分布式存儲招聘

① 請問學統計學的以後出來找工作難嗎

1)主要包括一般統計和經濟統計兩類專業方向，培養具有良好的數學或數學與經濟學素養，掌握統計學的基本理論和方法，能熟練地運用計算機分析數據，能在企業、事業單位和經濟、管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用和管理工作，或在科研、教育部門從事研究和教學工作的高級專門人才。2)主幹學科：數學、統計學、經濟學、管理學。主要課程：數學基礎課(分析、代數、幾何)、概率論、數理統計、運籌學、計算機基礎、應用隨機過程等。主要實踐性教學環節：包括學年論文、社會調查、生產實習和畢業論文等，一般安排10--20周。 http://ke..com/view/50313.htm 這里好多啊

② 優就業大數據好還是尚觀好

一，題記
要說當下IT行業什麼最火？ABC無出其右。所謂ABC者，AI + Big Data + Cloud也，即人工智慧、大數據和雲計算(雲平台)。每個領域目前都有行業領袖在引領前行，今天我們來討論下大數據Big Data這個方向。如果您感覺閱讀文字太累，可以點擊下面音頻！
二，大數據裡面的角色
角色一：大數據工程
大數據工程需要解決數據的定義、收集、計算與保存的工作，因此大數據工程師們在設計和部署這樣的系統時首要考慮的是數據高可用的問題，即大數據工程系統需要實時地為下游業務系統或分析系統提供數據服務；
角色二：大數據分析
大數據分析角色定位於如何利用數據——即從大數據工程系統中接收到數據之後如何為企業或組織提供有產出的數據分析，並且確實能夠幫助到公司進行業務改善或提升服務水平，所以對於大數據分析師來說，他們首要解決的問題是發現並利用數據的價值，具體可能包括：趨勢分析、模型建立以及預測分析等。
這兩類角色相互依存但又獨立運作，何意？沒有大數據工程，大數據分析便無從談起；但倘若沒有大數據分析，我也實在想不出大數據工程存在的理由。這就類似於結婚和談戀愛——戀愛的目的是為了結婚，且不以結婚為目的的談戀愛都是耍流氓。
簡單總結一下，大數據工程角色需要考慮數據的收集、計算(或是處理)和保存；大數據分析角色則是執行數據的高級計算。
三，大數據工程師
針對角色一：大數據工程說，對應的工作崗位就叫大數據工程師，對於大數據工程師而言，您至少要掌握以下技能：
linux基礎
因為大數據體系，基本都是開源軟體，這些開源軟體都是在開源的linux系統上運行的，所以你必須會基本的linux操作，比如用戶管理，許可權，shell編程之類的
一門JVM系語言：
當前大數據生態JVM系語言類的比重極大，某種程度上說是壟斷也不為過。這里我推薦大家學習Java或Scala，至於Clojure這樣的語言上手不易，其實並不推薦大家使用。另外，如今是「母以子貴」的年代，某個大數據框架會帶火它的編程語言的流行，比如Docker之於Go、Kafka之於Scala。
因此這里建議您至少要精通一門JVM系的語言。值得一提的，一定要弄懂這門語言的多線程模型和內存模型，很多大數據框架的處理模式其實在語言層面和多線程處理模型是類似的，只是大數據框架把它們引申到了多機分布式這個層面。
建議：學習Java或Scala
計算處理框架：
嚴格來說，這分為離線批處理和流式處理。流式處理是未來的趨勢，建議大家一定要去學習；而離線批處理其實已經快過時了，它的分批處理思想無法處理無窮數據集，因此其適用范圍日益縮小。事實上，Google已經在公司內部正式廢棄了以MapRece為代表的離線處理。
因此如果要學習大數據工程，掌握一門實時流式處理框架是必須的。當下主流的框架包括：Apache Samza, Apache Storm, Apache Spark Streaming以及最近一年風頭正勁的Apache Flink。當然Apache Kafka也推出了它自己的流式處理框架：Kafka Streams
建議：學習Flink、Spark Streaming或Kafka Streams中的一個。
分布式存儲框架：
雖說MapRece有些過時了，但Hadoop的另一個基石HDFS依然堅挺，並且是開源社區最受歡迎的分布式存儲，絕對您花時間去學習。
資源調度框架：
Docker可是整整火了最近一兩年。各個公司都在發力基於Docker的容器解決方案，最有名的開源容器調度框架就是K8S了，但同樣著名的還有Hadoop的YARN和Apache Mesos。後兩者不僅可以調度容器集群，還可以調度非容器集群，非常值得我們學習。
分布式協調框架：
有一些通用的功能在所有主流大數據分布式框架中都需要實現，比如服務發現、領導者選舉、分布式鎖、KV存儲等。這些功能也就催生了分布式協調框架的發展。最古老也是最有名的當屬Apache Zookeeper了，新一些的包括Consul，etcd等。學習大數據工程，分布式協調框架是不能不了解的， 某種程度上還要深入了解。
列式存儲資料庫：
曾經花了很長的時間學習Oracle，但不得不承認當下關系型資料庫已經慢慢地淡出了人們的視野，有太多的方案可以替代rdbms了。人們針對行式存儲不適用於大數據ad-hoc查詢這種弊端開發出了列式存儲，典型的列式存儲資料庫就是開源社區的HBASE。
消息隊列：
大數據工程處理中消息隊列作為「削峰填谷」的主力系統是必不可少的，當前該領域內的解決方案有很多，包括ActiveMQ，Kafka等。國內阿里也開源了RocketMQ。這其中的翹楚當屬Apache Kafka了。Kafka的很多設計思想都特別契合分布流式數據處理的設計理念。這也難怪，Kafka的原作者Jay Kreps可是當今實時流式處理方面的頂級大神。
建議：學習Kafka，不僅僅好找工作(幾乎所有大數據招聘簡歷都要求會Kafka:-） )，還能觸類旁通進一步理解基於備份日誌方式的數據處理范型
四，大數據分析師Or數據科學家
針對角色二：大數據分析，對應的工作崗位就叫大數據分析師或者數據科學家，作為數據科學家的我們必須要掌握以下技能：
數學功底：
微積分是嚴格要掌握的。不一定要掌握多元微積分，但一元微積分是必須要熟練掌握並使用的。另外線性代數一定要精通，特別是矩陣的運算、向量空間、秩等概念。當前機器學習框架中很多計算都需要用到矩陣的乘法、轉置或是求逆。雖然很多框架都直接提供了這樣的工具，但我們至少要了解內部的原型原理，比如如何高效判斷一個矩陣是否存在逆矩陣並如何計算等。
重溫同濟版《高等數學》，有條件可以去Coursea學習賓夕法尼亞大學的微積分課程
推薦學習Strang的線性代數：《Introction to Linear Algebra》——這是最經典的教材，沒有之一！
數理統計：
概率和各種統計學方法要做到基本掌握，比如貝葉斯概率如何計算？概率分布是怎麼回事？雖不要求精通，但對相關背景和術語一定要了解
找一本《概率論》重新學習下
互動式數據分析框架：
這里並不是指SQL或資料庫查詢，而是像Apache Hive或Apache Kylin這樣的分析交互框架。開源社區中有很多這樣類似的框架，可以使用傳統的數據分析方式對大數據進行數據分析或數據挖掘。
有過使用經驗的是Hive和Kylin。不過Hive特別是Hive1是基於MapRece的，性能並非特別出色，而Kylin採用數據立方體的概念結合星型模型，可以做到很低延時的分析速度，況且Kylin是第一個研發團隊主力是中國人的Apache孵化項目，因此日益受到廣泛的關注。
首先學習Hive，有時間的話了解一下Kylin以及背後的數據挖掘思想。
機器學習框架：
機器學習當前真是火爆宇宙了，人人都提機器學習和AI，但筆者一直認為機器學習恰似幾年前的雲計算一樣，目前雖然火爆，但沒有實際的落地項目，可能還需要幾年的時間才能逐漸成熟。
不過在現在就開始儲備機器學習的知識總是沒有壞處的。說到機器學習的框架，大家耳熟能詳的有很多種, 信手拈來的就包括TensorFlow、Caffe8、Keras9、CNTK10、Torch711等，其中又以TensorFlow領銜。
當前建議大家選取其中的一個框架進行學習，但以我對這些框架的了解，這些框架大多很方便地封裝了各種機器學習演算法提供給用戶使用，但對於底層演算法的了解其實並沒有太多可學習之處。因此還是建議可以從機器學習演算法的原理來進行學習

③ Java和大數據有什麼關系,發展前景怎麼樣

一、 Java和大數據有什麼關系？

大數據開發需要編程語言基礎，Java是世界上應用最廣泛的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵，同時還具有簡單性、面向對象、分布式、健壯性、安全性、平台獨立與可移植性、多線程、動態性等特點。

Java具有的眾多特性，特別適合作為大數據應用的開發語言，當下Hadoop以及其他大數據處理技術很多都是用Java，Java是大數據技術的主要支持言語，當下學大數據技術之前都會先學Java語言。

二、為什麼要學習Java大數據技術？

學習Java的原因如下：

1、從各行業軟體開發技術的生態圈來看：

(1)Java已經形成一種文化，有企業成熟的解決方案

(2)開源社區發展的強大，而Java在開源社設區占重要地位

(3)主流大數據框架hadoop、spark、HBase等離不開Java平台

2、從Java本身特性來看

(1)面向對象、跨平台，可以運行在Linux、Windows、Unix等系統上

(2)Java虛擬機發展非常成熟，在內存回收、並發處理、作為大數據和雲計算平台等應用上有著不可替代的作用

3、在企業級的開發環境里，安全、穩定是硬道理，這方面Java有著不可替代的作用;另外還有其它很多優秀特性如多線程、分布式、函數式編程等。

學習大數據的原因：

(1)國家將發展大數據放在了戰略地位，大數據前景無限;

(2)分布式存儲和分布式計算框架hadoop、內存計算框架spark發展很成熟並在企業廣泛部署;

(3)面向對象設計思想已經發展很成熟，自底向上的設計思想函數式編程發展的也十分成熟，海量數據並發處理技術也發展很成熟，非結構化數據的處理發展也很成熟等等，並且在企業廣泛部署的主流框架大數據hadoop、spark上得到體現;

(4)海量數據的智能分析已被廣泛應用，例如：推薦系統、金融風險預測、天氣預報等等;

(5)人工智慧的核心學科—機器學習，其中的深度學習演算法已經具備處理「海量數據訓練集」的條件、硬體的海量圖形處理或者海量圖片處理已經具備處理條件，如GPU、TPU，甚至現在已經研發出專門的AI晶元。

根據行業預測，2021年行業在Java大數工作崗位需求將激增，其中Java大數據工程師的缺口在14萬到19萬人之間，Java大數據工程師實習月薪一般在8000元左右。學Java大數據，前途跟錢途兼具。

④ 如何學習數據分析

【轉自網路】
首先，我要說的是我覺得你是一名在校大學生！Data Mining不是你想的那麼簡單，他不單單和數學有關系，還包括了計算機領域的諸多學科。還有社會工程學、邏輯學等文科和理科的交叉學科！他是一門龐大的體系。你要是真想學我只能給你指條比較快的成才之路，後面的東西自己慢慢學都趕趟！慢慢充實自己！大學四年好好利用！學無止境！
既然是數據分析那你的高等數學必須要過硬，別著急這只是你的其他學科的基礎課。其次是概率與統計，這才是正科，大學那點玩意就是糊弄人的，你要多看這方面的書。這個一定要學好！線性必須要會要精通。因為數據劃分是數據挖掘里最重要的一個環節。這個就是線性范疇里的了。也要精通，學會線性分析你就發現你就學會了很多。數學有這三個底子就可以了。數學分析不要看了。因為那隻是高數的延伸！
計算機你一定要懂。資料庫你必須得學會。三大資料庫ORACLE.SQL.MYSQL原理基本類似觸類旁通！
還有就是培養你的思維，盡量縝密敏捷。這樣才可以發現數據中的不同！因為有的數據挖掘是計算機處理的。有的則是紙面上的。所以必須學會記錄
好了，就先這么多了。你學會了這幾個就是你進軍下一步的基礎，這幾個就夠你學一陣子的了。
祝你好運哥們！
數據挖掘的起點很高——
1、統計學
2、機器學習
3、數學——圖論，最優化理論等。
WEB上的數據結構更加復雜。
python語言————應該學習

抱歉，事情太多，如果不追著就忘了！我認為你作為企業員工對數據挖掘感興趣，最主要的就是從應用和解決問題開始，所以我想把數據挖掘這個狹義定義的內容改成你應該對數據分析感興趣，數據挖掘只是數據分析的一個重要工具和解決方法之一！
數量統計知識方面：我認為統計思想是數學在實踐中最重要的體現，但對於實際工作者最重要的是掌握統計思想，其實統計理論非常復雜，但實際應用往往是比較簡單的！比如，很多人都在大學學了假設檢驗，但實際應用中假設就是看P值是否小於0.05，但是H0是什麼？拒絕還是接受的是什麼現實問題；要理解！
掌握軟體問題：從軟體角度學，是非常好的思路，我基本上就是這樣學的。我常說編軟體的人最懂理論，否則編不出來，編軟體的人最知道應用，否則軟體買不出去；現在軟體越來越友好，把軟體自帶案例做一遍，你會自覺不自覺的掌握軟體解決問題的思路和能解決的問題類型；
數據倉庫問題：OLAP和數據挖掘是數據倉庫建立基礎上的兩個增值應用，從企業整體角度，數據挖掘應該建立在企業數據倉庫完備的基礎上。所以說數據倉庫是針對企業級數據挖掘應用提出的，但我們應該記住，企業從來不是為了數據挖掘建立數據倉庫，而是因為有了數據倉庫後必然會提出數據挖掘的需求！現在隨著數據挖掘軟體的工具智能化，以及數據倉庫和ETL工具的介面友好，對資料庫層面的要求越來越少；
數學不好可能反應了一個人思考問題的方式或深入理解問題的能力，但數學不是工具是腦具，不斷解決問題的過程可以讓我們思考問題更數學化！
沈浩老師建議：
不急，一步一步來！先把本職工作中的數據分析問題理解了，干好了！
熟練玩好Excel軟體工具，這個可以看《Excel高級應用與數據分析》我寫的書，當然有很多Excel論壇和網站，從我的博客就可以連接到。
學習好統計分析方法，我不是單指統計原理，而是統計分析方法，比如回歸分析，因子分析等，不斷進入統計分析解決問題的思考方式；這個可以看看SPSS軟體方面的書和數據案例，通過軟體學習解決數據分析的統計問題，這方面的書很多，當然你也可以關注我的博客，不斷增加統計分析方法解決數據分析問題的思路，自己對照著完成！
在上述問題有了比較好的理解後，也就是你應該算是一個數據分析能手的時候，開始進入數據挖掘領域，你會發現用數據挖掘思想解決問題具有智能化、自動化的優勢，接下來，你需要考慮數據建模的過程，通過學習Clementine軟體或SAS的挖掘工具，不斷理解數據挖掘與原來的數據分析工具有什麼不同或優勢！
當前面都是了解並且能夠得心應手後，你就要有針對性的掌握你工作所在行業的問題，例如：電信行業的解決方案問題：客戶流失、客戶價值、客戶離網、客戶保持、客戶響應、客戶交叉銷售等商業模型，同時與數據分析和數據挖掘統一在一起的解決方案！
接下來，你應該掌握資料庫的一些原理和操作，特別是SQL語言的方式
你到了這個階段，就應該有全面解決問題的能力，比如挖掘出來的知識或商業規則如何推送到營銷平台上等等
梳理自己的知識結構，不僅會操作，現在你應該成為專家了，要能夠宣揚你的知識能力和領導力，當然也要表明你在數據挖掘領域的專業特長
要經常幫助同事和行業朋友，比如幫助解決數據分析問題，幫助咨詢，甚至給大家講課，這對你的知識梳理和能力的提高非常重要，你的自信心會更強！
有興趣，可以建立一個博客或什麼，不斷寫點東西，經常思考和總結
結交廣泛的朋友！
關於入門的教材：
互聯網，其實不用買什麼書網路基本都有；要有好的搜索能力，當然包括搜各種軟體！
SPSS和Clementine軟體的說明和案例，都做一遍；
《數據挖掘——客戶關系管理的藝術》
《調查研究中的統計分析法》
《Excel高級應用與數據分析》
《數據展現的藝術》

⑤ IT大數據都學什麼

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⑥ 不能再繼續下去了，技術人員的最終出路在哪

俗話說，365行，行行出狀元，此話也適用於IT行業，尤其是程序員。
當你迷茫找不到出路，又想快速成長和提高的時候，有兩種方案可以供你參考：
1、努力成為你工作環境中最優秀的人（技術最好的人）；
2、跳槽，去另外一家公司做比你能力要高的工作。
針對工作環境的不同，分為大環境和小環境（人多和人少）：
1、小環境，尋找技術最好的人，努力不斷向他接近，當你通過努力覺得超過他的時候，我相信你就不會再來問「出路在哪裡」的問題了。
2、大環境，人多優秀的人也多，想短時間超越所有人是有相當難度的，能與每個優秀人都交流的概率低，所以你可以選擇跳槽。
跳槽，在我看來是程序員成功的必經之路。跳槽是有技巧的，同時也需要一定的運氣，如果想跳槽就要果斷。當你覺得不如意時，當你覺得沒有出路時，當你覺得待遇不滿意時，當你覺得成長不夠快時。。。都可以考慮跳槽。
跳槽有利有弊，對企業來說，跳槽是不好的；對於打工者來說，跳槽是很完美的。企業培養一個程序員不容易，辛苦的帶起來一個人，熟悉了業務，掌握了技術，這時候走人，損失最大的當然是企業，花時間培養人和熟悉業務也是需要成本的。對程序員來說，跳槽幾乎是利大於弊，首先待遇上肯定立竿見影的體現，如果沒體現出來那就是跳的失敗，除非有其他想法和目標。
不要誤會我的意圖，跳槽對於技術人員來說並不是壞事：
1、一般的IT公司都有自己的常用的模式，該模式經過一個項目之後，就可以基本掌握，相關覆蓋的知識、架構等大概也可以了解，此時可以換個環境尋找更高的發展；
2、跳槽相當於變向的升職，這個可以從你的簡歷中體現出來。
假如你是一個初級程序員。當你做完一個項目的時候，你會了解這個項目的整個流程，此時可以在簡歷中填寫中級程序員的角色，把很多中級程序員做的事情寫到你的履歷里（前提是你要了解這些），跳槽的時候，你的目標自然就是中級程序員，而招聘公司看到你的情況也會覺得合適。
假如你是一個中級程序員。你需要在項目中了解高級程序員的工作范圍，並不要求你全部掌握，但需要你能表達出來，這個很重要。比如後台的設計模式、軟體架構、介面設計等，把這些寫到你的履歷中，給自己定位成高級程序員，自然的，高級程序員的職位會找到你。
假如你是一個高級程序員。你所需要了解的就不僅僅是程序設計，而是整個項目的運作和管理流程。包括項目管理、系統架構（軟硬體）、系統集成等，整個環節不一定都要會，但需要知道是什麼，比如，什麼是交換機，什麼是硬體負載均衡設備，什麼是反向代理，什麼是緩存伺服器，什麼是WEB伺服器，什麼是集群、負載均衡、分布式、資料庫優化、大數據存儲、高並發訪問等等，都是你需要了解的，面試的時候能表達出來，那麼你就成功了。同樣的把這些寫到你的履歷中，給自己定位架構師或項目經理，更新簡歷後，獵頭會來找你。
假如你是系統架構師。既然選擇了架構師的角色，那麼肯定是向技術方向發展了。技術總監、研發總監甚至CTO就是你的目標。想知道技術總監、CTO都在做什麼嗎，看看丁磊在做什麼，你就要去模仿去做。想成為一個角色人物，首先要從身體力行上模仿的像這個角色，時間長了那麼你就是這樣的人。技術總監需要負責整個公司的技術部運作，包括對人員的管理、績效考核、各語言組之間的協調、各項目間的協調，各部門間的協調，除此之外，你還需要考慮所運營的項目如何發展的更好，網站如何才能更加優化，產品如何能更上一個層次，公司的技術發展如何規劃，各種方案如何快速的編寫和實施，如何與老闆打交道等，都是你需要掌握的。
假如你是項目經理。在中國，項目經理分兩種，一種是TEAM LEADER的角色，需要很強的技術；一種是負責招標、流程式控制制的偏商務角色，要懂技術。發展到這個層次的，我想應該不用我來告訴他們出路在哪裡了，這樣的人一般都有自己的規劃，但凡事都有例外，如果沒有規劃或發展迷茫的，TEAM LEADER角色可以重點把項目管理、人力資源、系統架構等環節再強化一下，緊跟當前發展形勢學習新知識；偏商務角色的，可以考慮往總經理、CIO、CEO等方向努力，到這個層次的，需要的不僅僅是知識，更多的是一種理念和個人魅力。
大概聊了聊上述這些，我想每個層次的人可以大概了解自己該做什麼了。一定要有計劃、有目標高效的做事情，有效的管理分配好自己的時間，只有這樣你才可以成為一個優秀的人才。不要總讓別人告訴你該做什麼，而是自己不斷推動手裡的任務去更好的完成，處處體現出「我做的東西就比別人做的好」的信念，那我想，成功離你就不遠了。