数据结构难学吗(学到什么程度才能在简历上写下精通)

数据结构难学吗，学到什么程度才能在简历上写下精通？

谢谢邀请。应聘一个岗位，需要聘用单位对你的了解，也是你对应聘岗位的认知，或以精通抬高自己不可取，或不填写也不可取，这取决自己的实力和对岗位的信心。要知道“精通”是对某一个行业精准的从末梢细微处都了如指掌，并能够独立掌握和操控这一行业的执行过程。

假如你是法律工作者，填写精通业务，必须是熟读法律条款，了解法律程序，娴熟的运用法律知识，在你所从事的民事、刑事案中有着独立的办案能力。

假如你是教师，你填写精通业务，就必须熟读语文、数学或历史、地理单门学科的知识，教学规程，从备课到讲解，了解学生动态 ，并独立完成教学任务的能力。

假如你是医生，填写业务精通，就必须熟读医学知识，在所从事的内科、外科、临床医疗工作中，独立的诊断，为患者下处方，解决患者疾痛的医治能力。

假如你是工人，填写业务精通，就必须学会你所在工种全面知识，掌握你所在的工种车工、钳工、安装工等等工种的操作规程，独立解决其过程中的问题，完成工作任务。

……。

“精通”这两个字看起来很平常，挺简单，写在简历上就不是简单那么简单了。“精通”就是行业知识，“精通”就是行业执行过程，“精通”就是独立完成的能力。你在某一个领域，某一个行业，某一个部门做到精通行业，运作行业，掌控行业，你就是这个行业岗位优胜者了。

图片来自网络。

2020高考数学难易程度如何？

今年数学卷有全国123的文理6份，新高考12卷，北京，天津，上海，江苏，浙江共13份数学试卷。因此你得说明具体哪份试卷，再给你详细对比分析试卷难度哦。

或者我拿2020全国1卷和2019年全国1卷的理科来举例分析吧。

第1题:2020考点复数的四则运算与复数的模，基础题。

对应的是2019年的复数的模和轨迹方程，也是基础题。难度对比值累计值+0（正号代表2020难，负号代表2019难）。

第2题:集合的交并补，都是基础题。难度对比累计值＋0。

第3题:2020考点是新情景新定义，主要在于阅读理解、数形结合和计算能力，其实也是一个简单题，但是有的考生心里一慌，就容易丢分。

而2019年第3题考察函数值大小的简单比较，基础题。难度对比值累计值＋1。

第4题:2020考察抛物线的简单应用，基础题。

2019考察新情景新定义之断臂维纳斯，中档题。累计值0（正负抵消了）。

第5题:2020考点数学模型，基础题。

2019考察函数图像的识别，基础题。累计值0。

第6题:切线方程的套路题，基础题。

简单的排列组合，主要在于细心读题，基础题。累计值0。

第7题:余弦型函数图像的套路题，基础题。

向量的夹角，基础题。累计值0。

第8题:二项式定理，基础题。

程序框图，基础题。累计值0。

第9题:三角函数的变形与数值，基础题。

等差数列的简单应用，也是基础题。累计值0。

第10题:球的常规模型套路题，这种题目记住模型，就是一个送分题，基础偏中档题。

椭圆的性质及其应用，基础偏中档题。累计值0。

第11题:直线和圆的位置关系，这题估计很多基础一般的学生无从下手，所以属于难题。但其实这题如果大家记住一个切线方程，切点弦方程的口诀的话，这题只是一个中档题。这题我有视频讲解的哦。

三角函数的综合应用，中档题。累计值＋1。

第12题:函数性质的综合应用，一般思路同构法搞定，非常规思路，特值法快速解答，简单偏中档题。

立体几何的位置关系，墙角模型，中档题。累计值0。

综上所述，选择题难度系数相当，只是2020年把新情景从第4题提到了第3题，会让部分中等学生慌。2020年和2019年，我觉得2020年的选择11题区分度大点，但是这个区分度的分水岭其实就是一个口诀:“平方换一个，一次项的换成平均数而已”。下面分析填空题，这里累计值也是填空题的哦。

13题:线性规划套路题，基础题。

切线方程套路题，基础题。累计值0。

14题:向量的模，平方法和数形结合都能轻松搞定，基础题。

等比数列公式题，基础题。累计值0。

15题:双曲线的简单应用，基础题。

概率的应用，基础题。累计值0。

16题:这个题明显不是压轴题，图都有了，按图索骥，套套数据套公式计算就行，基础偏中档题。

双曲线性质的应用，关键在于利用好数形结合与几何关系，也是基础偏中档题。累计值0。

因此在选择题上，2020年和2019年也没什么太大出入，而且2020的填空题更容易得满分，2019有的考生会直接跳过16题。

接着我们再分析下解答题。

17题:数列的简单应用，利用错位相减有偏方，轻松拿满分，基础题。

常规的解三角形大题，基础题。累计值0。

18题:立体几何线面垂直，立体几何二面角，常规题，简单题。

立体几何线面平行，立体几何二面角，常规题，简单题。

19题:纯概率分析题，这个题考察的就是纯概率，并没有有的考生想的那么复杂，只要分析推理过关，利用好对称调换下位置，更容易分析哦。有的考生高考前都把概率题往复杂的方面想了，但恰恰没想到，这个概率题返璞归真，变成了纯概率题，所以分析推理不过关的，这题肯定花了不少时间。但对于平时在这方面基础扎实的，做起来也是游刃有余哦。因此这题是一个中档题。

抛物线的性质及其应用，计算量很小的一个解析几何题，顶多算基础偏中档题。累计值＋1。

20题:椭圆的性质及其应用，定点定值套路题，中档题。

导数的综合应用，极大值和零点问题，这题在于分类讨论思想的合理应用，计算量不是很小，但也不算大。中档偏难。累计值0。

21题:导数的单调性，导数恒成立问题。这个题就突出了方法的重要性，只需要利用分离参数法，就容易分析出法宝。但估计这题有的考生也习惯整体构造求导了，虽然也能分析出答案来，但这题明显使用分离参数优势更大，中间再用综合除法或者分组分解法，很快就出答案了。这个导数题其实是一个中档偏简单的大题哦，但是得选择最佳方法。

概率与数列的结合，加上位置处于21题，令很多考生产生畏难心理，而选择了放弃。但是这题耐心一点，仔细审题，实质就是数列求和里面的累加法，这个我相信大家都会吧。这个题占据了天时（做到这题没太多时间了）地利（21题的位置优势，还是可以的）和人和（考生的畏难心理），因此会让大部分考生觉得这是一个压轴题，其实你上当了。这里姑且定位中档偏难吧。累计值－1。

22题:这题第二问算是一个新题，因为它的形式平时不怎么接触。但这题也算是一个老题，因为平时大家做极坐标，平方法经常用吧（去年的极坐标不就是闲来无事平个方吗？），那平方的对面，不就是开根号法吗？然后利用代入消元法、十字叉乘法，做下去还是很顺手的。简单偏中档题。

闲来无事平个方，配凑一下整体换，这个题目就得满分啦。当然这题还可以用万能公式换，也可以搞定。简单偏中档。累计值－1。

22题:解绝对值的不等式，3段讨论法很常见吧，这题稍微加强了一下，变成了5段讨论法，一样的配方，一样的套路。基础题。

轮换对称，两两组队，二元均值不等式的加强版，三元均值不等式。基础偏中档题目。累计值－1.5。

因此按照我个人得愚见，2020年的全国1卷和2019年的全国1卷对比，选择题稍微计算量大一点点，填空题简单一点点，大题简单一点五。因此综合下来，2020年全国1卷理科，比2019年偏简单。

不同来源的数据各有什么特点？

大数据是目前互联网及商务应用最重要的组成部分。

关于数据来源，互联网及物联网是产生并承载大数据的基地。互联网公司是天生的大数据公司，在搜索、社交、媒体、交易等各自核心业务领域，积累并持续产生海量数据。如阿里，百度，腾讯等。物联网设备每时每刻都在采集数据，设备数量和数据量都与日俱增。这两类数据资源都是大数据金矿，还有一些企业，在业务中也积累了许多数据，如房地产交易、大宗商品价格、特定群体消费信息等。当然还有另外一类是政府部门掌握的数据资源。

1.准确(Veracity)

这是一个在讨论大数据时时常被忽略的一个属性，部分原因是这个属性相对来说比较新，尽管它与其他的属性同样重要。这是一个与数据是否可靠相关的属性，也就是那些在数据科学流程中会被用于决策的数据（而这不同于与传统的数据分析流程），精确性与信噪比(signal-to-noise ratio)有关。

例如，在大数据中发现哪些数据对商业是真正有效的，这在信息理论中是个十分重要的概念。由于并不是所有的数据源都具有相等的可靠性，在这个过程中，大数据的精确性会趋于变化，如何增加可用数据的精确性是大数据的主要挑战。

2.高速(Velocity)

大数据是在运动着的，通常处于很高的传输速度之下。它经常被认为是数据流，而数据流通常是很难被归档的（考虑到有限的网络存储空间，单单是高速就已经是一个巨大的问题）。这就是为什么只能收集到数据其中的某些部分。如果我们有能力收集数据的全部，长时间存储大量数据也会显得非常昂贵，所以周期性的收集数据遗弃一部分数据以节省空间，仅保留数据摘要（如平均值和方差）。

这个问题在未来会显得更为严重，因为越来越多的数据正以越来越快的速度所产生。

3.体量(Volume)

大数据由大量数据组成，从几个TB到几个ZB。这些数据可能会分布在许多地方，通常是在一些连入因特网的计算网络中。

一般来说，凡是满足大数据的几个V的条件的数据都会因为太大而无法被单独的计算机处理。单单这一个问题就需要一种不同的数据处理思路，这也使得并行计算技术（例如MapReduce）得以迅速崛起。

4.多样(Variety)

在过去，数据或多或少是同构的，这种特点也使得它更易于管理。这种情况并不出现在大数据中，由于数据的来源各异，因此形式各异。这体现为各种不同的数据结构类型，半结构化以及完全非结构化的数据类型。

结构化数据多被发现在传统数据库中，数据的类型被预定义在定长的列字段中。半结构化数据有一些结构特征，但不总是保持一致（举例来说，看一看JSON文件），使得这种类型难以处理。更富于挑战的是非结构化数据（例如纯文本文件）毫无结构特征可言。在大数据中，更常见的是半结构化数据，而且这些数据源的数据格式还各不相同。

在过去的几年里，半结构化数据和结构化数据成为了大数据的主体数据类型。

尽管有些网络数据披着大数据的外衣，但并不是每一种数据融合都可以叫做大数据。注意，即使有些数据拥有这4种属性中的一种或多种，也不能被归类为大数据，要完全拥有以上4种特性才能称得上是大数据。

大数据主要有以下几种较为常用的功能：

追踪。互联网和物联网无时无刻都在记录，大数据可以追踪、追溯任何一个记录，形成真实的历史轨迹。包括消费者购买行为、购买偏好、支付手段、搜索和浏览历史、位置信息，等等。

识别。在对各种因素全面追踪的基础上，通过定位、比对、筛选，可以实现精准识别，尤其是对语音、图像、视频进行识别，使可分析内容大大丰富，得到的结果更为精准。

画像。通过对同一主体不同数据源的追踪、识别、匹配，形成更立体的刻画和更全面的认识。对消费者画像，可以精准推送广告和产品;对企业画像，可以准确判断信用及风险。

匹配。在海量信息中精准追踪和识别，利用相关性、接近性等进行筛选比对，更有效率地实现产品搭售和供需匹配。大数据匹配功能是互联网约车、租房、金融等共享经济新商业模式的基础。

优化。按距离最短、成本最低等给定的原则，通过各种算法对路径、资源等进行优化配置。对企业而言，提高服务水平、提升内部效率;对公共部门而言，节约公共资源、提升公共服务能力。

从这里你就知道为什么当你在淘宝搜索过某一样东西后，近期电脑里的广告都是与之相关的信息，或者是你在今日头条里打开过几个“王者荣耀”视频，后面他就会推送更多的这类视频出现在你的手机上。

在不久的将来，多智时代一定会彻底走入我们的生活，有兴趣入行未来前沿产业的朋友，可以收藏 多智时代 ，及时获取人工智能、大数据、云计算和物联网的前沿资讯和基础知识，让我们一起携手，引领人工智能的未来！

你觉得游戏开发好学吗？

我觉得好学，先给自己一点自信，如果对游戏开发有点兴趣或者非常热爱，那就太好了，因为兴趣和热爱是最好的老师，它会帮你在学习路上突破重重关卡，最终学会它，并做出属于自己的游戏，学历低也不要紧，需要哪块的知识，咱就补哪块，数学，英语，编程，游戏引擎，一个一个来，数学如果低于初中水平，那就先把初中的数学补上，再再学高中数学，学完高中数学基本就能用了，但如果学到大学数学的水平对做游戏会更有利，甚至可以更高，研究生，博士等，因为游戏其实就是一个程序，而程序就是一系列的算法，数学好就能轻松运用各种算法。英语能有高中水平就差不多了，英语起到的作用主要是能看懂程序的内容，因为程序基本都是英语写的，要是英语太差，看程序就像是在看天书。游戏常用的编程语言有C，C++，Jave，C#，有的游戏也会用到Python，你可以挑一门感兴趣的去自学，网上有很多免费的教程，也可以买书自己看，自己练习。游戏引擎就了解两个就行，一个是unity3D，手游《神庙逃亡》就是用它做的。另一个游戏引擎是虚幻4，端游《绝地求生》和手游《和平精英》都是用它做的。加油，如果你决心腾飞，没有什么能阻挡的了你，你会成功的，会成为游戏大神的！

Java自学可以吗？

完全可以。

不管你是自学，还还是去培训，你只要记住一点，两者的目的是一样的。至于要选择哪种，这个我没办法给你答案，其实你心里已经有答案了，只是在纠结，怕会成为遗憾，怕自己的选择错了。

我本身是java开发程序员，有一些自己的看法，下面我简单说说吧，只是一些建议，我说什么不重要，你自己判断。

1、选择培训

目前这个行业，选择培训出来的人很多，据我观察是绝大多数都会选择培训。选择培训的原因有几种：计算机专业毕业生、非计算机专业毕业生、毕业多年的无业人员。这里我提到的都是毕业，可能你会有疑问，难道都是学生？这个行业对学历是有要求的，你要想找到工作，目前来说，专科是最基本的要求，现在专科也是很难找到满意的，找到了也是和其它本科有差距。

这三种类里面，非计算机专业毕业生 和 毕业多年的无业人员是最适合培训的，但是也是受益最小的。计算机专业毕业生绝大部分都适合培训，因为现在的大学情况就是这样，大学四年，混3年学1年，去培训的话结合本身专业的优势，在理解上很快，学习能力强，当然这个说的是总体而言。

我不知道你是属于哪一类的，如果你是计算机相关专业的，学习能力，钻研能力，会变通和有自己的思考，完全可不用去培训，这样也可以省下不少培训费用。如果学校有和培训公司合作，并且费用比较低，问问之前培训的人的现状怎样，如果感觉一般，我强烈建议你去培训。花一点钱，得到的可以不是一点点，整个知识体系，笔记积累，对以后学习其它东西的帮助非常大。如果是其它两类的话，我的建议是去培训，如果个人适应能力不行，感觉坚持不下去，我建议不要入这行。。。

同时，培训机构的好坏是很重要的，这也是培训的一个坑，有的培训点确实是很好，有的很不好，因此对于培训机构有偏见的培训出来的人，对培训是有很大的抵触的。培训只是一个方式，培训过程中，更多的还是靠自己自觉，多练多看。

2、选择自学

如果选择自学，我是很敬佩的。网上看视频内容学习，虽然没有培训那么细致，但是不管怎么样，培训能画出一个饼，自学也能画出一个饼，笔不一样又有什么关系能，在知识的积累过程中，自然会对一些疑问给出答案。自学的过程中，也是对自身的锻炼，在步入职场之后，学习能力相对于培训的大多数人来说应该是更强的，适应能力也是更强的。

希望这些分享能够帮助到刚刚步入IT的你们！赞！