnoDB：支持事务、外键等特性、数据行锁定。空间占用大，不支持全文索引等。 5、防sql注入的方法? mysql_escape_string(strip_tags($arr["$val"]));

6、mysql把一个大表拆分多个表后,如何解决跨表查询效率问题 [php]view plaincopy 1./** 2.* 函数名称：post_check() 3.* 函数作用：对提交的编辑内容进行处理 4.* 参数：$post: 要提交的内容 5.* 返回值：$post: 返回过滤后的内容 6.*/ 7.function post_check($post){ 8.if(!get_magic_quotes_gpc()){// 判断magic_quotes_gpc是否为打开 9.$post = addslashes($post);// 进行magic_quotes_gpc没有打开的情况对提交数据的过滤 10.} 11.$post = str_replace("_","\_", $post);// 把'_'过滤掉 12.$post = str_replace("%","\%", $post);// 把'%'过滤掉 13.$post = nl2br($post);// 回车转换 14.$post = htmlspecialchars($post);// html标记转换 15.return $post; 16.} 7、索引应用 7.1什么情况下考虑索引 7.2什么情况不适合索引 7.3一个语句是否用到索引如何判断