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如何明确自己的职业方向
如何明确自己的职业方向
如何明确自己的职业方向,现在的职业是非常多的小火箭 下载,不同的职业需要的技能都是不一样的,有很多人刚入社会的时候不知道自己的职业方向要怎么确定,下面看看如何明确自己的职业方向。
如何明确自己的职业方向1
1、最常见的是寻找自己的兴趣。
然而从兴趣出发进行职业定位是存在极其严格的条件与前提的:首先你要有一个明确的兴趣,其次这份兴趣变成职业能给到你满满的成就感,最后它还能引领你过上想要的生活。
2、根据专业确定方向
不管专业是否是自己喜欢的,既然读了四年,多少还是学到一些东西。选择继续从事本专业相关的职业,不仅在面试时候有优势,在工作中也有优势,企业在实际招聘中也重点关注这个点。尤其是专业识别度高的专业尤其如此,比如财务、计算机、机械设计制造、自动化等,都较为关注专业。
3、根据性格确定方向
建议在选择职业前,做一个性格测试,根据结果来确定职业方向。比如外向型的人相对来说最好从事和人打交道的职业,比如市场公关销售等。内向的人适合从事于技术或者设备打交道的活。比如财务、工程、软件开发等。
4、根据市场热度确定方向
相对来说,从众一般都不会犯错,而且市场流行的职位一般招聘量大,相对来说就业也比较容易。不过缺点有可能入门标准极端。比如现在的计算机非常缺人,但是技术含量高。而销售同样缺人,但是准入门槛低。
如何明确自己的职业方向2
1、选择比努力重要
开篇作者讲了个故事:关于他的师兄师姐们的`,姑且叫他们小蔡、小肖、小李、小张。
2000年在校的时候他们的情况分别是:小蔡是大家眼中最活跃最优秀的,学生会主席,平均成绩95以上,堪称优秀。小肖是学生会副主席,平均成绩80。小李是学生会小部长,平均成绩73.小张就马马虎虎,平均成绩63,毕业的时候就混了张文凭。
毕业后四人所去的公司也是规模、待遇和名气由大到小的,分别是大型企业纺织集团、规模小点的创维电子集团、不知名的房地产商和只有十几个人的小公司。
经过了10年的打拼,十年后他们举行同学聚会的时候,形势却发生逆转,反而是成绩最差的小张现在的公司叫百度,小李通过投资房产坐拥几套房个人资产500万以上,小肖因为家电行业衰落,勉强做个副经理年薪10万,小蔡却因公司破产而勉强再就业。
为什么会发生这么大的变化呢?
“观念”决定了个人发展的战略路线,每个人的观念是不一样的。当你选择的方向对了,战略对了,坚持十年,你一定会做出大成绩。
2、行业决定职业
行业是依附于人民大众社会生活的具体需要内容,职业是从事的工作形式的相同性。
如图,应该以行业为标准轴去选择,选择了一个行业之后再去思考根据自己的情况能够在这个行业里从事什么职位。行业和职业的交叉点就是你的职业定位。很多人比如我,想着自己学的是设计,毕业之后也一定要做设计,写了份平面设计的简历就开始投递,公司无所谓,哪里管他是什么行业了,收到的面试通知什么样的都有,什么电商啊购买小火箭节点,什么食品厂的平面设计。
其实这样是盲目的。
四个人其实职业都是销售,之所以命运不同,是因为四人行业不同(服装、家电、房地产、互联网)。
简单来说就是,汽车的时代,你选了马车行业就注定失败;手机看新闻的时代,你选了传统报社就很难有发展。
新兴行业层出不穷,从而出现了各种新兴职业。
可以换职业,但是不要脱离行业。
比如你要到一个地方去,开往那里就一趟列车,重要的是你怎样坐上这辆列车,而不是去考虑你坐在这辆列车的什么位置。
举个例子:现在的facebook运营执行官谢丽尔在去她的前公司谷歌的时候,谷歌给她的职位和她自己想要求得的职位是不符合的,甚至说是一个在此之前都没有的职位,当她犹豫不决去不去的时候,她的面试官这样给她说了一句话:如果这是一辆可以承载你通往目的地的火箭,你要纠结的不是坐在火箭什么位置,而是考虑怎么坐上这火箭才对。谢丽尔进入了谷歌公司,五年后因为能力出色,现在是全球最大网络平台facebook的运营执行官。
如何明确自己的职业方向3
一、确定职业发展方向应该把握的四项基本原则:
1、喜好原则
职业规划只有这个事情是自己喜欢的,才有可能在碰到强大对手和困难的时候才能够勇敢面对,兴趣才是最好的老师。在遇到极其困难情况时不会放弃;在有巨大诱惑的时候也不会动摇。
这里要解释一下,有人说我一点喜好都没有,或者是上了几年大学/上了几年班,我也不知道自己喜好什么。
2.1 嘴巴长爱表达的,叫做喜好沟通交流;
2.2 闷声不吭把活干利索的,叫执行力强;
2.3 文笔不错朋友圈自己写的有几个赞的,叫喜好文案写作;
2.4 游戏打得好的,说明你自己脑袋灵光,喜好去做需要反应敏捷的工作等等;
总而言之,没有谁真的一无是处,需要自己精心挖掘,总归是有喜好的领域的。
别总去问人家,你自己爱干的事儿,自己知道。
2、擅长原则
做您擅长的事,才有能力做好;有能力做好,才能解决具体的问题。只有做自己最擅长的事情,才能做得比别人好,才能在竞争中脱颖而出。有没有几把刷子,自己心里应该是有数的吧?
3、价值原则
您得认为这件事够重要,值得您做,否则您再有能耐也不会开心。
4、发展原则
首先您得有机会去做,有机会做了还得有足够大的市场,足够大的成长空间,这样的职业才有奔头。
如果一个人做自己最喜欢的同时也是自己最擅长的事情,而且觉得这件事最有价值,那么做成的概率会很大;如果这件事情还很有发展前途,那么就可以获得更长久的成功。所以要想获得职业生涯的真正成功,坚持这四条原则非常重要。
二、确定职业发展方向的方法
缺乏信息支撑的决策,是可怕的决策,正所谓"心中无数点子多,头脑糊涂决心大"。影响人一生幸福的因素很多,比如说家庭出身、身体条件、性格特点、婚姻、职业等,这其中有的是不可选择的,象家庭出身、身体条件等;有的是很难改造的,象性格特点;有的却是完全可以靠自己把握的,象婚姻、职业。
正因为婚姻与职业是可以后天把握的东西,所以才有"男怕入错行,女怕嫁错郎"之说,现在是男女都怕入错行。 大家找到一份工作也许是一件容易的事,实在不行,送快递和外卖,一个月收入也不会低,只要肯吃苦,人不懒。但要找到一个适合自己并能不断得到发展的职业,可能就要复杂得多。
许多大学生在刚走向职场时往往一脸迷惘,他们不知道是应该自己创业还是去公司上班,是去应聘与所学专业关联的工作还是去试试自己有特长的职位;是应该到大公司去拿低薪水还是去小公司拿高工资,是应该做自己喜欢做的事情还是去做容易找的工作等等。
其实,何止是刚出校门的大学生,就是许多在职场上爬摸滚打多年的职业人,在职业生涯中往往缺乏理性的思考与长远的规划,在职业选择的紧要关口更是无所适从不辨东西,以至于多年下来弯路走了不少成绩却没看到,长吁短叹之余,却并没有发现问题的根源,根源就在于没有找准自己的职业方向。
美国大数据工程师面试攻略
项目数据分析师分享:美国大数据工程师面试攻略
方法/步骤
先做一个自我介绍,本科南开后,加入了一个创业公司kuxun,做实时信息检索,后来进入百度基础架构组,搭建了Baidu App Engine的早期版本,随后去Duke大学留学,在攻读硕士期间,做跟Hadoop大数据相关的研究项目Starfish,之后在Amazon EC2部门实习,了解它们的内部架构,毕业后加入Linkedin,做广告组的架构,涉及Hadoop调优,Data Pipeline, Offline/Online, 实时系统。最新是在Coursera从事数据工程师工作。在多年工作中,除了对技术的不懈追求,也积累了大量的面试经验,从国内的一线互联网百度,阿里巴巴,奇虎,人人,到美国一线公司Facebook,Google,Linkedin,Twitter,Amazon,到热门Startup,Uber,Pinterest,Airbnb,Box,Dropbox,Snapchat,Houzz,拿到10+ offer,并且在Linkedin期间也面试过100+候选人,参与面试题制定,乐于分享并帮助很多人成功求职,实现目标。
我们看一下这张硅谷地图,它坐落于美国加州,从圣何塞到旧金山的狭长地带,中间是San francisco bay,简称湾区。它的由来是这边有计算机核心处理器中离不开的硅,30年来,硅谷就发展成为无数技术性创业公司的摇篮。在20多年前,就有很多硬件公司的辉煌Intel,Oracle,Apple,Cisco成功上市,10年前,互联网的兴起,造就了Yahoo,Google,Ebay的神奇,而如今Tesla,Facebook,Twitter,Linkedin正扶摇直上,成为美股高科技股的领头羊。这些公司的市值从几十billion到几百billion,PE从负数到上千。疯狂的估值背后也改变了世界。
如果说硅谷成功是有原因的,我觉得有两点。地理位置是得天独厚吸引大量人才,这里有Stanford和加州州立高校提供智力库的支持,在硅谷可以看到来自全世界的最聪明的人,中国人,印度人,犹太人构成这些Engineer的主力。虽然国内做技术自嘲为码农,但在硅谷成为一个优秀工程师还是收获颇丰。另一方面创业是一个永恒的话题,在Stanford有个说法空气中都飘扬中创业的味道,一些早期员工通过上市套现又积累经验成了天使投资,Y Combinator,各种技术forum,meetup,创业导师,都很活跃。资本的力量功不可没,早年VC通过投资,收购,上市放大形成一个雪球效应。大家总喜欢问什么是next big thing,哪一个是下一个facebook,下一个musk,根据统计10年能成就一个千亿以上的公司,目前这个进程正在缩短。
我就拿Linkedin作为例子,介绍高科技公司(FLG)是什么样子。它是成立2003年的职业社交网站。在10年的发展中,也不是一下子爆发的,目前有3亿的全球用户,虽然跟Facebook,Google 10亿+用户没法比,但是它有很好的护城河,用户定位高端精准,单位价值高。这张照片中左边这位是创始人Reid Hoffman,是Paypal黑帮成员,在硅谷也是呼风唤雨的大佬,目前是董事和投资人。中间这位是CEO Jeff,2013年被Glassdoor评为最佳CEO,作为职业经理人,成功帮助linkedin高速成长,他最喜欢提到transformation,希望我们每个员工能挑战自我,在各自岗位上进化。Linkedin提供了员工很好的福利,有号称湾区最佳的免费食堂,每个月一次的in day,hack day, 帮助员工内部创业的incumbator计划。它特点是数据驱动的开发产品,比如 People you may know, Job you may be interested, 我做过Sponroed Ads 都是需要很强数据背景和data scientist的支持。它的Biz model也很独特,有3个line,面向公司的招聘服务,面向广告商的市场服务,面向个人的订阅服务,还有最新Sales Solution,因为这么多可能性,成为华尔街的宠儿。
说硅谷,除了那些已经成功的大公司,不得不说现在最新的创业动向,这些代表了未来下一个FLG。我总结了一些领域和代表公司:云计算(box, dropbox),大数据(cloudera),消费互联网(pinterest),健康(fitbit),通讯(snapchat),支付(square),生活(uber)。 这里是华尔街网站更新的最新融资规模,比如Uber就达到18Billion的估值,我当时拿到offer没去,还是觉得很疯狂,如果细看这张表,大家可以看到硅谷(蓝色)尤其是旧金山它们的融资规模远远大于其他地区,还是地理决定论。而在国内的两家xiaomi,jingdong都是在北京,而最近大家看到一些泡沫论,说什么阿里巴巴上市是否美股到顶,经纬VC创始人也提醒我们泡沫的风险,我无法判断。如果能参与到下一波浪潮里面去是很过瘾的。我推荐大家去看看 浪潮之巅,奇点临近,我还是很期待未来20年的技术革命。
我个人热爱大数据,在硅谷这也是大家津津乐道的,有个笑话,big data is like teenage talking about sex, nobody know how to do it. 其实大家还是兴趣驱动就好,不要那么功利,大数据技术涉及太多,平常工作中也是慢慢积累,有无数的坑和技术细节需要克服。并不是说那个技术最热就要用哪个,如果你用不好,你的压力很大的,举个例子,你用某个开源数据库,发现它偶尔有数据丢失怎么办,如果这是线上服务,你不断收到报警,这时候你当时选用它的优点 scalable,容错性都没意义了。接着说大数据,这里面Hadoop作为行业标准,我面过的除了Google,微软不用,几乎所有的公司都在用,建议大家利用这个机会。这里面有三巨头,cloudera是老牌Hadoop咨询公司,Hadoop的创始人做CTO,Hortonworks也是很多Hadoop的committee,MapR是提出hdfs的erasure 编码方式高效而著名,它们都是融了巨资,模式也很像,先推出社区免费版,但有个商业版提供更好的管理。 而今年出现一匹黑马,Spark,简单说就是内存级别的计算,比Hadoop框架里能节约IO,利用缓存,能适应批处理,迭代,流式计算。
这里看一下它的生态系统,如何学Hadoop是个循序渐进过程,先要理解学习它的core系统,HDFS, MapReduce, Common,在外围有无数的系统工具方便开发,我个人用过的是 Avro作为数据格式,Zookeeper作为选主的高可靠性的组件,Solr作为搜索接口,Pig搭建工作流,Hive 数据仓库查询,Oozie管理工作流,HBase 作为KV 分布式存储,mahout数据挖掘的库,Cassandra nosql 数据库。我建议初学的考虑Chinahadoop的课程。
而Hadoop本身也是个进化过程,几年前0.19版本,到0.20, 0.23分流成Yarn架构最后进化成Hadoop2.0, Hadoop1.0 和 2.0 它们的接口和组件是完全不同的,但总体上Hadoop 2.0 是趋势,因为它有Yarn这样分离的资源管理平台,可以以插件的方式开发上面的Application,解放了生产力,而像Spark,Storm这些新型处理器也是支持Hadoop 2.0的。这里是Hortonworks它们提出来的社区版本架构,可以说标准的制定者,一流的公司制定标准,其他的公司一般用只能用它们提供的稳定版,没有多少话语权。但从事大数据,并不见得是要去这些制定标准的公司,大量的应用也是非常考验架构的灵活性。并且能看到实际的产品,很有成就感。
说到今年火的,还是要看Spark。从去年至今,已经开了2届Spark大会,上千人的规模,无数人对比Hadoop 100倍的性能提升而兴奋。这里说它的背景是诞生于Berkeley的Amplab,它们有个很有名的BDAS(Berkeley Data Analytics Stack),目前Spark已经成为Apache的顶级项目。去年这个实验室的教授跟学生出去成立Databricks公司,拉到两轮上千万的风投,有人成Spark是Hadoop的终结者吗?我看今年Spark大会上,所有的Hadoop大佬公司都是鼎力支持,像Cloudrea甚至放弃impala的一线支持而转变成Spark。如果这么发展下去,星星之火可以燎原啊。它里面用到Scala是一种函数式语言。里面的组件也很多,有Shark支持SQL类似Hive,有Spark Streaming,MLlib,Graphx,SparkR,BlinkDB。它的核心数据结构是RDD,可以跑在各种分布式系统上。总体上是个包容性+侵略性的系统。我个人也很看好它们的发展。
参加大运会场馆运营员面试,会提些什么问题?
1、你认为什么是运营?
按运营岗位划分,运营包括产品运营、用户运营、内容运营、新媒体运营、活动运营、社群运营、数据运营等;按运营职责划分,运营包括拉新、激活、留存、转化、裂变等。
2、关于拉新,你有什么好的方法?
基于过往的工作经验,总结了19种拉新渠道,包括免费的、付费的、短期见效的、长期有效的、线上和线下的。
举几个例子,免费的有小工具营销、商务拓展;付费的有SEM、软广告;短期见效的有病毒裂变;长期有效的有创意营销和内容营销。可以根据我们的产品和目标受众,先对渠道进行筛选,再分别进行渠道增长试验,以找到核心渠道,不断提高效率降低成本为运营目标。
3、如何有效激活用户?
有效激活是指用户通过完成“关键行为”,真正成为产品的有效用户。也就是说,只要新用户产生了这个行为,就大概率会留下来,长期活跃或马上付费!提升激活的第一步就是确定这个“关键行为”到底是什么!
比如,Facebook的“关键行为”是7天内加10个好友;LinkedIn的“关键行为”是一周内建立4个联系人。
4、如何提升产品的留存率?
留存阶段大致分为4个,新用户激活阶段、中期留存阶段、长期留存阶段和用户流失阶段,每个阶段的留存策略不同。
新用户激活阶段,重在使用户快速完成“关键行为”;中期留存阶段,重在使用户熟悉产品,发现更多价值,形成使用习惯;长期留存阶段,重在使用户经常回来,避免流失;用户流失阶段,重在唤回已经流失的用户,令其重新发现产品价值。
5、如何提升产品的转化率?(变现能力/盈利能力)
提升产品转化率主要从产品、用户、定价、转化环节四个部分入手,产品有哪些功能可以变现,用户愿意为哪些功能付费,定价策略如何,以及转化环节是否存在用户流失,需要一一试验和改进。
Facebook 前端 几轮面试
一般是三轮居多。步骤为:
1、面试分为一面,二面,以及最后是考核答辩。
2、其中一面群体面试会多一些。
2、二面主要面试结构化或者单独面。
3、考核答辩时请注意淘汰率比较高,尽量还是打好功底。






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