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數據圖譜會重塑每一個領域的競爭，速度之快超過大多數人的預想。 每家企業都應當超越利用數據改善運營效率的訴求，認識到數據圖譜的競爭優勢。高層領導者必須投資升級數據基礎設施，實時、全面地了解消費者與本公司產品及服務交互的情況。有了這個結構，就能制定出獨特的方案解決客戶的問題。
對于數字化領先企業來說，在數據圖譜等領域的不斷 探索 ，正在為它們創造出新的競爭優勢，在產品開發、用戶體驗等各方面甩開了競爭對手。因此，它們的經驗值得被廣泛借鑒。
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維賈伊·戈文達拉揚（Vijay Govindarajan） 文卡特·卡特拉曼（N. Venkat Venkatraman）| 文
維賈伊·戈文達拉揚是達特茅斯大學塔克商學院考克斯杰出教授，哈佛商學院執行研究員。文卡特·卡特拉曼是波士頓大學奎斯特羅姆商學院管理學小戴維·麥格拉思教席教授。
web前端靈活多變，能夠直觀看到成果，所以成就感更容易體現，學習起來也會相對輕松。Java被稱為最穩定的語言，應用最為廣泛，無論是一線城市還是二三線城市，都容易找工作，但入門相對更難。
如果實在不知道該選哪個，下面跟大家談談web前端和java有哪些具體區別，可供參考。
分別用來做什么？
Java開發
1.用來編寫網站。現在很多大型網站都用jsp寫的，JSP 全名為 Java Server Pages。它是一種動態網頁技術，比如我們熟悉的一些搜索網站、政府網站都是采用JSP編寫的。所以學習Java的同學可以找編寫網站方面的工作，而且現在找這方面的崗位比較多。
3.做游戲。比如說俄羅斯方塊(TETRIS)、超級泡泡龍(SUPER BUBBLE BOBBLE)、超級馬里奧(SUPER MARIO BROS)、貪吃蛇(RETRO SNAKER)。
4.做軟件。一般編程語言都可以做軟件的，Java 也不例外，例如Eclipse，MyEclipse等知名Java開發工具。有關開發軟件組件，可以了解Java Swing編程或者awt 相關知識。
5.做大數據。都說現在是數據時代。各種大數據技術層出不窮。目前處理大數據的技術有python，java，R等。雖然說java沒有絕對的優勢，但是也是一大霸主。
除了上述領域外，Java在人工智能、科學計算等領域也有一定的應用。學完之后可以做研發，產品經理，測試，運維等等。
Web前端
WEB前端工程師在不同的公司有不同的職能，但是稱呼都是類似的，主要分為以下四類：
1.做網站設計、網頁界面開發。
2.做網頁界面開發。
3.做網頁界面開發、前臺數據綁定和前臺邏輯的處理。
4.設計、開發、數據。
前端要解決界面和交互問題，實際上UI層面上的問題一直是軟件工程方面的一個難題，因為UI不停地在變化。瀏覽器各個版本的兼容性、Web標準、移動設備、多終端適配，給了前端工程師很大的挑戰，對前端工程師的能力也有很高的要求。
分別要學什么？
Java開發
1.Web前端技術 （HTML5、CSS、JS、jQuery、Ajax）
2.互聯網架構（Nginx、Redis、MQ）
3.JavaEE三大核心框架（Spring，SpringMVC，MyBatis）
4.Web服務器端編程（Java基礎、Servelt、SSH、SSM）
5.數據庫技術（Orale、MySQL、JDBC、DAO）
Web前端
1. 買粉絲 + css。
2.JavaScript。
3.Photoshop、flash。
4.買粉絲5和css3。
5、瀏覽器兼容。懂web標準,熟練手寫x買粉絲 css3并符合 符合w3c標準。代碼能兼容主流瀏覽器Firfox,Chrome、Safari、IE、Opera。
6、熟悉一門后臺編程語言asp、php、jsp等。
Java開發和web前端現在都屬于熱門的兩個方向，前景都比較不錯。
從薪資角度來說，Java的工資普遍比web前端高；從難易度來說，Java要比web前端難一些；從需求來說，Java的人才需求量要比web前端多。但是相應的Java的人才競爭力比web前端要大。具體哪個好，仁者見仁，智者見智。
1、市場前景
前端程序員缺口非常大，因為它正式成為一個崗位才幾年，國內最早出現前端招聘崗位在2012年左右。隨著現代互聯網應用的火爆，前端難度加大，導致后臺程序員不能完全搞定，所以企業們急切需要真正懂前端技術的“前端人員”。
近十年以來，IT行業發展火熱，衍生了很多新職業，例如UI設計師、開發工程師、軟件測試工程師等等，在眾多備受矚目的新生職業中，Web前端工程師是其中的一員。
隨著互聯網的迅猛發展，各種互聯網項目也不斷興起，對用戶體驗提出了更高的要求，前端開發也由此逐漸成為了重要的研發角色。從2012年至今，“Web前端工程師”的需求持續走高，薪酬也是水漲船高，所以，有不少人立志要成為前端開發工程師。
2、就業形勢
Web前端可選擇的崗位有：前端開發工程師、資深前端開發工程師、網站重構工程師、前端架構師等等。
雖然近兩年大數據、人工智能等很火，但Web前端開發依然是十分熱門的，特別是隨著谷歌、YouTube、FireFox等大型企業紛紛將視線轉向HTML5，前端開發已經進入HTML5時代，所以，Web前端在今后十年仍有很大的發展空間。
據統計，我國HTML5前端工程師人員的缺口將達到10多萬，因此，Web前端工程師是一個非常有“錢”途的職業，并且薪酬會根據技能的深入而有不同程度的增長，其中北京、上海、廣州、深圳等地前端工程師的薪資待遇更是一路飆升。
3、說完了前景狀況，接下來就是學習前端了，前端入門雖簡單，但也并不是人人都能從事這個行業的，如何鑒定自己適不適合學前端呢？
1. 你是否能耐得住性子？學習web前端接觸得最多就是各種繁復的字母代碼，需要你耐得住性子安安靜靜地坐下來研究技術。如果你做事經常三分鐘熱度，容易半途而廢、或是性格急躁急于求成，編程可能不太適合你。
2. 你是否有持之以恒的毅力？web前端不僅知識點多，而且前端發展得快，新的框架和思想被不斷的提出，對于新手來會有不小的心理壓力，過快的節奏讓新手學起來比較吃力，想要學習web前端就要做好做好長期學習，更新自己知識庫的準備，持之以恒的毅力才能讓你在長途跋涉的工作過程中堅持下來。
3. 是否具備基本的邏輯思維？選擇工科專業的人一般邏輯思維能力一般要強于文科生，web前端需要用邏輯思維處理問題的能力。針對甲方用代碼實現，首先要自己理解透徹，編寫出來的程序才能拒絕bug。
如果以上提到問題，你都能從容攻克，那么你是適合學習web前端的。
4、到這里呢，先恭喜你進入前端行業，接下來就是如何學習前端了，前端的學習路線是什么呢？
零基礎學習路線：
1、HTML、CSS基礎、JavaScript語法基礎。學完基礎后，可以仿照電商網站（例如京東、小米）做首頁的布局。
2、JavaScript語法進階。包括：作用域和閉包、this和對象原型等。相信我，JS語法，永遠是面試中最重要的部分。
3、jQuery、Ajax等。jQuery沒有過時，它仍然是前端基礎的一部分。
4、ES6語法。這部分屬于JS新增的語法，面試必問。其中，關于 promise、async 等內容要尤其關注。
5、HTML5和CSS3。要熟悉其中的新特性。
6、移動Web開發、Bootstrap等。要注意移動開發中的適配和兼容性問題。
7、前端框架：Vue.js和React。這兩個框架至少要會一個。入門時，建議先學Vue.js，上手相對容易。但無論如何，同時掌握 Vue 和 React 才是合格的前端同學。
8、Node.js。屬于加分項，如果時間不夠，可以先不學，但至少要知道 node 環境的配置。
9、自動化工具：構建工具 Webpack、構建工具 gulp、CSS 預處理器 Sass 等。注意，Sass 比 Less 用得多，gulp 比 grunt 用得多。
10、前端綜合：HTTP協議、跨域通信、安全問題（CSRF、XSS）、瀏覽器渲染機制、異步和單線程、頁面性能優化、防抖動（Debouncing）和節流閥（Throtting）、lazyload、前端錯誤監控、虛擬DOM等。
11、編輯器相關。Sublime Text 是每個學前端的人都要用到的編輯器。另外，前端常見的IDE有兩個：WebStorm 和 Visual Studio Code。WebStorm 什么都好，可就是太卡頓；VS Code就相對輕量很多。個人總結一下：用VS Code 的人越來越多，用 WebStorm 的人越來越少。
12、TypeScript（簡稱TS）。ES 是 JS 的標準，TS 是 JS 的超集。TS屬于進階內容，建議把上面的基礎掌握之后，再學TS。
是指在理想狀態下，各等位基因的頻率在遺傳中是穩定不變的，即保持著基因平衡。該定律運用在生物學、生態學、遺傳學。條件：①種群足夠大；②種群個體間隨機交配；③沒有突變；④沒有選擇；⑤沒有遷移；⑥沒有遺傳漂變。
相關圖片如下：
之前，我對這兩個概念有點混淆，后來明白過來了。這兩個概念一個是對基因頻率進行的篩選，一個是對基因型頻率進行的篩選。對于一個位點“AA AT TT”，其中A的頻率為基因頻率，AA為基因型頻率。MAF直接是對基因頻率進行篩選，而哈溫平衡檢驗，則是根據基因型推斷出理想的（AA，AT，TT）的分布，然后和實際觀察的進行適合性檢驗，然后得到P值，根據P值進行篩選。即P值越小，說明該位點越不符合哈溫平衡。
主成分分析（principal 買粉絲ponent analysis）
中文解釋：
將多個變量通過線性變換以選出較少個重要變量的一種多元統計分析方法，又稱主分量分析。在實際課題中，為了全面分析問題，往往提出很多與此有關的變量（或因素），因為每個變量都在不同程度上反映這個課題的某些信息。但是，在用統計分析方法研究這個多變量的課題時，變量個數太多就會增加課題的復雜性。人們自然希望變量個數較少而得到的信息較多。在很多