用户体验工程师考试题

大数据工程师 = 系统工程 + 大规模数据处理 + 数据分析 + 机器学习 + 商业智能

大数据工程师首先是一个系统工程师，也是一个软件工程师。同时，他还得有一些特定的技能，会做大规模数据处理，比如当你的数据有PB量级甚至ZD量级时，你需要会Leverage云平台等，通过几千台机器并行处理，解决大规模数据处理的问题。

大数据工程师还和数据科学家有重叠，二者都要有很强的数据分析能力，比如会用Matlab，R，Python等。仅仅做简单的数据分析可能也不够，大数据工程师还得做机器学习模型，最终我们希望大数据工程师做到的是商业智能。

大数据工程师的最终的目的，是帮助公司提供更好的用户体验，做出最优决策，获取更多的利润。他的工作成果是帮助企业挖掘出数据里的价值，从而实现Data-driven decision making。在个性化、在线广告领域，大数据工程有巨大的商业价值，Yahoo，Facebook，Google的80%以上的收入都来源于广告。通常，大数据工程师要解决的问题是，当一个用户在网站上出现时，如何显示一个与该用户喜好最相关的广告，使他最有可能去点击，从而提高公司的广告收入，这些都是需要通过大数据分析和机器学习建模，帮助做决策。

如果你是New grad，面试官期望你熟练掌握一门面向对象的通用语言 (如Java)。如果你只会C++，进公司后可能还是得去熟悉Java，因为很多时候编程语言的选择是与所用框架相关的， 比如Hadoop就是用Java编写的，用C++写Hadoop的应用就不是很方便。

另外，熟悉一门脚本语言 ，如Python，Go. R和Matlab不认为是一个Decent的脚本语言。

对候选人更重要的要求是基本的程序设计素养。如果程序设计功底足够好，熟悉一个新语言就是一两周的事情，面试官可能会从他平时工作的项目里提炼一些问题，看你能不能找到合适的解决方案。