光环国际免费PDU积累活动—— 学友分享

积累PDU的几种方式PDU专业发展计划和其他非项目管理专业人士所认识的不同，获得PMP 证书并非项目管理学习的结束，而是项目管理专业人士学习的真正开始。

为了加强PMP专业持续发展，维持PMP的国际证书信誉，PMI推出了一整套持续认证体系（CCR），该体系要求每位PMP每个持续认证周期内积累至少60个PDU以维护证书信誉。

本文将就PMP如何积累PDU、申报PDU及证书更新进行描述，详细信息可参考PMI所提供的专业发展手册。

此外，也可到PMI网址查找。

PMI持续认证计划概述为了保证PMP国际证书的信誉，鼓励PMP自身的专业持续发展，每个PMP每三年必须重新进行认证，重新认证需提供：1．至少60个专业发展单元；2．保证愿意遵守PMI的职业道德标准。

什么是PDU？PDU，即专业发展单元PDUs（Professional Development Units）用来量化PMP所参与的学习和专业服务活动。

典型情况下，每个小时所进行的有计划的、系统的学习或专业活动可获得1个PDU。

如何获得PDU？获得PDU有以下五种方式：第一类：院校的项目管理课程在取得PMP认证后完成一项正规的课程可取得的PDU，该课程须能够提供学分并与项目管理相关。

在典型的15周一学期的课程可获得15个PDU，大学每季度学分可获得10个PDU。

如所学课程只有一部分与项目管理相关，PDU将按照相关内容在整门课的百分比来计算，每门课需用分别的表格提交。

所需证明文件包括：成绩单或表明通过考试的成绩报告。

第二类：专业活动和自我指导的学习1、自学每一个能被证明的小时被投入到为加强项目管理知识技能而进行的自学，都能获得一个PDU，当以这种途径申请PDU时，除提交表格外还要提交这种活动的记录。

所需提供的文件证明：出版物的副本、教育材料的样品或大纲。

自我指导的学习是指非正式的个人性的学习和研究活动，如和同事、客户、咨询顾问一起参加的培训课程或讨论。

它包括文章、书籍、指导手册、录象、光盘或其他材料。

资深程序员总结的20+条经验教训_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金光环大数据的大数据培训班，只聘请精英讲师，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。

深圳大数据培训告诉你老程序员总结的20+条经验教训，深圳大数据培训(光环大数据)专家就针对老程序员总结的20+条经验教训这一问题做一个详细的分解。

希望能在工作中对你有所帮助！开发1.从小事做起，然后再扩展无论是创建一个新的系统，还是添加功能到现有的系统中，我总是从一个简单到几乎没有任何所需功能的版本启动，然后再一步一步地解决问题，直到满意为止。

我从来没有妄想过能够一步登天。

相反，我一边开发一边学习，同时新掌握的信息还可以用于解决方案中。

我很喜欢John Gall的这句话：“复杂系统总是源于简单系统的演化。

”2.一次只改变一件事当我们在开发时，碰到测试失败和功能无效的情况，如果你一次只研究一个问题，那将会更容易找到问题的关键。

换言之，就是使用短迭代。

必须确保这个问题解决之后，再转移到另一个问题上。

这适用于向下提交。

如果在你添加新功能之前需要先重构代码，那么先提交重构，然后再添加新的功能。

3.尽早地添加日志记录和错误处理在开发新系统时，我做的第一件事就是添加日志和错误处理，因为这两者从一开始就非常有用。

如果系统不能照常工作，那么你就需要知道程序中发生了什么——这是日志的作用。

错误处理也是如此——错误和异常越早处理越好。

4.每一行新代码必须至少执行一次在你真正完成一个功能之前，你必须对它进行测试。

不然，你怎么知道它是不是按照你的想法在执行呢?通常情况下，最好的方法是通过自动测试，但并非总是如此。

不过，不管怎么说，每一行新代码必须至少执行一次。

5.在整体测试之前先进行模块测试先进行部分模块测试可以节省时间。

光环大数据毕业学员感悟_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金光环大数据你为多少在追梦路上徘徊的人又多了一条他们自己道路的选择，你为多少在成功路上跑偏的人迷途知返，你为多少人照亮了他们的人生道路，你为多少在道路上止步不前的人推向了成功，你的魅力超乎你的想象。

回首过去的五个月说长不长说短也不短，我们在光环大数据带领下遨游大数据的海洋，刚开始的我们只是因为大数据这个新鲜的名词所吸引我们是通过学长的介绍来到光环大数据，起初我们没有报太大的希望因为在学校也有开设大数据课程，那时的我们天真的以为学习到了大数据的精髓，所以来光环大数据试听了一周的课程，试听之后才恍然大悟，大数据不仅仅是我们在学校里学的那么片面，我深受启发并下定决心在光环大数据进行大数据的专业培训。

刚入学的时候有专业技能的测评，我的分数不是很理想，当我正在苦恼时，教师告诉我会给基础差的同学安排高强度的基础培训，当时我就开心了，不用担心基础比其他人差，经过为期一个月的基础强化，再次基础测验的时候我进不了不少，当时整个人就开心了，接着就是进入下一阶段的学习，就这样阶段式的又学了四个月，在这四个月中学习任务我不敢有丝毫懈怠因为我不想被其他人落下，在光环大数据强大的师资团队带领下，我们后期又完成了几个线上的项目实践，这个项目实践给了我很大的推动作用，我从刚开始项目时的蹑手蹑脚到后来的如鱼得水，在整个项目中我体会到了企业大数据方面的技术，这样让我们将来在企业中能够更快的融入到企业的项目中。

五个月的培训结束了带给我的不仅仅是技术上的提高还有就是感动，多少个日日夜夜讲师和助教全程陪护我们，对于项目方面讲师更是毫无保留的倾囊相授，还记得在每天的晚自习因为一天任务没有完成，我们的助教会一直陪着我们为我们解决一些遗留问题，这样的生活一连就是五个月我想对我的教师和助教们说一声您们辛苦了。

在五个月的磨砺结束后我进入了自己理想的企业在企业中我也拿到了诱人的工资，现在我又自己接手了一个项目，这个项目不仅是我人生第一个接手的大项目更是我历练自己的一个机会，这一切都要感谢光环大数据，是光环大数据造就了现在的我，真心的感谢光环大数据给我们带来的这一切，谢谢。

光环大数据的人工智能培训让你快速掌握高薪人工智能技术_光环大数据培训光环大数据的人工智能培训——让你快速掌握高薪人工智能技术。

近年来，科技巨头围绕人工智能产业，开展了大量的收购；标的包括人工智能初创企业、大数据公司）和芯片研发公司，人工智能以更快的速度发展中。

人工智能培训人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。

它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

在未来，人工智能将成为一种更常见、更重要的陪伴者。

人工智能助理会知道你在工作且有10分钟的空余时间，然后帮你完成待办事项中优先级靠前的事项。

人工智能将会让我们的生活更富成效和更具创造性。

毫无疑问，我们是在创造一个新的物种，一个在智力上可能没有上限的物种。

一些未来主义者预测，所谓的奇点，即计算机智能超越人类智能的时刻，可能会在2100年之前到来，而另一些人声称这将仍然只是科幻作品中的畅想。

这种可能性听起来令人振奋，但也让人觉得有点可怕——也许两者都有一些。

人工智能的发展将来对人类有益还是有害呢?光环大数据的人工智能培训讲师坚信是有益的。

那么人工智能培训光环大数据好不好?我们先来看看人工智能培训课程的安排吧。

如果课程安排都不尽如人意，还能奢望学生学到多少实用的技术呢?课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战人工智能培训学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。

课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。

完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。

课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。

大数据要怎么用_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金当下，大多数企业都明白大数据的作用。

大数据——这个庞大甚至是有时是压倒性的信息包含了企业日常经营的过程：销售策略，营销邮件的打开率，网站点击量等等，利用好大数据也能让你发现消费者的行为和心理。

拥有大数据和数据分析工具确实是有帮助的，然而这也是一把双刃剑：过于依赖数据，可能会让我们忽视自己强大的直觉(甚至经常是正确的直觉)。

这些直觉又无法量化。

针对这个问题，来自青年企业家理事会(YEC)的12位创业者提供了如下意见，告诉我们如何利用大数据，而不盲从数字，不至于所有商业决策都任凭大数据的摆布。

1.大数据只是指导作用，但不能是只依靠大数据我认为大数据是很有效的，但是我们在做品牌营销决策的时候不能完全以大数据“马首是瞻”。

应该有一种有效结合了大数据和“直觉判断”的方法。

通过数据指导，我可以为品牌吸引新的用户，但是我不会让数据决定我和读者之间互动的形式。

–Sean Ogle of Location Rebel2.让自己对数据负责，同时也要切合实际人类容易犯错，但数据也会误导我们。

我把这种现实主义带到了我所有的决策中。

它确保我对数据保持负责，同时对它真正告诉我的东西保持合理的怀疑态度。

–Manpreet Singh of TalkLocal3.数据是ROI的一部分大数据有他的重要作用，它简化了数十年来的记录和研究。

但大数据也不是万无一失的。

当我们观测数据的趋势时，需要对影响结果和数据流的其他因素保持关注。

在我的报告中，大数据只是投资回报率的一小部分，还有很多工具和方法可以来发现商业趋势。

–Matthew Capala of Search Decoder4.理解商业数据需求这取决于你的商业模型，你需要考虑你的数据获取、数据测量的难易性，还是为人为失误留出了空间，你是在调查观点，事实还是数据。

在你全面使用大数据之前考虑这些要素，不要盲从大数据。

这是你的业务，你才是这方面的专家。

程序员的困境_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金当我们调用标准malloc函数时，内核会发生什么?不要惊讶。

当我要求其中一位候选人基于glib哈希函数编写一个简单的LRU 缓存框架时，他一开始表示他从未使用过glib——这也在我意料之中——我给他展示了glib的哈希API页面，并详细解释了API，然后在将近一个小时之后，他只写出了几行乱七八糟的程式码。

我不知道其他国家的情况是否类似，但在中国，或者更具体地说，是在北京，这是现实。

那些曾为大型著名外企工作多年的“高级”程序员往往在简单、基本的问题上束手无策。

为什么会出现这种情况?我越是思考这个问题，就越是觉得问题的原因不仅仅在于他们本身，也在于他们工作的公司。

这些公司通常会提供稳定的代码堆栈，而且多年以来一直没有产生显著的变化。

围绕代码的技术封闭了程序员的技能，使得他们只需要遵循现有路径，而不必积极创新。

如果你在这种代码上工作了很长一段时间，同时没有很好地与时俱进，那么总有一天你会发现自己进退两难——在团队或公司内部，他们叫你“专家”，但却无法在市场上找到同样棒的工作。

这就是所谓的“专家陷阱”。

日复一日，程序员梦想着成为团队/公司内部的专家——然而，当这一天真正来临的时候，却是我们困住自己的时候。

我们对现有代码挖掘得越深，我们陷入的泥潭就越深。

我们渐渐失去了从头开始编写完整项目的能力，因为现有的代码是如此之稳定(如此之大，如此之有利可图)。

更糟糕的是，如果我们的主要工作就是维护现有代码，那么一段时间之后，无论我们阅读和学习了多少代码，都会发现，自己不会写代码了——即使问题简单到如研究生院的作业。

这就是程序员的困境：我们靠编码为生，但培养了我们的大公司往往会破坏我们谋生的能力。

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，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。

PMP认证中PDU积攒办法
原创文章（摘自慧翔天地PMP）
在您报名参加慧翔天地PMP备考班时，您就已经开始拥有我们的PDU保障服务。

PMP学习期间，您将获得PDU35学时的证书，用于PMI报考审核。

通过PMP考试后，慧翔天地学友会每年提供不少于10次的项目管理实战交流活动。

活动内容新颖，学友免费，形式包括：公开课、行业研讨会、案例研讨会、管理交流会、郊游与摄影等聚会活动。

每次活动慧翔将按照活动内容及时长，为学友提供5-10/每人PDU 积攒。

此服务免费，且长期有效。

慧翔学友会会员近5000人，项目管理精英们这里汇聚，是一个温暖互助、激荡思维、交友共进的良好平台。

您的PDU积攒及证书换审也将从此无忧！。

大数据量、海量数据处理方法总结_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金大数据量的问题是许多口试口试中常常呈现的问题，好比baidu 谷歌腾讯如许的一些涉及到海量数据的公司常常会问到。

下面的方法是我对海量数据的处置方法停止了一个一样平常性的总结，固然这些方法能够其实不克不及完整笼罩一切的问题，然则如许的一些方法也根本能够处置绝大多数碰到的问题。

下面的一些问题根本间接来源于公司的口试口试标题，方法不一定最优，假如你有更好的处置方法，迎接与我评论辩论。

1.Bloom filter适用规模：能够用来完成数据字典，停止数据的判重，或许聚集求交加根本道理及要点：对付道理来讲很简略，位数组+k个自力hash函数。

将hash函数对应的值的位数组置1，查找时假如发明一切hash函数对应位都是1阐明存在，很显著这个进程其实不包管查找的成果是100%准确的。

同时也不支撑删除一个曾经拔出的关键字，由于该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。

以是一个简略的改良便是counting Bloom filter，用一个counter数组取代位数组，就可以够支撑删除。

还有一个比拟重要的问题，若何依据输出元素个数n，肯定位数组m的巨细及hash函数个数。

当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。

在错误率不大于E的环境下，m 至多要即是n*lg(1/E)能力表现随意率性n个元素的聚集。

但m还应当更大些，由于还要包管bit数组里至多一半为0，则m应当>=nlg(1 /E)*lge 也许便是nlg(1/E)1.44倍(lg表现以2为底的对数)。

举个例子咱们假定错误率为0.01，则此时m应也许是n的13倍。

如许k也许是8个。

留意这里m与n的单元分歧，m是bit为单元，而n则因此元素个数为单元(精确的说是分歧元素的个数)。

平日单个元素的长度都是有许多bit的。

以是应用bloom filter内存上平日都是节俭的。

扩大：Bloom filter将聚集中的元素映照到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映照位能否全1表现元素在不在这个聚集中。

光环大数据告诉你大数据要怎么学习_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金学习要根据自身情况来定，初入大数据领域或者转行进入大数据领域的朋友，需要了解的第一件事不是说各种组件框架生态相关的东西，也不是各种编程语言基础。

如果你是零基础，那么有相关的基础学习起来会轻松一些，没有基础的话，难度会有些，投入努力和汗水，系统的学习大数据开发，是能够有一定成就的。

那么0基础如何学习大数据？大数据要怎么学习？现在一说起大数据，简单起来就是一个词，但其实这个方向已经可以形成一个技术领域了，包含了方方面面的技术点，也提供了各种不同的技术岗位。

所以，不同的岗位，对应的需求，工作内容都是不同的。

我们可以根据数据从下到上，从无到有，到产生价值整个数据业务流程来拆解，并且与此同时，来看看每个环节我们需要的技术储备以及能做的事有哪些。

数据的几大基本业务流程：收集->传输->转换/清洗->存储->再加工->挖掘/统计->上层应用输出。

数据的传输数据的传输到底在什么时候会涉及到呢？诸如上面说到的数据上报，在大数据模式下，通常上报过来的数据我们都不会马上进行落地的，因为涉及到不同部分其效率不一样，在峰值波动的情况下，直接落地十有八九都会导致系统宕机。

所以，数据的传输在大数据领域中有着不可替代的左右，会出现在各种系统耦合之间，一方面用作数据的传输，另一方面用作数据的缓冲、系统解耦。

在hadoop生态中，最有名的莫过于kafka与flume的组合搭配了，收集数据，并进行数据传输，此外还有不少类似的消息队列存在，诸如ActiveMQ、阿里的RocketMQ等等。

数据的收集在收集阶段，我们来看看数据主要有哪几种存在方式：1第三方开放数据集2业务数据3服务日志4行为上报数据首先针对于第三方开放数据，目前爬取第三方开放数据的形式已经逐渐被认可，并且将会越来越多的人以及企业从互联网开放数据集中获取原始数据。