web开发基础形考任务(性考任务一)

大家好，今天给各位分享web开发基础形考任务的一些知识，其中也会对性考任务一进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！

零基础学大数据现实吗

目前市面上有许多的培训机构或者定岗实训机构，本质来说都是给你技能的，你考虑的是否合适零基础的人说，明确回复你，是可以的，但是如果是本科以下的学历，学大数据的开发比较辛苦，大数据的专业很多，大数据分析，大数据开发,数据库开发。

一般来说开发类大数据的课程都是学习4个月，单项领域的比如数据库开发3个月就够了，大数据开发要求本科以上学历比较轻松，数据库专科以上就够了。

从企业方面来说，大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。

产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较新的领域。在安全和风险分析方面，数据科学家们知道需要收集哪些数据、如何进行快速分析，并最终通过分析信息来有效遏制网络入侵或抓住网络罪犯。对于想从事大数据工作的求职者来说，如何根据自身条件进行职位选择？

下面介绍十种与“大数据”相关的热门职位：

一、ETL研发

随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。

三、可视化工具开发

海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发大数据重新激发了主数据管理的热潮。

充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。

六、OLAP开发

随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。八、数据预测分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。

十、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。

零基础如何入门人工智能

我是年初才开始学习人工智能的，这块有很多的知识需要学习，学习方式有两种：

1.书本学习

买2-4本关于人工智能的书籍，以其中的一本为主线，其他的书为参考进行学习，选择书的时候一定注意侧重点，0基础的学习一定要适合自己看懂的书，也就是看书的时候要能提高兴趣；等入门后，再看有难度的书；

给大家推荐几本书，我觉得入门看比较合适：

2.网络学习

这种学习方式不论是网页还是视频都是比较直观，对问题的求解方面来说更加的精准；网页学习适合有一定基础的，而视频学习适合各种层面的需求者；

如果网络视频学习，可以在头条里搜索，或是去腾讯课堂，那里有很多的视频教程，都是很实用的；

人工智能是一门新的学科，它是计算机学科的延伸，所以，如果仅是入门，了解一些我们日常的人工智能，比如语音识别、图像识别、导航定位等以及他们延伸出来的一些算法。

前端开发是做什么的，后端是做什么的

前端和后端通俗点讲就是，前者是为了呈现给用户视觉上的开发，后者是给前端需要的一些数据，这些数据经过业务处理加工而来。

二者相辅相成，但并不是缺一不可

没有前端，程序照样运行，只是用户看不到而已，但是能感受到。比如定时任务

没有后端，用户看到的就是一个静态页面。这个静态指的是数据都是固定写死的，要么没数据。比如纯粹的html。

说了这些，那么前端开发和后端开发针对不同平台也划分不同岗位。对技术要求也是有所差别。

比如web系统或者说一个b/s架构的网站，这个前端开发人员统称为web前端开发工程师，后端统称后端开发工程师。

后端因为用到技术不同，title也不一样。比如用Java做后端，那后端开发就是Java开发工程师。go就是go开发工程师等等。

刚才说到是web方向，其实对于移动端来说，前端又可以细分为安卓和ios开发工程师。

还是那句话因为技术用到的不一样。

但是不管怎么说，前端要求最基础的语言会htmlcssjs还有像angularreactvue等等框架肯定得多多少少会点吧。

后端不紧需要会点前端的这些东西，后端自身的框架技术，包括运维的一些也都最好会。

所以为什么同等经验的前后端开发，后端普遍工资高于前端，因为后端需要了解的技术真的很广。

多说几句，在选择前端还是后端开发岗位来说。个人觉得看自己爱好。

前端有一点是开发完立马能看到效果，能快速增加自信心，用户感官上体验很好。

后端代码逻辑优化，缩短响应时间，如果本来一个接口返回需要800毫秒优化后变成500毫秒，可能用户感知不是非常明显。如果刚开始返回需要10秒，后来优化成1秒，那么体验就很明显了。

后端优化可能底层上在特定场景下才发挥效果，相对前端实时的反馈用户。后端更像是默默耕地的老牛??。

但是一个棘手的问题，经过后端不断的一步步分析最后解决，其实这种成就感和自信心会很强烈。只是比前端可能来的慢一点而已。

OK，基本上就这样了。

希望对你有帮助

0基础学习编程，求书籍推荐

你好，很高兴能回答你这个问题。首先您是零基础人员，所以想要学习编程语言需要清楚每一门编程语言所对应的市场以及行业，因为不同的编程语言所运用的行业也是不一样的。我个人通过行业不同而对你进行不同编程语言以及书籍的推荐：

1、JAVA语言及书籍

Java目前仍然是市场主流的编程软件之一，其应用范围较广，比如开发常用的桌面应用软件，开发大型的商业网站以及安卓等等方向，都可以选择JAVA语言。书籍的话，个人帮你推荐几本：

（1）《Java开发实战经典》

（2）《Java编程思想》

（3）《Java核心技术》

2、C#语言及书籍

C#作为背靠微软的开发语言,目前在仍然占有较大的市场，随着工业2025和自动化时代的到来，快速开发已经成为开发领域的追求，利用C#语言开发，效率方面较之高很多。书籍方面，个人推荐如下几本书籍：

（1）《C#高级编程（第9版）》

（2）《C#编程全能词典》

（3）《C#敏捷开发实践》

3、Python语言及书籍

Python语言是近年来比较火的一种开发语言，面对人工智能，Python将发挥超强的本领，同样也能对数据采集与分析做的更好。书籍方面，个人推荐如下：

（1）《Python编程从入门到实战》

（2）《Python基础教程》

（3）《笨办法学Python》

4、Web语言及书籍

（1）《HTML5+CSS3从入门到精通》

（2）《CSS权威指南》

（3）《JavaScript高级程序设计第三版》

5、重量级书籍－数据库

想要学习编程语言，数据库是必备技能，几乎每一个编程人员都会数据库，而且有些大佬掌握不=只一种数据库，对于新手，个人推荐两种：

（1）《MySQL必知必会》

（2）《SQLServer2012编程入门经典》

总的来说，想要学习一门编程语言，必须要了解清楚自己想要的市场和对应的语言，那样才能针对性的、更好的学习，加油吧，一起进入编程的乐趣当中来。

学习大数据需要什么基础

大数据本身是没有太多直观的内容，大部分讲4个V或者5个V。你需要拥有什么技能，并没有直观的理解。但是大数据的分析就比较直观，常见的场景包括实时数据流处理、数据批处理，数据生态产品的互通，所以需要掌握的技能：

一个分布式存储底座，如HDFS一个支持SQL的实时数据引擎，HBase或者Cassandra一个流处理技术引擎Flink一个批处理引擎Spark、EMR数据互通的工具DTS，如对象存储之间的数据传输Distcp，各个组件的连接器sqoop等一个离线数仓分享套件Hive，以及加速查询的索引构建工具clickhouse其他辅助在线存储，分布式KV、对象存储等

大数据生态的产品比较多，目前根据实际的业务场景会有现成的套件，比如Lambda架构

AWS的lambda架构

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