區塊鏈scala

㈠ 大數據專業好嗎、

大數據屬於前沿技術，發展毋庸置疑！

大數據、雲計算、人工智慧都是目前互聯網行業的香餑餑。發展潛力大，人才需求多，薪資待遇高。

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

你可以考察對比一下南京課工場、北大青鳥、中博軟體學院等開設有大數據專業的學校。祝你學有所成，望採納。

課工場爆滿的大數據班級

㈡ 現在學什麼技術有前途

中國什麼發展得好？不是什麼房地產，而是餐飲業。好多人一天都在擔心房地產泡沫，卻從來沒人說餐飲業的，畢竟人人都要吃飯，而且餐飲業是服務業，一個國家經濟越發達比重會越高，可以預見未來餐飲業的發展會持續。
所以說，學廚師是很有前途的，現在的有技術的廚師工資一般都在6千到1萬，比好多行業的工資高多了。當然前提是你得有技術，畢竟廚師是一個技術行業。
學廚師的話，現在還是得學川菜廚師。川菜是八大菜系之首，工作在全國都很容易找，工資也是最高的。

㈢ 大數據開發能做什麼能開發什麼項目

零售業：主要集中在客戶營銷分析上，通過大數據技術可以對客戶的消費信息進行分析。獲知

客戶的消費習慣、消費方向等，以便商場做好更合理商品、貨架擺放，規劃市場營銷方案、產品推薦手段等。

金融業：在金融行業里頭，數據即是生命，其信息系統中積累了大量客戶的交易數據。通過大數據可以對客戶的行為進行分析、防堵詐騙、金融風險分析等。

醫療業：通過大數據可以輔助分析疫情信息，對應做出相應的防控措施。對人體健康的趨勢分析在電子病歷、醫學研發和臨床試驗中，可提高診斷准確性和葯物有效性等。

製造業：該行業對大數據的需求主要體現在產品研發與設計、供應鏈管理、生產、售後服務等。通過數據分析，在產品研發過程中免除掉一些不必要的步驟，並且及時改善產品的製造與組裝的流程。

㈣ 中國的程序員數量是否已經飽和或者過剩

程序員的數量是否已經飽和或者過剩？

任何一個行業,基本都是呈現金字塔結構。處於低端的人很多,越往上人才越少,很多大廠還不是喊著招不到人。

1、未來IT行業會持續發展，C端近幾年內用人需求會縮減，B端和高級產品端會加強，對人才技術會有更高的要求，高端技術人才的春天來了。

2、初級人員的確會更內卷。

3、35歲現象短期內不會得到改變或者緩解，會變成各行業普遍現象。35歲會變成一個分割線，變成貧富分化線。

4、油條崗位會變少，低端業務碼農，未來堪憂。

㈤ 大數據的就業前景怎麼樣

大數據的就業前景還是很不錯的。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

（1）對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；

（2）做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；

（3）面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生：

（1）及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

（2）為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

（3）分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

（4）根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

（5）從大量客戶中快速識別出金牌客戶。

（6）使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。

㈥ 大數據主要學什麼內容

一般來說，在一線城市，以BAT來說它們企業給應屆畢業生的起薪並不高，但只要工作拚命、能力出眾，事實上入職後的2、3年裡就很容易拿到15萬元以上的年薪。而在三線互聯網公司，同等條件下，普通技術員工的年薪一般能達到15萬元左右。而准二線的互聯網公司的普通員工薪水基本也能達到或超過20萬元，與許多傳統行業相比，這樣的收入水平絕對令人艷羨。工作經驗超過5年後，互聯網企業中的收入差距就會拉大。

如此誘人的薪資，肯定是人人都想加入的。但加入的條件就在於需要掌握一定的技能，綜合很多大數據公司的要求統計如下：
1、熟練使用SQL語言；
2、熟練使用Hadoop、M/R、Hive、Storm等開發工具；
3、熟悉Linux命令及Shell編程；
4、對數據敏感，良好的邏輯分析能力，良好溝通能力和團隊精神；
5、熟悉Impala、Druid、Mdrill、ElasticSearch等大數據工具者優先；
根據企業對大數據工程師的要求，你需要學習的技術如下：
階段一、大數據基礎——java語言基礎方面
（1）Java語言基礎
（2） HTML、CSS與JavaScript
（3）JavaWeb和資料庫
階段二、 Linux&Hadoop生態體系
Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式資料庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日誌框架
階段三、 分布式計算框架和Spark&Strom生態體系
（1）分布式計算框架
Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基於Spark的推薦系統（某一線公司真實項目）、實戰二：新浪網（www.sina.com.cn）
（2）storm技術架構體系
Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰一：日誌告警系統項目、實戰二：猜你喜歡推薦系統實戰
階段四、 大數據項目實戰（一線公司真實項目）
數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用
階段五、 大數據分析 —AI（人工智慧）
Data Analyze工作環境准備&數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習
1、Python機器學習2、圖像識別&神經網路、自然語言處理&社交網路處理、實戰項目：戶外設備識別分析

㈦ 百戰程序員：編程語言到底有多少種

這個有很多種的，下面講解寫常遇到的。把編程語言比喻成車：

Ada 是輛丑到極點但是永遠不會出故障的坦克。

C 是輛賽車，它能跑得超乎想像得快，不過每跑個 50 英里就會拋錨。

Cobol 號稱是輛車，不過沒有哪個有自尊心的駕駛員肯承認曾經開過。

C# 是輛競爭模式的家庭旅行車。一旦你開過它，你就不會再用其他競品廠商的產品了。

C++ 是輛大馬力版本的 C 型賽車，它額外提供了成打的特性，而且每跑 250 英里才會拋錨，不過當它真出問題的時候，沒有人能找到究竟是哪兒壞了。

Eiffel 是輛內置了法國口音駕駛說明的汽車。他會幫你快速地找到錯誤並從中學到東西，不過你要是敢跟他爭論的話，他會罵你然後把你從車里扔出去。[來自 Daniel Prager ，稍有修改]

Erlang 是一個車隊，它們會互相協作把你送到任何你想去的地方。想要每隻腳各自操縱一輛車還是需要一些練習的，不過一旦學會了之後你就可以駕駛著它們通往其他方式難以企及的地方了。還有，你用了那麼多輛車，所以就算有幾輛壞掉也沒什麼可擔心的。

Forth 是你親手用套件組裝出來的車。你這輛車不論長相還是功能都沒必要和別人的一樣。不過，Forth 型號的車只能倒著走。

[Digg.com 網站上的評論，來自 256byteram（我忍不住要把它加上）：]

FORTH LOVE IF HONK THEN !（譯註：抱歉我實在不知道這句話是啥意思……）

Fortran 是輛非常原始的車。它能跑得很快，前提是你要始終在完全筆直的道路上開。據說學開 Fortran 型汽車會導致你再也沒法學開其他型號的汽車了。

Java

Java 是輛家庭旅行車。它駕駛起來很容易，開起來速度也不會太快，不至於傷到你自己。

版本1：Haskell是輛設計極端優雅漂亮的車，傳聞它能開到非常極端的地形中去。當你試圖駕駛它的時候，它並不是真的沿著道路在前進的；實際上，它是不斷把自己和道路進行復制，每次成功復制之後，車在路上都會比上一次更遠一點。應該還是有可能按照傳統的方式來駕駛它的，不過你的數學能力不足以找出這個辦法來。

版本2：Haskell 並不是輛真的車，它是一個抽象的機器，能夠詳細地告訴你駕駛這個過程應該是什麼樣子的，如果你願意的話。你必須把這個抽象的機器放到另一台實際的機器裡面才能開動它，別問這個實際的機器是怎麼運行的。還有一種方法，你可以用多台抽象的機器造出另一台抽象的機器，然後把它交給那台實際的機器，這樣就能一個接一個地完成你的旅途了。[Monadic 的版本]

版本1：Lisp 看起來像一輛車，不過經過足夠的改裝，就能把它變成非常有效的一架飛機或一艘潛艇。

版本2：一開始它看起來一點兒都不像一輛車，不過時不時地你也能看到有人在開著它轉悠。終於有一天你決定多了解一下它，然後你意識到它其實是一輛能造出更多汽車的汽車。你把這個發現告訴了朋友，不過他們都大笑著說這些車看起來太奇怪了。至今你仍在車庫里留著一輛，期待著哪天能把它開上路去。[來自 Paul Tanimoto]

Mathematica是輛設計得很好的車，它從 Lisp 型汽車那裡借鑒了大量的東西，卻連一點兒應得的贊揚都不給它。它能通過方程計算出到達目的地最高效的路徑，只不過這要花上一大筆錢。

是輛設計給新手用的短途旅行車，通常都是開往那些 Mathmatica 型汽車常去的地方。在那些地方這車開起來非常舒服，不過只要你偏離了路線，哪怕只有一點點，它就會變得非常難以駕馭，以致於很多勢利的司機根本就不承認它是一輛車。

Ocaml 是輛非常性感的歐洲車。它不像 C 那麼快，但它從不出故障，所以結果你反而會花更短的時間到達目的地。不過因為這是法國，所有的控制裝置都不在它們平時該在的地方。

Perl 應該是輛挺酷的車，不過駕駛員手冊卻難以理解。另外，就算你能找到方法去駕駛一輛 Perl 型號的車，你也開不起來別人的 Perl 型汽車。

PHP 是輛熱狗車（Oscar Mayer Wienermobile），它非常古怪、又難以駕馭，但是所有人卻還是想開它。[來自 digg.com 網站的 CosmicJustice]

版本1：Prolog 是全自動的：你告訴它你的目的地是什麼樣子的，然後剩下的駕駛工作它就全搞定了。[Paul Graham附加的：]不過，大多數情況下，確認目的地所花的工夫，和你直接開過去也差不多了。

版本2：Prolog 這輛車上裝了一個獨特的試錯型 GPS 系統。在通往目的地的路上，它會一直往前開，如果走到死胡同了，它就調頭回來再試試別的路，如此不斷往復，一直到目的地為止。[我忘了是誰建議的這一條]

Python 是輛非常棒的給初學者用的車，就算沒有駕照也能開。除非你想開得超級快，或者想開去很危險的地方，否則你可能永遠都用不到別的車。

Ruby 這輛車是因為一次 Perl、Python 和 Smalltalk 三車相撞事故產生的。一個日本的機師找到了這些車的碎片然後拼成了一輛車，很多司機都覺得這比那三輛車加在一起還要好。不過也有些司機會發牢騷說 Ruby 型汽車的好多控制器都是重復的、甚至有三份，而這些重復的控制器在某些特別的情況下又稍有不同，這會讓這車開起來更麻煩。據傳說重新設計的工作已經在進行中了。

Smalltalk 是輛小型汽車，原本是設計給那些打算學駕駛的人用的，不過因為它設計得太棒了，即使那些有經驗的老司機都喜歡開它。它速度並沒有很快，不過你可以把它的任何一個零部件拿下來改造改造，讓它更符合你的期待。古怪的事情是，你其實並沒有真正地駕駛它，你只是發了條消息讓它去什麼地方，然後它要麼就開過去了，要麼就告訴你它不懂你在說啥。

版本1：匯編就只是個發動機。你得自己把車子造出來，還得在它跑的時候手動給它加油。不過只要你足夠小心，它就能像來自地獄的蝙蝠（a bat out of hell）一樣飛速前進。

版本2：匯編：你自己就是那輛車。

如果編程語言是種武器：

C 語言是 M1 式加蘭德步槍，很老但可靠。

C++是雙截棍，揮舞起來很強悍，很吸引人，但需要你多年的磨練來掌握，很多人希望改用別的武器。

Java 是 M240 通用彈夾式自動機槍，有時它的彈夾是圓的，但有時候不是，如果不是，當你開火時，會遇到 NullPointerException 問題，槍就會爆炸，你被炸死。

Scala 是 M240 通用機槍的變種，但它的使用手冊是用一種看不懂的方言寫的，很多人懷疑那隻是一些夢話。

JavaScript 是一把寶劍，但沒有劍柄。

Go 語言是一種自製的「if err != nil」發令槍，每一次發射後，你都必須要檢查它是否真的發射了。

Rust 語言是一種 3D 列印出的槍。將來也許真的能派上用場。

bash 是一個十分礙手的錘子，你掄起它時會發現所有東西看起來都像釘子，尤其是你的指頭。

Ruby 是一把外嵌紅寶石的寶刀，人們使用它通常是因為看起來很炫。

PHP 是水管子，你通常會把它的一段接到汽車的排氣管，另一端插進車窗里，然後你坐進車里，開動引擎。

Mathematica 是一種地球低軌道粒子大炮，它也許能夠干出很神奇的事情，但只有付得起費用的人才能使用它。

C#是一種強悍的激光大炮，架在一頭驢子上，如果從驢子上卸下來，它好像就發不出激光。

Prolog 語言是一種人工智慧武器，你告訴它要做什麼，它會照做不誤，但之後，它會弄幾個終結者出來，燒掉你的房子。

Lisp 語言是一把剃須刀，有很多款式。只有尋求刺激和危險的人才會使用它。

希望可以幫到您，謝謝！

㈧ 大家如何評價Rust語言

我用rust正在寫一個區塊鏈項目。

如果不熟悉它的機制，很可能會寫得非常啰嗦。
舉個例子Mutex<RefCell<Rc>>> 這種類型多了會讓人崩潰。

c++很多東西被簡化了， 比如拷貝構造函數變成了Copy trait，移動構造函數自帶。 RAII被rust強推（連lock都是）.. 想要用內存不安全的操作需要加unsafe。c++那幾個智能指針變成rust的基本類型了。所有的變數都會有一個所有權，不用智能指針的話，只能用引用（rust叫借用），增加了很多限制。指針什麼的很難看到了（寫起來啰嗦）

惡心的生命周期標注，沒有ide很容易被這個煩死。

沒了容器類， 這個習慣c++的要吐槽。

加了很多函數編程的概念。 比如： arr.to_iter().filter（|x| x.age > 20）， 還有模式匹配，高階枚舉，但總體沒有scala ocaml這類強大。

完全編譯時， 極少運行時（有類似c++的typeid），要想用類似java的反射機制就不要想了。 泛型和c++一樣， 基本就是一個文本替換（宏）

常用的功能， 如多線程，日誌，文件，網路等都比c++ std和boost好用很多， 但是功能也沒有那麼強大， 不少功能和c一樣直接在系統內核上封裝了一下，寫起來跟c有點像。

完全拋棄面向對象，和go很像，全是struct。這點真心比c++半吊子面向對象強。

比c++方便最多的地方是有一個模塊管理系統，項目的結構都是訂死的（和sbt有點像），靈活性不強。

目前社區不完善，基本上找不到什麼有用的論壇。debug比較痛苦。

總體覺得是c++的閹割版，寫起來很難像c++一樣放得開。小項目會快那麼一點，畢竟不用寫makefile。

㈨ 想學大數據，不知道如何入門

零基礎學習大數據一般有以下幾步：
1、了解大數據理論
2、計算機編程語言學習
3、大數據相關課程學習
4、實戰項目
（1）了解大數據理論
要學習大數據你至少應該知道什麼是大數據，大數據一般運用在什麼領域。對大數據有一個大概的了解，你才能清楚自己對大數據究竟是否有興趣，如果對大數據一無所知就開始學習，有可能學著學著發現自己其實不喜歡，這樣浪費了時間精力，可能還浪費了金錢。所以如果想要學習大數據，需要先對大數據有一個大概的了解。
（2）計算機編程語言的學習
對於零基礎的朋友，一開始入門可能不會太簡單，大數據學習是需要java基礎的，而對於從來沒有接觸過編程的朋友來說，要從零開始學習，是需要一定的時間和耐心的。
（3）大數據相關課程的學習
一般來說，大數據課程，包括大數據技術入門，海量數據高級分析語言，海量數據存儲分布式存儲，以及海量數據分析分布式計算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等專業課程。如果要完整的學習大數據的話，這些課程都是必不可少的。
（4）實戰項目
不用多說，學習完任何一門技術，最後的實戰訓練是最重要的，進行一些實際項目的操作練手，可以幫助我們更好的理解所學的內容，同時對於相關知識也能加強記憶，在今後的運用中，也可以更快的上手，對於相關知識該怎麼用也有了經驗。

㈩ 大數據挖掘工程師應具備哪些技能

首先，我們可以從數據獲取、數據存取、數據清洗、數據挖掘分析、數據可視化、數據報告等幾個方面入手。

具體涵蓋以下技能：

1、Linux操作系統、Linux常用命令、Linux常用軟體安裝、Linux網路、 防火牆、Shell編程等。

2、Java 開發，掌握多線程、掌握並發包下的隊列、掌握JVM技術、掌握反射和動態代理、了解JMS。

3、Zookeeper分布式協調服務、Zookeeper集群的安裝部署、Zookeeper數據結構、命令。

4、Hadoop 、Hive、HBase、Scala、Spark 、Sqoop、Flume、Oozie、Hue等大數據生態系統知識和技能。

6、Excel、Mysql、Python等數據採集，數據存取分析挖掘工具和技術。

7、Tableau、FineBI、Qlikview等可視化應用能力。

關於大數據挖掘工程師應具備哪些技能，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。