宾：我先自己介绍，我本科就读于南开大学软件专业。毕业后第一份工作是在创业公司酷讯负责垂直搜索频道技术业务。人生的第一份工作，自然受益匪浅。我后来在百度工作，在一个技术驱动型非常强的公司学习实践云计算技术。
董老师 在硕士期间，有机会去了Amazon实习，参与Amazon Web Services EC2的基础架构建立。亚马逊云计算是全球领先地位。这与我当时的大数据研究项目有很大的相关性。在技术的广度和深度有了一定的积累以后，我把更多关注放在了互联网产品上，我个人对消费者互联网一直都非常感兴趣。在杜克大学毕业以后，去了职业社交网站LinkedIn工作。选择LinkedIn有一大原因是因为我一直是它的深度用户，自身对探索不同人的成长轨迹和职业发展历程非常感兴趣。LinkedIn就提供了一个很大的职业社交平台，让用户主动上传简历并很方便搜索到，让榜样的力量在这个平台上发扬光大，我也看到所有名人都不是一夕成名，一步步成长的履历。另外它是一个比较开放式的公司。不管是对待员工，还是工作的自由性上都很好得体现了硅谷典型的管理模式。加入公司后我在广告部负责首页Sponsor Update的技术构架搭建。此类技术和我们熟悉的Facebook及Twitter的投放广告非常类似，但当时是LindedIn的一个新产品。这段经历让我对产品的开发流程，特别是技术架构和广告系统有更深入的把控，也成功帮助公司赢得巨大移动收入，完成了一个很关键的战略布局。很快就晋升为了资深工程师。
董老师：在我第一份工作时，因受金融危机和其他一些因素的影响，工作中出现了一些不顺利。如一些IT人一样，我对硅谷这样一个集人才，技术和资本于一体的肥沃土壤有着异常的渴望和憧憬。带着这样的硅谷情节，在当时工作上没有合适外派机会的情况下，我选择了出国读书。在杜克读书时候，刚好我的导师就是在大数据方面做一些实践，我也很欣喜可以把研究和最新的工业实践Hadoop平台结合，当时做出了很好的结果发表在VLDB，SOCC国际数据库和云计算大会上
董老师：在国内工作的时候，对技术有着狂热的追求。当时大学刚毕业，学习的热情非常的高，玩各种开源技术，编程语言，框架，工具。但从酷讯到百度让我知道，正规的互联网公司在做到一定规模以后，还是需要挖掘技术上的深度。我意识到了自己在技术上有广度而缺乏深度的问题。举例，百度云计算非常讲究高性能，对代码的要求和质量把控非常严格。当时的工作对自己是一个非常好的训练，让我懂得不能因草率和贪图一时的hack，而牺牲了产品长远的稳定性和可维护性。百度文化就是简单可依赖，我们开玩笑，早上起来第一件是 就是上百度，不是要搜索什么，而是检查网络是否可用。
我记得印象深刻的面试：面试者岁数大些，当时我面的时候也没出众，我准备给他一个一般的分，但他回去马上给我写了一篇长信，解释当时我问的问题，给出详细参考，我对他的回答非常佩服，至少态度很积极，也许是当场没有发挥好，我立马改变了印象，给他很高评价，但其中有个初级面试官居然给他1分，什么概念（if you hire him, I will go), 这样就把他平均分给拉下来，我觉得这样不公正，就在招聘会议上为他说话，最后他也拿到Offer顺利来到公司，事实证明这是一个挺优秀的技术人员。
董老师 招聘流程：一般是没有笔试。如果HR发现简历的一些关键字和背景符合职位需求，简单介绍公司，安排1，2轮电面，如果通过，邀请onsite面试，里面会有4－7轮，里面涉及到不少白板编程
董老师 也喜欢举办公开技术讲座，邀请社会各界参加，注册时留下联系方式。或者写一些技术博客，开源产品，通过他们做的有意思的项目来间接吸引人才。有时也举办一些hackathon比赛，24小时做出一个小产品原型，欢迎各类技术人才挑战。当时我也参加LinkedIn的编程马拉松，每人发一件T-shirt，写着 Eat, Code, No Sleep。我记得内部统计表示，2/3的人都是通过内部推荐进来的。
董老师 一般公司都有自己的Refer和面试系统，HR人员寻找候选人，在LinkedIn上就有丰富全面的简历库，通过对毕业学校，就职公司的过滤去挖掘潜在员工。还有一些高水平的学术会议，工业界愿意支持和参与，像SIGMOD，VLDB顶级数据库大会
下面说说硅谷公司招人的渠道
董老师 很有幸拿到过很多公司的offer，最后选择Coursera主要是非常认同在线教育的社会意义。虽然从事这一领域报酬不一定很优渥，但是它的社会价值可以一直激励我前进。我希望可以通过自己的努力，改变世界，哪怕是提高微小的一点也是令人振奋的。还有公司规模也是比较合适，当时100人左右，我觉得还有很大的成长空间。
董老师 因为自身对创业公司氛围的喜爱，决定去寻找其他的机会。决定离开LinkedIn觉得当时的工作被限制在广告领域，而个人对广告方面兴趣并不大。我认为广告行业是发展较成熟的行业，创新机会相对偏少。当时除了跳槽之外的另一选择是转换到其他的部门，但这样就是不够挑战，我一直希望自己Step out of your comfort zone，于是开始了自己的面试之旅，借面试这个渠道去了解LinkedIn外面的世界。
格式 除非你想面试体验或者设计相关的职位，否则简历的格式尽量以简介清晰为主。标题及名字等重要信息可以适当加粗或者增大字体，其他文字描述尽量统一字号。字体选定一种即可，不建议用不同的字体去突出不同的内容：不同的字体会显得版面杂乱，并且对排版造成困难。英文简历Calibri是比较适宜的字体，中文可以用宋体。简历可以用Word，Latex，Pages或者InDesign制作，但是最后务必导出成PDF，确保在不同的平台上，对方看到的格式与你一致。
董老师 简历是招工求职的第一关，尽管简历不能决定最后的录取结果，但是一份结构清晰，内容充实且具有针对性的简历可以给你带来宝贵的面试机会。本节将从格式，内容安排和描述技巧等方面介绍如何生成一份对HR有吸引力的简历。简历可以根据不同的职位描述适当更改一些内容，但不建议准备太多份区别过大的简历，以免自己投递的时候产生错误。如果你真的需要这么多简历以应对不同职位，则应当考虑下自己的优势在哪些方面，适当减少求职目标。
董老师 下面说说简历的注意问题
面试官提出质疑的时候，第一，不要觉得面试官什么都不懂，怎么这都不知道（其实他只是看一下你是否真的懂），第二，面试官比你经验丰富得多，很有可能就是你犯错了，赶紧想想是不是真的有问题。
让面试官时刻明白你的意图，不要闭着眼睛不停写。对于面试官来说，他根本不知道你的解题进行到哪一步了。你可以反复和面试官交流自己的想法，得到面试官认可以后再动手写。可以讲讲你怎样想到这个思路的。记住，你并不是要说服他接受你的想法，而是要把你的想法解释给他听。
如何表现自己体现沟通能力？ 首先你要站在面试官的角度，面试官招你进去当同事，他希望同事怎么样的人就决定了他的立场。学会换位思考。
哪些是不可取的人： 1 不愿意学习，对他说的或者写的很自大，但却不虚心接受其他人指出的问题和建议。 2 企业文化不合，对公司的使命和价值观有一些偏差，这个比技术功底更致命，主要是找志同道合的。
比如好奇和热情，如果面试者说不清为啥要申请，或者没啥主动提问的，我会觉得对公司兴趣不大，没有好好做功课，态度上不够积极，而就算最后技术很出色，在评价上也是要打折扣。另外如果他技术面很狭隘，技术兴趣不广泛，可能也要考虑是否能胜任创业公司不断变化的环境。
4 系统设计：包括设计大型系统的架构选型，各种不同组件的tradeoff，数据库系统，网络系统，分布式系统。比如什么时候适合用NoSQL，如何做一个推送系统，缓存系统如何搭建。
3. 交流：用到的英文都比较浅显，听和读应该问题不大，但最好在说和写方面下大功夫，这能突破一些天花板，更多融入团队交流。
2. 代码简洁优美没有bug，常见算法的应用，优化技巧，比如如何把一个O(n^2)的算法优化成线性。好的编程习惯一定要坚持，格式：缩进可以良好排版，括号要对齐，变量名起的有意义。边界检查，参数检查，异常处理，单元测试。主动写出合理的Test case，一些常见的null检查。
董老师 如何选拔技术人才：1 平常扎实的技术积累，包括系统知识点，不同编程语言，开源工具，团队合作工具，比如, Restful架构有哪些特点，动态语言的优劣
这是Hortonworks提出的data platform，这个公司比较强势，有最多的Hadoop committee成员，是真正的标准制定者。2.0就是由它们提出。在Hadoop 1.0之前，0.20，还有一只是0.23进化成现在的2.0。主要区别是 1.0只能支持MapReduce框架，资源和数据处理限制在一起。而2.0首先抽象出Yarn这个资源管理器，然后上层可以支持各种插件机制，便于扩展，Hortonworks还研发了Tez作为加速引擎把一些相关任务合并共享或者并行来优化。
而Hadoop则是大数据真正应用的龙头，首先看Hadoop从哪里开始的，不得不提Google的先进性，在10多年前，Google出了3篇paper论述分布式系统的做法，分别是GFS, MapReduce, BigTable,非常NB的系统，但没人见过，在工业界很多人就想按其思想去仿作，当时Apache Nutch Lucene的作者Doug Cutting也是其中之一，后来他们被Yahoo收购，专门成立Team去投入做，就是Hadoop的开始和大规模发展的地方，之后随着Yahoo的牛人去了Facebook, Google, 也有成立了Cloudera, Hortonworks等大数据公司，把Hadoop的实践带到各个硅谷公司。而Google还没有停止，又出了新的三辆马车，Pregel, Caffeine, Dremel, 后来又有很多步入后尘，开始新一轮开源大战。
大数据相关技术，最紧密的就是云计算，主要是Amazon Web Service和Google Cloud Platform，在国内还有阿里云，金山云，百度云，腾讯云，小米云，360云，七牛。。每个里面都是大量技术文档和标准，从计算到存储，从数据库到消息，从监控到部署管理，从虚拟网络到CDN，把所有的一切用软件重新定义了一遍。
这张是hadoop生态系统的图，大家先了解一下
董老师 下面说说大数据方面知识
简历中另一个十分关键的内容是之前做过的项目描述，包括工作经历，实习经历或者课程项目经历，这些部分的目的在于展示你具有相关经验，具有较强的技术实力，能够加入团队一起完成一个复杂的项目。这里，我们主要介绍如何选择合适的项目，在描述技巧部分，会进一步介绍如何描述使得你的项目更有趣。就项目内容而言，你需要优先选择和职位描述相关的项目，相关性包括：需要相似的知识，需要使用相同的软件或开发环境，需要类似的编程语言或编程模式，需要实现类似的功能等等
MapReduce，首先是个编程范式，它的思想是对批量处理的任务，分成两个阶段，所谓的Map阶段就是把数据生成key, value pair, 再排序，中间有一步叫shuffle，把同样的key运输到同一个reducer上面去，而在reducer上，因为同样key已经确保在同一个上，就直接可以做聚合，算出一些sum， 最后把结果输出到HDFS上。对应开发者来说，你需要做的就是编写Map和reduce函数，像中间的排序和shuffle网络传输，容错处理，框架已经帮你做好了。
HBase：是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化数据集群。像Facebook，都拿它做大型实时应用
上面的hadoop生态系统图没有解释，我还是介绍几个常用的吧
比如你想验证一个算法，你也不知道到底效果如何，但如果能在秒级就给你反馈，你可以立马去调节。其他的如比MapReduce灵活啊，支持迭代的算法，ad-hoc query, 不需要你费很多力气花在软件的搭建上。
为啥用Spark，最直接的就是快啊，你用Hadoop跑大规模数据几个小时跑完，这边才几十秒，这种变化不仅是数量级的，并且是对你的开发方式翻天覆地的变化
Spark简单说就是内存计算（包含迭代式计算，DAG计算,流式计算 ）框架，之前MapReduce因效率低下大家经常嘲笑，而Spark的出现让大家很清新。 Spark性能超Hadoop百倍，算法实现仅有其1/10或1/100。在去年的Sort benchmark上，Spark用了23min跑完了100TB的排序，刷新了之前Hadoop保持的世界纪录。
其实Spark出现就是为了解决上面的问题。先说一些Spark的起源。发自 2010年Berkeley AMPLab，发表在hotcloud 是一个从学术界到工业界的成功典范，也吸引了顶级VC：Andreessen Horowitz的 注资. 在2013年，这些大牛（Berkeley系主任，MIT最年轻的助理教授）从Berkeley AMPLab出去成立了Databricks，引无数Hadoop大佬尽折腰
MapReduce模型有什么问题？ 第一：需要写很多底层的代码不够高效，第二：所有的事情必须要转化成两个操作Map/Reduce，这本身就很奇怪，也不能解决所有的情况。
数据在前端后端会经过不同的存储或者平台，每个平台都有自己的格式，如果没有一个unified log，会出现灾难型的O(m*n)的数据对接复杂度，如果你设定的格式一旦发生变化，也是要修改所有相关的。所以这里提出的中间桥梁就是Kafka，大家约定用一个格式作为传输标准，然后在接受端可以任意定制你想要的数据源（topics),最后实现的线性的O(m+n)的复杂度。
在Linkedin，有很多数据产品，比如People you may like, job you may be interested, 你的用户访问来源，甚至你的career path都可以挖掘出来。那么在Linkedin也是大量用到开源技术，我这里就说一个最成功的Kafka，它是一个分布式的消息队列，可以用在tracking，机器内部metrics，数据传输。
给大家看一张图，先感受一下
在Linkedin都采用了哪些大数据开源技术
Hive：Facebook领导的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计。像一些data scientist 就可以直接查询，不需要学习其他编程接口。
Pig：Yahoo开发的，并行地执行数据流处理的引擎，它包含了一种脚本语言，称为Pig Latin，用来描述这些数据流。Pig Latin本身提供了许多传统的数据操作，同时允许用户自己开发一些自定义函数用来读取、处理和写数据。在LinkedIn也是大量使用。
董老师 创业当然有很多选择，大数据方向我很期待，但目前对技术门槛要求很高，国内又比较缺乏人才，我个人建议如果不是有资源的积累，还是不要贸然走纯技术，数据产品还是要借鉴一些硅谷的
不是伪命题，现在大家都讲究精益创业，如何从数据中提炼出价值，节约试错的成本，通过数据来找到合适的产品方向和用户喜爱度。比如Linkedin当时做招聘解决方案，他们也不知道一开始能做多大，但数据表示增长很快，后来居然占50%的收入来源。传统企业主要招聘到一些数据分析师，通过定量管理，发现瓶颈和改进
问题：大数据是否是伪命题？企业如何通过大数据盈利？除了marketing端 大数据如何在其他端口起作用？传统企业如何导入和运用大数据？如何利用大数据创业？
临时转行时间短，找一个容易入手的准备，如果你以前做的事情跟数据有关，就申请Data Analyst。本来就会一些基本技术的，可以做前端，JavaScript, HTML, CSS，去真正做一个自己博客。如果对产品感兴趣，就玩Django, ROR这样的网站框架，了解一个网站是怎么搭建起来的。如果对Mobile感兴趣，就用IOS或者Android写2个APP。
我觉得为进入IT行业准备，比较有效的方式是通过在学校上课，一起做project。这种方式确实能带来很多启发。在做项目的过程中，也会激发学习动力。很多时候一个人看书不一定学得进去，而且闭门造车不合时宜。
董老师 首先，在职业发展的选择上，要考虑到市场的需求，不要墨守成规，固守在自己本来的专业。毕业后虽然有很多坑可以跳，但是大的坑（比如IT）还是比小的机会要多，也不容易饱和，值得选择。
问题：本科和研究生都是工程专业，现在研二，现在想转型做IT，董老师有什么建议吗？如何转型？能给出一个明确的转型路径吗？
我基本上就先分享到这，下面回到一些问题
最后还是要多加练习，大数据本身就是靠实践的，你可以先按API写书上的例子，能够先调试成功，在下面就是多积累，当遇到相似的问题能找到对应的经典模式，再进一步就是实际问题
学习Hive，Pig这些基本工具，如果做应用层，主要是把Hadoop的一些工作流要熟悉，包括一些基本调优，如果是想做架构，除了能搭建集群，对各个基础软件服务很了解，还要理解计算机的瓶颈和负载管理，Linux的一些性能工具。
其次是选择目标，如果你像做数据科学家，我可以推荐coursera的data science课程，通俗易懂
如果想从事大数据方面的工作，是否可以推荐一些有效的学习方法？有哪些推荐的书籍？ 我建议首先还是打好基础，Hadoop虽然是火热，但它的基础原理都是书本上很多年的积累，像算法导论，Unix设计哲学，数据库原理，Java设计模式，一些重量级的书可以参考。Hadoop 最经典的the definitive guide
如果大家觉得说的太深奥，大家只要理解 从乘法变成加法的过程
挺好前景的，现阶段没有成熟的解决方案，很多时候也不是数据大小问题，而是数据稀疏，模型太overfit，建议一些数据挖掘常用算法熟练使用，对工具也要与时具进，比如ipython，spark
问题：现今对于各种互联网模式的企业，大数据是否可以作为核心技术呢 数据挖掘行业的潜力很巨大，对于从事相关行业的人您对于数据挖掘行业有什么理解呢 谢谢老师
对我的面试感兴趣，可以看我的程序员面试白皮书，知乎专栏：http://zhuanlan.zhihu.com/donglaoshi/19994258
我刚才已经说了一些书籍，如果对hadoop技术感兴趣，参考 http://www.zhihu.com/question/24965053/answer/29612377
问题：对于一个想往大数据方向发展但只有c++基础的童鞋，需要学哪几块内容才能入门，直到最后精通？有没有相关书籍或网络资料推荐
我们组里面还有个人是经济学博士，但她时哈佛毕业的，做一些数据分析工作
问题：计量经济学背景的学生能从事大数据工程师这项工作吗
很多公司都需要啊，并且我个人觉得现在前端，设计需求很大
问题：请问UI，UX，适合在硅谷哪些公司哪些部门工作？
比如tableau, splunk, sumo logic
时间： 2024-10-14 17:00:33