ERP就业方向？

一、ERP就业方向？

就业方向：ERP人才主要在三个方向就业，一是到应用ERP软件的企业就职，提升企业的软件使用效益，如应用ERP企业的内部咨询人员等，被称为“内部咨询”；

二是到软件公司就职，从事软件实施工作，负责软件研发、测试、企业咨询实施等，职位有软件工程师、技术支持、实施顾问等，称为“外部咨询”；

三是自己创办提供软件咨询实施服务的公司，充当软件公司和用户之间的桥梁。

二、erp实施顾问助理面试题及答案？

会问到

1.什么是erp,谈谈你对erp的看法

2.erp对企业管理会产生什么样的影响，有哪些优点和缺点

3.如果现在我们企业要上一条erp管理系统，你觉得我们要做好哪些准备工作，要分几个阶段来完成

4，如何实施erp系统，在实施过程中应该注意哪些问题

三、erp方向考研专业？

信息管理与信息系统

信息管理与信息系统是一个新名词，也是一个新的专业（1998年设立的专业），目前国内有北京大学、天津大学、上海交通大学等院校开设了该专业。

本专业培养具备现代管理学理论基础、计算机科学技术知识及应用能力，掌握系统思想和信息系统分析与设计方法以及信息管理等方面的知识与能力，能在国家各级管理部门、工商企业、金融机构、科研单位等部门从事信息管理以及信息系统分析、设计、实施管理和评价等方面的高级专门人才。

四、ERP学生的职业方向？

进ERP销售行业门槛较低。(我就是以IT行业的小白进入ERP行业)做技术类，需要具备专业知识了，财务类或者供应链，物流等，以及做开发需要懂数据库。作为毕业生去找工作，有这类似的基础技能。就可以找到工作，后面就是在公司通过实践进行对自己的提升了

五、erp专员发展方向？

您所说的erp系统专员应该是地产开发企业维护erp系统的内业文员。对于未来发展，提两个个人建议。

1学习erp系统各个板块(工程 营销 成本 技术)向综合性的运营岗位发展2如果是营销(或者条线)erp专员可以做精，向条线技术核心骨干发展。保持专注，努力，一定会成功的[中国赞][中国赞][中国赞]

六、erp未来的发展方向？

ERP未来的发展方向将企业内部所有资源整合在一起，对采购、生产、成本、库存、分销、运输、财务、人力资源进行规划，从而达到最佳资源组合，取得最佳效益。

七、erp方向是什么意思？

erp方向是指：

计算机信息管理（ERP方向）属于信息管理专业计算机信息管理专业是计算机技术与管理技术的交叉学科，各个学校的计算机信息管理技术专业都有所不同，偏重计算机技术，涉及管理范畴，确切的是利用计算机完成各类信息管理。ERP方向指企业资源计划，就是指如何合理的计划、分配和使用企业的资源，是企业资源管理思想和办法

八、ERP将来的发展方向是什么？

我是销售这个产品的，就我目前了解的情况而言，ERP软件将会把主流客户从原本的世界500强或者比较中大型的企业转移到中小型企业，同时也会把原本的一个价格高昂的ERP软件分成更小的系列，比如财务专用管理软件等等，划分成更细的门户然后卖给那些需要具有针对性门户的企业！

九、大数据与会计erp方向是什么？

是指：计算机信息管理（ERP方向）属于信息管理专业计算机信息管理专业是计算机技术与管理技术的交叉学科，各个学校的计算机信息管理技术专业都有所不同，偏重计算机技术，涉及管理范畴，确切的是利用计算机完成各类信息管理。

ERP方向指企业资源计划，就是指如何合理的计划、分配和使用企业的资源，是企业资源管理思想和办法。

十、掌握大数据方向的面试题汇总与解析

引言

在当今数据驱动的时代，大数据已经成为各行业不可或缺的重要组成部分。越来越多的企业开始重视大数据人才的引进，而伴随着市场的激烈竞争，大数据相关职位的面试也变得愈发重要。本文将为您提供一份详尽的大数据方向面试题汇总与解析，帮助你为面试做好充分准备。

大数据职业方向概述

大数据行业涵盖的职位相当广泛，包括但不限于以下几种类型：

• 数据科学家：负责从海量数据中提取有价值的信息，进行数据分析和建模。
• 大数据工程师：专注于构建大数据处理平台，负责数据的采集、存储和处理。
• 数据分析师：主要从事数据报表分析，重点关注数据的可视化和解读。
• 机器学习工程师：开发和实施机器学习模型，以便为业务需求提供支持。

常见的面试题及解析

以下是一些大数据方向的典型面试题，并附上详细解析。

1. 请解释什么是大数据？

大数据通常是指无法用传统数据处理方式处理的、规模庞大且复杂的数据集合。它具有五个特征：体量大（Volume）、速度快（Velocity）、种类多（Variety）、真实性（Veracity）和价值（Value），也称为“五个V”。

2. Hadoop与Spark的区别是什么？

Hadoop和Spark都是处理大数据的开源框架，但它们在设计理念和技术实现上有显著区别：

• Hadoop：基于HDFS存储，提供批处理能力，数据操作比较慢，但适合处理海量数据。
• Spark：具有内存计算能力，速度相较Hadoop快，但对内存要求较高，同时也支持批处理和实时处理。

3. 如何选择数据库？

选择数据库时，需考虑多种因素，包括数据量、访问模式、系统架构等。以下是常见的数据库类型以及适用场景：

• 关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）：适合结构化数据和复杂查询，保证数据的一致性。
• 非关系型数据库（如MongoDB、Cassandra）：适合存储大量非结构化数据，灵活性高。
• 时序数据库（如InfluxDB）：专门用于处理时间序列数据，适合监控和实时分析。

4. 什么是ETL？

ETL代表提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）的过程，是处理数据仓库中的数据的关键步骤。ETL的关键在于：

• 提取：从源系统提取数据。
• 转换：对数据进行清洗、整合、格式化等处理。
• 加载：将处理后的数据存入目标系统。

5. 介绍一下MapReduce的工作原理。

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型。其工作原理包括两个主要步骤：

• Map步骤：对输入数据进行分片，处理每个数据片并生成中间键值对。
• Reduce步骤：对中间结果进行汇总，生成最终输出结果。

技能与知识要求

在面试大数据相关职位时，除了考察应聘者的理论知识外，技能和经验同样关键。以下是一些基本技能：

• 编程语言：熟悉Python、Java或Scala等编程语言。
• 数据处理工具：掌握Hadoop、Spark、Hive等大数据工具。
• 数据库管理：了解关系型和非关系型数据库的使用。
• 数据分析与可视化：熟悉使用工具（如Tableau、Excel）进行数据报告和可视化。

面试准备建议

为了提高大数据面试的成功率，以下是一些实用的准备建议：

• 复习基础知识：确保对大数据相关概念和技术有扎实理解。
• 进行模拟面试：通过模拟面试来提升自信，磨练回答技巧。
• 研究公司背景：了解招聘公司的业务模式和技术架构，适当针对性准备。
• 展示项目经验：准备展示自己在大数据项目中的实际经验和贡献，突出个人价值。

结论

随着大数据技术的快速发展，相关职位的面试也变得更加复杂和多样化。通过本文提供的面试题汇总与解析，希望能帮助您在大数据方向的面试中脱颖而出。感谢您阅读完这篇文章，希望它能为您未来的面试提供积极的帮助与指导。