深圳有哪些好的IT培训学校？
由于培训机构太多，想学的人很难选择。你找靠谱的培训机构，需要知道什么样的机构才算靠谱。因此，可以按照以下方法进行判断：
一、培训学校的行业背景，也就是企业实力。如果有软件开发背景，那就是掌握最前沿的技术。这类院校的学生比其他院校的学生更善于找工作;
二、老师要有丰富的开发和教学经验。除了技能之外，工作场所的必备素质如工作流程、行业规则也要同时学习;
课程，理论结合实战。Java开发重在实际操作，简单讲解不利于技术掌握。公司不欢迎只会纸上谈兵的人，一定要多练习;
三、规模和实力，建议选择规模大、实力强的机构。这个Java机构说明它进入市场的时间比较长，有一定的办学经验，在一定程度上得到市场的认可。
蜗牛学苑开设的课程有Java全栈、Python测试开发，Web前端，UI设计，网络安全，Python全栈，提供免费试读一周，合同制保障就业，没就业退全款，不满意随时退，承诺最低转正后就业薪资。
针对零基础的学员采用了“PBET教学”模式，零基础的学员在这里将被“严格”的管理，在打下了扎实的基础后，采用项目驱动式教学法，让学员学习到较前沿的技术，更好的实现高薪就业。提供免费试学一周，合同制保障就业，没就业退全款，不满意随时退，承诺最低转正后就业薪资。欢迎来深圳校区对比考察~
深圳itjob培训java怎么样？
兄台你就别要求那么高了，讲的东西够你进企业用的了。几个月学完这些不错了，再说了老师讲深了如果基础不好还不一定能听懂了。我觉得培训能让你学到企业所要求的就可以了，进入企业再慢慢完善。没有一劳永逸的事情，学得深还得企业能用得着。考察机构主要看他正不正规，老师负不负责。我觉得这家机构不错了，给你承诺3-5万，比较实际，行业的标准刚开始也是这样。我当时被达内忽悠去学，说年薪7-8万。师傅领进门，修行个人。关键在于自己。
深圳哪个培训机构好
深圳培训机构好的如下：1. 深圳市理想教育培训中心：深圳市理想教育培训中心推出了丰富多样的课程，比如说热门暑期一对一文化课学科培训。2. 深圳市新华教育培训中心：深圳市新华教育培训中心引进了大数据评测系统，能够了解到学生实际学习情况.3. 深圳市威乐教育培训中心：深圳市威乐教育培训中心打造了可视化智能课堂，同时结合线上线下资源，科学强化学习能力。4. 深圳市魔奇英语培训中心：深圳市魔奇英语培训中心这里的英文教学水平很高，同时营造了一个非常棒的口语环境。5. 深圳市品善教育培训中心：深圳市品善教育培训中心积极开展个性化教学服务，经过多年的教育探索，形成了一套非常有效的教育模式。6. 深圳市菲尔兹教育培训中心：深圳市菲尔兹教育培训中心采用多元智能评测系统，能够针对学生内生动力，学习能力等方面进行教育调整。7. 深圳市昊鹏教育培训中心：深圳市昊鹏教育培训中心引进先进的科学评估体系，能够深入了解学生的薄弱环节，真正解决学习问题。8. 深圳德智教育培训中心：深圳德智教育培训中心针对多学科一对一辅导，推出了许多特色课程，比如说写作书法等。9. 深圳常春藤英语培训中心：深圳常春藤英语培训中心位居深圳市十大教育培训机构排名前列，拥有一流的教育资源和水平。10. 深圳百年教育培训中心：深圳百年教育培训中心，学生们定制了详细的学习规划，并且设定了目标成绩。
什么是结构化数据，非结构化数据和半结构化数据
结构化数据也称为行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。结构化数据标记是能让网站以更好的姿态展示在搜索结果当中的方式。做了结构化数据标记，便能使网站在搜索结果中良好地展示丰富网页摘要。非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。非结构化数据其格式非常多样，标准也是多样性的，而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。半结构化数据具有一定的结构性，是一种适于数据库集成的数据模型。也就是说，适于描述包含在两个或多个数据库（这些数据库含有不同模式的相似数据）中的数据。它也是一种标记服务的基础模型，用于Web上共享信息。扩展资料：结构化数据的标记方式1、使用HTML代码标记HTML代码标记的方式主要有3种：微数据、微格式和RDFa。但对于一些外贸站站来说，标记是以微数据为主，少许时候也会用到微格式，视不用的页面类型而定。2、使用微数据标记使用微数据标记的话，主流是使用schema进行标记。但由于页面上有些项, schema并没推出相应的标记代码，从而也得仍旧使用data-vocabulary来标记， 这样的话页面代码上就会出现新旧代码并存的情况。参考资料来源：百度百科-结构化数据参考资料来源：百度百科-非结构化数据参考资料来源：百度百科-半结构化数据
如何打造一个能留住用户的APP
指标的作用真实用户数关心的是真实用户数量，而不是单单看下载量和安装量，这两个数据都是非常虚的，不能够真实反映用户。、周、月、季度、半年活跃度应用考察的指标是半年留存甚至是一年的活跃留存。留存率更多是在活跃的前提下才会去思考的，用户不活跃谈何留存。用户流失数据在活跃用户的同时，也要了解清楚用户流失的原因，监控APP用户流失率。
一个好的APP该怎样留住用户
促使用户去安装你的APP，只是你工作完成的一部分。也就是说，你还必须坚持围绕你的用户不断优化APP，并使其成为用户生活真正不可或缺的一部分，那才是真正的成功。新的App上线，需要产品从需求上去把握和进化，也需要运使用各种各样的手段去宣传App并且获得第一批用户，最后将第一批用户稳固提升从而获得更多用户。也需要品牌来深化这个新App的形象，让用户持续加深认知。范围很大，本文中不想说那些运营手段，先说说产品上的需求。新产品一上来，大家很容易什么都想要，总觉得用户这个也需要那个也需要。往往不知道用户的核心诉求，乱七八糟添加一大堆功能，不知道做减法，只知道不断叠加。浅谈一下几个找到用户核心需求的点：一、设身处地还原用户场景：比如说闯红灯这个事情，总是有人抱怨过马路闯红灯，于是有人说，我们架个桥吧，用户能过去了就不会闯红灯了。乍一听是对的，但是桥修起来了大家还是会闯红灯。这是因为什么？不要从表面去想，你要想想用户怎么做的深层心理原因。为什么闯红灯？更多的时候不是因为过不去，而是因为耽误时间，过马路闯红灯能快一些。所以呢？你需要做一些什么事情才能让过马路更简单更省时。。。如果把自己置身在相应的情境下，重现一些使用场景，能帮助解决一些问题。二、追根究底，多问几层，不能要什么给什么：有很多产品往往是看用户反馈，或者是听老板的话。大家嚷嚷着要这个功能要那个功能。表面上看来这些功能都是有意义的，加上一定会有所提升。但是产品是要做选择题的，不是判断题。举个栗子，你要汽车还是要马车？其实用户根本不知道，他可能就是希望自己能快一点速度。你做出来马车，他就会用马车，你做出来汽车，他也会用。这期间，可能你收到的反馈是，我需要个轮子，我需要个牛车，但是这都不重要，重要的核心是。。。用户的诉求是要实现快速位移。需求用户是描述不清楚的，他被包裹在了层层假象后面，你不能陷入无尽的死循环，跳出来，寻找那个本质的核心诉求。如果没有找到最核心最基本那个点，是永远满足不了用户的，那是个无底洞；三、有多少需求是被异化了的需求：我们经常遇到这样的情形，用户一来就问你们这有A么？有B么？得到肯定的答复后说，好，那给我来个X吧……这种情况，可能就是一种异化的需求，这时候，A已经不是A了，而是另外一种东西的代表。多想想蛮有意思的，虽然有点心酸，可能我们精心做出来的产品，解决了一个本质上完全不是它应该解决的需求……挖掘需求的路径是难的，砍需求的路径也是艰难的。所以你需要多加小心，努力一点，再努力一点，让你的产品变得更精良，才会获得用户的认可。大家觉得如何呢？
Oracle新建数据库
Oracle新建数据库可以参考以下操作方法：1、首先点击桌面左下角的开始图标；2、在跳出的窗口中找到并点击“Database Configuration Assistant”选项；3、接着选择“创建数据库”并点击“下一步”选项；4、接着在跳出来的窗口中输入数据库的参数，点击“下一步”；5、会弹出对数据库的一些概要，检查无误后点击“完成”选项；6、进行数据库“orcl”的创建；7、耐心等待一段时间后，就创建成功了。如果不能解决问题，建议重复上述步骤再操作一遍试试看，如果还是不能解决问题，建议请专业的工作人员帮忙解决问题。
我是今年的毕业生，找工作一直不顺，想搞一下IT培训，听说了武汉好前程，就是以前的itjob怎么样？
千万不要去...我就是那儿的学员。开始招人的时候说的很好，说3个月在武汉学习，然后3个月去深圳做项目，最后百分百推荐就业，结果去了就不是那么回事啦。老师级J2SE部分确实讲的不错，讲到J2EE部分就很差了。说做项目，结果都是没有做出来的，老师也没带。就是负责解答问题。最后我们培训了4个多月，没有一个公司来招聘，去深圳的事情也不提了，每次找负责人问能不能给个确切的时间，什么时候去深圳那边，就找各种理由推脱。总之就是想拖到我们自己走人。我们是拖不起了，只有自己走了，哎，这就是经历，我说了不算，你可以自己去ITJOB问一下那儿的学员就知道啦。千万不要听招生的一面之词！
Hadoop有哪几个组成部分？-ITJOB
1、Hadoop Common ：Hadoop体系最底层的一个模块，为Hadoop各子项目提供各种工具，如：配置文件和日志操作等。
2、HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问，对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件，等等。但是 HDFS的架构是基于一组特定的节点构建的，这是由它自身的特点决定的。这些节点包括 NameNode（仅一个），它在 HDFS内部提供元数据服务；DataNode，它为 HDFS提供存储块。由于仅存在一个 NameNode，因此这是 HDFS的一个缺点（单点失败）。
存储在 HDFS中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个计算机中（DataNode）。这与传统的 RAID架构大不相同。块的大小（通常为 64MB）和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。NameNode可以控制所有文件操作。HDFS内部的所有通信都基于标准的 TCP/IP协议。
3、MapReduce ：一个分布式海量数据处理的软件框架集计算集群。
4、Avro ：doug cutting主持的RPC项目，主要负责数据的序列化。有点类似Google的protobuf和Facebook的thrift。avro用来做以后hadoop的RPC，使hadoop的RPC模块通信速度更快、数据结构更紧凑。
5、Hive ：类似CloudBase，也是基于hadoop分布式计算平台上的提供data warehouse的sql功能的一套软件。使得存储在hadoop里面的海量数据的汇总，即席查询简单化。hive提供了一套QL的查询语言，以sql为基础，使用起来很方便。
6、HBase ：基于Hadoop Distributed File System，是一个开源的，基于列存储模型的可扩展的分布式数据库，支持大型表的存储结构化数据。
7、Pig ：是一个并行计算的高级的数据流语言和执行框架 ，SQL-like语言，是在MapReduce上构建的一种高级查询语言，把一些运算编译进MapReduce模型的Map和Reduce中，并且用户可以定义自己的功能。
8、ZooKeeper ：Google的Chubby一个开源的实现。它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
9、Chukwa ：一个管理大型分布式系统的数据采集系统由yahoo贡献。
10、Cassandra ：无单点故障的可扩展的多主数据库。
11、Mahout ：一个可扩展的机器学习和数据挖掘库。
