在如今的"大数据"时代，似乎每个企业都在谈大数据，但是到底有多少人知道什么是大数据，大数据到底可以为企业创造什么价值？这是我在最初从事数据工作的两年时间内最为忽略的地方，也是最近的两年时间内思考最多的地方，更是我为企业员工及企业管理者普及最多的地方。 对于大部分企业中的大数据应用，其实无外乎以下几个方向： 推荐系统的搭建，大数据产品的建设 Data Scientist如何帮助企业精细化运营 Growth Hacker如何帮助产品快速成长 在长达五年的数据生涯中，我做过爬虫，从零开始搭建一个推荐系统看着他逐渐羽翼丰满，也独立设计整套Anti-spammer系统让豆瓣电影评分成为业界最为权威的电影评分，也曾通过数据算法让企业利润获得大幅度的增长，而与多家企业之间的数据交流也让我了解了不同行业的数据应用。最近几年的管理经验又让我能够因地制宜地为企业选择不同的技术方案，数据的应用和优化是无穷尽的，而何时开始，开始于何处，何时停止是作为一个数据团队的管理者最应该掌握的技能。 希望我的话题能为你解决以下但不局限于以下的问题： 如何搭建一个推荐系统，推荐系统的算法如何设计和优化。 对于企业的数据，我们如何应用，可以用这些数据做些什么？如何来利用、挖掘数据的价值。

我是计算机科班出身，但是我在学校里，在职业生涯的初期确实也走了很多的弯路，每次和朋友聚起的时候，每个人的感叹都会是如果让时光重来一遍我一定都会比现在更好，如果当初老师给我更多的学习指引我一定会比现在更好。 也许大多数的学生，或者说刚入行的程序员都会面临我曾经的烦恼： 知识太多，我到底要学习什么？前端，后端，算法，数据？Java, C#, Python？我到底如何选择； 我选择了一门语言，选择了一个技术方向，那我到底应该选择怎样的书籍，如何学习，是不是我只学这一门就足够了，工作中需要什么样的技能，面试中需要什么样的技能； 面对着几个Offer，我该如何选择，我怎样知道这个企业适不适合我，我的发展到底何去何从。 其实这些我都深有感触，六年的职业生涯，我做过前端做过后端也做过数据，走过太多技术学习的坑；六年的职业生涯，我从一名普通的开发人员成长为百余人公司的CTO，有过成功的职业选择，也有过失败的择业教训。在这些年，我用超于他人的时间去填平了这些弯路，但是我希望自己用我的经验带你走过。在这些年，我帮助很多初级的开发人员提供技术指导，让他们走入学习的正确轨道，也为一些工程师和产品人员提供择业建议，看着他们避过我曾经踩过的火坑。 这个话题能够为你提供的内容包括但不局限于： 技术成长指导； 根据个人情况帮你进行职业规划。 在这里，希望你是真正地热爱技术，热爱工作，并且愿意去积极主动地寻找新知识和新事物。