分布式存储招聘

① 请问学统计学的以后出来找工作难吗

1)主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。2)主干学科：数学、统计学、经济学、管理学。主要课程：数学基础课(分析、代数、几何)、概率论、数理统计、运筹学、计算机基础、应用随机过程等。主要实践性教学环节：包括学年论文、社会调查、生产实习和毕业论文等，一般安排10--20周。 http://ke..com/view/50313.htm 这里好多啊

② 优就业大数据好还是尚观好

一，题记
要说当下IT行业什么最火？ABC无出其右。所谓ABC者，AI + Big Data + Cloud也，即人工智能、大数据和云计算(云平台)。每个领域目前都有行业领袖在引领前行，今天我们来讨论下大数据Big Data这个方向。如果您感觉阅读文字太累，可以点击下面音频！
二，大数据里面的角色
角色一：大数据工程
大数据工程需要解决数据的定义、收集、计算与保存的工作，因此大数据工程师们在设计和部署这样的系统时首要考虑的是数据高可用的问题，即大数据工程系统需要实时地为下游业务系统或分析系统提供数据服务；
角色二：大数据分析
大数据分析角色定位于如何利用数据——即从大数据工程系统中接收到数据之后如何为企业或组织提供有产出的数据分析，并且确实能够帮助到公司进行业务改善或提升服务水平，所以对于大数据分析师来说，他们首要解决的问题是发现并利用数据的价值，具体可能包括：趋势分析、模型建立以及预测分析等。
这两类角色相互依存但又独立运作，何意？没有大数据工程，大数据分析便无从谈起；但倘若没有大数据分析，我也实在想不出大数据工程存在的理由。这就类似于结婚和谈恋爱——恋爱的目的是为了结婚，且不以结婚为目的的谈恋爱都是耍流氓。
简单总结一下，大数据工程角色需要考虑数据的收集、计算(或是处理)和保存；大数据分析角色则是执行数据的高级计算。
三，大数据工程师
针对角色一：大数据工程说，对应的工作岗位就叫大数据工程师，对于大数据工程师而言，您至少要掌握以下技能：
linux基础
因为大数据体系，基本都是开源软件，这些开源软件都是在开源的linux系统上运行的，所以你必须会基本的linux操作，比如用户管理，权限，shell编程之类的
一门JVM系语言：
当前大数据生态JVM系语言类的比重极大，某种程度上说是垄断也不为过。这里我推荐大家学习Java或Scala，至于Clojure这样的语言上手不易，其实并不推荐大家使用。另外，如今是“母以子贵”的年代，某个大数据框架会带火它的编程语言的流行，比如Docker之于Go、Kafka之于Scala。
因此这里建议您至少要精通一门JVM系的语言。值得一提的，一定要弄懂这门语言的多线程模型和内存模型，很多大数据框架的处理模式其实在语言层面和多线程处理模型是类似的，只是大数据框架把它们引申到了多机分布式这个层面。
建议：学习Java或Scala
计算处理框架：
严格来说，这分为离线批处理和流式处理。流式处理是未来的趋势，建议大家一定要去学习；而离线批处理其实已经快过时了，它的分批处理思想无法处理无穷数据集，因此其适用范围日益缩小。事实上，Google已经在公司内部正式废弃了以MapRece为代表的离线处理。
因此如果要学习大数据工程，掌握一门实时流式处理框架是必须的。当下主流的框架包括：Apache Samza, Apache Storm, Apache Spark Streaming以及最近一年风头正劲的Apache Flink。当然Apache Kafka也推出了它自己的流式处理框架：Kafka Streams
建议：学习Flink、Spark Streaming或Kafka Streams中的一个。
分布式存储框架：
虽说MapRece有些过时了，但Hadoop的另一个基石HDFS依然坚挺，并且是开源社区最受欢迎的分布式存储，绝对您花时间去学习。
资源调度框架：
Docker可是整整火了最近一两年。各个公司都在发力基于Docker的容器解决方案，最有名的开源容器调度框架就是K8S了，但同样着名的还有Hadoop的YARN和Apache Mesos。后两者不仅可以调度容器集群，还可以调度非容器集群，非常值得我们学习。
分布式协调框架：
有一些通用的功能在所有主流大数据分布式框架中都需要实现，比如服务发现、领导者选举、分布式锁、KV存储等。这些功能也就催生了分布式协调框架的发展。最古老也是最有名的当属Apache Zookeeper了，新一些的包括Consul，etcd等。学习大数据工程，分布式协调框架是不能不了解的， 某种程度上还要深入了解。
列式存储数据库：
曾经花了很长的时间学习Oracle，但不得不承认当下关系型数据库已经慢慢地淡出了人们的视野，有太多的方案可以替代rdbms了。人们针对行式存储不适用于大数据ad-hoc查询这种弊端开发出了列式存储，典型的列式存储数据库就是开源社区的HBASE。
消息队列：
大数据工程处理中消息队列作为“削峰填谷”的主力系统是必不可少的，当前该领域内的解决方案有很多，包括ActiveMQ，Kafka等。国内阿里也开源了RocketMQ。这其中的翘楚当属Apache Kafka了。Kafka的很多设计思想都特别契合分布流式数据处理的设计理念。这也难怪，Kafka的原作者Jay Kreps可是当今实时流式处理方面的顶级大神。
建议：学习Kafka，不仅仅好找工作(几乎所有大数据招聘简历都要求会Kafka:-） )，还能触类旁通进一步理解基于备份日志方式的数据处理范型
四，大数据分析师Or数据科学家
针对角色二：大数据分析，对应的工作岗位就叫大数据分析师或者数据科学家，作为数据科学家的我们必须要掌握以下技能：
数学功底：
微积分是严格要掌握的。不一定要掌握多元微积分，但一元微积分是必须要熟练掌握并使用的。另外线性代数一定要精通，特别是矩阵的运算、向量空间、秩等概念。当前机器学习框架中很多计算都需要用到矩阵的乘法、转置或是求逆。虽然很多框架都直接提供了这样的工具，但我们至少要了解内部的原型原理，比如如何高效判断一个矩阵是否存在逆矩阵并如何计算等。
重温同济版《高等数学》，有条件可以去Coursea学习宾夕法尼亚大学的微积分课程
推荐学习Strang的线性代数：《Introction to Linear Algebra》——这是最经典的教材，没有之一！
数理统计：
概率和各种统计学方法要做到基本掌握，比如贝叶斯概率如何计算？概率分布是怎么回事？虽不要求精通，但对相关背景和术语一定要了解
找一本《概率论》重新学习下
交互式数据分析框架：
这里并不是指SQL或数据库查询，而是像Apache Hive或Apache Kylin这样的分析交互框架。开源社区中有很多这样类似的框架，可以使用传统的数据分析方式对大数据进行数据分析或数据挖掘。
有过使用经验的是Hive和Kylin。不过Hive特别是Hive1是基于MapRece的，性能并非特别出色，而Kylin采用数据立方体的概念结合星型模型，可以做到很低延时的分析速度，况且Kylin是第一个研发团队主力是中国人的Apache孵化项目，因此日益受到广泛的关注。
首先学习Hive，有时间的话了解一下Kylin以及背后的数据挖掘思想。
机器学习框架：
机器学习当前真是火爆宇宙了，人人都提机器学习和AI，但笔者一直认为机器学习恰似几年前的云计算一样，目前虽然火爆，但没有实际的落地项目，可能还需要几年的时间才能逐渐成熟。
不过在现在就开始储备机器学习的知识总是没有坏处的。说到机器学习的框架，大家耳熟能详的有很多种, 信手拈来的就包括TensorFlow、Caffe8、Keras9、CNTK10、Torch711等，其中又以TensorFlow领衔。
当前建议大家选取其中的一个框架进行学习，但以我对这些框架的了解，这些框架大多很方便地封装了各种机器学习算法提供给用户使用，但对于底层算法的了解其实并没有太多可学习之处。因此还是建议可以从机器学习算法的原理来进行学习

③ Java和大数据有什么关系,发展前景怎么样

一、 Java和大数据有什么关系？

大数据开发需要编程语言基础，Java是世界上应用最广泛的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征，同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。

Java具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言，当下Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，Java是大数据技术的主要支持言语，当下学大数据技术之前都会先学Java语言。

二、为什么要学习Java大数据技术？

学习Java的原因如下：

1、从各行业软件开发技术的生态圈来看：

(1)Java已经形成一种文化，有企业成熟的解决方案

(2)开源社区发展的强大，而Java在开源社设区占重要地位

(3)主流大数据框架hadoop、spark、HBase等离不开Java平台

2、从Java本身特性来看

(1)面向对象、跨平台，可以运行在Linux、Windows、Unix等系统上

(2)Java虚拟机发展非常成熟，在内存回收、并发处理、作为大数据和云计算平台等应用上有着不可替代的作用

3、在企业级的开发环境里，安全、稳定是硬道理，这方面Java有着不可替代的作用;另外还有其它很多优秀特性如多线程、分布式、函数式编程等。

学习大数据的原因：

(1)国家将发展大数据放在了战略地位，大数据前景无限;

(2)分布式存储和分布式计算框架hadoop、内存计算框架spark发展很成熟并在企业广泛部署;

(3)面向对象设计思想已经发展很成熟，自底向上的设计思想函数式编程发展的也十分成熟，海量数据并发处理技术也发展很成熟，非结构化数据的处理发展也很成熟等等，并且在企业广泛部署的主流框架大数据hadoop、spark上得到体现;

(4)海量数据的智能分析已被广泛应用，例如：推荐系统、金融风险预测、天气预报等等;

(5)人工智能的核心学科—机器学习，其中的深度学习算法已经具备处理“海量数据训练集”的条件、硬件的海量图形处理或者海量图片处理已经具备处理条件，如GPU、TPU，甚至现在已经研发出专门的AI芯片。

根据行业预测，2021年行业在Java大数工作岗位需求将激增，其中Java大数据工程师的缺口在14万到19万人之间，Java大数据工程师实习月薪一般在8000元左右。学Java大数据，前途跟钱途兼具。

④ 如何学习数据分析

【转自网络】
首先，我要说的是我觉得你是一名在校大学生！Data Mining不是你想的那么简单，他不单单和数学有关系，还包括了计算机领域的诸多学科。还有社会工程学、逻辑学等文科和理科的交叉学科！他是一门庞大的体系。你要是真想学我只能给你指条比较快的成才之路，后面的东西自己慢慢学都赶趟！慢慢充实自己！大学四年好好利用！学无止境！
既然是数据分析那你的高等数学必须要过硬，别着急这只是你的其他学科的基础课。其次是概率与统计，这才是正科，大学那点玩意就是糊弄人的，你要多看这方面的书。这个一定要学好！线性必须要会要精通。因为数据划分是数据挖掘里最重要的一个环节。这个就是线性范畴里的了。也要精通，学会线性分析你就发现你就学会了很多。数学有这三个底子就可以了。数学分析不要看了。因为那只是高数的延伸！
计算机你一定要懂。数据库你必须得学会。三大数据库ORACLE.SQL.MYSQL原理基本类似触类旁通！
还有就是培养你的思维，尽量缜密敏捷。这样才可以发现数据中的不同！因为有的数据挖掘是计算机处理的。有的则是纸面上的。所以必须学会记录
好了，就先这么多了。你学会了这几个就是你进军下一步的基础，这几个就够你学一阵子的了。
祝你好运哥们！
数据挖掘的起点很高——
1、统计学
2、机器学习
3、数学——图论，最优化理论等。
WEB上的数据结构更加复杂。
python语言————应该学习

抱歉，事情太多，如果不追着就忘了！我认为你作为企业员工对数据挖掘感兴趣，最主要的就是从应用和解决问题开始，所以我想把数据挖掘这个狭义定义的内容改成你应该对数据分析感兴趣，数据挖掘只是数据分析的一个重要工具和解决方法之一！
数量统计知识方面：我认为统计思想是数学在实践中最重要的体现，但对于实际工作者最重要的是掌握统计思想，其实统计理论非常复杂，但实际应用往往是比较简单的！比如，很多人都在大学学了假设检验，但实际应用中假设就是看P值是否小于0.05，但是H0是什么？拒绝还是接受的是什么现实问题；要理解！
掌握软件问题：从软件角度学，是非常好的思路，我基本上就是这样学的。我常说编软件的人最懂理论，否则编不出来，编软件的人最知道应用，否则软件买不出去；现在软件越来越友好，把软件自带案例做一遍，你会自觉不自觉的掌握软件解决问题的思路和能解决的问题类型；
数据仓库问题：OLAP和数据挖掘是数据仓库建立基础上的两个增值应用，从企业整体角度，数据挖掘应该建立在企业数据仓库完备的基础上。所以说数据仓库是针对企业级数据挖掘应用提出的，但我们应该记住，企业从来不是为了数据挖掘建立数据仓库，而是因为有了数据仓库后必然会提出数据挖掘的需求！现在随着数据挖掘软件的工具智能化，以及数据仓库和ETL工具的接口友好，对数据库层面的要求越来越少；
数学不好可能反应了一个人思考问题的方式或深入理解问题的能力，但数学不是工具是脑具，不断解决问题的过程可以让我们思考问题更数学化！
沈浩老师建议：
不急，一步一步来！先把本职工作中的数据分析问题理解了，干好了！
熟练玩好Excel软件工具，这个可以看《Excel高级应用与数据分析》我写的书，当然有很多Excel论坛和网站，从我的博客就可以连接到。
学习好统计分析方法，我不是单指统计原理，而是统计分析方法，比如回归分析，因子分析等，不断进入统计分析解决问题的思考方式；这个可以看看SPSS软件方面的书和数据案例，通过软件学习解决数据分析的统计问题，这方面的书很多，当然你也可以关注我的博客，不断增加统计分析方法解决数据分析问题的思路，自己对照着完成！
在上述问题有了比较好的理解后，也就是你应该算是一个数据分析能手的时候，开始进入数据挖掘领域，你会发现用数据挖掘思想解决问题具有智能化、自动化的优势，接下来，你需要考虑数据建模的过程，通过学习Clementine软件或SAS的挖掘工具，不断理解数据挖掘与原来的数据分析工具有什么不同或优势！
当前面都是了解并且能够得心应手后，你就要有针对性的掌握你工作所在行业的问题，例如：电信行业的解决方案问题：客户流失、客户价值、客户离网、客户保持、客户响应、客户交叉销售等商业模型，同时与数据分析和数据挖掘统一在一起的解决方案！
接下来，你应该掌握数据库的一些原理和操作，特别是SQL语言的方式
你到了这个阶段，就应该有全面解决问题的能力，比如挖掘出来的知识或商业规则如何推送到营销平台上等等
梳理自己的知识结构，不仅会操作，现在你应该成为专家了，要能够宣扬你的知识能力和领导力，当然也要表明你在数据挖掘领域的专业特长
要经常帮助同事和行业朋友，比如帮助解决数据分析问题，帮助咨询，甚至给大家讲课，这对你的知识梳理和能力的提高非常重要，你的自信心会更强！
有兴趣，可以建立一个博客或什么，不断写点东西，经常思考和总结
结交广泛的朋友！
关于入门的教材：
互联网，其实不用买什么书网络基本都有；要有好的搜索能力，当然包括搜各种软件！
SPSS和Clementine软件的说明和案例，都做一遍；
《数据挖掘——客户关系管理的艺术》
《调查研究中的统计分析法》
《Excel高级应用与数据分析》
《数据展现的艺术》

⑤ IT大数据都学什么

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⑥ 不能再继续下去了，技术人员的最终出路在哪

俗话说，365行，行行出状元，此话也适用于IT行业，尤其是程序员。
当你迷茫找不到出路，又想快速成长和提高的时候，有两种方案可以供你参考：
1、努力成为你工作环境中最优秀的人（技术最好的人）；
2、跳槽，去另外一家公司做比你能力要高的工作。
针对工作环境的不同，分为大环境和小环境（人多和人少）：
1、小环境，寻找技术最好的人，努力不断向他接近，当你通过努力觉得超过他的时候，我相信你就不会再来问“出路在哪里”的问题了。
2、大环境，人多优秀的人也多，想短时间超越所有人是有相当难度的，能与每个优秀人都交流的概率低，所以你可以选择跳槽。
跳槽，在我看来是程序员成功的必经之路。跳槽是有技巧的，同时也需要一定的运气，如果想跳槽就要果断。当你觉得不如意时，当你觉得没有出路时，当你觉得待遇不满意时，当你觉得成长不够快时。。。都可以考虑跳槽。
跳槽有利有弊，对企业来说，跳槽是不好的；对于打工者来说，跳槽是很完美的。企业培养一个程序员不容易，辛苦的带起来一个人，熟悉了业务，掌握了技术，这时候走人，损失最大的当然是企业，花时间培养人和熟悉业务也是需要成本的。对程序员来说，跳槽几乎是利大于弊，首先待遇上肯定立竿见影的体现，如果没体现出来那就是跳的失败，除非有其他想法和目标。
不要误会我的意图，跳槽对于技术人员来说并不是坏事：
1、一般的IT公司都有自己的常用的模式，该模式经过一个项目之后，就可以基本掌握，相关覆盖的知识、架构等大概也可以了解，此时可以换个环境寻找更高的发展；
2、跳槽相当于变向的升职，这个可以从你的简历中体现出来。
假如你是一个初级程序员。当你做完一个项目的时候，你会了解这个项目的整个流程，此时可以在简历中填写中级程序员的角色，把很多中级程序员做的事情写到你的履历里（前提是你要了解这些），跳槽的时候，你的目标自然就是中级程序员，而招聘公司看到你的情况也会觉得合适。
假如你是一个中级程序员。你需要在项目中了解高级程序员的工作范围，并不要求你全部掌握，但需要你能表达出来，这个很重要。比如后台的设计模式、软件架构、接口设计等，把这些写到你的履历中，给自己定位成高级程序员，自然的，高级程序员的职位会找到你。
假如你是一个高级程序员。你所需要了解的就不仅仅是程序设计，而是整个项目的运作和管理流程。包括项目管理、系统架构（软硬件）、系统集成等，整个环节不一定都要会，但需要知道是什么，比如，什么是交换机，什么是硬件负载均衡设备，什么是反向代理，什么是缓存服务器，什么是WEB服务器，什么是集群、负载均衡、分布式、数据库优化、大数据存储、高并发访问等等，都是你需要了解的，面试的时候能表达出来，那么你就成功了。同样的把这些写到你的履历中，给自己定位架构师或项目经理，更新简历后，猎头会来找你。
假如你是系统架构师。既然选择了架构师的角色，那么肯定是向技术方向发展了。技术总监、研发总监甚至CTO就是你的目标。想知道技术总监、CTO都在做什么吗，看看丁磊在做什么，你就要去模仿去做。想成为一个角色人物，首先要从身体力行上模仿的像这个角色，时间长了那么你就是这样的人。技术总监需要负责整个公司的技术部运作，包括对人员的管理、绩效考核、各语言组之间的协调、各项目间的协调，各部门间的协调，除此之外，你还需要考虑所运营的项目如何发展的更好，网站如何才能更加优化，产品如何能更上一个层次，公司的技术发展如何规划，各种方案如何快速的编写和实施，如何与老板打交道等，都是你需要掌握的。
假如你是项目经理。在中国，项目经理分两种，一种是TEAM LEADER的角色，需要很强的技术；一种是负责招标、流程控制的偏商务角色，要懂技术。发展到这个层次的，我想应该不用我来告诉他们出路在哪里了，这样的人一般都有自己的规划，但凡事都有例外，如果没有规划或发展迷茫的，TEAM LEADER角色可以重点把项目管理、人力资源、系统架构等环节再强化一下，紧跟当前发展形势学习新知识；偏商务角色的，可以考虑往总经理、CIO、CEO等方向努力，到这个层次的，需要的不仅仅是知识，更多的是一种理念和个人魅力。
大概聊了聊上述这些，我想每个层次的人可以大概了解自己该做什么了。一定要有计划、有目标高效的做事情，有效的管理分配好自己的时间，只有这样你才可以成为一个优秀的人才。不要总让别人告诉你该做什么，而是自己不断推动手里的任务去更好的完成，处处体现出“我做的东西就比别人做的好”的信念，那我想，成功离你就不远了。