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风险驱动 御风前行| 6月17日，第三届数字安全大会大幕即将拉开！

电子科技世界 2023-06-10 10:40
无刷直流电机逆变器设计：MOSFET选择 英飞凌工业和服务机器人解决方案
数字世界，已经来到我们身边。数字经济，和每一个人息息相关。数字世界以网络连接为基础，数据流动释放价值。而数字安全以网络安全为基本手段，以数据安全为核心目的，支撑数字经济的健康发展和国家社会的和谐稳定。因此，数字安全是人类数字化社会和经济活动的安全底座。

2016年11月，全国人大通过了《中华人民共和国网络安全法》，构筑起中国数字安全的保障基石。2022年6月《数据安全法》表决通过，明确与强化了数据安全的地位和重要性。

自1994年《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例》以来，至今已近三十年。我们经历了计算机安全、信息安全等级保护、网络安全等级保护，来到了习总书记提出的“筑牢数字安全屏障”的数字安全时代。

网络安全产业，从最早的事件驱动，开始向威胁驱动转变，而未来则必将向风险驱动进化。而上述条例法规的颁布出台，为新时代新形势下保护数据安全，抵御网络风险提供了坚实的法律支撑。

从理论方面而言，安全的本质之一是攻守双方在成本上的较量，因此应对永远无法根本消除的风险，最佳选择就是控制。

从技术方面而言，漏洞修补能力远远跟不上漏洞的出现数量，没有攻不破的系统也注定了绝对安全只能是个幻象。因此要基于风险关联和风险容忍度的视角来考虑安全手段的实施。

从产业方面而言，如同人身健康，最好的办法是持续的健身，定期的体检，甚至会去购买保险。网络安全、数据安全，也同样不能被动的等到事件发生，威胁来临，而是要主动出击，把握风险。

事件已经发生，只能事后补救，即所谓的“亡羊补牢”。威胁需要尽力消除，上策是“以攻为守”。而风险永远存在，可控成唯一选项，所以要“未雨绸缪”。

2023年6月17日，以“风险驱动”为主题的第三届数字安全大会将在北京举行，本届大会由数世咨询、CIO时代联合主办，新基建创新研究院作为智库支持。诚邀众多行业、领域和机构的数字安全专家和嘉宾们共赴盛会，沟通分享，凝心聚智。

目前重磅演讲嘉宾和大会议程确定，精彩抢先了解。

扫描图中二维码，即可报名参会，共商数字安全大计！



【往届精彩回顾】

作为唯一由独立第三方发起和主办，以用户为核心参与者的行业安全盛会，之前两届数字安全大会坚持以数字化世界的安全为立意，紧扣时代脉搏，面向未来数字化趋势，分别以“数字世界 安全共生”和“人机合智”为主题，话题聚焦数字安全技术、产品与方案的最佳实践、工业互联网、人工智能等多个领域，先后邀请到中国信息协会信息安全专业委员会、中国关键信息基础设施技术创新联盟、工信部网络安全产业发展中心、中海油、国家电网、腾讯、安恒信息、绿盟科技、芯盾时代等政府机构、行业协会、知名企业的众多大咖嘉宾莅临参会，并发表精彩的主题演讲——


连续两年发布了重要的年度研究成果：《中国网络安全能力图谱2021》和《中国数字安全产业统计与分析报告（2022）》，为解决用户在数字安全运营中的实际问题，助力行业企业把握产业发展趋势提供了有力的智慧支撑。


作为由第三方中立机构和安全专家联合评选颁发的“年度优秀CSO”荣誉奖项，已经成为了数字安全大会备受行业瞩目的重要品牌活动，每年都会吸引众多企业机构的行业精英报名参选，并为他们搭建了交流对话的平台。

第三届数字安全大会诚邀所有关心数字安全的朋友们前来参会！

风险驱动，御风前行！
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    人人都能学的数据分析（16周完整版+源码+PDF课件），作为数据分析师， 清晰了解数据分析的步骤是非常重要的，有助于清楚把控整个数据分析的流程
    那么在日常工作中，这些上下游对接的部门同事自然是分析师的面向对象，除了这些工作的合作伙伴，还有大部分精力要拿来面对自己的领导和业务方的领导，他们可能会给你提一些有挑战性的工作，即使他们属于放手型的，那你也需要主动找机会与他们沟通，毕竟向上管理是每一个职场人必备的技能。
    作为想要学习数据分析的人员，了解整个数据分析的流程， 这样在面对一个数据分析问题的时候，知道如何去开展
    那么数据分析流程包含哪些环节呢？
    我将一次完整的数据分析流程主要分为六个环节，包括明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、总结与建议。

    1、PEST分析法
    PEST，也就是政治（Politics）、经济（Economy）、社会（Society）、技术（Technology），能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势，主要用户行业分析。

    2、5W2H分析法
    5W2H，即为什么（Why）、什么事（What）、谁（Who）、什么时候（When）、什么地方（Where）、如何做（How）、什么价格（How much），主要用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。

    3、SWOT分析法
    SWOT分析法也叫态势分析法，S （strengths）是优势、W （weaknesses）是劣势，O （opportunities）是机会、T （threats）是威胁或风险。

    分析师需要面对的人
    分析师的岗位类似于文章中的过渡句，上面承接开发、埋点、数据仓库的同事，下面对接运营、产品，商业等业务人员，如果你想最快的了解整个公司的运营模式和现状，分析师的职位是不二之选。

    那么在日常工作中，这些上下游对接的部门同事自然是分析师的面向对象，除了这些工作的合作伙伴，还有大部分精力要拿来面对自己的领导和业务方的领导，他们可能会给你提一些有挑战性的工作，即使他们属于放手型的，那你也需要主动找机会与他们沟通，毕竟向上管理是每一个职场人必备的技能。
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  • [11章]SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台教程
    SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台，所谓数据中台，即实现数据的分层与水平解耦，沉淀公共的数据能力，笔者认为可分为三层，数据模型、数据服务与数据开发，通过数据建模实现跨域数据整合和知识沉淀，通过数据服务实现对于数据的封装和开放，快速、灵活满足上层应用的要求，通过数据开发工具满足个性化数据和应用的需要。

    过去三十年，企业数据管理都以传统的IT架构为基础。每当技术部门为业务部门解决问题时，需要从业务需求的探查、技术壁垒的打通等从上到下各个方面来建设新系统。每个系统的建成都自成一体，各自满足业务部门的需求。这种情况不仅耗费各部门大量的精力也使得各个系统难以打通管理，无法形成更强大的数据能力。

    SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台，数据中台是能力共享平台。如今，很多产品应用研发初始都在强调功能性，各个功能存在或多或少的重复性。然而企业对这些产品功能的定义并不相同。当客户产生某些需求时，由于定义的不同，产品功能和功能间的数据很难打通，也无法实现能力共享。
    在数据中台基础上的应用开发并不强调功能性，更注重能力的共享。这种能力就像水电煤一样可以直接向外输出使用，从而满足业务部门和用户的不同需求。

    数据中台如何建设？
    SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台，数据中台的建设包括三个阶段，分别是基础架构、技术体系和应用系统。
    基础架构主要由数据标准、数据质量、元数据等组成。在建设过程中，需要根据企业的实际情况进行合理布局。技术体系是数据中台的技术支撑，主要包括业务应用系统、 ETL工具等。通过建立技术体系，可以提升企业在大数据处理上的效率和质量，同时也可以降低企业在大数据平台搭建过程中的成本。应用系统主要包含数据资产管理系统、数据运营管理系统、智能分析系统等。通过建立应用系统，可以有效地提高数据分析的效率。通过建立应用系统，企业可以对各种数据进行统计和分析，进而对业务起到指导作用。
    以上三个阶段是基础架构阶段，是建设数据中台的重要组成部分。通过基础架构阶段，企业可以更好地了解自身的业务情况以及现有的数据情况，在此基础上进行技术体系建设和应用系统建设。
  • Python多领域场景实战课 快速成为多面手[完结22章]
    [完结22章]Python多领域场景实战课 快速成为多面手，Python在各个编程语言中比较适合新手学习，Python解释器易于扩展，可以使用C、C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

    python的主要用途有：1、web开发；2、网络爬虫；3、数据科学；4、自动化运维；5、数据库编程；6、网络编程；7、图形处理、数学处理、文本处理；8、多媒体应用。Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有易读性、扩展性和多用途性。特别是在数据分析领域，Python提供了如Pandas、NumPy等多种库，这些工具不仅方便了数据清洗和预处理，还能进行高级数据分析和可视化。

    那开发网站需要用到哪些知识呢？
    1、python基础，因为用python开发的，所以python指定要会，最起码你也得会条件判断，循环，函数，类这些知识；
    2、html、css的基础知识，因为要开发网站，网页都html和css写的，最起码这些知识你得会，就算不会写前端，开发不出来特别漂亮的页面，网站，最起码要能看懂html标签是；
    3、数据库基础知识，因为开发一个网站的话，数据存在哪里，就是在数据库里，那你最起码要会数据库的增删改查吧，要不然怎么存数据，取数据呢
      上面这些知识会的话，开发一个简单的小站就没有问题了，如果想开发比较大型的网站，业务逻辑比较复杂的，那就得用到其他的知识了，比如说redis、MQ等等。

    Python语言优点介绍
    (1)语法简洁而清晰，代码的可读性高。Python 的语法要求强制缩进，用这种强制缩进来体现语句间的逻辑关系，显著提高了程序的可读性。
    (2)开发效率高。由于它简单明确，所以它也是开发效率比较高的一种编程语言。
    (3)跨平台特性。Python 可以真正做到跨平台，比如我们开发的程序可以运行在Windows、Linux、MacOS系统下。这是它的可移植性优势。
    (4)大量丰富的库或扩展。Python 常常被昵称为胶水语言，它能够很轻松地把用其他语言编写的各种模块(尤其是 C/C++)轻松地联结在一起。
    (5)代码量少，一定程度上提高了软件质量。由于使用 Python 语言编写的代码量相比别的语言来说小很多，所以说，它出错的概率也要小很多，这在一定程度上也提高了编写的软件的质量。
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