学云计算好就业吗，网易云音乐播放量收益怎么算？
网易云一万播放量16元。网易云翻唱1万播放量有收益的。因为收益主要靠播放量你播放了自然会有收益。网易音乐人将原创音乐作品通过规范授权上传至平台后，通过作品点播分成获得收益，1万播放量16元。听歌是指累计播放的歌曲数量而非播放次数，并且实际播放时间过短将不纳入计算，每天最多计算300首。
Python人工智能就业前景如何呢？
这是一个很好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。
首先，当前人工智能的整体发展前景还是非常广阔的，人工智能不仅是当前一系列新技术（云计算、大数据、物联网等）的最终出口之一，同时人工智能本身也会开辟出一个巨大的价值空间，在工业互联网的推动下，未来人工智能领域会释放出大量的人才需求。
Python语言当前在人工智能领域有比较广泛的应用，比如在计算机视觉、自然语言处理等领域就大量采用Python语言来完成算法实现，实际上正是由于Python语言在大数据和人工智能领域的众多应用，导致Python语言在近两年呈现出了一个比较明显的上升趋势。
随着当前大型科技（互联网）公司纷纷开放自身的人工智能平台，Python语言的应用场景得到了进一步的拓展，而由于Python语言本身就是一门全场景编程语言，所以采用Python语言来完成人工智能的落地开发就成为了一个比较理想的选择。在工业互联网时代，采用Python语言来基于人工智能平台进行落地应用开发，是一个发展潜力比较大的方向，这个过程也会释放出大量的人才需求。
相对于人工智能平台研发来说，学习Python进行人工智能的行业应用开发并没有太高的学习门槛，对于学习场景的要求也并不算高，对于一部分学习能力比较强的人来说，也完全可以通过自学来入门。但是要想具有较强的岗位竞争力，还需要积累一定的实践经验，而积累实践经验的过程可以通过实习来完成。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
毕业后有哪些工作岗位？
本人从事大数据以及相关行业，从目前大数据实际运用的角度来说一下这个问题。以下是我整理的近年来大数据相关好岗位以及岗位职责，技能需求需求，供参考
一，大数据开发
从事大数据开发工程师
岗位职责
1、利用Hadoop、Spark等技术在分布式系统上对海量历史数据进行预处理，挖掘用户信
息；
2、参与大数据基础平台的搭建和维护；
3、负责广告投放项目管理平台研发；
4、负责大数据计算处理平台项目研发。
技术要求
1、熟练掌握c++/Java开发，具备扎实的程序设计基本功和学习能力
2、熟悉 Linux，熟悉 shell/perl/python/php 等脚本语言的一种或多种。
3、熟悉传统数据库MySQL。
4、熟悉MapReduce、Storm、Spark、Spark Streaming等大数据开发工具，对源代码
有一定研究者优先；
5、熟悉linux环境，熟悉shell等脚本编程；
6、有大规模数据处理和日志处理经验的优先。
7、有较强的人际沟通、协调能力，具备与技术人员沟通数据需求的能力；
8、具备良好的逻辑分析能力和解决实际问题的能力。
二，大数据运维
从事大数据运维工程师
岗位职责
1、负责大数据平台整体软硬件的日常运维；
2、分析平台运行状态，进行性能优化；
3、负责大数据平台运行故障的分析、定位和解决；
4、负责新技术、新组件的技术探索、测试和应用；
5、支撑运维自动化系统的设计和开发。
岗位要求：
1、 熟悉hadoop生态圈主要开源技术组件及其工作原理，能阅读相关源代码，能顺利阅读英文文档；
2、熟悉软硬件设备、网络原理，有丰富的大数据平台部署、性能优化和运维经验；
3、熟悉Linux，熟悉cacti、ganglia、zabbix等运维软件，熟悉SaltStack、Ansible等自动化软件，有python、java、shell编程基础；
4、工作认真负责，有较强的学习能力、动手能力和分析解决问题的能力；
补充：
熟悉
Hadoop/Hbase/Hive/Presto/Yarn/Spark/Storm/Kafka/Elasticsearch/Flume等开源项目，有运维优化经验者优先；
熟悉Linux操作系统的配置、管理及优化；
熟悉Python、Linux、shell,有ETL维护经验、电信行业大数据维护经验者优先
三，数据挖掘
从事数据挖掘工程师
岗位职责
1、对海量数据进行分析，建立数据挖掘算法，利用大数据对产品进行研究和建模，为用户提供评估和预测等功能；
2、参与/负责用户画像、推荐等系统搭建，参与核心产品推荐场景算法的研发和优化；
3、采用先进的数据挖掘和机器学习算法，为公司业务部门提供决策依据；
4、搭建数据挖掘系统和机器学习系统，实现智能平台的自动化流程。
1、具备强悍的编码能力，有扎实的数据结构和算法功底；
2、优秀的学习能力、独立分析问题和解决问题能力；
3、熟悉Linux开发环境，熟悉Python，PHP，Java等语言两种以上；
4、熟悉基本的数据分析方法、数据挖掘、机器学习算法；
5、熟悉SPSS/Modeler/R/Python等至少一种数据挖掘工具；
6、熟悉Hadoop/Spark，有Elasticsearch，Solr，Kafka，Flume等开源项目使用经验
7、有画像、广告、推荐，搜索等算法方向实际工作经验优先
四，BI（商务智能）工程师— （包括数据库开发、BI开发工程师、ETL开发、报表开发、BI咨询顾问）
岗位职责
1、独立负责业务数据收集整理，构建经营分析和报表系统；
2、通过专题分析，对业务问题进行深入分析，为业务的策略、产品优化提供数据支持；
3、 以数据驱动业务为目标，进行数仓研发工作但不局限于数仓；
4、 参与数据仓库ETL设计、开发和优化工作，保证数据准确、稳定、组织合理
岗位要求
1、掌握Oracle、MySQL、ODPS等数据库开发技能，熟练应用开发、数据库原理和常用性能优化和扩展技术；
2、掌握数据仓库建设、熟悉大数据平台操作，离线计算Hive/MR研发、实时计算spark streaming/storm；
3、熟悉ETL逻辑、OLAP设计和数据分析技术（聚类分析、回归分析、决策树等）、数据挖掘相关算法；
4、熟悉Linux系统环境开发，掌握shell、perl、python等至少一种开发语言。
6. 有较强的逻辑/概率思维能力，善于分析、归纳、描述、沟通、和解决问题。
补充（根据企业工具区别）
1、全面熟知数据仓库设计理念、设计方法，熟练掌握Informatica、Kettle、Automation等至少一种ETL工具；
2、熟练掌握SAP BO、MSTR、SmartBI、Cognos、QV等至少一种BI工具；
3、熟悉数据仓库，掌握BI相关工具，如ETL工具（SSIS, SAP DataService）、OLAP工具（SSAS）和前端展示工具(BO CR/Webi)
五，数据可视化
从事可视化工程师
岗位职责
1、负责大数据平台业务逻辑和数据可视化功能，数据可视化组件研发；
2、搭建基础的可视化分析平台，设计数据分析应用的架构，实现实时数据调用与展示；
3、数据相关性分析与根因分析；
4、支持客户需求分析和数据分析。
岗位要求
1、熟练Web前端技术（SVG/HTML5/JavaScriptdeJS等）；
2、熟练D3、Echarts、Three.js、WebGL等开源数据可视化库和技术；
3、有Web服务器端编程语言（如Node/Java）开发经验优先；
4、有blender(以及blender game engine)或者unity 3d或unreal engine等开发经验优先
一些BI岗位的详细介绍
BI工程师（开发、咨询、实施）
BI开发工程师
岗位职责
1、执行在框架设计的基础上完成具体组件的概要设计、详细设计编写；
2、完成BI系统具体组件的代码编写、单元测试；
3、参与BI系统报表平台技术架构设计，数据库结构设计；
4、参与BI系统数据仓库的构架、建模和实现。
5、负责向需求方提供数据及业务分析服务，负责整体风控模型的优化，理解并掌握BI报表需求；
岗位要求
1、有数据仓库或统计分析类项目开发经验或较深的理论知识；
2、熟悉Cognos、Webfocus、ireport等数据分析报表开发工具和技术；
3、熟悉Linux/Unix服务器，并了解一些基本的操作命令；
4、至少熟悉Informix/Oracle/SQL Server等数据库中的一种,并在此基础上有过ETL程序或存储过程的开发。
5、能够熟练应用JSP/Servlet/JavaScript等WEB开发技术，熟悉Spring，Struts2和iBATIS等主流的开发框架，熟悉BIRT、JasperReports等开源报表工具；
6、熟悉Linux Shell、Perl等脚本语言，熟悉ORACLE数据库，PL/SQL编程；
7、熟悉BI系统技术框架，熟悉数据采集流程，对数据仓库有比较深入的了解；
8、熟悉行业经营分析系统（BI）架构及实现者优先。
BI咨询顾问
岗位职责
1、分析客户的数据要求；
2、负责Qlikview/Tableau BI项目的实施和报表开发；
3、负责校验数据，保障数据的准确；
4、 负责客户需求收集、分析，梳理业务流程解决方案，项目的拓展支撑；
5、撰写需求规格书及各类相关文档；
6、良好的团队合作、协调、问题处理能力；
岗位要求
1、对BI有系统的认知；
2、熟练使用Qlikview，Tableau等前端工具；
3、熟悉MS SQL Server，熟练运用SQL语言；
4、前端报表偏业务方向需熟悉主流报表工具或新兴前端报表工具Qlikview、Tableau等优先考虑；
6、后台数据处理需熟悉掌握至少一种后台ETL开发工具，例：Informatica powercenter、Datastage、OWB、微软DTS、Kettle等；
7、后台数据建模需熟练掌握至少一种数据挖掘算法和建模方法，了解建模；
8、良好的英文能力，能快速阅读和撰写英文技术文档者优先。
BI实施工程师
岗位职责
1、负责BI项目的需求调研与分析工作；
2、负责BI项目的方案设计、实施或项目管理工作；
3、参与公司BI产品和项目的实施开发工作。
岗位要求
1、良好的数据库基础，精通SQL，深入掌握Oracle或其他数据库，能够进行数据库调优；
3、熟悉ORACLE、MYSQL、SQLSERVER等主流数据库的安装及配置、熟悉SQL语句编写及ETL、BI实施工作；
3、熟悉LINUX操作系统安装及常用命令；
4、熟悉BI基础理论知识，使用过BI相关产品；
5、参与BI相关项目的实施工作；
6、熟悉TOMCAT、JDK等安装及参数配置；
7、具备较强的语言表达能力，能与客户顺畅沟通或产品介绍；
8、具备较强的学习与动手能力，能够适应全国范围内出差；
9、熟悉hadoop大数据及自动化运维工具经验者的待遇从优。
ETL工程师
岗位要求：
具备一般的JAVA应用开发能力；
熟悉Oracle下的分区，表空间， SQL性能调优等操作；
熟悉常用的ETL工具，如：kettle， informatica等；
熟悉常用的报表工具，如：Cognos等。
岗位职责：
负责行业生产交易系统数据仓库开发，存储过程编写，数据模型研究，大数据研究
六，数据分析工程师
岗位职责:
1、进行业务和企业经营行为分析，梳理业务规律和业务需求；
2、将业务需求转化为数据需求，发现数据应用场景，梳理指标体系；
3、使用合适的数据分析工具进行数据分析和模型设计；
4、提出基于数据的结果和分析建议，根据分析结果进行行业研究、评估和预测；
5、编写数据分析报告；
6、完成领导交办的其他工作。
岗位要求
1、本科以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业；
2、深刻理解大数据分析原理及相关应用；
3、熟练掌握主流数据库技术；
4、精通数据分析、挖掘工具与方法，如SAS、R、Python、EXCEL等；
5、敏锐的数据观察和分析能力，及时发现和分析其中隐含的变化和问题并给出建议；
6、良好的沟通能力和团队精神，较强的学习能力，能承担一定的工作压力；
互联网是一个快速发展的行业，如果你刚上大学，可能四年出来就会有变化！所以还是注意相关咨询！希望能够帮到你，欢迎关注，讨论
Go语言现在的前景怎么样？
Go 语言现状
在当今流行的编程语言中，Go 语言名列前茅。Go 语言热情、有趣并以其快速高效的特点深受社区的青睐，但值得我们了解的还有更多。 我们对有关 Go 语言的可用信息做了更深入的研究，以期有更多发现。 我们的常驻 Go 专家、GoLand 的布道师 Florin Pățan 受邀根据调查结果提供他的见解，探明 Go 的现状。
在哪儿
约 110 万开发者
总体来说有 110 万专业的开发者 选择 Go 作为其主要开发语言。但如果我们将那些以其他编程语言作为主要开发语言，却同时使用 Go 的开发人员也算在内，这一数字就将高达 270 万。
就其全球分布而言, 居住在亚洲的开发者最多，大约有 57 万开发者使用 Go 作为其主要开发语言。
专家分析
这符合我对 Go 开发区域分布的预期。亚洲的 Go 用户数量排名第一，我想这是因为那里有大量来自腾讯、阿里巴巴和华为等大公司的开发者。 这些公司通常都有很多开发者。
具体在哪儿
下图显示了我们在 开发者生态系统调查 2020 中调查的每个国家使用 Go 作为主要语言的开发者的分布情况（受访者最多可以选择 3 种主要语言）。 我国的开发者集中度最高，有 16% 的中国开发者使用 Go 语言。
我对我国位居榜首并不感到意外。 我本以为俄罗斯会排第二，美国会更高一些，也许会排进前五。
我国之所以排在首位，可能是因为那里的开发者非常多。 我知道的很多公司，比如 PingCAP、腾讯和华为都有很多开发者，能够支持并构建与微服务结合的内部工具、架构和后端服务。这一点似乎很关键。
我知道俄罗斯的 Go 语言社区相当出色，Go 在那里深受欢迎自然也不足为奇了。我对日本和乌克兰的结果很好奇，因为我没想到他们会这么高，我预计德国和印度会高一点。我记得早在四五年前，我在柏林的时候，我了解到的几乎所有创业公司都在使用 Go。
行业洞察
根据开发者生态系统调查 2020， 是专业开发者的前前10大主要语言之一，占 7% 的份额。
我认为 Go 从未停止发展。 人们通常不会以 Go 作为第一门编程语言，而倾向于从其他语言（如 PHP 和 Ruby）迁移到 Go，但据我所知，主要是从 C++ 和 C# 迁移到 Go。
与 PHP 相比，Go 的优势在于类型安全，因为 Go 是静态类型的语言，而 PHP 是动态的。 这意味着由编译器将完成大部分工作，确保您编写的代码将在运行时能够正常地编译和运行。 与 C++ 相比，Go 的优势在于简单。Go 语言中，一切都很直观。
总的来说，Go 的特点是在编写代码和运行时都具有很高的内置速度。通常，使用 Go 语言您可以没有任何特殊优化的情况下获得5-10 倍的性能提升，这对企业而言是很关键的生产力优势。同时它简单、易于上手，并且很容易替换现有项目中的微服务。
许多 IT 架构工具由 Go 构建而成，例如大型的 Kubernetes、Docker 和 Vault 等。 因此，尽管有许多公司在使用 Java，但这些公司也都会有一个团队执行 Go ，特别是此类项目的修补和维护。这或许也是一个 Go 语言正在逐步被更多的人所接受的原因，在公共基础架构和部署中使用得越多，Go 的使用增长就越快。 因此，我认为未来几年会有越来越多的人开始使用 Go，其比例可能会达到 15-20%，特别是考虑到开发者生态系统调查中的问题“您打算在今后 12 个月内采用/迁移到其他语言吗？ 如果有计划，是哪种（哪些）？”其中 13% 的受访者回答了 Go。
Go 语言开发的软件类型
Web 服务是 Go 语言开发最受欢迎的领域，开发者生态系统调查 2020 结果显示，其占比达到了36%。
对于 Web 服务，我认为首要任务是创建快速的 API 服务器。它们不一定需要框架，所以您可以使用 Go 快速启动和运行。
我不认为这张图未来会发生太大的变化。我觉得未来 Web 服务的所占比例会增长，因为用 Go 语言来上手确实很轻松。
对于 "实用小程序"，情况大致相同。可以处理大量数据的快速应用、小型实用程序应用或需要大量功能的一次性任务用 Go 语言都很容易实现。IT 架构的情况也说得通。采用 Docker 和 Kubernetes 的人越多，使用 Go 的人就越多，因为它们都是用 Go 编写的。 任何类型的 DevOps 工作都可以从 Go 中特别受益，因为 Go 提供了类型安全和更快的速度。 与基础架构的交互也变得容易 – Google, Amazon, 以及 Azure 等都有很好的SDK。 我想当未来泛型到来之后，“Libraries / Frameworks” 会有一定提升。
系统软件 – 我认为随着越来越多的人开始使用 Rust 这样的系统软件，它会开始下降。 数据库也一样。因此在未来充满商机的情况下，大概会占到 6% 左右。编程工具 – 我很惊讶它居然这么靠前，我十分好奇 Go 都打造了哪些编程工具。
使用 Go 的主要行业
根据开发者生态系统调查 2020, Go 程序员主要从事 IT 服务，其次是 金融和金融科技，云计算 / 云平台， 和其他行业。
金融和金融科技。这是我所希望看到的，据我所知已经有相当多的银行已经采用或正在使用 Go 语言开发的基础架构。例如，英国的 Monzo 使用 Go 构建了他们的整个银行系统。云计算和云平台的情况也很合理，因为很多种应用程序都是以 Go 编写的。
移动开发，这是意料之外的。Go 并没有良好的移动开发的历史。如果有，我想人们有可能会用 Go 为移动应用制作 Web 服务或后端，但也仅此而已。
有几个行业我预计 Go 的使用率不会在短期内出现增长。例如那些基于机器学习的领域，那是 Python 的强项。Go 中的机器学习也在朝着更普及、更优良的方向前进，但我认为至少还要几年才能真正看到成果。
Go 工具
包管理工具
Go Modules 是 Go 开发者最喜爱的软件包管理器。根据开发者生态系统调查 2020，其采用率从 2019 年的 41% 上升至2020的 82%。
我认为在某种程度上我们已经不必再问这个问题了，因为 Go Modules 已经被设置为标准默认模型，并且 Go 团队也想弃用 GOPATH。那时候其他的一切可能都会被淘汰。
Go 路由
根据2020 年和 2018 年的开发者生态系统调查，自 2018 年以来，Gorilla / Mux 和标准库始终是最常用的 Go 路由器。
标准库之所以如此受欢迎，可能是因为无论在 Reddit、Slack 还是其他地方，人们通常都会建议坚持使用标准库，不到万不得已不会换用其他东西。 我使用 gorilla/mux，因为在标准库的基础上更加抽象，而性能不会受太多影响。 这也可能是因为这是最接近标准库的一个，它使编写服务器更容易。总的来说，这种分布大概和预想的一样。
5 大 Web 框架
根据 2020 年和 2018 年开发者生态系统的调查，自 2018 年以来，Gin 的使用量几乎翻了一番，而其他 Web 框架基本保持稳定。
Gin 在 web 上如此受欢迎，可能是因为它是一个快速框架，也得到了很好的推荐。它同时也是最古老的框架之一。所以有很多现成的文档，很多用户已经在使用和推荐它。
测试框架
使用内置测试的开发者比例从 2018 年的 64% 下降到 2020 年的 44%，而其他测试框架的使用量略有增长。
内置测试占比很高，是因为 Go 标准库有一个非常好的开箱即用的测试库。
内置测试的下降可能是因为越来越多的人转移自其他语言，比如 PHP，他们更倾向于重复他们已有的测试习惯。
讨论最多的 Go 工具和其他语言IT 社区经常讨论 Go，Stack Overflow 就是其中之一。 我们从问答区的数据中找出最常与“Go”一同出现的标签。 其中，有 23 种工具和 2 种语言 -“MySQL”和“PostgreSQL”。 除了工具外，与其他主要语言也有共存。 纵轴表示标签出现的总数，横轴表示带有“Go”的标签的提及。
我料到 JSON 会成为一个问题。把 Go 的数据结构序列化和反序列化成 JSON 确实很不容易，这或许是 JSON 如此醒目的原因。 struct 之所以出现，是因为来自其他语言的人通常很难理解这个问题，除非他们来自 C++ 或 C 语言。
根据 Amazon Web Services 自身的普及程度，我预计 AWS 这里会有很多问题。现在为 Google App Engine 开发 Go 应用程序更简单了，之前还不是如此，所以才会有这么多问题。
总而言之，成为 Go 社区的一员让我感受到了这是一个非常有趣且包容的社区。 新人总会得到支持，也被鼓励提出问题和探索语言。 对于一般主题，最常讨论的是泛型以及一些语言的改进、编译器的改进等。
尤其是泛型，因为它是语言最需要的功能之一，很多工作负载都可以从这个功能中受益。
总结
根据以上的数据，从开发者人群、开发地区分布、go语言特点、开发环境、开发工具等方面，我认为go语言的前景是很不错的。至于取代C语言我觉得应该目前不行或者也不会取代C语言。它们会在各自不同的领域发挥更好的效果。
另外，如果又想要学习Go语言的开发者，可以去我的Github看看，我整理了关于golang的学习资料，还算比较全吧!欢迎大家给我Star！
项目地址：https://github.com/0voice/Introduction-to-Golang
现在学平面设计好就业吗？
平面设计这个职业是有很大的发展空间的，关于前途和钱途，我想说的是：“低级设计师供大于求，高级设计师一人难求……”很多东西，包括你的职业规划和发展都是必须靠时间和经验来打磨的。
平面设计在社会上用途很广，涉及领域较为广泛：只要有市场，就需要广告宣传，就需要广告设计师；只要有读者，就需要报刊、杂志、书籍美术编辑；只要有交通，就需要户外交通，就需要户外广告宣传、路牌、站牌，尤其是更多的地下站台和广告，需要更多的广告公司和从业人员；数码艺术也进入了平民百姓家庭，这使得靠平面艺术处理的市场迅速扩大。由此可见，广告业、建筑装饰业、影视业、印刷制版业对人才的需求十分旺盛。然而现在平面设计的人员，经过专业训练的科班出身人员并不多，国内各高等学校开设类似的专业起步较晚，平面设计人才的培育远不能满足市场的需求。因此，平面设计这一行业是机遇也是挑战。
平面设计确实是来钱很快的行业，没几个真正的设计狮是只靠着工资而活的，但刚出来的小白，一定要坚持下来，或许三个月前你的实习工资只有几百元，但是三个月后你的工资可能就上了几千，再过半年可能就再翻一倍，等你能接单子的时候，就又是另一种生活格调了。只要你能坚持下来，做精，做到别人不可取代的地步，当你接触过很多项目，主导过很多项目后，了解到了品牌运作和设计规律后，根本不用担心生计问题了，那个时候会有很多公司来挖你，很多企业主来咨询你，你要想自立门户也好，自己有点小资本弄点副业也好就看你心情了。跟我同期做设计的，现在基本上都算是财物上很轻松的状态了，有的不做公司当个自由设计，每月收入都是7、8w。有的出去单干，自己开个广告公司，月入10Ｗ以上……当然这一切都要源于你真的热爱设计，并且有天赋，够努力！
任何一个行业方向，，它一定会是有前途的，走出自己的特点来，让别人看到这个东西就能想起你的那个点，这样又怎么可能没有“前途”呢？努力吧，最起码，设计这行，靠的是作品，他仍然承认每个人的努力。
