『壹』 西藏嗨球科技有限公司怎么样
公司一般吧，老板不是很好，而且加班很严重，如果你不到晚上十点下班，你就不是老板想要的那种人，因为我之前就被这样开除了，而且团队内部会议比较少，领导对你也基本上是不怎么询问，自我感觉公司发展比较有限吧，最起码从我之前在这家公司待过来说的话，我觉得是这样的。
『贰』 天天说大数据，环球体育数据的大数据到底是什么意思
我们知道大数据的火爆，知道大数据的就业前景好，但学习大数据能找什么工作呢？这个是很多学生的困惑。为学生提供了以下几个就业方向。
当前医疗行业、能源行业、通信行业、零售业、金融行业、体育行业等各行业都可以从其数据的采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济价值，而提供大数据基础设施的企业、大数据软件技术服务的企业、行业大数据内容咨询服务的企业都将从大数据的广泛应用而得到迅速发展。
学习大数据可以从事很多工作，比如说：hadoop 研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、java大数据工程师、spark工程师等等都是我们可以从事的工作岗位！不同的岗位，所具备的技术知识也是不一样的，需要从各个方向学习，逐个击破！
比如说：Hadoop开发工程师
你需要具备一下技术：
a. 基于hadoop、hive等构建数据分析平台，进行数据平台架构设计、开发分布式计算业务;
b. 应用大数据、数据挖掘、分析建模等技术，对海量数据进行挖掘，发现其潜在的关联规则;
c. 对hadoop、hive、hbase、Map/Rece相关产品进行预研、开发;
d. 通过Hadoop相关技术解决海量数据处理问题、大数据量的分析。
e. Hadoop相关业务脚本的性能优化与提升，不断提高系统运行效率;
数据工程师
职责：
a. 分析各类用户不断变化的行为;
b. 预测各类营销对用户的影响，定位精准市场投放;
c. 帮助实现自动化监控平台。
Hadoop运维工程师
你需要具备以下技术知识：
a. 平台大数据环境的部署维护和技术支持;
b. 应用故障的处理跟踪及统计汇总分析;
c. 应用安全，数据的日常备份和应急恢复;
数据挖掘分析师
你需要具备以下技术：
a.对优先考虑的账户进行统计分析，从而更大限度的成功化。
b.与主管或客户端沟通行动计划，并找出需要改进的地方。
c.执行战略数据分析和研究，以支持业务需求。
d.找准机会从而用复杂的统计建模提高生产率。
e.浏览数据来认准机会并提高业务成效。
f.指定业务流程，目标和战略的理解，以提供分析和解释。
g. 针对内部讨论的理解，在适当情况下获得业务需求和必要的分析。
正所谓，术业有专攻，即使同为大数据技术，也是有不一样的，主要还是看自己感兴趣的方向！
『叁』 VR进军体育产业 将会带来哪些新体验
一、为体育观赛带来新体验
据高盛分析师预测，VR的大规模应用可能颠覆九大领域，其中就包括体育比赛直播。
诚然，通过虚拟现实技术直播各类体育节目早已不是什么新鲜事。在去年10月金州勇士和新奥尔良鹈鹕队的比赛中，VR公司NextV R携手N BA，首次为球迷提供VR现场转播服务，反响热烈。此后，VR设备也先后在NFL、高尔夫美国公开赛、纳斯卡赛车比赛等赛事中亮相。
VR设备在观赛体验上的优势是不言而喻的。体育赛事最需要的莫过于身临其境的现场感，通过自由切换，实时流畅的VR动态直播，观众可以排除周边的干扰，全身心、近距离地感受到图像带来的震撼感和冲击力，观赛体验比之收看传统转播大为提升。据说，在测试使用VR转播英超比赛时，由于镜头的角度与球场草皮持平，VR设备的观赛体验几乎可以和现场观看媲美。
仅此而已？非也。假若和社交媒体、赛事数据进行深度融合，VR技术还可以进一步营造出“热闹、可分享的”的观赛氛围。创业公司LiveLike就在进行赛事直播时融入了实时赛事数据、精彩镜头回放。在社交层面，他们甚至还导入Facebook关系链以供球迷在观赛过程中互动聊天、讨论以及竞猜。据悉，该公司目前已经与英超曼城俱乐部达成合作，将在2016年曼城的比赛里普及VR体验。
绝佳的观赛体验和商业操作背后，VR技术的经济效益自然也尤为可观。一方面，VR突破了空间座位的限制，大大拓宽了收视群体，这意味着在不影响现场门票收入的情况下，VR还能开辟新的营收链———设备提供商可以通过付费收看、用户订阅等方式盈利，诸如NBA和FIFA等大型赛事协会也自然可以通过出售媒体转播权从中分得一杯羹。
另一方面，不少赛事举办方还把VR服务当做门票的附赠或进行单独门票销售，内容包括赛事直播、球员训练、赛前啦啦队舞蹈表演、暂停休息、更衣室内景等传统直播或现场不容易到达的画面，将VR的应用发挥至极致。
当然，不可否认，VR技术不能从本质上代替现场观赛，毕竟球场的真实氛围和粉丝间H igh Fvie的热血互动仍旧是体育赛事的核心所在，但它无疑能够提供最接近现场观赛的体验，或者说，是一种介于电视媒体观看和现场观看之间的一种折衷选择。
二、为体育广告带来新视角
当VR设备制造商还在考虑赛事直播分红的时候，精明的广告商早已把眼光转到了V R设备构造的虚拟现实世界。扎克伯格在收购Oculus后的电话发布会上就曾提到，虚拟通信网络潜力巨大——— 人们不但可以买卖虚拟商品，还能为社交网络呈现出一个全新的广告平台。
的确，如今V R的出现让广告商有了更多想象空间，体育广告尤为如此。英格兰橄榄球队总经理罗杰斯认为，随着行业的发展，V R将成为主流的数字内容形式，因此广告一定要直接与V R结合，而体育是将V R融入广告的最佳方式。
VR设备能够和体育广告深度贴合，很大程度得益于其视觉焦点捕捉的优势，而这对于旨在追求“精准投放和有效曝光”的广告显然具有颠覆性的意义。换言之，广告商们不用再费心思去猜测“观众的视线会在什么地方停留”，而可以直截了当地把想传达的信息呈现在“焦点上”。广告商不仅可以根据视觉焦点精准定位确定广告插入角度，还可以借助视觉引导完成场景的流畅转换，从而收到最好的宣传效果。
以耐克为例，在新一代毒蜂战靴的宣传片中，用户不仅可以化身内马尔“亲临球场”，带球进攻，射门进球，而且低头 即 见“自己”穿着的Hypervenom II战靴，仰首还可一览球场周围包括广告板等其他方向的广阔场景。
值得注意的是，品牌在吸引用户时在广告中加入新技术元素这种做法本身并不新颖，V R技术作为一种营销手段引入体育广告的优势在于球迷粉丝对于现场和参与感的无限渴求。与单向传播、缺乏内容互动和场景体验的传统广告不同，“零距离、无死角”的V R体育广告能让用户对内容产生更为深刻真实的记忆以及强烈的共鸣，从而让品牌获得在体育产业内突破和扩展的机会。
一言蔽之，体育类广告借由V R体验扩大影响力的不二法门在于———想方设法加强用户感官互动，并引导他们切身体验品牌的产品及价值。
三、为体育训练和游戏带来新玩法
去年圣诞节，小皇帝勒布朗·詹姆斯发布了一部讲述自己训练生活的宣传短片《StrivingforG reat-ness》，让不少球迷眼前一亮，直呼过瘾，但是鲜有人知道，VR除了可以“记录”之外，也早已是很多体育项目训练的标配。除了转播赛事和广告拍摄之外，VR的玩法也日趋多样化——— 在VR技术的帮助下，业余人士也可以通过游戏过一把专业体育活动的瘾。
在辅助体育训练方面，全景视频可以从各个视角检查训练姿势、角度等参数以帮助运动员提升训练效果，有效避免运动员因为不当训练而造成运动损伤。目前，华盛顿奇才、达拉斯小牛等诸多NBA职业球队都已和一些V R公司签约合作，在实际训练中投用VR设备。
据悉，荷兰国家队也已经在教学、训练中采用BeyondSport的V R技术进行实时的沙盘演练、视频分析、战术复盘以帮助足球队提升教学水平，且以后还计划在更多球队、赛事中推进。通过大数据整合等为体育活动提供战术辅助训练，VR目前已经在棒球、赛马、橄榄球等多个项目得到广泛应用。由此可见，在不久的将来，VR设备有望成为各大赛事职业俱乐部和球队的刚需产品。
与相对专业且目的性较强的体育训练相比，采用V R技术的体育类游戏则主打娱乐和休闲体验。借助头盔、游戏手柄、体感设备以及高性能PC端等装备，很多体育爱好者可以亲身体验到诸如格斗、飞行、赛车、射击等对“临场感”要求较高并具有一定危险系数的运动。
Sanzaru开发的《VR体育挑战》是这类体育游戏的一大代表。在该游戏中，借助OculusR ift的动作感应手柄，玩家可以以第一人称视角畅玩橄榄球、篮球、曲棍球和棒球等美国四大主流运动，游戏气氛不亚于风靡全球的《NBA嘉年华》。无独有偶，美国公司VirZoom也推出了一套将健身单车、VR设备与小游戏结合起来的健身设备，创造出戴着VR眼镜骑着单车开F1的奇效。
可以预见，创业公司对V R的开发与应用，将不断提高用户体验视为更高的追求，并为最终VR爆款的出现打下基础。当然，这其中也必然伴随着现实潜在问题的解决，比如由于长时间佩戴V R设备或者游戏中高速度、强光等因素引起的眩晕症状等。
前景这般，优势如此，然而纵观全球VR市场，除了微软、Facebook等科技巨头在布局VR生态，一众创业公司在深耕技术，VR的整体市场表现依然稍显冷清。这也提醒人们，所谓爆点，至少于现在的体育产业看来，都还只是星星之火。
『肆』 现在大数据前景怎么样，在校大三学生，想了解学习一下。
所谓大数据，就是量大且复杂到人工无法轻易获取、整合的数据。
这个“大”的量是个天文数字，而机器可以 获取、整合、处理，甚至比较精确地分析，能极大效率地提高信息处理速度，让信息更直观地呈现在人们眼前，极大地便利了人们进行进一步的分析。
三个特征：
①整体性。即其大，大数据并不是片面的或者局部的数据，而是全面的数据。这里的全面不是说在后期具体分析运用的时候要用到每一个数据，但是在技术层面我们要尽可能抓取全面的数据供人工选择。
②数据的混杂性和结果的精确性。
数据的混杂性源于其“大”，覆盖面广，涵盖量大，所以得到的数据并不单纯是针对某一个小点的。当然也可以针对某一具体的小点发起探索，但是得到的数据就不能称其为“大”了，而且也并不属于大数据的优势。
结果的精确性指的是得出来的结果会更精准，因为更全面，也便于人工进行筛选和二次分析利用。
③相关性。大数据的各项数据并不是独立的，也不是平行的，而是交织的，相互联系的，是关于一个点的线性数据交织成的全面数据，甚至立体化数据。
大数据必然是有其发展前景的，随着科技的发展和技术的支撑，我们已经进入信息化时代，信息即数据，如果更好地抓取数据、分析数据、利用数据都是大数据领域要解决的关键问题。
如果说要投身到大数据领域工作，那你的兴趣点和爱好在哪里也很关键。大数据公司并不是只有技术研发人员，人力资源、产品运营、渠道和销售等等岗位都有。
如果是技术研发，那门槛其实是在不断提高的，尤其是较大的公司，更希望非常优质的毕业生或者有研发经验的人员，而这里的优质毕业生并不是说必须名校（当然名校更好），不过你在学校里在这相关领域的实践活动也一定是加分项。
『伍』 大数据创业的5大要点,你知道吗
大数据是当今最热门的科技词汇，同时也是最困难的创业项目。CSC对Infochimps的收购表明，那些无法顺利拿到第二轮融资的大数据创业公司 面临着要么关张，要么被人收购的命运
Harris的观点可以归纳为五点，IT经理网摘译整理如下：
1.基础设施非常难
不仅开发基础设施技术产品很难，销售起来也很难，具体到大数据基础设施工具如Hadoop、NoSQL数据库和流处理系统则更是难上加难。客户需要大量培训和教育，付费哟娜谷需要大量支持和及时跟进的产品开发工作。
新兴的大数据创业公司还必须与那些在客户那里已经有一些知名度甚至合作项目的公司竞争，例如Cloudera、Hortonworks、10gen、亚马逊AWS、IBM、Oracle等。
反观大数据应用创业则相对简单的多，无论面向垂直行业应用还是数据可视化这样的通用大数据应用都是如此。因为这些大数据应用的价值对于客户来说更为直观，距离业务也更近，进入企业IT系统的摩擦也更小。
2.云计算是朋友
无论你是销售大数据基础设施还是应用，云计算都是更有效的业务载体。选择云计算不仅仅是在云端托管，更重要的是通过云计算向客户提供服务。你将拥有更多控制权，同时在有限的资源上优化运行也会让你对产品的理解更加透彻。
云计算也降低了潜在用户试用产品的成本和门槛，从NewRelic到亚马逊AWS都从云计算+大数据模式中获益。
3.开发者是朋友
如果你主要从事大数据分析，例如ClearStory、Platfora或者CRM营销应用，数据分析师就是你的朋友。无论那种情况，最好的办法就是围绕以开发者和市场人员为主的目标受众进行开发和营销工作，CIO反而不是很好的目标受众！
专注CIO而非开发者往往会导致你在实际签约时碰到棘手问题。围绕开发者营销的战术被很多云计算创业公司和纯大数据软件公司所采用，例如Splunk和Tableau。
再比如Infochimps和Continuuity的产品类似（两者都被迫按落云头，迫降在用户数据中心），但Continuuity完全面向开发者，这意味着能积累更多技术粉丝。
4.将数据科学家推向前台中央
这既是市场也是销售策略，数据科学家才是能够展示数据和平台威力的人，他们也是会议上最受欢迎的演讲者。
但大数据科学家也需要慎重选择传播内容。如今大家都接受了Hadoop和NoSQL，所以没必要每次开会言必称4V之类的科普。至于如何配置和集成大数据系统也只能吸引小部分听众，除非你的项目规模超大。
Cloudera比竞争对手出名的原因有很多，但其中Jeff hammerbacher绝对是一位举足轻重的人物。不要空谈大数据大数据的价值和架构，站在听众的立场说说具体能做哪些分析，如何做。
5.开源有多重要，取决于你自己
几乎所有的大数据公司都依赖开源软件，有些是“借”来的，如Hadoop、Storm以及各种数据库，有些是自行开发的，有些则是混合模式，例如在HBase上增加的一些功能应用。这些开源项目如此流行是因为社区的力量。
开源绝不是看起来那么轻松，不是说你在Github上放点代码就谈得上回馈社区了。开源的目的是将使用相同代码的人聚拢成社区，并不断改进代码。这 里与第三点中我们提到的吸引开发者有关。只有更多的用户和开发者对你产生兴趣了，在你的产品上花时间和精力了，才有可能最终掏钱。
不计其数的创业公司都将代码开源了，但那些真正能推动项目并建设社区的公司才能脱颖而出。例如Neo Technology的Neo4j、Concurrent的Casading以及10gen的MongoDB。甚至Twitter这样面向大众的公司都开源了Storm和Mesos等项目。
『陆』 大数据有哪些创业机会
数据这样的情况下，我们可以对数据进行一个总体的分析，站在一个非常有远见的视角下，可以看出来哪些行业的未来前景是非常不错的，这样的话，我们就可以在这个行业下进行创业，这样创业的成功率也会提高非常多的。
『柒』 如何利用大数据去进行创业
大数据是当今信息社会的热词。在很多人印象中，数据就是数字，或者说必须是由数字构成的，其实不然，数据的范畴比数字大得多。互联网上的任何内容，比如文字、图片和视频都是数据；医院里包括医学影像在内的所有大感也是数据；公司和工厂里的各种设计图纸也是数据，如果我们把资本和机械动能作为大航海时代以来全球化的推动力的话，数据或将成为下一次技术革命和社会革命的核心动力。那么对于兴致勃勃的创业者来说，如何在大数据时代进行创业，把握和运用好数据时代所带来的优势呢？
首先，重视大数据，在无法确定因果关系时，数据会为创业者提供解决问题的新方法，数据中所包含的信息可以帮助创业者消除不确定性，而数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系，帮助创业者得到想要的答案，这个便是大数据思维的核心。因此在大数据时代选择创业，就一定要重视数据.
其次，分析数据。光是足够地重视网络大数据还不能够完全地发挥其优势，而且要有足够的能力去分析数据和利用数据。这一方面，如果创业者并没有具备完全的素养和专业知识技能，则可以寻找相关的数据分析员或者数据分析网站来对某个行业、某个市场或者说是合作对象来进行精准的数据分析，使得创业能够更加事半功倍地进行下去。
最后，保护数据隐私。这个是依靠大数据创业并且长期发展和盈利的必要条件。由于大数据具有多维度和全面地特点，它可以从很多看似支离破碎的信息中完全复原一个产品或者服务的样貌，并且了解到一个公司或者一个组织内部的各种信息。因此，保护自己公司或者创业者已经拥有知道的各种数据信息便显得十分重要，它既是创业者所赖以生存的根本，也是对于客户或者数据源的一种保护和责任
总而言之，在大数据时代创业，一定要重视大数据的重要性，能够娶分析数据和利用数据，最后保护数据的隐私，这样才有可能在大数据时代取得创业的成功。
『捌』 目前大数据在哪些行业有案例或者说应用
大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，在此申明，以下案例均来源于网络，本文仅作引用，并在此基础上作简单的梳理和分类。
大数据应用案例之：医疗行业
Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。
在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
大数据应用案例之：能源行业
智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。
维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。
大数据应用案例之：通信行业
XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。
电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。
中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。
NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。
大数据应用案例之：零售业
"我们的某个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务，如何定位公司的差异化，他们通过从 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。"Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据，使他的业务服务更具有目标性。
零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。