本科应届生想去应聘大数据开发工程师的岗位有没有机会？
我平时用的语言是Java和Python，看过《机器学习实战》(python)和《Hadoop权威指南》，确实很多地方一知半解，也没有实践过。
关于数据的经验的话，之前没用Hadoop，只用Python做过一个有关PM2.5的预测监测平台，我想问下各位大佬，作为18届应届生，我投大数据开发工程师有没有机会？(我看到很多跟数据相关的岗都硬性要求研究僧orz______)
下面我们来看看几位业内前辈的深入分析。
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肯定是有机会的，需要首先说明一点，公司里招聘应届生大数据相关的岗位，从来都不是以你懂多少大数据的知识作为衡量点。
说句不是很好听的话，就算你懂，能懂多少，理论知识？理论知识再懂能有多大的实际用处？你说你懂真正的大数据流程，你在学校即使能接触到数据，那又能接触到多少，淌过多少坑？
所以，上面的这些从来都不是重点，重点是基础。数学、数据结构、基础的算法、计算机基础知识、编程能力、逻辑思维能力，这些是重点，并且也是查考应届生的重点。
而所谓的大数据相关的东西，要么不是重点，要么人家根本不care。
除了这些，还有一些能给应聘者加分的东西，比如多参加一些kaggle竞赛，国内也很多，典型如腾讯、天池之类的数据算法竞赛，拿个好名次，在面试的时候着实是有用的。
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最后，自己爬写数据，做些项目，搞些开源，也能为你的简历加分不少。
大概就是酱紫~~
2
同2018届毕业生，这个时间点，题主应该拿到心仪的offer了吧。想跟题主聊聊。
先装个逼，做什么只要开始做，都是有机会的。Just do it . 骚年！！！
先说好，我真的很菜，说的不对，大佬随便拍我，我都认。
我现在在一家数据公司实习，与第一次回答这个问题过去了四个月，我已经实习了三个月了。说实话校招机会真的很大，因为人家对大数据的专业知识真的问的不深（可能是我太菜，人家不屑问。）但是对基本的数据结构，什么排序啊，查找啊，问的还是比较清楚的。
我本来是奔着数据挖掘去的，面试也有问相关知识，就是分类聚类算法。但神不知鬼不觉的就做起了大数据开发，其实都现在我都不敢说自己是搞大数据开发的。真的是学识有限，目前还是在恶补大数据相关知识。
公司给的岗位是大数据开发工程师，现在主要也是做ETL相关的工作。具体做的最多的事就是数据的导入导出，和shell脚本的编写。因为数据表一多，手动导数据就会显得比较蠢，所以学了一下shell写了一些简单的脚本。其他做的事就是Hive上的一些基本操作，以及搭建平台，维护平台什么的，事情也不难（因为有大佬开路，hhh）。
最后，我理解的想做大数据开发，学习路线。
前提：基本数据结构要会，因为面试要问。
起步：Linux+hadoop+Java（感觉会基本语法，懂一点内存分析）
现在感觉就可以去校招了。
之后：Hive, Hbase, Spark，Storm, Hadoop生态圈工具，用什么学什么咯，对什么感兴趣学什么咯。
最后：我很菜（逃）
3
有机会，学历是个敲门砖，但是实力也是个敲门砖。
尤其是很多大公司，真的还是拿实力说话，我的一个前同事，高中学历，照样是在阿里做了好几年的视觉设计师。后来我们老板花了大价钱才挖出来的，只是此人棱角分明，后来没干几月还是离职了。
所以，我觉得学历非常非常重要，但是如果你改变不了或者也不想去改变学历，那就拿实力来说话？刚毕业的人，有什么东西能够证明自己呢？应聘技术岗，那你就在技术方面展现自己的专业技能，外加大学这4年来自己的一些比较成功的事情，这都是加分项。
最好是内推，实话，要想进大公司，如果学历低，很可能HR那关直接就刷掉了。在某直聘上，据说很多小公司，随便发个岗位，都能够在几分钟收到N多简历，大公司可想HR面对的肯定更多。
4
有机会，但是我觉得你更应该注重基础，像java语法、多线程、集合、jvm、网络、数据结构和算法、linux、数据库、web框架等。毕竟本科生哪怕是研究生，深入了解hadoop、spark、storm等大数据知识的机会不多，大多数大数据公司应该不会拿专业大数据知识来做面试的考量。
而且这些学习知识需要一定的硬件基础，你到了公司接触了项目学起来会很快的，当然学有余力可以研究下。还有除了上面的一些基础，常用数据挖掘算法也得了解下，熟悉数据挖掘的一些流程。说了这么多，基础很重要吧感觉。
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