资深程序员总结的20+条经验教训_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
程序员面试“胜经”_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
程序员面试“胜经”_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金1.性格现在，来谈我认为最重要的因素：性格。
如果一个人的性格好，他能把工作做好的可能性是最高的，性格好远比基础好、算法好要靠谱。
一个人如果技术上有缺陷，经验上有不足，但性格好，在团队中是很容易由其他人来补位的，他自己也很容易逐渐补起来;相反，如果一个人的性格不好，所有的技术优势经验优势都发挥不出来，甚至还会起到负作用，而且性格缺点很难改变。
我一直谈到实际工作所需要的是综合性的能力，这种综合能力的发挥中性格是至关重要的。
项目中不止会遇到技术问题，要涉及沟通、协调，不同的人不同的部门既有合作又有磨擦，如何处理这些事情都需要一个良好的性格。
可以说，在开发团队里让你与众不同的不是你从哪个学校毕业，也不是你过去的经验，而是你的性格。
2.基础基础面试是指考察诸如指针使用、进程线程概念等基础知识的面试，十分类似于大学期末考试题。
我曾经以为基础面试十分重要，但是现在不这么看了。
在工作中基础的确是重要的，但是在面试过程中，它必须具有区分性才有意义，也就是说P(工作好|基础好)的概率要高，那么考察指针使用，进程线程区别这样的基础题目才有它的意义。
我的实际经验是，基础面试并不具有很好的区分性，和算法一样，差不多P(工作好|基础好) = 50%。
同时，基础面试是最容易准备的，中国人有长期的应试教育经验，要准备几个把玩指针题目太容易了。
基础好本身不足以说明太多的问题，必须进一步考察综合能力。
对于基础面试表现不好的面试者，如果时间允许也要进一步考察，有的面试者其实是有能力的，只是没有进行充分的准备。
最理想的状态当然是基础和综合能力俱佳，若不能兼顾，应当综合能力优先。
3.经验这里所说的经验不是通过工作了多少年来衡量的，而主要是指面试者的经历，比如，是否完整地实现过一个软件，或作为主要开发者完成过一个项目。
经验的重要性在于它能说明一个人的综合能力。
从项目的性质、规模和难度，面试官就可以大致判断出面试者的综合能力。
大数据最关键技术_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据最关键技术_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金大数据最关键技术1、A* 搜刮算法——图形搜刮算法，从给定出发点到给定起点盘算出门路。
此中应用了一种启发式的预算，为每一个节点预算经由进程该节点的最好门路，并以之为各个所在排定顺序。
算法以获得的顺序拜访这些节点。
是以，A*搜刮算法是最好优先搜刮的典范。
2、集束搜刮(别名定向搜刮，Beam Search)——最好优先搜刮算法的优化。
应用启发式函数评价它反省的每一个节点的才能。
不外，集束搜刮只能在每一个深度中发明最前面的m个最相符前提的节点，m是牢固数字——集束的宽度。
3、二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法，每一个步调去掉一半不相符请求的数据。
4、分支界定算法(Branch and Bound)——在多种最优化成绩中探求特定最优化办理方案的算法，分外是针对团圆、组合的最优化。
5、Buchberger算法——一种数学算法，可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性体系中高斯消元法的泛化。
6、数据紧缩——采用特定编码方案，应用更少的字节数(或是其余信息承载单位)对信息编码的进程，又叫起源编码。
7、Diffie-Hellman密钥互换算法——一种加密协定，容许两边在事前不了解对方的环境下，在不安全的通信信道中，配合树立同享密钥。
该密钥今后可与一个对称暗码一路，加密后续通信。
8、Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图，盘算此中的繁多路点最短算法。
9、团圆微分算法(Discrete differentiation)。
10、动态规划算法(Dynamic Programming)——展现相互笼罩的子成绩和最优子架构算法11、欧几里得算法(Euclidean algorithm)——盘算两个整数的最大公约数。
最古老的算法之一，出如今公元前300前欧几里得的《几何原本》。
12、希冀-最大算法(Expectation-maximization algorithm，别名EM-Training)——在统计盘算中，希冀-最大算法在几率模子中探求可以或许性最大的参数预算值，此中模子依赖于未发明的潜伏变量。
光环大数据毕业学员感悟_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
光环大数据毕业学员感悟_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金光环大数据你为多少在追梦路上徘徊的人又多了一条他们自己道路的选择，你为多少在成功路上跑偏的人迷途知返，你为多少人照亮了他们的人生道路，你为多少在道路上止步不前的人推向了成功，你的魅力超乎你的想象。
回首过去的五个月说长不长说短也不短，我们在光环大数据带领下遨游大数据的海洋，刚开始的我们只是因为大数据这个新鲜的名词所吸引我们是通过学长的介绍来到光环大数据，起初我们没有报太大的希望因为在学校也有开设大数据课程，那时的我们天真的以为学习到了大数据的精髓，所以来光环大数据试听了一周的课程，试听之后才恍然大悟，大数据不仅仅是我们在学校里学的那么片面，我深受启发并下定决心在光环大数据进行大数据的专业培训。
刚入学的时候有专业技能的测评，我的分数不是很理想，当我正在苦恼时，教师告诉我会给基础差的同学安排高强度的基础培训，当时我就开心了，不用担心基础比其他人差，经过为期一个月的基础强化，再次基础测验的时候我进不了不少，当时整个人就开心了，接着就是进入下一阶段的学习，就这样阶段式的又学了四个月，在这四个月中学习任务我不敢有丝毫懈怠因为我不想被其他人落下，在光环大数据强大的师资团队带领下，我们后期又完成了几个线上的项目实践，这个项目实践给了我很大的推动作用，我从刚开始项目时的蹑手蹑脚到后来的如鱼得水，在整个项目中我体会到了企业大数据方面的技术，这样让我们将来在企业中能够更快的融入到企业的项目中。
五个月的培训结束了带给我的不仅仅是技术上的提高还有就是感动，多少个日日夜夜讲师和助教全程陪护我们，对于项目方面讲师更是毫无保留的倾囊相授，还记得在每天的晚自习因为一天任务没有完成，我们的助教会一直陪着我们为我们解决一些遗留问题，这样的生活一连就是五个月我想对我的教师和助教们说一声您们辛苦了。
在五个月的磨砺结束后我进入了自己理想的企业在企业中我也拿到了诱人的工资，现在我又自己接手了一个项目，这个项目不仅是我人生第一个接手的大项目更是我历练自己的一个机会，这一切都要感谢光环大数据，是光环大数据造就了现在的我，真心的感谢光环大数据给我们带来的这一切，谢谢。
大数据需要“小支点”_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据需要“小支点”_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金近几年，数据作为重要资产得到了重新认识和高度重视，社会各界对大数据的热度也是空前高涨，对大数据的期望和寄托也是远非一个"大"字可以形容。
今天，深圳光环大数据data培训(光环大数据)专家就跟大家讲讲大数据也是需要“小支点”的。
为了在大数据产业发展中占得先机，我国各省市都在加快推进大数据产业布局，积极推动各领域的创新应用，试图勾勒出未来大数据产业的发展路径，建立起无所不在的大数据应用场景。
虽然大数据在某些领域的发展模式稍微清晰化了一些，但大部分领域的发展脉络还是不甚清晰的，所以还是希望先找准大数据应用与产业发展的"小支点"，保持耐心，以点带面，不断实现联动发展。
现根据国脉互联在各省市所做的大数据创新应用及产业规划方面的经验，围绕智慧城市及工业、能源、农业等重点领域，谈一谈对大数据应用中"小支点"的一些初步认识和思考。
在智慧城市大数据领域近几年，智慧城市建设受到了国家和各地的普遍重视，也正是在破解智慧城市"信息孤岛"难题过程中，让我们开始认识和关心大数据。
由于智慧城市80%的数据掌握在政府手中，所以加强政府数据的整合共享与开发利用就成为重中之重。
根据政府数据资源的实际情况，目前首要任务就是要统一数据标准，规范数据管理机制，以实现数据的准确性和部门间充分交换共享为支点，切实解决政府各部门在业务实施中对数据需求的痛处，提高政府内部对大数据认识的一致性、需求的双向互动性以及对外开放的时效性，只要实现了这些最基本的目标，政府大数据在各领域、各层次的开发利用将变得相对容易，智慧城市大数据的汇聚及产业化将成为可能。
在工业大数据领域由于"中国制造2025"战略以及"互联网+制造"的加快推进，工业大数据优先受到了各个地区的重视。
事实上，工业大数据的发展趋势还是比较明确的，云制造的发展模式也是必然趋势，但工业大数据的复杂性、独特性、竞争性，其实施难度还是比较大的。
光环大数据告诉你如何学习大数据_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
光环大数据告诉你如何学习大数据_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金光环大数据告诉你如何学习大数据。
迅速发展的时代下，我们每一个人都需要快速的调整自己，看准未来时代的发展方向，并及时提升自己的技能，才能不被社会洪流淘汰。
大数据发展到今天已经历经了好多年的变化，光环大数据认为，大数据时代已经到来，大数据对我们生活和生产的作用越来越明显，未来是属于大数据的，是属于大数据人才的。
因此，我们需要不断提升自己的大数据技能。
那么如何学习大数据呢？1、自学光环大数据认为，学习能力其实就像一段弹簧，或者说更像一块海绵，是有一定的弹性的，只要你给予足够的压力，那自身深处的潜力就会爆发出来。
我们要知道的是，现在学习大数据，不再是我们小时候的上学阶段，或者大学中的应付阶段，而是会决定我们未来人生的一段学习。
我们正值年轻气盛的阶段，如果现在没有能力学习新的技术知识，那想想自己再老十年、二十年，你还能学会吗?所以每个人的潜力都是无限的，只是需要自己去深度挖掘。
2、参加大数据培训班光环大数据认为，这个对于很多想要学习大数据的人来说，应该是一个不错的选择。
毕竟大数据培训班是一个自己学习的渠道，如果连学习质量都提不上来，那未来学到的技术水平也是堪忧的。
在这点看来，一家专业的大数据培训机构是必不可少的。
可能很多人在挑选培训班的时候不知道从哪里下手，在这里再给大家介绍下吧：1、培训年限培训年限越长，也就意味着这家培训班的培训经验越丰富、教学资源越丰富、师资力量越雄厚、合作的就业单位越多。
光环大数据17年的IT培训经验，强大的教研团队，深的学生的喜爱。
2、培训费用其实，说实在的培训费用不能作为重要的参考因素，排在第二条是因为大家经常问到。
如果有条件的话，还是选择价格相对高一些的机构，毕竟一分价钱一分货，学到真正的技能才是王道。
3、培训课程光环大数据的大数据培训课程是根据企业需要的技能开设的，保障学员学到的技术都是时新的、实用的。
大数据商业价值_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据商业价值_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金你曾经有拥有了云的对象和才能来捕获大数据，但搞清晰你想从中获得甚么和终极若何提取它，才是决议性的挑衅。
数据收集和存储的提高表明企业构造正捕获着愈来愈多的数据。
企业CTO能够弄清晰全体数据存储部分——他们有着到位的MongDB云数据库，或许他们从Cloudant租DBaaS。
但一个企业毕竟若何处置一切这些非结构化数据呢？起首，是要明白企业想要的是甚么。
假如企业不清晰自己的大数据必要，它能够得自求多福了。
明白大数据必要大数据阐发，就像一切IT行业，是由营业必要决议的。
企业必须在处置大数据以前弄清晰自己的必要。
天下上没有两片完整雷同的树叶，企业同理。
是以，必要老是成长变更的。
IT部分能够会收到以下必要：为即时报告处置数据；飞行中解码遥感；在宏大数目标旌旗灯号中大海捞针；在宏大数目标旌旗灯号中发掘常规操作模式。
阐发是服务导向的领域，是以CTO能够只是完成他自己的工作并将其余的外包出去。
假如他决议“自力更生，不接受外援”，则必要做另外一些工作。
获得一些阐发应用程序阐发应用有助于将大批数据集转变为贸易代价。
企业使用阐发对象来处置有利于应对非结构化数据的困难的工作。
数据阐发产物是大数据技巧之一并活跃于数据专家的对象箱。
阐发产物通常不提供现成的贸易代价。
当企业购买阐发应用时，它们必须为培训预算留出充足的资金，因为复杂的对象并不直观。
写大数据目标治理大批数据集是项辣手的工作。
大数据治理者有大批的挪动部分去设置装备摆设，以逢迎以下必要：保存准则是甚么？数据池的甚么部分能够被删除？甚么时候删除？残剩的历史数据又会如何?数据掩护准则是甚么？谁去检查数据？司法限定是甚么？数据存储在哪里？假如云供应商节制着数据，若何拿回它？必要甚么样的元数据？若何肯定大数据存储的目标？有若干数据集？它们若何被混杂？调集一支阐发团队起首，构建一个团队是与营业履行和IT帮助互助。
两者都必要！企业能够有数据堆栈和数据挖掘，但很能够没有数据专家。
大数据需要做到少说多做_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据需要做到少说多做_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金与云打算如今碰着的成就异样，大数据也面临如何“做实”的成就。
在已经认识到大数据的重要性和必要性的基础上，企业要做的是更“聪慧”地处理大数据，在大数据的利用和商业情势上结束创新。
不要太暴躁“暴躁”，这是天云大数据首席执行官雷涛对今后中国大数据市场的全部觉得。
中国用户已经垂垂认识到大数据的重要性，并且开端测验测验做一些大数据的处理和分析工作，比如采纳Hadoop、内存打算等技能构建分布式的大数据平台，一些电信运营商日均处理数据的规模达到了数百亿条，天云大数据赞助***在其核心系统中采纳了Hadoop等。
但是，大多数的用户仍然习惯性地将大数据与BI(商业智能)结合在一起，按照BI的老路子处理大数据。
而雷涛觉得，这种作法对于大数据而言，无论是思惟还是履行方法都是有成就的。
“我们已经迈入DT(Data Technology)时代。
在搭建起适合的大数据基础架构平台后，我们要学会如何更聪慧地处理数据。
在IT时代，人们更存眷技能本身，而在DT时代，信息才是核心。
”北京腾云天下科技有限公司(TalkingData)结合创始人、副总裁蒋奇也觉得，今后大数据的口号喊得多，而真正落地的大数据利用和成功的商业情势还比较少。
“我们测验测验用移动大数据完成风险管控，虽然完成起来难度比较大，并且有失败的风险，但我们仍然勇敢地结束测验测验。
”蒋奇表示，“末了，用户赓续发生的新必要促使我们持续地改进本身的产品，增加新功能。
起先，我们察看到一些新的数据花费必要，因此在开拓通用的移动大数据平台的基础上，又增加了许多垂直利用，承继开拓游戏、电商、金融等细分市场。
”“在大数据方面，我们完美的是基础常识方面的教诲，还有大数据的履行和利用经验。
”赛仕(SAS)软件研讨开拓(北京)有限公司总经理刘政语重心长，“大数据的出现实在不是要取代传统的结构化数据分析，而是一种有益的补充。
不克不迭纯粹夸张大数据在处理非结构化数据方面的长处，而忽略或放弃对结构化数据的分析。
程序员如何告别倦怠_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
程序员如何告别倦怠_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金程序员在编程的时候因为心力交瘁，从而失去工作热情的现象并不罕见。
这已经是IT行业一个普遍现象。
所以光环大数据深圳大数据培训(光环大数据)专家想要更深入地探索这个问题，帮助大家解决甚至预防它。
倦怠发生的原因：程序员比其他领域的专业人士更容易产生职业倦怠。
至于为什么会出现这种情况，光环大数据深圳大数据培训(光环大数据)专家认为有四个主要原因。
第一个是生理原因。
每天坐在办公桌前，面对着电脑，是不健康的，会让人更加无精打采、昏昏欲睡。
嗜睡还可能导致其他不良的生活习惯，如吃零食，抽烟，熬夜等。
然后最终导致郁结于心，产生倦怠感。
第二个原因是，编程是认知高度密集并且压力非常大的工作，会导致心理疲劳和损伤。
第三，有可能你现在已经精疲力竭了，因为正在做的工作耗尽了你的力量，并且收获甚微。
对此，唯一的解决办法是离开一段时间，好好反省下——如果不考虑钱的因素，你希望做什么样的工作。
第四个原因：“职业倦怠是由反复做大量牺牲，或努力完成高风险问题最后却以失败告终而导致的。
这是伏隔核(nucleus accumbens)负面预测落差的结果。
你的大脑需要理智地应对失败。
预防或甚至消除倦怠的技术手段：先从基本的开始吃好。
不要以为做个素食主义者就万事大吉了。
试着逐渐用白开水代替苏打，低糖饮食，多吃蔬菜，不要吃得过饱。
还有最重要的是要持续下去。
睡好。
这包括良好的睡眠质量和充足的睡眠时间。
更好的睡眠环境，能够让我们一觉醒来倍感清爽。
不要劳累过度。
已经有很多证据表明，生产效率，即输出，会在经过4个小时聚精会神的工作之后，急剧降低。
像程序员这类认知高度密集的职业，要想长期保持高效，那是不可能的。
番茄工作法。
这对于既要保持生产力，又要获得一些必要休息的程序员，是一个既简单又有效的方法。
番茄工作法，即集中精神工作25分钟，然后休息5分钟，然后循环。
如果在每次的工作时间都有一个特定目标，效果会更好。
信息大爆炸后的大数据残局_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
信息大爆炸后的大数据残局_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金跟着云计算在2008年前后的鼓起，DevOps开发者文化盛行一时，加上近年来企业加速向互联网转型，构成开发者文件激增。
云计算又促使了商业形式的宏大变革，大量的公司并购、合并、裁员和创业公司的鼓起，招致职员流动加剧、“遗留”数据暴涨。
别的，跟着智能手机的鼓起，视频与图象文件的爆发，也成为企业的沉重累赘。
一份由信息管理办理筹划商VeritasTechnologies日前发布的公益性申报《数据基因指数》（DataGenomics Index）称，开发者文件是以后环球企业数据环境中数量最多的文件范例，占全体文件总量的20.13%及存储总量的9.17%。
该申报还指出，当员工职位变更或离职后，其遗留的文件往往成为伶仃数据，不仅构成安全隐患并且长期耗费企业存储本钱。
开发者文件、未知文件（包括伶仃数据）和图象文件曾经成为企业转型的数据开局主体。
《数据基因指数》称，曩昔三年中有41%的企业数据从未被改动过。
如今，企业愈来愈“养不起”数据了。
企业转型的渺茫与失控以后企业IT根基架构发生了重大转变，这类转变曾经深入到企业的日常运营中。
特别在海内大力发展互联网+、企业着重向互联网转型，互联网技巧全面渗透到了传统企业IT中，“软件界说”的概念铺天盖地，“这让大多数企业对IT全体环境觉得既高兴又渺茫”。
Veritas公司大中华区技巧支持部高级总监李刚分享了这两年接触海内企业的环境：“企业不懂得若何实现软件界说，不清楚若何在IT规划中构建混杂云形式，不明白要怎样应用知识贮备和技能贮备来应答挑衅，也不知道什么样的合作伙伴可以或许赞助企业发展。
”这些问题如今都尖锐地摆在CIO和IT主管面前，让企业觉得渺茫。
而企业觉得高兴的原因在于，他们又看到了IT驱动营业成功的案例。
“这类高兴与渺茫，使企业发生了有力感和失控感。
”一方面，企业正在经历行业转型，另外一方面又有力把握企业IT的发展方向。
大数据之惑_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据之惑_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金困惑之一：大数据醒目什么？换用前面饮酒来作比喻，这新酿进去的酒如何喝才可以或者喝得高兴。
这里不再想批评争辩毕竟哪些数据是大数据了。
下面这张图是Gartner 对各行业对于大数据需要的查问访问，该统计针对大数据通用的3个V ，和未被利用数据的需要情况做了分类。
可见几乎统统行业都对大数据有着各种百般的需要。
为什么有这些需要，是由于曩昔这些典范的数据都由于技能和成本的原因起因，用户没有收集处置。
现在有了性价比合法的手段可以或者让你收集处置这些数据，如何可以或者说不要？还因此酿酒做比喻，曩昔酿两斤酒糟要浪费18斤的粮食，现在至少20斤粮食可以或者有10斤都变成酒糟了，虽然这些酒糟可以或者和曩昔不大异样，但至少可以或者少浪费8斤粮食呢。
现在成绩来了，酒糟多了，种类不异样了,如何根据新的酒糟酿酒呢？对不起，这个成绩酒作坊就要别人来教了。
但成绩是，统统酒肆现在可以或者都面对这同一个成绩，因此就没人可以或者教你了，只能自己慢慢摸索。
这个就是现在各行业面对大数据的最大困惑 --- 海量的数据收集上来不知道如何用！这里不妨看看为什么传统的数据客栈领域没有这样的困惑。
如下这张图很好的说明了传统和现在的差异：从上图展示的流程可以或者看出产生困惑的基本原因起因是：苦逼的IT从业人员走在了业务决策者的前面（流泪）。
传统时代，都是业务人员渴望得到某典范的统计报表或者分析猜测，因此IT行业人员为了满足他们的需要找筹划、写算法，从而催生出了各种典范的数据客栈和处置筹划。
而现在，在互联网的推动下，IT人员发觉原来我们可以或者经过过程一些新的办法存储海量的原来无奈处置的数据，但业务人员却没有准备好。
所以，当你告诉他们：“嘿，哥们儿，我这里现在又有了许多数据可以或者帮你了。
”他们一头雾水不知道这些数据对他们有什么用了。
如何处置这个成绩？先来看传统厂商Oracle、IBM他们是如何做的。
软件开发之技能梳理_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
软件开发之技能梳理_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金根据我的开发实践及理解，梳理了作为软件工程师解决现实问题应当具备的基础技能。
难度：中级。
编程开发本质是运用程序和计算机来解决现实中的各种问题，因此，编程开发人员的才智发挥载体是计算机或者说计算设备，直接武器是程序。
程序员用来进行编程开发所需要的技能，归结起来主要如下：1. 理解计算模型和框架：顺序计算、并发计算(并行计算、分布式计算); 理解应用所基于的计算模型和框架是非常重要的。
传统应用通常基于顺序计算，而现代商业应用，比如云计算，通常基于分布式计算架构; 大规模的科学计算应用，比如基因序列计算，则基于并行计算。
2. 高效的数据处理：熟悉常用数据结构和算法设计，能够针对计算目标设计高效的数据结构和算法并实现之，满足性能需求。
3. 大容量的数据管理与检索：至少精通一种主流数据库，从数据处理中分离出的一种专门针对大量应用数据实时检索要求的技术。
4. 系统底层机制：进程、信号、内存管理、API 等，理解相关概念及实现，熟悉使用Linux&MacOS&Windows至少一种操作系统。
5. 进程的网络通信：TCP/IP socket ，RPC ，Http ，序列化与反序列化，熟悉网络程序设计的底层原理。
6. 编程语言：面向过程、面向对象、脚本语言、函数型、浏览器语言等，最好每种类型语言掌握一种。
7. 正则表达式：灵活地操作文本和字符串。
8. 代码阅读与维护：能够读懂代码，维护代码，重构或扩展代码。
9. 错误处理技术：异常机制、返回值与全局变量、直接退出或重续等; 建造稳固可靠的应用的必要基础。
10. 网络搜索：寻求有益资源、远程协作伙伴及有效解答。
11. 程序质量：保证程序的时间性能、空间性能、安全性、可靠性、可用性、可扩展性、可读性、可维护性、可移植性、用户体验。
12. 设计模式：解决实际的设计开发问题，在现有项目的基础上扩展功能模块时应该会经常用到。
新手入门学习大数据_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
新手入门学习大数据_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金很多人认为，大数据的学习难度较大，大数据工程师也不是任何人都可以胜任的。
据调查，仍然有相当多的大学生选择并热爱大数据行业，特别钟爱光环大数据大数据培训。
选择大数据，除了高薪之外，好像还有另外一个原因。
到底是什么原因呢？据悉，大数据培训团队数不胜数，然而大部分大数据培训团队没有一个合法的IT办学资质，培训教师良莠不齐，培训团队也是简简单单，东拼西凑而出的。
这种所谓的培训团队的出现，与那些江湖骗子无多大区别，最终目的就是大学生口袋里的钱。
对于刚入社会的大学生来说，往往容易掉入他们的圈套，什么也没有学到，还白白的丢失了钱财。
所以对于当代大学生来说，选择一个拥有合法的IT办学资质，信誉高、教师好的培训团队就迫在眉睫。
为什么越来越多的大学生选择光环大数据大数据培训？正是因为光环大数据大数据培训拥有合法的IT办学资质，良好的学习氛围和强大的教师团队也让光环大数据大数据培训在众多培训团队中一枝独秀，成为大数据培训行业中的领头羊。
同时，光环大数据教育的研发优势也是一大特色，多年来，光环大数据教育让无数莘莘学子成就了自己的理想。
光环大数据教育的大数据技术技能教育培训，是目前大数据培训领域项目较齐全，教学内容新颖的教育培训咨询服务机构。
与其他培训团队不同的是，光环大数据教育培训过程中采用项目实战，让学生边学边练，早日发现问题，解决问题。
大学，是人生阶段中最后一个汲取知识最快的阶段。
如果不好好利用这个阶段，定将遗憾终生。
面对如此高薪的大数据工程师职业，相信无数选择光环大数据大数据培训的大学生，都有自己的一份坚定的信念，而桃李满天下的光环大数据教育师资团队，也定将帮助他们实现人生理想，走上人生巅峰！为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
数据库知识总结_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
数据库知识总结_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金光环大数据学员在学习中自己总结的关于“数据库”知识的小结，也算是对数据库知识的学习心得，分享给初学者。
一：一般命令：（1）conn 连接（2）passw 更改密码（3）show users 查看当前用户（4）start d:/a.sql; 执行指定的.sql文件(5) select *from liu where name1='&name1'; 在查询中如果出现条件中加上&表示需要用户输入二：（6）创建新用户（密码必须以字母开头）create user chuan identified by m123；（7）修改用户的密码password chuan（8）删除用户注意：如果要删除的用户已经创建了表，那么需要带一个参数cascade三：用户权限（1）付给用户登陆权限。
(必须为sys或者system)grant connect to chuan;（2）权限的划分《1》系统权限：用户对数据库的相关权限《2》对象权限：用户对其他用户的数据对象的操作权限（3）查看用户拥有的权限常见的三个角色：connect，dba，resource（可以操作其他空间）select * from user_role_privs;--用户所拥有的oracle角色select * from user_sys_privs; --用户所用户的系统权限<1>当前用户可以赋给别的用户一些对象权限(select,update,delete,insert,all)grant select on emp to chuan （当前用户赋给chuan可以查看emp表的权限）注意：当chuan这个用户查看emp表时，select *from sys.emp;<2>当前用户收回赋给别的用户的权限。
revoke select on emp from chuan<3> 赋给当前用户可以再赋给别的用户权限grant select on emp to chuan with grant option(当收回这个权限时，别的用户也没有此权限)一些可能会用到的数据库操作1增加一个列：ALTER TABLE 表名 ADD(列名数据类型);如：ALTER TABLE emp ADD(license varchar2(256));2修改一个列的数据类型(一般限于修改长度，修改为一个不同类型时有诸多限制)ALTER TABLE 表名 MODIFY(列名数据类型);如：ALTER TABLE emp MODIFY(weight NUMBER(3,0) NOT NULL);3给列改名：ALTER TABLE 表名 RENAME COLUMN 当前列名 TO 新列名;如：ALTER TABLE emp RENAME COLUMN abcTO abc_new;4删除一个列：ALTER TABLE 表名 DROP COLUMN 列名;如：ALTER TABLE emp DROP COLUMN memo;5将一个表改名：ALTER TABLE 当前表名 RENAME TO 新表名;如：ALTER TABLE client RENAME TO client_new6 sql公式：select name||':'||salay from emp为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
光环大数据培训告诉你你不得不晓得的几件事_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
光环大数据培训告诉你你不得不晓得的几件事_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金光环大数据的大数据培训班，只聘请精英讲师，确保教学的整体质量与教学水准，讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需，通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。
深圳大数据培训告诉你关于企业大数据，你不得不晓得的几件事，深圳大数据培训（光环大数据)专家就针对关于企业大数据，你不得不晓得的几件事这一问题做一个详细的分解。
希望能在工作中对你有所帮助！两年的时间，大数据像雨后的野草异样，顽强的长满了草原。
不论是互联网的、金融的、医疗的、汽车的，似乎不提大数据，就像是掉队了异样的。
近期笔者地点团队给某部位的研究院做了大数据的一个可行***计划，有些事，恰好与列位做一个分享。
大数据，望文生义，数据量分外大，依照界说来讲，便是数据量分外大，无奈用传统的手腕办理。
所谓传统的手腕，也便是业界内注明的IOE，即，高性能服务器+公用存储装备+数据库装备。
实在，大数据这个词固然是近年才火起来，然则大数据不停存在，不外是因为互联网、挪动互联网的飞速成长，招致近年的增长速度越来越快。
同时互联网的迅速成长，也使得外洋的Google、FaceBook，海内的BAT对数据停止深层次代价发掘，进一步增进其成长。
大数据在互联网内的成长迅猛，使得各个国家纷纷出手，美国发布当局公共大数据筹划以后，欧盟、中国等也均投入这一战斗当中。
在我国，当局的大数据公开筹划刚开始，各部委下属的研究院所，各大央企也都开始发声自己已经、正在、马上开展大数据项目。
可是，对付大数据项目，当局、企事业单位的信息化职员们，你们做好筹备了吗？下面从几个角度给大家提一些建议。
数据源是统统的基础实在，不论大数据、小数据，后果在于代价，出发点在于数据，假如没有适合的数据起源，或许数据起源还使用的传统的纸质文档治理，那么，大数据对你是没有代价的，你必要做的第一步是若何用信息化手腕，量化企业的数据。
在光环大数据的成长历程_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
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四个月说长不长,说短不短,在这里认识了很多伙伴,我们彼此都有一个共同的目标,那就是让原本枯燥的代码在键盘和交流中变得生动,我认为敲代码没有捷径,概括地说就四个字：努力、交流。
任何的成功都离不开个人的努力, 唯有用汗水来灌溉才能结出成功的果实。
一个人的智慧是有限的,集体的智慧是可以让1+1>2的,一个知识点在相互沟通的作用力下能发挥出无穷大的效果,进而转化出更多的知识，这是一个无比奇妙的过程，所以沟通是无比重要的。
无论毕业出来工作还是对未来的憧憬,我始终相信努力可以改变命运,感谢光环大数据,我在这里学到的不仅仅是知识,也是成长！
为什么大家选择光环大数据！
大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
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光环大数据启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。
光环大数据专注国内大数据和人工智能培训，将在人工智能和大数据领域深度合作。
未来三年，光环大数据将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的人才。
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大数据面临的挑战_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据面临的挑战_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金RISC已无法满足将来的公司架构需要关于海量的数据信息，如何对这些数据进行杂乱的使用成了现今数据仓库、商业智能和数据剖析技能的研讨热门。
数据发掘即是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容，处理数据的使用质量问题。
充分利用有用的数据，抛弃虚伪无用的数据，是数据发掘技能的最主要的使用。
传统的数据库中的数据结构性很强，即其间的数据为彻底结构化的数据，而现在数据最大特色即是半结构化，因而此类数据发掘比面向单个数据仓库的数据发掘要杂乱得多。
谈到传统数据仓库的时分，咱们难免就会买存储设备，选服务器，不管是IBM Power或者是Oracle架构的，这些本来都是在传统年代十分有名的数据库品牌，把它构建在一起，构成数据仓库，微软、COCNOS等都供给处理方案。
但从现在来看，现有的数据仓库已经远远不能满足将来的公司大数据架构。
对公司事务来说，不但要有高拓展性，并且是动态的需要，可以让设备自在扩大，不用去管数据仓库、使用详细运转在这些机器的哪一台上，这些核算才能的耗费彻底是根据事务的弹性而来的。
传统的架构做这类的项目十年到二十年的时刻，它们有一个特色，数据仓库的拜访和传统的不一样，所谓的不一样即是查询格外大，查询的语句格外长、格外杂乱，不像去银行的存提款只是在许多的记载中查询一两条，它契合大数据查询的特征，传统的查询索引效果十分有限。
在数据库中触及多张表的衔接，同时还有汇总、算标准差等杂乱的运算。
可是相反它的并发恳求不是许多，一个公司即是人再多，不会同时超越一千个事务剖析员在剖析数据。
因而，在数据仓库诞生的第一天，体系一向就有一个瓶颈，要把大查询分解成小使命，这些小使命由并行的服务器来完结，咱们着重小的机器要多，而不要大的机器CPU数少。
因而，数据仓库天然生成即是MPP、敞开架构的CPU加上并行拓展横向拓展数量，从这方面来看，拓展性较差，并行处理才能有限的RISC架构已经不能代表将来的公司架构。
程序员跳槽背后的秘密_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
程序员跳槽背后的秘密_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金经常有程序员询问要不要辞职?辞职是不是一个明智之举?频繁辞职会不会对职业人生起到负面影响?究竟什么时候该考虑辞职?这是一个很严肃的话题，因为光环大数据大数据培训技术专家认为：这个决定会对程序员的职业生涯和生活产生非常深远的影响!很多人想要辞职但是因为怕被贴上“爱跳槽”的标签而裹足不前。
从光环大数据大数据培训技术专家统计的数据结果来看，很多程序员趋向于为了所谓的“声誉”而呆在老公司，但是在后期将两者相比较，“呆在老公司”的程序员处理问题的经验和职业发展前景远远不如那些频繁跳槽的。
深圳大数据培训技术专家认为：有的公司甚至非常愿意在岗位上看到一些积极的人员流动。
程序员通常会因为一些比较常见的原因(例如产品发布失败、裁员、薪酬/福利减少)而辞职。
有人可能会说，在一家濒临破产的企业学到的经验其价值远远大于在一家成功公司的经历。
但是，如果你坐等“辞职”警报的响起，而恰巧碰到个假警报，你的职业生涯将万劫不复。
什么时候该考虑辞职?首先你得已经成为公司里“最好”的程序员关于这一点，很多人都会过度自信，所以我们需要诚实地评估自己的技能。
再则，即便你承认自己不是最好的，那么你去请教的“前辈”又是否乐意将他们的知识分享给你?是的，即使你所在的公司聘用的都是身怀绝技的牛人，但是如果这些人各忙各的，都不鸟你一下，那么这和独自工作又有什么区别?如果使用的技术是非可持续发展的，那么你终将会被市场淘汰要是你依然冥顽不灵地执着于扩展这些过时的、专有的或者非常特殊的技术，那么你这是在自掘坟墓。
要是有哪家企业仍然在用某种语言或框架的早期版本，那或许恰好能拯救你。
但是，你得明白，长时间地处在一个停滞不前的技术环境里，可比就职于同一家公司不断给他们改进工具要来得糟糕多了。
如果你一无所成这也许并不是你的错。
因为有可能是你的公司一直拖延发布，或者总是不能及时交付。
这些问题来源于开发过程和管理决策，而与技术人才无关。
大数据解析_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据解析_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金一、大数据剖析一站式渠道ETHINK是业界仅有的端到端的hadoop、spark渠道上的大数据剖析根底渠道。
我们的目标是简化大数据剖析的进程，让人人都能够迅速从数据取得决议计划智慧。
您不再需要选用许多的数据集成、数据清洗、数据预处理、数据剖析、数据发掘、数据可视化、数据陈述等很多的工具。
ETHINK是一个集成性的渠道，能够将您一切的数据，加载到hadoop,spark渠道，并能够可视化您的数据，发掘您的数据的高效渠道。
二、衔接与集成将结构化和非结构化数据，他们存在于原先不一样的各类联系数据库，各类不一样的大数据存储方法中，您没有才能来处理他们。
ETHINK对于各类大数据甚至联系数据，都内嵌了拜访衔接器，经过很简略的过程，这些数据就能够加载到大数据渠道。
数据能够导入到内嵌的HADOOP、SPARK的存储库。
三、数据发掘业界第一家大数据发掘商品，经过ETHINK,大数据发掘十分简略，经过界面流程式的规划渠道，就能够快速进行数据发掘，表现大数据的价值。
1大数据发掘迅速发现潜在的规律，人人都能迅速上手2可拖拽流程可视化规划3丰厚的数据发掘算法4集成大数据发掘核算技术，比传统发掘快10到100倍的速度5支撑集群线性拓展四、自助交互剖析ETHINK供给对于大数据的即席查询、交互式核算剖析、多维剖析等系列的剖析与核算剖析渠道。
1普通用户简略的迅速完成平时运营剖析的核算2供给大量的核算目标和丰厚的图形3完成普通用户自助剖析的需要为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
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怎么才能做一个高大上的程序猿_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
怎么才能做一个高大上的程序猿_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金程序员的工作与普通人不慎了解的技术为武器，以专业的技术知识为后盾，本身就是颇为神秘的职业，而很多程序员都有相当多的专有的职业特点，很多特点可以看上去其实很高大上，光环大数据深圳大数据培训(光环大数据)专家就以此文夸张的总结一下很多程序员同学的工作特点。
一、准备工作 1.电脑不一定要配置高，但是双屏是必须的，越大越好，能一个横屏一个竖屏更好。
一个用来查资料，一个用来写代码。
总之要显得信息量很大，效率很高。
2.椅子不一定要舒服，但是一定要可以半躺着。
3.大量的便签，各种的颜色的，用来记录每天要完成的事务，多多益善。
沿着电脑屏幕的边框，尽量贴满，显出有很多事情的样子。
4.工具书，orelly的，机械工业，电子工业什么的都可以，能英文就英文，不行影印版的也可以，反正越厚越好，而且千万不要放在书架上，一定要堆在桌上，半打开状。
二、从进门开始1.着装。
不管你是去实验室，或者去公司的大楼，在或者是小公司的民宅，或是自己创业的黑作坊;无论是春夏秋冬白天晚上刮风下雨电闪雷鸣台风龙卷风，一个高大上的程序员都要十分在意自己着装!这里只提出参考建议。
初级装：衬衣+牛仔裤+休闲鞋。
中级装：T恤+宽松短裤+拖鞋。
高级装：背心+宽松大花裤衩+ 人字拖。
2.得体的举止。
在走廊以及任何形式的过道里，一定要双手插兜，走得像个痞子，至少要看起来有点反社会，如若不行，可走文弱天才型geek路线。
3.进门后，一定不要跟任何人打招呼，笔直走向自己的位置，最多路过打一杯咖啡，千万不要有多余的动作，显示出自己的专注与心无旁骛。
三、坐下就不要再动了1.坐下以后，姿势需要略微后仰，能翘着二郎腿最好了，然后在后仰的情况下低着头，以便看到屏幕，然后千万就不要再动了。
2.粗暴地把电脑前的大堆书推开一个口，然后摘下电脑上的一个便签，看一眼，不过3秒，可以开始coding 了。
3.能不用IDE就不要用，无论IDE是什么，一定要调成DOS那种黑色背景的。
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资深程序员总结的20+条经验教训_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
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深圳大数据培训告诉你老程序员总结的20+条经验教训，深圳大数据培训(光环大数据)专家就针对老程序员总结的20+条经验教训这一问题做一个详细的分解。
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开发
1.从小事做起，然后再扩展
无论是创建一个新的系统，还是添加功能到现有的系统中，我总是从一个简单到几乎没有任何所需功能的版本启动，然后再一步一步地解决问题，直到满意为止。
我从来没有妄想过能够一步登天。
相反，我一边开发一边学习，同时新掌握的信息还可以用于解决方案中。
我很喜欢John Gall的这句话：“复杂系统总是源于简单系统的演化。
”
2.一次只改变一件事
当我们在开发时，碰到测试失败和功能无效的情况，如果你一次只研究一个问题，那将会更容易找到问题的关键。
换言之，就是使用短迭代。
必须确保这个问题解决之后，再转移到另一个问题上。
这适用于向下提交。
如果在你添加新功能之前需要先重构代码，那么先提交重构，然后再添加新的功能。
3.尽早地添加日志记录和错误处理
在开发新系统时，我做的第一件事就是添加日志和错误处理，因为这两者从一开始就非常有用。
如果系统不能照常工作，那么你就需要知道程序中发生了什么——这是日志的作用。
错误处理也是如此——错误和异常越早处理越好。
4.每一行新代码必须至少执行一次
在你真正完成一个功能之前，你必须对它进行测试。
不然，你怎么知道它是不是按照你的想法在执行呢?通常情况下，最好的方法是通过自动测试，但并非总是如此。
不过，不管怎么说，每一行新代码必须至少执行一次。
5.在整体测试之前先进行模块测试
先进行部分模块测试可以节省时间。
通常说来，我们在整合不同的模块时也会出现问题，例如模块之间的接口不匹配。
但是如果我们能够信任各个组件的话，那么跟踪集成问题就会变得简单得多。
6.所有事情所花费的时间总是比你预期的要长
特别是在编程中，即使一切进展顺利，我们也很难对功能所需的时间做出正确的预算。
并且，开发软件时碰到各种意想不到的问题是非常常见的。
侯世达定律其实道出了真谛：做事所花费的时间总是比你预期的要长，即使你在预期中已经考虑了侯世达定律。
7.先了解现有的代码
大多数的编码都需要以某种方式改变现有的代码。
即使是新功能，也需要适应现有的程序。
所以，在你加进去新的内容前，首先需要了解当前的解决方案。
否则，你一不小心就很有可能会打破现有的功能。
这意味着，阅读代码和编写代码都是必要的技能。
这也是为什么看似微小的变化仍可能需要很长时间才能解决的原因之一——你首先必须了解上下文。
8.阅读和运行
幸运的是，对于理解代码，我们有两种互补的方法。
你可以阅读代码，也可以运行代码。
运行代码的确是个非常棒的好方法。
所以，请确保充分利用这两种方法。
故障排除
9.bug总是难免的
我不喜欢那些宣称软件开发可以“一蹴而就”的高谈阔论。
不论你再怎么费尽心机，bug总是难免的。
最好能够做成可以快速故障排除、修复bug和部署修复的系统。
10.解决故障报告
每个开发人员都应该花时间去处理来自客户的故障报告，并修复bug。
这能让你更好地理解客户的意图，明白如何使用系统，知道排除故障的难易程度，了解系统的设计情况。
这也是为自己的开发成果负责的好方法。
11.重现问题
修复bug的第一步就是重现问题。
然后你得确保修复之后，问题能够彻彻底底地消失。
这样一个简单的规则可以确保你不会误将非问题当作是问题，并确保解决方案真的能够奏效。
12.修复已知错误，然后再看看有没有遗漏的地方
有时候，可能同时存在着几个不同的问题。
它们之间的互相作用，可能会让你毫无头绪，束手无策。
不要纠结于搞清楚发生了什么，先去解决所有已知的问题，然后再看看还有什么不对的地方。
13.没有巧合
在测试和故障排除时，不要相信会出现什么巧合。
就像你改变了定时器的值，那么就会改变系统重启的频率。
所以一切都并非是巧合。
添加新功能，另一个不相干的功能变慢了?这绝对不是巧合。
相反，是你应该仔细调查的内容。
14.关联时间戳
在故障排除时，事件的时间戳可以作为你的好帮手。
寻找偶数增量。
例如，如果系统重启了，并且刚刚发出过一个3000毫秒左右的请求，那么可能是触发了某个定时器，才导致出现重启的动作。
团队合作
15.面对面的交流最有效
当我们需要讨论如何解决问题时，那么面对面的交流比视频、打电话和电子邮件都要好。
16.橡皮鸭法
遇到你绞尽脑汁也解决不了的问题时，不妨找一个同事，然后将问题解释给他们听。
很多时候，当你在叙述时，即使你的同事一言不发，你可能也会突然灵光乍现找到问题的关键。
17.问问题
阅读和运行代码往往非常有助于指出代码的目的和它的工作原理。
但是如果你有机会咨询那些更为了解的人(例如原来的程序员)，那么千万不要错过。
18.共享荣誉
不要贪图荣誉，该是谁的就是谁的。
例如：“Marcus想出了这个主意……”(如果真是他想的话)，而不要说“我们想出的……”。
其他
19.尝试
如果你不知道某种编程语言功能的工作原理，那么不妨写一个小程序来理解它是如何工作的。
这同样适用于测试你正在开发的系统。
如果我将参数设置为-1，会发生什么?当我在重启系统时，如果服务当掉，会发生什么?以此来研究它的工作原理。
20.带着问题睡觉
如果你正在解决一个很难的问题，那么不妨带着问题睡觉。
有科学研究表明，这样做虽然你表明上并没有在主动思考，但你的潜意思却这么做了。
其结果就是，第二天再去研究问题，解决方案已经呼之欲出了。
21.跳槽
不要害怕跳槽。
和不同的人共事，开发不同的产品，感受不同的公司文化是非常有意思的。
22.不断学习
我们需要不断地学习和了解软件开发。
你可以尝试不同的编程语言和工具，阅读软件开发的书籍，接受MOOC课程。
相信我，量变才能达到质的飞跃，这些小小的学习积累，终有一天会大大地提高你的知识和能力。
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