1、《C#与.NET程序员面试宝典》取材于各大IT公司的历年面试题252个（包括研发类笔试及口试题目、情商及智商类题目），详细分析了应聘C#与.NET程序员职位的常见考点。《C#与.NET程序员面试宝典》主要内容包括：面试流程、基础语法和技术框架、数据访问及XML应用、高级特性及应用进阶、测试及质量保证、跨国公司经典面试题等。
2、超凡的学习能力。在软件技术领域，技术的更新日新月异，所以作为程序员必须学习不断涌现的技术，掌握尽可能多的技能。优秀的开发人员是渴望学习的人。善于学习的人才能在这一领域立于不败之地。也是程序员必须具备的条件之一。
3、程序员多年工作经验找工作真的有用吗1 俗话说：“读万卷书，不如行万里路；行万里路，不如阅人无数。”正所谓林子大了什么鸟都有，有从p2p公司出来高薪低能的，有准备了大量面经来蒙题的，还有被拒后忿忿不平发邮件来讨论的？甚至有答题不顺拿面试官泄愤的。
4、程序员的简历需要真材实料，不要过度包装，更不需要迷人。按你自己真实的技术去写，会什么技术就写什么，记住一点程序员的简历最主要的是项目经验，自己做过什么项目，就写什么，没做过不要写。
5、阿里前辈给计算机专业学生的 九个建议 学好线性代数和离散数学 它是算法、机器学习，视觉处理这些研究方向的一个基础。 学好计算机底层相关的课程 包括数据结构、算法、操作系统、网络、数据库以及编译原理这些课程。它决定你将来是成为一名真正的程序员，还是做一个普通的码农。同时决定你是否能通过大厂的面试。
如果我们的每个订单都录入系统，换句话说，假设我们能够实时监控到店铺的每个订单，我们是可以做到对 5 分钟级的数据进行分析的。这个分析大家感兴趣可以自己造点数据用 excel 分析一下，我能预想到，一旦对 5 分钟级数据进行监控分析的话，得出的分析结论很可能会反推出我们在供应时需要做出怎么样的调整。
对比思维 对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等，通过对比得到比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。
因此对于缺乏业务话的数据分析师来说，他们仅仅是为分析而分析，却没有深入理解业务，这也就是我们经常说的不接地气，好的数据分析思维，本身应该也是具备业务思维。
对比分析主要是把两个有关联的数据指标进行相互比较，从数量上说明和展现研究对象的规模大小，水平的高低，速度快慢等方面的相对值，然后通过在一样的维度下的指标数据对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
趋势四：数据科学和数据联盟的成立未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。
有的专家认为，就功能定位而言，城市道路应分六个层次，即城际高速路、沟通城郊与城市主干道的快速路、城市主干道、次干道、支路以及生活区道路，可行车速从每小时120公里到10公里不等。但上海、北京、广州等大城市，道路的功能定位都不甚明了。
S系统是地理信息系统（GIS），全球卫星定位系统（GPS），遥感系统（RS）的合称。一个GIS系统是一种具有信息系统空间专业形式的数据管理系统。在严格的意义上，这是一个具有集中、存储、操作、和显示地理参考信息的计算机系统。例如，根据在数据库中的位置对数据进行识别。
企业就业：许多企业需要数据分析师和大数据工程师来处理和分析海量数据，为企业决策提供支持和建议。这些企业包括互联网公司、金融公司、电信公司等。 政府部门就业：政府部门需要大数据分析专家来分析政府数据，提供决策支持和政策建议。这些部门包括能源、环保、公共安全等。
智慧 是在知识基础之上，通过经验、阅历积累，试图理解过去未曾理解或未尝试过的十五，形成对事物的深刻洞察以及对事物未来发展具有启示性、前瞻性的看法，体现为一种卓越的判断力，解决 “知最优”（What is best） 的问题。而智慧的应用又可以指导生产新的数据。
数据科学与大数据技术专业代码：080910T | 男女比例：--专业定义数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。
分析：它是可以被修改的Hadoop的基础配置文件是hadoop-default.xml，默认建立一个Job的时候会建立Job的Config，Config首先读入hadoop-default.xml的配置，然后再读入hadoop- site.xml的配置（这个文件初始的时候配置为空），hadoop-site.xml中主要配置需要覆盖的hadoop-default.xml的系统级配置。
学习大数据肯定需要学习Hadoop技术，Hadoop在大数据技术体系中的地位至关重要，Hadoop是大数据技术的基础，对Hadoop基础知识的掌握的扎实程度，会决定在大数据技术道路上走多远。
hadoop工程师主要是偏开发层面，指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法，熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
Hadoop YARN（分布式资源管理器）YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件，有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源。
Hadoop MapReduce：大数据离线计算引擎，用于大规模数据集的并行处理。特点：Hadoop的高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性，是Hadoop的优势所在，在十多年的发展历程当中，Hadoop依然被行业认可，占据着重要的市场地位。
1、SEARCH_AFTER 不是自由跳转到任意页面的解决方案，而是并行滚动多个查询的解决方案。
2、为了解决这个问题，Elasticsearch 会合并小段到一个较大的段，提交新的合并段到磁盘，并删除那些旧的小段。 （1）查询 ： Elasticsearch 允许执行和合并多种类型的搜索 — 结构化、非结构化、地理位置、度量指标 — 搜索方式随心而变。 （2）分析 ： 找到与查询最匹配的十个文档是一回事。
3、浅分页是最简单的分页方案。es会根据查询条件在每一个DataNode分片中取出from+size条文档，然后在MasterNode中聚合、排序，再截取size-from的文档返回给调用方。
4、ES（Elasticsearch）面试题通常涉及以下几个方面的知识：基础知识：包括Elasticsearch的基本概念、架构、数据类型、索引、文档等。查询语言：如DSL（DomainSpecificLanguage）查询语言，包括基本查询、复合查询、过滤查询、排序、分页等。
大数据的本质与特性 大数据是处理海量、高速增长和多样性的数据，以提取价值和驱动业务决策的关键工具。其五大特征，Volume（数据量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（准确性）和Value（价值），是理解其核心的关键。
您对大数据一词有什么了解？ 大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是为什么使用特殊的工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。
注意： 这是大数据访谈中提出的基本和重要问题之一。如果您看到面试官有兴趣了解更多信息，您可以选择详细解释五个V. 但是，如果您被问及“大数据”这一术语，甚至可以提及这些名称。告诉我们大数据和Hadoop如何相互关联。 大数据和Hadoop几乎是同义词。
问题分析：本次面试涉及的是分布式数据处理和数据分析的职位。但是，由于当时我未能迅速想到分布式处理的方案，因此提出了一种直观的处理方法。方案一：直观的处理方法是逐条检查日志文件F中的记录，与历史访问用户数据进行匹配。如果历史数据中存在匹配项，则忽略；如果不存在，则视为新增用户。
MySQL面试精华：40个经典问题深度解析！深入理解MySQL的关键知识点，从基础到进阶，一文带你全面掌握！事务与隔离级别： MySQL中的事务是逻辑操作的基本单元，通过undo log、redo log、锁机制及MVCC实现四大特性：原子性（undo log）、一致性（redo log）、隔离性（锁）和持久性（MVCC）。