结合搭档信息技术谈谈你对大数据的认识并简述大数据涉及哪些技术?

计科、软工 YYDS!!

前两天已经回答过一个大二分流的了,但是还是再回答下吧,担心有学弟学妹没看到~

学长是去年 985 CS科班毕业,拿到过BAT等互联网公司 offer,对这几个专业非常了解!

所以这个回答一定要看完,可能会影响你读CS大学阶段!!

(PS:码字不易,有帮助或者觉得不错的话,记得双击屏幕帮学长点个赞呀,让更多学弟学妹们看到,能帮助到更多的人!!

这几个学科在我这排序:

计算机科学与技术 ≈ 软件工程 > 大数据 ≈ 人工智能 > 网络工程 ≈ 物联网

不管咋说,这些学科出来的归属大概率都是互联网公司码农,我学计科一样可以去做大数据、物联网,学物联网一样也可以去做Java。

这里的> 不是说网络工程就比大数据和物联网好,而是更适合大部分人,除非你有特别爱好,否则不要去选物联网、网络安全、大数据这类,虽然说上的课和计科、软甲都差不多,但是会学得更杂一点。

计算机科学与技术(Computer Science and Technology)是国家一级学科,下设信息安全、软件工程、计算机软件与理论、计算机系统结构、计算机应用技术、计算机技术等专业。

(大家如果在准备填志愿、才上大一,可以微信搜索关注下学长公众号「编程指北」,经常分享大学计算机学习、校招复习面试、CS硬核Lab等内容,可以说是CS同学们的指北针了

大家可能现在还会听到物联网、人工智能、大数据等专业,不管叫什么,这些专业要学的核心主干课程就是那些CS基础课,只是专业方向侧重不同而已!

而且这些专业出来大概率最终就业归属都是:互联网公司(BATTMD等)码农

而且这些细分的二级学科方向不会限制死你的方向,比如你学软件工程,你一样可以研究大数据、人工智能。

所以如果问大家常说的计算机到底选哪个专业,我的建议是:

基本上核心课程 90%都是一样的,大概是下面这些:

高级语言程序设计、数据结构与算法、电路与电子技术、集合论与图论、代数与逻辑、数字逻辑、计算机组成原理、操作系统原理、数据库原理、编译原理、软件工程、计算机网络。

学习计算机最核心的方法,也是学长一路走来总结的,按照学长推荐的这个路线走,大学毕业成为offer收割机,去BAT TMD 这些都没啥问题:

入门看视频 + 不断编码 + 深入看源码和经典大黑书 + 做国外计算机硬核Lab

大黑书有哪些?可以看看这篇千赞文章:

学习计算机一定不要想着速成,要下苦功夫,去啃那些经典书和源码,然后自己动手写,我大学整理了一套计算机必读的经典书籍,对于CS学习的同学帮助非常大,且十分系统,现在免费分享给大家:

我整理的这些书大家可以在这里获取,对于学习计算机的同学帮助非常大,且十分系统

这是我其中一个学期的成绩单,可以看到很多课程都是上面 这些课程:

由于看到这个问题很多都是大一或者刚高考完的同学,在这我给学弟学妹们分享下计算机这个大类专业,在大学期间该如何学习吧:

在大学,首先树立一个观念,那就是学习靠自己,要培养自学能力。

虽然我是985 CS 科班出身,即便是所谓的科班,但任然认为自己是”自学编程“。

因为我想了下,很多东西、编程知识都是我自学的,而学校上的CS基础课也仅仅是满足考试而已。

大一上完C语言课,我的水平几乎停留在做课后习题,自己对于内存、指针都是看似懂了,实际没有领悟到精髓。

而后我依靠看大量C语言和系统底层方面的书籍,比如《CSAPP》、《汇编语言》《程序员自我修养》、《C和指针》、《深入理解C指针》等,才勉强说对于内存、指针这些彻底搞懂了。

学习计算机一定不要想着速成,要下苦功夫,去啃那些经典书和源码,然后自己动手写,我大学整理了一套计算机必读的经典书籍,对于CS学习的同学帮助非常大,且十分系统,现在免费分享给大家:

所以我说认为自己是「自学编程的科班生」,相信这样的同学还不在少数。

过去几个月,我微信、知乎收到很多学弟学妹私信,问通信、电子、机械这些专业的同学转码要怎么学?是不是很难追上科班?如何才能减少和科班的差距?

我们可以看下计算机科班的课程体系,虽然不是每个学校都一样,但是大同小异:

比如计组、汇编、体系结构等课程会让我们明白计算机的构成、运行机制,以及典型的冯诺依曼结构,也会对于内存和指针这样两块在任何编程语言中都是极其重要的概念理解非常深入(不要扯Java这类语言没指针,你完全可以把引用当做受限指针)。

另外,像数字逻辑、模电这样的课程主要是让你明白数字:浮点数、整数都是如何在计算机内部表示和存储的,以及一些门电路的知识。

操作系统则让你明白「一个程序是如何跑起来的」,一个它是如何编译、链接、加载、运行的,在这一整个过程几乎会涉及到操作系统的所有环节,学了这个你就会明白 synchronized 关键字在OS层面到底是如何保证的。

而计算机网络则是让你明白「一个数据包是如何从一台主机发送到另外一台主机的」,这里面涉及到路由算法、差错检测、寻址、重试策略等等,包括 TCP/IP整个协议栈

编译原理则是让你明白高级语言都是如何被编译程序识别、转换为另外一种语言的,我认为编译器的本质就是做转换。很多人觉得平常用不到编译原理,其实不然。

我一直觉得有件事是很美妙的,就是:

你清楚的知道你写下的每一行代码都会做什么,会调用到哪些系统资源,它会占用、依赖哪些系统资源。

比如一条SQL,哪里会慢、会遇到锁会有并发问题。

虽然不了解原理,也不妨碍使用,但是往往在设计和排查问题的时候,原理非常重要,因为原理就是理论,理论可以帮助我们排查掉各种明显错误的分支,而留下少数理论验证通过的分支,会大大降低我们的工作量。

否则我们排查系统错误或者设计方案可能只能一个个去试。

那么计算机科班学生该如何学习呢?

把操作系统、组成原理、系统编程这些学了,认认真真的把计算机基础打扎实了,那你其实就是一个「计算机科班学生了」

接下来说下我认为对一个「计算机知识体系完整的毕业生」最重要的课程,你至少得把下面这些课 都学了:

1、 编程语言:C/C++ (学好了这两门,基本其它编程语言一周就上手了)

2、《系统级编程》(我们教材是CSAPP,这是我本科上过最值的课!System Programing)

3、《数据结构与算法》

4、《组成原理和体系结构》

8、《数学课》:线代、离散、高数

计算机科班刚毕业一年,大学如果知道这些,我可能会少走很多弯路!

评论区很多同学都说要是大学看到这个回答就好了,所以希望大家觉得写得不错的话,双击点个赞,让更多还在校的学弟学妹们看到,抹平信息差,帮助别人就是帮助自己!

在我相册翻到了一张曾经的成绩单,这是其中一学期的:

可以看到除了一些《形式与政策》这种“水课”,其它都是CS基础课。 送大家一句话吧:

万丈高楼平地起,勿在浮沙筑高台。

所以一定要在大学期间把基础打牢固,整扎实,这是科班的核心竞争力!

而且非科班同学学完这些课,也可以说是科班了!

看书 + 看视频 + 实践

接下来推荐一些我觉得特别好的资料,尽量保持精简:

(PS: 哭了,大家只收藏不点赞,记得双击屏幕点个赞呀~~


一、编程语言:C/C++

没有比C语言更适合用来理解计算机系统了, 科班学生一定要学好 C语言。

推荐:《C程序设计语言》、《C与指针》、《C++ Primer》、《C++对象模型》、《Effective C++ 》

不用说肯定推荐《深入理解计算机系统》

其实它的简介和第一章《计算机系统漫游》已经写得非常清楚了:

从一个简单的hello world程序在计算机上的执行过程:

汇总成一句:信息 = 位+上下文。

另外还有一本就是《程序员自我修养》+ 《Unix环境编程》

(PS:双击屏幕可以点赞收藏,记得帮我点个赞哟~

《算法第四版》、《算法导论》、《剑指offer》

刷完基本面试找工作笔试面试都不怕了。

找工作的话,还需要刷大量的题,至少200道leetcode吧,在这里也送大家一本帮助我拿到BAT 等一线大厂 offer 的算法笔记,是一位阿里大神写的,对于算法薄弱或者需要提高的同学都十分受用,算法一定是计算机学习的重中之重:

四、组成原理与体系结构

《计算机组成与设计:软硬件接口》、《编码》、《CSAPP》

书可以看《现代操作系统》,如果你想学个os,可以看《操作系统真象还原》

我当时应该是看了不少网课,然后自己跟着教程”抄了“一个 mini os。

学习操作系统一定不要去死看书,最好跟着那种有配套实验完成一个os的课程或者书。

推荐《计算机网络自顶向下》、《TCP/IP详解》

直接看龙书就好了,想写脚本可以看看《自制脚本语言》

说实话,把上面这几门课学好了,国内大厂offer几乎随便拿了。

但是很多人忽视了基础,往往在大学最该打基础的时候去追求所谓的新技术。

所以不如谈谈到底「如何才能成为一个计算机知识体系完整的毕业生」吧?

在这里,我粗浅的把计算机编程领域的知识分为三个部分:

具体可以看下这个回答:

我推荐大家花在「基础 : 领域知识 : 技能」 接近 7 : 2 : 1。

这也是我推荐你在大学期间分配学习时间的比例,至少学习基础知识的时间不少于 50%,当然,这些东西你都学完了那可以去找找感兴趣的方向专研一下。

不要大一、大二一上来就扎进 Java Web、Python 爬虫这种东西,这些可以学,但不是重点。

这篇文章也没写到具体该如何去学,有哪些好的资料,由于篇幅限制,我准备把这个单独再写一个 《How 篇》,持续关注我哟~

那么如何检验学得如何呢?

想必你一定听说这个计网面试题:

“从 URL 输入到页面展现到底发生什么?“

这个问题换个表达就是「一个数据包是如何发送到另外一台电脑的」,如果你能完整的说出整个过程,那么计网你一定是学懂了!这就是为啥面试这么喜欢问这个问题的原因。

那么我们依葫芦画瓢提一个问题

“从代码被写下到程序运行起来到底发生了什么?”

这个问题回答得越详细越好,基本上能说清,你就理解了编译原理、操作系统、组成原理这三座大三。

最该学习的课程前五位:

如果觉得写得不错的话,记得帮我 点个赞哟

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作者博实,从事互联网,关注TMT、金融、教育行业,微信wgb929,期待思想碰撞。

        互联网金融,真的是两个最聪明群体所从事的行业。似乎这两个行业,都是开始就高薪,并且未来想象空间无限的。所以才会有那么多人才蜂拥而至。随着互联网不断发展,互联网和传统领域的结合成为更重要的方向,这两个最聪明的行业会擦出怎样的火花呢?

     互联网是将计算机连接在一起的信息网络,计算机是通过二进制的核心逻辑进行存储和计算的高级数学机器。整个的互联网其实就是用数字表达很多现实的信息,并进行无国界、无时间限制的信息传播。核心来看,互联网主要发挥着信息存储、信息计算、信息传播的作用。一切能盈利的硬件设备、系统软件、信息网站、搜索引擎、社交工具等企业都是围绕着信息存储、计算和传播展开的。计算机和互联网就是完成了更高效的存储、计算处理和传播。所以未来的方向一定是和传统领域更深层次的结合,并存储成大数据进行计算挖掘,更搞笑的产出结果。这才是大数据、云计算与可穿戴设备的价值所在。

       金融其实是用货币数字把所有资源链接在一起,让所有资源可以流通和比较。货币的流动方向,长期还是可以代表更大的价值创造的。所以,货币在促进的是经济发展。货币总会寻找更能带来价值增长的领域。金融市场,正是降低了货币流动的成本,让货币流通更加高效,从而促进整体的资源优化配置。

       如果我们说互联网就是互联网与金融的结合,那过去肯定是有互联网金融的。我们把各个金融市场的数据放在一个计算机服务器里面,然后让他们接入同一个互联网,这就算是最早期的互联网金融吧。互联网充当的就是最基础的金融数据存储和传播的作用,信息处理做的也非常基础。现在看,除了各种交易所数据 ,还有 都应该算做信息存储和简单处理的互联网金融企业。
     如果说进步,就应该是在数据量足够大且传播有效性能够保障后,大家做的更复杂的处理和算法。量化投资应该就是在这种背景下提出的,应该说,量化投资就是互联网金融一直在走的一条路。因为,他需要对互联网工具的深度和复杂应用,我们也可以理解这就是大数据挖掘和云计算的金融应用,并且最终实现的是对投资品种的预算以及计算机的自动套利交易。当然,这种工具也曾经助推过股灾。
       为什么大家当前又重新提互联网金融的概念呢?应该是由余额宝开始火起来的吧。当天弘基金和支付宝合作发行货币基金获得成功后,大家认为传统金融机构用互联网思维更好的拥抱和利用互联网才是正道,所以互联网金融又成为互联网圈和金融圈的热门话题。
     那新时代的互联网金融应该是什么呢?我想更多是互联网精神或者说思维在金融领域的应用。因为用计算机和网络存储、处理、传播金融信息其实一直就存在,新的概念一定是跟上一个时代不同的。所以,现在的互联网金融,应该是定义成互联网思维下或环境下的新型金融,比如余额宝、百发、雪球。其实雪球的互联网深度和思维是最强的,甚至超过余额宝和百发。这绝不是在这个平台才对雪球的恭维。所以,其实很多金融机构如果想做互联网金融,可以找雪球做战略合作方。
      当前,绝大部分公司都是将一些传统金融业务搬到互联网上去。天天盈基金、余额宝货币基金、平安车险、招商网上银行、P2p个人贷款。如果说和讯旺、天天盈是简单的内容转移1.0时代。那么余额宝、雪球和p2p个人贷款最多算2.0吧。那未来的3.0时代是什么么?我个人认为还是在互联网思维下的大数据挖掘,或者说叫更加精准和优化逻辑的推荐算法。

     我认为任何传统领域和互联网的融合都是全面融合,不是简单地传统变到线上。不是把基金拿到线上卖就能是未来互联网金融。互联网金融真正的价值应该是发挥互联网的思维、技术优势以及金融的资源优化配置特性,两者的结合必定是更加高效的完成金融信息传播以及资源优化配置。实现互联网金融我觉得主要有三部分。
      1.金融大数据接入:第一阶段即是现在不断推进的银行的内部交易系统、支付宝、网上基金、经济波动数据等。第二阶段应该是更多非直接数据的接入,比如用户在更多金融平台上的行为的数据以及用户对于一些金融现象的情绪变化数据。比如雪球上的热门讨论与关注,甚至未来有了Google glass以后我们可以做到识别大盘狂跌的时候持有者心里的变化。这些都属于未来更多的金融大数据接入。这部分在中国需要许多人、部门和企业不断的努力。     2.基于大数据的存取、挖掘与处理技术:我们认为随着数据量不断的加大,对互联网技术的要求也会越来越高。无论是大数据的存储和 提取还是高效的处理以及学习,都需要技术支持。所以,云存储和云计算将是未来互联网金融的基础。
 3.基于互联网技术和金融深度理解的量化投资
:我认为未来互联网金融未来最重要的方向还是在量化投资上,技术和金融的深度结合,还是如何利用高效的技术做分析。虽然量化投资不能解决所有问题,但在一定的时间段内还是能够给金融机构带来相当丰厚的收益。人的作用更多的是如何优化量化投资的逻辑。我认为量化投资的关键除了数据、技术以外,最关键的就是用什么数据、给什么权重、用什么算法处理,这个算法的更新频率。所以,我认为远期看,谁能深刻的了解这个逻辑,并拥有技术实力去不断优化,谁能在未来拥有更强的竞争力。在这方面,西蒙斯和彼得布朗算是搭档的典范吧?

        当前,我认为谁在推动更多的金融数据接入,并一直研究如何更好地利用这个大数据。谁就正走在未来互联网金融成功的路上。

互联网金融现状:拥抱变化,积极融合

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