数据中心基础知识学习(数据中心流程图详解)

我今年50岁，正在学习数据分析技术、人工智能技术、前端技术、区块链技术等

1.数据分析技术：随着大数据技术的发展，数据分析技术已经成为各个公司、企业迫切需要掌握的技能之一。数据分析技术可以帮助企业更好地挖掘数据中的价值，通过数据分析为企业决策提供支持。学习数据分析技术需要掌握数据处理、数据分析、数据可视化。掌握数据分析技术还可以带来企业数据中心、营销数据分析、大数据仓库开发等职位的就业机会。

2.人工智能技术：随着计算能力的提高，人工智能已经蔓延到各个领域。与此同时，人工智能技术也逐渐成为热门领域。学习人工智能技术需要学习计算机科学、计算机编程、数据算法等基础知识。学习人工智能技术还可以在机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等方面找到就业机会。

3．前端技术：随着移动互联网的发展和智能手机的普及，各种移动应用和网站普遍需要更加复杂、美观的界面显示，以满足不同的用户需求。学习前端技术需要学习HTML、CSS、JavaScript等知识。掌握前端技能可以让你在网站开发、网页设计、视觉设计、交互设计等方面找到就业机会。

4.区块链技术：随着互联网时代的到来，基于区块链技术的数字货币不断涌现，并逐渐获得全球认可。区块链技术是该领域的核心技术之一。掌握区块链技术需要良好的计算机科学背景，熟练掌握C++或JA等编程语言，熟悉算法设计。学习区块链技术可以为你在数字货币、区块链开发、区块链应用研发等领域找到就业机会。

心灵鸡汤

50岁是人一生中的重要时刻。学习新知识是保持年轻和发展新思想的一种方式。无论你多大，只要肯学习、肯努力，就可以成功成为新技术专家。学习新知识有助于保持生动的思维活力，增强个人认知能力，提高生活质量，拓展人生阅历和视野。俗话说：“学无止境，人生无止境，只有不放弃，才能胜利。”

岗位职责：按照工作流程和指南管理数据中心基础设施和/设备的运行；负责设计客户及弱电项目方案；负责工程项目的现场施工监理，协调工程团队的工作，保证工程质量；做出判断当数据中心设备出现故障时，进行故障排除，深入分析故障原因，并向相关部门提供必要的信息；负责设备服务器、、应用等软硬件的安装、调试和培训；协助和支持技术主管/经理的工作；客户技术支持服务及客户技术作培训工作；日常维护工作的管理：包括作人员的维护工作和我公司的维护工作，应充分理解本次维护的意义，并在维护执行过程中，确保维护工作必须按照约定的计划执行并完成准时;负责日常运维数据的收集以及相关运维文档的管理，包括但不限于上海数据中心巡检、状态巡检、每周故障统计、KPI告统计等；负责数据中心相关技术文档的编写和维护；熟悉公司、产品和业务流程，接受培训和定期考核；研究和数据中心的发展趋势和趋势，并对公司数据中心进行管理，提出升级建议。配合资产管理，按程序调动设备，提供IDC设备信息；符合O09001、O27001和O20000的相关要求。配合接待潜在客户，带领、陪同潜在客户参观机房，能够深入讲解公司产品及数据中心相关内容。岗位要求：3年以上数据中心运维经验，2年以上数据中心基础设施监控管理经验；了解现有数据中心和的运行规则，并具备一定的认证资质。了解SDH、以太网、IP、MPLSVPN、QoS等相关知识；了解数据中心强弱电、空调、暖通、综合布线等相关知识；熟悉UPS/EPS、配电柜、精密空调等机房设备的运维管理，具备基本的OFFICE应用技能；强烈的责任感和使命感；积极主动，善于发现问题、思考问题、解决问题；逻辑性强；良好的意识和技能；良好的学习能力；思路清晰，沟通协调能力强，良好的团队合作精神；良好的英语口语和写作能力；良好的团队合作能力。

大数据技术专业是一门交叉学科：统计学、数学和计算机科学是三大支撑学科；生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学是应用扩展学科。

此外，还需要学习数据采集、分析处理软件，学习数学建模软件和计算机编程语言等。知识结构是具有两种专业、多种能力（专业知识和数据思维）的跨界人才。

以中大学为例：

基础课程：数学分析、高等代数、普通物理概论、数学与信息科学、数据结构、数据科学概论、编程简介和编程设计实践。

必修课程：离散数学、概率统计、算法分析与设计、计算数据智能、数据库概论、计算机基础、并行架构与编程、非结构化数据大分析。

选修课程：数据科学算法概论、数据科学专题、数据科学实践、实用互联网开发技术、抽样技术、统计学习、数据分析回归和随机过程。

大数据职位：

1.大数据架构师

大数据平台建设、设计和基础设施。

技能：计算机体系结构、体系结构、编程范式、文件、分布式并行处理等。

2.大数据分析师

面向真实工业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化。

开发工程师。

解决大数据存储问题。

4.数据分析师

跨越不同行业，专门从事行业数据收集、整理和分析，以及进行数据驱动的行业研究、评估和预测的专业人员。使用工具提取、分析和呈现工作中的数据，以了解数据的业务重要性。

5.数据挖掘工程师

要做数据挖掘，需要从海量数据中发现规律，这需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数。，高级代数和凸优化。、概率论等常用的语言包括Python、Java、C或C++。我自己更多地使用Python或Java。有时使用MapReduce编写程序并使用Hadoop或Hyp来处理数据。如果使用Python，则会与Spark结合。