cda区块链就业班
『壹』 java前景如何自学好学吗
Java现在前景怎么样，首先我们来看下目前Java开发的薪资待遇：
这个是在职友集上面搜索的北京目前java的薪资待遇，如果你学java出来在北上广一带找java方面的工作的话，薪资待遇一般在7-15k左右，如果你有三年以上的开发经验，薪资地狱在10-50k左右。从字面上面的表达你应该就可以明白，java的前景非常好，而且java在我过发展了很多年，发展的很成熟，你学了java出来，你可以在一线，二线，三线城市找工作，你不用担心说学了出来在二线，三线找不到工作，因为这个语言它发展的很成熟，不像Python，目前Python学出来只能在一线城市工作，二线城市基本上找不到工作，发展的很不成熟，薪资待遇也比较低，而且这两年炒的也比较凶。
回答一下你的第二个问题，零基础自学应该怎么学：
首先告诉你的是，作为一个初学者想转行学习Java并不是很容易，Java本身是具有一定难度的，虽然说兴趣这东西可以让我们学习不累，但是有多少人学习是因为兴趣，或者有多少人知道自己的兴趣在哪？所以我很明确的告诉你学习这事本来就是一件非常煎熬的事情，没有多少人愿意学习，但是或许你现在是身为一个应届生或者你是一个本职工作没有发展的，想转行的，所以对于学习任何东西开始，必须逼着自己学，不然可能你学什么都学不进去，我看了其他答主的回答，我个人并不是认为说那些专业术语是对零基础有好处，因为他们根本看不懂，一下是我的白话文，可以让零基础的同学有一个明确的学习方向，和刚开始应该去做的事情。
1.学Java的大多肯定是为了找工作，所以你作为一个零基础的新手，必然知道你找工作需要达到什么标准，所以你的首要方向就是在各种招聘网站上看一下招聘信心，这就是你学习的目标。
2.Java需要循序渐进而且系统的学习方案，不要想着天上掉馅饼的速成方式，给自己制定一个半年的学习计划，能不能学成就看你这半年的执行力如何。制定好每天学习的新知识，然后用什么案例和练习巩固你每天学习的新东西，不然学了之后你肯定忘。
3.学习Java并不是像我们上学学习数学语文那种方式，所以学习Java的时候必定是有一套学习方法的，你作为一个初学者没有了解过，必然会走很多弯路，而你要做的就是尽量跨过“前辈”们曾经走过的弯路，不要去做重复无意义的事情。
4.根据我的学习经历来看，学习编程是需要引路人，很多问题作为初学者是无法解决的，很浪费时间，例如有很多初学者配置JDK就能用上一天的时间，所以我们完全没有必要在这方面问题浪费时间，别人告诉我们一下，下次就记住了，所以学习编程一定有一个指导你的人。
5.系统的学习教程，自学Java肯定是主视频，副书籍，因为书大多数人是看不下去的，所以视频要新颖，要系统，不要杂乱不精，如果没有可以管我要。唯一初学者推荐书籍《Java核心技术》。
下面我简单聊一下关于培训的事情：
很多人不推荐培训，我个人保持中立的态度，因为培训就好比上学一样，有人带着自然好很多，但是你必须明确一点，学习永远都是自己的事情，如果你自己课后不用功什么都白搭，如果有条件的可以选择去培训，学成概率会高，如果条件一般的可以选择自学，只要你每天能坚持去整，最后都可以获得回报，这是一定的，我本身就是自学的，但是我也知道自学的痛苦，所以在这里回答一下，也希望新手避免走太多弯路然后放弃。
学习注意点：
1.在没有人教你的情况很多东西你自然不会知道，所以第一点就是代码规范，我看过很多人写代码都是顶格的，这样开始就走错了路，很容易放弃。
2.多动手，勤练习，多看API。
3.先尝试自己解决问题，实在弄不懂，去找别人解答，锻炼自己解决问题的能力。
4.提高学习效率，一个问题不要在意太久，规划好每天做的事情，完成就行，记住哥的一句话：贪多嚼不烂。
好了，专业术语我不会说太多，这样新手也看不懂，以上就是我对于零基础学习Java的一些建议，根据我之前几年包括目前工作的学习，初学者做到我上面说的，找到工作没有任何问题，有问题随时咨询我，觉得不错的，希望给我点个赞，添加个关注。
『贰』 银行或金融单位的数据分析岗需要具备什么能力
最重要还是数据治理和数据分析的能力！
近年来，随着大数据产业的蓬勃发展，企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。但遗憾的是数据本身并不能直接产生价值。当我们想利用数据产生价值的时候，很多问题都会暴露出来，比如：数据标准缺失，数据源头不清晰，数据质量缺乏监管等。这就要求我们要有统一的数据标准和良好的数据质量来构成数据价值实现的基础。而数据治理恰是保障这一基础的存在。
国际数据管理协会（DAMA）对数据治理给出的定义是：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。
在国内企业的实际应用中，一般将数据治理和数据管理综合考虑，认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作，包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。
五、 数据和AI中台
随着金融业正在迈入第四个重大发展阶段--数字化时代，给各金融机构带来了发展机遇，同时也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛、新应用与老系统结合难？现有IT能力不足以支撑业务的快速变化？数据调用方式多样且标准不统一质量差？以及数据资源未被挖掘数字化能力得不到释放等问题，是企业面临的共同难题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。
本课程将从如何进行有效的数据集成、各种数据平台建设介绍、如何有效开展数据治理，以及数据资产管理与数据中台的建设这四个大的方面进行开展。帮助企业在数字化进程中快速建立系统间的数据集成体系，支撑用户数据集成应用的快速实现；提供完善数据管理体系和有效的完成数据整合方案，支撑起上层数据的挖掘、分析应用；对企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支撑，洞察企业的运营状态和市场趋势等，提高企业新业务灵活性，创建数据应用敏捷环境。
『叁』 什么是数字化转型
以移动互联网、云计算、大数据、AI人工智能等为代表的新一代数字化技术正颠覆着人们的生产和生活方式，正在重塑一切。新技术催生新的商业模式，新的经济形态，同时促进着传统经济体的转型升级。数字化转型已经成为大量企业的核心战略。有数据显示，全球1000强企业中的67%、中国1000强企业中的50%都会把数字化转型作为企业的战略核心。
战略转型，人才先行。企业数字化转型，人力资源部门不应是被动的参与者，而应该是推动者和引领者。而人力资源部要做好的第一件事就是自身人才管理的数字化转型，即数字化人才管理。数字化人才管理到底是什么呢？顾名思义就是人才管理要数据化，首先要采集有效数据，比如组织氛围的数据，敬业度满意度数据，人才能力/潜力数据，绩效数据，领导行为量化数据，行业对标数据等等。其次，要对这些数据建立分析模型，采用相关分析，交叉分析，回归分析，对比分析等等分析方法，通过对数据的分析，发现经验不能触达到的部分，驱动更深入的人才管理洞察，得出更前瞻的人才管理建议和更科学的人才管理决策。
那么人才管理的数字化转型该如何做呢？
益才基于10多年来对人才管理领域的研究，提出了“4-F”数字化人才管理模型，如下图所示：
技术层
技术层分为两个部分，一是IT技术，即大数据、AI人工智能以及云计算等核心技术以及PaaS和SaaS系统平台。另一部分则是人才管理的专业技术，包括人才的各种指标库、模型库、题库、常模库量表库等大数据库。这两个部分共同形成有力的技术底层，支撑整体数字化人才管理。
工具层
技术层如何转化成可使用利用的手段呢？益才从组织诊断、人才评价、学习发展三个层开发出大量的人才管理工具，包括敬业度满意度调研、组织氛围调研、素质测评、360度评估、AC评价中心、各类工作坊、个人IDP等等，形成了工具层。
应用层
对于企业来说，切实的解决企业痛点是管理者较为关心的。应用层即将工具层实际落地来解决企业人才管理中实际面临的问题，如招聘选拔、人才盘点、梯队建设、高潜识别等。
决策层
决策层要解决组织和个人两个方面的问题，从组织的角度说，如何做到人才匹配？包括：人岗匹配，团队匹配，人与战略匹配等。从个人的角度说，如何做到更好的自我认知，发挥优势，明确的职业路径等等。
总结一下，在“4-F”模型中，技术层是基础，工具层是手段，应用层是路径，决策层是目的。用数据驱动决策，提前规避用人风险和解决人才管理难题，制定更前瞻的人才管理规划，支撑公司战略和人才战略的有效落地。
『肆』 传智播客大数据就业班是不是真的专业啊
要说专业的可以选择可以去魔据，不错，一般要五个月左右，每家有所不同，而且和你的自身基础情况都有很大的关系，没基础的话五个月也就足够了。
『伍』 比特币和区块链是一样的吗有没有什么网站可以学习区块链知识，也可以了解比特币的。
比特币是区块链技术的一个应用，比特币属于数字货币，而数字货币仅仅是区块链技术在金融领域的一个应用，归属于区块链1.0领域。现在是处于区块链2.0时代属于智能合约的时代，据说区块链3.0是底层公链开发。平时关注这些区块链的知识是从币众里面看到的，有很多区块链的内容知识，学起来挺方便的，可以关注一下。