大公司的一个好处，是各个领域都有牛人，可以为你提供经验分享交流。腾讯庞大的培训体系更是保证了：如果你想学点什么东西，你总可以学到。项目管理是很多人的痛点。我至今印象很深刻的一个场景，是一个同事工作中被催得跺脚时，他说：“催催催，催得老子暴跳如雷！”但能做好项目管理的人，在工作中很多时候都能做到游刃有余。这门课程来自于在工作中有七年项目管理经验的Cindy。课程原名《项目管理，让自己更从容》。人生在世，不就是图个从容嘛。这门课程在公司里的课后学员评分，是几乎满分。在我的同事芋头出卖色相后（感谢芋头），我从
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 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
自从大数据被列入国家发展战略规划以来，各地方政府都在积极挖掘政务大数据的价值，建设各类政务大数据平台，通过数据融合和大数据应用平台来提升政务工作的效能。对于地方招商相关部门来说，也需要将大数据和招商工作融合，用大数据精准招商平台来打破传统的招商思维，全面提升招商引资工作的效能。
构建数据工程师能力模型并实战八大企业级项目，需要综合考虑数据工程的多个方面，包括但不限于数据分析技术、数据管理、数据质量管理、以及如何将这些技术应用于实际的企业级项目中。以下是基于我搜索到的资料，对构建数据工程师能力模型和实战项目的建议：
在大数据和机器学习的时代，有一种职业脱颖而出——数据科学家。数据科学家在近年来备受追捧，也有越来越多的人想投身数据科学领域。
随着科技和信息化的不断发展，项目管理逐渐成为企业的重要组成部分。项目管理的成功与否，既与项目经理的管理水平有关，也与使用的项目管理软件有关。Project软件是微软公司出品的一款流行的项目管理软件，主要用于任务分配、资源管理、进度控制等方面。在当前的市场上，Project软件已经成为了广泛应用的项目管理工具。本文将探讨Project软件在项目管理中的应用场景和未来的发展前景。
通过调研，数据应用管理可总结为分散管理型、职能复用型、集中管理型三种模式，数据应用管理模式中重点关注组织管理、需求管理、建设管理、成果管理四大领域。 （1） 管理模式 分散管理型：各部门分散开展数据应用，无集中管理，例如某某国有集团，公司各业务部门均设有业务数据部门，开展本部门数据应用相关事务。 职能复用型：赋予现有部门数据应用管理职责，集中开展数据应用局部过程的管理事务，例如某工业公司，依托公司信息技能部负责开展公司所有数据应用项目建设。 集中管理型：成立独立于技能和业务部门的实体或虚拟管理组织，集中开展数据应用全过程管理事务，例如某国有银行，设立设置与技能部门平级的数据管理部统筹开展全行数据管理和应用。 （2） 管理内容 组织管理：指的是数据应用管理的组织形式，可总结为如下几类： 实体组织型：成立独立于技能和业务部门的数据应用实体管理组织，集中开展数据应用管理事务。 虚拟组织型：由技能、业务部门共同组成数据应用管理虚拟组织， 集中开展数据应用管理事务。 职能复用型：赋予现有部门数据应用管理职责，负责集中开展数据应用局部过程的管理事务。 需求管理：指的是数据应用的需求管理形式，可总结为如下几类： 基于项目型：通过抑制企业级数据管理权，集中开展大数据应用需求管理。 基于数据型： 通过抑制大数据应用分析项目，集中开展大数据应用需求管理。 建设管理：指的是数据应用建设的管理模式，可总结为如下几类： 系统建设项目管理方式：系统建设驱动，沿用常规信息化项目建设管理模式，对方案设计、研发、上线运行等环节进行管理。 大数据项目管理方式：数据分析驱动，根据大数据应用特点，重点对数据需求统筹、模型持续迭代等内容进行管理。 成果管理：指的是数据应用成果的管理模式，可总结为如下几类： 建设方法共享：指共享大数据应用建设方法，共享内容包括建设方案、分析模型、程序等过程文件及经提炼后的经验和知识等。 分析结果共享：指数据应用分析结果的共享。 3.2 各管理模式的优劣势对比 分散管理、职能复用、集中管理三种管理模式各有优缺点，适用于不同业务类型、不同规模的企业。 （1） 分散管理 企业级数据管控能力弱：企业很难全局掌握抑制数据应用行为； 数据应用成本高：虽然数据应用管理成本低，但由于反复建设及成果不能共享导致企业总体数据应用成本偏高； 数据应用创新能力强：对数据应用建设及使用的约束较少，有利于促进数据应用的创新。 （2） 职能复用 企业级数据管控能力一般：由于现有部门职能的单一性，无法在企业级对数据应用的全过程管控；数据应用成本高：无法从全过程统筹管理数据应用建设，仍会导致反复建设及成果不能共享的情况； 数据应用创新能力一般：对数据应用建设及使用进行局部规范和约束，一定程度上影响了数据应用的创新。 （3） 集中管理 企业级数据管控能力强：企业可对数据应用全局、全过程的掌握和抑制； 数据应用成本低：虽数据应用管理成本相对较高，但由于实现企业级需求统筹、成果共享，数据应用成本总体不高； 数据应用创新能力强：实现了需求统筹、成果共享，变成了企业级数据应用创新机制，促进了数据应用创新能力的提升。 人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，有兴趣的朋友，可以查阅多智时代
现在的项目是大数据相关项目，一路走来从最初的 C 开发到 Java 再到 大数据，不容易
最近，我在各大技术沙龙和论坛上，积极倡导的一个理念：“大数据驱动的技术管理”，我相信这是技术管理的未来，犹如我在《技术管理之巅》一书中阐述的那样：通过汇集“软件生命周期大数据”，包括员工的基本信息数据、BUG率、考勤数据等等，通过对这些数据的分析和挖掘，构建“员工画像”、“团队画像”，基于画像信息，在开发过程和项目管理中，进行预警和预测，从而提升团队成熟度，更精确的指导技术管理工作。
数据猿导读 金盛网聚与中新海针信息达成合作，重点发展舆情+大数据业务；开放式SaaS服务平台“法大大”获6000万元融资；数据安全服务商“赛姆科技”正式挂牌新三板……以下为您奉上更多大数据热点事件。
2022年4月26日，巩义市政务服务和大数据管理局发布2022年4至9月政府采购意向公告。 采购项目：巩义市智慧城市建设一期项目 采购需求：智慧文旅、智慧社区、视联网、物联网、电子签章、电子证照、数据服务、城市安全平台、大数据中心、数据资产管理平台、项目管理平台等项目设计、施工、监理。 项目预算：12,800.00 万元 预计采购时间：2022年7月
前段时间参加公司校招面试后，想把面试后的感想分享给大家，一直因为其他事情耽搁了，虽然现在很多大厂秋招都接近尾声，但最近还有不少同学留言问该如何准备面试，有没有书籍资料推荐。还是决定把数据产品经理校招求职建议总结分享给更多要找实习或者春招的同学。
大数据文摘翻译作品 翻译：吴涤，宋松波 如需转载，请后台留言申请授权 欢迎各种“小语种”的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，分别回复“翻译”和“志愿者”可了解更详细信息。 大数据，尽管每个人都在谈论，许多公司也已经着手发展，但现在还很难确切地知道它究竟有多大的功效。安永(Ernst & Young)对150家法国企业进行了一项调研，考察它们收集与使用客户数据的方式，期间遇到的困难，以及数据这项新资产对业绩增长与战略发展的影响。 即使现在大数据以其诸多优势有着大批拥护者，大数据革命并没有真正扩散到全球电
大数据文摘重磅课程汉化《牛津大学xDeepMind自然语言处理》，现已登录网易云课堂，拉至文末点击阅读原文即可加入学习 大家好，我是文摘菌最近，大数据文摘联合北邮模式识别实验室，重磅推出了《牛津大学xDeepMind自然语言处理》课程（牛津大学DeepNLP）汉化视频，每周更新中(oﾟ▽ﾟ)o 本周更新至：Lecture 2b 实践课概述 马上试看▼ 试看时长10分钟，观看完整视频请点击文末阅读原文按钮 牛津大学Deep NLP是一门关于自然语言处理（NLP）的高阶课程。课程由牛津大学和谷歌DeepMin
建筑业是我国强劲的经济引擎，对促进我国GDP和就业具有现实作用，然而建筑业也备受人们的诟病，例如农民工含泪讨薪、恶意骗薪、安全事故、工地污染、从业人员老龄化、企业管理混乱等问题百出。如何加强工程项目的安全管理、提升项目绿色施工、杜绝危险操作与劳资纠纷，从而实现建筑业可持续的良性发展，是行业单位及监管部门等应高度重视的问题。
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 作者|Vala 校对|Shawn 📷 “大数据”和“数据分析”的人本因素 机构和组织一直以来通过分析数据来帮助企业制定战略、经营决策，以及进行风险管理。但今天，情况在发生变化，数据的数量、速度、种类在改变，计算机技术也在改变，而这正是让数以万计的商业应用成为可能的技术平台。 然而，技术仅仅是方程的一部分。企业必须将“数据分析”嵌入到由人类参与的商业决策制定过程中，这才是“数据分析”体现其价值的时刻
在2015年，行业研究显示，88%的企业在使用某种云技术。尽管如此，仍然有很多种方法可以利用还没有被广大企业开发的云。下面就是其中10种方法。 1、应用开发和测试 通过将应用开发和测试活动外包到云中，一些大公司已经可以推迟甚至取消他们自己数据中心内昂贵的硬件升级。方法是在云上按需地、租赁的基础设施中进行应用开发和测试，然后在应用可以安装在生产环境中的时候导入这些应用。 2、用于灾难恢复的备份选择 大公司必须有资源在全球设置多个数据中心用于灾难恢复和故障转移。但是大多数中小企业却做不到这一点。即使你的数据中心
4月20日，京东大数据来到了北京大学光华管理学院，这次由京东大数据部平台运营管理负责人葛胜利老师给北大光华管理学院的师生们带来主题为“电子商务大数据平台技术架构与产品架构”的专题讲座，为大家讲述京东大数据平台如何在短短几年的时间里突破技术难关，实现产品创新，建设高效、安全、稳定的大数据平台，并以数据支撑京东的快速发展。 讲座中，葛胜利从京东大数据平台的“使命、架构、产品、运营”四大方面出发，全面的剖析了其中的奥秘。 在讲到平台使命时，胜利总提到，大数据平台在京东集团中的战略地位很重要，因为京东的公司运营是由
Jira是一款非常优秀的项目管理工具、它支持完善的敏捷测试流程、页面表单自定义、工作流程，丰富的图表数据统计插件，开放外部API（可以很方便和邮箱、钉钉、gitlab等系统集成）。
不知不觉之间，小编发现 Apache下许多与Hadoop相关的开源项目竟然都要退休了！ 包括像Sentry、Tajo和Falcon在内的13个与大数据相关的Apache项目，相继在11天之内宣布退出。 不得不说一句，看起来Hadoop和大数据的美好时代就要正式结束了。 Apache Hadoop曾经是大数据的招牌产品，虽然大家都知道其现在已经过了鼎盛时期。但自4月1日以来，Apache软件基金会（ASF）已经宣布至少19个开源项目退出，其中13个与大数据相关，10个是Hadoop生态系统的一部分。还是让人感
如今，越来越多的企业在充分利用云计算技术，不过它们可能仍错失一些重大机会。以下是在这一年需要考虑的几点。 2015年行业研究显示，88%的企业在使用某种类型的云技术。尽管如此，还是有一些方法可以利用云
首先，我想让大家思考一个问题：如果你不懂大数据架构，你是否能保障大数据输出数据质量？
上一篇文章主要讲了数据产品经理的能力维度，想要做数据产品经理或提升个人技能时，只要针对各个维度项有的放矢的刻意训练提升就可以了。经常有同学会问，用什么方法训练和提升呢，可以帮忙推荐一些数据产品经理的相关书籍吗。
对于软件工程师或数据科学家来说，下列错误是很容易犯（随意顺序）：列表如下： 在团队没有尽自己的能力出力。 把自己看成以为天才。 使用一些上司看不懂的专业术语。 当一名完美主义者：完美总是和不好的投资回报率所关联，而在商业的战场上：80%的价值产生于20%的时间，然而80%的时间只能产生剩余20%的价值。（这条法则也被称作收益递减法则）， 没有花足够的时间在记录你的数据分析，数据表格怎样以及相关的代码（一般记录这样的一个过程会占用你25%的时间，而且这是在匆匆忙忙之下完成的，而没有完整的完
MaxCompute（原ODPS）是阿里云自主研发的分布式大数据处理平台，为用户提供了开放的编程接口和 SDK，允许用户在其强大灵活的存储和计算能力之上开发自己的数据应用和系统，创造更大的价值。
中国新四大发明是什么？2017年5月，来自“一带一路”沿线的20国青年评选出了中国的“新四大发明”：共享单车、移动支付、高铁、和网购……近年来，以高端装备制造业、高技术产业等为代表的新业态、新产业快速成长，已成为中国经济发展的新标签。 在最近的政府十九大报告，针对目前经济发展指出以下几点意见： 1、加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。 2、支持传统产业优化升级
以下4个比较高端的证书，例如PMP，很多地方有这个证就能混个比较不错的工作呢。但是不是终身的。
📷 敏捷总动员是携程的敏捷之旅，致力于为广大敏捷爱好者提供高效、有趣的敏捷开发学习途径，在上海技术圈子内推广敏捷开发思想和实践，帮助企业更好地实施敏捷。 此次敏捷总动员将带您亲历敏捷三生三世的美好，领略极致畅爽的敏捷之旅，让您在工作中游刃有余自由切换。 想结交满满正能量，有激情的朋友吗？快快加入“敏捷总动员”吧，跟我们一起变得爱学习而有思想，变得懂生活而有目标，变得要行动而有结果，成为一个快乐、高效、平衡的人。 活动信息 ---- 【时间】6月9日（周六）13:00-17:30 【
其实所谓“要素”不一定是项目执行过程中的关键点，这其中也包含了执行人的要素，毕竟所有项目的实施都是以人为发起点，然后以事件作为驱动，所以项目中最难把控的就是人的风险。
最近在产品经理的社区看到好几个提问，“数据产品经理的职责是什么，需要哪些技能”，“招聘网站看到数据产品的薪资待遇普遍较高，该如何转型?”，也看到不少回复，例如：“根据业务抽象用户画像，建设标签体系“，
1、计算机、通信等相关专业，本科及以上学历，3年以上大型互联网产品或分布式系统开发设计经验；
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-地厚云图 ---- 近日，重庆万科第六届工程师节在万科•四季花城项目举行。作为受邀展示单位，地厚云图AI项目管理平台一经展示就得到了150余位与会工程师的高度关注与认可。 地厚云图AI项目管理平台助力万科•四季花城项目全面进入工程项目数字化时代，通过应用平台的全过程数字化实时归档、劳务实名制、智慧工地3.0、全过程标准化/数据结构化、生态在线互联大数据、在线数据共享交互等六大技术体系，真正实现了五个智能在线：沟通在线、协同在线、组织在线、业务在线、生
信息科技的发展，已将商业社会带入全新的数字经济时代。随着云计算、大数据技术的发展，5G、AI 在各个应用场景的逐步普及，给各行各业都带来了巨大冲击，云技术把互联网变成一个无处不在的信息化平台。在这个疫情之下的特殊时期，许多建筑企业都面临着降本增效的巨大压力，企业只有利用好数字化、智能化技术，才能降低成本、优化管理，提高效率和效益，重构管理体系。今天总结一下选择好用的工程项目管理软件，方便企业或团队在选择的时候，可以做一个参考。
2022年3月31日，新享科技发布UniPro敏捷型项目管理解决方案UniPro-Scrum。
经常有朋友通过知乎私信、微博私信、电子邮件、QQ和微信问我，如何进入大数据行业？该学哪些知识？大数据行业如何创业，到底先从哪里做起？我想，这些问题，并没有一个准确的答案，关键在于，你到底想不想干？想不想在大数据时代闯一把。
从统计到数据分析，从数据挖掘到大数据，数据科学逐渐成为了一门新兴的学科，数据分析师也逐渐成为了一门抢手的职业。如何成为数据分析师？如何入行数据分析？教育是一个难题！在这个行业中，是否有高质量的证书？拿到证书后能找到多少薪资的工作？今天，我们来分析分析作为这个行业中的老牌，CDA数据分析师的等级标准。
近年来，互联网企业服务市场发展迅猛，相关领域的融资事件频繁， 涌现诸多to B互联网产品（即面向企业用户而非面向个人用户的互联网产品）。 （1）你认为出现上述现象的原因是什么？ （2）请列举至少3款B端互联网产品，从产品定位、目标用户需求、竞争优势等方面分析这些产品。 （3）你认为to C互联网产品（例如微信、网易云音乐）与to B互联网产品的差异和共性是什么？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 如何挑选Java大数据培训机构?对于有java的基础的人来说，可以视情况直接跳过java阶段的学习，那么学习时间就可以少一个多月时间，当然前提是基础
数据猿导读 为帮助相关政府部门和社会各界更好地发展大数据产业，国家信息中心联合南海大数据应用研究院发布了2017《中国大数据发展报告》。该报告是业界首部完全基于大数据方法对大数据发展现状进行研究的报告
转载自公众号「腾讯开源」从技术小白成长为有着 Apache member、Apache spark PMC、Apache Livy PPMC 等头衔的国际顶级开源大牛，邵赛赛用了十年。在回答是什么让这位鹅厂技术大牛十年如一日贡献开源时候，他的回答是「爱和坚持」。刚接触 Apache 开源社区时，邵赛赛时常看着邮件列表陷入了迷茫，这种上世纪 90 年代流行的互联网沟通方式，在 20 年后已经让新生代的程序员们有些看不懂了。如何订阅、回复还有邮件要发给谁，都是他感到疑惑的问题。更加令他疑惑的还有各种英文缩写，虽
从技术小白成长为有着Apache member、Apache spark PMC、Apache Livy PPMC等头衔的国际顶级开源大牛，邵赛赛用了十年。 在回答是什么让这位鹅厂技术大牛十年如一日贡献开源时候，他的回答是“爱和坚持”。 刚接触Apache开源社区时，邵赛赛时常看着邮件列表陷入了迷茫，这种上世纪90年代流行的互联网沟通方式，在20年后已经让新生代的程序员们有些看不懂了。如何订阅、回复还有邮件要发给谁，都是他感到疑惑的问题。 更加令他疑惑的还有各种英文缩写，虽然认识每个英文字母，但组合在一起却
当前中国特色社会主义进入新时代，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。我国稳定解决了十几亿人的温饱问题，总体上实现小康，不久将全面建成小康社会，人民美好生活需要日益广泛，不仅对物质文化生活提出了更高要求，而且在民主、法治、公平、正义、安全、环境等方面的要求日益增长。
【数据猿导读】张涵诚认为，扶贫离不开大数据技术和分析平台的帮助与支持。因地制宜，可持续，透明化，个性化、精准有依据和互联网的助力，可以让更多贫苦户脱贫，实现产业扶贫。
原文地址：https://github.com/aalansehaiyang/technology-talk
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 作者|卞峥 校对|Shawn 何为供应链金融？ 百度释义： 银行围绕核心企业，管理上下游中小企业的资金流和物流，并
大数据文摘原创作品 作者：秦时明月，Shawn 如需转载，务必留意申请授权 欢迎各种“小语种”的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，分别回复“翻译”和“志愿者”可了解更详细信息。 今天，大数据文摘【金融与商业专栏】成立！ 此栏目将视角集中在金融及商业决策分析相关的大数据分析文摘，内容涵盖金融，信贷，风控，投资，理财，商业等领域。鼓励独家首发与观点原创，行业前沿理论分享，国外优秀文章翻译以及行业领袖采访演讲编译，力争刊出更多金融和商业领域相关精品文章。欢迎各位同行及对数据分析感兴趣的朋友加入，共同分享交流。
以下是本人参加5.25日ACMUG沙龙（北京站）活动上的分享，增加了对部分内容的解读。希望对广大DBA，在职业规划、选择上能起到一些参考意义。
导语 daoyu 在互联网行业，程序员一直是很受关注的人群。特别对准备步入社会的大学生们来说，从事哪方面的职业是一个很重要的问题，而程序员就是一个比较热门的选择。本文根据2017年中国程序员调查的数据，给同学们好好介绍一下程序员的编程语言、薪酬范围等信息，让大家对程序员有个准确的认知，也方便以后的选择。 来源：36大数据 通过对北京、广东、浙江、上海等全国28个省的优秀开发者的调查信息，本文对程序员的年龄组成、性别比例、擅长的计算机语言、工作时间以及薪资等进行了统计和分析。 （一）程序员地理分布 📷 从调查
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