大专生的迷茫，想学大数据，走数据分析方向
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& 简单自我介绍一下，处女贴。目前大二专科学的建筑设计，高中时体育生无绘画细胞，过着迷失方向浑浑噩噩的生活。 &
其实在高中时我的目标是很明确的，学体育自己很喜欢，毕业了当个老师或者再看市场行情，随着经济水平的提升，体育作为上层建筑的一部分应该不会太差。 &
人生也比较悲催，填志愿时离第一志愿就差一分，当时报的时杭师大钱江学院，看了看自己体育成绩立定跳远269，体育分数线划档在270.一分之差失之交臂吧。更不幸的是由于电脑填志愿鼠标滚动原因吧第一志愿和第二志愿成同一志愿了，检查时检查过的，第一次看的时候是对的。估计是后来又点进去的时候滑到的吧，哎。本来可以想去湖师院的志愿就没了，被第四志愿西南某学院录取，怎么说那，这个志愿当时是备选，看了前几年的分数线，楼主是觉得湖师院是可以进的。而且当时浙江省内也没得选了，要么海南要么东北要么西南。本身我不是特别想出省，结果被录取。去查了下吓得我马上退档了，百度图片一搜出来就是校门口10来个小伙子拿着马刀和经差对峙，宿舍楼一滩血迹。本来楼主也不是个省事的人，性情中人，出门在外，难免会有矛盾。很少服软的性格特征，深思熟虑后最后决定还是退档了读个省内的大专。主要也是考虑到毕业后肯定是留宁波的。
高中学的是文科，挺喜欢文综的。主要是初中社政老师教得好，绘声绘色，小的时候贼喜欢看《上下五千年》，喜欢思考一些哲学类的东西。另一方面初中物理老师带来了一层不可磨灭的心理阴影，过于注重成绩最后只是一个分数刷子而已。其实那时候物理还不错的，中考我们考科学，但是涵盖了物理化学生物三大块，对答案的时候发现物理基本满分，错的全是生物，生物本来就是要背的科目带有理科性质的科目吧，权衡利弊之下最后选的是文科，因为我数学贼好啊，可是我英语差。考虑到文综本就是拉不开太大差距的科目，算半个优势科目，数学好的人在文科贼吃香。最后拍板学了文科。 &
结果让人万万没有想到的是高中数学老师课上的和翔一样又碰上教学改革。讲道理我们就是改革中的小白鼠。上课之前发下来几道例题，然后分组上去解题，学生讲解。讲完下课真没老师什么事情。然而数学讲究的是严谨严谨严谨好嘛，还搞一个德育分加分政策，真让人头疼。一帮来自文科的妹子杀破天的冲上黑板说就这样这样然而并没有逻辑关系。楼主在初中时候属于数学发烧友，现在也是只是没有接触了。极度热爱的那种，在坚持自学的基础上不算好，但绝对是班里的佼佼者。在这样的一个大环境下六成不到的本科率去练体育走一个捷径岂不美哉？后面的剧情也是没想到。不过既然已经发生了我觉得还是应该去寻找解决问题的方法而不是埋怨过去，描述过去时是为了说明前因后果 &
回过头来，很现实的问题，本科退档要再选一个专业，读书的时候老师只让我们读好书，并没有详细介绍选专业的情况。因为自己家里有建筑的背景，但是我个人对于建筑类这种工科专业是没有半点热情的，我觉得像街里985的jrs毕业了可以用自己的努力实现自己的梦想，毕竟专科起点太低，家里也有资源，就听了父母的意见报和建筑有关的专业，但是我不想去工地啊...知道预决算不错但是完全不知道是个什么情况，就选了一个觉得酷酷的专业建筑设计，觉得反正建筑都是相通的....就和爸妈说了报了建筑类的，他们也没有多问，知道通知书来的时候看到是建筑设计才觉得出问题了，因为我爷爷是改革开发后去的上海，一直是包工地的。我爸和我姑父做的是水电，家里并没有设计院的。想帮忙也挺难，去个工地是不容易，可是现在建筑不景气不说我是很不愿意去工地的。所以这两天想了很多很多。想想以前朝气蓬勃做着自己喜欢的事情，再累也不觉得累生活充实而有目标，现在就是一个丢了魂的小伙子浑浑噩噩。所以就这两天吧，我觉得自己的人生就像一条轨迹，起点挺高一路低走，或许今日便是人生的拐点，过去的过去只a>0时开口向上的抛物线的递减部分，又或许对称轴离我依旧遥远，我还在无穷无尽的递减。 &
因为马上就要实习了，我觉得自己还是深爱着数学...擅长分析，大数据一定是未来的弄潮儿。想趁年轻学点自己擅长的行业未来也会幸福。自己也在学一些统计学的基础，不过还是比较迷茫，街里大神多，有没有做大数据的大神指点指点，我比较想攻的方向是数据分析师，觉得数据工程师难度更大吧。而且国内也没有处于龙头行业的体育数据分析公司，我觉得自己年轻做点自己喜欢的事情还是和nba有关，岂不美哉 &
补一句学习能力，我还是比较自信的。深思熟虑的结果，高中时候因为受伤自学过曼昆的经济学原理，读的美滋滋的，一个礼拜的时间也掌握了一些经济学原理，世界观发生了质的改变吧。所以家人们给点建议吧，弗利比较清淡来一股娱乐圈的一股清流吧，女神万老板顺便再来重口一点的军中乐园吧
这些回帖亮了
没看完，也不是故意打击楼主
想做数据分析，没戏。数据分析这种技术活，学历要求非常高，一大堆博士在做
当然，低端一点用Excel做做分析的，门槛的确不高
喜欢就去做，没有人可以阻止你。
哥们，你的表达能力还得多练练。不是说句子有什么问题，是你写得东西没有主次，结构，一堆没有层次关系的东西堆上来，让人抓不到重点，比我看英文写得专业书还难受。
不管985还是专科生,表达能力都很重要阿。
同作为大专生告诉你，想干嘛就去干嘛。我被家里强迫学建筑了，以前在一线体育公司做市场，现在在二线互联网公司做市场。毕业一年半，和普通本科生没什么差别，甚至更好一些。
就这样出来估计没人要，升本考研吧
没看完，也不是故意打击楼主
想做数据分析，没戏。数据分析这种技术活，学历要求非常高，一大堆博士在做
当然，低端一点用Excel做做分析的，门槛的确不高
还有不知道为什么你不去念三本，三本和专科也是两个世界啊。专科找工作确实碰壁，不过也没事，你知道自己要干嘛，全世界都给你让路的。最怕你这种犹犹豫豫的。
引用2楼 @ 发表的:哥们，你的表达能力还得多练练。不是说句子有什么问题，是你写得东西没有主次，结构，一堆没有层次关系的东西堆上来，让人抓不到重点，比我看英文写得专业书还难受。
不管985还是专科生,表达能力都很重要阿。我也觉得有很大问题，不好意思。自我介绍太长无主次概括下，不喜欢建筑，想自学，走数据分析。门槛太高，求助。除了统计学作为基本功还该掌握什么软件，如何入门。找工作有什么要注意的吗
引用6楼 @ 发表的:还有不知道为什么你不去念三本，三本和专科也是两个世界啊。专科找工作确实碰壁，不过也没事，你知道自己要干嘛，全世界都给你让路的。最怕你这种犹犹豫豫的。不想出省，三本只有体育。建筑至少不愁温饱，还有主要是当时脑子进水了
引用5楼 @ 发表的:没看完，也不是故意打击楼主
想做数据分析，没戏。数据分析这种技术活，学历要求非常高，一大堆博士在做
当然，低端一点用Excel做做分析的，门槛的确不高我的文字表达能力不行，你说的对。但这个问题没法超纲了，自己没法解决，所以求助。方向是有了，路怎么走
学会python（pandas、numpy、matpoltlib）、恶补高数（微积分、概率、线代）、SQL、机器学习常用算法及落地实现，然后你就可以尝试入门数据挖掘了，以后可以往推荐系统方向发展。
毕业了好好搬砖，攒几年钱接个盘还是稳的。其它别想多了。
不用迷信学历，只要你水平够，kaggle上能拿个好名次一样能拿到好offer，只不过太难而已
专科生 做大数据，数据分析
太不靠谱了
这些是程序员中学历要求最高的 最低得硕士
引用11楼 @ 发表的:学会python（pandas、numpy、matpoltlib）、恶补高数（微积分、概率、线代）、SQL、机器学习常用算法及落地实现，然后你就可以尝试入门数据挖掘了，以后可以往推荐系统方向发展。建设性意见，谢谢家人
引用10楼 @ 发表的:我的文字表达能力不行，你说的对。但这个问题没法超纲了，自己没法解决，所以求助。方向是有了，路怎么走简单的，首先考个研提升学历，然后扎扎实实学点真本事
学历本身可能其实没那么重要，但你学相关专业能接触到很多这方面的大牛小牛，能少走很多弯路。
引用14楼 @ 发表的:专科生 做大数据，数据分析
太不靠谱了
这些是程序员中学历要求最高的 最低得硕士我们公司最牛逼的程序员只是高中肄业。。。
你确定你说的是数据？感觉你在说的是统计啊这是两个方向啊，还有，经济一类先把微经宏经啃了，统计一类数分高代是基础，对了，统计的话先看看概率论与数理统计，能啃下来再决定是不是走这个方向…另外，大数据没你说的那么简单…我们校长是工程院院士，他工作的一个方向就是大数据，真的不简单的想清楚，别冲动
其实自己可以去看看51job和智联招聘上看看，数据分析岗需要什么技能！
大数据这种门槛极高，研究生也只是摸个门道，你真心有兴趣，做好艰苦奋斗到大研究所的博士的准备
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& 允许多选
1262人参加识货团购699.00元481人参加识货团购718.00元48人参加识货团购166.00元228人参加识货团购688.00元121人参加识货团购29.90元308人参加识货团购145.00元280人参加识货团购149.00元514人参加识货团购138.00元171人参加识货团购369.00元50人参加识货团购155.00元535人参加识货团购795.00元1805人参加识货团购518.00元全国艺术院校移动云教学大数据研究中心落户河北美术学院
全国艺术院校移动云教学大数据研究中心落户河北美术学院
和我谈论世界
6月7日上午，全国艺术院校移动云教学大数据研究中心暨河北省民办院校移动云教学大数据研究中心在我校正式成立。河北美术学院校长甄忠义、常务副校长张建敏、副校长张子言、甄心恒，河北省民办教育协会秘书长刘桂玲、副秘书长房波涛，北京蓝墨云教学大数据研究院院长商桑，北京智启蓝墨信息技术有限公司CEO靳新以及创新创业教育学院执行院长梁泽光出席签约仪式。签约仪式现场校长甄忠义致欢迎辞，对北京蓝墨云教学大数据研究院的大力支持表示感谢，对研究中心未来的发展寄予期望。河北省民办教育协会秘书长刘桂玲女士代表河北省民办教育协会对两个中心的成立表示祝贺，并承诺将给予鼎力支持。甄忠义校长致辞甄忠义校长与商桑院长正式签订协议，并为全国艺术院校移动云教学大数据研究中心暨河北省民办院校移动云教学大数据研究中心揭牌，与会人员都对两个中心的成立充满期待，并对该平台对我校信息化教学的助推作用报以信心。签订协议签约仪式后，商桑院长和靳新董事长分别作题为《用云教学大数据实现课堂教学与评价智能化》和《云教材展示》的讲座。商桑院长就云教学概念及特征、国家网络学习空间人人通政策及标准、课堂教学及评价智能化措施和如何做好新时代大数据分析型教师四个方面展开详细论述；靳新董事长现场演示了艺术类云教材的微妙，并寄语我校教师，希望可以与我校教师共同享用移动云教学大数据并用于教学研究，共同研发艺术类云教材，把“互联网+”教育真正落到实处。商桑院长作题为《用云教学大数据实现课堂教学与评价智能化》讲座靳新董事长作题为《云教材展示》讲座全国艺术院校移动云教学大数据研究中心暨河北省民办院校移动云教学大数据研究中心在我校正式成立，是我校教学信息化建设过程中的重要一步，标志着我校在教学信息化、智能化、智慧化的实际应用方面取得了新突破。我校将充分借助这一平台，进一步促进信息化手段和日常教学的融合，助推我校的教育信息化建设保持在全国艺术院校的前列，并在全国艺术院校和省内高校的课堂云教学开展以及大数据研究中发挥模范带头作用，依托大数据研究成果提出科学决策指导教学改革，从而促进高校教育信息化建设朝着健康、快速、科学的发展方向上迈进。
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作者最新文章CIO时代APP微讲座：河北师范大学赵冬梅谈大数据时代下的安全机遇与挑战 - 学院活动_CIO时代网 - CIO时代—新IT知识与资源库
CIO时代APP微讲座：河北师范大学赵冬梅谈大数据时代下的安全机遇与挑战
CIO时代APP微讲座：河北师范大学赵冬梅谈大数据时代下的安全机遇与挑战
16:52:16&&来源：CIO时代网
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摘要：日，河北师范大学信息技术学院院长、教授赵冬梅在CIO时代APP微讲座栏目作了题为《大数据安全机遇与挑战》的主题分享。她从大数据时代背景、大数据安全面临的挑战和大数据安全分析的机遇三个方面，谈大数据安全问题及大数据技术支撑下的安全分析。
　　日，河北师范大学信息技术学院院长、教授赵冬梅在CIO时代APP微讲座栏目作了题为《大数据安全机遇与挑战》的主题分享。她从大数据时代背景、大数据安全面临的挑战和大数据安全分析的机遇三个方面，谈大数据安全问题及大数据技术支撑下的安全分析。
　　一、大数据时代背景
　　随着信息技术的不断发展，以及云计算、物联网、社交网络等新兴技术和服务的不断涌现及广泛应用，数据种类日益增多，数据规模也呈现急剧增长的趋势，在这种形势下可以说大数据的时代已经到来。据不完全统计，至2016年，全球信息量已达到25ZB，数据量相当于2.5万亿GB。到2020年，全球数据总量将会超过40ZB，这个数据量是2011年的22倍。在过去几年，全球数据量大约以每年58%的速度增长，在未来这个速度会更快。如何利用大数据解决科学、医疗、能源、商业、政府管理、城市建设等领域的问题是摆在全世界面前一大难题。《年中国大数据市场现状研究分析与发展前景预测报告》显示，未来中国大数据产品潜在的市场规模有望达到1.57万亿元，大数据的主要市场会集中于各实体企业对海量数据的处理和挖掘，而这些应用必然会带动数据存储设备、提供解决方案，以及大数据的分析、挖掘和加工类企业的市场。这一爆炸性的发展趋势同时会带来一个问题，即安全问题。
　　二、大数据安全面临的挑战
　　随着大数据的广泛应用，国家的大数据面临着国内外各种安全因素的威胁，这些关系到国民经济运行、社会政治稳定、国家安全利益的数据资源，一旦被国内外敌对势力利用，将会造成数据的流失、篡改和破坏，这就意味着国家的数据主权被侵犯，国家的安全出现漏洞。
　　1.大数据安全面临的挑战
　　在我国，大数据安全面临着严峻的挑战，主要有以下几个方面：
　　第一，网络基础设施及基础软硬件受制于人。服务器、数据库等相关产品国外垄断严重。
　　第二，网站及应用漏洞、后门等不断出现。据统计，我国高达60%的网站存在安全漏洞及后门，而我国各类大数据行业应用广泛采用各种第三方数据库、中间件，广泛存在漏洞。
　　第三，网络攻击手段更加丰富。其中终端恶意软件、恶意代码是黑客或敌对势力攻击大数据平台、窃取数据的主要手段之一。目前网络攻击越来越多地从终端发起，终端渗透攻击成为国家间网络空间安全战的主要方式。针对大数据平台的高级持续性威胁攻击也是很常见的。
　　2.大数据安全研究的局限性和不足
　　目前，随着大数据时代的到来，大数据的安全研究存在着局限性和不足，主要表现在以下几个方面：
　　第一，目前对攻击动机预测不足。因为在大数据环境下，针对数据资源所发起的攻击是在动机驱使下的多重组合、不确定和持续的攻击。如2014年的黑客入侵索尼影业等。目前的研究还需对攻击者实施攻击动机，即最终要达到的目标进行预测和分析。
　　第二，缺乏以大数据环境下数据保护为目标的研究。如今的网络安全研究大多以节点或局部网络的安全为评估目标，但在大数据环境下网络结构是动态的、不确定的，在这样的网络结构下，在数据资源开放共享的前提下，以节点、局部网络安全为前提的研究便不适用于大数据环境下的数据保护。
　　第三，缺乏有效的网络攻防对抗结果分析。大数据资源以及对应的网络安全防御设施面临着来自各方的直接或间接的攻击威胁，网络攻防双方处于互相对抗的过程。在攻击和防御的过程中，双方一方面是互有损失的，有可能退出；另一方面也是互有补充的。因此，对大数据环境下的网络攻防过程及结果进行有效分析，可以预测网络在大规模、持续攻击下的生存能力和数据资产保护的结果，以调整和合理配置网络防御资源。
　　通过以上几个方面可以发现，传统的网络安全研究面临着巨大的挑战，各种安全设备报警、日志信息种类繁多，数据量大，为准确提取攻击意图增加了难度，数据存储和运行方式的改变使得目前的网络安全面临着巨大的挑战。
　　三、大数据安全分析的机遇
　　（一）大数据的特征&&&4V&&1C&
　　Variety:支持多种类型的数据格式
　　Volume:大数据量的存储
　　Velocity：快速处理
　　Value：低价值密度
　　Complexity:指大数据的复杂性加大，同时提升了分析和处理大数据的难度。
　　（二）大数据是一把双刃剑
　　对安全问题而言，大数据是一把双刃剑，其结果取决于技术的使用者和目的。大数据的安全问题是其自身的对抗与博弈，是其自身固有的特点。其中涉及到两个概念，一个是大数据自身的安全，包括针对大数据计算和大数据存储的安全性；一个是基于大数据技术的安全，是指利用大数据技术来进行安全分析。因此，双刃剑也表现为两方面：一方面因为大数据时代已到来，攻击方会利用大数据的特点对数据资源进行攻击，会影响大数据自身的安全；另一方面对抗方也可以利用大数据技术进行防御。
　　随着大数据时代的到来，大数据的&4V&+&1C&特征为网络安全提供了全面的信息支持。具体表现为：可以获取更多类型的日志数据，大数据分析的关联分析可以通过采用恰当的分析模型发现未知威胁，引入大数据分析技术可对若干年的数据进行分析。因此，威胁发现能力更强，寻找潜在的安全威胁对未发生的攻击进行防御，并对APT类供给进行有效应对。因此，大数据时代的到来为网络安全研究带来了机遇。
　　（三）大数据安全分析研究方向
　　借助大数据安全分析技术可以更好地解决天量安全要素信息的采集、存储问题，借助如机器学习、数据挖掘的一些算法，可以更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，更加主动、弹性地应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。主要的研究可以从两方面进行：
　　一方面是基于大数据技术的攻击意图预测。第一是主要集中于从网络自身结构的特点判断攻击意图，利用网络中的漏洞对路径进行预测，从而实现对攻击意图的识别，利用基础设施的相互依赖性识别攻击意图；第二是基于入侵检测信息，以攻击事件的数量、攻击路径为依据，运用概率统计等方法判断攻击意图；第三是基于博弈、马尔科夫链等思想判断攻击意图，基于博弈思想的识别方法主要是以博弈双方的策略和收益为准来推断攻击意图，马尔科夫链是依据入侵检测设备提供的报警信息对攻击意图进行预测。
　　随着大数据时代的到来及大数据分析及一些技术的出现，可以依托大数据对攻击者的历史信息全面的分析和提取，通过信息的提取可以获取、预测攻击意图，为安全态势的评估提供准确、全面的分析依据。
　　另一方面是基于攻防对抗的网络安全预测。在网络中，一方面网络攻击方通过直接或间接的方式对网络实施攻击。另一方面，网络防御者一般是利用杀毒软件、防火墙、主动攻击等手段对网络攻击者进行防御，对抗之中双方互有损耗，同时，灾备系统也会对网络的恢复、运营起到相应的作用。因此，对网络安全的研究要从网络攻防对抗入手，才可以一方面评估网络安全态势，另一方面对网络中的安全设施配置给出建设和指导意见，才能保证网络在不同类型的攻击者、不同持续时间、不同程度的攻击条件下的安全态势及防护措施的有效性。
　　通过大数据的安全研究可以更好地解决天量数据安全要素信息的采集、存储问题，借助大数据分析技术的机器学习和数据挖掘算法，更加智能地感知信息与网络安全的态势，主动弹性地应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。
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技术闲聊（2）
&&&&& 当今时代，大数据、云计算、互联网+，这些名词每天通过各种途径充斥我们的大脑，显然已经全民进入了大数据时代。这个说法是有道理的，从国家层面来看，互联网+，大数据已经被列为国家层面的纲要了。因此，很多的IT人都开始进入大数据了，甚至在学校的学生也已经开始进入学习状态了。然而，很多人都是无头苍蝇，不知道从哪里下手？做为有着10年软件开发经验，3年大数据工作经验的我，借此机会给大家说说如何正确的学习大数据。
&&&& 学习大数据之前，请务必确认下你的基础技能是否已经就绪，什么是基础技能？简单点说就是没有这个基础技能，你的大数据是没有办法去学习的。以下的基础技能，请对号入座，缺少一项请先学习。
一、基础技能：
1、Linux ：熟练使用Linux的基础常用命令
2、网络：了解网络的基本配置
3、JAVA:这个不是必须的，但是如果要想更好的学习大数据，JAVA是不可缺少的知识
4、英语（要求能看懂简单的报错提示）
如果你认为你基础技能都没有问题，那么继续下面的技能：
二、大数据技能（请按次序顺序学习）
三、这些技能怎么学？
我非常不推荐那些上手就打环境的，这个是既浪费时间，又浪费精力的，那么到底怎么学呢？
学习hadoop的套路：
1）首先你得去买一本hadoop权威指南（第三版），首先初步的看一遍，不管你是否理解其中的知识，做到有个大概的了解（了解程度10%即可）
2）有了10%的基础后，再去精读一遍hadoop，这时候只需精读HDFS原理、MR的编程（这时候我们仍然没有开始搭建环境，这个不重要，熟手10分钟就搞定的事情）
3）开始搭建伪分布式的环境以及分布式的环境（注意，刚开始学习阶段，不要去做什么NameNode HA 以及ResourceManager HA）
4）开始HDFSAPI学习
5）开始学习MapReduce编程
6）精读hadoop中的yarn这个章节
hadoop学习可以到此结束，有些人会问，那么优化呢？什么时候做优化？我给你的答案是，你不适合，不要以为学了1个月，2个月就做hadoop的优化了。等后续更了解之后再做优化。
学习HBase的套路：
1）看书，hbase权威指南，初读一遍，了解10%
2）搭建hbase伪分布式环境
3）根据API操作HBASE
4）了解下RowKey的设计技巧
Hbase学习到此结束，任然不要谈什么优化，你自己相信你能优化的好吗？反正我不信
其他的内容基本上一致。
最后总结：
学习大数据你必须要了解Linux，必须看书，不要上手就开始搭建环境。
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河北省教育厅关于举办河北省大学生大数据创新应用大赛的通知​}