池网科技 一、厨师的三大基本技能？
1、刀功是厨艺一个很关键的部分，要经常练习才可熟练掌握。如何握刀、如何站位，都是有讲究的，一丝一毫不可马虎，不然，加工的菜品就不可能满足成品的要求。通过一段时间的练习，要熟练掌握切、砍、劈、剁、斩、削、片、批等刀法，而每一种盗伐中由细分为多种。如：切可分为直切、推切、拉切、锯切、滚料切等。要熟练掌握那种原料适宜用什么刀法进行处理，同时掌握原料经刀加工后形成块、丝、丁、米、片、茸的技法真是穷一生难以尽学其技。
2、勺功非常重要，所谓勺功就是在烹调菜品时所运用的翻勺动作。勺功根据所加工菜肴所需要的力度和方向的不同，有推、拉、转、颠、翻等动作。一道菜要能否得到食客的认可，勺功可以说是一勺定生死。能否灵活机动的掌握勺功，制作出可口菜品，决不是一日之功。
3、面点是厨艺一个很关键的部分。这里讲的面点不是家常的蒸馒头、下水饺。面点制作不仅要求美味，而且要求美观。面点外形的制作，蒸制、烤制和炸制的时间控制等。如有可能，还要进一步学好蛋糕的制作、西点的制作以及各种奶油花饰的挤压成型方法。这些技艺，如果没有刻苦的练习和长时间的积累，是不可能达到一定水平的。
二、BI开发和数据开发的区别？
bi是对数据进行分析统计。数据开发是对隐藏的数据进行分析开发。
三、消防自救三大基本技能？
弯腰、疾走、单排疏散/留出通道。1、首先是要“弯腰”。因火灾有毒烟气比空气轻，炙热或有毒的烟气先向天花板蔓延，然后再向下方扩散。因此，需要逃生者弯腰或匍匐行进逃生，以尽可能少吸入烟气，迅速撤离火场。
弯腰、疾走、单排疏散/留出通道。
1、首先是要“弯腰”。因为火灾有毒烟气比空气轻，炙热或有毒的烟气先向天花板蔓延，然后再向下方扩散。因此，需要逃生者弯腰或匍匐行进逃生，以尽可能少吸入烟气，迅速撤离火场。
2、其次是要“疾走”。疾走是确保群体迅速有序撤离火场的最好方式。一旦发生火灾，如果大家都奔跑着逃离火场，就很可能发生踩踏事故。而疾走的方式则是兼顾有序和迅速的最佳群体疏散方式。
3、最后是要“单排疏散、留出通道”。楼房，特别是高层楼房一旦发生火灾，疏散逃生的人员应从楼梯门沿墙体右侧成单排纵队下楼。左侧的楼梯要留出，作为登楼救人灭火消防员的上行通道。
火灾逃生自救常识：
1、火灾袭来时要迅速逃生，不要贪恋财物。
2、家庭成员平时就要了解掌握火灾逃生的基本方法，熟悉几条逃生路线。
3、受到火势威胁时，要当机立断披上浸湿的衣物，被褥等向安全出口方向冲出去。
4、炉灶附近不放置可燃易燃物品，炉灰完全熄灭后再倾倒，草垛要远离房屋。穿过浓烟逃生时，要尽量使身体贴近地面，并用湿毛巾捂住口鼻。
5、身上着火，千万不要奔跑，可就地打滚或用厚重的衣物压灭火苗。
四、领导者的三大基本技能？
包括沟通能力、决策能力和团队领导能力。首先，沟通能力是领导者必备的基本技能之一，因为只有通过良好的沟通才能有效地传达信息、建立信任和明确目标。其次，决策能力也是成功的领导者必备的能力之一，因为在面对不同的情况和问题时，领导者需要能够快速、准确地做出决策，并且承担相应的责任与风险。最后，团队领导能力是领导者必须掌握的能力之一，因为只有领导者具备了团队领导能力，才能更好地激发团队成员的潜力、促进团队协作，并取得更好的成就。因此，领导者需要在这三个方面不断精进自己的能力，才能更好地领导自己的团队取得成功。
五、数据开发前景？
前景非常不错的。现在就会处于大数据时代啊，对大数据开发工程师的需求真的挺大的，总的来说，只要本领过硬，发展前景非常nice的。大数据开发是这个时代刚兴起不久的行业，经常进行数据更新，从长远来看，大数据行业只要存在，就需要大数据开发工程师
六、钳工三大基本技能是什么？
钳工三大基本技能是錾削，锉削，锯削。
七、数据分析师需要掌握的基本技能是什么？
数据分析师需要掌握的基本技能是什么？
我一名大龄转行的数据行业的从也是，32岁转行的我完成了从最底层的数据分析师到数据咨询顾问，再到数据策略管理，遇到瓶颈往数据工程师方向发展，目前37岁的我已经成为一家企业IT和数据新媒体的2个部门的管理者。
从就职企业来说有国企、事业单位、股份制企业、民企这些方面都有。这是我32岁转行之后的职业发展以及我的学历。（图片来源我个人主页的部分截图）
用我这些年的从业经历来评估一下数据分析这个从业都要学什么，以及掌握的程度和就业相关的问题对比来分析一下。
数据分析师需要掌握基本技能都有什么就要先知道，数据分析师的在当下众多行业中的定位。当下大多数企业需求的数据分析师是执行数据挖掘、分析大数据、分析和预测消费行为和未来需求的专家。
什么是数据分析师？
基础分类
数据分析师分为『咨询师型』和『工程师型』两种，而大多数人思想中的数据分析师仅仅属于前者。
- 咨询型数据分析师的工作是根据数据分析提出具体的解决方案。因此咨询数据分析师主要属于营销企业和管理咨询公司。
- 工程型数据分析师的工作是使用机器学习和数据挖掘等技术分析客户行为模式，并提供可用于开发和改进产品和服务的数据。
这样分类有点类似文理科。
从业方向
数据分析师受聘于专门从事大数据分析的咨询公司、各种公司（电信公司、审计公司、金融机构、食品制造商、机械制造厂等等）以及处理大量数据的研究（大学、私人和公共研究机构等等）。
薪资待遇
对于薪资待遇我的看法是，对于培训机构来说他们的数据虚高（不可全信，太低了怎么忽悠报班），招聘网站普遍虚高为了圈人，多问问身边人吧，一般从业的小伙伴非北上广深、杭州这种互联网发达的城市来说普遍6-10K之间，并不是像那些机构里说的月薪5位数起步，动不动就20K+，这个差距真的很大很大。
适合人群
数据分析师的工作是面对数据并发现对的业务有用。能够逻辑思考并据此行动的人适合数据分析师。
如果在成为数据分析师之前有另一份工作，也许可以利用在该行业一线工作的经验。例如如果有营销领域的经验，很容易从数据的分析结果中做出对营销有用的假设。这也是说为什么数据分析不是比谁代码敲的好，软件用的熟练。
此外数据分析师负责将数据驱动的趋势与公司的业务联系起来，为了汇总数据分析的结果并致力于管理，可以将事物视为业务的人是合适的。
切勿迷信必须学Python才能做数据分析师，我认识的从业者中仅仅有5%是掌握Python的。
成为数据分析师不需要特殊资格，千万不要迷信考证之类的，未来你从业之后就会知道从当下来看还没有一个像英语四六级、财务CPA那样一个比较硬核的专业考试。但是如果像从业就需要掌握数据收集技能、分析技能、广泛的 IT 知识和逻辑思维技能。
我用我自己转行的经历来分析一下这个事。
数据分析师的思维技能
掌握理解待分析问题的能力
在数据分析中要正确理解『为什么需要数据分析』，要做数据分析比需要有数据。如果不能正确把握问题本身和数据分析的背景，就无法决定数据采集方法、预处理、分析方法等分析策略。
如果存在问题的问题较多，需要将进行各种验证以获得更优化的分析结果。企业需要了解公司面临的挑战及其背景，并考虑需要哪些数据来解决挑战和实现目标。
掌握能选择正确的分析方法
为了获取解决分析问题的目标数据，就必须从不同的方式方法中选择最适合的来分析数据，因此作为一名优秀的数据分析通用的数据分析方法都要了解，比如根据不同的应用场景去选择回归算法、分类算法、推荐算法等等，不同的方法会直接导致结果的巨大差异。
而且如果没有经过一些实践或者系统的训练或者科班出身往往很难通过自己的理解掌握这些方法，也不会意识到自己的分析结果或者方法不适合应用场景。也因此直接导致结果的错误，造成数据使用的损失。
因此分析师对数据分析方法的正确理解和选择正确方法的能力至关重要。对于想从事该行业的新手来说，可以学习一下猴子老师的数据分析思维方面的课程，这行业思维是最重要的，如果没有完整的思路，后面的工作是很难下手的。
利用分析数据的能力
进行数据分析是为了使用分析结果来解决问题并实现企业的目标。只是一种解决问题的方法，所以注意不要针对数据分析本身过分的操作。对于数据过分的操作比较凸显的例子就是调参侠、炼丹炉这种。
如果分析数据时结果符合预期，则无需对业务策略进行重大更改。但是如果结果与预期结果有显著差异，则需要重新审视『数据分析错误』和『错误预测或假设』等所有可能性。
哪怕你的分析可能在大多数人眼中是错误的，但是自己能把自己说的事情解释通，那么到底谁对谁错未必那么重要了。毕竟实践是检验真理的唯一标准。
在数据分析中除了利用分析结果的能力外，判断数据的正确性并根据得出的结果灵活提出建议的能力也很重要。
数据分析师的理论基础
作为一名半路出家转行的，我入门的时候看的是一本漫画书，叫《漫画统计学》。建议起步阶段复习一下统计学的知识。
数学/统计基础
数学是数据分析中的通用语言。世人所读的数据分析书籍，大部分都是以数学知识为前提的。尤其是概率/统计、微积分、矩阵等领域是必不可少的知识。这些领域是所有人在高中、大学时候学习的。
其实数据分析的数学水平是基于高中数学水平，并提供测验以帮助您确定您是否知道自己在做什么。将涵盖二进制数和方程、向量和矩阵、统计等等。
比如看一下今年高考全国甲卷的数学题你就明白了，妥妥的一道数据分析题目。
数据分析手段
在分析数据时会根据合适的分析模型进行分析。因此有必要了解适用于分析的统计处理技术和数据挖掘技术。
数据挖掘是一种综合运用统计学、模式识别、人工智能等数据分析技术对大量数据进行知识提取的技术。
数据分析的分析方法有很多种，根据处理什么样的数据，想要得到什么样的分析结果，数据分析方法也不同。
有很多方法可以做到这一点。通过有很多选择将能够在任何领域发挥积极作用。
数据分析工具
由于需要处理大量的数据，所以在分析数据时经常使用专门用于分析的工具。由于在数据分析过程中进行的分析计算非常复杂，因此使用分析工具可以实现高效计算。
每个公司使用的分析工具各不相同，如果对编程觉得有困难的小伙伴可以选择 IBM 的 SPSS。
操作简单，使用GUI（图形用户界面）简单操作即可进行统计分析。SPSS具有图形输出、表格编辑等标准功能。还有一些企业使用 Excel 进行分析，或使用开源软件 R/Python 使用数据分析工具。
总结
数据分析师理论上需要各种资格。尤其是近年来，随着人工智能和大数据的普及，与IT领域的相关性越来越高，因此证明数据库等IT相关技能的资格也变得越来越重要。
对于企业来说需要综合性的人才，因此想要从事该行业学历是敲门砖，学历不够面试的机会是没有的！学历不够面试的机会是没有的！学历不够面试的机会是没有的！
在企业对你能力没有了解的时候，毫无疑问能够客观地证明的技能和知识就是学历。将使在职业转变活动和职业发展中获得优势。
现在知道想成为一名数据分析师如何进一步提炼自己的实力了么？
不管你现在有没有一个标准的学历，想要从事该行业的话还是建议先要掌握一个数据分析的思维，毕竟这个思想转变是提升自己的第一步，可以在工作、提升学历学习等等同时听一听猴子老师的数据分析的基础入门课，学习一下数据分析师们是如何思考问题的。
八、美工的基本技能？
1、较强的美术功底和出色平面设计审美功力；2、对于网页的美工布局及色彩的搭配有着独到的见解和体会，并具有较好的审美观及美感意识；
3、精通Photoshop、Illustrator、Dreamweaver等相关设计软件应用；
4、图片处理、抠图、美化、设计、修改、更新基本的技能必须熟练
九、大数据开发如何保证数据的可恢复？
大数据开发中，数据的可恢复性可以通过多种方式来保障。
首先，可以通过定期的备份和数据复制来确保数据的备份和冗余存储，以防止数据丢失。
其次，可以采用分布式存储和容错机制来确保数据在节点故障或网络故障时能够快速恢复。
另外，还可以使用数据校验和检测算法来保证数据的完整性和一致性，以便在数据出现异常时能够及时发现并修复。综合利用以上技术手段可以有效地保证大数据的可恢复性。
十、数据开发最有含金量的证书？
数据开发领域中，一些证书因其覆盖的技能和知识范围、行业认可度以及专业性而具有较高的含金量。以下是几个在业界广泛认可的数据开发相关证书：
1. **Cloudera Certified Professional (CCP) Data Engineer**：这是一个专为开源开发人员设计的证书，主要测试在Cloudera CDH环境中进行高效数据收集、处理和分析的能力。考试内容包括实际的数据科学问题和大型数据集操作。
2. **Oracle Certification**：Oracle认证表明了持证人对Oracle产品的深刻理解，尤其是在数据库管理方面。这对于想要成为IT行业专家的人来说是非常有价值的。
3. **DAMA CDMP（Certified Data Management Professional）**：对于对数据治理感兴趣的专业人士来说，DAMA的CDMP是一个国际认证的证书，含金量很高。它涵盖了数据治理的核心知识和技能。
4. **PMP（Project Management Professional）**：虽然PMP是一个项目管理认证，但它在数据开发和IT行业中也非常受认可。对于希望从技术岗位转向管理岗位的程序员来说，PMP是一个很好的选择。
5. **大数据工程师专业技术认证**：这类认证通常针对大数据处理、分析和设计等专业技能，对于数据开发领域的专业人员来说，具有很高的实用价值和行业认可度。
6. **软考（软件和信息技术专业技术资格（水平）考试）**：在中国，软考是IT行业的国家级专业技术资格考试，其中包含了数据开发相关的专业方向，如信息系统项目管理师、数据库系统工程师等，这些证书在国内有很高的认可度。
总的来说，在选择证书时，应考虑自己的职业规划、兴趣领域以及目标工作地区对证书的认可度。此外，持续学习和实践经验的积累也是提升个人能力的重要途径。
