队列非常适合容错和缩放。 发布/订阅 订阅者彼此独立，每个订阅者都会拿到每一条消息，就像一个广播系统。 发布/订阅模式方便我们对系统进行解耦。 （2）流处理 有了一个健壮、可扩展的消息系统，如果能方便的对消息数据流进行处理就更好了。 不同类型的行为数据发送到不同的topic中，实时进行分析，来获取用户的参与度、页面访问路径等有价值的数据，以支持网站的运营策略。 比如你有大量的位置数据，需要实时处理，来跟踪车辆路径、距离等等。 可以把设备发送过来的位置数据放到 Kafka，然后使用 Stream API 来处理，例如对指定时间区间的某个用户的位置数据进行提取处理。 什么时候不要使用 Kafka?
那有没有一套标准判断自己是否错配？ 我们可以从以下六个方面来判断是否错配（不同人，要素的侧重点并不一样） 1、工作意义适配：能感受到工作被重视且有价值。 2、职位适配：能在工作中获得能力的提升。 1、你是否有过很多次不想去上班的念头？最后为了工资，没办法才爬起来去上班。 2、你是否觉得自己的工资与工作付出不相符，觉得公司给少了? 3、你的绩效是不是一直不理想？
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无创产前基因检测，又称无创胎儿染色体非整倍体检测等，用于检测胎儿是否患有三大染色体疾病，分别为：唐氏综合征（T21）、爱德华综合征（T18）、帕套综合征（T13）。 “无创”对应的是“有创”。 既然是医院要求必须做的，前文所提到的“望城妇幼的A医生建议产妇不需要再做唐筛，直接去做华大基因提供的‘无创基因检查’”，是否有违正常产检流程？ 最新数据统计显示，我国为出生缺陷的高发国，在每年约1600万的新生儿中，先天性致愚致残缺陷儿占每年出生人口总数的4%-6%，总数高达120万，占全世界每年500多万出生缺陷儿童的五分之一。 声明中，华大对事件进行了说明，其中，部分信息与《华大“癌变”》文章所说有所不同： 1、“湖南产妇”案例并不在“产前无创基因检测”的检测范围内； 2、产检时医生曾建议产妇做脐带血穿刺，但产妇自行放弃了确诊机会 在检出率方面，由于筛查技术存在假阴性的风险，检出率并非100%，华大也在相关知情同意书中明确告知了检测的适用范围和技术局限性。 ? ? 图片来源：新浪科技 由此来看，华大并未给产妇“绝对保证”。
有数据和统计证明约有四分之三的B2B买家宁愿自学也不愿意从销售代表那里了解产品。 在这个竞争激烈的商业世界中，SaaS企业应该慎重的考虑各种增长策略是否适合自己企业的业务模型，以达到良性的增长。 当你把所有这些统计数据以及用户和你的竞争对手以产品为主导的趋势，你可以清楚地看到，PLG 一天比一天变得越来越突出。 采用PLG策略三大原则 无论选择任何的增长策略，都应该优先基于你需要解决的用户核心问题，脱离这个基础，再好的增长策略也会失去方向。 如果不是，你应该慎重且仔细地考虑PLG这个策略是否适合你的企业战略。 我希望以上这三个问题能够帮助你避免掉入PLG炒作的行列中，从而进行判断企业采用 PLG 是否是你创业的正确策略。 另一方面，SMB/中端市场买家非常适合以产品为主导的增长，但可能不是每个公司都有吸引力的细分市场。 同样的问题，在不同的企业规模中，解决的价值也会不一。
在现在的IT行业来说，并不算高也不算低，跳出SAP行业来看，市场上的大数据分析师，人工智能工程师等职位都会高于SAP行业，拿华为的招聘来对比，就会很明显得出结论。 image.png 是否适合SAP行业 这个话题，我的理解是没有严格的什么界限，只要你觉得合适，那就是合适，没有人会对你说不合适。以下几点基本上涵盖了是否适合SAP行业。 是否感兴趣。 在面对枯燥的数据和古老的界面，依然可以做出一个令人满意甚至很漂亮的结果，那就是兴趣所在。 在面对客户的需求，庞大的系统配置，复杂的业务逻辑，依然可以依靠SAP技术和业务来完善一个项目的业务流程。 对工作认真负责是一方面，另一方面也说明你适合SAP行业。 35岁以上的人都去哪了。对于IT行业来说，一直流传着一句话：IT是吃青春饭的。 所以，面对现实生活，你是否觉得做SAP行业可以让你的生活更好，或者做SAP根本养不活家人。
程序员、项目、运营、设计等岗位都是非常适合转型产品经理的。那么怎么知道自己是否适合做产品经理的工作呢？ 方法很简单，就是提前去尝试做产品经理的工作。听别人说一万遍都不如自己做一遍。 三、学会看数据。 至少去了解最基础的财务和用户数据。要了解公司的收入、成本的结构。并细分到有哪些角色，以及各个角色的贡献。比如对用户做细分，什么样的客户是我们的最重要的收入来源。 如果研发人员没有看数据的权限，那就去请教产品经理，不仅仅是了解数据反馈出的结论，还有思考的过程。 可以向公司的管理者建议在部门里给研发部门普及一下财务知识，公司的固定成本、变动成本、毛利率、净利率。 除了财务和用户数据外，运营活动的数据也很重要。尤其是那些自己参与共创的活动，数据的反馈有没有达成需求的目的？如果没有，那又是为什么？这个时候，就需要做一次针对性的复盘。 四、试着主动去推动一个项目。
编程菜鸟新手 非常喜爱编程，以后想从事相关工作，但是零基础，不知道入门选择什么编程语言的朋友，其实是最适合选择Python编程语言的。 正则表达式指南 Scrapy Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
网友问：部门要找几个人做数据分析。现几个人原来是在不同的岗位上的,以前没有做过数据分析,怎么样才能看看出他们是不是适合做数据分析呢,在进行竞聘时使用什么样的题目会比较合适有效呢？ 大家有何妙招没？ 我觉得无论什么工作兴趣最重要，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你跟他讲那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的，他会觉得不耐烦，那么显然他不适合做数据分析；如果对数据较敏感，能够一眼发现异常值，数据分布情况 再则就是逻辑性，可以让他试试爱因斯坦的那道经典的逻辑题，看看能否解出来，需要多久；逻辑思维对数据分析尤其重要，不然会被各种指标的定义规则、与业务的联系纠结死，逻辑思维好的人写SQL等数据处理脚本也会更加高效 最后就是细心、耐心和交流能力，做数据分析有时会很纠结，细心和耐心是必需的，好的交流能力可以让数据分析师更好地阐述清楚各类问题。 这些都是比较基础的东西，也是短期难以培养起来的技能。 以下建议可供参考： 自学可以学习到编程技巧，但学不会数据思维和数据挖掘方法，如果是零基础或者刚入门建议通过参加培训系统学习一下相关知识。后续在实践中如果有发现有不足的地方可以通过自学进行补充。
网友问：部门要找几个人做数据分析。现几个人原来是在不同的岗位上的,以前没有做过数据分析,怎么样才能看看出他们是不是适合做数据分析呢,在进行竞聘时使用什么样的题目会比较合适有效呢？大家有何妙招没？ 《网站分析实战》作者joegh支招： 我觉得无论什么工作兴趣最重要，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你跟他讲那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的，他会觉得不耐烦，那么显然他不适合做数据分析；如果对数据较敏感 数据大牛曹政表示： 1、问问他喜欢什么，平时对什么事情有兴趣，然后挖掘这些事情中他关注什么数据，比如买彩票？炒股？看nba？ 其实里面都有很多数据，他在他喜欢的领域，如果能对数据如数家珍，对数据的解读能到位，（比如对某个nba球星的数据和所对应的表现状态做评论）至少说明他有很强的数据感。数据感是做数据分析的第一要务。 2、问问他对数据分析的理解和目标，看看他是怎么认识这份工作的。 3、常见数据分析误区有非常多经典范例，给出几个测试题（容易产生误判的数据案例）让他分析解读一下。
在今天的辩论当中，我们将一同听听两大阵营中各位专家的意见。 Network World 网站主编 John Dix 专门组织了此次辩论并邀请到多位专家。 很明显，目前市面上的很多新型数据库彼此之间存在较大差异——准确掌握它们各自特性与深层机制给用户来的便利与局限是获得项目部署成功的关键所在。NoSQL 的核心特性使其更适合于解决特定问题。 举例来说，图形数据库更适合处理那些将数据根据关系而非传统行或者文档形式加以组织的实例，而特定文本搜索系统则比较擅长处理以实时方式查询用户输入内容的情况。 观点二：NoSQL 更适合大数据应用程序——Couchbase 公司 CEO Bob Wiederhold 目前已经有越来越多的企业开始将 NoSQL 视为关系型数据库的一种可行性替代方案;特别是在大数据应用程序领域 除此之外，采用无模式化数据模型往往更适合当下各类不同数据的捕捉与处理工作。
例如，数据安全问题一直是一个常见的问题：如果设备遭到入侵，攻击者将能够访问企业在云中存储的所有内容。对某些账户或设备可能需要复杂的密码和限制。 然而，这些风险有些夸大了，如果企业使用一个值得信赖的主流服务提供商提供的云计算服务，并注意所有相关数据的安全，应该不会有什么问题。数据中心停电问题也应该比较少见，不过始终保持数据备份是很重要的。 一些提供商的服务可以提供运营效率，保持数据安全(并且是可访问的)，并减轻企业的行政和IT负担。因此企业值得花费时间和资源与这些提供商开展合作。 虽然面临一些人们所质疑的安全问题，但重要的是人们要明白，云计算可以在保护企业的业务及其数据方面发挥重要作用。 借助云计算技术，可以使企业能够根据需要摆脱对物理服务器和数据中心的依赖，用户可以轻松共享信息，并减少打印的纸张。
部门要找几个人做数据分析。现几个人原来是在不同的岗位上的,以前没有做过数据分析,怎么样才能看看出他们是不是适合做数据分析呢,在进行竞聘时使用什么样的题目会比较合适有效呢？ 大家有何妙招没？ 《网站分析实战》作者joegh支招： 我觉得无论什么工作兴趣最重要，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你跟他讲那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的，他会觉得不耐烦，那么显然他不适合做数据分析；如果对数据较敏感 数据大牛曹政表示： 1、问问他喜欢什么，平时对什么事情有兴趣，然后挖掘这些事情中他关注什么数据，比如买彩票？炒股？看nba？ 其实里面都有很多数据，他在他喜欢的领域，如果能对数据如数家珍，对数据的解读能到位，（比如对某个nba 球星的数据和所对应的表现状态做评论）至少说明他有很强的数据感。数据感是做数据分析的第一要务。 2、问问他对数据分析的理解和目标，看看他是怎么认识这份工作的。 3、常见数据分析误区有非常多经典范例，给出几个测试题（容易产生误判的数据案例）让他分析解读一下。
在今天的辩论当中，我们将一同听听两大阵营中各位专家的意见。 Network World网站主编John Dix专门组织了此次辩论并邀请到多位专家。 很明显，目前市面上的很多新型数据库彼此之间存在较大差异——准确掌握它们各自特性与深层机制给用户来的便利与局限是获得项目部署成功的关键所在。NoSQL的核心特性使其更适合于解决特定问题。 举例来说，图形数据库更适合处理那些将数据根据关系而非传统行或者文档形式加以组织的实例，而特定文本搜索系统则比较擅长处理以实时方式查询用户输入内容的情况。 观点二：NoSQL更适合大数据应用程序——Couchbase公司CEO Bob Wiederhold 目前已经有越来越多的企业开始将NoSQL视为关系型数据库的一种可行性替代方案;特别是在大数据应用程序领域 除此之外，采用无模式化数据模型往往更适合当下各类不同数据的捕捉与处理工作。
下面分别为大家介绍着十大IT技能所体现的工作岗位： 一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法，其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。” 对公司海量用户行为数据和用户意图，设计数据挖掘算法。 三、数据挖掘工程师 数据挖掘工程师，也可以叫做“数据挖掘专家”。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。 八、数据库开发和管理 数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要，相关的数据库管理、运维和开发技术，将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。 比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL，就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台，高可用、大吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点，并希望有足够多的优秀IT
618年中促进程过半，天猫、京东商城、苏宁易购促销方式各有不同，都希望借助新品爆品吸引流量，配合大促期间的满减打折，提高转化率。 ? ? ? ? ? ? 来源：中国大数据
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