荣耀测开一面9.14

硕士搞深度学习的，天坑方向，目前无任何实习，也没有学开发的任何东西！目前了解到的自己认为最为可能的两个方向是java后端和嵌入式软件开发，但是网上看来看去大家都互相说不好，自己也不知道该如何选择，评论区劝诫一下我！

投的是测试实习，但是不知道为什么面到测开了1.上来说说三个阶段，前二十分钟三选二作题，然后我问你答，你问我答1.5 自我介绍2.做题 第一道字符串翻转 第二道截取字符串，每十个截取一次加到结果里，不够不加 第三道字符串转数字 不用内置函数 坑记不全没敢做3.介绍项目4.介绍如何测试的项目5.python垃圾回收机制，只记得一个引用6.python基本数据结构7.list和tuple区别8.学习过程中遇到的困难9.针对登录功能做测试10.为什么选测试11.可实习时间───反问───1.流程是啥，啥时候出结果2.业务感觉能早上面还是早上面吧，我是晚上七点面的，面试官有一种工作了一天后的麻木感，全程声调没变过，提问环节也像是在念题库，大概率🐔

分享一下我在大数据方向的学习路线，列出的基本上是必须掌握的内容。对于项目方面，建议先离线后实时项目，再之后便是数据湖等项目。另外推荐《大数据之路》这本书，里面涉及到的理论和企业中的白皮书基本一样。平常也可以多翻看各个公司公开分享的技术文章，源码等。比如：阿里的学习文档、美团的技术文档等，在没有实际生产经验时可以了解各个场景下技术选型、底层调优、内存调整、资源配置、数据治理等各个重要环节和内容。1. Java：JAVA SE、JVM、JUC（刚开始只需要看Java基础就可以，不要花太多时间在Java的学习上，也不需要学习一些web框架，因为不管是源码二次开发，UDF开发，还是数仓都不需要用到这些框架，除非涉及到数据平台开发。2. Linux+Shell，熟悉基本操作即可3. Git、Maven（了解会用，如果需要使用能快速学习上手使用即可）4. Hadoop（重点，HDFS，MapReduce，Yarn）5. Zookeeper6. Hadoop高可用（了解即可）7. Flume8. Kafka（重点，时间紧张的话可以大致了解用途，后面可以和Flink一起学，主要用来处理实时数据）9. Hive（重点，需要熟练了解原理，并且会写HQL，以及一些优化，是基础）10. Spark（重点，大部分公司都是写SparkSQL，并且调优，需要明白底层原理，内存结构，SparkUI等，来不及的话可以先跳过Java API编写Spark代码的学习）11. Maxwell、DataX、DolphinScheduler（项目中数据同步、模拟日常调度工作）12. 离线数仓项目：sgg电商数仓6.0（跟着做完这个项目，就知道数仓、维度模型、指标体系等等，以及生产中一些内容。这套教程比较全面，若来不及可以选择sgg其它离线数仓项目）。学到这里可以去找实习，实时数仓等技术可以在实习中抽空学13. Flink（重点）14. MPP架构（如：Doris、Clickhouse、StarRocks）15. 实时数仓项目16. 数据治理17. 数据湖、湖仓一体18. 刷算法、刷sql、刷场景题 #数据开发工程师# #秋招#  #春招#  #实习#  #大厂#

大佬们，本科学python人工智能的，学校是个普通本科。25应届，该怎么找工作呀？去搞人工智能学历不行，开发岗位少，去测试怎么样呀？能找到一个不错的吗？ #在找工作求抱抱#  #学历对求职的影响#