光环大数据培训 中国的程序员是世界上最牛的程序员
2018怎么缓解大数据的尴尬_光环大数据培训
2018怎么缓解大数据的尴尬_光环大数据培训光环大数据作为国内知名的人工智能培训的机构，只聘请专大数据领域尖端技能的精英讲师，确保教学的整体质量与教学水准，全面提升学员技术能力，毕业后就能高薪就业！关于大数据，最近爆出的一个笑话：在电影业一次内部行业会议上，一位巨无霸级别的电影业发言人说：通过数据挖掘，我们发现不同观众的相关卖品偏好。
比如《芳华》的观众比《战狼Ⅱ》观众消费了更多的热饮。
这些都是之前我们不知道的，也是无法预测的。
上面这样一个基于两部影片的观影数据分析得出来的结论，看似客观正确，实则因为模型不完善（缺少观影季节的考量）等原因，而闹出笑话。
在近期，我们在给金融科技做盘点的时候，就发现大数据自身就是一个“尴尬”。
我们找遍新闻，也没有发现这个词有什么特别值得说道的地方。
只能靠着一点时政资料凑齐了这个关键词的盘点。
2017年，大数据如此重要，却又如此没有料。
大数据模型不完善，是因为根基不牢大数据一直不温不火，和他的发展缺陷有很大的关系。
虽然大家极力看好它，但未能迎来行业的爆发。
和一些做大数据的朋友聊天，他们甚至会很直白地吐槽自己家的数据模型。
“那些所谓的数据模型之类的鬼东西，你只需瞄上一眼，就能头疼一整天。
模型里的数据巨大无比，线索逻辑纷繁复杂。
很多数据看似很重要却极其无聊，对结果判断毫无意义，食之无味弃之可惜，鸡肋一般的存在。
”“说实在的，根本原因不在于技术的落后，而是整个行业的发展根基太浅，无法对数据的有效性进行勘误、归纳和合理解释。
”“粗略地说，合理的大数据架构是，数据模型完善，能根据特定领域做出全面合理的数据精简，去掉无关数据和干扰数据，梳理出一条合理的客观建议，并根据数据分析师的主观判断和勘误，再总结出合理的结论，对相关行业做出准确的预判。
”“现在呢？本来数据模型都存在这样和那样的漏洞，却还想着数据处理的完全自动化。
”“而完全依靠客观数据，完成所谓的人工智能演算，那都是扯淡的事儿。
统计中的阈值和阀值有什么区别_光环大数据培训
统计中的阈值和阀值有什么区别_光环大数据培训一直有这样一个传说，阀（fa）值、还有阙（que）值，都是阈（yu）值的文盲版本。
其实“阀（fa）值”、“阙（que）值”都是“阈”值的一个误用，是个长期存在的错误。
阈（yu）值又叫临界值，是指一个效应能够产生的最低值或最高值。
此一名词广泛用于各方面，包括建筑学、生物学、飞行、化学、电信、电学、心理学等，如生态阈值。
阀值：这个词最早是没有的，后来国家的咬文嚼字工作组通过统计全国人民使用词语的习惯，发现了阀值这个词。
这个词本身是错误的一个词，他的产生是由于把阈值误写成“阀值”。
一起了解下这几个字的区别：1、阀读音：fa1.古代指有权势的家庭：门阀。
阀阅（封建时代指有功勋、有权势的世家。
亦作“伐阅”）。
2.凭借权势造成特殊地位的个人或集团（含贬义）：军阀。
财阀。
党阀。
3.机器中调节流体流量、压力和流动方向的装置，如：截止阀、单向阀、减压阀、安全阀等。
亦称“阀门”、“活门”。
2、阈读音：yu释义1）门坎：“立不中门，行不履阈”。
2）界限：视阈。
听阈。
3、阙读音：que1）古代用作“缺”字。
空缺：尚付阙阙。
有怀疑的事情暂时不下断语，留待查考：阙疑。
2）过错：阙失。
3）姓。
“阀”、“阈”、“阙”是词义不同的3个词。
那么“阀值”会不会是一个新词呢?经查，不是。
在表达“界限”、“范围”的意思时应该用“阈”而不是“阀”。
阈值跟英文thresholdvalue对应。
语言的发展表明，把阈值看成阀值，或直接使用阀值，不是什么大问题，只要能在上下文中也能进行较准确的理解。
越来越多的人开始接受这个词的用法，只是不要念成阙值就好，因为数据哥至今没见过。
为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。
大数据是现代教育发展的趋势_光环大数据培训
大数据是现代教育发展的趋势_光环大数据培训随着互联网时代的到来，教育行业也开始互联网化。
大数据在当今的时代的作用也是不容忽视的。
教育大数据所呈现出来的优势不仅仅表现为数据量的庞大，它更表现为数据背后的本质。
也就是说我们可以通过教育的大数据预测出学生的整个学习的状况。
在原始社会，教育的主流是小范围、个性化的教育。
在古代的时候，实行的是私塾制，师傅会带领徒弟学习。
譬如孔子门下有七十二贤士，每个人的个性都不一样，孔子会根据弟子们的不同特点进行因材施教。
工业社会以后，开始把教学内容分为不同的学科，按照班级开设不同的课程，然后进行统一授课。
这种授课方式大规模、大范围地提高了教育的覆盖面，但是失去了个性化教学的优势。
可以说，教育的互联网化在一定程度上实现了个性化和教育的高覆盖率。
那么，该如何将大数据运用到教育行业呢?1、重心变化在大数据时代，教师的工作不再简单的是知识传授，而是将知识的输出形式变得多样化，关注学生的个性特征。
将统一形式、集体化的教学转变为信息技术支持下的教学。
也就是说在了解学生的认知能力和知识结构的前提下，将知识进行迁移、整合并进行传授。
2、精准满足需求这里所说的精准满足用户需求，就是说要将教育信息及时的传送给有需求的用户。
譬如一个学生近期要进行英语培训，那么有关英语培训的信息会及时的传送给该学生。
根据用户的学习习惯、生活习惯会有一个智能的数据匹配，这样一来，该用户所收到的资讯和信息也正是自己所需求的。
3、精准进行广告投放在大数据时代，用户的的行为习惯很容易通过一些数据分析推测出来。
一些教育及培训机构可以通过数据分析，将用户进行锁定进行广告的投放。
譬如用户打开手机的频次以及用户在某一时间段的习惯性行为。
通过大数据可以将自己的广告精准投放给需求的用户。
除此之外，互联网和大数据的发展，还给我们带来发展个性化的机会，可以说在教育学上是有非常大的意义的。
那些所谓的学习不好的学生，如果他们在某些方面有一定的特长，同样发挥其特长，不再是标准化的教育。
大数据征信面临的挑战与对策_光环大数据培训
大数据征信面临的挑战与对策_光环大数据培训随着征信市场化步伐加快,大数据征信成为热门话题,受到互联网金融和资本市场的追捧。
征信与大数据有着基因层面的密切关系,一方面,征信数据是天然的大数据,理论上与消费者和企业相关的数据都可以用来作征信;另一方面,征信其实就是将分散在不同信贷机构、碎片化的局部信息,加工融合成为具有完整视觉效果的全局信息,从中挖掘出风险信息,破解交易过程中信息不对称问题。
而大数据技术的优势就在于能够更好地利用IT先进技术,将支离破碎的数据整合起来,形成真正有用的信息。
所以,大数据对传统征信业务模式的影响将是变革性的,甚至是颠覆性的。
我国征信业必须从制度设计、信息共享、隐私保护、监督管理等诸多方面不断创新,以迎接大数据时代带来的新机遇与新挑战。
大数据征信面临的挑战(一)现行法律规制与大数据征信不匹配。
近年来,国务院相继出台《社会信用体系建设规划纲要(2014-2020年)》、《征信业管理条例》和《征信机构管理办法》,初步形成了征信市场的法律框架。
但是上述法律规范的调整和规制对象主要是传统金融机构,面对互联网金融,其是否适应互联网金融行业特别是大数据征信的要求,尚待有效验证。
(二)大数据征信面临技术性难题与应用困境。
一是大数据的获取难度较大。
随着互联网带来的广泛数字化潮流,全社会的基础信息搜集和信息共享机制有所改进,但仍不足以支撑全面的大数据征信,一方面以水、电、煤气为代表的基础信息、教育、住房、司法系统信息尚未完全联网,底层数据缺乏;另一方面支付信息和社交信息呈彼此封闭、割裂的状态,市场上的电商、社交平台对于信息共享问题同样非常谨慎,进而导致大范围内的数据获取存在障碍,数据获取成本过高。
二是所建构的大数据模型的可信赖性有待检验。
征信数据模型的精度提升必须建立在大数据有效、充分抓取以及处理的基础上,需要不断的实践反馈和反复修正。
由于应用时间较短,缺乏历史数据参考,现有的大数据模型大都基于规则制定,其中带有大量的传统征信规则,还是一种中间形态,大数据征信的优势难以突显。
谁的工作会被AI取代_光环大数据人工智能培训
谁的工作会被AI取代_光环大数据人工智能培训现在人们从事的很多工作可能会被替代。
一种是烦琐的、危险的工作应该很快就被替代，另外一种是传统上大家认为使用人类智慧比较多的工作，比如网上谈及比较多的律师、医生，因为机器可以在很短的时间内学习并掌握这些从业者的经验。
传统概念上确实很多工作会被人工智能替代，但是并不是说人类就没有事情做了，只是人类在人工智能赋能的基础上会有更多更新的进步，从而导致两极分化的情况加剧。
例如，改考卷的老师，人工智能或者说机器学习在今后的一段时间里仍然不能做到100%准确，所以很多人类更有经验或者能够处理的事情，加上机器的赋能会做得更好。
但是在基准线之下的这些职业可能会很快被淘汰。
科技行业过去的竞争一直比较激烈，技术更新换代一直比较快。
通过人工智能对各个行业的赋能，不分高端、低端、传统行业、科技行业，每个行业要么接受，要么可能被淘汰。
处于竞争行业中、具有创新能力并能够一直保持领先地位的公司就能做下去。
所以不是说哪个特定的行业会更快地被淘汰，但是每个行业的集中度会更高，会有少量的公司存活下来，很多传统行业的厂家可能会被淘汰掉。
30年前大家就在谈人工智能，但是一直没有突破性的发展，而现在随着计算能力的增强，数据采集和分析能力的增强，很多技术的进步走到了一个交汇点，所以现在到了人工智能比较大的爆发时期。
我倒不认为它是虚火，它是一个新的技术革命的到来，我甚至可以将它视为电力对工业革命的推动、互联网对高科技行业的推动。
人工智能赋能的能力非常强，所以在这个发展过程中，通常会碰到有拥抱的行业、也会有抵触排斥的行业，有接触比较早的公司、就会有接触比较晚的公司。
我觉得，在新技术革命到来的时候，对很多公司，特别是对技术公司来讲，如果脱离了技术进步的方向，衰退的速度就会很快。
因此，我相信今后这些公司，包括高通公司，对人工智能会非常积极地拥抱。
另外，要从我们本身所处的位置来看怎么介入。
高通是做移动通信的，虽然它也是端对端的系统，但是目前在人工智能演进的过程中，我们发现从终端侧的角度能够看到整个社会开始进入到万物互联的物联网时代，有那么多的终端，如果把这些终端赋予了人工智能，将助力整个人工智能的发展。
为什么说人工智能是人类的下一个进化阶段 光环大数据人工智能培训机构
为什么说人工智能是人类的下一个进化阶段光环大数据人工智能培训机构光环大数据人工智能培训了解到，在人工智能的发展道路上，我们错过了很多关键性的东西。
人类再一次欺骗自己对于人工智能的认知，认为这将是结束。
即将到来的技术革命的产物将会逐渐取代我们的工作，并将我们从地球上抹去。
其实这并不令人惊讶。
技术恐惧症并不是一种新现象，这是我们在现代社会经历的每一次技术转变的一个显著特征。
人们总是害怕被机器取代，然而，从这种过度的集体恐惧中诞生的反乌托邦思想，却从未被证明是真的。
事实上，每一场技术革命都带来了繁荣、生活水平、社会平等和其他积极影响的进步。
这场革命会有什么不同的结局吗？当然有！但我们需要采用另一种方式。
人工智能不会让人类成为“无用的阶级”，也不会像一些未来主义者所暗示的那样，造成社会混乱。
它将彻底改变之前从未发生过的——针对人类本身的革命。
技术推动着一切事物：经济、政治、人口。
它塑造了战争、文化、工作、历史，它是我们社会不可或缺的一部分，而我们也是它在发展途中的一个物种。
然而，人类的一部分，技术尚未受到重大影响的是我们的认知。
到目前为止，我们的进化仅仅局限于生物学上的研究。
我们已经对于大脑，人类站立时直立的姿势，以及其他的身体特征进行了更多的研究，并利用这些研究帮助我们适应不断变化的生活方式。
然而，我们已经到达了一个时间点，即我们传统的生物进化理念无法跟上目前时代变化的步伐。
看看人类已经走了多远。
这是一个多么精妙与复杂的世界。
事实上，这个世界的事物远比我们的大脑所能处理的量要复杂得多。
在现代社会，我们仍在使用可追溯到数十万年前的爬行动物大脑。
我们的错误认知是由这个过时的大脑所驱动的，它对我们日常生活中的每一个可能的刺激点都存在着误解。
这可能是大萧条现象在现代社会普遍存在的最大原因。
而人工智能的用武之地便在于此。
即将到来的范式转变不仅仅是一场技术革命，这是一场物种进化革命。
这是人类有史以来对进化的最大转变，而且这将改变我们作为一个人类物种的身份。
选择参加大数据培训是否正确_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
选择参加大数据培训是否正确_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金“自己选择的路跪着也要走完”这句话似乎成为大多数年强人激励自己向前的座右铭，的确这句话很好。
但是仔细分析你确定自己选择的路就是正确的?你确定自己选择的路就是适合自己的?但我想说的是你可以刻苦努力但不要逼自己，在成功的道路总不是一帆风顺的，在自己行走的路上举步为艰的时候请不要抱怨自己能力不够换个角度想一想是不是自己选择的道路不是适合自己的呢?适合自己的道路本来就是潜移默化中发觉的，所以对亲爱的自己好点。
如果此时的你迷茫了，如果此时的你对自己选择的路失望了后悔了，那么你更不要灰心，向前看向我们国家科技发展的方向来看，现在科技的发展对大数据这个行业也是相当的走心，那么我们也应该在这个行业中与时俱进共同迎接这个美好的大数据时代。
选择大数据给你的人生有一次跨越性的选择。
也许你会问这么多行业为什么要选择大数据呢?首先呢，现在行业的确很多但是大数据作为行业与科技时代的代表，而我们正是要发扬自己的优势合适的时机干合适的事，在大数据的这条道路上我们在迎接自己新的挑战，再者我们根据我们所掌握的来更加全方位的了解大数据会是你所追寻的那条路吗?答案是会的。
大数据这个陌生而又熟悉的名字，他的“追求者”也是因为其价值的所在。
踏上大数据这条道路你会运用大数据技术来解决庞大的难以处理的数据，踏上大数据这条道路，你会领会IT方面的高层次的技术。
学习大数据你不仅会开心你之前的选择，你会得到诱人的薪资待遇，你会得到外界青睐的眼光，如果你觉得这样很俗，那我告诉你，你的小小举动更是推动我国科技的进步。
在大数据这个行列中，你实现了自己梦想，造就了自己的辉煌。
那么此时你应该感谢你所遇到的挫折，这是之前你所遇到的窘迫才让自己意识到那条路是自己真正该走的路，所以我们在成功路上前行不要过多的苛责自己，你已经很努力了但结果并不如人意，那么此时你就该考虑是否是自己在道路的选择上出了问题。
在Hadoop上运行Docker容器的六大陷阱_光环大数据培训
在Hadoop上运行Docker容器的六大陷阱_光环大数据培训尽管在hadoop上集成了容器负载的潜在价值，目前任职于Cloudera的Daniel Templeton仍然建议在部署Docker容器之前，等待Hadoop 3.0版本引入安全问题和其他问题的注意事项。
在上周于迈阿密召开的北美Apache大会上，Daniel 在演讲中表示：“它的潜在价值确实很大，但Hadoop3.0发布前，它仍然解决不了你的问题。
容器很酷，但你确实还无法使用它。
”作为Cloudera 的YARN项目中的一名软件工程师，Templeton曾深入了解过由Hadoop Linux Container Executor提供的Docker支持(下载)，也曾经探讨过何时会出现更好的选择。
他曾在探讨中坚持地认为是Docker应用在Hadoop之上，而不是Hadoop应用在Docker上。
“如果你也有一个Hadoop集群，你会和我一样，想在Docker容器里执行工作负载的。
”虽然Hadoop的YARN调度引擎目前支持Docker作为已提交应用的执行引擎，但当你在现有版本的Hadoop中执行它的时候，还是需要提前了解那些“坑”。
陷阱一：Docker容器中必须开放应用权限目前，当你在运行Docker容器时，需要指定一个用户运行它。
如果你指定的是用户ID而不是用户名，假如这个用户ID不存在，它也会自动为你创建用户。
这种重新映射在遇到大量image的时候是无法正常工作的，也就意味着用户必须事先指定，如若不然，你将无法访问任何内容，也不能启动脚本和记录日志，将完全处于宕掉的状态。
图片描述图自Daniel Templeton的演讲内容陷阱二：Docker容器和运行环境之间不独立可移植性是Docker容器最主要的特性之一，但运行于Hadoop的时候Docker 的可移植性却不怎么好。
当你想访问HDFS或者当你需要反译令牌，又或者当你需要像MapReduce这样的框架，亦或你想做Spark的时候，你必须得拥有image 中的代码文件才可以实现。
R是什么_光环大数据培训机构
R是什么_光环大数据培训机构1. R初窥从CRAN（The Comprehensive R Archive Network）—mirrors.html中选择一个镜像，然后下载合适的安装包（R支持Linux、Mac OS X和Windows）。
安装并运行R后，可以看到R的控制台（我的操作系统是Mac OS）：在R的控制台输入如下命令：> install.packages('quantmod') # 安装quantmod包> require(quantmod) #引用quantmod包> getSymbols("GOOG",src="yahoo",from="2013-01-01", to='2013-04-24') #从雅虎财经获取google的股票数据> chartSeries(GOOG,up.col='red',dn.col='green') #显示K线图 > addMACD() #增加MACD图就能够看到下图的效果了：最后，退出R：> q()#Terminate an R Session2. R是什么是不是很神奇？反正当时我完全被Hold住了。
那么R到底是什么？或者说，R到底是做什么用的？从不同的角度出发，对R会有不同的描述。
从使用角度，R是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件，在GNU协议General Public Licence4下免费发行。
从编程角度，R语言是面向对象的统计编程语言，是由AT&T贝尔实验室所创的S语言发展出的一种方言。
从计算角度，R 是一种为统计计算和图形显示而设计的语言及环境。
从开发角度，R 是一组开源的数据操作，计算和图形显示工具的整合包有各种方式可以进行编程调用。
从架构角度，R 是为统计计算和图形展示而设计的一个系统。
Shiny的Spark之旅_光环大数据培训机构
Shiny的Spark之旅_光环大数据培训机构什么是SparkRSparkR是一个为R提供了轻量级的Spark前端的R包。
SparkR提供了一个分布式的data frame数据结构，解决了 R中的data frame只能在单机中使用的瓶颈，它和R中的data frame 一样支持许多操作，比如 select , filter , aggregate 等等。
（类似dplyr 包中的功能）这很好的解决了R的大数据级瓶颈问题。
SparkR也支持分布式的机器学习算法，比如使用 MLib 机器学习库。
什么是ShinyShiny 是一个开源的 R 包，它为使用 R 构建 Web 应用提供了一个优雅有力的 Web 框架。
Shiny 帮助你在不需要前端知识的条件下将数据分析转变为可交互的 Web 应用。
用例你可能会问自己,“为什么我需要使用SparkR运行我的程序?”。
这是一个合乎情理的问题和回答,我们需要理解不同类型的大数据问题。
大数据问题的分类最近，在 Reddit 的 AMA频道上 , Hadley Wickham (RStudio首席科学家)描绘了一幅清晰的“大数据”定义。
他的见解将帮助我们为SparkR和Shiny 定义用例。
我认为大数据问题应分类三个主要类:大数据小分析：数据科学家针对某一个特定的业务或研究问题从一个大的原始数据集开始做数据切片和数据抽样。
在大多数项目中，抽样结果都是小数据集，而这些项目中并不需要用到 SparkR 来驱动 Shiny应用。
分片聚合分析：数据科学家需要在多台机器上分布式地并行计算。
Wickham 认为这是一个琐碎的并行化问题。
一个例子就是当大规模计算时，你需要在成千上万的机器上为每一个机器都拟合一个模型。
在这种情况下 SparkR 是一个不错的选择,但也可以用 R 的 foreach 等包来解决这个问题。
大规模的数据分析：数据科学家需要大数据,可能是因为他们在处理一个复杂的模型拟合。
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光环大数据培训中国的程序员是世界上最牛的程序员
一直觉得中国的程序员想法多，肯钻研肯学习，但却不知道原来中国的程序员是世界上最牛的程序员。
说来可能不信，但根据HackerRank官网的一篇报道，数据显示中国的程序员就是世界上最牛的程序员。
特将此文翻译成中文，分享给大家。
如果问哪里的程序员最牛，很多人肯定会认为是美国。
毕竟美国拥有很多杰出的程序员，如比尔·盖茨、肯·汤普森、C 语言之父丹尼斯·里奇、唐纳德·克努特。
但是，这些年，印度的程序员规模增长是全世界最快的，俄罗斯的黑客也越来越锋芒毕露。
有什么办法来确定哪个国家的程序员是最牛的吗？
在HackerRank网站上，哪些国家在编程挑战赛中表现最厉害呢？通过数据，我们希望可以找到问题的答案。
在HackerRank网站上，为了帮助程序员提高技能，我们举行过数以千计的编程挑战赛。
来自世界各地成千上万的程序员参加了这些挑战赛，从Python 到算法到安全到分布式系统都有涉及。
我们的社区也有超过150万开发者的排名，并且社区的人数每天都在增长。
根据我们的数据显示，中国和俄罗斯拥有最具才华的程序员。
中国程序员在数学、功能程序设计和数据结构方面超过了世界其他国家的程序员，而俄罗斯程序员则在算法领域占据主导地位，算法也是最流行和最具竞争力的领域。
虽然美国和印度在HackerRank上也有不少优秀的程序员，但他们也只能排在第28和第31。
1、整体综合排名
我们先从程序员中最受欢迎的测试类型开始分析。
HackerRank程序员可选择参与15个不同领域，下表显示了各个领域的比例：
遥遥领先的领域是算法领域，这个领域得到了近40%的程序员青睐。
这个领域包括数据排序，动态编程，搜索关键字和其他基于逻辑的任务方面的挑战。
对于算法测试，程序员可使用他们选择的语言，这可能也解释了该领域如此受欢迎的部分原因。
排在第二位和第三位的Java和数据架构分别都占到了接近10%的比例。
而分布系统和安全的占比最低。
那么，基于这些测试，哪个国家的程序员整体得分最高呢？
为了弄清楚，我们查看了各个国家所在领域的平均得分。
计算平均得分前我们又为每个领域制定了打分标准（通过从每个分数减去平均值，然后除以标准差，也称为z分数），这样的话，即使每个领域的难度有差异，但我们也能对不同领域的个人打分，并形成从整体到个体的比较体系。
为了让结果更直观，我们根据z 分数框架的原理，做了一个1-100 分数框架来解释。
我们统计了HackerRank 上程序员最多的50 个国家，得出下面这张表单：
由于中国的程序员得分最高，所以将中国的分数作为100 的基准分，则俄罗斯的分数为99.9 ，两国仅相差0.01 。
另外，波兰和瑞士也以98 的高分进入前列。
巴基斯坦得分仅为57.4 。
印度和美国为全世界贡献了最多的程序员，但没有进入榜单的前25名，只分别以76 和78 的分数排名31 和28 。
2、特定领域排名
虽然中国的排名很出众，但也不只是雄霸所有榜单。
哪个国家的程序员在特定领域的表现最好？我们来看看各个领域中上榜的国家。
可以看到中国在一些领域相当出色。
中国程序员在在数据结构、数学和函数式编程方面打败了其他国家的程序员。
另外，俄罗斯程序员在挑战举办最多的算法领域也摘得桂冠。
其次是分别处于第二、第三位置的波兰和中国。
怎么解释不同国家在不同领域的水平差异？有可能是因为俄罗斯的程序员更喜欢参加算法类的比赛，也就会在这一领域投入更多精力，而大部分中国程序员则更喜欢参与数据结构类的项目。
在HackerRank工作的一个软件工程师就是这样的，他叫Shimi Zhang，是我们函数型编程领域排名前十位的程序员之一。
他来自中国重庆市，两年前来到美国攻读计算机科学硕士，然后来到HackerRank工作。
来自中国的顶尖程序员Shimi Zhang就中国程序员的不同凡响之处表达了他的看法：
“和其他国家相比，中国的高等教育资源比较少，中国的年轻人学习编程的路本来就窄。
很多非凡的年轻人在得到来之不易的变成比赛，会真正痴迷于此。
在中国，很多年轻人在中学时期就开始自学编程了，甚至还尝试解决的一些在全世界也没有多少人能解决的难题。
举办专门针对青少年工程师的全国性竞赛，如NOIp （全国青少年信息学奥林匹克联赛）和NOI ( 全国青少年信息学奥林匹克竞赛)，今年至少有3 个人在NOI 中同时获得了冠军。
这种针对青少年举行的编程比赛是近十年内的趋势。
并且，NOI 中还有一个牛逼的特别规定：如果一位选手在NIO 中获得了金牌，他就不能参加国际信息学奥林匹克竞赛的中国队选拔赛，这就意味着，在国际信息学奥林匹克竞赛中获得金牌的中国选手，都是首战告捷。
”
3、不同国家程序员的偏好
接下来，我们又比较了每个国家程序员在不同挑战赛上花费的时间，然后与HackerRank 用户平均花费的时长进行比较。
这样一来，就能找出不同国家程序员在特定领域的偏好了。
如上表所示，中国程序员在数学竞赛中的参与度远远高于我们预期的平均水平，这就能解释为什么他们能在这个领域高踞榜首了。
捷克人貌似很喜欢shell，在这个单项他们是第一。
4、不同国家程序员的编程语言偏好
但是除了这两个国家，其它国家的选择偏好和擅长领域好像并没有必然联系。
我们也想知道其他国家的程序员对特定的编程语言是否有特殊嗜好。
比如印度程序员是不是对C++更感兴趣？墨西哥程序员是不是都用Ruby编码？
总的来说，世界各地的程序员选用Java 的比例都要高于其它语言（只有极少数的例外：如马来西亚和巴基斯坦的程序员更喜欢C++，台湾的程序员更喜欢Python ）。
而斯里兰卡程序员也是JAVA比例使用最高的国家，在HackerRan中也排名排在第八的位置。
巴基斯坦、斯里兰卡和尼日利亚目前排名位于低端，他们可以学习学习瑞士的毅力。
程序员在HackerRank社区上没有努力就放弃了挑战，得分为零。
瑞士的零记分用户比例是最低，瑞士程序员也可谓称得上世界上最顽强的程序员。
其实对于世界各地的程序员来说，无论你来自何处，都有可能成为一下个盖茨或者克努特。
根据这些数据，如果我们举办一场黑客奥林匹克比赛，中国将赢得金牌，俄罗斯将获得银牌，而波兰则拿下铜牌。
尽管美国和印度的程序员让人值得称赞，但想进入前25，还是需要再继续努力的。
为什么大家选择光环大数据！
大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。
通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业
学子。
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