尚硅谷大数据之hive

第一篇：尚硅谷大数据之hive

大数据之感想[小编推荐]

《大数据》读后感想：

首先，本书大体上都是在讲美国政府在各社会团体不断“争取”权利、三权分立制度的制衡下，一步步将信息公开的历程。以及数据对美国政治所产生的影响，美国政府如何保护公民隐私等等。其实真正涉及到企业如何变得更加“智能”，唯有第四章讲得非常详细。先来看一下完整的商务智能流程：

1、通过各种来源的关系型数据库，使用ELT(提取、转换、加载)工具，对来自不同系统的数据以统一格式进行清洗、转换、集成进入到数据仓库。

2、锁定目标数据后进行联机分析。通过不同的分析角度进行多维分析，这样用户可以随时创建自己需要的报表，开发人员只要在后台为用户创建构建多维的数据立方体模型，用户就可以直接在前端的各个维度之间进行切换，从不同的维度对数据进行分析。从而获得更加全面的、动态的的分析结果。

3、进行数据挖掘。就是从海量数据中，挖掘出具有价值的数据。通过对数据的挖掘其

一、可以发现数据的历史规律，对过去进行总结。其

二、可以根据数据对未来进行预测。企业可以根据预测对未来行情趋势做出预判，并作出相关决策。

4、数据可视化，我想任何人看到一推数据，就会感到很头疼。当然也很不直观，到底企业的各项指标相比往年是好是坏去做对比也会很麻烦。使用各种图表、三维地图、动态模拟以及相关的动画技术是原本枯燥乏味的数据，变得生动起来。数据可视化把数据以更加直观的形态展现出来，使人们对相关数据做到一目了然。

5、通过上面几步我们就把原先毫无价值的数据，变成了信息，最后演变为知识。

其次，我们微动天下应该考虑的：

1、是否有必要建立数据仓库?当然我这个问题我也在线上向IBM数据仓库的人员询问过。要考虑的有两个因素:其

一、数据量的级别，其

二、对数据挖掘的程度。

一、数据量。采集器实时都对新闻、论坛、博客、微博在进行采集，当然如果说一年的数据量不算大的话，亦或者宁波本地的数据量也没那么大的话。公司假设几年后、几十年后业务量增大了，做到了浙江省乃至全国的时候。那个时候的数据量我想应该是非常的庞大了。

二、对数据挖掘的程度，当然有关公司涉及的更多。不过有时候那些公司做得仅仅是从采集的数据那里通过筛选，将相关信息发送给相关的客户。个人觉得这个价值应该被放大，通过对相关数据的挖掘对过去的规律进行总结，对未来的趋势做出预测。如固特异轮胎，根据往年的数据总结出某款轮胎某地以及在哪个时间段销量最大，然后第二年可以根据这个数据，制造商可以提前对该型号轮胎进行大量备货以备不时之需。通过挖掘在特定的时间段，哪几种商品捆绑销售会得到更好的销量等等。当然数据仓库是面向主题的数据集合，用于支持管理中的决策制定。个人觉得对公司领导层做出正确决策有很大的指导作用。

2、公司应该加大数据挖掘能力。公司在招聘往里面招聘的所谓数据分析师，只不过是用来数据监测的。真正意义上面的数据分析师很是匮乏。现在客户大多希望的是能够给本企业决策有指导性意义的报告、或者建议。这就需要我们通过数据挖掘预测出未来趋势，即预测性分析。这样无论在产品推广，以及在本品牌忠诚度上都会有一定的保障。

3、是否能通过联机分析处理将数据从各个角度、不同纬度展现出来。例如对销售数据的分析，时间周期是一个维度，产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类也分别是一个维度。一旦多维数据模型建立完成，用户可以快速地从各个分析角度获取数据，也能动态的在各个角度之间切换或者进行多角度综合分析。

4、数据可视化设计上需要强化。相关系统是直接给客户进行操作使用的，但我们所生成报告里面的统计图、走势图还不能很直观的展现给客户。这个对于客户体验来说是非常致命的，因为一旦不能直观的体现数据所呈现出来的状态，客户就不能对其决策做出准确的判断。进一步导致客户对我们忠诚度的降低。

第二篇：硅谷之谜与中国镜鉴

硅发布05月15日 12:00 分享到： 14硅谷日记 分类 : 互联网摘要 : 硅谷是科技和人才进步积累到一定阶段的集中性爆发，这种爆发从点到面一连串自然发生，不仅包括创业人才，还包括充足的职业经理人资源。现在中国鼓励大学生创业有解决就业味道，效果自然大打折扣，但硅谷更多是精英创业，不是找不到工作的工程师创业。

独立、敏捷的中美科技观察，硅发布微信号Guifabucom

我是个写错别字的高手，在我工作第二年就堂而皇之地将分众传媒创始人江南春写成了“江南村”，这可能是我在上篇“硅谷日记”多次将村上春树写成“春上村树”的原因。这并非是我在有意恶搞，有时候想法过快地想要降落，在此向几位特别介意错别字问题的读者道歉。

另外互联网已极大改变大脑的工作方式，2009年我在采访Wolfram|Alpha创始人、美国计算机科学家斯蒂芬·沃尔弗拉姆时曾受到过一次震撼：回看人类天下搜索，所得答案无不建立在网络已有信息上，它们只是通过用户输入的关键词发现文件，既不理解问题，也不理解答案。

但Wolfram|Alpha能将答案进行计算，比如当你输入“How Many People in China”，看到的不是一堆乱七八糟的网页，而是中国总人口数、人口密度、年人口增长率、预期寿命及平均年龄等，同样我想说的是：在这个时代，知识的概念已经被重新定义，搜索引擎能搜到的东西严格意义上已经不能再叫“知识”，人类有关基本信息的获取最终都将被机器解决，我希望大家在阅读时能将更多注意力放在“Thought”上。今天的“硅谷日记”我将来说一说硅谷是怎么炼成的。

这一问题的背景是：过去十几年，中国多少地方政府前仆后继赶到这里，想知道究竟美国怎么就有了硅谷?到底什么是硅谷?中国有没有可能打造硅谷?中国应该如何打造硅谷?

但是硅谷的创新力主要来源于无数“小而灵活”的创业公司，而强调规模效益的“大”仍是目前中国振兴规划的核心指导思想。此外，硅风险投资朋友告诉我，据他已不记得的出处来源，有科学依据报道甚至连加州的阳光都被测试出对“创新”有独特刺激作用，尽管我认为这阳光实际上狠毒无比，瞬间就把我从白色变成了棕色。

美国人说硅谷的诞生在于天时、地利和人和，不仅中国难以复制，美国自己也难以复制，但在理解这句话前至少让我们来想一想“Why it is”，这是几年来我了解到的一些思路，希望对你们理解这个大农村有所帮助。

如果没有弗雷德里克.特曼

首先我将来不得不强调一下个人精神，如果没有弗雷德里克.特曼，将没有硅谷。我们来看一看以弗雷德里克为界，硅谷之前与之后有什么样的对比，我在斯坦福大学的课堂上听到以

下故事。

上世纪八十年代前，美国科技的中心实际上遥在东部而非西部。1951-1970年间，美国那条神奇的技术之路一直名叫“128号公路”，它的附近有麻省理工和哈佛大学，旁边则是美国国防部实验室、国防部工程承包商以及微电脑、处理器和路由器等系统，甚至于“128号公路”已经建立起自己的“大系统创新”。

斯坦福教授这样描述“大系统创新”：针对某一价值链、某一环节的拉动式价值链结构，它强调“大而全”，意指从内部技术开发到销售全部经营的纵向公司结构，以及认为转到竞争对手公司工作是最坏行为的内部知识流动。此外，还有基于回报率的风险投资和以美国人为主的人力资源。

那时，东部的一统天下还表现为：盘踞在“128号公路”、掌握了真空管专利的大公司牢牢独占着美国政府的几乎所有大订单。换句话说，半导体技术发展前通讯行业的主力器件“真空管技术”的中心就在东部。

而与此相反，当时的硅谷荒野一片，充满欺诈，唯一值得称道的是一个仅仅还是“婴儿期”的斯坦福。更让人头痛的是，由于“马太效应”，有关资金、人才等有利资源都被东部裹挟了去。

也就是说，“骄子”也曾尴尬地站在起跑线上，直到1927年弗雷德里克教授到达斯坦福。

硅谷自此迎来了对自身命运非常重要的一些思考，这包括：如果说后来者应该跑在在位者相反方向，那么大系统的另一端是什么?什么是这一时期的新技术?一个没有名气的大学可以做些什么?

他们分别找到的答案是——“对零件进行优化”、“晶体管”以及“灵活性”。

此后，通过弗雷德里克教授的努力以及多名晶体管技术重要人物的加盟，斯坦福大学逐步建立起以自己为中心的生态系统，并支持和发展基于半导体技术的晶体管，全美晶体管技术中心从此转移到斯坦福。而当斯坦福集成电路实验室建立，通过不断开发并应用新技术，斯坦福也逐渐成为新技术、新工艺的重要来源。

值得一提的是，几乎是在同时，弗雷德里克教授开始帮助从斯坦福毕业的学生建立自己公司，以便以后斯坦福的毕业生能够在硅谷找到工作机会;1953年，斯坦福开始开展给当地工作人员提供工作期间继续受教育机会计划，以提高硅谷当地的技术和管理人员水平。

另一边，风险投资结构也在成型：在斯坦福晶体管技术和应用基础上产生出的半导体产业出现Fairchild仙童半导体公司，并由其分裂再产生出Intel、National Semiconductor等重要半导体公司。这些成功的企业家们，随后源源不断付钱去支持新高科技企业的创建。

紧接下来的局面是：包括高科技律师、风险投资家、地产开发商、亚洲新移民(1965年新移民法允许接受外籍工程师和教授)、世界各地工程师和研究人员等更多投机成员蜂拥而入，而当这些人员到达了一个临界点，硅谷的服务业也随之一路飙升，这里终于开始不再成为临

时住宿的“宾馆”，而有更多人选择留了下来。

如果说，最初硅谷没能获得进入科技圈的通行证(“大系统创新”和真空管技术)，那么它朝另一个小而灵活的方向(“零部件创新”和晶体管技术)跑去，并通过最短的奔跑路径，在50年后夺得了最高荣誉。

求圆半径

但这一最短奔跑路径，仍值得琢磨，首先是在什么是“零部件创新”这一问题上。过去十几年，硅谷各种组织机构曾接待过数以百计的中国赴硅谷考察队，其中我听到的一个真实故事是这样的：

就“全球化中如何提高竞争力”课题，上世纪90年代一行中国政府代表团在美国转了一圈后抵达硅谷。其中访问全球自定义电子技术、制造和服务解决方案供应链推进者Solectron时，他们问了一个问题：“你们产品这么多，哪个是自己的创新?”

“一个也没有。”Solectron的人哈哈大笑，一点不难为情。“原来是个代工公司。”访客私语。

但这实际上是求圆半径的题解之一。也就是说，从研发、生产制造到市场营销，清晰的产业分工和社会协作保证了硅谷速度和诸多成本的节约，即以最快时间、最低成本完成“从技术发明到产品，从产品到商品”至关重要的两个飞跃。

斯坦福教授将这种创新称为“推动型价值链结构”，他尤其强调了硅谷与东部“拉动式创新”的区别：美国东部的纵向公司结构决定供应商基本不参与创新，而硅谷的横向竞争促成零件制造商与产品制造商的紧密合作，并在过程中发挥各自优势进行再创新，从而通过新生态系统的建立使新理念价值不断增加，最后从产品创新一路冲向如eBay、雅虎!、谷歌等商业模型的创新。

其次，是以斯坦福为原型的高校人才培养的灵活性。前面我们曾提到弗雷德里克教授帮助斯坦福毕业的学生建立自己的公司，以惠普为例。当弗雷德里克知道两名斯坦福大二学生戴维.帕卡德和威廉.休利特毕业后准备开办自己的电子企业，他鼓励这种创业精神，借给了他们538美元，还帮助他们从Palo Ato银行得到1000美元的贷款。

随后，两人在Palo Ato爱迪生大街367号的一间车库开始研制电子产品(这间车库已经被加州当局定为历史文物和“硅谷诞生地”)，而当戴维.帕卡德和威廉.休利特成为美国最成功的企业家，他们当然不会忘记自己的老师，1977年两人向斯坦福大学捐赠920万美元，建造弗德里克.特曼工程学中心，作为40年前538美元的回赠。

与此类似，2010年我还曾参加Nvidia创始人黄仁勋在斯坦福的“黄仁勋工学院中心”揭幕仪式，黄仁勋邀来好友雅虎联合创始人杨致远。在此之前，杨致远夫妇已经捐赠斯坦福大学一座环境能源大楼，我注意到这座楼耗资7000万美元，建筑面积为166000平方英尺，和传统等面积大楼相比，它的能耗减少56%，水耗减少90%。

同样因为弗雷德里克，1953年斯坦福开始给当地工作人员提供工作期间继续受教育机会计

划。当时，朝鲜战争(1950-1953)刚刚结束，许多士兵和军官复员去公司，又想继续他们被战争中断的学业，弗雷德里克于是提出了一个方案：他让这些公司的雇员到斯坦福大学读研究生，像正式在校生一样学习，费用则由公司负责。很快，这种公司与大学联合培养人才的方式大受欢迎，包括通用电器、惠普等都与斯坦福建立了长期员工培养合作关系。

“清华、北大与中关村的融合仍然非制度化。”第三方独立研究机构长城战略咨询董事长王德禄和顾问赵慕兰曾在位于Cupertino的Cypress酒店和我做交流，他们当时的感慨是：就“企业”、“学校”和“政府”三个创新环节来说，中国大学对创新的“孵化”是与硅谷的最大差距所在。

“除斯坦福教师可以参与建立创新企业，还表现在取自社会的师资招聘制度上。”赵慕兰指出，斯坦福等硅谷高校都有专门“咨询教授”一职，且数量不少，这些人往往都是社会某个领域的佼佼者，具备丰富实践经验，而当他们成为咨询教授后，直接受益的就是当地学生。

“不少人离开几十年后还能回去完成当年没完成的博士论文，完了还能拿学位，”王德禄则指向斯坦福的学籍管理：“而中国想创业的学生，则必须面对鱼和熊掌的问题。”

斯坦福当之无愧是硅谷人才培养体系的核心，其培养的人才领导的企业所创造的总产值已占到硅谷经济的一半以上。不过我还发现了一个非常有趣的现象是：即加州圣何塞州立大学号称自己是硅谷大学，但斯坦福却不敢这样称呼自己。

这是因为这些年来，圣何塞州立大学为硅谷输出了大量的中、低层技能型人才，而这种持续不断的输血也包括硅谷的各社区学校。换句话说，除了以斯坦福为基础的高端人才，今天的硅谷同样受益于多层次的人才结构，这一点非常重要。

但求解至此，仍有一些解答因关乎硅谷深层的文化基因而显得复杂、难以轻易转化。比方说，硅谷工程师经常离开公司去实践不被公司接受的想法、永不怕失败、专业团体胜过公司间壁垒等;

又如，这里的风险投资商更青睐奇思妙想而不是具体计划，因为硅谷最赚钱的往往是这类早期投资，但这背后又与美国政府对风险投资的立法、规范和对风险资本的权益保障，乃至整个社会的诚信机制及价值观密切相关。

“我在大陆转了很久，项目就是投不下去，为什么?”曾经有一位在硅谷做了很多年投资的台湾风投合伙人这样和我说：“虽然这些项目很赚钱，但我用硅谷和台湾地区的风投规则去做投资，我发现我做不下去，比如一些项目现金流不错，但背后却是十分糟糕的设施和厂房环境。又比方说，在硅谷尽职调查相对容易，因为这里的人很少说谎，但于一个人情社会这显得有点艰难。中国有自己的逻辑和话语体系。”他喃喃自语。

“不过，”他又随后话题一转：“现在，中国做产业升级的时间到了。我相信未来20年，中国会成为一个超级世界。”

斯坦福管理科学与工程系教授、亚太中心主任谢德荪则这样告诉我，纵观各国高科技产业的发展历史，从来其强弱与该国传统行业的强弱密不可分，因为IT公司的主要客户是企

业，当中国传统企业不强时，中国高科技产业实际上没有市场，只能跑到外面服务于外国企业变成他们的上游，然而，实际上他们又无法控制这一市场，同时也导致这些公司失去提供给客户最终用途手段的“下游”这一获取利润最多的角色。

由此相比硅谷的50年冲刺，中国的硅谷期待，似乎还需要展望到更为遥远的未来。而这种等待，除了公平的市场竞争原则，另一本质中心是人才。

曾一直在硅谷与中国穿梭、原赛伯乐中国投资创投合伙人陈恺有一个观点很有意思，他认为硅谷是科技和人才进步积累到一定阶段的集中性爆发，这种爆发是从点到面，一连串地自然发生，不仅包括创业人才，还包括充足的经理人资源以及他们在市场、品牌和管理上的经验。

“如果积累不够，仅通过行政或财务手段催生、招募或呼吁，难有持续性扩展，相反可能造成资源浪费。”陈恺指出，其言下之意是诸葛亮草船借箭需要东风，但东风再强悍，还需先有诸葛亮。其次，现在中国鼓励大学生创业有解决就业的味道，效果自然大打折扣，而一旦创业是就业的替代和糊口手段，其创业信用要值得怀疑。

陈恺举例，NetSCape(网景)创办者斯坦福计算机教授Jim Clark也曾创办Silicon Graphics(SGI)，作为SGI早期投资商，硅谷最大早期风投NEA曾沿SGI发展轨迹投资了其很多核心员工离职创业的公司。

“几年前，我曾经带中国国务院发展研究中心领导拜访NEA时看到过一张SGI企业族谱图，其中最后成功上市或被收购的竟高达十几家。”陈恺说：“硅谷更多是精英创业，不是找不到工作的工程师创业。”

鉴于谁控制了市场谁就能获得最高利润，在中国本土市场目前已足够大的前提和机遇下，谢德荪告诉我的建议是：“中国高科技产业应该紧紧把握这一机遇，积极参与中国传统经济的结合并从中产生新思路和新商业模式，提高中国人民整体的消费水平，然后，再去谋略中国高科技产业自身变革”。

“而在这一经济转型中，活跃的地方政府将是主要执行单位，”他说，“可积极并灵活引导企业来走一些路。”

第三篇：ImageQ大数据—网络订餐黑店回潮,食药监下令用“洪荒之力”整改

网络订餐黑店回潮，食药监下令用“洪荒之力”整改

前几日，新京报记者卧底曝光了北京外卖村的乱象，部分3·15曝光过的黑作坊下线后，转办假证挤进百度美团外卖，并获得商户推荐。一时间外卖平台无证上线经营问题再次回到公众视野，问题安全卫生受到网友质疑与热议。

【事件起源】

8月8日上午，新京报在报纸及微博平台同步更新了北京三无外卖村现象，辅以大量图片，真实再现了黑店脏乱差的环境。

【百度外卖回应】作为被点名外卖平台，百度外卖在不到两小时时间就做出了回应，表示将彻查商户，对违规商户采取下线措施。

【美团外卖回应】到下午14时43分，美团外卖在其公众平台也做出了正面回应。首席视频安全官钟永健公布了事件处理方案。

8月10日，北京食药监局约谈百度、美团、饿了么外卖平台，称10月1日前所有外卖平台的入驻商户必须“亮证亮照”，否则平台将被立案调查。

【大数据看传播趋势】

为了更好的看清次新京报曝光外卖黑店事件中，网友的舆论趋势变化，我们选取了两大平台的近7日舆论趋势图。

百度外卖：ImageQ大数据平台舆情趋势图

美团外卖：ImageQ大数据平台舆情趋势图

从图中可以看到，在8月8日，事件曝光之前，百度外卖的舆论是以中立为主，美团外卖则是以正面舆论居多。8月5日、6日，或受奥运会影响，舆论均有不同程度减少。在8月8日，事件曝光后，负面舆论迅速激增，在当日达到最大值;8月9日，关于美团外卖的负面舆论相对减少，而百度外卖仍与8日相持平。

【舆情态度】

针对此事件，从ImageQ舆情大数据平台(公众号-ImageQ舆情学院)可以看到，网友的舆论关键词如下：

我们可以看到围绕“外卖”“百度””美团”，衍生的热门关键词有“下线”“北京”“黑作坊”“平台”“问题”等。

对比网友在事件发生前后的情绪变化，选择了8月5日及8月8日舆情态度图

8月5日：ImageQ大数据平台舆情态度图

8月8日：ImageQ大数据平台舆情态度图

网友的态度占比图在前后发生了明显转变，正面舆论从37.2%下降至19.7%，负面舆论从25.5%上升至68.2%。正面及中立情绪向负面转移。有网友甚至质疑为何无证餐厅、后厨卫生差等问题反复存在。

截选网友热门评论：

所谓线上，我认为一个是降低运营成本。还有一个重要因素就是逃避法律监管。-----念念成佛念成魔

这些个黑餐厅的存在都是违法成本太低的体现-----瓜子yh

要是食品安全监督能有文化审查那么严格就好了惹-----徐渣子

针对网友的辛辣点评和质疑，百度、美团、饿了么等外卖平台相关负责人在现场表示，目前网络订餐平台是新兴业态，在技术和管理上都存在不足，监管也不到位，将会尽快整改调整。 北京食药监表示:外卖平台整改应用“洪荒之力”

对此几大外卖平台的说法，北京市食药监局餐饮处处长刘国斌表示，3•15之后外卖平台无证餐馆问题一直反复，半年多来虽已进行多次执法检查和整改，目前情况仍不容乐观，“你们一直说在整改，真的做到了吗?希望你们下半年能用‘洪荒之力’来整改。”

黑“外卖村”呼唤订餐监管模式升级

一段时间以来，和“外卖”有关的负面消息，业已形成了一阵“丑闻接力”的浪潮。很多城市都曾曝出过外卖餐馆无证经营、脏乱不堪的新闻——这种跨地域的“普遍性”表明，餐饮外卖平台行业的管理，不能仅依靠平台自身，必须引入外部监督的力量。

政府部门的监管思维、模式、力度应该进行深入地思考和探索，切实背负起监管的重任，寻求更有效、更实际的事前事中事后监管方式。另外网络平台也要自觉接受政府监管和社会监督，利用“大数据”技术的优势，规范其签约商户的行为，推动互联网与市场监管的深度融合。要知道网络订餐如果继续脱离监管野蛮生长，那么“舌尖上的诱惑”就会极有可能变成“舌尖上的诱‘祸’”。

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第四篇：武汉大学四大名嘴之——尚重生

谈当代中国就业与创业环境的政治学思考

武汉大学校研究生会拓新讲坛第八期在10月17日如期开讲。

本期邀请到的嘉宾是武汉大学政治与公共管理学院政治学与国际关系副教授——尚重生老师。尚老师素来以剖析社会独到深入而闻名，被誉为武汉大学“四大名嘴”之一，被众多学生视为“精神教父”。此次，他为我们带来的讲题是当代中国就业与创业环境的政治学思考。

还未到七点，我们讲座开设的地点——武汉大学法学院模拟法庭室中已坐满了来自各院系的同学们。大家都热情高涨的谈论着这次尚老师又将给我们带来怎样的视听盛宴，期待着尚老师的到来。

终于，晚上8:45分的时候，尚重生老师在周鹏主席和方兴华部长等人的欢迎下隆重出场。首先，主持人杨璐菁向在座的同学介绍了拓新讲坛，并对尚重生老师做了简要介绍，礼仪队给尚老师颁发了拓新学院的聘书。

尚重生老师的讲座可以分为三个部分。首先，是就业迷茫和生存危机时代的到来。目前，每年毕业的大学生研究生越来越多，难以找工作，而对于企业来说，可提供的岗位却越来越少。形成了“毕业即失业”的怪现象，企业却也面临着“用工荒”的问题。更有研究生未找到工作回家种地，其父愤而服毒的惨案发生。接着谈到了现在社会的学生很多与社会不接轨，没有历史感、沧桑感。面对上述问题，尚老师得出结论：

一、当代学生务必要了解中国当代社会，有社会敏感度，学会聆听不同时代的人讲故事;

二、把脉自己，明确自己的个性、行为趋向和思维逻辑;

三、明白不一定读什么专业就要找什么工作，高校多是培养对思维的训练;

四、懂得生存不是件简单的事，要学会靠自己生存，去除自己的虚荣心。 校研会的这次讲座圆满结束，尚重生老师的讲说为同学们明确了方向，启迪了学生的就业创业热情。

第五篇：那些人适合学大数据 成都大数据培训

那些人适合学大数据 成都大数据培训

成都国信安大数据班由副教学总监，优秀讲师带队并亲自授课，秉承成都国信安一贯的专业品质态度，在课程质量，学生素质，就业服务上相当严格要求，并以学业满意就业为目标，打造国内优秀大数据培训班，感兴趣的同学不妨关注国信安教育基地了解一下吧。

成都国信安独具特色的5R体系

5R系统是实训解决方案和学员中国电科、中国网安服务的指导原则。即“真实的企业环境(Real Working Environment)”、“真实的项目案例(Real Training Projects)”、“真实的项目经理(Real Project Managers)”、“真实的工作压力(Real Work Pressure)”和“真实的工作机会(Real Job Opportunities)”。

(1)真实的企业环境

成都国信安IT培训基地建于成都高新区，按照成都国信安IT培训基地的功能布局和风格进行实训环境设计，包括实训教室、实训工位和会议室三大功能区，让学员在实训的过程中感受到大型软件公司的真实工作环境。

(2)真实的项目案例

基地根据高校的培养计划和需求，遵守客户的保密法律要求，从中国电科、中国网安的业务中精心挑选了数十个大、中型实训项目案例进

行改造，保留关键的技术点，适合在1~3三月内学生通过团队合作来完成。

(3)真实的项目经理

成都国信安IT培训基地拥有50余位年轻精英型学位研究生导师、120余位IT企业项目总监和70余位平均6年以上实战开发经验的专职讲师等。项目实战训练对师资的技术经验、项目管理经验和授课水平均具有很高的要求，成都国信安的师资均为资深技术主管或项目经理，参与了母公司中国电科、中国网安的多个中、大型项目的开发，具有丰富的项目开发和团队管理的经验。

(4)真实的工作压力

在项目实战过程中，模拟客户代表给予项目组施加真实的项目压力，例如需求变更、新技术风险、工期变更、人员变动等问题时，让实训学生来应对，从而培养学生承受压力的能力，为以后走上工作岗位可以从容应对各方面的压力而成为企业的栋梁。

(5)真实的工作机会

为了解决学生的就业问题，基地建立了人才服务部，收集企业的人才需求，基地根据企业需求对学生进行定向培养，培养符合企业的要求，同时实训基地同样注重对学员职业规划和职业道德方面的教育，有计划的组织母公司中国电科、中国网安及合作伙伴企业到实训基地进行现场招聘和面试，满足学生就业需求。

成都国信安IT培训基地有真实的软件开发为背景，学习之后可以直接入职中国电科、中国网安，与其选择苦苦对比各大培训机构，不如直接搭上成都国信安这条大船，直接与IT企业对接。

四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。每到中考季，很多初中生总是为自己的未来前途担心，尤其是一些学习成绩不好的初中生，他们不知道中考没考上怎么办。同时许多家长也担心，自己的孩子年龄还小，进入社会显然不合适。这个时候职业培训学校更加适合，放眼众多学院，四川国信安职业培训学校无疑是非常合适的。

一说起it培训，很多人都表示苦不堪言，总有人被虚假信息坑过。很多人表示自己对其一窍不通，实在不知道怎么办才好。别着急，让小编为你奉上这些必备小技巧，带你快速简单的上手。接下来就让小编带你来看看it培训的相关情况吧~带你了解it培训~

年年都是有毕业季就业难得问题，为什么有的人就业那么轻松?选择真的大过努力吗?今年有一个获批的新增专业备受瞩目——数据科学与大数据技术，如果没法进入这个专业，你的选择是培训学习，那么大数据培训机构有哪些呢

那么对于刚刚高考，选择专业的同学，要注意了，“大数据”概念再火热，填报志愿的学生和家长也要冷静，这几个问题必须先想好：

当前大数据行业真的是人才稀缺吗? 学了几年后，大数据行业会不会产能过剩? 大数据行业最终需要什么样的人才? “热门专业”填报，有哪些注意点?

接下来科多大数据就带你们看看分析结果： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗?

对!未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。 先看大数据人才缺口有多大?

根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。

其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。

大数据行业未来会产能过剩吗?

提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整，未来发展会趋集中

关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论，其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：

不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”; 完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成;

数据分析人才仍然极度匮乏。

4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢?

基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。

对此，LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。

在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。

在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩?

王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。”

需要什么样的大数据人才?

今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大

学，一共35所高校获批该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。

大数据人才培养涉及到两方面问题：

交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配; 学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。

对于第一个问题，“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年，教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业，电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大，但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才，原因何在?

职业规划专家姜萌认为，并不是某一个专业对应一个行业热点，而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业，我们到电子商务公司里会发现，不是学电子商务的人在做这些工作，而是每个专业各司其职，比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的，而不是一个人来复合一堆专业特点。”

大数据专业的人才培养也同样走复合型路线，复旦大学大数据学院的招生简章显示，学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科，具备典型的交叉学科特征。

LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪指出，“从企业应用的角度来看，大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的，大数据作为一个人才培养方向还在探索中，在这个阶段，高校尝试开设硕士课程是很好的实践，但开设一类的本科专业还为时过早。”

另一方面，专业人才培养的周期较长，而行业热点不断更新轮替，中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。

王迪认为，“从今天的产业实践上看，大数据领域依然是从现有专业中挑选人才，教育和市场发展总是有一定差距的，学生本科四年，加上硕士阶段已经是七年之后的事情了，产业已经演进了很多，而教学大纲并不会跟进得那么快。”

因此，尽管大数据的应用前景毋庸置疑，但在人才培养层面，复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路?学校教育如何赶上行业发展速度?这些都是值得进一步商榷的问题。

面对热门专业，志愿填报需要注意啥?

了解了大数据行业、公司和大数据专业后，姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业，提出了几条建议：

报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考上是冷门，但行业需求大，就业率更高。

选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。

志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去

三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。

最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。

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