本篇是“金融科技”方面的第二篇，主要内容来自于51CTO的FintechCTO私塾上期的课程以及个人的一点发散。 IT治理，听上去很土，但金融科技依托于信息技术，必须要承袭几十年来行业中已经成形的治理方法和体系。在金融、电信、税务的传统软件集成三驾马车里，金融行业信息化走在前列。 电信系统本身属于通讯技术，主要是信息的载体和通道，并不进行计算加工。金融的一种定义是资金融通，自从货币成了一般等价物，在银行系统里多数财富只是一串数字记录。 对于IT治理，感受最直观的就是“萨班斯法案”，我在亚信和当当都经历过内部审计。作为美国对上市公司的合规性要求，会有内外部审计人员对系统数据和工作流程进行梳理和抽查。 IT治理水平在某种程度上体现了公司的管理能力，这是一种系统化能力，不是某种高精尖技术点，请个首席科学家就能搞定。
本文转自：IT经理网（www.ctocio.com/） 作者：Ofer Mendelevitch 数据科学家被《财富》杂志誉为21世纪最性感的职业，但遗憾的是大多数企业里都没有真正的数据科学家人才。 那么，对于不同职业经历和专业背景的IT人士来说，如何才能尽快转型，加入数据科学家的钻石王老五的行列呢？ 数据科学正是关于开发“数据产品”的一门科学，主要是基于数据和算法的软件系统。 对于Java程序员来说，第一步需要了解机器学习的各种算法：现在有哪些算法，都能解决哪些问题以及如何实现。 另外一个需要关注的领域是数据清理（data cleanup），很多算法在建模前都会为数据分配基本结构。但不幸的是，现实中数据大多很“脏”，清理这些数据是数据科学中一项很繁重的工作。 Hadoop通常是建模前大规模数据清理和预处理的工具选择。 总结 通向数据科学殿堂之路不可能一帆风顺，你必须学习很多新规则、编程语言，更重要的是还要积累实战经验。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
数据科学家被《财富》杂志誉为21世纪最性感的职业，但遗憾的是大多数企业里都没有真正的数据科学家人才。根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。 此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。 那么，对于不同职业经历和专业背景的IT人士来说，如何才能尽快转型，加入数据科学家的钻石王老五的行列呢？ 数据科学正是关于开发“数据产品”的一门科学，主要是基于数据和算法的软件系统。 对于Java程序员来说，第一步需要了解机器学习的各种算法：现在有哪些算法，都能解决哪些问题以及如何实现。 另外一个需要关注的领域是数据清理（data cleanup），很多算法在建模前都会为数据分配基本结构。但不幸的是，现实中数据大多很“脏”，清理这些数据是数据科学中一项很繁重的工作。 Hadoop通常是建模前大规模数据清理和预处理的工具选择。 总结 通向数据科学殿堂之路不可能一帆风顺，你必须学习很多新规则、编程语言，更重要的是还要积累实战经验。
在操作码中我们能看到一些我们平时看不到的关于java的秘密。 Java虚拟机的指令由一个字节长度的的数字以及跟随其后的零至多个代表此操作所需的参数构成。即：Java指令 = 操作码 + 操作数。 Java虚拟机本身是采用面向操作数栈而不是寄存器的架构，所以大多数的指令都不包含操作数，只有一个操作码。通过阅读操作码我们能直观的看到一些方法的执行过程。 数据类型相关 iload指令用于从局部变量表中加载int型的数据到操作数栈中； fload指令则是从局部变量表中加载float类型的数据到操作数栈中； i代表int类型，l代表long类型，s代表short 注意了，这里的 aload_0 就是加载this关键字，也就是其实动态代码块是直接编译在构造函数之中的，而且 this关键字的产生是对象产生的第一步；也就是说我们创建的对象从操作码的角度来讲，首先就是先加载一个 技术创作101训练营
我以一个金融科技数据科学工作者的角度观看，是指利用各种科技服务金融业务和数据以创造商业价值的系统化过程。 我把它作进一步的细分： 1 各种科技，我常用的人工智能技术、数据科学技术、统计学习技术、数据分析和挖掘技术、数据可视化技术、数据库技术、数据平台技术等。 关于金融科技是什么，你怎么看，欢迎扫描文末二维码，添加我的微信，大家一起交流。 02 为什么要金融科技？ 我们为什么需要金融科技呢？ 我想，金融科技可以为金融的创新、效率、风险、本质，带来积极的作用。 03 金融科技的数据科学工作介绍 我是在金融科技从事数据科学工作，主要内容包括： 1 业务和数据的理解 2 数据清洗和准备工作 3 数据的探索性分析和报告 4 风控模型设计和应用 5 营销模型设计和应用 6 模型的部署、管理、优化和迭代 7 高效建模环境的搭建和维护 8 全流程数据科学工作的模块化编程 9 数据、规则、模型、策略设计、分析和调优 等等 04 金融科技数据科学人才的三点思考 如何成为一名金融科技数据科学人才
，但是如果采用低代码平台开发，这些都迎刃而解，那么在进行中的企业数字化转型中，低代码开发起到哪些作用呢？ 1.png 一、双模IT模式下，低代码开发服务“敏态IT” 面对数字化时代挑战，大型企业都将目光投向了自己的 IT（或“科技”）部门，造成IT部门在过去数年时间开始大面积转型。 二、科技驱动业务模式下，低代码持续探索创新客户服务 从最近两年的企业数字化转型经历出发，跳出传统业务和 IT 划分的局限，很多企业组织开始采用科技思维。 随着数字化社会的深入，越来越多的数字化渠道已经是不争的事实。企业需要持续探索通过不同渠道为客户提供创新服务，这样才有可能避免被科技颠覆。 因为对于企业来讲，无论是处于双模IT阶段还是科技驱动阶段，低代码开发平台作为敏捷思想的最佳实践工具，优势非常明显，特别是当前，疫情还没完全消失，众多企业经济下行的趋势下，企业 IT 预算受限，而用户要求又提高
如今，我们所认为的金融更多地是基于新技术，特别是数字技术衍生出来的新形态。以往，我们所认为的科技就是以互联网、新技术为代表的传统形态。如今，我们所认为的科技，更多地是基于数字技术为形态的。 如果没有金融与科技的深度融合，它们必然无法发挥出全部的能量。 我认为，金融与科技的新形态是数字化，而金融与科技的融合点，同样是数字化。数字化，才是金融与科技能够发挥它们的「基础设施」的角色的关键所在。 因此，在探索金融与科技新进化的道路上，我们需要以数字化为主导方向来探索与实践。 在科技数字化的道路上，我们需要的是用数字化的元素来取代传统互联网的内在元素，我们需要的是用数字化的方式和手段来取代传统科技的方式和手段，我们需要的是用数字化的形态来取代传统科技的形态。 同样地，一旦金融与科技深度融合，它们必然会以一种全新的形态，更好地回归实体经济。而这种全新的形态，或许，正是我们经常提到的数字科技。
我看未必 根据百科资料显示，陆金所涵盖的业务包括了基金、网贷、信托、私募、AI 理财、保险、银行等全金融业务线，如此之全的业务线，加上2013年至今交易量井喷，至今没有一家公司可以支撑如此之大的访问量和数据量 Oracle全过程：18个月将90%数据库业务换到MySQL》，即可看详细的技术细节。 陆金所背后的平安，对科技的重视程度无人不晓，那么平安集团下面的其他公司去Oracle的情况呢？ 平安旗下的科技公司：陆金所，汽车之家，平安好医生，金融壹账通，平安医保科技，平安智慧城市，智慧贸易，智慧医疗等等。这些公司的体量从财报上看，去O也会有相当的成本优势。 这么多公司的后台架构如果都要与陆金所接口，平安集团对接的数据平台即将要大换血。 我不危言耸听，我相信从事Oracle的朋友，即使从事其他数据库平台也一样可以做的更好。
中国混合云第一股——这是青云QingCloud（青云科技）的新身份。3月16日，青云科技（股票代码688316）正式登陆科创板，发行流通股。 青云科技董事长兼CEO黄允松表示，“云之基石，自由计算”是青云科技的Slogan，希望人类社会在完全数字化时，青云科技能成为整个数字化社会的基石平台。 青云科技董事长兼CEO黄允松 IT技术创新的信仰 “我觉得做数字化基石平台是最性感的”。这并不是黄允松第一次公开表达这样的观点。 作为一个从高中二年级开始写代码，在IBM实验室一待就是10年的“超级码农”，黄允松对于IT技术有着极致的信仰。 金融、能源、交通这些IT科技投入占比最高的行业，正是青云科技的赛道所在。 以银行为例，在青云员工人数还不到30人时，就拿下了深圳某总行的云计算项目。
当然，“自助服务”和“影子IT”的定义和界限取决于你的企业文化。 ? 数据科学需要与IT进行更加深入的合作 一些主流的企业应用（例如CRM）正在采用更多的AI和自动化技术。 Fractal Analytics的技术服务客户合伙人乔治•马修（George Mathew）表示，“构建AI主导的解决方案需要数据科学家和工程师之间的紧密合作。 IT和数据科学需要共享工具和策略 马修认为，IT和数据科学之间的合作关系要求所有团队都能采用彼此的技术和方法，“即使不必熟知过于专业的内容，也至少要了解相关的基础知识”。 马修称：“他们需要具备这些知识来对代码进行重构和模块化，以便代码在企业IT系统上运行。” 相反，数据科学家们则需要学习如何通过数据库连接器或API来取数据，如何在结构化存储中存储和处理数据，以及如何编写模块化代码以供之后使用。
基于对126个国家/地区3587名ISACA成员的调查，该报告从工作满意度、培训到基于性别和年龄的看法等领域，审查了科技领域工作人员的工作经验和看法。 该调查还探讨了男女在技术方面的不同经历和看法。 例如，大多数女性（56％）认为缺乏女性榜样是导致女性在科技领域代表性不足的主要原因，而较小比例的男性（34％）则认为是这种情况。 了解全球IT专业人员的工作状态很重要。它不仅仅是关于计算机——还涉及数字转换、机器学习和许多其他事情。本报告有助于我们了解资讯科技人士的需求和经验。 TNW：您如何看待报告的一些主要内容？ 我们看到很多年轻的IT专业人士，但他们大多更专注于开发应用程序或创建软件，他们不知道如何管理IT部门。大多数时候专业人士技术优秀，但并不了解企业的所有需求和缺口。 TNW：这份报告会改变科技人员的工作环境吗？ Reynaga: 减少性别差异，也许不是马上，却是很多公司正在做且需要做的事情。
那么，对于不同职业经历和专业背景的IT人士来说，如何才能尽快转型，加入数据科学家的钻石王老五的行列呢？ 数据科学正是关于开发“数据产品”的一门科学，主要是基于数据和算法的软件系统。 对于Java程序员来说，第一步需要了解机器学习的各种算法：现在有哪些算法，都能解决哪些问题以及如何实现。 Python程序员 如果你是Python程序员，对软件开发和脚本编写一定很熟悉，也许已经在使用很多数据科学中常见的库例如NumPy和SciPy。 另外一个需要关注的领域是数据清理（data cleanup），很多算法在建模前都会为数据分配基本结构。但不幸的是，现实中数据大多很“脏”，清理这些数据是数据科学中一项很繁重的工作。 Hadoop通常是建模前大规模数据清理和预处理的工具选择。 总结 通向数据科学殿堂之路不可能一帆风顺，你必须学习很多新规则、编程语言，更重要的是还要积累实战经验。
从银监会重申39号文件开始，政府要求“安全可控”的信息技术和产品的呼声已经从民间走向官方，而此举引起了以思科为代表的美国科技公司强力反弹，他们借助美国商会和WTO协议频繁向中国政府施压，以此寻求中国政府对美国 ，但同时也会扶持一些美国的二线IT公司进入中国政府采购名录，这样即可以增加更多的谈判砝码和空间，也能防止因为思科等公司采取激进行为而带来的损失。 最后，加强国有厂商的地位和能力，近两年来中国政府采购清单中增加的产品数量逾2000款，总数为近5000款，但是增加的产品几乎全部来自本土制造商。 获批的国外科技品牌的产品数量降低了三分之一，其中与安全相关的产品数量剩下不到一半。 同时，中国政府也会积极引入一些美国的二三线的IT公司，迫使思科等美国IT公司同意对中国本土科技企业进行技术输出。这一点在汽车，高铁等行业已经得到成功的实验。
金融科技领域的数据，从数据结构角度观察，分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；从数据所有权角度观察，分为自有数据和第三方数据；从数据作用角度观察，分为营销类数据、风控类数据、财务类数据等。 3）用户的终端数据 终端是入口，通过授权获取相关信息，比方说APP列表信息、短信信息、通讯录信息、设备信息、GPS信息等 4）用户授权运营商数据 运营商数据包括用户信息数据、通话数据、短信数据、流量数据 5）用户授权社保数据 用户社保数据包括用户信息数据、用户缴纳社保明细数据等。 6）用户授权电商数据 用户电商数据包括用户信息数据、用户地址数据、用户电商消费详单数据等。 7）名单库数据 名单库包括白名单、灰名单和黑名单库数据。 黑名单库数据从手机号码、身份证号、设备号、IP、邮箱、银行卡等关键要素构建黑名单库。 8）贷中贷款和还款数据 用户贷款信息，用户额度数据，用户还款计划表，用户还款明细等。 9）贷后的催收数据 用户逾期数据，用户催收策略数据，用户失联数据等。
这并未抵消人们的热情，因为只有提前布局，才能在数字科技时代真正到来的时刻，占得先机。 尽管布局数字科技并没有错，但是，数字科技真正形成风气，的确是需要一定的时间的。 于是，我们开始看到很多所谓的数字科技的玩家在用互联网技术行数字科技之实，可以想见的是，仅仅只是用这样一种方式非但不能给数字科技的发展带来益处，甚至还将会把数字科技的发展带入到死胡同里。 在很多情况下，数字科技的玩家通常是在用传统业务来维持数字科技的发展的。对于未来数字科技的路究竟要如何走，依然是无知的。这是数字科技一直都不温不火的关键所在。 玩家们束手束脚地落地和实践数字科技，最终导致的直接结果就是，要么数字科技成为了旧发展模式的代名词，要么数字科技成为了彻头彻尾的概念。 从这个角度来看，数字科技发展的情势难以捉摸和确定，是围堵在数字科技面前的另外一堵高墙，如果这样一堵高墙，不被推倒，数字科技的发展依然会面临诸多困难和挑战。 结语 数字科技是平淡的，这是一个不争的事实。
在数字化转型中，DevOps的能力远不止如此，更多的从科技和数字方面，为企业数字化提供转型孵化，这种前置的IT能力，称为“左移能力”。 因此以DevOps为核心的科技新基建逐步成为企业数字化转型中IT管理的核心，也是传统企业实现数字化转型的首要目标。 二、应用现代化的左移提升业务价值 应用现代化是一个新颖的概念，利用现有遗产应用，实现应用平台基础设施、内部架构和功能现代化的过程，从概念的角度，和低代码颇为类似。 三、科技数据输出的左移降低决策风险 科技数据输出的精髓，在于数据决策能力的覆盖和权威，DevOps能够实现科技数据的输出，涵盖了企业运营活动中绝大多数数据场景。 随着数字化转型的推进，科技数据和业务数据的边界逐渐模糊，科技数据最终需要锚定于业务输出和内部管理。
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金融科技行业，我接触的主要数据格式： 1 csv格式或者xlsx格式，轻量级的数据格式 2 SAS软件数据格式，通过SAS软件处理和保存的数据 3 数据库表格数据，关系数据库或者数据平台的数据表 4 第三方数据 API调用传送数据json格式 金融科技行业的数据科学工作，不管是探索，还是分析，还是建模，我们要先导入数据。 我的经验分享如下： 1 首先，清楚数据的格式 2 其次，选择合适的技术栈 3 第三，编写代码导入数据 4 最后，数据检视 01 导入csv格式或者xlxs格式数据 1.1 Python语言 使用pandas 库的read_csv函数导入csv和read_excel函数导入xlxs格式 参考代码 import pandas as pd germancredit1 = pd.read_csv('germancredit.csv 参考代码 library(jsonlite) iris_data <- fromJSON('iris.json') iris_data %>% head() 数据导入是开始数据工作的第一步。
我们可以将软件研发工具、基础资源池化技术和运营监控工具进行整合，解决研发过程中代码托管、代码分支、环境管理、架构管理和持续交付等突出难题，支持IT组织更快和更高质量地进行DevOps转型，在团队管理和持续服务能力输出上实现跨越式提升 1）DevOps让IT组织全面提升企业各方面的业务能力 随着云计算、大数据、物联网、移动互联网和区块链等新兴技术的成熟和应用，很多企业开始探索科技赋能，用更先进的IT技术来提升业务能力。 例如，利用大数据和人工智能技术可以提高数据输出能力，把数据处理能力和智能算法嵌入运营体系，达到智慧运营的目的。利用云计算和移动互联技术可以更好地提升IT远程服务能力，提高跨组织和跨地域的软件交付能力。 在科技赋能的今天，企业要时刻拥抱新兴技术，用科技助推企业业务的发展，这就需要IT组织在文化、技术能力和信息系统方面适应新技术的要求，将技术和业务进行深度融合，通过DevOps的价值输出能力，全面整合到企业的内外部价值输出生态链 ，重塑基于科技赋能的商业模式和全面的IT服务输出能力。
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