10个用到大数据应用的职业岗位
10个用到大数据应用的职业岗位
重要数据科学技能列表取决于你正在考虑成为的数据科学家类型。虽然一些技能看起来在不同专业人士间通用（尤其是沟通，处理结构化数据，数学，项目管理，数据挖掘和可视化工具，数据管理，以及产品设计和开发），但是其他数据科学技能对特定领域也有独特之处。开发工作者的重要技能包含编程技能；研究工作者则包含数学相关的技能，当然商业经理的重要技能包含商业相关的节能。
数据科学的实践需要三个一般领域的技能：商业洞察、计算机技术/编程和统计学/数学。与询问对象有关，具体的重要技能集合总是在变化。Dave Holts描述了得到数据科学家工作所需要的技能，Ferris Jumah通过检查带有“数据科学家”称号的LinkedIn个人资料识别10项技能，BurtchWorks提供了他们的在数据科学领域中获得成功至关重要的技能列表，RJMetrics也使用LinkedIn数据找出了20个重要的数据科学技能。这些列表、重要技能反映了数据专业人员在他们社交媒体资料上列出的频率，或者只是简单地代表了作者认为最好的技能集合。
数据科学技能和熟练程度
在正在进行的数据科学家研究中，我们要求数据专业人员指出他们在25项不同数据科学技能上的熟练程度。上表中列出了这25项技能，反映了通常与数据科学家相关的技能集合。事实上，这些技能是前述研究中所包含的。
我用“中等”熟练水平作为数据专业人员拥有该技能的标准。“中等”说明一个数据专业人员能够按照要求完成任务，并且通常不需要他人的帮助。
重要数据科学技能
我以拥有该技能的数据专业人员百分比对这25项技能排序。
该列表在上图显示。图中前十项技能（从左到右）是所有数据专业人员中最常见的。数据科学十大技能是：
统计 – 沟通（87%）
技术 – 处理结构化数据（75%）
数学建模 – 数学（71%）
商业 – 项目管理（71%）
统计 – 数据挖掘和可视化工具（71%）
统计 – 科学/科学方法（65%）
统计 – 数据管理（65%）
商业 – 产品设计和开发（59%）
统计 – 统计学和统计建模（59%）
商业 – 商业开发（53%）
许多重要的数据科学技能属于统计领域：所有的五项统计相关技能出现在前10名中，包括沟通、数据挖掘和可视化工具、科学/科学方法、以及统计学和统计建模。另外，商业洞察力相关的三项技能出现在前10，包括项目管理、产品设计以及开发。没有编程技能出现在前10中。
因职业角色而异的十大数据科学技能
下面，我们按不同的职业角色看看他们的十大技能。这种描述也出现在上一部分的图2中（后面的表呈现了细节）。对于每个职业角色，我指出了该角色的数据专业人士拥有每项技能的频率。可以看到在图2中，一些重要数据科学技能在不同角色中是通用的。这包括沟通、管理结构化数据、数学、项目管理、数据挖掘和可视化工具、数据管理、以及产品设计和开发。然而，除了这些相似之处还有相当大的差异，让我们看看每个职业角色。
商业经理：那些认为自己是商业经理（尤其是领导者、商务人士和企业家）的数据专业人士中的十大数据科学技能：
统计 – 沟通（91%）
商业 – 项目管理（86%）
商业 – 商业开发（77%）
技术 – 处理结构化数据（74%）
商业 – 预算（71%）
商业 – 产品设计和开发（70%）
数学建模 – 数学（65%）
统计 – 数据管理（64%）
统计- -数据挖掘和可视化工具（64%）
商业 – 管理和兼容性（61%）
只与商业经理相关的重要技能毫无疑问的是商业领域的。这些技能包括商业开发、预算、以及管理和兼容性。
开发工作者：那些认为自己是开发工作者（尤其是开发者和工程师）的数据专业人士中的十大数据科学技能：
技术 – 管理结构化数据（91%）
统计 – 沟通（85%）
统计 – 数据挖掘和可视化工具（76%）
商业 – 产品设计（75%）
数学建模 – 数学（75%）
统计 – 数据管理（75%）
商业 – 项目管理（74%）
编程 – 数据库管理（73%）
编程 – 后端编程（70%）
编程 – 系统管理（65%）
只与开发者相关的技能是技术和编程的那些。这些重要的技能包括后端编程、系统管理以及数据库管理。虽然这些数据数据专业人员具备这些技能，但是他们中只有少数人拥有那些在大数据世界中很重要的，更加技术化、更加依赖编程的技能。例如，少于一半人掌握云管理（42%），大数据和分布式数据（48%）和NLP以及文本挖掘（42%）。这些结果都与RJ Metrics的数据科学研究一致。我怀疑这些百分比会随着更多数据科学项目的毕业生开始就业而上升。
创意工作者：那些认为自己是创意工作者（尤其是万事通、艺术家和黑客）的数据专业人士中的十大数据科学技能：
统计 – 沟通（87%）
技术 – 处理结构化数据（79%）
商业 – 项目管理（77%）
统计 – 数据挖掘和可视化工具（77%）
数学建模 – 数学（75%）
商业 – 产品设计和开发（68%）
统计 – 科学/科学方法（68%）
统计 – 数据管理（67%）
统计 – 统计学和统计建模（63%）
商业 – 商业开发（58%）
创意工作者并没有只对他们重要的技能。事实上，他们的重要数据科学技能列表与那些研究者紧密匹配，十项中有八项一致。
研究工作者：那些认为自己是研究工作者（尤其是研究员、科学家和统计学家）的数据专业人士中的十大数据科学技能：
统计 – 沟通（90%）
统计 – 数据挖掘和可视化工具（81%）
数学建模 – 数学（80%）
统计 – 科学/科学方法（78%）
统计 – 统计学和统计建模（75%）
技术 – 处理结构化数据（73%）
统计 – 数据管理（69%）
商业 – 项目管理（68%）
技术 – 机器学习（58%）
数学 – 最优化（56%）
研究工作者的重要数据科学技能主要在统计领域。另外，只在研究工作者上体现的重要数据科学技能是高度定量性质，包括机器学习和最优化。
总结和结论
按职业角色的重要数据科学技能
重要数据科学技能列表取决于你正在考虑成为的数据科学家类型。虽然一些技能看起来在不同专业人士间通用（尤其是沟通，处理结构化数据，数学，项目管理，数据挖掘和可视化工具，数据管理，以及产品设计和开发），但是其他数据科学技能对特定领域也有独特之处。开发工作者的重要技能包含编程技能；研究工作者则包含数学相关的技能，当然商业经理的重要技能包含商业相关的节能。
这些结果对数据专业人员感兴趣的领域和他们的招聘者及组织都有影响。数据专业人员可以使用结果来了解不同类型工作需要具备的技能种类。如果你有较强的统计能力，你可能会寻找一个有较强研究成分的工作。了解你的技能并找那些对应的工作。
招聘人员需要了解不同类型的数据科学角色，以更好的招募与空缺职位的角色需求最匹配的专业人员。避免关注应聘者的职位，而是确定他们的技能符合要求。组织可以确保数据科学团队包含不同类型的数据科学家，让每个人解决最合适的问题，以此来优化他们的数据科学团队。
黑客是IT的那个行业？
黑客不是行业名称。黑客源自英文hacker，泛指擅长IT技术的电脑高手，通常是指对计算机科学、编程和设计方面具高度理解的人，精通各类计算机技术。
“黑客”也可以指：
在信息安全里，“黑客”指研究智取计算机安全系统的人员。利用公共通讯网路，如互联网和电话系统，在未经许可的情况下，载入对方系统的被称为黑帽黑客（英文：black hat，另称cracker）；调试和分析计算机安全系统的白帽黑客（英语：white hat）。“黑客”一词最早用来称呼研究盗用电话系统的人士。
在业余计算机方面，“黑客”指研究修改计算机产品的业余爱好者。1970年代，很多的这些群落聚焦在硬件研究，1980和1990年代，很多的群落聚焦在软件更改（如编写游戏模组、攻克软件版权限制）。
黑客是学电脑什么专业出来的?
首先你要明白什么是黑客
用个黑客软件盗取别人什么密码的不叫黑客，那个叫小混混
黑客要掌握很多东西，我就是学计算机的，学过很多编程语言，各种计算机相关知识，，但我也不是一个黑客
黑客的目的就是侵入，不是说学什么专业出来就是黑客，有的人学完了叫打字员，有的学完了叫高级程序开发员，那种学的很好的又觉得怀才不遇的都去当黑客了
计算机最基本的就是编程，不管是软件编程还是硬件编程，编程也又很多中，有的觉得自己VB很好的，出门都没人要，觉得自己汇编很好的又不敢要，怎么说呢，要对最基本的编程‘汇编程序’要熟知，现在破解网游的都是汇编NB的，C语言也是很重要的，凌驾于数据结构之下，无人能敌。
黑客的网络技术也要求很好，你要报考计算机专业都能学到，什么网络，编程，还有硬件的，数字逻辑，电子电路，计算机组成原理，微型计算机的端口技术，在上大学都要精通了，出来不是个黑客也很难
机器学习属于大数据吗
属于的大数据分析的 一种，还包括：建模、算法、可视化、语义处理、等等
如果想做一个黑客！那上大学需要读什么专业啊？
要学密码学,哪些哪个工具就来冒充黑客的脚本小子做了无味.
现在密码已经成为单独的学科，从传统意义上来说，密码学是研究如何把信息转换成一种隐蔽的方式并阻止其他人得到它。
密码学是一门跨学科科目，从很多领域衍生而来：它可以被看做是信息理论，却使用了大量的数学领域的工具，众所周知的如数论和有限数学。
原始的信息，也就是需要被密码保护的信息，被称为明文。加密是把原始信息转换成不可读形式，也就是密码的过程。解密是加密的逆过程，从加密过的信息中得到原始信息。cipher是加密和解密时使用的算法。
最早的隐写术只需纸笔，现在称为经典密码学。其两大类别为置换加密法，将字母的顺序重新排列；替换加密法，将一组字母换成其他字母或符号。经典加密法的资讯易受统计的攻破，资料越多，破解就更容易，使用分析频率就是好办法。经典密码学现在仍未消失，经常出现在智力游戏之中。在二十世纪早期，包括转轮机在内的一些机械设备被发明出来用于加密，其中最著名的是用于第二次世界大战的密码机Enigma。这些机器产生的密码相当大地增加了密码分析的难度。比如针对Enigma各种各样的攻击，在付出了相当大的努力后才得以成功。
黑客在大学主要学的什么专业？
需要计算机专业，而且要学好数学、线性代数、离散、物理、各种。。如果你单纯想看别人电脑的话，大概学一年就可以做到。大二我们有专门这个专周，就是入侵别人电脑看东西。但是，。看到的都是老师故意让我们看到的东西。