1、回答提示：沉着冷静、条理清楚、立场坚定、顽强向上、乐于助人和关心他人、适应能力和幽默感、乐观和友爱。我在XXX经过一到两年的培训及项目实战，加上实习工作，使我适合这份工作。
2、请做一下自我介绍。在面试官没有规定时间的情况下，要学会合理分配时间，通常安排在1-3分钟为宜，一次好的自我介绍能大大增加你的入职成功率。自我介绍说什么？不是介绍性别、年龄等个人信息，而是要与应聘的岗位进行关联介绍。
3、面试问题及回答技巧如下：面试常见问题一：请你简单自我介绍一下。问题分析：这个问题通常是面试必问题，主要考察的是应聘者的逻辑思维、语言表达、自我认知等能力。你在回答这个问题时，要合理分配时间，一般控制在1-3分钟最为合适，一次好的自我介绍往往能给面试官留下一个好的印象。
4、对于求职者来说，这个问题最好的答案就是你的面试作品，反杀一击的重要工具。你的面试作品可以是竞品分析，行业报告，岗位解读，产品介绍等等，这些足够体现出你的用心，你对公司的了解程度。
1、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。
2、作为数据分析师，每天要关注大量数据指标。对细节的敏感度是非常必要的。这主要分为两方面，对统计口径的敏感度和对数据的敏感度。1 统计口径 统计口径一致是确保数据可比性的基础，这非常考验数据分析师的敏感度和行业经验。
3、你自身的优点 这个问题不仅仅是在大数据面试当中常常被问，在各行各业的面试中都经常出现。所以面试者要尽可能说一些和工作相关的优点，比如“学习能力强”“能抗住压力”等，再举一个自己之前工作的例子进行证明，这会让面试官觉得很真实。
4、考察对数据的敏感度。面试的时候，数据部门经理问一些生活中的数据的问题，一个优秀的数据分析师对数据有很强的敏感度，生活中常见的数据，你直观的感受往往能反应出你的资质。数学基本概念和统计学方法。遇到的有排列组合的问题的，还有指数衰减的定义等等。
5、告诉我们大数据和Hadoop之间的关系。 大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起，专门用于大数据操作的Hadoop框架也开始流行。专业人士可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。注意： 在大数据采访中通常会问这个问题。 可以进一步去回答这个问题，并试图解释的Hadoop的主要组成部分。
6、Value -价值是指将数据转化为价值。通过将访问的大数据转换为价值，企业可以创造收入。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。
1、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。
2、你自身的优点 这个问题不仅仅是在大数据面试当中常常被问，在各行各业的面试中都经常出现。所以面试者要尽可能说一些和工作相关的优点，比如“学习能力强”“能抗住压力”等，再举一个自己之前工作的例子进行证明，这会让面试官觉得很真实。
3、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。
4、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，这就是使用特殊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。大数据还允许公司采取数据支持的更好的业务决策。
5、尚硅谷大数据面试的一些基本问题总结如下：讲讲你做的过的项目。 项目里有哪些 难点重点注意点呢？讲讲多线程吧， 要是你，你怎么实现一个线程池呢？讲一下Mapreduce或者hdfs的原理和机制。map读取数据分片。
6、互联网行业瞬息万变，光数据的存储就有Oracle、MySQL、Hadoop、Spark、Hive、Impala、谷哥哥三驾马车等一大堆奇奇怪怪的东西。互联网行业的从业者经常要面对新需求、新工具、新方法。能否迅速掌握新知识，解决新问题面试者必须证明给hr看。主要考察的方式是了解过往项目经历，或者出作业题（比如Sci-Hub）。