为什么学习大数据和Hadoop很重要?

当今网络世界中最重要的方面之一肯定是大数据,因为它不仅影响我们使用网络的方式,而且还改变了软件测试以及测试软件产品的能力,更不用说方式了我们在网络世界中共享东西。 这是一件非常苛刻的事情,可以在所有地方带来惊人的价值,这是最重要的。 您需要学习大数据和Hadoop,主要是因为与支持大数据的任何其他平台相比,这显示出更高的增长率。 其背后的主要原因是,Hadoop在廉价的硬件的帮助下提供了存储和处理海量数据的能力。 由于技术时代变得越来越重要和机敏,因此确保您非常快速地处理各种数据确实是必不可少的,并且它确实可以带来惊人的结果。 这里的一个好主意是,一旦您学习了大数据和Hadoop,您将能够非常快速地访问所有这些结果,并且我可能还会添加一个令人惊讶的结果。 它提供的整体基础架构使Hadoop可以非常轻松地专注于处理大数据量,并且结果非常准确且真正专业。 管理大数据也确实很有趣并且非常容易,这无疑有助于整体体验并将其带入一个新的水平。 使用大数据和Hadoop可以完成多少工作,这是令人惊讶的,因此您应该完全确保尽快学习大数据和Hadoop,因为这项技能确实可以腾飞并为您带来丰厚的收入。 让我们面对现实吧,由于需要处理越来越多的数据,因此有比以往更多的工作需要您以最佳方式处理数据。 确保您学习大数据,并且Hadoop确实可以为您提供一种惊人的方式来获得出色的结果,最终这可以带来更高的价值和更好的结果。 您可以是系统管理员,DBA,ETL数据架构师,甚至是BI分析师和数据分析师,但是所有这些工作都需要您学习大数据和Hadoop,因此必须确保您已完成整个过程。 当然,学习此技能可能并不容易,但是正如我们之前所说,这些工作现在的需求量非常大,您可以期望未来的需求会进一步增长,这全都取决于您的准备工作以及解决整个情况的方式,但最终结果将是值得的。 当前的大数据浪潮是​​我们之前见过的最大浪潮,随之而来的是惊人的机遇,您需要立即采取行动。 随着现在管理大数据的工具将成为主流,并且从长远来看,它将提供一些非凡而令人兴奋的机会,整个大数据洪流肯定会在未来持续。 如果您真的想投资于自己的技能和职业,那么您需要学习大数据和Hadoop。 这很复杂,确实如此,但现实是,有了它,您可以真正提高自己的技能和职业,将他们提升到一个新的水平,并为自己的未来投资。 由于我们的社会充满了技术工作,并且这些工作将在未来增长,因此从长远来看,获得这样的工作可以真正获得回报,因为它可以带来出色的结果和非常好的好处。…

改善记忆力的7个简单步骤

有时,我们的记忆无法像我们期望的那样发挥作用。 我们不做任何事情,忘记考试题的答案,没有在购物清单中列出所有内容(或者忘记在清单中添加内容)。 我们将其归因于人为错误,踢自己,并继续我们的一天。 但是,我们在学习和记忆方面的成功(例如参加马拉松比赛或身体能够完成的其他任何事情)主要取决于我们的准备水平和努力程度。 换句话说,您可以锻炼自己的记忆力,使其更加坚强,就像进行比赛一样,有些技巧可以使您变得更好。 因此,为了记住考试主题,让我们讨论一些增强记忆的技术。 首先,了解内存的工作原理很重要。 您的记忆主要由三个不同的部分组成:长期记忆,短期记忆和感觉寄存器。 感官寄存器通过接收感官信息(视线,声音等)开始建立内存的过程。 感官寄存器不能长时间保存信息,从而使其非常“有损”。但是,这是一项重要功能,因为我们既不需要记住也没有能力记住我们一天所经历的一切。 因此,感官记录往往会使您收到的大部分您不注意的信息都变成垃圾,这就是为什么您在做白日梦时不记得开车回家的每个细节的原因吃晚饭时-您的眼睛看到了整个东西,显然您已根据该信息采取了必要的行动,但使用它之后,您的感官记录确定它没有用。 对于感觉寄存器认为重要的任何信息,它都存在于短期记忆 ( 有时称为工作记忆 )中。 此内存的功能类似于计算机中的RAM。 它拥有信息,以便可以对其进行操作和使用。 没有它,您将无法做诸如写有关内存的研究论文之类的事情,因为您无法跟踪自己所做的事情足以完成。…

我年龄太大了,无法学习吗? -我的中年危机,参加了3个月的编码训练营

那周一早上的感觉,来自电影《 OfficeSpace》 我曾在多家公司从事相同或不同的工作多年,最近几次看过编码工作,但我的技能已经过时了,尽管我曾经是编码员,但多年以前许多人从未听说过的一种语言COBOL。 关于我的背景 当我离开大学时,我有了理想的工作,成为了计算机程序员,但这些年来,他们开始涉足设计,测试甚至是非常简短的管理。 事实是,我20多年没有从事商业编码,而我已经不再具有相关技能。 我第一次尝试在数字时代变得重要 我曾经尝试过几门在线课程并完成了这些课程,但最终没有找到工作,我只是没有合适的“其他”技能,而且我也不知道从哪里开始,我只能对初学者进行培训。级别的证书来证明这一点。 那么,现在的催化剂是什么? 好吧,我已经很多时候不在家工作了,我的体重和健康受到了影响,而且我不知道我的伴侣在漫长的一天里旅行和旅行太多时是如何忍受的,所以我结束了把工作带回家。 一段时间后,我确实确实开始感觉好些,甚至减轻了体重,然后我又开始考虑自己的处境。 我是怎么做到的? 我开始四处寻找可以参加的课程,因为我觉得自己可以在当时可以尝试的地方亲自学习得更好,并且可以向某人询问有关主题和行业的知识,以及如果我喜欢的话如何将其发展为工作它。 我需要人与人之间的联系,而不是像那些可怕的耕种那样的自助服务。 终于有东西出现了 最终,尽管Google揭示了一些可能性,但是我发现了一个本地的曼彻斯特训练营,称为Northcoders,成为一名网络开发人员,他们甚至说这可能会带来潜在的工作,而且他们有“雇用合作伙伴”……很有趣,但是我还需要更多。 因此,我成为了他们网站的定期访问者,阅读了我所能读到的所有内容,博客,视频,学生和研究生的故事,但我不确定。 那我的问题是什么…

二十五至二十六岁:一年回顾。

我将永远记得我第一次见到Lauren Currie时 ,以及我对这位女士友好,才华横溢,鼓舞人心的鞭炮的敬畏之情,以及我们共同努力的目标,即说服[一些颇有石质感的]警务人员他们的使用者开始这样做。进入数字空间,他们应该使用社交媒体和其他平台与公民互动。 快进了几年,尽管我已经有一段时间没见过Lauren了,但我对她所做的工作怀着极大的兴趣,并很喜欢阅读她最近的博客文章:“曼彻斯特到伦敦:一年回顾”。 像劳伦一样,我今年30岁。 在“ 30件事之前30件事”的清单中(我管理了22项:我仍然需要克服对蜘蛛的恐惧,并让父亲和我的纹身相匹配),这感觉就像是一年的反思 ,改变,真正的成长,发展自我和发展他人。 我不希望今年的经历成为遥远的回忆。 我知道我从每个人身上都学到了一些东西。 认识了一些新人,这些人教给我一些关于自己(和我自己)的知识; 并旅行到了我从未梦想过的新地方。 因此,受Lauren的启发,这是我2015年10月至2016年10月的年度回顾。 2015年10月 我与欧洲各地的合作伙伴一起交付了两个数百万欧元的项目,分别是OpenDataMonitor和DaPaaS。 自2008年以来,我就一直在开发开放数据专业知识的基础上开展这两个项目。我了解到有关链接数据,复杂数据体系结构和基础结构,ETL系统,测量和监视数据,元数据质量,收集和统一开放数据的更多信息。 自2013年以来,管理这些项目的其他亮点包括:在整个欧洲建立开放的数据社区,这些社区在当地得到维持,受到保加利亚当地媒体的采访,第一次访问挪威,经历了漫长的夏日以及黑暗的冬季早晨和下班后的工作单板滑雪,与当地大学进行聚会,以及[当然]与雅典娜,慕尼黑市,IFG.CC,Ontotext,Red.es,Saltlux,Swirrl,SINTEF,Sirma Mobile,南安普敦大学,SYNYO的同事开会并合作。…

不再称其为技能差距。 这是一个技能滞后

我非常尊重并喜欢斯蒂芬·科维(Stephen Covey),但他在一定程度上延续了一个神话,这个神话已成为我鞋中的卵石,并导致许多双脚扭了好多年。 研究表明,在当今的全球经济中,目前正在教授的学生与雇主正在寻求的技能之间存在着巨大的“技能差距” 。 我们的孩子们必须比现在更好地做好准备,以应对不断变化的世界的未来挑战。” –斯蒂芬·科维 出于很多原因,很容易在不加思索的情况下落后于这一点。 毕竟,技能在变化,课程在落后。 但是,现实并非如此明确,我们已经将狭义的问题(大学课程已过时)转变为全球劳动力市场危机。 事实并非如此。 所有这些问题的核心是经济问题,是自由市场问题。 首先,我们一直在问错问题,其次,没有广泛的技能差距,其次,我们感觉到的痛苦表明是好事,不是坏事。 技能差距研究实际报告了什么 我们如何获得这种技能差距的想法? 它取决于如何询问调查和研究中的问题。 只需看看Udemy发布的有关技能差距的年度报告即可。 2017年的报告说:“将近80%的美国人同意存在技能差距。”这意味着调查问题很可能是“您认为存在技能差距吗?”,且有李克特量表的回答(强烈同意>强烈不同意)。 该数据点是一种观点,一种感觉,而不是特定的,可测量的数据,以表明存在技能差距:缺少哪些技能,如何衡量这些技能等等。…

定义:一个合格的怪物

“任何傻瓜都知道。 重点是要了解”; 艾尔伯特爱因斯坦。 正如他们所说,所有改进都在很大程度上取决于元认知。 这是我们生活中那些反思性的时刻之一,我们在那里停止思考我们所做的事情,哪里出错了以及可以做些什么来使它变得更好。 从我的个人经验中,我正在思考自己的学术历程,并确定了实际学习与学习的阶段。 确切地说,我正在考虑我在学校学习物理的尝试。 我很高兴学习物理,可以与该学科相关,但是直到后来才意识到自己的成绩不及格,以至于我意识到必须重新审视概念才能更好地理解它们。 着眼于焦点并努力解开谜团,我试图确定理解方面出了什么问题,后来需要我重新审视概念以确保更好地理解。 经过深思熟虑,我在理解该主题的方法上可能存在一些缺陷。 后来我出去与许多同事和朋友讨论同样的问题,以观察这种疾病的共鸣。 我意识到,要充实定义和公式以学习物理上的很多概念时,压力很大。 我意识到,由于两个重要因素,定义赢得了声誉。 首先,它们是判断孩子的依据,并且与分配的分数有关。 我认为这种局限性来自两个主要原因: 同类教科书和我们的科学共同体形象,以这种充满术语的单字语法进行了交流。 其次是科学的先天品质被限制在相同的表达方式上。 虽然,第二个是解放科学并使之与众不同的东西,因为它使我们遍及全球,并帮助我们进行交流,但在交流方面更重要。…