数组☞▶️看我名字◀️是有序的元素序列。[1]若将有限个类型相同的变量的集合命名，那么这个名称为数组名。组成数组的各个变量称为数组的分量，也称为数组的元素，有时也称为下标变量。用于区分数组的各个元素的数字编号称为下标

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第二天

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计算机编程语言有很多，目前用的多一点的就是Java，C++，Python等等。 目前大多数学习大数据的人都是选择学习Java，那Java到底好在哪呢？为什么学大数据之前要先学Java呢？我们今天就来分析一下。 不少想学习大数据的零基础学员都知道，学大数据部分课程之前要先学习一种计算机编程语言。大数据开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如Java和.Net。 不论是hadoop，还是数据挖掘，都需要有高级编程语言的基础。因此

面试考算法，就像许多人说的，知道了一个算法又能怎样，或许工作中一辈子都用不上，就算能用上，许多的算法都有库和包能够实现，现成的拿来用就是了，还能提升效率，节约写代码的时间。确实是这样，所以考算法，并不是为了考，为了会；而是为了在讨论算法的进程中，观察和验证面试者是否聪明，是否基础功底扎实，是否可以和面试官顺畅沟通，是否可以快速反应和学习。在议论和沟通的进程中，发现面试者的闪光点。

先就业再择业。 我们都是普通人，没有一蹴而就的事情，做事情都要一步一个脚印。你是本科毕业，一毕业就想找个对口的，薪资满意的工作，这个想法是比较难实现的。

需要哪些技能 统计数据分析能力 数据库分析能力 软件使用能力 机器学习、深度学习算法（高级） 一句话：项目经历是你最好的简历

软件开发确实是一门熟练技能，你编写的每一行代码意义与风险并存并伴随着他是否能实现目标的潜在担忧。 大多开发人员严重削弱了自己的实力，要么根本不协商，要么就立刻接受公司给的首个提议。他们不会谈判的能力终会变成一个雪球冲击到自己的事业并且可能会造成金融和情感上的重大损失。 确定自我价值 我认为自我价值是确定你相对于市场上其他人的市场价值。 和其他具有相似谈判技能的开发人员谈谈，然后看看他们能挣多少钱。 当你

大数据面试，面试官的考察包含一般包含： 1、技术能力 是硬指标，不过关的基本是可以一票否决的。基础能力如HBase读写流程、底层原理如spark为什么就算不在内存跑也比mr快、有没有读过源码、加米谷大数据培训 架构设计能力如技术选型考虑哪些因素等等方面。 2、解决问题能力 如何排查hbase集群cpu过高问题；如何优化spark任务等等。 3、方案设计能力 比如数据仓库设计建模过程等。 4、其他 职业规划、为什么离职等等之类的啦。

一般公司的面试一般包括以下三个方面： Resume-related Questions Behavior Questions Technical Questions 无论是哪一个方面，都需要你有效地与面试官沟通。

1、编程能力考查 编程能力考查的范围可以从简单的Fizzbuzz问题到更复杂的问题，例如从混乱的数据中构建时间序列预测模型。根据问题的复杂程度，答题时间限定在30分钟到一周不等。这些考查可以在HackerRank，CoderByte等网站上进行。 通常情况下，考官会用一份已经写好的测试样例来判断你是否通过考试。判断标准通常会既考虑正确性也考虑复杂性(例如运行代码需要多长时间)。如果考官没有提供测试样例，那么你应该编写自己的测试样例。对于数据

本科的时候，虽然学过计算机网络、操作系统和数据结构等课程，而且 Leetcode 也刷了一两百题，但是离招聘要求还差的很远，学的都很浅只够应付考试，也没有实际的项目经验。 我的研究生方向是计算机图形学，研究生期间主要做一些科研项目。在选择招聘方向的时候，我也纠结了是不是找图形学相关方向的，但是考虑到图形学的选择不是很多，所以还是决定投后台研发相关的岗位。 于是开始收集各种学习资料，也买了很多纸质书。最开始的学习效

常见的数据结构 • 数组 • 栈 • 队列 • 链表 • 树 • 图 • 字典树(这是一种高效的树形结构，但值得单独说明) • 散列表(哈希表)

针对数据科学工作准备简历要有： 项目经验 你在学校参加数据科学的项目，能够写入简历么？这些项目经历能够使你大放异彩么？ 你的专业课程之外完成的数据科学项目，最能说明问题。因为如果你愿意花费自己的空闲时间完成一些项目，则能显示出一个人对数据科学的热情。更重要的是，课外项目的完成，在一定程度上能够显示出你的能力。 团队工作 如果一个人要在数据科学甚至人工智能领域工作，那么能够在一个团队中工作是非常重要的，无

亲爱的各位吧友：欢迎来到大数据面试