etl经典面试题（etl岗位）

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大数据专业成热门,该如何转行做大数据分析师

1、(1) Excel 零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。(2) Mysql SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。

2、兴趣是最好的老师，既然决定转好从0基础学习大数据，那你一定要从心里爱上它，只有你真正的上心了，才能有动力去学好它。多看，课前预习是少不了的，课前老师都会把当天讲的课件提前发给你，一定要抽出时间先认真看一下，否则，你会发现到时候老师讲的内容你接受起来非常吃力。

3、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。懂管理。

如何成为一名数据科学家

1、复习你的数学和统计技能 一个好的数据科学家必须能够理解数据告诉你的内容，做到这一点，你必须有扎实的基本线性代数，对算法和统计技能的理解。在某些特定场合可能需要高等数学，但这是一个好的开始场合。了解机器学习的概念 机器学习是下一个新兴词，却和大数据有着千丝万缕的联系。

2、一个优秀的数据科学家需要具备的素质有：懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。

3、保持开放的心态。如果你是一个新手，实际上并不知道什么是数据科学，所以它完全有可能不是你想要的工作领域。要成为数据科学家需要花费大量的时间和精力，请充分了解数据科学中不好的方面，比如数据整理，以及构建数据生产流水线，而这些工作占了数据科学家日常工作的大部分时间。首先要做的是学习Python。

4、持续学习和创新精神。数据科学是一个不断发展的领域，数据科学家需要保持持续学习的态度，不断更新自己的知识和技能。同时，数据科学也是充满创新的领域，数据科学家需要具备创新精神，不断探索新的方法和技术，以应对不断变化的数据挑战。团队合作和沟通能力。

5、商业智慧——想要成为数据科学家，需要充分了解自己工作的行业，并且知道公司想要解决的商业问题是哪些。能够根据数据科学分辨出解决哪些问题对公司来说更为重要，并且能够找出利用数据的新办法，这些是非常关键的。

ssis是什么级别的etl工具?市场占有率高吗?

1、SSIS 是微软BI产品的ETL工具，占有率要比大众化hadoop的HIVE占有率低很多，这个就像是orcale和微软的sql server的占有关系差不多，如果你是才开始入门去学，能选择hadoop去学最好，就业方向宽广。

2、SSIS是SQL Server Integration Services的缩写，是微软公司推出的一款用于数据集成和转换的ETL工具。以下是关于SSIS的 基本定义：SSIS是微软SQL Server数据库的一个组件，专门用于数据集成和数据处理任务。

3、SSIS是指SQL Server Integration Services( SQL Server 集成服务)，是微软公司用于 ETL 和数据集成的工具。 ETL 的核心是从不同的数据源获取数据并导入目标数据仓库。这样，SSIS 可以根据需要安排数据流，将数据从一个或多个来源传输到一个或多个目标。

4、ssis ssas SSRS是BI的三个部分。ETL是数据抽取、清洗、转换、装载的过程，ETL是用SSIS来实现的，也就是说SSIS是ETL工具。而SSAS是建立多维数据集，SSRS是建立前台报表。微软SQL SERVER 2012 BI体系。

5、ETL工具主要包括 Informatica， Talend， Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)， Apache Nifi， IBM InfoSphere DataStage， Oracle Data Integrator (ODI)， AWS Glue， StataTrak， and Alteryx等。

想成为大数据开发工程师有哪些要求?

大数据开发工程师在Linux和Java方面要熟练掌握，这是最基本的，需要同时掌握。学习顺序不分先后。熟悉大数据组件的开发，构建，维护和性能的优化。有强大的开发能力，需要精通相关开发语言的使用，精通MapReduce设计方法或Spark计算框架。熟悉高级算法并与业务结合。

：大数据工程师要具有很强的计算机编码能力。作为大数据工程师的一些必备因素就是实际开发能力和大规模的数据处理能力。现在社交网络上的无意义信息太多，这就需要我们大数据工程师来亲自挖掘，找出里边最有用的东西。当然有些公司的大数据工程师是以商业分析为主的，但是计算机处理大数据的方式也是必备的技能。

熟练精通至少一门编程语言 掌握Java是必不可少的，要是能同时熟悉Python、Scala就更好了。掌握Linux操作系统 百分之八十以上的企业使用Linux操作系统进行云计算、大数据平台的构建，所以做大数据开发，Linux必备。

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