中國演算法開發者模型

1. 軟體開發的一般流程是什麼_

1、概要設計

首先，開發者需要對軟體系統進行概要設計，即系統設計。概要設計需要對軟體系統的設計進行考慮，包括系統的基本處理流程、系統的組織結構、模塊劃分、功能分配、介面設計、運行設計、數據結構設計和出錯處理設計等，為軟體的詳細設計提供基礎。

2、詳細設計

在概要設計的基礎上，開發者需要進行軟體系統的詳細設計。在詳細設計中，描述實現具體模塊所涉及到的主要演算法、數據結構、類的層次結構及調用關系，需要說明軟體系統各個層次中的每一個程序(每個模塊或子程序)的設計考慮，以便進行編碼和測試。

3、編碼

在軟體編碼階段，開發者根據《軟體系統詳細設計報告》中對數據結構、演算法分析和模塊實現等方面的設計要求，開始具體的編寫程序工作，分別實現各模塊的功能，從而實現對目標系統的功能、性能、介面、界面等方面的要求。

4、測試

測試編寫好的系統。交給用戶使用，用戶使用後一個一個的確認每個功能。總之，測試同樣是項目研發中一個相當重要的步驟，對於一個大型軟體，3個月到1年的外部測試都是正常的，因為永遠都會有不可預料的問題存在。

完成測試後，完成驗收並完成最後的一些幫助文檔，整體項目才算告一段落，當然日後少不了升級，修補等等工作，只要不是想通過一錘子買賣騙錢，就要不停的跟蹤軟體的運營狀況並持續修補升級，直到這個軟體被徹底淘汰為止。

5、軟體交付

在軟體測試證明軟體達到要求後，軟體開發者應向用戶提交開發的目標安裝程序、資料庫的數據字典、《用戶安裝手冊》、《用戶使用指南》、需求報告、設計報告、測試報告等雙方合同約定的產物。

(1)中國演算法開發者模型擴展閱讀：

開發平台：

軟體開發平台源於繁瑣的實踐開發過程中。開發人員在實踐中將常用的函數、類、抽象、介面等進行總結、封裝，成為了可以重復使用的「中間件」，而隨著「中間件」的成熟和通用，功能更強大、更能滿足企業級客戶需求的——軟體開發平台應運而生。

平台是一段時間內科研成果的匯聚，也是階段性平台期的標志，為行業進入新的研發領域提供了基礎。由於平台對企業核心競爭力的提升非常明顯，目前國內的管理軟體市場，軟體開發平台的應用已經成為一種趨勢。

由於開發環境、開發人員、功能定位、行業背景等的不同，不同品牌的平台存在較大差別。

2. 中國首個「虛擬學生」入學，你想跟她做同學嗎

6月3日，華智冰在她的第一條微博中宣布她將在清華大學計算機科學與技術系學習。華智冰有一些讓她與普通大學生不同的東西——她是中國第一個由本土大型人工智慧 (AI) 系統驅動的虛擬學生。對么神奇啊，如果我能和她上一所學校，一定很開心和她成為同學。

據唐傑說，他的虛擬學生將比普通人更快地成長和學習。如果她今年開始以六歲的水平學習，一年後她將達到十二歲的水平。

唐傑說，此時的華智冰還不能完全像普通學生一樣學習和生活，她也不會遇到感情問題。“我們希望她先掌握技能，然後在推理和情感互動方面尋求突破，”他說。

3. 演算法工程師是做什麼的真正做過的回答，怎麼去做一個演算法工程師與機器學習哪個好一些

演算法工程師不是也有一種叫做機器學習演算法工程師嗎？怎麼把演算法工程師和機器學習兩個分開了？

這是我上周聽過的阿里的一位演算法專家的直播課內容：

BAT企業的演算法工程師是這樣工作的：問題抽象、數據採集和處理、特徵工程、建模訓練調優、模型評估、上線部署。而一個演算法工程師真正值錢的地方在於問題抽象和上線部署這兩個。

他剛好講到企業中的演算法工程師的實際工作流程是怎樣的？以及如何成為演算法工程師，就是需要掌握哪些重要技能？

推薦給你看下咯：菜鳥窩人工智慧特訓營你只需要看第一章就好了，聽完之後就能解答你的提問了。

4. 聽說虹軟的人臉識別演算法已經升級到3.0的版本了，更新了什麼功能啊

ArcFace3.0升級人臉識別（FR）演算法模型，提升人臉識別准確率在通行、考勤、人證核驗等場景下優化了對模糊素材、大角度的整體識別能力。

2.優化可見光（RGB）、近紅外（IR）活體檢測演算法，對不同參數攝像頭、場景具備更強適應能力，降低攝像頭對成像影響，提升對不同材質紙張、電子屏幕的防攻擊能力。

3.更新年齡、性別檢測演算法，提升對不同年齡與性別特徵的識別准確率。

5. 演算法工程師是青春飯嗎以後的發展路線是怎樣的

演算法工程師不是青春飯。

在入職的年齡中，演算法工程師的入職年份越多，就有越多的公司要你。由於演算法工程師對於知識結構的要求比較豐富，同時演算法工程師崗位主要以研發為主，需要從業者具備一定的創新能力，所以要想從事演算法工程師崗位往往需要讀一下研究生，目前不少大型科技企業對於演算法工程師的相關崗位也有一定的學歷要求。

提到人工智慧，就不得不提人工智慧領域最炙手可熱的演算法工程師。演算法即一系列解決問題的清晰指令，演算法工程師就是利用演算法處理事物的人。演算法工程師主要根據業務進行細分，常見的有廣告演算法工程師、推薦演算法工程師、圖像演算法工程師等等。

但作為熱門領域和人才供不應求的人工智慧，開出的薪資依舊讓人羨慕眼紅。獵頭Jony表示「人工智慧科班出身的博士，50萬年薪僅僅是起步價，優秀的開到80萬、100萬都不一定能搶到。」

6. 亂花漸欲迷人眼,AI如何才能真正落地

人工智慧歷史上經歷過數次沉浮，如今再次被引爆。

從政府、學術界、企業界、投資界到創業者們，無一不將人工智慧視為未來方向;而分析師和媒體從業者們的海量分析報道，更是讓人工智慧快速佔領了每一個普通人的視聽。

於是，正如歷史上每一個產業的興起，人工智慧在歌舞昇平的同時，也逐漸變得有些「亂花漸欲迷人眼」。

從積極的一面來看，人工智慧催生了大量新技術、新企業和新業態，為個人、企業、國家乃至全球提供了新的經濟增長點，甚至將驅動第四次技術革命，創造巨大的價值。

IDC預計，全球人工智慧支出到2020年將達到2758億人民幣，未來五年復合年增長率將超過50%。中國人工智慧技術支出將達到325億元，佔全球整體支出的12%。

從消極的一面來看，盡管人工智慧揭開了一個全新的時代，但也在不斷滋生著「泡沫」，吹捧有之，跟風有之，噱頭有之，近兩年，數十家中美AI創業企業密集倒閉，大量AI創業項目中途夭折，不免讓人感慨，人工智慧是否只是「看上去很美」？

那麼，人工智慧的未來到底會發展成怎樣？如何才能真正落地？如何才能實現規模商業化？盡管人工智慧的概念的提出已經有六十餘年，但理論、技術和應用、商業的結合並沒有太多前人的足跡。

故而，在人工智慧產業的發展中，「拓荒者」和「領頭羊」的角色就顯得尤為重要。

「場景驅動」是AI落地關鍵

在人工智慧的諸多玩家中，阿里巴巴已經正在努力成為這一角色。對於AI的未來，阿里已經有了清晰的認知，以及與眾不同的AI發展路徑。

12月20日，在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲總裁胡曉明提出了「AI for Instries」(產業AI)的理念：人工智慧不應僅僅是實驗室里的、PPT里的「概念上的AI」，更應是「產業AI」。

胡曉明表示，「產業AI」的提出，是基於阿里巴巴對人工智慧的三個判斷：

「第一，必須要有場景驅動，我們在解決什麼問題，為這個社會的成本降低了多少，效率提高了多少;第二，在人工智慧背後是否是有足夠的數據來驅動AI能力的提升;第三，是否有足夠的計算能力支撐我們的演算法、深度學習;只有三個場景同時具備的前提下，人工智慧才會有價值」。

阿里將「場景驅動」放在了首位，這正是阿里「產業AI」戰略的核心，也是阿里獨特的AI發展路徑，更是阿里能夠將AI實現落地的獨家秘笈。

和很多企業和機構的做法不同，阿里的AI旅程並不是從實驗室中的研究和討論開始，而是反其道行之，從基礎業務部門開始推動，讓AI從日常場景中「長出來」。

例如，手機淘寶中能夠讓用戶通過拍照的方式實現「以圖搜圖」的「拍立淘」功能，就是源於電商場景，之後通過解決一個個的技術問題，最終形成成熟的AI解決方案。

電商平台為阿里提供了AI生長的優良土壤。大量消費者普遍的、或者個性化的需求造就了不同的應用場景;海量數據為AI提供了充足的「原料」;而阿里雲強大的計算能力則成為了AI實現的加速器。三要素齊備，阿里得以讓人工智慧快速發揮出價值。

事實證明，阿里選擇的這條「自下而上」、「從場景中來」、「再到場景中去」的產業AI路徑方向正確，並行之有效，推動了AI技術在行業應用場景中的真正落地。

「雙11」當天，機器人客服「阿里小蜜」承擔了95%的客服咨詢;機器智能推薦系統生成了超過567億個專屬貨架;AI設計師「魯班」在雙11期間設計了4.1億張商品海報;而阿里華北數據中心運維機器人接替了運維人員30%的重復性工作。

不僅在零售領域，阿里「產業AI」布局已經覆蓋城市、金融、司法、農業、教育、航空、工業、安全、環境、醫療十大垂直領域，並已相繼開花結果，目標以AI技術對垂直產業進行全局重塑。

例如，在金融領域，阿里通過雲計算和智能演算法，將南京銀行申請貸款過程中的人工視頻驗證減少54%;在工業領域，阿里雲ET工業大腦幫助天合光能將電池A品率提升7%;在智慧城市領域，阿里雲ET城市大腦在杭州接管了128個路口的紅綠燈，通過對視頻等數據的全量分析來優化道路運營速度和效率，在試點區域的道路上通行時間減少了15.3%。

在胡曉明看來，過去每一次產業革命都是技術與產業的深度融合，從而引發經濟和社會變革，AI也不例外。未來AI要深入各行各業，去解決生活、生產和社會環境中遇到的棘手問題，這樣才能引領真正的產業革命。

通過「產業AI」布局，阿里正在這條「產業與AI深度結合」的路上漸行漸遠。

「ET大腦」讓行業共享AI紅利

一年前，阿里雲發布了人工智慧ET，全面整合了阿里巴巴的語音、圖像、人臉、自然語言理解等能力。在12月20日的雲棲大會·北京峰會上，阿里雲正式推出整合城市管理、工業優化、輔助醫療、環境治理、航空調度等全局能力為一體的ET大腦，將ET從單點的技能升級為具備全局智能的ET大腦，全面布局產業AI。

ET大腦LOGO

據阿里雲機器智能首席科學家閔萬里介紹，ET大腦的核心能力是「量子拓撲」，其誕生主線要追溯到1905年愛因斯坦發布的關於布朗運動的論文：「從一個巨大的網路上，怎麼樣從這些傳播的表象上找到它最核心的路徑？而這一點恰恰是ET大腦最核心的一個能力，也是與眾不同的能力。」

閔萬里表示，相較於其他AI產品，阿里雲ET大腦將AI技術、雲計算大數據能力與垂直領域行業知識相結合，基於類腦神經元網路物理架構及模糊認知反演理論，實現從單點智能到多體智能的技術跨越，打造出具備多維感知、全局洞察、實時決策、持續進化等類腦認知能力的超級智能體。

ET大腦的發布，意味著阿里雲的AI能力已經從單點技術進化到面向垂直行業的全局能力，在過去的一年中，ET大腦在城市、工業、醫療等領域獲得大量實踐，量變引發質變，進而能夠升級為各行業的「大腦」。閔萬里表示，ET大腦將被設定為一個開放的生態，讓創業公司、開發者和行業公司一起來分享技術的紅利。

除了ET大腦，阿里雲在雲棲大會·北京峰會上還發布了ET航空大腦，用運籌優化、機器學習等人工智慧方法分配停機位，預計每天調度1700架次航班，幫助乘客節省5000個小時，大大提高航班中轉效率，從而降低延誤率。

據閔萬里介紹，為機場提供停機位的智能調度只是ET航空大腦的功能之一，航空大腦還希望深入航空的其他場景。此前，阿里雲天池平台曾聯合廈門航空、白雲機場啟動智慧航空AI大賽，向全球工程師發出邀請，用智能演算法解決航空場景下的問題。未來，ET航空大腦將繼續為航班智能恢復、機場地勤人員調度、航空公司航線規劃等提供人工智慧解決方案，打造智慧航空。

在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲還宣布推出具備智能風控、千人千面、關系網路、智能客服等能力的智能決策金融方案——ET金融大腦。

據阿里雲金融事業部總經理徐敏介紹，ET金融大腦可輔助銀行、證券、保險等金融機構實現對貸款、徵信、保險等業務的智能決策及風控監管，可大幅降低資損率，提高信用卡等預測准確率，促進金融機構在互聯網消費金融、中小微企業金融服務等普惠金融方面的探索。

如今，ET金融大腦已經在南京銀行、浙商銀行、廣發銀行等金融機構得到應用，在智能風控、「千人千面」的金融服務、開拓「新金融」商業模式中大顯身手。

推落地促生態，讓AI「普惠」大眾

從《終結者》、《黑客帝國》到《西部世界》，人類表達了對於人工智慧的隱憂，未來，人工智慧是否將代替人類？MIT人類動力學實驗室主任、《智慧社會》的作者Alex Pentland曾經指出，其實我們要憂慮的並非是全球化人工智慧本身，而是它的幕後操縱者。

人工智慧是人類創造的工具。如今，業界更樂於將人工智慧定位於「增強智能」，其目標不是為了代替人類，而是增強人類的能力，為人類生產生活服務。故而，人工智慧不應被封閉在實驗室之中，而是要與人類生產生活緊密結合，普惠大眾。

阿里所提倡的「產業AI」，正是一種將其AI能力開放，普惠大眾的做法。阿里AI能力相繼在城市、工業、汽車、零售、金融、家居、航空等領域落地，在破解行業難題的同時，也切實為普通消費者的生活帶來了改變，讓消費者切實能夠從AI中獲益。

阿里也正在通過開放合作，讓AI能力惠及更多的行業和消費者。

在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲和中國電信在安全領域展開合作，雙方將於明年共同推出定製化DDoS防護服務，為中小企業提供普惠安全;新華書店攜手阿里雲，布局智慧書店，在消費側與顧客建立緊密連接，打造全新的「悅讀生活」理念，滿足消費者多元化、個性化的需求。

同時，阿里雲同隆平高科、中信雲宣布達成戰略合作，計劃將ET大腦推進到農業領域，主要用於篩選育種、基建數據化、農事管理、基地選址及農作物生產預測。阿里雲與寶馬中國正式對外宣布，雙方將基於物聯網，為寶馬車主提供從家到車的一站式無縫連接的遠程服務，實現查詢汽車實時狀態以及遠程式控制制車輛的智能生活。

除了將AI技術和行業深入結合，普惠大眾，阿里還在積極參與人工智慧生態的建設和人才的培養，推動人工智慧在中國的加速落地。

在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲聯合掌通家園、貝聊、智慧樹、小蟻科技、得圖等廠商發布了「AI視覺守護聯盟」，希望將人工智慧、視頻技術和工業、農業、教育等行業深度結合。

阿里雲深度融入了國家大數據戰略，包括深度參與兩個由政府發起的大數據國家工程實驗室;阿里雲「天池」大數據平台已經聚集了超過11萬名開發者;阿里亦已和307所中國大學開啟了普惠計劃，將雲計算、大數據、人工智慧等新技術帶進高校，培養人才。

綜上，中國人工智慧的發展和落地，既需要「拓荒者」和「領頭羊」，也需要整個生態的繁榮和健康發展。在這個過程中，阿里及其所布局的「產業AI」，都扮演了關鍵的角色。

7. 中國人工智慧發展如何華為推出AI訓練集群Atlas 900，說是全球最快的人工智慧平台，想了解下

隨著政策的推動以及資本的關注，人工智慧產業仍將保持迅猛發展態勢，2020年中國人工智慧核心產業規模將超1500億元。

當前人工智慧的商業化主要是基於計算機視覺、智能語音、自然語言處理等技術，技術應用面廣泛，涉及智能醫療、智能駕駛、智能家居等多場景。

2018年中國人工智慧領域共融資1311億元，增長率超過100%，投資者看好人工智慧行業的發展前景，資本將助力行業更好地發展。

在人工智慧與出行結合領域，路徑規劃、網路約車、交通管理、自動駕駛等技術的研發解決了傳統出行不便的痛點，其中深蘭科技深耕智能交通、智能環境、智能城市等細分領域，已實現人工智慧產品落地。其深蘭科技熊貓智能公交車已實現在廣州、天津等國內多個城市試運行。而人工智慧與安防、醫療、零售等產業的結合，均解決了一定行業痛點，利用機器學習演算法、深度學習和NLP促進行業發展。

隨著5G商用時代的逐漸來臨，人工智慧技術連接效率也將進一步提升，深度學習、數據挖掘、自動程序設計等領域也將在更多的應用領域得到實現。

中國人工智慧發展迅速

中國人工智慧技術起步較晚，但是發展迅速，目前在專利數量以及企業數量等指標上已經處於世界領先地位。2013-2018年，全球人工智慧領域的論文文獻產出共30.5萬篇，其中，中國發表7.4萬篇，美國發表5.2萬篇。在數量佔比方面，2017年中國人工智慧論文數量佔比全球已經達27.7%。當前中美兩國之間人工智慧科研論文合作規模最大，是全球人工智慧合作網路的中心，中美兩國合作深刻影響全球人工智慧發展。

中國人工智慧未來熱度持續

艾媒咨詢分析師認為，目前中國整個人工智慧產業規模仍在保持增長，同時國家也在不斷出台各類人工智慧產業扶持政策，資本市場對人工智慧行業的投資熱情不減，技術方面不斷突破是產業增長的核心驅動力。

未來人工智慧產業的走向取決於演算法的進步，由於演算法的技術突破是決定人工智慧上限的，所以未來人工智慧企業拉開差距就在演算法的技術突破上，誰能先在演算法上取得成功，誰就能取得資本市場青睞，同時產業落地也會進一步提速。在演算法方面，目前已經有深度學習和神經網路這樣優秀的模型，但就目前國內人工智慧演算法的總體發展而言，工程學演算法雖已取得階段性突破，但基於認知層面的演算法水平還亟待提高，這也是未來競爭的核心領域。

雖然演算法決定人工智慧上限，但是目前的演算法短時間內可能很難有所突破，所以算力也是目前人工智慧企業競爭的一個重點方向，以目前的算力水平，主要實現商業化的人工智慧技術為計算機視覺、智能語音等，未來若算力進一步突破包括算力的提升、生產成本的降低都會使人工智慧技術的產業化進一步深入。

以上內容摘自艾媒咨詢最新發布的《艾媒報告 |2019上半年中國人工智慧產業研究報告》

8. 我國近幾年來所取得的巨大科研成果

李國傑
一、 中國信息化與信息基礎設施建設
「以信息化帶動工業化，以工業化促進信息化」已確定為中國發展經濟的基本戰略之一。到目前為止，中國政府已確定12項重點信息化工程，稱為「金字工程」，包括辦公業務資源、宏觀政策管理、稅收、海關、財政、金融監管、社會保障等信息系統，我國的信息化工程已取得明顯成效。近幾年來中國的信息化程度明顯提高。據世界銀行發布的「2003年全球信息技術報告」統計，中國信息化綜合指標在全球被統計的83個國家中排名43位，比上一年上升21位，中國的信息基礎設施在全球排名35位。就信息基礎設施的規模而言，中國已居世界前列。2002年中國固定與行動電話用戶均超過2億戶，總用戶數達4.2億戶，居世界第一；聯網計算機達到2083萬台，上網用戶超過5910萬戶，居世界第二位。中國的信息化起點較低，但發展速度很快。五年來全國電話普及率從1997年的8.1%提高到33.7%，互聯網國際出口帶寬從1997年的18.6Mbps擴大到9.4Gbps。人民群眾從信息化建設中得到越來越多得實惠。
中國是一個發展中國家，地廣人多，按人均指標衡量，中國的信息化程度與發達國家相比仍有較大差距。中國是在工業化尚未完成的條件下實施信息化建設，所走的信息化道路不同於發達國家，我們特別重視信息化技術對傳統產業的改造與提升。為了建立全國統一的信息化指標體系，2002年成立了國家信息化測評中心，並且公布了「中國企業信息化指標體系構成方案」，包括信息採集的信息化手段覆蓋率、網路營銷應用率、財務決算速度等21個基本指標以及若干評議指標和效能指標。這些指標都是從中國實際出發制定的，是一個面向直接效益與長遠效益的信息化指標，對指導我國信息化建設有重要意義。
二、 中國信息產業現狀
近五年，包括全球信息產業不景氣的近兩年內，中國信息產業保持了銷售收入每年增長25％以上的高速度蓬勃發展。2002年電子信息產品銷售收入達1.4萬億元，居全國工業部門之首，已成為我國第一支柱產業，其產業規模居世界第三，其中彩電、程式控制交換機產量居世界第一。我國信息產業增加值占國內生產總值（GDP）的比重由1997年的2.3%提高到5.7%。目前營業額超過100億元的電子信息企業有11家，其中突破600億元的企業有兩家。在長江三角洲、珠江三角洲等地區已形成具有國際競爭力的產業聚集帶。中國正在成為全球電子信息產品的重要加工基地。
中國的通信產業從上世紀90年代中期HDJ－04型大中容量程式控制電話交換機打破國外壟斷開始，被譽為「巨大中華」的多個通信企業實現了群體性突破。局用交換機的國產比重已達到85％以上。移動通信產品製造實現了從無到有、從小到大的突破，國產移動交換機、基站和手機的國內市場佔有率分別達到50％、70％和30％。華為公司已成為在全球有重要影響的通信設備供應商，亞太地區最大的光網路設備供應商，其產品已佔領一定的海外市場。中國的計算機產業以聯想公司位代表走出了一條符合國情的漸進式創新的道路，即「貿、工、技」發展道路。目前國產微機已經占據國內年銷1000萬台以上市場的絕大部分。國產伺服器與筆記本的市場佔有率也有明顯提高。
2000年國務院頒布了「鼓勵軟體產業與集成電路產業發展的若干政策」（即18號文），有力地促進了軟體與集成電路產業的發展。近兩年軟體營業額保持每年30％以上的增長速度，2002年軟體產業收入達1100億元。國家認定的軟體產業基地有11家，全國經認定的軟體企業超過6000家。中國的軟體產品在市場上競爭力強的主要是財務、教育、殺病毒、中文處理等軟體，在稅務、鐵道、海關等許多應用領域也開發了大量應用軟體。2002年公布的「振興軟體產業行動綱領」確定我國軟體產業的發展目標為：2005年軟體市場銷售額達到2500億元，國產軟體和服務的國內市場佔有率達到60％，軟體出口額達到50億元，形成若幹家銷售額超過50億元的軟體企業，軟體專業人才達到80萬人。
近兩年國內已建成若干條0.18微米的集成電路生產線，集成電路設計企業已從兩年前的100多家增加到400多家。2002年集成電路產量已從1997年的13億塊增加到85億塊。在北京、上海、深圳、無錫、西安、成都、杭州七個城市建立了國家集成電路產業化基地，即集成電路產業的孵化器，我國集成電路的產業鏈已基本形成。美國、韓國及台灣地區的生產、封裝、測試和設計企業紛紛在中國建立獨資和合資企業，中國將逐步成為世界IC產業的設計加工中心。到2005年，我國集成電路產量將達到200億塊。預計2010年我國集成電路產量為500億塊，產值將達到2000億元，占國內市場50％，國際市場5％左右。
三、 中國信息高技術研究的主要成果
（1）863計劃在信息領域的布局
國家支持的高技術研究主要體現為1986年開始的863計劃。在第十個五年計劃期間（2001年―2005年），863計劃在信息領域投入40多億元，設立計算機軟硬體、通信、信息獲取和信息安全技術四個主題。計算機主題的主要研究方向是計算機體系結構、下一代互聯網、計算機軟體、智能化中文信息處理和多模式人機介面以及重大示範應用等。通信主題的主要研究方向是新一代信息網、光通信和個人通信技術等。信息獲取主題的主要研究方向是光學對地觀測、微波對地觀測、先進地對空觀測、衛星導航定位、對地觀測數據處理分析與空間信息應用等。信息安全主題主要研究方向是國家信息安全基礎設施關鍵技術、安全監管、信息安全示範工程和信息安全新技術等。各個主題主要從事具有前瞻性的關鍵技術研究。
除以上四個主題外，863計劃信息領域一半以上的經費投入集成電路、高性能計算機和高性能寬頻信息網等幾個重大專項。集成電路專項包括光刻機等關鍵設備研製、新型半導體材料和CPU及系統晶元（SoC）設計。軟體專項重點研製具有自主知識產權的安全可靠的操作系統、桌面辦公系統、資料庫系統以及各種中間件。高性能計算機專項主要研製面向網格的超級伺服器、網格軟體，建立示範性的國家網格系統。高性能寬頻信息網專項的目標是建立一個適應Internet TV等流媒體實時傳輸的高性能、廣域寬頻演示驗證網路，稱為3Tnet，重點攻克T比特級智能光網路、T比特級WDM光傳輸，和T比特級路由器等系統設備的關鍵技術。目前，上述主題和專項研究正在順利進行並已取得階段性成果。
（2）近幾年來通信高技術研究幾項主要成果
2.1 第三代移動通信標准TD－SCDMA
1998年6月中國電信科學技術研究院代表中國向ITU（國際電信聯盟）提出了TD-SCDMA第三代移動通信技術標准，2000年5月被ITU批准為國際標准。2001年3月該標准又被3GPP（第三代移動通信夥伴計劃）接納，真正成為全球第三代移動通信網路建設的選擇方案之一。 為配合TD-SCDMA標准技術規范的提交，電信科學技術研究院及大唐集團做了大量的系統級與鏈路級模擬工作。
TD-SCDMA標準的成功，為世界第三代移動通信的發展做出了重要貢獻，其關鍵技術智能天線、軟體無線電等，已被ITU確定為超3G需要使用的技術。同時，TD-SCDMA作為具有自主知識產權的技術方案，也將為我國移動通信產業扭轉專利技術受制於人的被動局面、實現跨越式發展提供了難得的機會。到目前為止，大唐集團等單位已就TD－SCDMA標准在二十多個國家申請了三十多項專利。與其它移動通信技術相比，TD-SCDMA具有頻譜利用率高，頻譜使用靈活、支持不對稱業務能力強、系統成本低、前瞻性強等突出優勢。預計大唐公司將於2003年底推出TD-SCDMA全套系統設備和終端產品。
2.2 高速互聯試驗網與3G系統
為了發展下一代互聯網技術，中國科技工作者已進行了卓有成效的科研攻關，其中最有影響的是863計劃支持的中國高速信息示範網（CAINONET）和國家自然科學基金會支持的中國高速互聯研究試驗網（NSFCNET）。CAINONET的主要目標是利用自行研製的光交叉連接設備、光分扦復用設備、核心路由器和網管系統，建立一個連接北京地區部分重要科研院所和著名高校（共13個試驗節點）的基於IP、DWDM的示範網。此項目總投入超過1.6億元，由大唐電信、巨龍通信、武漢郵電科學院、清華大學、北京郵電大學等40多家單位共同承擔任務。經過兩年多努力，於2001年9月底完成任務，通過驗收。CAINONET是目前全球為數不多的大型寬頻高速試驗示範網之一，主要用自己的技術研製成功全光通信網路、高速核心路由器等關鍵設備和網路管理系統，研製成功16（32）×10Gbps SDH波分復用系統。此項研究共申請了50多項專利，標志著我國已全面掌握高速信息網路的關鍵技術。另一個中國高速互聯研究試驗網NSFCNET由清華大學等單位承擔，於2000年9月開通試運行。NSFCNET傳速率為2.5－10Gbps，並實現了與國際下一代互聯網（Internet2）連接。
我國已於2000年6月成功開發了適應國內市場需求的實用化第三代移動通信（3G）現場實驗系統，包括符合國際標準的WCDMA、TD-SCDMA、CDMA2000三種無線入網、核心網與終端設備，此項目共申請了近百項國際國內專利。3G系統今後若干年將在中國得到推廣。近兩年基於乙太網技術的無線區域網（Wireless LAN）在我國迅速發展，已成為3G技術的主要競爭者。
2.3光電子器件
我國光電子技術具有較好基礎，中國科學院在光電子領域由五個研究所，現已形成光電子研究集團。武漢郵電科學院在光纖通信技術方面具有國際競爭力。在863等國家科研計劃支持下，我國光電子技術發展迅速，武漢、長春、廣州等城市都在建設「光谷」。
我國同步數字序列（SDH）光收發模塊已達到國際上同類產品技術指標；密集波分復用器、光環形器、光隔離器和CATV光發射/接收機已開始進入規模生產。2000年高性能量子阱GaInNAs/GaAs激光器等光電子器件研製成功，使我國進入國際上低維材料量子阱與量子點器件研究的先進行列。國產的DWDM系統已形成產業，廣東、浙江等幾個省已開始16×2.5Gb和32×2.5Gb DWDM系統的建設。我國已在北京、武漢、石家莊、深圳、長春和上海建立了6個光電子成果轉化產業基地，已批量生產10多種光通信器件，占國內市場30％，半導體激光器已進入國際市場。
（3） 近幾年來我國計算機與IC高技術研究的幾項主要成果。
3.1高性能計算機和網格研究
中國從上世紀50年代末就開始研製計算機，40多年來一直沒有間斷，高性能計算機的研製已具有國際先進水平。中國科學院計算技術研究所是我國最早研製大型通用計算機的單位，被譽為我國計算機事業的搖籃。近幾年中科院計算技術研究先後研製成功的曙光一號多處理機、曙光1000大規模並行機、曙光2000和曙光3000超級伺服器，已通過曙光公司的銷售到生物信息、石油、氣象、稅務、學校等許多行業，帶動了我國高性能計算機產業。曙光超級伺服器已累計銷售200多套，總計算能力已達每秒幾十萬億次。2001年初研製成功的每秒4000億次的曙光3000主要用於水稻基因組的測序分析，為我國科學家在世界上率先繪制水稻基因組框圖與精細圖作出了重要貢獻。2003年研製成功的曙光4000L海量信息處理系統，峰值速度超過每秒4萬億次，存儲容量超過200TB。除中科院計算所外，國家並行計算機工程中心、國防科技大學是我國研製高性能計算機的主力軍。國家並行計算機工程中心2000年研製的神威並行機分別安裝在國家氣象中心和上海國家高性能計算中心，峰值速度達每秒3840億次。國防科技大學1997年研製成功的銀河－III並行巨型機採用可擴展分布式共享存儲並行處理結構，峰值速度已達到每秒130億次浮點運算。這兩個單位科研與工程水平高，都有能力研製每秒10萬億次以上的並行機。
我國從上世紀末開始就啟動網格技術研究，863計劃支持的在北京、上海、長沙等地建立的國家高性能計算環境是網格計算的初級實驗，實現了遠程登陸與某些單一印象功能。近兩年網格計算越來越受到重視，863計劃啟動了一個網格專項，旨在建立聚合性能10萬億次左右的國家高性能計算網格示範系統，計劃在生物信息、國土資源、工業設計等部門建立幾個示範性的應用網格。中國科學院計算技術研究所開展的織女星網格研究在國內外已有一定影響。織女星網格不僅包括面向網格的超級伺服器、網格瀏覽器、幾種網格協議研究，還包括語義與知識網格研究，已率先在CACM等重要國際刊物上發表了十幾篇有關知識網格的論文，引起國際同行重視。
3.2漢字識別技術
不同於由26個字母組成的英文，用計算機輸入輸出和識別上萬個不同的漢字是在中國推廣計算機應用的難題。中文的印刷體識別（OCR）和手寫識別是編碼輸入以外的重要中文輸入技術，我國在中文OCR和漢字手寫體輸入方面已居國際領先水平。中國科學院自動化所1985年就開發成功國內首套聯機手寫識別軟體，隨後成立了專注漢字識別技術的漢王科技公司。十多年來該軟體已從1.0版升級到10.0版。目前推廣的10.0版能完全識別手寫行草體漢字和包含一萬多漢字的大字元集，使手寫輸入輕松自如，微軟、摩托羅拉等跨國達公司都採用了漢王科技的技術。印刷體漢字識別軟體在大規模錄入中差錯率低於萬分之一。
3.3智能化農業信息技術應用示範工程
在科技部領導下，從1990年開始863計劃開展了智能化農業示範工程，以5個高水平的農業專家系統開發平台為核心，在知識獲取、模型構建、知識表達、推理等關鍵技術突破的基礎上開發了156個「高產型」、「經濟型」、「優質型」實驗農業專家系統，涉及糧食、果樹、蔬菜、畜牧、水產等多個領域，先後在北京、吉林、安徽、雲南等20個示範區示範應用。據1998年－2000年兩個農業年度統計，示範面積3796萬畝，輻射推廣面積8504萬畝，增收節支達幾十億元，取得顯著的經濟效益與社會效益，特別在雲南等技術相對落後的地區效益十分明顯。在技術落後地區如何推廣高技術，我國的農業專家系統可能對第三世界國家有所借鑒。
3.4 CPU等核心技術研究
眾所周知，我國信息領域的核心技術如CPU晶元、操作系統長期控制在Intel、微軟等外國公司手裡。從本世紀初開始，我國開始向CPU等核心技術進軍，經過兩年努力已取得一些初步成果。中國科學院計算所於2002年8月研製成功我國第一款有自主知識產權的通用CPU――龍芯一號CPU晶元。此晶元與MIPS CPU兼容，具有64位浮點部件，性能達到國外90年代中後期通用CPU水平。在設計中申請了十多項專利，特別是有防惡意攻擊的硬體支持，在我國電子政務等領域有廣闊應用前景。峰值速度每秒20億次運算的龍芯2號CPU預計2004年初可研製成功。再經過幾年努力，我國在CPU設計核心技術上有望達到國際先進水平。除龍芯CPU外，中芯微系統公司、北京大學已推出了方舟系列和眾志系列32位嵌入式系統晶元（SoC），有望在網路終端計算機等方面佔領市場。
上世紀90年代中期，中國曾開發過有自主知識產權的UNIX操作系統COSIX，但在市場推廣上並不成功。近幾年來，linux的興起為我國發展操作系統提供了難得的機遇，科技部已支持一些企業開發基於Linux的桌面辦公系統。一些企業和科研機構已開發了適合不同應用的嵌入式Linux或其他嵌入式操作系統，與Linux應用兼容的高安全性伺服器操作系統也正在開發之中。幾年後我國缺乏自主操作系統的局面將有所改觀。
四、信息科學基礎研究的某些成果
我國的基礎研究主要通過國家自然科學基金和科技部重點基礎研究計劃（973計劃）支持。從1998年開始，先後有17項信息科學基礎研究列入973計劃，包括高性能演算法，圖象、語音、自然語言理解與知識挖掘，數學機械化與自動推理平台、網路環境下海量信息組織與處理，大規模科學計算，超高密度快速光信息存儲，量子通信與量子信息、基於Agent的軟體中間件、虛擬現實等。近幾年來我國信息科學基礎研究已取得不少有重大影響的成果。
（1）軟體理論研究
中國最早從事軟體研究的學者多數是數學家，在軟體基礎理論方面有較深的造詣，取得了一批有國際影響的科研成果。
1.1可執行的時序邏輯語言與XYZ系統
容易編程的軟體往往執行效率不高，曾經風行一時的函數型語言由於效率不高在市場上未取得成功。中國科學院軟體研究所20世紀90年代初開創性地提出並實現了可執行的時序邏輯語言與XYZ系統，較好地解決了易編程和執行效率的矛盾。近年來XYZ系統在實時控制、多媒體等領域的應用以及軟體體系結構設計的可視化工具等方面有新的進展。XYZ系統是計算機編程理論的重大突破，受到國際同行的高度贊譽。
1.2 區段演算理論
實時系統的形式化是軟體理論的一大難題。1991年，中國科學院軟體研究所研究人員和C.A.R. Hoare等教授提出並發表了關於作為實時系統邏輯方法的區段演算的論文，在國際上引起較大反響。區段演算是描述和推理動態系統實時行為的一種模態邏輯，它是區間時態邏輯在連續時間條件下的一種擴展，現已成為實時系統設計、應用及數學支持工具的新模型，得到國際同行的公認，已帶動了國際上十幾個國家的科學家參與這一方面的研究.
1.3形式語義學
進程代數是研究計算機網路、遠程通信等並發現象的形式化方法，現已成為計算機科學基礎研究的一個熱點。科學院軟體所設計並實現了通用進程代數驗證工具PAM，1993年在此基礎上研製成功迄今世界上唯一能直接對消息傳送進程進行推理的工具VPAM，在十幾個國家得到應用。該所與英國Hennessy教授合作提出並獨立發展了「符號互模擬理論」推動了模態邏輯和實時進程的研究。清華大學利用拓撲學工具,引入近似互模擬與互模擬極限的概念，初步建立了並發程序的近似正確性與無限進化的理論。北京航空航天大學在並發計算模型的翻譯理論方面做出了開創性工作，提出並開發了基於語法制導的翻譯技術和證明翻譯程序正確性的方法，還提出了關於形式系統序列、序列的極限以及過程模式的理論，建立了軟體規約的修正演算技術。
（2）人工智慧研究
2.1問題求解與人工神經網路理論
清華大學在人工智慧問題求解理論中，在傳統符號主義建模方法的基礎上，提出了不同粒度的商空間求解模型和分層遞階的求解方法，在此基礎上提出了不同層次信息的合成技術；根據神經網路學習新的幾何表示，提出一種從上而下的構造性學習方法，與多粒度計算的商空間理論結合，能有效地處理大數據量、復雜問題的學習與分類。中科院半導體研究所獨辟蹊徑，創造了採用高維幾何學來描述和設計人工神經網路，在神經網路計算機理論研究、設計和轉化等各個方面都獲得了很大成功。北京系統工程研究所近幾年在計算智能（包括模糊邏輯、進化計算和神經計算）研究方面獲得了較大進展，提出了「過程神經元網路」概念，理論和應用都取得了較出色成果
2.2知識處理理論
自然語言理解是是人工智慧的主要困難之一。中國科學院數學研究所在知識工程和基於知識的軟體工程方面作了系統的、原創性的工作，設計並主持研製了知識工程語言TUILI系統和大型專家系統開發環境《天馬》, 並首次把異構型分布式人工智慧和機器辯論引進人工智慧領域；研製出基於類自然語言理解的知識自動獲取方法，在只對書本語言作很少改動的情況下由計算機自動獲取並整理含於資料中的知識，最後自動生成所需的應用軟體，從而形成了一條基於知識自動獲取的軟體快速生成新技術路線；另一個有趣的成果是研究出能把中文童話故事自動轉換成動畫片的計算機動畫全過程自動生成技術，在藝術創造領域內推進了人工智慧。總參61研究所開展了「知識發現的機理研究」，提出了「控制流/數據流圖對」方法和能夠統一表示、處理隨機不定性和模糊不定性的「雲模型」，並把這一創新的模型應用於數據挖掘和知識發現等新領域，取得了出色的效果。中國科學院計算技術研究所率先提出建立「國家知識基礎設施」，並已構建包含300多萬條知識的多領域專業知識庫，在自然語言處理、農業信息系統等方面開始應用。
（3）演算法研究
演算法和計算復雜性是計算機科學的核心。國內有一批學者為尋求NP困難問題（計算時間隨問題規模按指數函數增長的一類難解問題）的有效演算法（包括近似演算法）付出了艱苦努力。高性能演算法973項目在集成電路設計、電力調度、交通、證券和信息查詢等多個領域，提出一批既有世界先進水平又有較高實用價值的高性能演算法，其研究成果正在一些重點工程領域推廣應用。
中國科學院計算技術研究所先後投入約400人年的科研力量，歷時六年，在數字視頻廣播關鍵技術上取得了全面的突破性進展。該研究組提出的"快速魯棒的靜態Sprite生成演算法"被國際MPEG-4標准採納，2002年7月該研究組提出的"結合率失真優化理論的碼率控制演算法又被國際JVT（Joint Video Team）標准接受；在中國手語識別方面，該研究組首次研究了大詞彙表(達1000以上的漢語詞彙)的手語識別問題，正確識別率達92%-95%。在手語合成方面，利用虛擬人合成技術合成了3163個基本中國手語詞彙的手勢，在全世界首次實現正常人與聾啞人的實時交流系統。
中國科學院軟體研究所開發成功並行數學軟體庫、廣義本徵值問題並行解法包PQR等，這些軟體產品已在美國、歐洲、日本等20家大學和科研機構應用。他們還開發了大型油藏數值模擬並行解法器及並行軟體PRIS，在國產高性能計算機上研製了百萬結點精細油藏模擬等分布式並行數值軟體，具有重大經濟效益
（4）量子計算與量子通信研究
量子信息技術可實現經典信息技術無法做到的新信息功能，是當代信息科學的前沿。中國科技大學在解決量子信息技術的若干關鍵性問題上取得重要進展。該校科研人員首創概率量子克隆原理，即以某概率精確地克隆線性無關的量子態集，推導出最大克隆概率，為有效提取量子信息提供新途徑，並採用線性光學方法在實驗上研製成功量子普適克隆機。他們還首創量子避錯編碼，其原理已被美國學者在實驗上證實，為克服量子信息技術實際應用的主要障礙――消相干問題開辟了新的方法；提出新的量子信息處理器，有希望成為實用量子處理器。清華大學的學者提出了基於量子邏輯的自動機理論，證明了自動機的一些基本性質依賴於所基於的邏輯的分配律，從而揭示了基於量子邏輯的自動機理論與經典自動機理論之間的一些本質區別。
（5）信息安全理論研究
我國科技工作者完全自主地研究實現了我國的信息密碼演算法與體系，密碼學研究已進入國際前列。信息安全國家重點實驗室等單位在信息安全、密碼學研究等方面已取得一系列重大成果。代數方法是研究現代密碼系統的重要方法之一，我國學者主要利用代數方法對密碼問題進行了深刻刻畫，這些成果對認證碼、序列密碼和公鑰的設計和分析提供了重要的理論。我國在網路入侵檢測、防病毒軟

9. 發現公司里的大數據開發掙得很多，想轉行，

轉行這個詞彙，一直是職場上此起彼伏的一個熱門話題，相信很多朋友都想過或已經經歷過轉行。工作可謂是我們生存乃至生活的主要收入來源，誰都希望擁有一份高薪又穩定的工作，以此來改善自己的生活和實現自己的大大小小的夢想!但又擔心轉行後的工作待遇達不到自己的預期，顧慮重重……

不少想進入大數據分析行業的零基礎學員經常會有這樣一些疑問：大數據分析零基礎應該怎麼學習?自己適合學習大數據分析嗎?人生，就是在不斷地做選擇，然後在這個選擇過程中成長，讓自己從一棵小樹苗變成參天大樹。就是我們每個對大數據充滿幻想終於下定決心行動的學員的選擇，我們給了自己4個月的時間，想要在大數據分析這個領域汲取養分，讓自己壯大成長。

【明確方向】

通過國家的戰略規劃，看到BAT的大牛們都在大數據行業布局，新聞媒體追捧這大數據分析行業的項目和熱點，我想如果我還沒有能力獨立判斷的時候，跟著國家政策和互聯網大佬們的步調走，這應該是錯不了的。

【付諸行動】

明確了方向之後，我就整裝待發，剛開始是在網路上購買了很多的視頻教程，也買了很多書籍，但是最大的問題就在於，我不知道怎麼入手，沒關系，有信心有耐心肯定能戰勝困難，我堅持了一個月，學習的節奏越來越亂，陸陸續續出現了很多的問題，沒人指導，請教了幾個業內的朋友，但對方工作繁忙，問了幾次之後就不好意思了，自學陷入了死循環。

意識到我學習效率的低下，以及無人指導的問題想想未來的康莊大道，咬咬牙告訴自己，一定好好好學，不然就浪費太多時間最後還會是一無所獲。最後找到組織(AAA教育)一起學習進步!

大數據分析零基礎學習路線，有信心能堅持學習的話，那就當下開始行動吧!

一、大數據技術基礎

1、linux操作基礎

linux系統簡介與安裝

linux常用命令–文件操作

linux常用命令–用戶管理與許可權

linux常用命令–系統管理

linux常用命令–免密登陸配置與網路管理

linux上常用軟體安裝

linux本地yum源配置及yum軟體安裝

linux防火牆配置

linux高級文本處理命令cut、sed、awk

linux定時任務crontab

2、shell編程

shell編程–基本語法

shell編程–流程式控制制

shell編程–函數

shell編程–綜合案例–自動化部署腳本

3、內存資料庫redis

redis和nosql簡介

redis客戶端連接

redis的string類型數據結構操作及應用-對象緩存

redis的list類型數據結構操作及應用案例-任務調度隊列

redis的hash及set數據結構操作及應用案例-購物車

redis的sortedset數據結構操作及應用案例-排行榜

4、布式協調服務zookeeper

zookeeper簡介及應用場景

zookeeper集群安裝部署

zookeeper的數據節點與命令行操作

zookeeper的java客戶端基本操作及事件監聽

zookeeper核心機制及數據節點

zookeeper應用案例–分布式共享資源鎖

zookeeper應用案例–伺服器上下線動態感知

zookeeper的數據一致性原理及leader選舉機制

5、java高級特性增強

Java多線程基本知識

Java同步關鍵詞詳解

java並發包線程池及在開源軟體中的應用

Java並發包消息隊里及在開源軟體中的應用

Java JMS技術

Java動態代理反射

6、輕量級RPC框架開發

RPC原理學習

Nio原理學習

Netty常用API學習

輕量級RPC框架需求分析及原理分析

輕量級RPC框架開發

二、離線計算系統

1、hadoop快速入門

hadoop背景介紹

分布式系統概述

離線數據分析流程介紹

集群搭建

集群使用初步

2、HDFS增強

HDFS的概念和特性

HDFS的shell(命令行客戶端)操作

HDFS的工作機制

NAMENODE的工作機制

java的api操作

案例1：開發shell採集腳本

3、MAPREDUCE詳解

自定義hadoop的RPC框架

Maprece編程規范及示例編寫

Maprece程序運行模式及debug方法

maprece程序運行模式的內在機理

maprece運算框架的主體工作流程

自定義對象的序列化方法

MapRece編程案例

4、MAPREDUCE增強

Maprece排序

自定義partitioner

Maprece的combiner

maprece工作機制詳解

5、MAPREDUCE實戰

maptask並行度機制-文件切片

maptask並行度設置

倒排索引

共同好友

6、federation介紹和hive使用

Hadoop的HA機制

HA集群的安裝部署

集群運維測試之Datanode動態上下線

集群運維測試之Namenode狀態切換管理

集群運維測試之數據塊的balance

HA下HDFS-API變化

hive簡介

hive架構

hive安裝部署

hvie初使用

7、hive增強和flume介紹

HQL-DDL基本語法

HQL-DML基本語法

HIVE的join

HIVE 參數配置

HIVE 自定義函數和Transform

HIVE 執行HQL的實例分析

HIVE最佳實踐注意點

HIVE優化策略

HIVE實戰案例

Flume介紹

Flume的安裝部署

案例：採集目錄到HDFS

案例：採集文件到HDFS

三、流式計算

1、Storm從入門到精通

Storm是什麼

Storm架構分析

Storm架構分析

Storm編程模型、Tuple源碼、並發度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

Storm集群部署實戰

Storm+Kafka+Redis業務指標計算

Storm源碼下載編譯

Strom集群啟動及源碼分析

Storm任務提交及源碼分析

Storm數據發送流程分析

Storm通信機制分析

Storm消息容錯機制及源碼分析

Storm多stream項目分析

編寫自己的流式任務執行框架

2、Storm上下游及架構集成

消息隊列是什麼

Kakfa核心組件

Kafka集群部署實戰及常用命令

Kafka配置文件梳理

Kakfa JavaApi學習

Kafka文件存儲機制分析

Redis基礎及單機環境部署

Redis數據結構及典型案例

Flume快速入門

Flume+Kafka+Storm+Redis整合

四、內存計算體系Spark

1、scala編程

scala編程介紹

scala相關軟體安裝

scala基礎語法

scala方法和函數

scala函數式編程特點

scala數組和集合

scala編程練習(單機版WordCount)

scala面向對象

scala模式匹配

actor編程介紹

option和偏函數

實戰：actor的並發WordCount

柯里化

隱式轉換

2、AKKA與RPC

Akka並發編程框架

實戰：RPC編程實戰

3、Spark快速入門

spark介紹

spark環境搭建

RDD簡介

RDD的轉換和動作

實戰：RDD綜合練習

RDD高級運算元

自定義Partitioner

實戰：網站訪問次數

廣播變數

實戰：根據IP計算歸屬地

自定義排序

利用JDBC RDD實現數據導入導出

WorldCount執行流程詳解

4、RDD詳解

RDD依賴關系

RDD緩存機制

RDD的Checkpoint檢查點機制

Spark任務執行過程分析

RDD的Stage劃分

5、Spark-Sql應用

Spark-SQL

Spark結合Hive

DataFrame

實戰：Spark-SQL和DataFrame案例

6、SparkStreaming應用實戰

Spark-Streaming簡介

Spark-Streaming編程

實戰：StageFulWordCount

Flume結合Spark Streaming

Kafka結合Spark Streaming

窗口函數

ELK技術棧介紹

ElasticSearch安裝和使用

Storm架構分析

Storm編程模型、Tuple源碼、並發度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

7、Spark核心源碼解析

Spark源碼編譯

Spark遠程debug

Spark任務提交行流程源碼分析

Spark通信流程源碼分析

SparkContext創建過程源碼分析

DriverActor和ClientActor通信過程源碼分析

Worker啟動Executor過程源碼分析

Executor向DriverActor注冊過程源碼分析

Executor向Driver注冊過程源碼分析

DAGScheler和TaskScheler源碼分析

Shuffle過程源碼分析

Task執行過程源碼分析

五、機器學習演算法

1、python及numpy庫

機器學習簡介

機器學習與python

python語言–快速入門

python語言–數據類型詳解

python語言–流程式控制制語句

python語言–函數使用

python語言–模塊和包

phthon語言–面向對象

python機器學習演算法庫–numpy

機器學習必備數學知識–概率論

2、常用演算法實現

knn分類演算法–演算法原理

knn分類演算法–代碼實現

knn分類演算法–手寫字識別案例

lineage回歸分類演算法–演算法原理

lineage回歸分類演算法–演算法實現及demo

樸素貝葉斯分類演算法–演算法原理

樸素貝葉斯分類演算法–演算法實現

樸素貝葉斯分類演算法–垃圾郵件識別應用案例

kmeans聚類演算法–演算法原理

kmeans聚類演算法–演算法實現

kmeans聚類演算法–地理位置聚類應用

決策樹分類演算法–演算法原理

決策樹分類演算法–演算法實現

時下的大數據分析時代與人工智慧熱潮，相信有許多對大數據分析師非常感興趣、躍躍欲試想著轉行的朋友，但面向整個社會，最不缺的其實就是人才，對於是否轉行大數據分析行列，對於能否勇敢一次跳出自己的舒適圈，不少人還是躊躇滿志啊!畢竟好多決定，一旦做出了就很難再回頭了。不過如果你已經轉行到大數據分析領域，就不要後悔，做到如何脫穎而出才是關鍵。因此本文給出一些建議，針對想要轉行大數據分析行列且是零基礎轉行的小夥伴們，希望對你們有所裨益，也希望你們將來學有所成，不後悔，更不灰心!

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