cda區塊鏈就業班
『壹』 java前景如何自學好學嗎
Java現在前景怎麼樣，首先我們來看下目前Java開發的薪資待遇：
這個是在職友集上面搜索的北京目前java的薪資待遇，如果你學java出來在北上廣一帶找java方面的工作的話，薪資待遇一般在7-15k左右，如果你有三年以上的開發經驗，薪資地獄在10-50k左右。從字面上面的表達你應該就可以明白，java的前景非常好，而且java在我過發展了很多年，發展的很成熟，你學了java出來，你可以在一線，二線，三線城市找工作，你不用擔心說學了出來在二線，三線找不到工作，因為這個語言它發展的很成熟，不像Python，目前Python學出來只能在一線城市工作，二線城市基本上找不到工作，發展的很不成熟，薪資待遇也比較低，而且這兩年炒的也比較凶。
回答一下你的第二個問題，零基礎自學應該怎麼學：
首先告訴你的是，作為一個初學者想轉行學習Java並不是很容易，Java本身是具有一定難度的，雖然說興趣這東西可以讓我們學習不累，但是有多少人學習是因為興趣，或者有多少人知道自己的興趣在哪？所以我很明確的告訴你學習這事本來就是一件非常煎熬的事情，沒有多少人願意學習，但是或許你現在是身為一個應屆生或者你是一個本職工作沒有發展的，想轉行的，所以對於學習任何東西開始，必須逼著自己學，不然可能你學什麼都學不進去，我看了其他答主的回答，我個人並不是認為說那些專業術語是對零基礎有好處，因為他們根本看不懂，一下是我的白話文，可以讓零基礎的同學有一個明確的學習方向，和剛開始應該去做的事情。
1.學Java的大多肯定是為了找工作，所以你作為一個零基礎的新手，必然知道你找工作需要達到什麼標准，所以你的首要方向就是在各種招聘網站上看一下招聘信心，這就是你學習的目標。
2.Java需要循序漸進而且系統的學習方案，不要想著天上掉餡餅的速成方式，給自己制定一個半年的學習計劃，能不能學成就看你這半年的執行力如何。制定好每天學習的新知識，然後用什麼案例和練習鞏固你每天學習的新東西，不然學了之後你肯定忘。
3.學習Java並不是像我們上學學習數學語文那種方式，所以學習Java的時候必定是有一套學習方法的，你作為一個初學者沒有了解過，必然會走很多彎路，而你要做的就是盡量跨過「前輩」們曾經走過的彎路，不要去做重復無意義的事情。
4.根據我的學習經歷來看，學習編程是需要引路人，很多問題作為初學者是無法解決的，很浪費時間，例如有很多初學者配置JDK就能用上一天的時間，所以我們完全沒有必要在這方面問題浪費時間，別人告訴我們一下，下次就記住了，所以學習編程一定有一個指導你的人。
5.系統的學習教程，自學Java肯定是主視頻，副書籍，因為書大多數人是看不下去的，所以視頻要新穎，要系統，不要雜亂不精，如果沒有可以管我要。唯一初學者推薦書籍《Java核心技術》。
下面我簡單聊一下關於培訓的事情：
很多人不推薦培訓，我個人保持中立的態度，因為培訓就好比上學一樣，有人帶著自然好很多，但是你必須明確一點，學習永遠都是自己的事情，如果你自己課後不用功什麼都白搭，如果有條件的可以選擇去培訓，學成概率會高，如果條件一般的可以選擇自學，只要你每天能堅持去整，最後都可以獲得回報，這是一定的，我本身就是自學的，但是我也知道自學的痛苦，所以在這里回答一下，也希望新手避免走太多彎路然後放棄。
學習注意點：
1.在沒有人教你的情況很多東西你自然不會知道，所以第一點就是代碼規范，我看過很多人寫代碼都是頂格的，這樣開始就走錯了路，很容易放棄。
2.多動手，勤練習，多看API。
3.先嘗試自己解決問題，實在弄不懂，去找別人解答，鍛煉自己解決問題的能力。
4.提高學習效率，一個問題不要在意太久，規劃好每天做的事情，完成就行，記住哥的一句話：貪多嚼不爛。
好了，專業術語我不會說太多，這樣新手也看不懂，以上就是我對於零基礎學習Java的一些建議，根據我之前幾年包括目前工作的學習，初學者做到我上面說的，找到工作沒有任何問題，有問題隨時咨詢我，覺得不錯的，希望給我點個贊，添加個關注。
『貳』 銀行或金融單位的數據分析崗需要具備什麼能力
最重要還是數據治理和數據分析的能力！
近年來，隨著大數據產業的蓬勃發展，企業和政府對於自身數據資產的價值也產生了重新的認識。但遺憾的是數據本身並不能直接產生價值。當我們想利用數據產生價值的時候，很多問題都會暴露出來，比如：數據標准缺失，數據源頭不清晰，數據質量缺乏監管等。這就要求我們要有統一的數據標准和良好的數據質量來構成數據價值實現的基礎。而數據治理恰是保障這一基礎的存在。
國際數據管理協會（DAMA）對數據治理給出的定義是：數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。它是一個管理體系，包括組織、制度、流程、工具。
在國內企業的實際應用中，一般將數據治理和數據管理綜合考慮，認為數據治理是將數據作為組織資產而展開的一系列的集體化工作，包括從組織架構、管理制度、操作規范、信息技術應用、績效考核支持等多個維度對組織的數據模型、數據架構、數據質量、數據安全、數據生命周期等方面進行全面的梳理、建設以及持續改進的過程。
五、 數據和AI中台
隨著金融業正在邁入第四個重大發展階段--數字化時代，給各金融機構帶來了發展機遇，同時也伴隨著嚴峻的挑戰。如何解決數據孤島、新應用與老系統結合難？現有IT能力不足以支撐業務的快速變化？數據調用方式多樣且標准不統一質量差？以及數據資源未被挖掘數字化能力得不到釋放等問題，是企業面臨的共同難題。數據集成和數據資產管理是解決這些問題的有效途徑之一。
本課程將從如何進行有效的數據集成、各種數據平台建設介紹、如何有效開展數據治理，以及數據資產管理與數據中台的建設這四個大的方面進行開展。幫助企業在數字化進程中快速建立系統間的數據集成體系，支撐用戶數據集成應用的快速實現；提供完善數據管理體系和有效的完成數據整合方案，支撐起上層數據的挖掘、分析應用；對企業的發展戰略和業務創新提供有效的數據支撐，洞察企業的運營狀態和市場趨勢等，提高企業新業務靈活性，創建數據應用敏捷環境。
『叄』 什麼是數字化轉型
以移動互聯網、雲計算、大數據、AI人工智慧等為代表的新一代數字化技術正顛覆著人們的生產和生活方式，正在重塑一切。新技術催生新的商業模式，新的經濟形態，同時促進著傳統經濟體的轉型升級。數字化轉型已經成為大量企業的核心戰略。有數據顯示，全球1000強企業中的67%、中國1000強企業中的50%都會把數字化轉型作為企業的戰略核心。
戰略轉型，人才先行。企業數字化轉型，人力資源部門不應是被動的參與者，而應該是推動者和引領者。而人力資源部要做好的第一件事就是自身人才管理的數字化轉型，即數字化人才管理。數字化人才管理到底是什麼呢？顧名思義就是人才管理要數據化，首先要採集有效數據，比如組織氛圍的數據，敬業度滿意度數據，人才能力/潛力數據，績效數據，領導行為量化數據，行業對標數據等等。其次，要對這些數據建立分析模型，採用相關分析，交叉分析，回歸分析，對比分析等等分析方法，通過對數據的分析，發現經驗不能觸達到的部分，驅動更深入的人才管理洞察，得出更前瞻的人才管理建議和更科學的人才管理決策。
那麼人才管理的數字化轉型該如何做呢？
益才基於10多年來對人才管理領域的研究，提出了「4-F」數字化人才管理模型，如下圖所示：
技術層
技術層分為兩個部分，一是IT技術，即大數據、AI人工智慧以及雲計算等核心技術以及PaaS和SaaS系統平台。另一部分則是人才管理的專業技術，包括人才的各種指標庫、模型庫、題庫、常模庫量表庫等大資料庫。這兩個部分共同形成有力的技術底層，支撐整體數字化人才管理。
工具層
技術層如何轉化成可使用利用的手段呢？益才從組織診斷、人才評價、學習發展三個層開發出大量的人才管理工具，包括敬業度滿意度調研、組織氛圍調研、素質測評、360度評估、AC評價中心、各類工作坊、個人IDP等等，形成了工具層。
應用層
對於企業來說，切實的解決企業痛點是管理者較為關心的。應用層即將工具層實際落地來解決企業人才管理中實際面臨的問題，如招聘選拔、人才盤點、梯隊建設、高潛識別等。
決策層
決策層要解決組織和個人兩個方面的問題，從組織的角度說，如何做到人才匹配？包括：人崗匹配，團隊匹配，人與戰略匹配等。從個人的角度說，如何做到更好的自我認知，發揮優勢，明確的職業路徑等等。
總結一下，在「4-F」模型中，技術層是基礎，工具層是手段，應用層是路徑，決策層是目的。用數據驅動決策，提前規避用人風險和解決人才管理難題，制定更前瞻的人才管理規劃，支撐公司戰略和人才戰略的有效落地。
『肆』 傳智播客大數據就業班是不是真的專業啊
要說專業的可以選擇可以去魔據，不錯，一般要五個月左右，每家有所不同，而且和你的自身基礎情況都有很大的關系，沒基礎的話五個月也就足夠了。
『伍』 比特幣和區塊鏈是一樣的嗎有沒有什麼網站可以學習區塊鏈知識，也可以了解比特幣的。
比特幣是區塊鏈技術的一個應用，比特幣屬於數字貨幣，而數字貨幣僅僅是區塊鏈技術在金融領域的一個應用，歸屬於區塊鏈1.0領域。現在是處於區塊鏈2.0時代屬於智能合約的時代，據說區塊鏈3.0是底層公鏈開發。平時關注這些區塊鏈的知識是從幣眾裡面看到的，有很多區塊鏈的內容知識，學起來挺方便的，可以關注一下。