文：张家明/海外财富网
莱特币于2011年问世，目前总市值约为170亿美元，位居所有数字加密货币总市值第五。创立莱特币的旧金山软件工程师李启威（Charlie Lee）周三在社交新闻网站发贴称，他在过去几天中全数出售了手中的莱特币，并捐出了所得款项。
Charlie Lee称，无论何时他在推特上发布关于莱特币价格或仅仅是消息面的信息，都被指责是为了“个人利益”而谈论这些话题：“有些人甚至认为我做空了莱特币！因此从某种意义上说，我在持有莱特币的同时在推特上讨论它是有利益冲突的，因为我的影响力太大了。我一直克制着在发布重要推文前买卖比特币，但这种事只有我自己知道。永远都会有人怀疑，我的举动是不是为了借莱特币和其他加密货币的成功来增加个人财富。”
他说，“过去这些年我都尽量不去谈论莱特币的价格，但价格又是莱特币增长的一个重要方面，而每当我谈论到莱特币价格，无论好的还是不好的，都有人指责我是为了图谋个人利益。甚至有人认为我在做空莱特币！
某种意义上，对我来说，持有莱特币和评论它是一种利益冲突，因为我有如此大的影响力。”“莱特币让我在经济上受益良多，我的状况已经够好了，不再需要把个人财务状况与莱特币的成功与否联系起来，”李启威说，他手头除了几枚收藏货币之外，不再持有任何莱特币。
李启威在文章中未说明出售数量和价格，不过表示数量占全天成交量的比例很小，“并未导致市场崩盘”。据有关数据显示，过去五天莱特币涨幅已经超过9%，达330美元。而如果从去年12月20日算起，当时莱特币的价格为3.67美元/枚，今年年初的价格为4.39美元。
目前莱特币价格依然高于330美元，这意味着一年内莱特币价格涨幅超过90倍。不过受到黑客攻击、监管机构干预等一连串坏消息的影响，莱特币周三下跌逾7%，随大部分数字货币走低。
李启威在文章中坚称，出售莱特币并不表示已经对其丧失信心。“我依然会把所有时间花在莱特币上，”他说。“莱特币腾飞时，我仍然会以多种不同的方式获得回报，只是不通过直接持有的方式。”
加密货币被称为金融市场史上最大的泡沫，对于在高点获利了结感受如何的问题，李启威写道，感觉有些“奇怪”，但“也有些神清气爽”。比特币波动性非常大，莱特币更加严重。“我只想警告大家：必须负责任地投资。不要把你的毕生积蓄全部都拿去买虚拟数字货币，谨防它暴跌80%。”李启威在推特上如此写到。
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大数据是目前最火的技术之一，《人类简史》的作者尤瓦尔·赫拉利最新著作《未来简史》直言不讳说表达了未来是数据的天下，喊出了信数据得永生的口号。数据方面的人才是企业急需招聘和储备的高级人才之一。
我们来看看这个图：
人人车、百度、拉勾这些公司都在招聘大数据分析师，并且工资都很高。关于大数据入门，可以给你一些阶段性的学习，希望能帮到你。
第一阶段：
第二阶段：
第三阶段：
第四阶段：
第五阶段：
第六阶段：
第七阶段：
第八阶段：
第九阶段：
另外，我这里有部分大数据基础视频，可以给大家，有需要可以后台戳我。
我是专业做数据分析的，每天都要对全国的大数据进行分析。
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然后在这个模型的基础上，通过大数据实时更新，形成某种预判机制，在别人还没有反应过来的同时，我们就已经抢得了商机，创造了利润。
说的比较抽象，你可以看一下我相关发布的文章，里面就有大数据的应用。
目前大数据的技术体系已经非常庞大了，初学者要根据自己的发展规划来制定学习规划，入门大数据的方式也要结合自己的知识基础。
对于要进入IT互联网行业从事大数据开发岗位的同学来说，入门大数据可以先从编程语言开始，接着学习大数据平台知识，然后结合大数据平台来完成场景开发实践。在编程语言的选择上，可以重点考虑一下Java语言，相对于其他编程语言来说，目前Java岗位的人才需求量相对大一些。
对于要从事算法岗的同学来说，入门大数据也可以分成三个阶段，第一个阶段是编程语言的学习，第二个阶段是学习算法基础，这个阶段需要学习一下统计学、机器学习相关知识，为后续奠定一个基础，第三个阶段是结合场景来开展算法实践，这个阶段也需要掌握大数据平台的相关知识。
如果仅仅想通过学习大数据技术来提升自己的数据力，本身并没有从事大数据岗位的想法，那么入门大数据可以从学习Python语言开始，然后进一步学习基于Python语言来完成数据分析，这个过程同样要考虑到应用场景的问题，可以跟自己的专业方向相结合。
从整个大数据的技术体系结构来看，大数据技术涉及到数据采集、整理、存储、分析、呈现、应用和安全等领域，这些领域都可以采用单独学习的方式，比如既可以从数据采集开始学起，也可以从数据分析开始学起，但是不论从哪个领域开始学起，一定要重视与场景相结合，不能脱离场景来学习大数据技术。
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新手入门大数据，首先要搞清楚自己的基础水平，学习本是一件严肃的事情，不能盲目，要有目标。
首先分为两类：一是有一定的编程基础，想要学习大数据以达到技术的提升和深造；
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作为有基础的你，可以先从以下大数据书籍入手：
大数据书籍
1、《为数据而生》
书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下，相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。
2、《智能时代》
这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍，分别以技术和思维方式的改变为主线，从工业革命这个角度嵌入，顺理成章的延伸出大数据与智能化，但是没有将过多笔墨放在技术的深究上，而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业，这正是作者的用心之处。
3、《R语言预测实战》
R语言横跨了金融、生物、医学、互联网等多个领域，主要用于统计、建模及可视化。由于上手快、效率高，备受技术人员青睐。预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测，可以兼具效率与价值于一身。
3、《数据之巅》
这本书中，从小数据时代到大数据的崛起，作者以宏大的历史观、文化观、大数据观，给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。
4、《Hadoop权威指南》
《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。
5、《Hive编程指南》
《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。
想要成为大数据工程师，需要以下的专业技术知识：
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数据中台泛指通过数据处理、分析等技术，对企业内外部海量数据进行采集、计算、存储、加工、分析等一系列活动，凸显数据价值，加强企业对数据的利用，通过MDM主数据管理平台、DRP数据填报平台、DAP数据分析平台来支持数据中台搭建。数据中台建设主要包括以下内容：
1.数据规划：对企业内部数据需求进行梳理规划，根据数据需求建立正确的数据管理策略，治理内部数据的同时，加强对外部数据的采集及利用能力，主要规划内容包括：数据管理框架、数据标准制定、数据采集、清洗、转换、存储、安全、利用、测试等方式。
2.流程梳理：制定数据管理框架，将企业内外部数据使用的部门、关系流程走向、业务之间联系梳理明确，之后将其串联成一个整体，满足后续采集、清洗、存储分析等要求。
3.数据采集：对企业涉及的内外部业务数据进行线上、线下的采集、抽取、挖掘，包括内外部结构化数据、半结构化化数据、非结构化数据等。
4.数据治理：对企业内部主数据和元数据进行治理，对所用主数据进行统一治理，保证数据的一致性、完整性、准确性；元数据治理为方便数据仓库保存信息管理所进行的操作，以实现各类技术术语与流程在企业内部的统一定义。
5.分析展现：保证所需数据的一致性、准确性、完整性，之后将数据抽取或分发至计算平台中，通过不同的分析手段根据业务板块、主题进行多维度分析、加工处理，之后得到有价值的数据用于展现，辅助决策分析。
随着数字化时代到来，互联网、云计算、大数据、人工智能等技术推动着传统企业的数字化转型，未来企业对人、事、物的管理必定会被数字化全面替代，在数据中台部分，帮助企业进行数据管理，打造数字化运营能力。
数通畅联专注于企业IT架构、SOA综合集成、数据治理分析领域，感谢您的阅读与关注。
中台首先是一种战略选择，一种组织形式，其次才是一些有形的产品支撑和实施的方法论。
文 | 古明，数据中台专栏写作者
由于企事业部门之间的系统分散开发或者些单位系统重建或引进系统开发项目，导致很多单位内部之间的信息不能共享，产生数据与信息孤岛；或者没有统一的数据规范和标准，造成数据整合的不便。数据还仅仅停留在散乱的资源阶段，离数据“变现”，形成数据资产的理想阶段，还相距甚远。
为解决上述问题，就需要企业自身进行合理有效的数据资源规划，梳理清楚企业自身的“数据家底”，从而掌握企业当前数据资源的详实状况，明确企业的数据种类、未来可能获取的数据种类，以及这些数据的数据量、数据质量、数据用途等等。
数据资源规划是数据治理，数据建模，数据资产管理，数据指标体系规范等工作的前置环节和必要条件，因此数据资源规划的作用至关重要，包括数据资源梳理、数据资源规划实施、数据资源可视化、数据资源分析报告四部分内容。
数据资源梳理：即企业需要梳理清楚：数据来自谁，用在何处，如何存储？一般而言，业内会从三个维度，来对数据资源进行分类管理，数据产生主体、数据来源、存储形式等。
数据资源规划实施：企业在数据资源规划与获取的过程中，除了需要企业内部提供有效的组织保障，包括数据管理人员、数据分析人员和业务使用人员之间的紧密协作，而且还需要全面的对整个企业或政府部门组织需求分析调研，这样才可有效帮助企业理清数据资源家底，明确数据资源获取与使用的方式方法。
数据资源可视化：在数据中台理念下，我们所指的数据资源规划和获取一定是企业全局性的考量和行为。“牵一发而动全身”这必然会牵扯到各部门和各层级组织架构的利益。
数据资源分析报告：企业以前对自身数据资源的认识是模糊的，企业需要一份完整详备的数据资源分析报告，指导后续数据治理和数据资产管理平台的建设，最终服务于企业数据应用场景。为了满足客户的这一需求痛点，袋鼠云便将数据资源分析报告作为“数据资源规划与获取服务”的交付产出物之一。
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