❶ 北大青鸟java培训：数据分析需要掌握哪些技能
进行数据分析的目的是集中信息，提取和提炼看似混乱的数据，并找出研究对象的内在特征。
几年前，数据分析也是一个比较少见的职业。
今天，无论在生活和工作中，它都无处不在，令人眼花缭乱。
数据分析需要什么技能？下面贵阳电脑培训为大家具体介绍。
1、sqlSQL是第二需要的技能，是一种用于从数据库检索信息的编程语言。
它最初是在1970年代发展起来的，现在到处都是。
贵阳IT培训认为如果您想成为业务分析师、数据工程师、数据科学家、Web开发人员、软件工程师或数据库管理员，了解SQL非常重要。
2、数据管理数据管理与数据库结构有关，该结构提供了关于谁有权访问不同类型的信息的复杂内容。
有许多不同的方法可以做到有效地存储数据。
数据库管理员是需要掌握数据管理知识的人员。
3、商业智能商业智能是通过收集数据来影响商业决策的一种方式。
例如，使用直接邮件和Facebook广告来推广产品的公司可以使用商业智能软件来帮助理解每种营销策略是如何运作的。
贵阳IT培训发现业务分析师、商业智能开发人员和客户洞察力分析员是几个需要商业智能技能的工作。
4、数据仓库数据仓库是将大量数据(通常来自不同的来源)组合成一个分析地点的过程。
现在的公司更加倾向于从不同的地方得到大量的信息，但是仓库的TS数据能够让他们聚集在一个快乐的地方。
贵阳电脑培训发现数据工程师经常使用数据进行工作。
❷ 大数据概念是在哪一年由谁首次提出的
1980年，阿尔文托夫勒提出。
1980年，美国着名未来学家阿尔文托夫勒（Alvin Toffler）最早在《第三次浪潮》一书中提出了大数据（BigData）的概念，并将其赞颂为第三次浪潮的华彩乐章。直到现在，大数据在政府决策部门、行业企业、研究机构等得到了广泛的应用，并实际创造了价值。
相关介绍：
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
❸ 谁掌握了大数据.谁就掌握了人类.
大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
对于大数据，宏源证券表示，大数据时代，数据资产的规模和活跌性，将成为左右一个行业、一座城市是否具备可持续发展的支配性要素。而受大数据驱动的城镇信息化，将追求百业的繁荣发展、居民的幸福安康、政府的便捷服务三者协同发展。发挥数据资产价值，将促进产业的融合与升级，提供便利、快捷的公共服务，同时使城市更加宜居、安全、幸福。
大数据实施的对象是人.实施的目的是钱.当某家公司掌握了足够多的人足够多的数据时.也就意味掌握了足够多的变现可能.在大数据时代.每个人都变成了大数据库中的一条.包括各类隐私...
❹ SQL数据库是谁发明的
1974年，在IBM公司圣约瑟研究实验室研制的大型关系数据库管理系统SYSTEM R 中，使用SEQUEL语言（由BOYCE 和CHAMBERLIN 提出），后来在SEQUEL 的基础上发展了SQL 语言。 SQL语言是一种交互式查询语言，允许用户直接查询存储数据，但它不是完整的程序语言，如它没有DO或FOR 类似的循环语句，但它可以嵌入到另一种语言中，也可以借用VB、C、JAVA等语言，通过调用级接口（CALL LEVEL INTERFACE）直接发送到数据库管理系统。SQL基本上是域关系演算，但可以实现关系代数操作。
1986年10月，美国国家标准协会对SQL进行规范后，以此作为关系式数据库管理系统的标准语言（ANSI X3. 135-1986），1987年得到国际标准组织的支持下成为国际标准。不过各种通行的数据库系统在其实践过程中都对SQL规范作了某些编改和扩充。所以，实际上不同数据库系统之间的SQL不能完全相互通用。
❺ 数据分析需要掌握哪些知识
1、基本知识掌握：javase+linux
学习大数据的基础知识是java和linux，这两项掌握后，再开始真正大数据技术的学习。
2、大数据处理技术掌握：HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK
以下这些都是必须要学习的课程
数据结构和算法 （Python入门）
数据和统计基础（R入门+统计学和微积分、线性代数恶补）
数据库基础（SQL入门）
统计学和计量经济学（计量经济学恶补）
最优化和决策模型（运筹学优化模型入门）
机器学习（决策树、KNN等机器学习算法入门）
网络科学（图论入门和用Python捣鼓网络Gephi，Gurobi啥的入门）
商业分析（商业入门）
可视化（可视化工具（Tableau, Python）和视觉设计理论入门）
❻ 数据库工程师需要掌握哪些知识
一、考试说明
1.考试要求
（1）掌握计算机体系结构以及各主要部件的性能和基本工作原理；
（2）掌握操作系统、程序设计语言的基础知识，了解编译程序的基本知识；
（3）熟练掌握常用数据结构和常用算法；
（4）熟悉软件工程和软件开发项目管理的基础知识；
（5）熟悉计算机网络的原理和技术；
（6）掌握数据库原理及基本理论；
（7）掌握常用的大型数据库管理系统的应用技术；
（8）掌握数据库应用系统的设计方法和开发过程；
（9）熟悉数据库系统的管理和维护方法，了解相关的安全技术；
（10）了解数据库发展趋势与新技术；
（11）掌握常用信息技术标准、安全性，以及有关法律、法规的基本知识；
（12）了解信息化、计算机应用的基础知识；
（13）正确阅读和理解计算机领域的英文资料。
❼ 大数据怎样影响着金融业
大数据可以挖掘和分析金融信息深层次的内容，使决策者能够把握重点，引导战略方向。
正在来临的大数据时代，金融机构之间的竞争将在网络信息平台上全面展开，说到底就是“数据为王”。谁掌握了数据，谁就拥有风险定价能力，谁就可以获得高额的风险收益，最终赢得竞争优势。
中国金融业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前国内金融机构的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。金融机构行在大数据应用方面具有天然优势：一方面，金融企业在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，金融机构具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。
总体看，正在兴起的大数据技术将与金融业务呈现快速融合的趋势，给未来金融业的发展带来重要机遇。
首先，大数据推动金融机构的战略转型。在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境下，国内金融机构受金融脱媒影响日趋明显，表现为核心负债流失、盈利空间收窄、业务定位亟待调整。业务转型的关键在于创新，但现阶段国内金融机构的创新往往沦为监管套利，没有能够基于挖掘客户内在需求，提供更有价值的服务。而大数据技术正是金融机构深入挖掘既有数据，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新的重要工具。
其次，大数据技术能够降低金融机构的管理和运行成本。通过大数据应用和分析，金融机构能够准确地定位内部管理缺陷，制订有针对性的改进措施，实行符合自身特点的管理模式，进而降低管理运营成本。此外，大数据还提供了全新的沟通渠道和营销手段，可以更好的了解客户的消费习惯和行为特征，及时、准确地把握市场营销效果。
第三，大数据技术有助于降低信息不对称程度，增强风险控制能力。金融机构可以摈弃原来过度依靠客户提供财务报表获取信息的业务方式，转而对其资产价格、账务流水、相关业务活动等流动性数据进行动态和全程的监控分析，从而有效提升客户信息透明度。目前，先进银行已经能够基于大数据，整合客户的资产负债、交易支付、流动性状况、纳税和信用记录等，对客户行为进行全方位评价，计算动态违约概率和损失率，提高贷款决策的可靠性。
当然，也必须看到，金融机构在与大数据技术融合的过程中也面临诸多挑战和风险。
一是大数据技术应用可能导致金融业竞争版图的重构。信息技术进步、金融业开放以及监管政策变化，客观上降低了行业准入门槛，非金融机构更多地切入金融服务链条，并且利用自身技术优势和监管盲区占得一席之地。而传统金融机构囿于原有的组织架构和管理模式，无法充分发挥自身潜力，反而可能处于竞争下风。
二是大数据的基础设施和安全管理亟待加强。在大数据时代，除传统的账务报表外，金融机构还增加了影像、图片、音频等非结构化数据，传统分析方法已不适应大数据的管理需要，软件和硬件基础设施建设都亟待加强。同时，金融大数据的安全问题日益突出，一旦处理不当可能遭受毁灭性损失。近年来，国内金融企业一直在数据安全方面增加投入，但业务链拉长、云计算模式普及、自身系统复杂度提高等，都进一步增加了大数据的风险隐患。
三是大数据的技术选择存在决策风险。当前，大数据还处于运行模式的探索和成长期，分析型数据库相对于传统的事务型数据库尚不成熟，对于大数据的分析处理仍缺乏高延展性支持，而且它主要仍是面向结构化数据，缺乏对非结构化数据的处理能力。在此情况下，金融企业相关的技术决策就存在选择错误、过于超前或滞后的风险。大数据是一个总体趋势，但过早进行大量投入，选择了不适合自身实际的软硬件，或者过于保守而无所作为都有可能给金融机构的发展带来不利影响。
应该怎样将大数据应用于金融企业呢？
尽管大数据在金融企业的应用刚刚起步，目前影响还比较小，但从发展趋势看，应充分认识大数据带来的深远影响。在制订发展战略时，董事会和管理层不仅要考虑规模、资本、网点、人员、客户等传统要素，还要更加重视对大数据的占有和使用能力，以及互联网、移动通讯、电子渠道等方面的研发能力；要在发展战略中引入和践行大数据的理念和方法，推动决策从“经验依赖”型向“数据依靠”型转化；要保证对大数据的资源投入，把渠道整合、信息网络化、数据挖掘等作为向客户提供金融服务和创新产品的重要基础。
（一）推进金融服务与社交网络的融合
我国金融企业要发展大数据平台，就必须打破传统的数据源边界，注重互联网站、社交媒体等新型数据来源，通过各种渠道获取尽可能多的客户和市场资讯。首先要整合新的客户接触渠道，充分发挥社交网络的作用，增强对客户的了解和互动，树立良好的品牌形象。其次是注重新媒体客服的发展，利用各种聊天工具等网络工具将其打造成为与电话客服并行的服务渠道。三是将企业内部数据和外部社交数据互联，获得更加完整的客户视图，进行更高效的客户关系管理。四是利用社交网络数据和移动数据等进行产品创新和精准营销。五是注重新媒体渠道的舆情监测，在风险事件爆发之前就进行及时有效的处置，将声誉风险降至最低。
（二）处理好与数据服务商的竞争、合作关系
当前各大电商平台上，每天都有大量交易发生，但这些交易的支付结算大多被第三方支付机构垄断，传统金融企业处于支付链末端，从中获取的价值较小。为此，金融机构可考虑自行搭建数据平台，将核心话语权掌握在自己的手中。另一方面，也可以与电信、电商、社交网络等大数据平台开展战略合作，进行数据和信息的交换共享，全面整合客户有效信息，将金融服务与移动网络、电子商务、社交网络等融合起来。从专业分工角度讲，金融机构与数据服务商开展战略合作是比较现实的选择；如果自办电商，没有专业优势，不仅费时费力，还可能丧失市场机遇。
（三）增强大数据的核心处理能力
首先是强化大数据的整合能力。这不仅包括金融企业内部的数据整合，更重要的是与大数据链条上其他外部数据的整合。目前，来自各行业、各渠道的数据标准存在差异，要尽快统一标准与格式，以便进行规范化的数据融合，形成完整的客户视图。同时，针对大数据所带来的海量数据要求，还要对传统的数据仓库技术，特别是数据传输方式ETL（提取、转换和加载）进行流程再造。其次是增强数据挖掘与分析能力，要利用大数据专业工具，建立业务逻辑模型，将大量非结构化数据转化成决策支持信息。三是加强对大数据分析结论的解读和应用能力，关键是要打造一支复合型的大数据专业团队，他们不仅要掌握数理建模和数据挖掘的技术，还要具备良好的业务理解力，并能与内部业务条线进行充分地沟通合作。
（四）加大金融创新力度，设立大数据实验室
可以在金融企业内部专门设立大数据创新实验室，统筹业务、管理、科技、统计等方面的人才与资源，建立特殊的管理体制和激励机制。实验室统一负责大数据方案的制定、实验、评价、推广和升级。每次推行大数据方案之前，实验室都应事先进行单元试验、穿行测试、压力测试和返回检验；待测试通过后，对项目的风险收益作出有数据支撑的综合评估。实验室的另一个任务是对“大数据”进行“大分析”，不断优化模型算法。在“方法论上。
（五）加强风险管控，确保大数据安全。
大数据能够在很大程度上缓解信息不对称问题，为金融企业风险管理提供更有效的手段，但如果管理不善，“大数据”本身也可能演化成“大风险”。大数据应用改变了数据安全风险的特征，它不仅需要新的管理方法，还必须纳入到全面风险管理体系，进行统一监控和治理。为了确保大数据的安全，金融机构必须抓住三个关键环节：一是协调大数据链条中的所有机构，共同推动数据安全标准，加强产业自我监督和技术分享；二是加强与监管机构合作交流，借助监管服务的力量，提升自身的大数据安全水准；三是主动与客户在数据安全和数据使用方面加强沟通，提升客户的数据安全意识，形成大数据风险管理的合力效应。
❽ 区块链技术，到底是魔鬼还是天使
好坏都有好的多点，坏的少点
区块链技术，说到底就是信息和数据的共享。
谁掌握了这个技术，谁就有了发展经济和贸易往来，就有了做生意的主动权。
它的特征是:不可伪造，全程留痕，可以追溯，公开透明和集体维护。
因此，无论魔鬼还是天使，都会去用区块链来为自已服务，只是谁的技术力量先进，谁的强大，谁就占上峰。
我们每个人不都是魔鬼与天使的化身吗？？更何况是一项技术？关键看你怎么利用它了，
技术是中性的，既不是天使也不是魔鬼。关键是让谁掌握它，如果天使主导，则人间变得更加美好，如果魔鬼主导，则将是人间地狱。
区块链从本质上讲，是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。基于这些特征，奠定了坚实的“信任“基础，创造了可靠的“合作”机制，具有广阔的应用前景，特别是在金融领域的应用已经开展，将给人们带来前所未有的体验。
区块链技术是网络发展的进步，应用在军事上比较多。民用的现在还没有。也不适合咱们国家民用。所以，能用，才是天使
区块链技术既不是天使也不是魔鬼，以目前来看这项保密、共享技术还算比较先进，但有点生不逢时，不久的将来会被迅速淘汰！
首先我解释下区块链技术的大致含义:区块链是一个分布式的共享账本和数据库，具有去中心化、不可篡改、全程留痕、可以追溯、集体维护、公开透明等特点。这些特点保证了区块链的“诚实”与“透明”，为区块链创造信任奠定基础。而区块链丰富的应用场景，基本上都基于区块链能够解决信息不对称问题，实现多个主体之间的协作信任与一致行动。
说的再直白点就是，区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。（更加粗暴的理解就是，这项技术的主业是加密文件副业是虚拟货币）
最大隐患的存在之——商业量子计算机的诞生
1、自从2019年初IBM宣称推出第一款商业量子计算机开始，微型个人量子计算机的可能性就变得无限放大了。如果有人还不明白为什么这里提起量子计算机这件事，那么我可以很负责的告诉你，量子计算机的强大在于，目前最难解的密码，在量子计算机面前都如同白纸一般脆弱！
2、区块链面临的不确定性，目前针对即将出现的量子计算机，主流科学家提出有两种解决方法。第一种:为量子计算机量身定做，重新改写区块链技术。（目前只写了大纲，而具体细节无从下手）第二种:给每台即将出厂的量子计算机的硬件里写入规章制度，禁止运用各种模式来破解区块链技术。（第二种方式个人完全不信，规章制度好写电脑易执行，可是某些国家基本上无信誉度可言，难免会耍赖不履行义务，甚至会在这上面开个后门程序……）
3、区块链技术与数字货币的关系。以各国央行发行的数字货币为例，借鉴了部分区块链技术，虽然机制独立并且明显比区块链安全等级更高但同样会面临风险，因为这项技术同样基于目前电脑的工作环境中编写出来的。
总结:道高一尺魔高一丈，再好的技术也不是完美的，未来数字货币一定会取代最原始的纸质版货币，但未来的风险可能会因为漏洞而变得更加危险……
科技 的进步1果然伴随着新兴行业的崛起和传统行业的衰退。认识起来要客观。
不懂懵圈了
区块链问题是个技术活吗？本人到不这么看，觉着应从宇宙的体系上来分解，太阳系就是其中的一部分，至于其它的星系怎么区块，天文学家们还正在酝酿的阶段，是将来的事，现在我们要做的事是只能从地球上的版图上着手，其结果不是洲，便是国，当然还有众多的民族和民族的宗教意识，以及人和事物身上的区区块块的链接问题。
还没怎么搞明白区块链的内容和意义，目前来看，应该是好的
❾ 什么是数据库
1.什么是数据库呢？
每个人家里都会有冰箱，冰箱是用来干什么的？冰箱是用来存放食物的地方。
同样的，数据库是存放数据的地方。正是因为有了数据库后，我们可以直接查找数据。例如你每天使用余额宝查看自己的账户收益，就是从数据库读取数据后给你的。
你可能会问了：我的数据就存放在自己电脑的excel表里就可以了，为什么还要搞个数据库呢？
这是因为数据库比excel有更多的优势。数据库可以存放大量的数据，允许很多人同时使用里面的数据。
举个例子你就明白了，excel好比是一个移动硬盘，你使用了这个移动硬盘其他人就用不了了。
数据库好比是网盘，很多人可以同时访问里面里的数据。
而且网盘比移动硬盘能放更多的数据。
2.数据库是如何存放数据的？
数据库有很多种类，这里我们重点学习使用最广泛的关系数据库。
关系数据库是由多个表组成的。如果你用过Excel，就会知道Excel是一张一张的二维表。每个表都是由行和列组成的。
同样的，关系数据库里存放的也是一张一张的表，只不过各个表之间是有联系的。所以，简单来说：
关系数据库=多张表+各表之间的关系
应的，学会关系数据库我们只要掌握两点就可以：
1）多张表里面，每一张表的结构
2）各表之间的关系
我们接下来分别来看看这两个知识点。
1） 表的结构
表的结构是指要了解关系数据库中每张表长什么样。
每个表由一个名字标识。表包含带有列名的列，和记录数据的行。我们举个具体的例子就一目了然了。
下面图片里的表名是：学生表，记录了每个学生的信息。
表中每一列都有一个名字来标识出该列，这个表里有4列，列名分别是学号，姓名，出生日期，性别。从列名上你也可以知道这一列对应记录的是什么数据。
表的每一行里记录着数据。这里的一行表示该名学生的信息，比如第2行是学号0002学生的信息，他的姓名是猴子，出生日期是1990-12-21，性别是女。
2）各表之间的关系
关系数据库是由多张表组成的，图片里是存放在学校数据库里的4张表。
你能发现下面这4张表之间有什么关系吗？
什么是关系呢？
你是你爸爸的儿子，你是你的儿子的爸爸，这就是生活中的关系。其实，数据之间也是有关系的。关系数据库里各个表之间如何建立起关系呢？
我们来看图中“学生表”，“成绩表”这两个表之前的关系。
这两张表通过”学号”关联起来，为了更清楚的看到这两个表的关系，PPT里我用相同颜色代表同一个学生的信息。
例如我想知道学生表里学号“0001” 的成绩是多少？那么我就可以在成绩表里去查找“学号”值是0001的行，最后在成绩表里发现有3行数据的学号都是“0001” ，对应的就找到了该学生的三门课程的成绩。
通过这个例子你应该对表之间的关系有了大概的了解。关系就是数据能够对应的匹配，在关系数据库中正式名称叫联结，对应的英文名称叫做join。
联结是关系型数据库中的核心概念，务必记住这个概念，后面会在多表查询中具体学到。
3.什么是数据库管理系统？
前面讲的都是关系数据库原理方面的基本理论。理论有了，当然的就的有对应的软件实现才能用起来，不然再强大的理论都是一堆无用的东东。这就好比，建筑师如果只有设计草图是无法盖起楼房的，得有具体的建筑人员才能盖起楼房。
所以，上面讲的关系数据库原理就是“设计草图”，那么对应的“建筑人员”是谁呢？
实现数据库原理的“建筑人员”就是数据库管理系统，用来管理数据库的计算机软件。
关系数据库管理系统有很多种，比如MySQL、Oracle、SQL Server等都是实现上面理论的关系数据库。
4.什么是sql？
建筑施工人员通过使铲子，拉土机等工具来盖房子。
那么，我们通过什么工具来操作数据库里的数据呢？
这个工具就是SQL。
SQL是为操作数据库而开发的一种语言，它可以对数据库里的表进行操作，比如修改数据，查找数据。
之前我在社群里举过一个例子，我觉得可以很好的说明白数据库和sql是什么关系。
把数据库比如一碗米饭，里面放的米是数据。现在我们要吃碗里的米饭，怎么取出碗里的米饭呢？
这时候我们拿一双筷子，用筷子操作碗里的米饭。这里的筷子就是SQL，用来操作数据库里的数据。
5.总结
1）什么是数据库？
数据库用于存放数据，
关系数据库=多张表+各表之间的关系
2）关系数据库表长什么样？
关系数据库中每个表由一个名字标识。表包含带有列名的列，和记录数据的行。
主键是关系数据库中重要的概念，用来标识数据的唯一性。
3）关系数据库里各个表之间如何建立联系呢？
关系数据库中，如果一张表要关联其他表，通过对应的列产生了关系。这个关系叫做联结。
4）什么是关系数据库管理系统？
实现数据库原理的“施工团队”就是，用来管理数据库的计算机软件叫做数据库管理系统。
常用的关系数据库管理系统有mysql，orcale，sql server为了方便描述，我们后面说到数据库，都是指数据库管理系统。
5）什么是SQL?
数据库里面放着数据，SQL是用来操作数据库里数据的工具。
现在我们可以理解支付宝的背后的运行原理了，用户把钱存放到支付宝数据库里，当用户查看支付宝余额的时候，后台使用SQL这个工具操作支付宝的数据库，把里面的数据查找出来，然后返回给用户，这样用户就可以看到存放到支付宝里的钱和每天的收益了。