程序员面试“胜经”_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据最关键技术_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据最关键技术_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金大数据最关键技术1、A* 搜刮算法——图形搜刮算法，从给定出发点到给定起点盘算出门路。
此中应用了一种启发式的预算，为每一个节点预算经由进程该节点的最好门路，并以之为各个所在排定顺序。
算法以获得的顺序拜访这些节点。
是以，A*搜刮算法是最好优先搜刮的典范。
2、集束搜刮(别名定向搜刮，Beam Search)——最好优先搜刮算法的优化。
应用启发式函数评价它反省的每一个节点的才能。
不外，集束搜刮只能在每一个深度中发明最前面的m个最相符前提的节点，m是牢固数字——集束的宽度。
3、二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法，每一个步调去掉一半不相符请求的数据。
4、分支界定算法(Branch and Bound)——在多种最优化成绩中探求特定最优化办理方案的算法，分外是针对团圆、组合的最优化。
5、Buchberger算法——一种数学算法，可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性体系中高斯消元法的泛化。
6、数据紧缩——采用特定编码方案，应用更少的字节数(或是其余信息承载单位)对信息编码的进程，又叫起源编码。
7、Diffie-Hellman密钥互换算法——一种加密协定，容许两边在事前不了解对方的环境下，在不安全的通信信道中，配合树立同享密钥。
该密钥今后可与一个对称暗码一路，加密后续通信。
8、Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图，盘算此中的繁多路点最短算法。
9、团圆微分算法(Discrete differentiation)。
10、动态规划算法(Dynamic Programming)——展现相互笼罩的子成绩和最优子架构算法11、欧几里得算法(Euclidean algorithm)——盘算两个整数的最大公约数。
最古老的算法之一，出如今公元前300前欧几里得的《几何原本》。
12、希冀-最大算法(Expectation-maximization algorithm，别名EM-Training)——在统计盘算中，希冀-最大算法在几率模子中探求可以或许性最大的参数预算值，此中模子依赖于未发明的潜伏变量。
光环大数据带你了解大数据_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
光环大数据带你了解大数据_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金1. 大数据是新年代的新玩意现实上，数据剖析一点也不新。
早从数百年前的启蒙年代，专家们便已开端遵从科学方法，一步步拆解事物构成背面的因素。
科学家先调查，获得并剖析数据，概括出假说，然后再通过不断实证，逐步构成规律。
因而我们说的大数据，充其量仅仅科学方法的使用。
跟过去的科学家对比，现代大数据更多仰赖机器去做调查与获得数据的作业，以求更全部、更即时的材料搜集。
但后续的推论、概括作业，仍是需求人为的判别。
2. 100TB 以上才叫大数据数据的巨细，现实上没有清晰的界限。
更主要的，数据的巨细，不一定有意义。
数据大，也不代表一定能做出準确的猜测。
假定你拥有地球70亿人员的名字、性别、生日、身高、体重、肤色、视力，以及他们的上网做法等各种数据，假如标题是要猜测他们下一年的收入散布，这个巨大的材料库，恐怕仍是无法帮上你啥。
所以数据在精不在多，要点是要达成的任务，不是贮存的数量。
3. 数据十分客观搜集数据的软硬件，是人为规划的，因而不也许做到肯定的客观。
手机停留在某个画面，就代表你在赏识这个内容吗?很难说，或许你仅仅在跟旁边的兄弟聊天。
对某个发文点赞，就代表你诚心喜爱这则资讯吗?也很难说，说不定仅仅喜爱发文的人，或是手滑不小心按到。
实在国际，永久有测禁绝的环节，因而规划数据搜集软件的人，很难肯定客观的去记录使用者做法，所以发生出来的数据，也很难是彻底客观的。
关于大数据，你该有的认知是它有适当、相对的客观性，但不也许肯定准确。
4. 数据能够通知你不知道的内情就像字面闪现的，数据只能通知你不知道的数据。
但它终究代表啥样的内情，有必要要靠概括者自行去解读。
举例来说，剖析你的App 使用者材料后，发现21-30 岁女人族群占比最大，这也许代表着你的App 对这种人最有吸引力，但也也许代表最初推行团队在发广告时，对比对于这么的族群。
终究现实是啥?通常需求更进一步的归纳对比、试验剖析，才干逼近。
大数据面试题汇总_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据面试题汇总_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金MR提交时是否有失败，失败了怎么办出现错误主要有以下三种：1、Task任务2、JobTracker失败3、TaskTracker失败Task任务1、当map或者reduce子任务中的代码抛出异常，JVM进程会在退出之前向服务tasktracker进程发送错误报告，tasktracker会将此（任务尝试）taskattempt标记为failed状态，释放一个槽以便运行另外一个任务。
2、对于流任务，如果流进程以非零退出运行，则会标记为failed。
3、子JVM突然退出（JVM错误），这时tasktracker会注意到进程己经退出，标记为failed。
4、tasktracker将子任务标记为失败后会将自身计数器减一，以便向jobtracker申请新的任务，也是通过心跳告知jobtracker本地的一个任务尝试失败。
5、jobtracker接到任务失败的通知后，会将其重新加入到调度队列重新分配给其他的tasktracker执行（避免将失败的任务分配给执行失败的tasktracker)，但是这个尝试也是有次数限制的，默认情况卜任务尝试4次后仍然没有完成，就不会再重试（jobtracker会将其标记为killed)，此时整个作业就执行失败了。
TaskTracker失败1、tasktracker一旦失败，就会停止向jobtracker发送心跳。
2、同时jobtracker从任务池中将此tasktracker删除，tasktracker上运行的任务将会被移送到其他tasktracker节点上去运行。
3、如果每个tasktracker上面的任务失败次数远远高于其他节点，jobtracker就把该tasktracker放入到黑名单中。
4、如果成功完成的map任务，tasktracker节点已经失效了，那么reduce 任务也无法访问到存储在tasktracker本地文件系统上的中间结果，需要在其他tasktracker节点重新被执行。
大数据的统计新思维_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据的统计新思维_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金有人认为，大数据是一场新的革命，将横扫一切领域，重构世界。
深圳光环大数据data培训(光环大数据)专家跟大家分享大数据的统计新思维。
希望能对你有帮助！不少国家已将大数据作为国家发展战略，而商业领域更是将其视为下一个投资的宝库。
毫无疑问，大数据时代已经来临，它正在悄悄地改变着人们的行为与思维，难以阻挡，无法抗拒。
在计算机科学、电子商务等领域已率先在大数据技术开发与应用方面做出不俗成就的时候，以数据为研究对象的统计学该如何应对? 无动于衷还是盲目追从? 正确的态度应该是理性对待、积极跟进、改变思维、谋求发展。
一、对大数据的初步认识到底什么是大数据，不同的学科领域、不同行业的从业人员肯定会有不同的理解。
与传统意义上的数据相比，大数据的“大”与“数据”都有了新的含义，绝不仅仅是体量的问题，更重要的是数据的内涵问题。
或许，“大”与“数据”根本就不能分开，只有把“大数据”当作一个整体概念来理解才有意义。
那么从统计学的角度，我们该如何来理解大数据?笔者认为大数据不是基于人工设计、借助传统方法而获得的有限、固定、不连续、不可扩充的结构型数据，而是基于现代信息技术与工具可以自动记录、储存和连续扩充的、大大超出传统统计记录与储存能力的一切类型的数据。
有人用 4V( Volume，Variety、Velocity 和Value) 来形容大数据的特征，最根本之处就是数字化基础上的数据化。
通俗地说，大数据就是一切可记录信号的集合。
如果说，传统统计研究的数据是有意收集的结构化的样本数据，那么现在我们面对的数据则是一切可以记录和存储、源源不断扩充、超大容量的各种类型的数据。
样本数据与大数据的这种区别，具有什么样的统计学意义? 我们知道，样本数据是按照特定研究目的、依据抽样方案获得的格式化的数据，不仅数据量有限，而且如果过程偏离方案，数据就不能满足要求。
基于样本数据所进行的分析，其空间十分有限———通常无法满足多层次、多角度的需要，若遇到抽样方案事先未曾考虑到的问题，数据的不可扩充性缺点就暴露无疑。
大数据工程师10大面试成功技巧_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据工程师10大面试成功技巧_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金有很多才华横溢的大数据工程师，技术上是绝对没有问题的，但面试的时候智商总是不在线，爱掉链子，或许是因为大多数时间都用来研究技术开发，而忽略了学习面试技巧的重要性，这非常可惜。
有效的面试技巧能让你成功找到工作，即使你对那个领域并不是非常熟悉。
接下来光环大数据小编为大家总结10大面试技巧，全都是干货哦!拿走不谢~1.给自己写一份非常专业的简历小编的建议是，如果你想增加自己的入选机会，最好是花点钱制作一份专业的简历。
相较于你将来会得到的巨大收益，这只是一个小小的投资。
2.研究面试官某面试官曾说过一件事：当我联系大数据工程师来面试的时候，会事先给他们发电子邮件并附上我的名字和博客地址。
但是，当面试的时候，面试者仍然对我一无所知。
相反，有时在面试时我也碰到过这类开发人员，甚至能对我以前写的一篇博客或者做的教学视频上面的内容侃侃而谈。
你说面试官会录用哪个应聘者?3.积极洋溢的回答问题照本宣科平淡无奇地回答问题，在技术上也许是正确的，但是你更应该借此机会好好展示自己的激情，这才是一个开发人员能带给团队的最大正能量。
你可以就面试官发问的主题阐述一下，然后和面试官更深入地聊一聊，增加面试官对你的印象和好感。
4.学会解决算法问题这是每个开发人员必须具备的重要技能。
在很多面试中，都会有这样的问题，要求你在白板或者电脑上解决编程问题，但是很多大数据工程师，即使是那些非常优秀的大数据工程师，都会一下子大脑一片空白，完全理不出思路来。
如果你能花时间学会如何解决这种类型的面试问题，那么下次再碰到这种场景，就不会这么紧张了。
5.获得内部推荐知道找工作最简单的方法是什么吗?那就是获得内部推荐。
这不但可以增加面试机会，还能提升40%的录用几率。
怎么获得内部推荐呢?教你一个简单的方法，找到一位你感兴趣的工作主管，然后开始关注他的博客，接着在他的博客中留言、发表建议，并且表现出对他的工作和公司非常感兴趣的想法。
程序员如何告别倦怠_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
程序员如何告别倦怠_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金程序员在编程的时候因为心力交瘁，从而失去工作热情的现象并不罕见。
这已经是IT行业一个普遍现象。
所以光环大数据深圳大数据培训(光环大数据)专家想要更深入地探索这个问题，帮助大家解决甚至预防它。
倦怠发生的原因：程序员比其他领域的专业人士更容易产生职业倦怠。
至于为什么会出现这种情况，光环大数据深圳大数据培训(光环大数据)专家认为有四个主要原因。
第一个是生理原因。
每天坐在办公桌前，面对着电脑，是不健康的，会让人更加无精打采、昏昏欲睡。
嗜睡还可能导致其他不良的生活习惯，如吃零食，抽烟，熬夜等。
然后最终导致郁结于心，产生倦怠感。
第二个原因是，编程是认知高度密集并且压力非常大的工作，会导致心理疲劳和损伤。
第三，有可能你现在已经精疲力竭了，因为正在做的工作耗尽了你的力量，并且收获甚微。
对此，唯一的解决办法是离开一段时间，好好反省下——如果不考虑钱的因素，你希望做什么样的工作。
第四个原因：“职业倦怠是由反复做大量牺牲，或努力完成高风险问题最后却以失败告终而导致的。
这是伏隔核(nucleus accumbens)负面预测落差的结果。
你的大脑需要理智地应对失败。
预防或甚至消除倦怠的技术手段：先从基本的开始吃好。
不要以为做个素食主义者就万事大吉了。
试着逐渐用白开水代替苏打，低糖饮食，多吃蔬菜，不要吃得过饱。
还有最重要的是要持续下去。
睡好。
这包括良好的睡眠质量和充足的睡眠时间。
更好的睡眠环境，能够让我们一觉醒来倍感清爽。
不要劳累过度。
已经有很多证据表明，生产效率，即输出，会在经过4个小时聚精会神的工作之后，急剧降低。
像程序员这类认知高度密集的职业，要想长期保持高效，那是不可能的。
番茄工作法。
这对于既要保持生产力，又要获得一些必要休息的程序员，是一个既简单又有效的方法。
番茄工作法，即集中精神工作25分钟，然后休息5分钟，然后循环。
如果在每次的工作时间都有一个特定目标，效果会更好。
Python程序员面试技巧_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
Python程序员面试技巧_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金跟大家分享一下Python程序员面试技巧，希望能给学Python的小伙伴提供一些帮助。
感觉Python面试最主要的两点：1.项目经验。
2.项目经验和招聘职位相符，这是最主要的，其他的都是锦上添花。
自我介绍这是一道送分题，万年不变的第一个问题。
不过有些小伙伴可能没有太在意，其实这个问题已经在面试官心中决定了你的去留意向。
自我介绍的主要结构：个人基本信息 + 基本技术构成 + 项目经验(具体项目以及在项目中的负责部分)+ 自我评价，其中的原则就是紧紧围绕招聘岗位的需求做介绍。
在此之前要做好准备工作，看看招聘方具体需要什么方向的研发工程师。
目前针对Python，拉勾上的招聘多为自动化测试平台的设计与开发、数据的挖掘与清洗。
单纯的Python 开发好像还没有，所以Python方向的同学注意，多和运维以及自动化方面靠拢。
二段式询问在面试的过程当中，在面试官提出问题的时候，往往会就问题本身引申出较深层次的问题。
比如：你使用过with语句吗?我的回答是：with语句经常适用于对资源进行访问的场合，确保在访问的过程中不管是否发生异常都会指执行必要的清理操作，比如文件的自动关闭以及线程中锁的自动获取与释放。
面试官紧接着问，那你知道为什么with语句能够使文件正确关闭，一下子把我问闷了，只能依稀记得with语句会开辟出一块独立环境来执行文件的访问，类似沙盒机制。
面试官对这个答案不置可否，算是勉强通过了。
所以知其然更要知其所以然。
在平时的学**中，多问一个为什么，面试的时候就不会太被动。
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，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
讲师团及时掌握时代的技术，将时新的技能融入教学中，让学生所学知识顺应时代所需。
你够资格叫自己程序员吗_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
你够资格叫自己程序员吗_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金如果有我可以添加到每个工程教育的一门课程，它不涉及编译器或门或时间复杂度。
这将是您工业101的现实，因为我们不教他们和许多不必要的痛苦和折磨这个结果。
这后立志要为你作为一个年轻的工程师的职业生涯中的自我介绍。
填写在您的教育差距，就如何在“现实世界”的实际工作中，我们的目标是让你快乐。
我花了大约十年，很多的痛苦找出一些，从开始“相当明亮的低自信的工程师和零业务的实用知识。
”我不相信权威指南，但希望它会提供你的大学生涯中心是不会告诉你的价值。
90%的编程工作是在创建在线商业软件：经济学101：什么价格(包括你)是它的供应和需求的功能。
让我们先谈谈对需求方。
大多数软件不是公开出售，在互联网上公布，或从App Store下载。
大多数软件公司在枯燥的一次性应用，下girding可以想象，全球经济的每一个方面。
跟踪开支，优化了运输成本，协助会计部门在编制推算，它有助于设计新部件，它的价格保险的政策，它标志欺诈部门人工审查的订单，等等软件解决业务问题。
软件尽管解决业务问题的灵魂crushingly枯燥和最低限度的技术复杂性。
例如，考虑内部差旅费报告表。
跨越2000名员工的公司，这可能会节省每年5000小时的人工(满载一个小时50元，平均成本)与处理纸张的开支，每年25万美元的储蓄。
它并不重要，以该公司报告的形式，是世界上最简单的CRUD应用程序，它仅事项，它可以节省公司成本，或产生的额外收入。
有实际使用的客户，它描述了几乎所有的东西，你可能认为当你觉得软件的软件公司创建。
这是不太可能，你将在一个工作，除非你对这种情况的工作。
即使你的实际工作之一，许多程序员有没有面向客户的软件，无论是。
聘请工程师们创造商业价值，而不是程序的事情：企业做的事情不合理和政治的原因，所有的时间(见下文)，但他们在主要的衔接上做的事情，增加收入或降低成本。
在运行良好的企业状态一般是颁发给谁成功地做这些事情的信贷。
信息大爆炸后的大数据残局_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
信息大爆炸后的大数据残局_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金跟着云计算在2008年前后的鼓起，DevOps开发者文化盛行一时，加上近年来企业加速向互联网转型，构成开发者文件激增。
云计算又促使了商业形式的宏大变革，大量的公司并购、合并、裁员和创业公司的鼓起，招致职员流动加剧、“遗留”数据暴涨。
别的，跟着智能手机的鼓起，视频与图象文件的爆发，也成为企业的沉重累赘。
一份由信息管理办理筹划商VeritasTechnologies日前发布的公益性申报《数据基因指数》（DataGenomics Index）称，开发者文件是以后环球企业数据环境中数量最多的文件范例，占全体文件总量的20.13%及存储总量的9.17%。
该申报还指出，当员工职位变更或离职后，其遗留的文件往往成为伶仃数据，不仅构成安全隐患并且长期耗费企业存储本钱。
开发者文件、未知文件（包括伶仃数据）和图象文件曾经成为企业转型的数据开局主体。
《数据基因指数》称，曩昔三年中有41%的企业数据从未被改动过。
如今，企业愈来愈“养不起”数据了。
企业转型的渺茫与失控以后企业IT根基架构发生了重大转变，这类转变曾经深入到企业的日常运营中。
特别在海内大力发展互联网+、企业着重向互联网转型，互联网技巧全面渗透到了传统企业IT中，“软件界说”的概念铺天盖地，“这让大多数企业对IT全体环境觉得既高兴又渺茫”。
Veritas公司大中华区技巧支持部高级总监李刚分享了这两年接触海内企业的环境：“企业不懂得若何实现软件界说，不清楚若何在IT规划中构建混杂云形式，不明白要怎样应用知识贮备和技能贮备来应答挑衅，也不知道什么样的合作伙伴可以或许赞助企业发展。
”这些问题如今都尖锐地摆在CIO和IT主管面前，让企业觉得渺茫。
而企业觉得高兴的原因在于，他们又看到了IT驱动营业成功的案例。
“这类高兴与渺茫，使企业发生了有力感和失控感。
”一方面，企业正在经历行业转型，另外一方面又有力把握企业IT的发展方向。
先了解这些常见大数据工程师面试题_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
先了解这些常见大数据工程师面试题_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金招聘高峰期已经到来，面试者也越来越紧张，都希望有高人指点一二，倘若有面试题能提示一下，那面试能拿到offer的机会便大的多，下面就是一些常见的大数据面试题，希望能帮助你们一二:在说整体之前，我们先了解下大数据，曾经哈佛大学社会学教授加里·金(崇拜/崇拜)说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。
”百度百科也说过大数据对现在社会的影响是这样概述的：随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。
大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
看到这，你是不是觉得大数据真的很神奇也很厉害，也许你肯定会想大数据肯定很难，但不要被这些吓到了：咱们接下来说说一些大数据面试常见的面试题：1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。
2、在处理大数据过程中，如何保证得到期望值?3、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库?4、点击流数据应该是实时处理?为什么?哪部分应该实时处理?5、你最喜欢的编程语言是什么?为什么?6、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据?这是否真的有必要做这样的转换?把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好?7、如何判别mapreduce过程有好的负载均衡?什么是负载均衡?8、Spark和Hive的区别，以及Spark和Hive的数据倾斜调优问题?9、Hive和Hbase的区别?10、MapReduce的思想，以及MapReduce调优问题?11、你所了解的开源网站?12、有两个集群，每个集群有3个节点，使用hive分析相同的数据，sql 语句完全一样，一个集群的分析结果比另外一个慢的多，给出造成这种现象的可能原因?13、Hbase的优化?14、集群的版本，以及集群的瓶颈问题?15、CRM项目，怎么跟Spark结合?16、如何创建一个关键字分类?17、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP?18、Hadoop和Spark处理数据时，出现内存溢出的处理方法?19、有一个1G大小的一个文件，里面每一是一个词，词的大小不超过16字节，内存大小限制大小1M，返回频率最高的50个词。
图数据分析_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
图数据分析_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金现在，相信很多人对“大数据”、“大数据分析”等词耳熟能详了，但是你听过图数据分析吗?2017年末，飞马网邀请业内知名专家高彦杰来为大家在线直播讲解“图数据分析”及“图数据分析技术”，带你深入了解数据分析中的另一方面——图数据分析。
高彦杰，微软研发工程师，多年大数据处理系统与数据分析经验。
开源技术爱好者。
曾著有：《Spark大数据处理技术》，《Spark大数据分析实战》。
在讲图数据分析之前，高老师先给我们讲了一个概念：图计算。
他告诉我们，图计算，是挖掘人、物和实体之间潜在不易察觉的行为和联系。
而这些联系很难用传统数据库来表示，因此需要用图数据分析来表示。
高老师说，对于网络科学而言，世间万物都可以抽象成点，而事物之间的关系都可以抽象成边，而点和边是不局限于人的。
比如我们在做复杂的计算机网络分析的时候，点就是服务器，而边有可能是互相发的流量包，也有可能是物理上的局域网等，因此点和边是非常宽泛的。
为什么要用到图数据分析传统数据库是个二维表，而人与人的关系数据是个定长的关系，同时在查询与朋友、或朋友的朋友的关系网时，需要做不断地访问，而传统数据库里存在两个问题：第一，数据是定长的，很难适应这种变化;第二，在做便利分析的时候需要做大量的连接操作，是不太适合的。
所以才会衍生出新的数据处理范式。
在了解了为什么要用到图数据分析后，高老师又给我们介绍了当前图数据分析的主要类型及应用行业。
图数据类型及应用行业示例1、流量网络。
帮助预测检测路网中的事件，也可以帮助检测网络安全。
2、生物信息计算。
如对蛋白质分析做抽象，对一些疾病做预测等。
3、社交网络。
这是我们最熟悉的方面，如微博/微信，里面有人与人之间关的关系、朋友关系。
通过图数据分析，可以根据人与人之间的关系以及人自身的信息来做广告推销，挖掘用户，进而来产生价值;另外也可以根据人与人间的金钱流动来做一些数据建模，做金融反欺诈分析等。
面试时如何让别人对你印象深刻_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
面试时如何让别人对你印象深刻_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金光环大数据data培训(光环大数据)专家就跟大家讲讲这面试的奥妙，让你在面试的时候别人对你印象深刻。
第一分钟，基础介绍：我是谁这一分钟主要包括：姓名、学历、工作、家乡、优缺点、爱好、家庭情况等。
视不同场合，选择性介绍。
01、姓名。
一般中规中矩比较好，但某些耍个性的场合也可以“秀”一下，让姓名好记好听。
02、学历。
主要说学历和学校，但最先说出最有吸引力的部分，如果是名校就先说学校，如果是高学历就先说学历，宗旨是要引起关注。
因为只有足够的关注度才能提高自我介绍的成功度。
如果学校和学历都一般，但品学兼优，也可重点讲成绩。
注意，语言要简结，讲重点！03、工作。
视场合而定，如果需要介绍，就说明单位及职务；如果不需要，或者属于保密单位，则不必介绍。
04、家乡。
主要突出家乡的“美”，具体说出是美景，美食，还是美人（即人的性格特色，正所谓一方水土养一方人）。
05、优缺点。
多说优点少说缺点，但缺点不可不说，有缺点的人才是真实的。
但要注意场合，缺点要有选择性地说，比如求职，那你的这个缺点必须不会影响到工作。
说缺点，点到为止即可。
06、兴趣爱好。
这是非常私人化的，有需要才谈，另外谈之前最好知道对方的爱好，如果你的爱好是对方反感的，就不要滔滔不绝地谈。
总之，兴趣爱好要投其所好。
07、家庭情况。
也属私人话题，如果需要，在介绍时要表明家庭对你重要性，且带着感情作家庭介绍，用亲情牌打动别人。
同时，要让对方觉得家庭是你的助力，而不是阻力。
但要适合而止，特别是你的家庭背景优于对方时，不可炫耀。
第二分钟，经历介绍：做成过什么>做过什么请记得成就比经历更重要！别人在乎的是你的结果。
01、经验≠经历。
经验是一种认识，并不一定是自己亲自做的。
自我介绍时，多说经历，少说经验。
真实的经历才更容易吸引对方，让对方关注你。
02、亮出最让你骄傲的成就。
不为炫耀，只为证明自己的能力，同时也是给自己自信！如果你的成就没有那么多含金量，那也可以亮自己的人格魅力，比如在最困难的时候，与公司不离不弃。
大数据分析工具_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据分析工具_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。
该数据集通常是万亿或EB的大小。
这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。
大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。
深圳光环大数据data培训(光环大数据)专家就跟大家说说大数据分析工具。
在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。
大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
1、HadoopHadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。
Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。
此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。
用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。
它主要有以下几个优点：⒈高可靠性。
Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
⒉高扩展性。
Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
⒊高效性。
Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
⒋高容错性。
Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。
选择大数据培训班_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
选择大数据培训班_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金正是无意中看到了光环大数据大数据高薪就业榜单。
同样是年轻人，为什么自己不能拿到这么高的薪资待遇?为什么自己不去学习大数据技术呢?于是我来到了光环大数据。
时光荏苒，岁月如梭，不知不觉我在光环大数据大数据分析培训已有四个月的时间了。
回想当初刚来到这里，陌生的环境，陌生的同学，更有摸不着思绪的大数据分析培训课程......一度让我感觉很慌，但是还好有光环大数据大数据分析培训讲师和同学们的陪伴，让我早已经适应过来。
来到大数据分析培训班的这四个月过得很充实，很快乐。
还记得刚开始来到这里的时候内心满是忐忑，不知道光环大数据的学习到底是什么样的，不知道来这里是不是真的能学到东西，也不知道到底能不能适应这里的生活。
现在四个月过去了，我的看法有了很大的改观。
首先，在光环大数据培训班确实学到了很多大数据的知识，成长了很多，也从一个IT小白，慢慢的找到了自己的学习方法，以及自己未来的职业规划。
大数据的讲师教的很用心，人也比较幽默，自己过得很充实。
而且在大数据分析培训的时候，老师担心我们不能融入这个集体，还举办了一些户外拓展活动寓教于乐，让我们学会团体协作，所以我们的学习积极性也变得分外高涨。
光环大数据教育的大数据课程，采用全程面授的授课方式：名师虽贵绝不省人工，面授虽繁必不减品质。
教研+讲师+项目实战+随堂笔记录制，全方位教学，确保学习质量。
以实战项目做指导，手把手纯面授，面对面现场教学。
同时论坛辅导，上课资料录制，方便学生课后复习。
在光环大数据大数据分析培训从一开始的Java语言基础，到后来的hadoop，再到现在的spark，一步步走来，收获很多。
希望所有付出过，努力过的人，都能收获自己更好的回报。
同时祝愿我们大数据分析培训的同学们找到好工作，也祝愿光环大数据越办越好!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，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
大数据分析师必备技能_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据分析师必备技能_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金大数据分析培训课程_大数据分析师必备技能。
光环大数据了解到，近年来大数据发展的如火如荼，数据分析现已广泛应用于各个领域，无论是国家政府部门、企事业单位还是个人，数据分析工作都是进行决策和作出决定之前的重要环节，其分析结果的质量高低直接决定决策的成败。
很多人看到大数据分析的就业前景，为了快速转入大数据分析高薪岗位，参加大数据分析培训课程成为他们快速转行的主要途径。
大数据分析培训课程_大数据分析师必备技能有哪些？光环大数据给大家整理如下：1、WEB前端实战开发HTML5应用、CSS核心布局JavaScript基础、进阶、应用 jQuery框架BootStrap框架京东电商网站、JS贪吃蛇项目2、数据库实战SQL核心概念和语法MySQL核心精讲、数据库安装DDL精讲、数据库函数、合并查询复合及子查询、DML/DCL精讲图书、ERP管理系统数据库开发3、Python数据分析 urllib.lib、requests库学习与应用CSS选择器与Xpath、多进程爬虫Scrapr分布式搭建、Feed输出Python微博数据爬取SSM框架可视化分析4、Echarts数据分析Echarts入门、基本图形组件Echarts进阶图形、高阶图形组件业务需求分析、开发图设计可视化图表、展现门户、综合开发旅游局投诉、某智慧城市分析项目5、D3大数据分析D3数组与Map、set与数据绑定D3比例尺与坐标轴、插值方法D3动画、拖拽和缩放、定时器JSON/CSV数据、SVG导出某地产、大数据可视化职位分析6、BI平台PowerBIBI图形组件、数据导入导出数据仓储、Hadoop版本Spark兼容、自动建模路径规划、大数据架构热度大数据分析、大盘大数据分析 7、SmartBI大数据分析数据源链接、编写数据集EmartBI与Echarts、过滤与排序分组与汇总、详细报告、资源权限功能权限与数据权限、移动APP 实时、共享单车大数据可视化分析8、SAPDesignStudio统计图部件、文本部件与图像部件容器部件与模板、脚本与控制器公共函数编程、平衡计分卡 GEO地图、日历部件零售电商、用户大数据可视化分析9、Tableau大数据分析Tableau基本认识、图形组件Tableau进阶、高级组件、显示板Tableau填充地图、自定义视图Tableau编辑数据源、过滤器操作某汽车、管理大数据可视化分析10、R语言大数据分析R语言环境开发设置、基本语法R语言数据类型与变量、函数编程运算符与条件决策、循环语句R语言处理各类数据、各类图形R语言高阶、各类态势分析 11、七大行业建模分析旅游行业、电商行业建模分析零售行业、汽车行业建模分析医疗行业、金融行业建模分析房地产行业建模分析综合项目建模分析12、可视化新增课程项目架构、API应用接口vue、git、webpackoracle简介及入门MYSQL项目实战linux、ETL工具大数据+时代，大数据培训，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，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
光环大数据培训告诉你你不得不晓得的几件事_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
光环大数据培训告诉你你不得不晓得的几件事_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金光环大数据的大数据培训班，只聘请精英讲师，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。
深圳大数据培训告诉你关于企业大数据，你不得不晓得的几件事，深圳大数据培训（光环大数据)专家就针对关于企业大数据，你不得不晓得的几件事这一问题做一个详细的分解。
希望能在工作中对你有所帮助！两年的时间，大数据像雨后的野草异样，顽强的长满了草原。
不论是互联网的、金融的、医疗的、汽车的，似乎不提大数据，就像是掉队了异样的。
近期笔者地点团队给某部位的研究院做了大数据的一个可行***计划，有些事，恰好与列位做一个分享。
大数据，望文生义，数据量分外大，依照界说来讲，便是数据量分外大，无奈用传统的手腕办理。
所谓传统的手腕，也便是业界内注明的IOE，即，高性能服务器+公用存储装备+数据库装备。
实在，大数据这个词固然是近年才火起来，然则大数据不停存在，不外是因为互联网、挪动互联网的飞速成长，招致近年的增长速度越来越快。
同时互联网的迅速成长，也使得外洋的Google、FaceBook，海内的BAT对数据停止深层次代价发掘，进一步增进其成长。
大数据在互联网内的成长迅猛，使得各个国家纷纷出手，美国发布当局公共大数据筹划以后，欧盟、中国等也均投入这一战斗当中。
在我国，当局的大数据公开筹划刚开始，各部委下属的研究院所，各大央企也都开始发声自己已经、正在、马上开展大数据项目。
可是，对付大数据项目，当局、企事业单位的信息化职员们，你们做好筹备了吗？下面从几个角度给大家提一些建议。
数据源是统统的基础实在，不论大数据、小数据，后果在于代价，出发点在于数据，假如没有适合的数据起源，或许数据起源还使用的传统的纸质文档治理，那么，大数据对你是没有代价的，你必要做的第一步是若何用信息化手腕，量化企业的数据。
直接在应用程序内回复消息_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
直接在应用程序内回复消息_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金概念设计师Sam Beckett发布了一则名为“iOS8互动通知中心”的视频，其中讲到了用户可以在应用程序内直接回复消息的人性化功能。
当你正在iPhone上全神贯注操作某一应用程序（比如某款游戏）时，如果看到屏幕上方传来一条信息通知，相信你一定很为难：因为如果要回复这条信息，就意味着要跳转到相关的信息程序，完成回复之后还要经过几个步骤才能继续先前的工作。
在最新的iOS8概念设计作品当中，这个令“效率人士”头痛的问题得到了完美解决。
根据Beckett的设想，iOS8将允许在应用程序内进行原生信息、聊天软件、电子邮件等多种渠道的信息互动。
不得不说，这一设想对明年的iOS升级具有一定的参考价值。
不过，在此之前也许我们可能已经在Cydia商店中找到可实现这一功能的插件，因为目前无论是iOS 6.1.3-6.1.5还是iOS 7.x都已经可以完美越狱。
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，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
讲师团及时掌握时代的技术，将时新的技能融入教学中，让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，指导学生较快的掌握技能知识，帮助莘莘学子实现就业梦想。
光环大数据启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。
光环大数据专注国内大数据和人工智能培训，将在人工智能和大数据领域深度合作。
未来三年，光环大数据将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的人才。
参加“AI智客计划”，享2000元助学金！【报名方式、详情咨询】光环大数据网站报名：手机报名链接：http:// /mobile/。
数据的神奇效果_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
数据的神奇效果_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金数据的神奇效果20世纪60年代，物理学家Eugene Wigner颁发了他的著作：数学在自然科学界的奇异后果。
它论述了形象的数学观点在上下文中的有效性，远远超过产生这些观点的上下文，其差距到了惊人的地步。
毕竟：谁能想到Riiemannn在20世纪研讨的非欧集合会是爱因斯坦重新思考万有引力的基础？谁又能想到，形象固体的旋转群的编纂几乎最终导致了物理学家成功地预测希格斯玻色子的存在？谷歌研讨者Alon Halevy， Peter Norving和Fernando Pereira于2009年以“数据的奇异后果”为题颁发的文章响应了这一观点。
文章展现其惊人的洞察力：只要有足够的数据，数学模子的斟酌选择不再重要—尤其是对他们所研讨的自动语言翻译来说，“比起很少的数据及其准确模子，简单模子和大批的数据更有胜算”。
假如咱们大胆假设这个观点可以延长（至少是部分延长）至自然语言处置以外，那末仅仅是数据挖掘这一项技巧都邑慢慢战胜范畴常识。
咱们相信这一预言已被证明：浩繁学术范畴，有效地处置数据的才能正在代替其余更经典的研讨形式。
假如不理解粒子相互作用实践，大型强子对撞机（LHC）产生的10Gb每秒的速度将一无用处，就像只有理解物理过程驱动空间爆炸的实践，大型天文望远镜（LSST）产生的每晚15TB的原图像数据才能帮助咱们理解宇宙学。
然而，LHC和LSST反映了越来越广泛的现象：科学研讨成果完整依附对大批数据的准确分析。
实际上，咱们发明，纵然数据量并不足够“大”，能够对它们处置、形象、挖掘和从数据中学习的研讨者也在慢慢促进科学进步。
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，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
讲师团及时掌握时代的技术，将时新的技能融入教学中，让学生所学知识顺应时代所需。
当大数据遭遇云计算_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
当大数据遭遇云计算_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金云计算为何能盛行呢?在互联网范畴使用体系的构建：客户集体是不确定的、体系规划不确定、体系出资不固定、事务使用有很明晰的并行切割特征、数据仓库体系的构建、数据仓库规划可估算、数据仓库的体系出资与事务剖析的价值和报答有关、商业智能使用归于全体使用、Saas形式构建数据仓库体系。
在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题，这傍边包括大数据办理，分布式进行文件体系。
如Hadoop、Mapreduce数据切割与拜访履行;一起SQL支撑，以Hive HADOOP 为代表的SQL界面支撑。
从体系需要来看，大数据的架构对体系提出了新的应战：1、集成度更高：这意味着一个规范机箱最大极限完结特定使命，华硕不久推出的一款高密度机架式服务器RS720，2U高度最大能选用支撑4个双路计算节点，完成单机8个英特尔5600系列处理器和高达总计768G内存资源。
2、装备更合理、速度更快：存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡规划，对于数据仓库拜访最优规划，比传统相似渠道高出一个数量级以上，这方面的经典事例是数据仓库头号厂商Teradata，其选用双路Xeon六核处理器的企业级数据仓库5650可轻松为数千名用户处理更杂乱、更很多的作业负载、继续负载以及批负载、操作性查询、简略报表和杂乱的剖析，一切功能均在同一个渠道上运行。
与上一代产品比较，动态企业级数据仓库5650的功能提高了43%，占地面积坚持不变，减少了能源消耗和空间需要。
3、全体能耗更低：平等计算使命，能耗最低。
4、体系愈加安稳牢靠：可以消除各种单点故障环节，一致一个部件、器材的质量和规范。
5、办理维护费用低：数据藏的惯例办理悉数集成。
6、可规划和预见的体系扩容、晋级路线图。
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，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
你想知道的大数据这里都有_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
你想知道的大数据这里都有_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金大数据是什么呢?很多人都会问，大数据就是对于数据的爆炸式增长对数据的存储和管理。
迄今为止，大数据已经是这个时代不可替代的高能产物，他对于现在发展型公司有一种很大的诱惑能力，他们可以借助大数据更快更高效的发展自己的公司，所以很多企业已经看准了这个IT 市场，正是大数据的强大能力，社我们IT行业即将进入大数据时代。
而作为企业之外的我们对进入名企又有很好的向往，而此时大数据的学习使我们进入名企不是梦。
而现在值得开的是大数据人才和企业的需求量供不应求，这也是企业选拔人才提高自己的机会，这也是我们进入理想企业的机会这样我们可以达成共同的理想，对于自己的理想而进行努力。
当然你会问大数据的薪资待遇怎么样的时候，那这个问题也是人们很关注的问题，对于薪资方面更加是你之前不可超越的，毕竟对于之前而言，新的科技不仅可以给自己带来客观的收入那更加是提高自己的一项特殊本领。
因为毕竟自己掌握了这样别人无法比拟的一样技能，这样你还觉得薪资不能令你满意吗?而你现在又在为纠结去哪里学习才能更高深的提高自己，那我告诉你我们光环大数据不论在任何条件下都会为学生进行无条件的学习服务，我们严谨的教学制度会让您重回高三时的那种既紧张枯燥又让人回味的战斗性岁月，您再次会感受那种倍感压力的重担，但是在那种压力过后那种突破自我的成就感，您在学习过程中我们回全成陪护指导顺利帮助您完成自己的学习任务。
你现在肯定会问都学什么，学的这些东西怎们才能和名企接轨我们要是没有确切的学习质量保证怎们敢称之为一流。
在学习中我们会提供最新的技术，以及项目实践中我们也是全程跟踪最新线上项目实践，这样在技术上就能很好的与企业接轨，我们的讲师更是大数据方面的顶尖人才拥有十余年项目方面经验，全部毫无保留的倾囊相授，此时的你是否可以放心的把自己交给我们?很开心能与您一起走进这段奇妙而又神秘的大数据之旅，我们也很有信心与您一起携手共进，让我们在大数据的海洋中继续前行，让我们共同营造一个美好的IT未来。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
程序员面试“胜经”_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
1.性格
现在，来谈我认为最重要的因素：性格。
如果一个人的性格好，他能把工作做好的可能性是最高的，性格好远比基础好、算法好要靠谱。
一个人如果技术上有缺陷，经验上有不足，但性格好，在团队中是很容易由其他人来补位的，他自己也很容易逐渐补起来;相反，如果一个人的性格不好，所有的技术优势经验优势都发挥不出来，甚至还会起到负作用，而且性格缺点很难改变。
我一直谈到实际工作所需要的是综合性的能力，这种综合能力的发挥中性格是至关重要的。
项目中不止会遇到技术问题，要涉及沟通、协调，不同的人不同的部门既有合作又有磨擦，如何处理这些事情都需要一个良好的性格。
可以说，在开发团队里让你与众不同的不是你从哪个学校毕业，也不是你过去的经验，而是你的性格。
2.基础
基础面试是指考察诸如指针使用、进程线程概念等基础知识的面试，十分类似于大学期末考试题。
我曾经以为基础面试十分重要，但是现在不这么看了。
在工作中基础的确是重要的，但是在面试过程中，它必须具有区分性才有意义，也就是说P(工作好|基础好)的概率要高，那么考察指针使用，进程线程区别这样的基础题目才有它的意义。
我的实际经验是，基础面试并不具有很好的区分性，和算法一样，差不多P(工作好|基础好) = 50%。
同时，基础面试是最容易准备的，中国人有长期的应试教育经验，要准备几个把玩指针题目太容易了。
基础好本身不足以说明太多的问题，必须进一步考察综合能力。
对于基础面
试表现不好的面试者，如果时间允许也要进一步考察，有的面试者其实是有能力的，只是没有进行充分的准备。
最理想的状态当然是基础和综合能力俱佳，若不能兼顾，应当综合能力优先。
3.经验
这里所说的经验不是通过工作了多少年来衡量的，而主要是指面试者的经历，比如，是否完整地实现过一个软件，或作为主要开发者完成过一个项目。
经验的重要性在于它能说明一个人的综合能力。
从项目的性质、规模和难度，面试官就可以大致判断出面试者的综合能力。
如果一个面试者一直在大公司负责一个小模块的开发维护，那么基本可以判断他不具备独立或作为主要开发者承担一个项目的能力，只适合在另一家大公司做类似的事情。
对于门槛较高需要长期技术积累的职位，相关经验更显得尤为重要，比如，Linux内核开发，JVM开发，游戏引擎开发，数据库实现，高级UX等。
对于这类职位，没有经验的面试者即使综合素质不错也是需要长时间的学习和积累才能胜任。
所以，基本上如果确定了你的职位属于此类，那么相关经验毫无疑问应该成为首选因素，换句话说，P(工作好|相关经验好) 的概率是非常高的。
通过项目经验判断面试者的优劣比通过基础和算法测试更加靠谱，所以，面试过程中面试官应该花比较多的时间听面试者介绍项目经验，并进行深入地探讨交流，了解面试者的知识面、思维能力、表达能力等。
同时，可以结合项目提一些基础知识和算法的问题，比如，如果面试者做过C++相关的项目，那就可以问他如何进行内存管理?是否熟悉智能指针?如果面试者的回答不能令人满意，那么就基本上可以判断他的项目做得不是很好。
4.目标
有了几年工作经验成为Senior后就开始了面试别人的经历。
我在最初这个
阶段只是按照自己的想象把”找到基础好的程序员“，”找到算法能力优秀的程序员“，”找到有Android开发经验的程序员“等作为面试的目标。
但是，实际的经历告诉我们，尤其是按“基础好”，“算法好”这些目标招到的人最终效果并不好。
比如，有的面试者基础知识和算法掌握情况不错，进程、线程、内存等概念清晰，基本的Hash，二叉树，快速排序等数据结构和算法也比较熟悉，但是进公司后在实际工作中表现得很糟糕。
后来，才发现原来是我的面试目标出了问题，我原先的面试方法更像是大学的算法或操作系统期末考试，按照这种方法让许多并不合适的人通过了面试，同时也可能错过了许多合适的人。
后来，我的反思是，从公司的角度讲，面试的根本目的是找到"能够干好工作"的人，而“高学历”，“算法好”，“基础好”，“有经验”这些都是表象而不是根本，它们并不能直接和“工作好”划等号。
5.方法
目标明确了，但接下来的问题是假设面试者是一个黑盒系统，“工作好”不是直接可观测变量，你所能直接观测的变量是基础、算法、经验、学历、性格、谈吐、年龄等等。
所以，实际上，你只能从“基础好”，“算法好”等可以直接观测的量去推测“工作好”的概率，这就是一个在“X好“条件下"工作好“的条件概率问题：P(工作好| X好)。
根据这个模型，面试所应该考察哪些方面就很明显了，那就是选择那种最具有区分性的方面来考察。
比如，考察面试者的体型特征没有太大意义，因为P(工作好| 高)，P(工作好|矮)，P(工作好|胖)，P(工作好|瘦)的概率都差不多;所以，体型特征不具有区分性，这不是面试所应该关注的内容。
6.算法
算法是Google和MS等大公司面试所重点考察的内容。
但是我所接触过的绝大多数开发职位而言，算法都不适合作为考察面试者优劣的主要因素。
对于普通的非算法性开发职位，考察面试者的算法就相当于考察他打乒乓球好不好一样，与目标“工作好”的相关性太低。
就我个人的经验来看，差不多P(工作好|算法好)=50%，也就是算法面试没有太大的区分性。
甚至，还有一种很不好的情况特别多地出现在算法好的面试者身上，我称之为“只磨刀，不砍柴”。
什么意思呢?有类人只对什么A*算法，异步编程，JVM类加载机制这种纯技术问题感兴趣，对实现用户需求毫无兴趣。
这类人看起来有一定的技术能力，但是对公司来讲贡献十分有限，甚至不如技术一般但认真负责的人。
所以，一旦遇到面试者算法好，我就特别留意考察会不会是这种“只磨刀，不砍柴”的人。
总之，面试官的目标是找到”工作好“的人，一定要围绕这个目标来进行面试，如果把面试当成了算法或操作系统期末考试这就走入了误区;面试过程是通过学历、性格、基础、经验、算法等可以测试的因素去综合判断面试者“工作好”的概率;在各种因素中，性格>经验>基础>算法。
你可以从面试者过去的经历中判断他能从事哪种工作，不能从事哪种工作;基础和算法则主要起到辅助参考的作用，基础好的程序员一般适应性比较强，学新技术更快，但是切忌单纯从基础来判断一个人的能力。
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，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
讲师团及时掌握时
代的技术，将时新的技能融入教学中，让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，指导学生较快的掌握技能知识，帮助莘莘学子实现就业梦想。
光环大数据启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。
光环大数据专注国内大数据和人工智能培训，将在人工智能和大数据领域深度合作。
未来三年，光环大数据将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的人才。
参加“AI智客计划”，享2000元助学金！
【报名方式、详情咨询】
光环大数据网站报名：
手机报名链接：http:// /mobile/。