02 youtube是什么職業類別表設計(下一個數字化大優勢，為什么是數據圖譜？)

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數據圖譜會重塑每一個領域的競爭，速度之快超過大多數人的預想。 每家企業都應當超越利用數據改善運營效率的訴求，認識到數據圖譜的競爭優勢。高層領導者必須投資升級數據基礎設施，實時、全面地了解消費者與本公司產品及服務交互的情況。有了這個結構，就能制定出獨特的方案解決客戶的問題。

對于數字化領先企業來說，在數據圖譜等領域的不斷 探索 ，正在為它們創造出新的競爭優勢，在產品開發、用戶體驗等各方面甩開了競爭對手。因此，它們的經驗值得被廣泛借鑒。

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維賈伊·戈文達拉揚（Vijay Govindarajan） 文卡特·卡特拉曼（N. Venkat Venkatraman）| 文

維賈伊·戈文達拉揚是達特茅斯大學塔克商學院考克斯杰出教授，哈佛商學院執行研究員。文卡特·卡特拉曼是波士頓大學奎斯特羅姆商學院管理學小戴維·麥格拉思教席教授。

web網頁開發的發展前景咋樣？

1、市場前景

前端程序員缺口非常大，因為它正式成為一個崗位才幾年，國內最早出現前端招聘崗位在2012年左右。隨著現代互聯網應用的火爆，前端難度加大，導致后臺程序員不能完全搞定，所以企業們急切需要真正懂前端技術的“前端人員”。

近十年以來，IT行業發展火熱，衍生了很多新職業，例如UI設計師、開發工程師、軟件測試工程師等等，在眾多備受矚目的新生職業中，Web前端工程師是其中的一員。

隨著互聯網的迅猛發展，各種互聯網項目也不斷興起，對用戶體驗提出了更高的要求，前端開發也由此逐漸成為了重要的研發角色。從2012年至今，“Web前端工程師”的需求持續走高，薪酬也是水漲船高，所以，有不少人立志要成為前端開發工程師。

2、就業形勢

Web前端可選擇的崗位有：前端開發工程師、資深前端開發工程師、網站重構工程師、前端架構師等等。

雖然近兩年大數據、人工智能等很火，但Web前端開發依然是十分熱門的，特別是隨著谷歌、YouTube、FireFox等大型企業紛紛將視線轉向HTML5，前端開發已經進入HTML5時代，所以，Web前端在今后十年仍有很大的發展空間。

據統計，我國HTML5前端工程師人員的缺口將達到10多萬，因此，Web前端工程師是一個非常有“錢”途的職業，并且薪酬會根據技能的深入而有不同程度的增長，其中北京、上海、廣州、深圳等地前端工程師的薪資待遇更是一路飆升。

3、說完了前景狀況，接下來就是學習前端了，前端入門雖簡單，但也并不是人人都能從事這個行業的，如何鑒定自己適不適合學前端呢？

1. 你是否能耐得住性子？學習web前端接觸得最多就是各種繁復的字母代碼，需要你耐得住性子安安靜靜地坐下來研究技術。如果你做事經常三分鐘熱度，容易半途而廢、或是性格急躁急于求成，編程可能不太適合你。

2. 你是否有持之以恒的毅力？web前端不僅知識點多，而且前端發展得快，新的框架和思想被不斷的提出，對于新手來會有不小的心理壓力，過快的節奏讓新手學起來比較吃力，想要學習web前端就要做好做好長期學習，更新自己知識庫的準備，持之以恒的毅力才能讓你在長途跋涉的工作過程中堅持下來。

3. 是否具備基本的邏輯思維？選擇工科專業的人一般邏輯思維能力一般要強于文科生，web前端需要用邏輯思維處理問題的能力。針對甲方用代碼實現，首先要自己理解透徹，編寫出來的程序才能拒絕bug。

如果以上提到問題，你都能從容攻克，那么你是適合學習web前端的。

4、到這里呢，先恭喜你進入前端行業，接下來就是如何學習前端了，前端的學習路線是什么呢？

零基礎學習路線：

1、HTML、CSS基礎、JavaScript語法基礎。學完基礎后，可以仿照電商網站（例如京東、小米）做首頁的布局。

2、JavaScript語法進階。包括：作用域和閉包、this和對象原型等。相信我，JS語法，永遠是面試中最重要的部分。

3、jQuery、Ajax等。jQuery沒有過時，它仍然是前端基礎的一部分。

4、ES6語法。這部分屬于JS新增的語法，面試必問。其中，關于 promise、async 等內容要尤其關注。

5、HTML5和CSS3。要熟悉其中的新特性。

6、移動Web開發、Bootstrap等。要注意移動開發中的適配和兼容性問題。

7、前端框架：Vue.js和React。這兩個框架至少要會一個。入門時，建議先學Vue.js，上手相對容易。但無論如何，同時掌握 Vue 和 React 才是合格的前端同學。

8、Node.js。屬于加分項，如果時間不夠，可以先不學，但至少要知道 node 環境的配置。

9、自動化工具：構建工具 Webpack、構建工具 gulp、CSS 預處理器 Sass 等。注意，Sass 比 Less 用得多，gulp 比 grunt 用得多。

10、前端綜合：HTTP協議、跨域通信、安全問題（CSRF、XSS）、瀏覽器渲染機制、異步和單線程、頁面性能優化、防抖動（Debouncing）和節流閥（Throtting）、lazyload、前端錯誤監控、虛擬DOM等。

11、編輯器相關。Sublime Text 是每個學前端的人都要用到的編輯器。另外，前端常見的IDE有兩個：WebStorm 和 Visual Studio Code。WebStorm 什么都好，可就是太卡頓；VS Code就相對輕量很多。個人總結一下：用VS Code 的人越來越多，用 WebStorm 的人越來越少。

12、TypeScript（簡稱TS）。ES 是 JS 的標準，TS 是 JS 的超集。TS屬于進階內容，建議把上面的基礎掌握之后，再學TS。

GWAS相關知識

是指在理想狀態下，各等位基因的頻率在遺傳中是穩定不變的，即保持著基因平衡。該定律運用在生物學、生態學、遺傳學。條件：①種群足夠大；②種群個體間隨機交配；③沒有突變；④沒有選擇；⑤沒有遷移；⑥沒有遺傳漂變。

相關圖片如下：

之前，我對這兩個概念有點混淆，后來明白過來了。這兩個概念一個是對基因頻率進行的篩選，一個是對基因型頻率進行的篩選。對于一個位點“AA AT TT”，其中A的頻率為基因頻率，AA為基因型頻率。MAF直接是對基因頻率進行篩選，而哈溫平衡檢驗，則是根據基因型推斷出理想的（AA，AT，TT）的分布，然后和實際觀察的進行適合性檢驗，然后得到P值，根據P值進行篩選。即P值越小，說明該位點越不符合哈溫平衡。

主成分分析（principal 買粉絲ponent analysis）

中文解釋：

將多個變量通過線性變換以選出較少個重要變量的一種多元統計分析方法，又稱主分量分析。在實際課題中，為了全面分析問題，往往提出很多與此有關的變量（或因素），因為每個變量都在不同程度上反映這個課題的某些信息。但是，在用統計分析方法研究這個多變量的課題時，變量個數太多就會增加課題的復雜性。人們自然希望變量個數較少而得到的信息較多。在很多情形，變量之間是有一定的相關關系的，當兩個變量之間有一定相關關系時，可以解釋為這兩個變量反映此課題的信息有一定的重疊。主成分分析是對于原先提出的所有變量，建立盡可能少的新變量，使得這些新變量是兩兩不相關的，而且這些新變量在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。主成分分析首先是由K.皮爾森對非隨機變量引入的，爾后H.霍特林將此方法推廣到隨機向量的情形。信息的大小通常用離差平方和或方差來衡量。

PCA算法

總結一下PCA的算法步驟：

設有m條n維數據。

1）將原始數據按列組成n行m列矩陣X

2）將X的每一行（代表一個屬性字段）進行零均值化，即減去這一行的均值

3）求出協方差矩陣

4）求出協方差矩陣的特征值及對應的特征向量

5）將特征向量按對應特征值大小從上到下按行排列成矩陣，取前k行組成矩陣P

6）即為降維到k維后的數據

根據上面對PCA的數學原理的解釋，我們可以了解到一些PCA的能力和限制。PCA本質上是將方差最大的方向作為主要特征，并且在各個正交方向上將數據“離相關”，也就是讓它們在不同正交方向上沒有相關性。

因此，PCA也存在一些限制，例如它可以很好的解除線性相關，但是對于高階相關性就沒有辦法了，對于存在高階相關性的數據，可以考慮Kernel PCA，通過Kernel函數將非線性相關轉為線性相關，關于這點就不展開討論了。另外，PCA假設數據各主特征是分布在正交方向上，如果在非正交方向上存在幾個方差較大的方向，PCA的效果就大打折扣了。

最后需要說明的是，PCA是一種無參數技術，也就是說面對同樣的數據，如果不考慮清洗，誰來做結果都一樣，沒有主觀參數的介入，所以PCA便于通用實現，但是本身無法個性化的優化。

希望這篇文章能幫助朋友們了解PCA的數學理論基礎和實現原理，借此了解PCA的適用場景和限制，從而更好的使用這個算法。

英文視頻講解買粉絲：

買粉絲1

買粉絲2

它是把GWAS分析之后所有SNP位點的p-value在整個基因組上從左到右依次畫出來。并且，為了可以更加直觀地表達結果，通常都會將p-value轉換為-log10(p-value)。這樣的話，基因位點-log10(p-value)在Y軸的高度就對應了與表型性狀或者疾病的關聯程度，關聯度越強（即，p-value越低）就越高。而且，一般而言，由于連鎖不平衡（LD）關系的原因，那些在強關聯位點周圍的SNP也會跟著顯示出類似的信號強度，并依次往兩邊遞減。由于這個原因，我們在曼哈頓圖上就會看到一個個整齊的信號峰（如下圖紅色部分）。而這些峰所處的位置一般也是整個研究中真正關心的地方。GWAS研究中，p-value閾值一般要在10 -6次方甚至10 -8次方以下，有些時候也要看你的實際數據表現。

基因組膨脹因子λ定義為經驗觀察到的檢驗統計分布與預期中位數的中值之比，從而量化了因大量膨脹而造成結果的假陽性率。換句話說，λ定義為得到的卡方檢驗統計量的中值除以卡方分布的預期中值。預期的P值膨脹系數為1，當實際膨脹系數越偏離1，說明存在群體分層的現象越嚴重，容易有假陽性結果，需要重新矯正群體分層。

30X的測序深度，而人類基因組約為30億個堿基，也就是我拿到了900億個堿基，堿基以ATCG的字符表示，每一個堿基同樣對應著一個質量值，同樣也是字母表

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