最近帮公司面试了几个应届生，发现一个有趣的现象：几乎每个人简历上都写着「熟悉云计算与大数据基础知识」。但当我追问具体怎么个熟悉法时，场面就变得有点尴尬了。有人说学过Hadoop，有人说了解Spark，可当我问「如果让你设计一个电商平台的用户画像系统，你会怎么利用这些技术」时，空气突然安静。
这让我想起自己刚入行时的样子。那时候云计算还是个新鲜词，大数据更是遥不可及。但现在不一样了，这两项技能已经成了进大厂的敲门砖。不过，光在简历上写「熟悉」是远远不够的，关键是要真的会用。
先说说云计算。很多人以为就是租用服务器，其实远不止如此。以我们公司最近的一个项目为例，一个刚转正的新人用AWS的Lambda函数帮团队节省了30%的运维成本。他做的其实很简单：把原本需要全天运行的日志分析服务改成了事件驱动模式，只在需要时运行。这就是真正理解云计算的表现——不是死记硬背概念，而是知道在什么场景下用什么服务最合适。
再说大数据。我见过太多新人一上来就要用Spark处理几百万条数据，结果连Excel都还没玩明白。这就像还没学会走路就想跑。我建议先从SQL开始，把数据处理的基本功打扎实。我们团队有个实习生，入职第一个月就通过优化SQL查询，把报表生成时间从3小时缩短到15分钟。这种实实在在的贡献，比在简历上写「精通大数据技术」要有说服力得多。
说到这里，可能有人要问：那到底该怎么学？我的建议是：
第一，别急着学太深的技术。先把云计算的三层服务模式（IaaS、PaaS、SaaS）和大数据的四个V（Volume、Velocity、Variety、Veracity）理解透彻。这些基础概念就像盖房子的地基，地基不牢，后面学再多花哨技术也是白搭。
第二，动手做项目比看理论重要。现在各大云厂商都有免费试用额度，完全可以用这些资源做个个人项目。比如用AWS的免费套餐搭建一个简单的网站，或者用阿里云的数据分析服务处理一些公开数据集。做项目的过程中遇到问题、解决问题的经历，比看十本教材都有用。
第三，关注实际业务场景。技术终究是为业务服务的。我建议新人多思考：这个技术能解决什么业务问题？比如，云计算能帮企业节省IT成本，大数据能帮企业做精准营销。带着业务视角去学习，效果会好很多。
说到学习资源，我特别想推荐一个实用的工具——AI模拟面试网站。上面有很多大厂真实岗位的模拟面试，你可以通过文字聊天的形式，体验真实的面试场景。最重要的是，它能帮你发现自己哪些知识点掌握得不够扎实，哪些地方需要加强。对刚入门的人来说，这种即时反馈特别有价值。
另外，如果你对创新领域感兴趣，不妨关注一下联合国的ESG培训项目。这个「联合国可持续发展创新及产品能力建设项目」特别适合想从事产品开发、用户体验等创新工作的年轻人。完成培训后还能获得联合国CIFAL中心颁发的证书，比如UCPM产品经理证书、UCAM人工智能产品经理证书等。国内这个项目由Qgenius承办，有兴趣的同学可以去了解一下。
最后说句实在话：技术更新换代很快，今天热门的工具可能明天就过时了。但扎实的基础知识和解决问题的能力永远不会过时。与其盲目追求新技术，不如先把基础打牢，培养自己的学习能力和问题解决能力。这样无论技术怎么变，你都能快速适应。
说到底，企业招人看的不是你会多少技术名词，而是你能用这些技术创造什么价值。所以，下次写简历的时候，不妨想想：如果我是面试官，看到这份简历，最想知道的是什么？
在线咨询
提示：由 AI 生成回答，可能存在错误，请注意甄别。