区块链scala

㈠ 大数据专业好吗、

大数据属于前沿技术，发展毋庸置疑！

大数据、云计算、人工智能都是目前互联网行业的香饽饽。发展潜力大，人才需求多，薪资待遇高。

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成，望采纳。

课工场爆满的大数据班级

㈡ 现在学什么技术有前途

中国什么发展得好？不是什么房地产，而是餐饮业。好多人一天都在担心房地产泡沫，却从来没人说餐饮业的，毕竟人人都要吃饭，而且餐饮业是服务业，一个国家经济越发达比重会越高，可以预见未来餐饮业的发展会持续。
所以说，学厨师是很有前途的，现在的有技术的厨师工资一般都在6千到1万，比好多行业的工资高多了。当然前提是你得有技术，毕竟厨师是一个技术行业。
学厨师的话，现在还是得学川菜厨师。川菜是八大菜系之首，工作在全国都很容易找，工资也是最高的。

㈢ 大数据开发能做什么能开发什么项目

零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知

客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。

金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。

医疗业：通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施。对人体健康的趋势分析在电子病历、医学研发和临床试验中，可提高诊断准确性和药物有效性等。

制造业：该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析，在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤，并且及时改善产品的制造与组装的流程。

㈣ 中国的程序员数量是否已经饱和或者过剩

程序员的数量是否已经饱和或者过剩？

任何一个行业,基本都是呈现金字塔结构。处于低端的人很多,越往上人才越少,很多大厂还不是喊着招不到人。

1、未来IT行业会持续发展，C端近几年内用人需求会缩减，B端和高级产品端会加强，对人才技术会有更高的要求，高端技术人才的春天来了。

2、初级人员的确会更内卷。

3、35岁现象短期内不会得到改变或者缓解，会变成各行业普遍现象。35岁会变成一个分割线，变成贫富分化线。

4、油条岗位会变少，低端业务码农，未来堪忧。

㈤ 大数据的就业前景怎么样

大数据的就业前景还是很不错的。

大数据的价值体现在以下几个方面：

（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生：

（1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

（2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

（3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

（4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

（5）从大量客户中快速识别出金牌客户。

（6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。

㈥ 大数据主要学什么内容

一般来说，在一线城市，以BAT来说它们企业给应届毕业生的起薪并不高，但只要工作拼命、能力出众，事实上入职后的2、3年里就很容易拿到15万元以上的年薪。而在三线互联网公司，同等条件下，普通技术员工的年薪一般能达到15万元左右。而准二线的互联网公司的普通员工薪水基本也能达到或超过20万元，与许多传统行业相比，这样的收入水平绝对令人艳羡。工作经验超过5年后，互联网企业中的收入差距就会拉大。

如此诱人的薪资，肯定是人人都想加入的。但加入的条件就在于需要掌握一定的技能，综合很多大数据公司的要求统计如下：
1、熟练使用SQL语言；
2、熟练使用Hadoop、M/R、Hive、Storm等开发工具；
3、熟悉Linux命令及Shell编程；
4、对数据敏感，良好的逻辑分析能力，良好沟通能力和团队精神；
5、熟悉Impala、Druid、Mdrill、ElasticSearch等大数据工具者优先；
根据企业对大数据工程师的要求，你需要学习的技术如下：
阶段一、大数据基础——java语言基础方面
（1）Java语言基础
（2） HTML、CSS与JavaScript
（3）JavaWeb和数据库
阶段二、 Linux&Hadoop生态体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
阶段三、 分布式计算框架和Spark&Strom生态体系
（1）分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（www.sina.com.cn）
（2）storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战
阶段四、 大数据项目实战（一线公司真实项目）
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
阶段五、 大数据分析 —AI（人工智能）
Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习
1、Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析

㈦ 百战程序员：编程语言到底有多少种

这个有很多种的，下面讲解写常遇到的。把编程语言比喻成车：

Ada 是辆丑到极点但是永远不会出故障的坦克。

C 是辆赛车，它能跑得超乎想象得快，不过每跑个 50 英里就会抛锚。

Cobol 号称是辆车，不过没有哪个有自尊心的驾驶员肯承认曾经开过。

C# 是辆竞争模式的家庭旅行车。一旦你开过它，你就不会再用其他竞品厂商的产品了。

C++ 是辆大马力版本的 C 型赛车，它额外提供了成打的特性，而且每跑 250 英里才会抛锚，不过当它真出问题的时候，没有人能找到究竟是哪儿坏了。

Eiffel 是辆内置了法国口音驾驶说明的汽车。他会帮你快速地找到错误并从中学到东西，不过你要是敢跟他争论的话，他会骂你然后把你从车里扔出去。[来自 Daniel Prager ，稍有修改]

Erlang 是一个车队，它们会互相协作把你送到任何你想去的地方。想要每只脚各自操纵一辆车还是需要一些练习的，不过一旦学会了之后你就可以驾驶着它们通往其他方式难以企及的地方了。还有，你用了那么多辆车，所以就算有几辆坏掉也没什么可担心的。

Forth 是你亲手用套件组装出来的车。你这辆车不论长相还是功能都没必要和别人的一样。不过，Forth 型号的车只能倒着走。

[Digg.com 网站上的评论，来自 256byteram（我忍不住要把它加上）：]

FORTH LOVE IF HONK THEN !（译注：抱歉我实在不知道这句话是啥意思……）

Fortran 是辆非常原始的车。它能跑得很快，前提是你要始终在完全笔直的道路上开。据说学开 Fortran 型汽车会导致你再也没法学开其他型号的汽车了。

Java

Java 是辆家庭旅行车。它驾驶起来很容易，开起来速度也不会太快，不至于伤到你自己。

版本1：Haskell是辆设计极端优雅漂亮的车，传闻它能开到非常极端的地形中去。当你试图驾驶它的时候，它并不是真的沿着道路在前进的；实际上，它是不断把自己和道路进行复制，每次成功复制之后，车在路上都会比上一次更远一点。应该还是有可能按照传统的方式来驾驶它的，不过你的数学能力不足以找出这个办法来。

版本2：Haskell 并不是辆真的车，它是一个抽象的机器，能够详细地告诉你驾驶这个过程应该是什么样子的，如果你愿意的话。你必须把这个抽象的机器放到另一台实际的机器里面才能开动它，别问这个实际的机器是怎么运行的。还有一种方法，你可以用多台抽象的机器造出另一台抽象的机器，然后把它交给那台实际的机器，这样就能一个接一个地完成你的旅途了。[Monadic 的版本]

版本1：Lisp 看起来像一辆车，不过经过足够的改装，就能把它变成非常有效的一架飞机或一艘潜艇。

版本2：一开始它看起来一点儿都不像一辆车，不过时不时地你也能看到有人在开着它转悠。终于有一天你决定多了解一下它，然后你意识到它其实是一辆能造出更多汽车的汽车。你把这个发现告诉了朋友，不过他们都大笑着说这些车看起来太奇怪了。至今你仍在车库里留着一辆，期待着哪天能把它开上路去。[来自 Paul Tanimoto]

Mathematica是辆设计得很好的车，它从 Lisp 型汽车那里借鉴了大量的东西，却连一点儿应得的赞扬都不给它。它能通过方程计算出到达目的地最高效的路径，只不过这要花上一大笔钱。

是辆设计给新手用的短途旅行车，通常都是开往那些 Mathmatica 型汽车常去的地方。在那些地方这车开起来非常舒服，不过只要你偏离了路线，哪怕只有一点点，它就会变得非常难以驾驭，以致于很多势利的司机根本就不承认它是一辆车。

Ocaml 是辆非常性感的欧洲车。它不像 C 那么快，但它从不出故障，所以结果你反而会花更短的时间到达目的地。不过因为这是法国，所有的控制装置都不在它们平时该在的地方。

Perl 应该是辆挺酷的车，不过驾驶员手册却难以理解。另外，就算你能找到方法去驾驶一辆 Perl 型号的车，你也开不起来别人的 Perl 型汽车。

PHP 是辆热狗车（Oscar Mayer Wienermobile），它非常古怪、又难以驾驭，但是所有人却还是想开它。[来自 digg.com 网站的 CosmicJustice]

版本1：Prolog 是全自动的：你告诉它你的目的地是什么样子的，然后剩下的驾驶工作它就全搞定了。[Paul Graham附加的：]不过，大多数情况下，确认目的地所花的工夫，和你直接开过去也差不多了。

版本2：Prolog 这辆车上装了一个独特的试错型 GPS 系统。在通往目的地的路上，它会一直往前开，如果走到死胡同了，它就调头回来再试试别的路，如此不断往复，一直到目的地为止。[我忘了是谁建议的这一条]

Python 是辆非常棒的给初学者用的车，就算没有驾照也能开。除非你想开得超级快，或者想开去很危险的地方，否则你可能永远都用不到别的车。

Ruby 这辆车是因为一次 Perl、Python 和 Smalltalk 三车相撞事故产生的。一个日本的机师找到了这些车的碎片然后拼成了一辆车，很多司机都觉得这比那三辆车加在一起还要好。不过也有些司机会发牢骚说 Ruby 型汽车的好多控制器都是重复的、甚至有三份，而这些重复的控制器在某些特别的情况下又稍有不同，这会让这车开起来更麻烦。据传说重新设计的工作已经在进行中了。

Smalltalk 是辆小型汽车，原本是设计给那些打算学驾驶的人用的，不过因为它设计得太棒了，即使那些有经验的老司机都喜欢开它。它速度并没有很快，不过你可以把它的任何一个零部件拿下来改造改造，让它更符合你的期待。古怪的事情是，你其实并没有真正地驾驶它，你只是发了条消息让它去什么地方，然后它要么就开过去了，要么就告诉你它不懂你在说啥。

版本1：汇编就只是个发动机。你得自己把车子造出来，还得在它跑的时候手动给它加油。不过只要你足够小心，它就能像来自地狱的蝙蝠（a bat out of hell）一样飞速前进。

版本2：汇编：你自己就是那辆车。

如果编程语言是种武器：

C 语言是 M1 式加兰德步枪，很老但可靠。

C++是双截棍，挥舞起来很强悍，很吸引人，但需要你多年的磨练来掌握，很多人希望改用别的武器。

Java 是 M240 通用弹夹式自动机枪，有时它的弹夹是圆的，但有时候不是，如果不是，当你开火时，会遇到 NullPointerException 问题，枪就会爆炸，你被炸死。

Scala 是 M240 通用机枪的变种，但它的使用手册是用一种看不懂的方言写的，很多人怀疑那只是一些梦话。

JavaScript 是一把宝剑，但没有剑柄。

Go 语言是一种自制的“if err != nil”发令枪，每一次发射后，你都必须要检查它是否真的发射了。

Rust 语言是一种 3D 打印出的枪。将来也许真的能派上用场。

bash 是一个十分碍手的锤子，你抡起它时会发现所有东西看起来都像钉子，尤其是你的指头。

Ruby 是一把外嵌红宝石的宝刀，人们使用它通常是因为看起来很炫。

PHP 是水管子，你通常会把它的一段接到汽车的排气管，另一端插进车窗里，然后你坐进车里，开动引擎。

Mathematica 是一种地球低轨道粒子大炮，它也许能够干出很神奇的事情，但只有付得起费用的人才能使用它。

C#是一种强悍的激光大炮，架在一头驴子上，如果从驴子上卸下来，它好像就发不出激光。

Prolog 语言是一种人工智能武器，你告诉它要做什么，它会照做不误，但之后，它会弄几个终结者出来，烧掉你的房子。

Lisp 语言是一把剃须刀，有很多款式。只有寻求刺激和危险的人才会使用它。

希望可以帮到您，谢谢！

㈧ 大家如何评价Rust语言

我用rust正在写一个区块链项目。

如果不熟悉它的机制，很可能会写得非常啰嗦。
举个例子Mutex<RefCell<Rc>>> 这种类型多了会让人崩溃。

c++很多东西被简化了， 比如拷贝构造函数变成了Copy trait，移动构造函数自带。 RAII被rust强推（连lock都是）.. 想要用内存不安全的操作需要加unsafe。c++那几个智能指针变成rust的基本类型了。所有的变量都会有一个所有权，不用智能指针的话，只能用引用（rust叫借用），增加了很多限制。指针什么的很难看到了（写起来啰嗦）

恶心的生命周期标注，没有ide很容易被这个烦死。

没了容器类， 这个习惯c++的要吐槽。

加了很多函数编程的概念。 比如： arr.to_iter().filter（|x| x.age > 20）， 还有模式匹配，高阶枚举，但总体没有scala ocaml这类强大。

完全编译时， 极少运行时（有类似c++的typeid），要想用类似java的反射机制就不要想了。 泛型和c++一样， 基本就是一个文本替换（宏）

常用的功能， 如多线程，日志，文件，网络等都比c++ std和boost好用很多， 但是功能也没有那么强大， 不少功能和c一样直接在系统内核上封装了一下，写起来跟c有点像。

完全抛弃面向对象，和go很像，全是struct。这点真心比c++半吊子面向对象强。

比c++方便最多的地方是有一个模块管理系统，项目的结构都是订死的（和sbt有点像），灵活性不强。

目前社区不完善，基本上找不到什么有用的论坛。debug比较痛苦。

总体觉得是c++的阉割版，写起来很难像c++一样放得开。小项目会快那么一点，毕竟不用写makefile。

㈨ 想学大数据，不知道如何入门

零基础学习大数据一般有以下几步：
1、了解大数据理论
2、计算机编程语言学习
3、大数据相关课程学习
4、实战项目
（1）了解大数据理论
要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。
（2）计算机编程语言的学习
对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单，大数据学习是需要java基础的，而对于从来没有接触过编程的朋友来说，要从零开始学习，是需要一定的时间和耐心的。
（3）大数据相关课程的学习
一般来说，大数据课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等专业课程。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。
（4）实战项目
不用多说，学习完任何一门技术，最后的实战训练是最重要的，进行一些实际项目的操作练手，可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对于相关知识也能加强记忆，在今后的运用中，也可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。

㈩ 大数据挖掘工程师应具备哪些技能

首先，我们可以从数据获取、数据存取、数据清洗、数据挖掘分析、数据可视化、数据报告等几个方面入手。

具体涵盖以下技能：

1、Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、 防火墙、Shell编程等。

2、Java 开发，掌握多线程、掌握并发包下的队列、掌握JVM技术、掌握反射和动态代理、了解JMS。

3、Zookeeper分布式协调服务、Zookeeper集群的安装部署、Zookeeper数据结构、命令。

4、Hadoop 、Hive、HBase、Scala、Spark 、Sqoop、Flume、Oozie、Hue等大数据生态系统知识和技能。

6、Excel、Mysql、Python等数据采集，数据存取分析挖掘工具和技术。

7、Tableau、FineBI、Qlikview等可视化应用能力。

关于大数据挖掘工程师应具备哪些技能，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。