❶ 北大青鳥java培訓：數據分析需要掌握哪些技能
進行數據分析的目的是集中信息，提取和提煉看似混亂的數據，並找出研究對象的內在特徵。
幾年前，數據分析也是一個比較少見的職業。
今天，無論在生活和工作中，它都無處不在，令人眼花繚亂。
數據分析需要什麼技能？下面貴陽電腦培訓為大傢具體介紹。
1、sqlSQL是第二需要的技能，是一種用於從資料庫檢索信息的編程語言。
它最初是在1970年代發展起來的，現在到處都是。
貴陽IT培訓認為如果您想成為業務分析師、數據工程師、數據科學家、Web開發人員、軟體工程師或資料庫管理員，了解SQL非常重要。
2、數據管理數據管理與資料庫結構有關，該結構提供了關於誰有權訪問不同類型的信息的復雜內容。
有許多不同的方法可以做到有效地存儲數據。
資料庫管理員是需要掌握數據管理知識的人員。
3、商業智能商業智能是通過收集數據來影響商業決策的一種方式。
例如，使用直接郵件和Facebook廣告來推廣產品的公司可以使用商業智能軟體來幫助理解每種營銷策略是如何運作的。
貴陽IT培訓發現業務分析師、商業智能開發人員和客戶洞察力分析員是幾個需要商業智能技能的工作。
4、數據倉庫數據倉庫是將大量數據(通常來自不同的來源)組合成一個分析地點的過程。
現在的公司更加傾向於從不同的地方得到大量的信息，但是倉庫的TS數據能夠讓他們聚集在一個快樂的地方。
貴陽電腦培訓發現數據工程師經常使用數據進行工作。
❷ 大數據概念是在哪一年由誰首次提出的
1980年，阿爾文托夫勒提出。
1980年，美國著名未來學家阿爾文托夫勒（Alvin Toffler）最早在《第三次浪潮》一書中提出了大數據（BigData）的概念，並將其贊頌為第三次浪潮的華彩樂章。直到現在，大數據在政府決策部門、行業企業、研究機構等得到了廣泛的應用，並實際創造了價值。
相關介紹：
麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
❸ 誰掌握了大數據.誰就掌握了人類.
大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
對於大數據，宏源證券表示，大數據時代，數據資產的規模和活跌性，將成為左右一個行業、一座城市是否具備可持續發展的支配性要素。而受大數據驅動的城鎮信息化，將追求百業的繁榮發展、居民的幸福安康、政府的便捷服務三者協同發展。發揮數據資產價值，將促進產業的融合與升級，提供便利、快捷的公共服務，同時使城市更加宜居、安全、幸福。
大數據實施的對象是人.實施的目的是錢.當某家公司掌握了足夠多的人足夠多的數據時.也就意味掌握了足夠多的變現可能.在大數據時代.每個人都變成了大資料庫中的一條.包括各類隱私...
❹ SQL資料庫是誰發明的
1974年，在IBM公司聖約瑟研究實驗室研製的大型關系資料庫管理系統SYSTEM R 中，使用SEQUEL語言（由BOYCE 和CHAMBERLIN 提出），後來在SEQUEL 的基礎上發展了SQL 語言。 SQL語言是一種互動式查詢語言，允許用戶直接查詢存儲數據，但它不是完整的程序語言，如它沒有DO或FOR 類似的循環語句，但它可以嵌入到另一種語言中，也可以借用VB、C、JAVA等語言，通過調用級介面（CALL LEVEL INTERFACE）直接發送到資料庫管理系統。SQL基本上是域關系演算，但可以實現關系代數操作。
1986年10月，美國國家標准協會對SQL進行規范後，以此作為關系式資料庫管理系統的標准語言（ANSI X3. 135-1986），1987年得到國際標准組織的支持下成為國際標准。不過各種通行的資料庫系統在其實踐過程中都對SQL規范作了某些編改和擴充。所以，實際上不同資料庫系統之間的SQL不能完全相互通用。
❺ 數據分析需要掌握哪些知識
1、基本知識掌握：javase+linux
學習大數據的基礎知識是java和linux，這兩項掌握後，再開始真正大數據技術的學習。
2、大數據處理技術掌握：HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK
以下這些都是必須要學習的課程
數據結構和演算法 （Python入門）
數據和統計基礎（R入門+統計學和微積分、線性代數惡補）
資料庫基礎（SQL入門）
統計學和計量經濟學（計量經濟學惡補）
最優化和決策模型（運籌學優化模型入門）
機器學習（決策樹、KNN等機器學習演算法入門）
網路科學（圖論入門和用Python搗鼓網路Gephi，Gurobi啥的入門）
商業分析（商業入門）
可視化（可視化工具（Tableau, Python）和視覺設計理論入門）
❻ 資料庫工程師需要掌握哪些知識
一、考試說明
1.考試要求
（1）掌握計算機體系結構以及各主要部件的性能和基本工作原理；
（2）掌握操作系統、程序設計語言的基礎知識，了解編譯程序的基本知識；
（3）熟練掌握常用數據結構和常用演算法；
（4）熟悉軟體工程和軟體開發項目管理的基礎知識；
（5）熟悉計算機網路的原理和技術；
（6）掌握資料庫原理及基本理論；
（7）掌握常用的大型資料庫管理系統的應用技術；
（8）掌握資料庫應用系統的設計方法和開發過程；
（9）熟悉資料庫系統的管理和維護方法，了解相關的安全技術；
（10）了解資料庫發展趨勢與新技術；
（11）掌握常用信息技術標准、安全性，以及有關法律、法規的基本知識；
（12）了解信息化、計算機應用的基礎知識；
（13）正確閱讀和理解計算機領域的英文資料。
❼ 大數據怎樣影響著金融業
大數據可以挖掘和分析金融信息深層次的內容，使決策者能夠把握重點，引導戰略方向。
正在來臨的大數據時代，金融機構之間的競爭將在網路信息平台上全面展開，說到底就是「數據為王」。誰掌握了數據，誰就擁有風險定價能力，誰就可以獲得高額的風險收益，最終贏得競爭優勢。
中國金融業正在步入大數據時代的初級階段。經過多年的發展與積累，目前國內金融機構的數據量已經達到100TB以上級別，並且非結構化數據量正在以更快的速度增長。金融機構行在大數據應用方面具有天然優勢：一方面，金融企業在業務開展過程中積累了包括客戶身份、資產負債情況、資金收付交易等大量高價值密度的數據，這些數據在運用專業技術挖掘和分析之後，將產生巨大的商業價值；另一方面，金融機構具有較為充足的預算，可以吸引到實施大數據的高端人才，也有能力採用大數據的最新技術。
總體看，正在興起的大數據技術將與金融業務呈現快速融合的趨勢，給未來金融業的發展帶來重要機遇。
首先，大數據推動金融機構的戰略轉型。在宏觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境下，國內金融機構受金融脫媒影響日趨明顯，表現為核心負債流失、盈利空間收窄、業務定位亟待調整。業務轉型的關鍵在於創新，但現階段國內金融機構的創新往往淪為監管套利，沒有能夠基於挖掘客戶內在需求，提供更有價值的服務。而大數據技術正是金融機構深入挖掘既有數據，找准市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要工具。
其次，大數據技術能夠降低金融機構的管理和運行成本。通過大數據應用和分析，金融機構能夠准確地定位內部管理缺陷，制訂有針對性的改進措施，實行符合自身特點的管理模式，進而降低管理運營成本。此外，大數據還提供了全新的溝通渠道和營銷手段，可以更好的了解客戶的消費習慣和行為特徵，及時、准確地把握市場營銷效果。
第三，大數據技術有助於降低信息不對稱程度，增強風險控制能力。金融機構可以擯棄原來過度依靠客戶提供財務報表獲取信息的業務方式，轉而對其資產價格、賬務流水、相關業務活動等流動性數據進行動態和全程的監控分析，從而有效提升客戶信息透明度。目前，先進銀行已經能夠基於大數據，整合客戶的資產負債、交易支付、流動性狀況、納稅和信用記錄等，對客戶行為進行全方位評價，計算動態違約概率和損失率，提高貸款決策的可靠性。
當然，也必須看到，金融機構在與大數據技術融合的過程中也面臨諸多挑戰和風險。
一是大數據技術應用可能導致金融業競爭版圖的重構。信息技術進步、金融業開放以及監管政策變化，客觀上降低了行業准入門檻，非金融機構更多地切入金融服務鏈條，並且利用自身技術優勢和監管盲區佔得一席之地。而傳統金融機構囿於原有的組織架構和管理模式，無法充分發揮自身潛力，反而可能處於競爭下風。
二是大數據的基礎設施和安全管理亟待加強。在大數據時代，除傳統的賬務報表外，金融機構還增加了影像、圖片、音頻等非結構化數據，傳統分析方法已不適應大數據的管理需要，軟體和硬體基礎設施建設都亟待加強。同時，金融大數據的安全問題日益突出，一旦處理不當可能遭受毀滅性損失。近年來，國內金融企業一直在數據安全方面增加投入，但業務鏈拉長、雲計算模式普及、自身系統復雜度提高等，都進一步增加了大數據的風險隱患。
三是大數據的技術選擇存在決策風險。當前，大數據還處於運行模式的探索和成長期，分析型資料庫相對於傳統的事務型資料庫尚不成熟，對於大數據的分析處理仍缺乏高延展性支持，而且它主要仍是面向結構化數據，缺乏對非結構化數據的處理能力。在此情況下，金融企業相關的技術決策就存在選擇錯誤、過於超前或滯後的風險。大數據是一個總體趨勢，但過早進行大量投入，選擇了不適合自身實際的軟硬體，或者過於保守而無所作為都有可能給金融機構的發展帶來不利影響。
應該怎樣將大數據應用於金融企業呢？
盡管大數據在金融企業的應用剛剛起步，目前影響還比較小，但從發展趨勢看，應充分認識大數據帶來的深遠影響。在制訂發展戰略時，董事會和管理層不僅要考慮規模、資本、網點、人員、客戶等傳統要素，還要更加重視對大數據的佔有和使用能力，以及互聯網、移動通訊、電子渠道等方面的研發能力；要在發展戰略中引入和踐行大數據的理念和方法，推動決策從「經驗依賴」型向「數據依靠」型轉化；要保證對大數據的資源投入，把渠道整合、信息網路化、數據挖掘等作為向客戶提供金融服務和創新產品的重要基礎。
（一）推進金融服務與社交網路的融合
我國金融企業要發展大數據平台，就必須打破傳統的數據源邊界，注重互聯網站、社交媒體等新型數據來源，通過各種渠道獲取盡可能多的客戶和市場資訊。首先要整合新的客戶接觸渠道，充分發揮社交網路的作用，增強對客戶的了解和互動，樹立良好的品牌形象。其次是注重新媒體客服的發展，利用各種聊天工具等網路工具將其打造成為與電話客服並行的服務渠道。三是將企業內部數據和外部社交數據互聯，獲得更加完整的客戶視圖，進行更高效的客戶關系管理。四是利用社交網路數據和移動數據等進行產品創新和精準營銷。五是注重新媒體渠道的輿情監測，在風險事件爆發之前就進行及時有效的處置，將聲譽風險降至最低。
（二）處理好與數據服務商的競爭、合作關系
當前各大電商平台上，每天都有大量交易發生，但這些交易的支付結算大多被第三方支付機構壟斷，傳統金融企業處於支付鏈末端，從中獲取的價值較小。為此，金融機構可考慮自行搭建數據平台，將核心話語權掌握在自己的手中。另一方面，也可以與電信、電商、社交網路等大數據平台開展戰略合作，進行數據和信息的交換共享，全面整合客戶有效信息，將金融服務與移動網路、電子商務、社交網路等融合起來。從專業分工角度講，金融機構與數據服務商開展戰略合作是比較現實的選擇；如果自辦電商，沒有專業優勢，不僅費時費力，還可能喪失市場機遇。
（三）增強大數據的核心處理能力
首先是強化大數據的整合能力。這不僅包括金融企業內部的數據整合，更重要的是與大數據鏈條上其他外部數據的整合。目前，來自各行業、各渠道的數據標准存在差異，要盡快統一標准與格式，以便進行規范化的數據融合，形成完整的客戶視圖。同時，針對大數據所帶來的海量數據要求，還要對傳統的數據倉庫技術，特別是數據傳輸方式ETL（提取、轉換和載入）進行流程再造。其次是增強數據挖掘與分析能力，要利用大數據專業工具，建立業務邏輯模型，將大量非結構化數據轉化成決策支持信息。三是加強對大數據分析結論的解讀和應用能力，關鍵是要打造一支復合型的大數據專業團隊，他們不僅要掌握數理建模和數據挖掘的技術，還要具備良好的業務理解力，並能與內部業務條線進行充分地溝通合作。
（四）加大金融創新力度，設立大數據實驗室
可以在金融企業內部專門設立大數據創新實驗室，統籌業務、管理、科技、統計等方面的人才與資源，建立特殊的管理體制和激勵機制。實驗室統一負責大數據方案的制定、實驗、評價、推廣和升級。每次推行大數據方案之前，實驗室都應事先進行單元試驗、穿行測試、壓力測試和返回檢驗；待測試通過後，對項目的風險收益作出有數據支撐的綜合評估。實驗室的另一個任務是對「大數據」進行「大分析」，不斷優化模型演算法。在「方法論上。
（五）加強風險管控，確保大數據安全。
大數據能夠在很大程度上緩解信息不對稱問題，為金融企業風險管理提供更有效的手段，但如果管理不善，「大數據」本身也可能演化成「大風險」。大數據應用改變了數據安全風險的特徵，它不僅需要新的管理方法，還必須納入到全面風險管理體系，進行統一監控和治理。為了確保大數據的安全，金融機構必須抓住三個關鍵環節：一是協調大數據鏈條中的所有機構，共同推動數據安全標准，加強產業自我監督和技術分享；二是加強與監管機構合作交流，藉助監管服務的力量，提升自身的大數據安全水準；三是主動與客戶在數據安全和數據使用方面加強溝通，提升客戶的數據安全意識，形成大數據風險管理的合力效應。
❽ 區塊鏈技術，到底是魔鬼還是天使
好壞都有好的多點，壞的少點
區塊鏈技術，說到底就是信息和數據的共享。
誰掌握了這個技術，誰就有了發展經濟和貿易往來，就有了做生意的主動權。
它的特徵是:不可偽造，全程留痕，可以追溯，公開透明和集體維護。
因此，無論魔鬼還是天使，都會去用區塊鏈來為自已服務，只是誰的技術力量先進，誰的強大，誰就占上峰。
我們每個人不都是魔鬼與天使的化身嗎？？更何況是一項技術？關鍵看你怎麼利用它了，
技術是中性的，既不是天使也不是魔鬼。關鍵是讓誰掌握它，如果天使主導，則人間變得更加美好，如果魔鬼主導，則將是人間地獄。
區塊鏈從本質上講，是一個共享資料庫，存儲於其中的數據或信息，具有「不可偽造」「全程留痕」「可以追溯」「公開透明」「集體維護」等特徵。基於這些特徵，奠定了堅實的「信任「基礎，創造了可靠的「合作」機制，具有廣闊的應用前景，特別是在金融領域的應用已經開展，將給人們帶來前所未有的體驗。
區塊鏈技術是網路發展的進步，應用在軍事上比較多。民用的現在還沒有。也不適合咱們國家民用。所以，能用，才是天使
區塊鏈技術既不是天使也不是魔鬼，以目前來看這項保密、共享技術還算比較先進，但有點生不逢時，不久的將來會被迅速淘汰！
首先我解釋下區塊鏈技術的大致含義:區塊鏈是一個分布式的共享賬本和資料庫，具有去中心化、不可篡改、全程留痕、可以追溯、集體維護、公開透明等特點。這些特點保證了區塊鏈的「誠實」與「透明」，為區塊鏈創造信任奠定基礎。而區塊鏈豐富的應用場景，基本上都基於區塊鏈能夠解決信息不對稱問題，實現多個主體之間的協作信任與一致行動。
說的再直白點就是，區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密演算法等計算機技術的新型應用模式。（更加粗暴的理解就是，這項技術的主業是加密文件副業是虛擬貨幣）
最大隱患的存在之——商業量子計算機的誕生
1、自從2019年初IBM宣稱推出第一款商業量子計算機開始，微型個人量子計算機的可能性就變得無限放大了。如果有人還不明白為什麼這里提起量子計算機這件事，那麼我可以很負責的告訴你，量子計算機的強大在於，目前最難解的密碼，在量子計算機面前都如同白紙一般脆弱！
2、區塊鏈面臨的不確定性，目前針對即將出現的量子計算機，主流科學家提出有兩種解決方法。第一種:為量子計算機量身定做，重新改寫區塊鏈技術。（目前只寫了大綱，而具體細節無從下手）第二種:給每台即將出廠的量子計算機的硬體里寫入規章制度，禁止運用各種模式來破解區塊鏈技術。（第二種方式個人完全不信，規章制度好寫電腦易執行，可是某些國家基本上無信譽度可言，難免會耍賴不履行義務，甚至會在這上面開個後門程序……）
3、區塊鏈技術與數字貨幣的關系。以各國央行發行的數字貨幣為例，借鑒了部分區塊鏈技術，雖然機制獨立並且明顯比區塊鏈安全等級更高但同樣會面臨風險，因為這項技術同樣基於目前電腦的工作環境中編寫出來的。
總結:道高一尺魔高一丈，再好的技術也不是完美的，未來數字貨幣一定會取代最原始的紙質版貨幣，但未來的風險可能會因為漏洞而變得更加危險……
科技 的進步1果然伴隨著新興行業的崛起和傳統行業的衰退。認識起來要客觀。
不懂懵圈了
區塊鏈問題是個技術活嗎？本人到不這么看，覺著應從宇宙的體繫上來分解，太陽系就是其中的一部分，至於其它的星系怎麼區塊，天文學家們還正在醞釀的階段，是將來的事，現在我們要做的事是只能從地球上的版圖上著手，其結果不是洲，便是國，當然還有眾多的民族和民族的宗教意識，以及人和事物身上的區區塊塊的鏈接問題。
還沒怎麼搞明白區塊鏈的內容和意義，目前來看，應該是好的
❾ 什麼是資料庫
1.什麼是資料庫呢？
每個人家裡都會有冰箱，冰箱是用來干什麼的？冰箱是用來存放食物的地方。
同樣的，資料庫是存放數據的地方。正是因為有了資料庫後，我們可以直接查找數據。例如你每天使用余額寶查看自己的賬戶收益，就是從資料庫讀取數據後給你的。
你可能會問了：我的數據就存放在自己電腦的excel表裡就可以了，為什麼還要搞個資料庫呢？
這是因為資料庫比excel有更多的優勢。資料庫可以存放大量的數據，允許很多人同時使用裡面的數據。
舉個例子你就明白了，excel好比是一個移動硬碟，你使用了這個移動硬碟其他人就用不了了。
資料庫好比是網盤，很多人可以同時訪問裡面里的數據。
而且網盤比移動硬碟能放更多的數據。
2.資料庫是如何存放數據的？
資料庫有很多種類，這里我們重點學習使用最廣泛的關系資料庫。
關系資料庫是由多個表組成的。如果你用過Excel，就會知道Excel是一張一張的二維表。每個表都是由行和列組成的。
同樣的，關系資料庫里存放的也是一張一張的表，只不過各個表之間是有聯系的。所以，簡單來說：
關系資料庫=多張表+各表之間的關系
應的，學會關系資料庫我們只要掌握兩點就可以：
1）多張表裡面，每一張表的結構
2）各表之間的關系
我們接下來分別來看看這兩個知識點。
1） 表的結構
表的結構是指要了解關系資料庫中每張表長什麼樣。
每個表由一個名字標識。表包含帶有列名的列，和記錄數據的行。我們舉個具體的例子就一目瞭然了。
下面圖片里的表名是：學生表，記錄了每個學生的信息。
表中每一列都有一個名字來標識出該列，這個表裡有4列，列名分別是學號，姓名，出生日期，性別。從列名上你也可以知道這一列對應記錄的是什麼數據。
表的每一行里記錄著數據。這里的一行表示該名學生的信息，比如第2行是學號0002學生的信息，他的姓名是猴子，出生日期是1990-12-21，性別是女。
2）各表之間的關系
關系資料庫是由多張表組成的，圖片里是存放在學校資料庫里的4張表。
你能發現下面這4張表之間有什麼關系嗎？
什麼是關系呢？
你是你爸爸的兒子，你是你的兒子的爸爸，這就是生活中的關系。其實，數據之間也是有關系的。關系資料庫里各個表之間如何建立起關系呢？
我們來看圖中「學生表」，「成績表」這兩個表之前的關系。
這兩張表通過」學號」關聯起來，為了更清楚的看到這兩個表的關系，PPT里我用相同顏色代表同一個學生的信息。
例如我想知道學生表裡學號「0001」 的成績是多少？那麼我就可以在成績表裡去查找「學號」值是0001的行，最後在成績表裡發現有3行數據的學號都是「0001」 ，對應的就找到了該學生的三門課程的成績。
通過這個例子你應該對表之間的關系有了大概的了解。關系就是數據能夠對應的匹配，在關系資料庫中正式名稱叫聯結，對應的英文名稱叫做join。
聯結是關系型資料庫中的核心概念，務必記住這個概念，後面會在多表查詢中具體學到。
3.什麼是資料庫管理系統？
前面講的都是關系資料庫原理方面的基本理論。理論有了，當然的就的有對應的軟體實現才能用起來，不然再強大的理論都是一堆無用的東東。這就好比，建築師如果只有設計草圖是無法蓋起樓房的，得有具體的建築人員才能蓋起樓房。
所以，上面講的關系資料庫原理就是「設計草圖」，那麼對應的「建築人員」是誰呢？
實現資料庫原理的「建築人員」就是資料庫管理系統，用來管理資料庫的計算機軟體。
關系資料庫管理系統有很多種，比如MySQL、Oracle、SQL Server等都是實現上面理論的關系資料庫。
4.什麼是sql？
建築施工人員通過使鏟子，拉土機等工具來蓋房子。
那麼，我們通過什麼工具來操作資料庫里的數據呢？
這個工具就是SQL。
SQL是為操作資料庫而開發的一種語言，它可以對資料庫里的表進行操作，比如修改數據，查找數據。
之前我在社群里舉過一個例子，我覺得可以很好的說明白資料庫和sql是什麼關系。
把資料庫比如一碗米飯，裡面放的米是數據。現在我們要吃碗里的米飯，怎麼取出碗里的米飯呢？
這時候我們拿一雙筷子，用筷子操作碗里的米飯。這里的筷子就是SQL，用來操作資料庫里的數據。
5.總結
1）什麼是資料庫？
資料庫用於存放數據，
關系資料庫=多張表+各表之間的關系
2）關系資料庫表長什麼樣？
關系資料庫中每個表由一個名字標識。表包含帶有列名的列，和記錄數據的行。
主鍵是關系資料庫中重要的概念，用來標識數據的唯一性。
3）關系資料庫里各個表之間如何建立聯系呢？
關系資料庫中，如果一張表要關聯其他表，通過對應的列產生了關系。這個關系叫做聯結。
4）什麼是關系資料庫管理系統？
實現資料庫原理的「施工團隊」就是，用來管理資料庫的計算機軟體叫做資料庫管理系統。
常用的關系資料庫管理系統有mysql，orcale，sql server為了方便描述，我們後面說到資料庫，都是指資料庫管理系統。
5）什麼是SQL?
資料庫裡面放著數據，SQL是用來操作資料庫里數據的工具。
現在我們可以理解支付寶的背後的運行原理了，用戶把錢存放到支付寶資料庫里，當用戶查看支付寶余額的時候，後台使用SQL這個工具操作支付寶的資料庫，把裡面的數據查找出來，然後返回給用戶，這樣用戶就可以看到存放到支付寶里的錢和每天的收益了。