1. 数据分析师班选择哪里
CDA数据分析师致力于为社会各界数据分析爱好者提供优质、科学、系统的数据分析教育。 截止2017年底，搭建大数据实验室与共建专业；已出版13本CDA数据分析师系列丛书，市场发行量数万册；已进行100多期数据分析及大数据系统培训课程，培养学员超过40000多名；已举办七届全国数据分析师认证考试，持证人数千人；已开展了四届中国数据分析师行业峰会，每届参会人数逾3千人；中国数据分析师俱乐部（CDA CLUB）每月举办各类型沙龙会议等活动共100多期。报名前最好可以提前去看看。
2. OKEX的公司的注册地址在哪里
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，价格那里好像说只要600元/月的，在广州东圃那里，广州能找到这样的价钱公司注册地址确实挺吸引的！
3. 区块链的基本特征是什么
答：区块链的基本特征
一、去中心化。
区块链技术不依赖额外的第三方管理机构或硬件设施，没有中心管制，除了自成一体的区块链本身，通过分布式核算和存储，各个节点实现了信息自我验证、传递和管理。
二、开放性。
区块链技术基础是开源的，除了交易各方的私有信息被加密外，区块链的数据对所有人开放，任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用，因此整个系统信息高度透明 。
三、独立性。
基于协商一致的规范和协议(类似比特币采用的哈希算法等各种数学算法)，整个区块链系统不依赖其他第三方，所有节点能够在系统内自动安全地验证、交换数据，不需要任何人为的干预 。
四、安全性。
只要不能掌控全部数据节点的51%，就无法肆意操控修改网络数据，这使区块链本身变得相对安全，避免了主观人为的数据变更 。
五、匿名性。
除非有法律规范要求，单从技术上来讲，各区块节点的身份信息不需要公开或验证，信息传递可以匿名进行 。
4. 什么是大数据时代。什么又叫做云商。
大数据,或称巨量数据、海量数据;是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合,是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的集成共享,交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。
有研究机构如此定义“大数据”:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从某种程度上说,大数据是数据分析的前沿技术。简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。
进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据时代来临[1]据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
云商：
云商也叫智慧云商。信息 + 应用+ 基础设施无处不在 = 平台应用跨地域、跨终端、跨系统、跨平台。采用集成设计(软件+硬件+应用服务)
智慧云商是基于云策略的通用架构，采用云计算服务中间件集成技术和超强的资源整合能力，立足于成熟商业模型的服务交付，跨传统、公共云计算、云服务产品而衍生。
智慧云商可轻松实现平台的构筑与管理及运营与服务。现在平台应用组件涵盖了管理云平台、服务云平台、营销云平台等应用服务，还有配套的云端智慧库，并依托强大的后端广告联盟及第三方市场，为用户端提供了丰富的平台推广及运营收益途径。
5. 数据库工程师的技术能力
数据库工程师以技术为基础，通过技术保障数据库提供更高质量的服务。数据库工程师工作的职责及在业务中的位置决定了数据库工程师需要具备更加广博的知识和深入的技术能力。在数据库环境的管理与维护中，技术任务可归结成许多不同的分类。下面列出了一名数据库工程师应掌握的一些技能：
1）理解数据备份/恢复与灾难恢复
恢复已损坏的数据库是每一个数据库工程师应掌握的最重要的技能。数据库工程师需要完全理解数据库所有可能的备份与恢复方法，以及不同备份方法与不同恢复策略的对应关系。此外，数据库工程师还需要与业务部门合作，一起确认业务需求，明确用户能够容忍的数据丢失底线。此外，业务用户还需要确定在系统故障情况下，他们的业务能够维持多长时间。理解这些需求可以帮助数据库工程师开发出一个满足业务用户要求的备份/恢复方法。一个优秀的数据库工程师要定期测试备份与恢复流程，保证他们有能力恢复业务数据，满足企业所规定的业务数据丢失与恢复要求。
2）工具集的使用
所谓工具集，指的是一组用于执行不同数据库工程师任务的脚本。这个工具集应该包含不同的小代码片段，它们可以快速诊断问题或执行一个特定的任务。这些工具脚本应该按数据库工程师的活动类型归类，如备份、索引维护、性能优化、容量管理等。由于总是会执行新任务、发现新问题或找到其他人开发的好用脚本，因此一个优秀的数据库工程师会不断地给这个工具集增加新脚本。此外，他还应该了解网上哪里能够找到一些免费的工具和脚本。一个好的数据库工程师知道什么时候可以利用其他人编写的脚本，从而节省自己的时间和改进自己的工具集。
3）知道如何快速寻找答案
数据库每天会面临各种各样故障的挑战，从硬件到网络，从性能压力到程序bug，数据库工程师都要从容应对，一一排除。即使是数据库大牛，也不可能是无所不知的，因此每个数据库工程师一方面需要不断修炼自己，积累操作系统、网络、硬件、存储系统、分布式计算等理论基础，另一方面还要有快速寻找新问题解决方法的能力。如果一个数据库实例不能按预期方式运转，那么快速寻找新问题的解决方法也是一个重要能力。一个好的数据库工程师知道如何快速地在网上查找一个未知问题的解决方法。此外，他们也可能已经知道了一些非常不错的网站，也知道业界专家会提供一些好建议，同时知道什么时候应该忽略一些不好的建议。你可能想象不到，确实有一些建议不值得参考。
4）如何监控和优化数据库性能
对于任何数据库产品，性能都尤其重要，它会直接影响产品的响应速度和用户体验。对于一个数据库工程师来说，性能优化一般需要占用50%的工作时间，因此数据库工程师需要知道如何监控和优化数据性能。
以SQL Server举例，性能是一个关键的问题，因此数据库工程师需要知道如何修复故障和监控性能问题。有许多第三方性能监控工具可以帮助数据库工程师优化性能。如果数据库工程师只使用第三方工具，而不会使用SQL Server自带的原生工具来监控性能，那么相信很快就会出现问题。虽然使用第三方工具来监控性能也很不错，但是数据库工程师一定要理解SQL自带的一些原生工具，如SQL Server Profiler、Database Engine Tuning Advisor、Dynamic Management Views、系统/扩展的存储过程、Extended Events等。许多第三方工具实际上在使用这些底层的原生工具。因此，理解这些自带的原生工具将有利于增强数据库工程师使用第三方工具的经验。
5）研究新版本
在技术领域中，没有什么是一成不变的。每隔两三年，主流数据库厂商都会发布一个大版本的更新。数据库工程师应该紧跟新版本所作的修改，它们可能有许多变化方法，最好的方法是迟早介入这个过程。测试版开放后马上下载和安装，尽快掌握第一手使用经验。一名好的数据库工程师总是走在学习排头兵，总是会第一时间安装和测试新版本。这样他们就可以尽早理解新特性，然后提出一些合理的新建议，帮助组织更好地利用新版本数据库。
6）理解代码最佳实践方法
数据库工程师应该了解如何编写高效的代码。有许多糟糕的编码实践方法会导致拙劣的性能。一名好的数据库工程师要能够理解和识别这些糟糕的编码实践方法，知道如何修改这些烂代码，让它们变成高效代码。此外，他们还要记录下写代码的最佳实践方法，并且将这些实践方法分享给其他人。
7）持续不断地学习
数据库及其组件涉及面非常广。数据库工程师很难理解一个技术的方方面面。数据库工程师需要持续学习如何管理数据库。这个学习过程有很多方法。其中之一就是参加正式培训。但是，并非人人都有这样充裕的事件和金钱，也并非人人都能够放下手头工作专门出去参加正式的培训。但是，还有许多其他方法可以获得培训，而且大多数还是免费的。一名好的数据库工程师一定要订阅一些定期发布数据库新技巧和新文章的社区网站。此外，他还应该加入一些用户组织，可以在周末参加一些当地的免费沙龙活动。
8）数据库安全性
安全性是一个热门话题。数据库工程师应该完全掌握如何实现数据库的安全访问。他们应该理解操作系统身份验证和数据库身份验证的区别，以及它们各自的使用场合。他们应该理解如何使用数据库角色来管理不同类型用户的安全配置。他们应该理解连接数据库的端口与协议。此外，他们还应该理解如何加密整个数据库，或者加密一个数据库中一个表的某一个字段，同时理解关于加密数据的各种问题。
9）数据库设计
决定数据库性能的一个关键问题是数据库设计。数据库工程师需要理解关于数据库设计的各个方面。他们要能够理解设计好坏的区别。他们需要理解为什么使用正确的外键约束、主键、检查约束和使用数据类型能够保持数据库的数据完整性和实现高效的数据查询与更新。
10）索引设计
数据库索引是提高应用程序检索和更新数据速度的重要环节。数据库工程师需要知道索引的工作原理。他们应该知道聚簇索引和非聚簇索引的区别，知道这些索引的物理存储方式。数据库工程师应该知道如何在执行计划中使用这些索引。他们应该理解如何找到索引的使用统计、理解索引碎片及如何发现丢失的索引。他们应该知道如何维护索引，以及索引统计信息对于查询引擎的重要作用。
11）容量监控与规划
数据库往往要使用大量的资源，包括CPU、内存、I/O及磁盘空间。数据库工程师应该理解如何监控数据库所需要的不同主机资源的用量。他们应该能够理解这些资源在不同时间的使用情况，以及利用历史使用数据来规划未来的容量需求。在监控过程中，数据库工程师应该能够预见到容量规划会在将来什么时候出现问题，然后采取必要的措施保持数据库不会因为容量限制而出现中断。
12）数据库许可证
不同的产品有许多不同的许可证授权方式。而且，同一款产品本身又有许多不同的版本。数据库工程师应该理解所负责的数据库版本的不同授权模式。他们应该能够提供指导如何通过合理购买授权来减少数据库总拥有成本，以及如何合理利用授权方法来降低未来版本的升级成本。
13）尽可能实现自动化
数据库工程师每天都需要执行许多的日常任务。其中一些任务需要每天执行，而另一些则每周、每月或每年执行。一名好的数据库工程师需要理解如何高效地安排自己的时间。其中一种方法是建立工作流程，这些日常任务的自动执行。通过实现日常任务的自动化执行，数据库工程师就可以用更多的时间去关注于数据库环境管理中遇到的严重问题。
你具备的特质越多，作为数据库工程师的你就越优秀。成为一名成功数据库工程师的关键是不断地学习与提高，努力去掌握更多关于如何管理和维护数据库环境的知识。
6. 请问区块链技术主要具备哪些特点
以下几点就是金窝窝集团总结的区块链应具备的几个特点：
1-去中心化：由于区块链是靠各个节点共同实现系统的维护和保证信息传递的真实性，基于分布式存储数据，而没有某个中心进行集中管理，因此某一个节点受到攻击和篡改不会影响整个网络的健康运作;
2-去信任化：任意两个节点之间建立连接不需要信任彼此的身份，双方之间进行数据交换无需互相信任的基础。由于网络中的所有节点都可以扮演“监督者”的身份，因此不用担心欺诈的问题;
3-可扩展：区块链是一种底层开源技术，在此基础上可以实现各类扩展和去中心化、去信任化的应用;
4-匿名化：数据交换的双方可以是匿名的，网络中的节点无需知道彼此的身份和个人信息即可进行数据交换
5-安全可靠：由于任意节点之间的活动均受到全网的监督，并且数据库采用分布式存储，对于黑客来说，第一无法伪装和进行欺诈活动，第二无法仅靠攻克某个节点而控制网络。
7. 区块链的特性
1、去中心化
所谓去中心化，是指由于区块链使用分布式核算和存储，不存在中心化的硬件或管理机构，任意节点的权利和义务都是均等的，系统中的数据块由整个系统中具有维护功能的节点来共同维护。
2、开放性
所谓开放性，是指区块链系统是开放的，除了对交易各方的私有信息进行加密，区块链数据对所有人公开，任何人都能通过公开的接口，对区块链数据进行查询，并能开发相关应用，整个系统的信息高度透明。
3、自治性
区块链的自治性特征建立在规范和协议的基础上。区块链采用基于协商一致的规范和协议（如公开透明的算法），使系统中的所有节点都能在去信任的环境中自由安全地交换数据，让对“人”的信任改成对机器的信任，任何人为的干预都无法发挥作用。
4、信息不可篡改
所谓信息不可篡改，即一旦信息经过验证并添加到区块链，就会被永久地存储起来，除非同时控制系统中超过51%的节点，否则单个节点上对数据库的修改是无效的。
正因为此，区块链数据的稳定性和可靠性都非常高，区块链技术从根本上改变了中心化的信用创建方式，通过数学原理而非中心化信用机构来低成本地建立信用，出生证、房产证、婚姻证等都可以在区块链上进行公证，拥有全球性的中心节点，变成全球都信任的东西。
5、匿名性
所谓匿名性，是指节点之间的交换遵循固定算法，其数据交互是无须信任的，交易对手不用通过公开身份的方式让对方对自己产生信任，有利于信用的累计。
链信是拥有千万级会员用户的区块链落地应用，拥有自己的夸克区块链作为公链，qkibill开源钱包，独立的区块浏览器，是一个完全自主由用户掌握自己数据的区块链平台，夸克链信创新区块链加生活服务平台，致力于打造更好的区块链服务，链信区块链具备以上的几个特点，是真的区块链项目。
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可参考下文9个关键字写写大数据行业2015年年终总结2015年，大数据市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工智能、物联网的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop供应商Hortonworks与数据分析公司NewRelic甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。我们邀请数梦工场的专家妹子和你来聊聊2015年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。战略：国家政策今年中国政府对于大数据发展不断发文并推进，这标志着大数据已被国家政府纳入创新战略层面，成为国家战略计划的核心任务之一：2015年9月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，大力促进中国数据技术的发展，数据将被作为战略性资源加以重视;2015年10月26日，在国家“十三五”规划中具体提到实施国家大数据战略。挑战：BI(商业智能)2015年对于商业智能(BI)分析市场来说，正由传统的商业智能分析快速进入到敏捷型商业智能时代。以QlikView、Tableau和SpotView为代表的敏捷商业智能产品正在挑战传统的IBMCognos、SAPBusinessObjects等以IT为中心的BI分析平台。敏捷商业智能产品也正在进一步细化功能以达到更敏捷、更方便、适用范围更广的目的。崛起：深度学习/机器学习人工智能如今已变得异常火热，作为机器学习中最接近AI(人工智能)的一个领域，深度学习在2015年不再高高在上，很多创新企业已经将其实用化：Facebook开源深度学习工具“Torch”、PayPal使用深度学习监测并对抗诈骗、亚马逊启动机器学习平台、苹果收购机器学习公司Perceptio……同时在国内，网络、阿里，科大讯飞也在迅速布局和发展深度学习领域的技术。共存：Spark/HadoopSpark近几年来越来越受人关注，2015年6月15日，IBM宣布投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与Spark相关的项目。与Hadoop相比，Spark具有速度方面的优势，但是它本身没有一个分布式存储系统，因此越来越多的企业选择Hadoop做大数据平台，而Spark是运行于Hadoop顶层的内存处理方案。Hadoop最大的用户(包括eBay和雅虎)都在Hadoop集群中运行着Spark。Cloudera和Hortonworks将Spark列为他们Hadoop发行的一部分。Spark对于Hadoop来说不是挑战和取代相反，Hadoop是Spark成长发展的基础。火爆：DBaaS随着Oracle12cR2的推出，甲骨文以全新的多租户架构开启了DBaaS(数据库即服务Database-as-a-Service)新时代，新的数据库让企业可以在单一实体机器中部署多个数据库。在2015年，除了趋势火爆，12c多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。据分析机构Gartner预测，2012年至2016年公有数据库云的年复合增长率将高达86%，而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。与传统数据库相比，DBaaS能提供低成本、高敏捷性和高可扩展性等云计算特有的优点。