零实习经验如何突破大数据开发岗？
零实习经验如何突破大数据开发岗？
对于许多应届生来说，缺乏实习经验可能成为求职道路上的一大障碍。特别是在竞争激烈的互联网行业，如何在没有实习经验的情况下成功获得大数据开发岗位？本文将为你提供全面实用的解决方案。
扎实掌握基础知识
大学本科开设的数据结构、算法基础、操作系统、编译原理、计算机网络等课程一定要学好，这些是进入大数据开发领域的根基，很多大公司面试都会涉及这些知识。例如在面试中，可能会问到数据结构中排序算法的时间复杂度、操作系统里进程与线程的区别等。
学习相关编程语言和框架
编程语言：有时间和兴趣的话可以学习Scala，它是编写Spark程序的最佳语言；当然Python也是常用的大数据开发语言，掌握这两种语言对进入大数据开发领域很有帮助。
大数据框架：要了解和学习如Hadoop、Spark、Hive、Zookeeper、Redis 、MQ等大数据框架。比如理解Hadoop的分布式文件系统原理、Spark的内存计算优势等。
搭建集群环境实践
有条件可以搭建一个小的分布式集群，没条件就在自己电脑上装虚拟机搭建伪分布式集群。通过搭建集群能充分认识Hadoop等大数据组件，还可以在上面进行数据计算中常见的去重、排序、表关联等操作实践，增加实际动手经验。
做项目与案例
自主学习项目：利用网上开源的数据集和教程，自己动手做一些大数据相关的小项目，例如简单的数据分析项目，从数据收集、清洗到分析展示整个流程都自己完成，将过程和成果整理成项目文档。
参与开源项目：在一些开源平台上找到合适的大数据相关开源项目参与贡献代码，这既能提升技术能力，也能在简历上增添亮点。
优化求职策略
拓展求职渠道：除了招聘网站，可以关注企业官方网站的招聘信息，很多企业会优先在自己官网发布岗位需求；还可以利用社交媒体平台、专业论坛等渠道，有些企业的招聘负责人会在上面发布内推信息或者交流招聘相关事宜；也可以参加线下的招聘会，直接与招聘人员面对面沟通交流。
海投与针对性投递结合：一方面广泛投递大数据开发相关岗位，增加获得面试的机会；另一方面针对特别感兴趣和符合要求的岗位，认真研究岗位描述和企业需求，针对性地修改简历，突出与岗位匹配的技能和知识。
准备面试
复习知识：全面复习基础知识和自己掌握的技能，包括编程语言、大数据框架等，对常见面试题进行练习。
项目阐述准备：对于自己做过的项目，要能够清晰、有条理地阐述项目背景、目标、自己承担的任务、遇到的问题以及解决方案，让面试官了解自己的项目实践能力和解决问题的能力。
模拟面试：可以找同学、老师或已经在相关行业工作的朋友进行模拟面试，提前适应面试场景，发现自己的不足之处并加以改进。