在应用交付产品出现之前，用户内部通常是网络管理员和应用维护人员的对立，例如：当一个应用访问出现问题的时候，网络管理员会说，服务器IP能连通，所以不关我们的事；应用维护人员会说，通过127.0.0.1能正常访问应用，所以也不关我们的事。
10年积累的成都网站设计、成都做网站经验，可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你，你也不认识我。但先网站制作后付款的网站建设流程，更有西夏免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。
那如何连接网络和应用?这就是交付工程师的由来。应用交付的意义在于架设网络与应用之间的桥梁，并提升应用的冗余性，稳定性，提高用户访问的体验。对于应用交付工程师，经常遇到的事，莫过于用户打电话来说，在你们设备上做好配置，但是应用访问有问题；或者在你们设备上线之前应用访问正常，而设备上线之后访问出现问题等等。这个时候，和传统网络工程师和应用维护工程师不同的是，交付工程师必须找到应用出现问题的具体原因，解决问题，或者至少证明与自身设备无关。
交付工程师职位的要求如下：
1、作为项目工程的交付实施者，负责完成客户网络设备及环境的搭建、客户个性化应用业务软件需求的代码实现、系统上线运行和使用培训全交付过程工作的开展，确保项目高质高效成功交付。
2、做为交付服务领域的技术专家，负责为客户提供高级别网络技术支持，保障客户网络稳定运行。
3、作为公司项目交付环节的主要执行者，负责挖掘客户服务需求，开拓客户服务机会，为客户提供整体服务解决方案，并通过客户满意度管理，提升服务质量和品牌随着电子产业的迅猛发展，Java技术也得到越来越广泛的应用，Java工程师随之也成为受欢迎的IT岗位。由于广泛的市场前景，较高的薪资待遇，让Java工程师成为非常有前途的职位，那么Java工程师主要是做什么的呢?下面一同来看看吧。
Jaa交互工程师，直白点来说，就好比你在做家具时，需要在模板上弄些花纹，但是需要一个工具来做花纹，Java也是一样，它只是一个工具。Java应用可以说是无处不在，它的用途就是完成软件的设计，开发，测试，修改bug等工作，包括业务需求的沟通，功能模块详细设计，业务功能实现与单元测试，系统维护等等。
Java交互工程师岗位职责：
负责客户端APP产品中服务器后端的工程设计，架构设计以及开发工作
研究业界新技术及其应用，解决创新研发过程中的关键问题和技术难点
根据项目任务计划按时完成软件编码和单元测试工作，按照开发流程编写相应模块的设计文档
与产品经理、测试工程师、其他团队沟通合作，确保产品研发工作的质量和进度，协调或指导团队里其它开发人员的工作。
熟悉设计模式，熟练掌握面向对象编程和事件驱动编程风格。
1.--行列转换
原表: 姓名 科目 成绩
张三 语文 80
张三 数学 90
张三 物理 85
李四 语文 85
李四 物理 82
李四 英语 90
李四 政治 70
王五 英语 90
转换后的表： 姓名 数学 物理 英语 语文 政治
李四 0 82 90 85 70
王五 0 0 90 0 0
张三 90 85 0 80 0
实例:
create table cj --创建表cj
(
ID Int IDENTITY (1,1) not null, --创建列ID,并且每次新增一条记录就会加1
Name Varchar(50),
Subject Varchar(50),
Result Int,
primary key (ID) --定义ID为表cj的主键
);
--Truncate table cj
--Select * from cj
Insert into cj
Select '张三','语文',80 union all
Select '张三','数学',90 union all
Select '张三','物理',85 union all
Select '李四','语文',85 union all
Select '李四','物理',82 union all
Select '李四','英语',90 union all
Select '李四','政治',70 union all
Select '王五','英语',90
--行列转换
Declare @sql varchar(8000)
Set @sql = 'Select Name as 姓名'
Select @sql = @sql + ',sum(case Subject when '''+Subject+''' then Result else 0 end) ['+Subject+']'
from (select distinct Subject from cj) as cj --把所有唯一的科目的名称都列举出来
Select @sql = @sql+' from cj group by name'
Exec (@sql)
2. 行列转换--合并
原表: 班级 学号
1 1
1 2
1 3
2 1
2 2
3 1
转换后的表: 班级 学号
1 1,2,3
2 1,2
3 1
实例:
Create table ClassNo --创建表ClassNo
(
ID Int IDENTITY(1,1) not null, --创建列ID,并且每次新增一条记录就会加1
Class Varchar(50), --班级列
Number Varchar(50), --学号列
Primary Key(ID) --定义ID为表ClassNo的主键
);
--Truncate Table ClassNo
--Select * from ClassNo
Insert Into ClassNo
Select 1,1 Union all
Select 1,2 Union all
Select 1,3 Union all
Select 2,1 Union all
Select 2,2 Union all
Select 3,1
创建一个合并的函数
--Drop Function KFReturn
Create Function KFReturn(@Class Varchar(50))
Returns Varchar(8000)
as
Begin
Declare @str Varchar(8000)
Set @str = ''
Select @str = @str + cast(Number as Varchar(50)) + ',' from ClassNo Where Class = @Class
Set @str = SubString(@str,1,len(@str)-1)
Return(@str)
End
--调用自定义函数得到结果
Select Distinct Class,dbo.KFReturn(Class) From ClassNo
3:列转行
--Drop Table ColumnToRow
Create table ColumnToRow
(
ID Int IDENTITY(1,1) not null, --创建列ID,并且每次新增一条记录就会加1
a int,
b int,
c int,
d int,
e int,
f int,
g int,
h int,
Primary Key(ID) --定义ID为表ColumnToRow的主键
);
--Truncate Table ColumnToRow
--Select * from ColumnToRow
Insert Into ColumnToRow
Select 15,9,1,0,1,2,4,2 Union all
Select 22,34,44,5,6,7,8,7 Union all
Select 33,44,55,66,77,88,99,12
Declare @sql Varchar(8000)
Set @sql = ''
Select @sql = @sql + rtrim(name) + ' from ColumnToRow union all Select ' from SysColumns Where id = object_id('ColumnToRow')
Set @sql = SubString(@sql,1,len(@sql)-70)
--70的长度就是这个字符串'from ColumnToRow union all Select ID from ColumnToRow union all Select ',因为它会把ID这一列的值也算进去，所以要把它截掉
Exec ('Select ' + @sql + ' from ColumnToRow')
4. 如何取得一个数据表的所有列名
方法如下：先从sysobjects系统表中取得数据表的systemid,然后再syscolumns表中取得该数据表的所有列名。
SQL语句如下：
Declare @objid int,@objname char(40)
set @objname = 'ColumnToRow'
--第1种方法
select @objid = id from sysobjects where id = object_id(@objname)
select 'Column_name' = name from syscolumns where id = @objid order by colid
--或也可以写成
select name as 'Column_name' from syscolumns where id = @objid order by colid
--第2种方法:
Select name as 'Column_Name' from SysColumns where id = object_id(@objname) Order by colid
5. 通过SQL语句来更改用户的密码
修改别人的,需要sysadmin role
Exec Sp_password '原始密码','更改后密码','账号'
Exec sp_password null,ok,sa
6. 怎么判断出一个表的哪些字段不允许为空？
Declare @objname Varchar(50)
set @objname = 'ColumnToRow'
Select Column_Name from information_schema.Columns where is_nullable = 'No' and Table_Name = @objname
7. 如何在数据库里找到含有相同字段的表？
a. 查已知列名的情况
Select a.name as Columnname,b.name as tablename from SysColumns a inner join sysobjects b on a.id = b.id
and b.type = 'U' and a.name = '您要查找的字段名'
b. 未知列名查所有在不同表出现过的列名
Select s.name as tablename,s1.name as columnname from SysColumns s1,Sysobjects s
Where s1.id = s.id and s.Type = 'U' and Exists (Select 1 from syscolumns s2 where s1.name = s2.name and s1.id s2.id)
8.查询第N行数据
假设id是主键：
select *
from (select top N * from 表) aa
where not exists(select 1 from (select top N-1 * from 表) bb where aa.id=bb.id)
9. SQL Server日期计算
a. 一个月的第一天
SELECT DATEADD(mm, DATEDIFF(mm,0,getdate()), 0)
b. 本周的星期一
SELECT DATEADD(wk, DATEDIFF(wk,0,getdate()), 0)
c. 一年的第一天
SELECT DATEADD(yy, DATEDIFF(yy,0,getdate()), 0)
d. 季度的第一天
SELECT DATEADD(qq, DATEDIFF(qq,0,getdate()), 0)
e. 上个月的最后一天
SELECT dateadd(ms,-3,DATEADD(mm, DATEDIFF(mm,0,getdate()), 0))
f. 去年的最后一天
SELECT dateadd(ms,-3,DATEADD(yy, DATEDIFF(yy,0,getdate()), 0))
g. 本月的最后一天
SELECT dateadd(ms,-3,DATEADD(mm, DATEDIFF(m,0,getdate())+1, 0))
h. 本月的第一个星期一
select DATEADD(wk, DATEDIFF(wk,0,dateadd(dd,6-datepart(day,getdate()),getdate())), 0)
i. 本年的最后一天
SELECT dateadd(ms,-3,DATEADD(yy, DATEDIFF(yy,0,getdate())+1, 0))
九个成为数据科学家的必备技能
Works详细列举了从雇主角度看来，数据科学家加强自身市场竞争力所必备的9个数据科学技能。
过去一年中人们对数据科学的兴趣骤然增长。Nate Silver这个名字已经家喻户晓，所有公司都在寻找独角兽，很多不同学科的专业人才都开始关注这份薪水丰厚的职业，并将其当作自己可能的职业选择。
在Burtch Works开展招聘工作时，我们与很多想要在数据科学这一成长性领域有所发展的分析学专家探讨过，对具体的实施方案提出了疑问。我从招聘者的角度列出了在数据科学方面对成功十分关键，并且是招聘经理首先考虑的一些技术类与非技术类技能。
各公司在技能与工具的价值评判上都不尽相同，因此这个列表绝对谈不上详尽，不过在这些领域有过经验的人会在数据科学上占有更大的优势。
技术技能：分析学
1、教育——数据科学家受教育程度都很高，其中88%至少拥有硕士学位，46%有博士学位。虽然有一些名人特例，不过通常来说成为一名数据科学家需要扎实的教育背景，才能掌握所需的深度知识。最常见的研究领域包括数学与统计学（32%），其次是计算机科学（19%）以及工程学（16%）。
2、SAS软件与/或R语言——对其中至少一种分析工具有深入的了解，一般对数据科学来说R语言更好一些。
技术能力：计算机科学
3、都是公司在招聘数据科学类角色时最常提出的语言要求。
4、Hadoop平台——尽管不是总有这个需求，不过在很多情况下掌握它的人优势更大。熟悉Hive或Pig也是很有利的卖点。熟悉类似Amazon S3这样的云工具也会很有优势。
5、SQL数据库/编程——尽管NoSQL和Hadoop已经成为了数据科学很大的组成部分之一，招聘者还是希望能够找到可以编写与执行SQL复杂查询的候选人。
6、非结构化数据——数据科学家能够处理非结构化数据这一点非常重要，无论这些数据是来自社交媒体、视频源或者音频的。
非技术类技能
7、求知欲——毫无疑问最近到处都能看到这个词，尤其是在与数据科学家关联时。Frank Lo在几个月前的博文中描述了这个词的含义，并且讨论了其他必须的“软技能”。
8、商业智慧——想要成为数据科学家，需要充分了解自己工作的行业，并且知道公司想要解决的商业问题是哪些。能够根据数据科学分辨出解决哪些问题对公司来说更为重要，并且能够找出利用数据的新办法，这些是非常关键的。
9、通用技能——寻找优秀数据科学家的公司想要的是这样的人材：能够清楚顺畅地将自己的技术发现转化为非技术团队（比如市场部或者销售部）能够使用的内容。数据科学家必须能得出可用以决策的量化insight，同时了解非技术团队的需求，可以恰当地进行沟通以传达数据。想要了解定量专家在沟通技巧方面的更多信息，请参见我们近期的调查。
一般接下来的问题都是：“怎样能够获得这些技能呢？”网上有很多资源，不过笔者不希望让读者产生这样的错觉——成为数据科学家非常简单，上几节MOOCs就够了。除非你有扎实的定量经验，否则成为数据科学家之路还是颇有挑战的——但也并非不可能。
不过只要你确实对数据有兴趣、有激情，并打算将生命投入到相关的学习上，那么就不要让经验背景成为你追求数据科学生涯的阻碍。下面是我们觉得有用的一些资源：
1、高等学位——为了满足目前的需求，如雨后春笋般出现了更多的数据科学专业的项目，不过数学、统计学与计算机科学专业的项目也有很多。
2、MOOCs——Coursera、Udacity还有codeacademy都是不错的入门方式。
3、证书——KDnuggets编写了一个很长的列表清单。
4、Bootcamps——想要了解这种方式与学历项目或MOOCs的对比情况。
5、Kaggle——Kaggle上有数据科学竞赛，可以进行演练，用杂乱的真实世界数据来磨练技巧，解决真实的商业问题。雇主对Kaggle排名很重视，该排名可以被看作是相关的、经过亲身实践的项目工作。
6、LinkedIn小组——加入相关的小组，与数据科学社区的其他成员互动。
7、数据科学中心与KDnuggets——数据科学中心与KDnuggets都是保持与数据科学行业趋势前沿同步的优秀资源。8、Burtch Works研究：关于数据科学家的薪金，如果想要了解更多信息与当前数据科学家人数统计的话，请下载我们的数据科学家薪金研究报告。
随着互联网的飞速发展，如今也叫大数据时代。由此可见大数据未来前景很不错，蛮好的，工资高，前景好。会计更稳定，但是工资不高。二者各有千秋。
大数据的学习阶段
阶段一，主要是学习大数据基础，主要是Java基础和Linux基础。
大数据的主要编程语言是Java，而主要的开发和运行在Linux环境当中完成，所以这两项基础必备。Java基础主要在Java SE、数据库方面，需要额外重视，而Linux，掌握基本的系统命令就能慢慢上手类 ，多用会越来越熟练。
阶段二，就是大数据技术组件框架的学习，这部分也是重点。
大数据技术体系庞杂，基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。
但是从企业应用的角度来说，主要是基于开源框架开发应用的多，所以就是主流的大数据技术框架的学习，包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架及其生态圈。
阶段三，是项目练手。
招聘面试的时候，企业会很看重这方面，实战能力，能够基于具体的需求，去完成开发，给出合理的技术解决方案。
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳
北大青鸟学生课堂实录
微服务架构是一项在云中部署应用和服务的新技术。
大部分围绕微服务的争论都集中在容器或其他技术是否能很好的实施微服务，而红帽说API应该是重点。
微服务架构相关介绍：
微服务可以在“自己的程序”中运行，并通过“轻量级设备与HTTP型API进行沟通”。关键在于该服务可以在自己的程序中运行。通过这一点我们就可以将服务公开与微服务架构（在现有系统中分布一个API）区分开来。
在服务公开中，许多服务都可以被内部独立进程所限制。如果其中任何一个服务需要增加某种功能，那么就必须缩小进程范围。在微服务架构中，只需要在特定的某种服务中增加所需功能，而不影响整体进程的架构。
微服务不需要像普通服务那样成为一种独立的功能或者独立的资源。定义中称，微服务是需要与业务能力相匹配，这种说法完全正确。不幸的是，仍然意味着，如果能力模型粒度的设计是错误的，那么，我们就必须付出很多代价。
如果你阅读了Fowler的整篇文章，你会发现，其中的指导建议是非常实用的。在决定将所有组件组合到一起时，开发人员需要非常确信这些组件都会有所改变，并且规模也会发生变化。服务粒度越粗，就越难以符合规定原则。
服务粒度越细，就越能够灵活地降低变化和负载所带来的影响。然而，利弊之间的权衡过程是非常复杂的，我们要在配置和资金模型的基础上考虑到基础设施的成本问题。
大数据时代十大热门IT岗位
大数据时代十大热门IT岗位 ,新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。这些新的技术、新兴应用和对应的IT发展趋势，使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的IT基础设施的新一轮部署与运维，都将带来更多的IT职位和相关技能技术的要求。
毫无疑问，这些新趋势的到来，会诞生一批新的工作岗位，比如数据挖掘专家、移动应用开发和测试、算法工程师，商业智能分析师等，同时，也会强化原有岗位的新生命力，比如网络工程师、系统架构师、咨询顾问、数据库管理与开发等等。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。”可以看出算法在系统效率中的重要地位。算法是让机器按照人类设想的方式去解决问题，算法很大程度上取决于问题类型和工程师对机器编程的理解，其效率的高低与算法息息相关。
在数学和计算机科学之中，算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤，常用于计算、数据处理和自动推理。在大数据时代，算法的功能和作用得到进一步凸显。比如针对公司搜索业务，开发搜索相关性算法、排序算法。对公司海量用户行为数据和用户意图，设计数据挖掘算法。
算法工程师，根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。另外数据挖掘、互联网搜索算法这些体现大数据发展方向的算法，在近几年越来越流行，而且算法工程师也逐渐朝向人工智能的方向发展。
二、商业智能分析师
算法工程师延伸出来的商业智能，尤其是在大数据领域变得更加火热。IT职业与咨询服务公司Bluewolf曾经发布报告指出，IT职位需求增长最快的是移动、数据、云服务和面向用户的技术人员，其中具体的职位则包括有商业智能分析师一项。
商业智能分析师往往需要精通数据库知识和统计分析的能力，能够使用商业智能工具，识别或监控现有的和潜在的客户。收集商业情报数据，提供行业报告，分析技术的发展趋势，确定市场未来的产品开发策略或改进现有产品的销售。
商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要，拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才，在将来的IT职场上更能获得大型企业的青睐。不过这些技能并不是一般人都能掌握的，一些公司目前正在招聘统计学家并教授他们有关技术和商业的知识。
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。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
数据挖掘专家或者说数据挖掘工程师掌握的技能，能够为其快速创造财富。当年亚马逊的首位数据挖掘工程师大卫·赛林格(David Selinger)创办的数据挖掘公司，将类似于亚马逊的产品推荐引擎系统销售给在线零售和广告销售商，而这种产品推荐引擎系统，也成为亚马逊有史以来最赚钱的工具。数据挖掘的价值由此可见一斑。
四、咨询顾问(专家)
任何业务部门和任何行业企业，都有IT系统在背后默默无闻地支撑着。在云计算大数据时代，业务面临的挑战和机遇也会给IT系统带来更多要求。在这种情况下，IT系统的规划部署和运维，都要有更为精通的专业人士才能胜任，并满足面向未来大数据分析、云计算服务应用的需要。
纽约蒙特法沃医疗中心(montefioremedical center)的副主席杰克-沃夫(JackWolf)曾经表示，他寻求不仅会建立和使用系统而且还会给予其他员工技术支持的新员工，他说："新的系统意味着你必须有更多的咨询台来处理更多的咨询量。"当然，这里体现的主要是某个系统的技术支持的功能，但管中规豹我们不难发现，无论是部署初期的物料采购还是运维过程中的金玉良言，都凸显出这种技术咨询顾问的重要性。
五、网络工程师
网络工程师可以说是一个“绿色长青”的职业，网络技术一直以来就处于急需之中，美国人力资源公司罗勃海佛国际(Robert Half International)第三季度IT招聘指数和技能报告指出，网络管理占总需求技能排名中的第二位。对于云计算时代来说，网络在云资源池中(计算、存储、网络)更是扮演着更为重要的作用。
另一方面， IPv6 标准、物联网、移动互联等蓬勃发展，使得对于网络工程师尤其是新型网络工程师(移动、IPv6、云计算方向)的人才和技能要求也越来越多。网络工程师也因此而可以细分成多个发展方向，相应的技能要求其侧重也有所不同。比如网络安全、网络存储、架构设计、移动网络等等。
六、移动应用开发工程师
移动应用开发，会随着移动互联网时代的到来变得更受追捧。截至2012年底我国已经有10亿手机用户，移动智能终端用户超过4亿，在移动支付、移动购物、移动旅游、移动社交等方面涌现了大量的移动互联网游戏、应用和创业公司。
移动平台智能系统较多，但真正有影响力的也不外乎iOS、Android、WP、Blackberry等。大量原来PC和互联网上的信息化应用、互联网应用均已出现在手机平台上，一些前所未见的新奇应用也开始出现，并日渐增多。
移动应用开发，由于存有多个平台系统，因此不同的平台开发者其所面临的机遇和挑战也不尽相同。一个很明显的例子就是，当初由Google公司和开放手机联盟领导及开发的基于Linux的安卓系统，在开源之后就给广大开发者(商)带来巨大商机，而坚定选择iOS平台的的开发工程师，也通过苹果生态系统的不断扩建和智能设备的高市场占有，使得较早的一批开发者都赚得盆满钵满。不过在国内由于用户习惯、产业环境和版权保护的问题，移动应用开发者并没有因此而获得相应的收益。
七、软件工程设计师
近年IT业界逐渐涌现出一股软件定义网络(SDN)、软件定义数据中心、软件定义存储(SDS)和软件定义服务器(MoonShot)等浪潮，大有软件定义未来一切IT基础设施的趋势。
PaaS、SaaS、数据挖掘和分析、数据管理和监控、虚拟化、应用开发等等，都是软件工程师大展身手的好舞台。相应的，这些技术领域也对软件工程师的要求会更高，尤其是虚拟化和面向BYOD、云计算、大数据等应用的开发和管理，都需要有更高深的技术支撑。
和算法工程师有点类似的地方在于，软件工程师也需要注重设计模式的使用，一位优秀的工程师通常能识别并利用模式，而不是受制于模式。工程师不应让系统去适应某种模式，而是需要发现在系统中使用模式的时机。
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。代表着更多类型(尤其是非结构化类型)的海量数据的涌现，要求我们实时采集、分析、传输这些数据集，在对基础设施提出严峻挑战的同时，也特别强调了数据库开发和管理人员的挑战。
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开发人员深度开发NoSQL系统，解决对存储的扩容、宕机时长、平滑扩容、故障自动切换等问题的困恼。
另外，更为知名的Hadoop分布式数据库HBase的数据管理，需要借助HRegion、HMaster、HClient组成的体系结构从整体上管理数据。这些也都需要有对Hadoop深刻理解和业务的精通才能胜任。而除此以外的大数据的存储管理、内存计算、包括基于这些应用上的平台开发等等，也得会越来越受市场欢迎。
九、系统架构师
去年三星首席系统架构师吉姆·莫加德(Jim Mergard)跳槽至苹果，属于近期比较大的系统架构师人事变动，这种变动也说明了当今对于系统架构师的高度重视和认可。
众所周知，云计算和大数据的出现，使得传统的数据中心基础设施难以胜任;另一方面，日益激烈的市场竞争和移动互联等商机的出现，势必会给企业业务带来深刻变革。这种变革和IT架构转型，都会牵扯到IT系统架构这个核心问题。相比之前介绍的那些IT技能和所对应的岗位，系统架构师的规划部署能力显得尤为重要，它牵扯的是整个面而不是某个领域某个点的痛点。
十、系统安全师
同样的，网络、计算、存储还是系统架构，也都需要关注安全问题，而安全在现在的云计算环境下，个人隐私和企业敏感数据的保护也不断被强化。
在当前很多企业都收缩IT安全预算开支后，还不断面临着增强的合规要求等问题。企业们都在考虑是否应当将某些IT运营交给云端服务提供商处理。实际上，每个人都深感压力，预算不够地情况下还要尽力防护数据地安全，特别是中小型企业，这也就意味着企业需要将部分IT运转外包给第三方以减少资金和人力 方面地投资。
即使不采用外包的形式，无论个人还是企业都会更加注重安全，因为“安全”本身是没有行业限制和划分的，尤其是企业在构建云计算环境、提交或者收集海量数据进行处理分析、存储和传输等等一系列环节，都会面临新的挑战。这种挑战势必会需要有更多更专业的技术人才帮助解决这些问题。相比传统来说，系统安全师将更多的会结合具体的业务展开，而根植于系统平台和底层基础设施的系统安全，则更多的会出现在运营
