『壹』 西藏嗨球科技有限公司怎麼樣
公司一般吧，老闆不是很好，而且加班很嚴重，如果你不到晚上十點下班，你就不是老闆想要的那種人，因為我之前就被這樣開除了，而且團隊內部會議比較少，領導對你也基本上是不怎麼詢問，自我感覺公司發展比較有限吧，最起碼從我之前在這家公司待過來說的話，我覺得是這樣的。
『貳』 天天說大數據，環球體育數據的大數據到底是什麼意思
我們知道大數據的火爆，知道大數據的就業前景好，但學習大數據能找什麼工作呢？這個是很多學生的困惑。為學生提供了以下幾個就業方向。
當前醫療行業、能源行業、通信行業、零售業、金融行業、體育行業等各行業都可以從其數據的採集、傳輸、存儲、分析等各個環節產生巨大的經濟價值，而提供大數據基礎設施的企業、大數據軟體技術服務的企業、行業大數據內容咨詢服務的企業都將從大數據的廣泛應用而得到迅速發展。
學習大數據可以從事很多工作，比如說：hadoop 研發工程師、大數據研發工程師、大數據分析工程師、資料庫工程師、hadoop運維工程師、大數據運維工程師、java大數據工程師、spark工程師等等都是我們可以從事的工作崗位！不同的崗位，所具備的技術知識也是不一樣的，需要從各個方向學習，逐個擊破！
比如說：Hadoop開發工程師
你需要具備一下技術：
a. 基於hadoop、hive等構建數據分析平台，進行數據平台架構設計、開發分布式計算業務;
b. 應用大數據、數據挖掘、分析建模等技術，對海量數據進行挖掘，發現其潛在的關聯規則;
c. 對hadoop、hive、hbase、Map/Rece相關產品進行預研、開發;
d. 通過Hadoop相關技術解決海量數據處理問題、大數據量的分析。
e. Hadoop相關業務腳本的性能優化與提升，不斷提高系統運行效率;
數據工程師
職責：
a. 分析各類用戶不斷變化的行為;
b. 預測各類營銷對用戶的影響，定位精準市場投放;
c. 幫助實現自動化監控平台。
Hadoop運維工程師
你需要具備以下技術知識：
a. 平台大數據環境的部署維護和技術支持;
b. 應用故障的處理跟蹤及統計匯總分析;
c. 應用安全，數據的日常備份和應急恢復;
數據挖掘分析師
你需要具備以下技術：
a.對優先考慮的賬戶進行統計分析，從而更大限度的成功化。
b.與主管或客戶端溝通行動計劃，並找出需要改進的地方。
c.執行戰略數據分析和研究，以支持業務需求。
d.找准機會從而用復雜的統計建模提高生產率。
e.瀏覽數據來認准機會並提高業務成效。
f.指定業務流程，目標和戰略的理解，以提供分析和解釋。
g. 針對內部討論的理解，在適當情況下獲得業務需求和必要的分析。
正所謂，術業有專攻，即使同為大數據技術，也是有不一樣的，主要還是看自己感興趣的方向！
『叄』 VR進軍體育產業 將會帶來哪些新體驗
一、為體育觀賽帶來新體驗
據高盛分析師預測，VR的大規模應用可能顛覆九大領域，其中就包括體育比賽直播。
誠然，通過虛擬現實技術直播各類體育節目早已不是什麼新鮮事。在去年10月金州勇士和新奧爾良鵜鶘隊的比賽中，VR公司NextV R攜手N BA，首次為球迷提供VR現場轉播服務，反響熱烈。此後，VR設備也先後在NFL、高爾夫美國公開賽、納斯卡賽車比賽等賽事中亮相。
VR設備在觀賽體驗上的優勢是不言而喻的。體育賽事最需要的莫過於身臨其境的現場感，通過自由切換，實時流暢的VR動態直播，觀眾可以排除周邊的干擾，全身心、近距離地感受到圖像帶來的震撼感和沖擊力，觀賽體驗比之收看傳統轉播大為提升。據說，在測試使用VR轉播英超比賽時，由於鏡頭的角度與球場草皮持平，VR設備的觀賽體驗幾乎可以和現場觀看媲美。
僅此而已？非也。假若和社交媒體、賽事數據進行深度融合，VR技術還可以進一步營造出「熱鬧、可分享的」的觀賽氛圍。創業公司LiveLike就在進行賽事直播時融入了實時賽事數據、精彩鏡頭回放。在社交層面，他們甚至還導入Facebook關系鏈以供球迷在觀賽過程中互動聊天、討論以及競猜。據悉，該公司目前已經與英超曼城俱樂部達成合作，將在2016年曼城的比賽里普及VR體驗。
絕佳的觀賽體驗和商業操作背後，VR技術的經濟效益自然也尤為可觀。一方面，VR突破了空間座位的限制，大大拓寬了收視群體，這意味著在不影響現場門票收入的情況下，VR還能開辟新的營收鏈———設備提供商可以通過付費收看、用戶訂閱等方式盈利，諸如NBA和FIFA等大型賽事協會也自然可以通過出售媒體轉播權從中分得一杯羹。
另一方面，不少賽事舉辦方還把VR服務當做門票的附贈或進行單獨門票銷售，內容包括賽事直播、球員訓練、賽前啦啦隊舞蹈表演、暫停休息、更衣室內景等傳統直播或現場不容易到達的畫面，將VR的應用發揮至極致。
當然，不可否認，VR技術不能從本質上代替現場觀賽，畢竟球場的真實氛圍和粉絲間H igh Fvie的熱血互動仍舊是體育賽事的核心所在，但它無疑能夠提供最接近現場觀賽的體驗，或者說，是一種介於電視媒體觀看和現場觀看之間的一種折衷選擇。
二、為體育廣告帶來新視角
當VR設備製造商還在考慮賽事直播分紅的時候，精明的廣告商早已把眼光轉到了V R設備構造的虛擬現實世界。扎克伯格在收購Oculus後的電話發布會上就曾提到，虛擬通信網路潛力巨大——— 人們不但可以買賣虛擬商品，還能為社交網路呈現出一個全新的廣告平台。
的確，如今V R的出現讓廣告商有了更多想像空間，體育廣告尤為如此。英格蘭橄欖球隊總經理羅傑斯認為，隨著行業的發展，V R將成為主流的數字內容形式，因此廣告一定要直接與V R結合，而體育是將V R融入廣告的最佳方式。
VR設備能夠和體育廣告深度貼合，很大程度得益於其視覺焦點捕捉的優勢，而這對於旨在追求「精準投放和有效曝光」的廣告顯然具有顛覆性的意義。換言之，廣告商們不用再費心思去猜測「觀眾的視線會在什麼地方停留」，而可以直截了當地把想傳達的信息呈現在「焦點上」。廣告商不僅可以根據視覺焦點精準定位確定廣告插入角度，還可以藉助視覺引導完成場景的流暢轉換，從而收到最好的宣傳效果。
以耐克為例，在新一代毒蜂戰靴的宣傳片中，用戶不僅可以化身內馬爾「親臨球場」，帶球進攻，射門進球，而且低頭 即 見「自己」穿著的Hypervenom II戰靴，仰首還可一覽球場周圍包括廣告板等其他方向的廣闊場景。
值得注意的是，品牌在吸引用戶時在廣告中加入新技術元素這種做法本身並不新穎，V R技術作為一種營銷手段引入體育廣告的優勢在於球迷粉絲對於現場和參與感的無限渴求。與單向傳播、缺乏內容互動和場景體驗的傳統廣告不同，「零距離、無死角」的V R體育廣告能讓用戶對內容產生更為深刻真實的記憶以及強烈的共鳴，從而讓品牌獲得在體育產業內突破和擴展的機會。
一言蔽之，體育類廣告藉由V R體驗擴大影響力的不二法門在於———想方設法加強用戶感官互動，並引導他們切身體驗品牌的產品及價值。
三、為體育訓練和游戲帶來新玩法
去年聖誕節，小皇帝勒布朗·詹姆斯發布了一部講述自己訓練生活的宣傳短片《StrivingforG reat-ness》，讓不少球迷眼前一亮，直呼過癮，但是鮮有人知道，VR除了可以「記錄」之外，也早已是很多體育項目訓練的標配。除了轉播賽事和廣告拍攝之外，VR的玩法也日趨多樣化——— 在VR技術的幫助下，業餘人士也可以通過游戲過一把專業體育活動的癮。
在輔助體育訓練方面，全景視頻可以從各個視角檢查訓練姿勢、角度等參數以幫助運動員提升訓練效果，有效避免運動員因為不當訓練而造成運動損傷。目前，華盛頓奇才、達拉斯小牛等諸多NBA職業球隊都已和一些V R公司簽約合作，在實際訓練中投用VR設備。
據悉，荷蘭國家隊也已經在教學、訓練中採用BeyondSport的V R技術進行實時的沙盤演練、視頻分析、戰術復盤以幫助足球隊提升教學水平，且以後還計劃在更多球隊、賽事中推進。通過大數據整合等為體育活動提供戰術輔助訓練，VR目前已經在棒球、賽馬、橄欖球等多個項目得到廣泛應用。由此可見，在不久的將來，VR設備有望成為各大賽事職業俱樂部和球隊的剛需產品。
與相對專業且目的性較強的體育訓練相比，採用V R技術的體育類游戲則主打娛樂和休閑體驗。藉助頭盔、游戲手柄、體感設備以及高性能PC端等裝備，很多體育愛好者可以親身體驗到諸如格鬥、飛行、賽車、射擊等對「臨場感」要求較高並具有一定危險系數的運動。
Sanzaru開發的《VR體育挑戰》是這類體育游戲的一大代表。在該游戲中，藉助OculusR ift的動作感應手柄，玩家可以以第一人稱視角暢玩橄欖球、籃球、曲棍球和棒球等美國四大主流運動，游戲氣氛不亞於風靡全球的《NBA嘉年華》。無獨有偶，美國公司VirZoom也推出了一套將健身單車、VR設備與小游戲結合起來的健身設備，創造出戴著VR眼鏡騎著單車開F1的奇效。
可以預見，創業公司對V R的開發與應用，將不斷提高用戶體驗視為更高的追求，並為最終VR爆款的出現打下基礎。當然，這其中也必然伴隨著現實潛在問題的解決，比如由於長時間佩戴V R設備或者游戲中高速度、強光等因素引起的眩暈症狀等。
前景這般，優勢如此，然而縱觀全球VR市場，除了微軟、Facebook等科技巨頭在布局VR生態，一眾創業公司在深耕技術，VR的整體市場表現依然稍顯冷清。這也提醒人們，所謂爆點，至少於現在的體育產業看來，都還只是星星之火。
『肆』 現在大數據前景怎麼樣，在校大三學生，想了解學習一下。
所謂大數據，就是量大且復雜到人工無法輕易獲取、整合的數據。
這個「大」的量是個天文數字，而機器可以 獲取、整合、處理，甚至比較精確地分析，能極大效率地提高信息處理速度，讓信息更直觀地呈現在人們眼前，極大地便利了人們進行進一步的分析。
三個特徵：
①整體性。即其大，大數據並不是片面的或者局部的數據，而是全面的數據。這里的全面不是說在後期具體分析運用的時候要用到每一個數據，但是在技術層面我們要盡可能抓取全面的數據供人工選擇。
②數據的混雜性和結果的精確性。
數據的混雜性源於其「大」，覆蓋面廣，涵蓋量大，所以得到的數據並不單純是針對某一個小點的。當然也可以針對某一具體的小點發起探索，但是得到的數據就不能稱其為「大」了，而且也並不屬於大數據的優勢。
結果的精確性指的是得出來的結果會更精準，因為更全面，也便於人工進行篩選和二次分析利用。
③相關性。大數據的各項數據並不是獨立的，也不是平行的，而是交織的，相互聯系的，是關於一個點的線性數據交織成的全面數據，甚至立體化數據。
大數據必然是有其發展前景的，隨著科技的發展和技術的支撐，我們已經進入信息化時代，信息即數據，如果更好地抓取數據、分析數據、利用數據都是大數據領域要解決的關鍵問題。
如果說要投身到大數據領域工作，那你的興趣點和愛好在哪裡也很關鍵。大數據公司並不是只有技術研發人員，人力資源、產品運營、渠道和銷售等等崗位都有。
如果是技術研發，那門檻其實是在不斷提高的，尤其是較大的公司，更希望非常優質的畢業生或者有研發經驗的人員，而這里的優質畢業生並不是說必須名校（當然名校更好），不過你在學校里在這相關領域的實踐活動也一定是加分項。
『伍』 大數據創業的5大要點,你知道嗎
大數據是當今最熱門的科技詞彙，同時也是最困難的創業項目。CSC對Infochimps的收購表明，那些無法順利拿到第二輪融資的大數據創業公司 面臨著要麼關張，要麼被人收購的命運
Harris的觀點可以歸納為五點，IT經理網摘譯整理如下：
1.基礎設施非常難
不僅開發基礎設施技術產品很難，銷售起來也很難，具體到大數據基礎設施工具如Hadoop、NoSQL資料庫和流處理系統則更是難上加難。客戶需要大量培訓和教育，付費喲娜谷需要大量支持和及時跟進的產品開發工作。
新興的大數據創業公司還必須與那些在客戶那裡已經有一些知名度甚至合作項目的公司競爭，例如Cloudera、Hortonworks、10gen、亞馬遜AWS、IBM、Oracle等。
反觀大數據應用創業則相對簡單的多，無論面向垂直行業應用還是數據可視化這樣的通用大數據應用都是如此。因為這些大數據應用的價值對於客戶來說更為直觀，距離業務也更近，進入企業IT系統的摩擦也更小。
2.雲計算是朋友
無論你是銷售大數據基礎設施還是應用，雲計算都是更有效的業務載體。選擇雲計算不僅僅是在雲端託管，更重要的是通過雲計算向客戶提供服務。你將擁有更多控制權，同時在有限的資源上優化運行也會讓你對產品的理解更加透徹。
雲計算也降低了潛在用戶試用產品的成本和門檻，從NewRelic到亞馬遜AWS都從雲計算+大數據模式中獲益。
3.開發者是朋友
如果你主要從事大數據分析，例如ClearStory、Platfora或者CRM營銷應用，數據分析師就是你的朋友。無論那種情況，最好的辦法就是圍繞以開發者和市場人員為主的目標受眾進行開發和營銷工作，CIO反而不是很好的目標受眾！
專注CIO而非開發者往往會導致你在實際簽約時碰到棘手問題。圍繞開發者營銷的戰術被很多雲計算創業公司和純大數據軟體公司所採用，例如Splunk和Tableau。
再比如Infochimps和Continuuity的產品類似（兩者都被迫按落雲頭，迫降在用戶數據中心），但Continuuity完全面向開發者，這意味著能積累更多技術粉絲。
4.將數據科學家推向前台中央
這既是市場也是銷售策略，數據科學家才是能夠展示數據和平台威力的人，他們也是會議上最受歡迎的演講者。
但大數據科學家也需要慎重選擇傳播內容。如今大家都接受了Hadoop和NoSQL，所以沒必要每次開會言必稱4V之類的科普。至於如何配置和集成大數據系統也只能吸引小部分聽眾，除非你的項目規模超大。
Cloudera比競爭對手出名的原因有很多，但其中Jeff hammerbacher絕對是一位舉足輕重的人物。不要空談大數據大數據的價值和架構，站在聽眾的立場說說具體能做哪些分析，如何做。
5.開源有多重要，取決於你自己
幾乎所有的大數據公司都依賴開源軟體，有些是「借」來的，如Hadoop、Storm以及各種資料庫，有些是自行開發的，有些則是混合模式，例如在HBase上增加的一些功能應用。這些開源項目如此流行是因為社區的力量。
開源絕不是看起來那麼輕松，不是說你在Github上放點代碼就談得上回饋社區了。開源的目的是將使用相同代碼的人聚攏成社區，並不斷改進代碼。這 里與第三點中我們提到的吸引開發者有關。只有更多的用戶和開發者對你產生興趣了，在你的產品上花時間和精力了，才有可能最終掏錢。
不計其數的創業公司都將代碼開源了，但那些真正能推動項目並建設社區的公司才能脫穎而出。例如Neo Technology的Neo4j、Concurrent的Casading以及10gen的MongoDB。甚至Twitter這樣面向大眾的公司都開源了Storm和Mesos等項目。
『陸』 大數據有哪些創業機會
數據這樣的情況下，我們可以對數據進行一個總體的分析，站在一個非常有遠見的視角下，可以看出來哪些行業的未來前景是非常不錯的，這樣的話，我們就可以在這個行業下進行創業，這樣創業的成功率也會提高非常多的。
『柒』 如何利用大數據去進行創業
大數據是當今信息社會的熱詞。在很多人印象中，數據就是數字，或者說必須是由數字構成的，其實不然，數據的范疇比數字大得多。互聯網上的任何內容，比如文字、圖片和視頻都是數據；醫院里包括醫學影像在內的所有大感也是數據；公司和工廠里的各種設計圖紙也是數據，如果我們把資本和機械動能作為大航海時代以來全球化的推動力的話，數據或將成為下一次技術革命和社會革命的核心動力。那麼對於興致勃勃的創業者來說，如何在大數據時代進行創業，把握和運用好數據時代所帶來的優勢呢？
首先，重視大數據，在無法確定因果關系時，數據會為創業者提供解決問題的新方法，數據中所包含的信息可以幫助創業者消除不確定性，而數據之間的相關性在某種程度上可以取代原來的因果關系，幫助創業者得到想要的答案，這個便是大數據思維的核心。因此在大數據時代選擇創業，就一定要重視數據.
其次，分析數據。光是足夠地重視網路大數據還不能夠完全地發揮其優勢，而且要有足夠的能力去分析數據和利用數據。這一方面，如果創業者並沒有具備完全的素養和專業知識技能，則可以尋找相關的數據分析員或者數據分析網站來對某個行業、某個市場或者說是合作對象來進行精準的數據分析，使得創業能夠更加事半功倍地進行下去。
最後，保護數據隱私。這個是依靠大數據創業並且長期發展和盈利的必要條件。由於大數據具有多維度和全面地特點，它可以從很多看似支離破碎的信息中完全復原一個產品或者服務的樣貌，並且了解到一個公司或者一個組織內部的各種信息。因此，保護自己公司或者創業者已經擁有知道的各種數據信息便顯得十分重要，它既是創業者所賴以生存的根本，也是對於客戶或者數據源的一種保護和責任
總而言之，在大數據時代創業，一定要重視大數據的重要性，能夠娶分析數據和利用數據，最後保護數據的隱私，這樣才有可能在大數據時代取得創業的成功。
『捌』 目前大數據在哪些行業有案例或者說應用
大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。以下是關於各行各業，不同的組織機構在大數據方面的應用的案例，在此申明，以下案例均來源於網路，本文僅作引用，並在此基礎上作簡單的梳理和分類。
大數據應用案例之：醫療行業
Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。
在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。
它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。
大數據應用案例之：能源行業
智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。
維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。
大數據應用案例之：通信行業
XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台，幫助通信企業制定更科學、合理決策。
電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。
中國移動通過大數據分析，對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。
NTT docomo把手機位置信息和互聯網上的信息結合起來，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務。
大數據應用案例之：零售業
"我們的某個客戶，是一家領先的專業時裝零售商，通過當地的百貨商店、網路及其郵購目錄業務為客戶提供服務。公司希望向客戶提供差異化服務，如何定位公司的差異化，他們通過從 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妝品的營銷模式，隨後他們認識到必須保留兩類有價值的客戶：高消費者和高影響者。希望通過接受免費化妝服務，讓用戶進行口碑宣傳，這是交易數據與交互數據的完美結合，為業務挑戰提供了解決方案。"Informatica的技術幫助這家零售商用社交平台上的數據充實了客戶主數據，使他的業務服務更具有目標性。
零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見，此類方法已經幫助某領先零售企業減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。