core加密币(crypto加密货币)

加密货币行业2019年遭遇的黑客攻击形势有怎样的变化？

2019年，主流货币运行比较平稳，比如比特币，以太坊。主流交易所，如火币，币安，因为有良好的技术做支撑，避免了遭受黑客的攻击，一些非主流的币种以及小的交易所，还是受到了一些影响。

根据区块链分析公司 Chainalysis 的数据，黑客在 2019 年攻破了 11 家大型加密货币交易平台，并窃取了价值超过 2.83 亿美元的加密货币。

过去 10 年，针对加密货币交易门户网站的攻击数量一直较高。然而最严重的，还是 2018 年失窃的 8.755 亿美元、以及 2014 年的 4.83 亿美元损失。

【来自：Chainalysis，via ZDNet】

Chainalysis 指出，黑客得逞数量的急剧增加，可以归因于攻击者不断演变为使用更加复杂的方法来渗透加密货币交易所。

另一方面，加密货币交易所也不是干瞪眼。Chainalysis 报告称，许多平台都有在安全功能上加大投入、以及改进交易验证系统。

在攻击者得逞的案例中，Chainalysis 分析称：“在交易所攻击中被盗的大部分资金，最终都被转移到了其它交易所，然后设法提出现金”。

不过某些情况下，也有相当大一部分资金未被使用，时间长达数年。对于执法机构来说，还是有一定希望帮助受害者追回被盗的资金的。

根据 Chainalysis 专家的分析，2019 年间，其追踪了超过 28 亿美元的比特币。赃款从已知犯罪实体转移到了几个门户交易所的账户，然后迅速被兑现为法定货币。

除了从加密货币交易所窃取的资金，28 亿美元中还包括了其它类型的非法交易，例如勒索软件的赎金、网络钓鱼 / 诈骗活动、以及与某些犯罪组织有关联的资金。

进一步分析表明，有超过 50% 的资金被转移到了 Binance 和 Huobi 交易平台上的帐户中，成为了网络犯罪分子最常光顾的洗钱场所。

Chainalysis 报告称：尽管几乎所有国家 / 地区都要求对客户身份进行验证，但总体而言，仍有 30 多万个 Binance 和 Huobi 个人账户涉嫌比特币犯罪活动。

此外，许多犯罪集团利用 OTC 场外交易（经纪人实体）来规避限制，这类中介机构可促进不希望其身份在开放式区块链上被发现的买卖双方的交易。

最后，勒索软件至少在 2019 年获取了 660 万美元的非法所得。本月晚些时候，Chainalysis 还将发布 2020 版加密货币犯罪报告。

btc私钥哪里查看？

无法查看

比特币钱包私钥在线无法查看，比特币存在平台要下载core 或者classic才是真正的钱包，然后就可以查看了。

【比特币钱包私钥的说明】：

1、钱包加密是指对储存有私钥的钱包进行自动加密存储。 比特币官方客户端从0.4.0 版本开始支持钱包加密。加密的钱包在每次付款的时候，都会提示您输入密码。如果密码错误，客户端会拒绝付款。

大数据主要学习什么内容？有什么要求和条件？

大数据中也有多种岗位，有的偏向开发，有的偏向运维，有的偏向数据分析与挖掘。开发的话Java居多，不过只需要到JavaSE层面即可，也可以选用Scala/Python开发。数据分析与挖掘基本上就是Python了。所以建议学习Python了。要求与条件的话，如果是计算机/数学/统计相关专业最好，不过还是看个人的学习能力与是否坚持。

1） 简单点评：

发展不错，需求不少，不过需求中主要是数据分析相关岗位，牵涉到算法建模等高级内容的话实际上不适合刚毕业的不同本科学生。建议普通本科或专科学生从数据分析入行，掌握Python，以后逐步向高级数据分析师、数据挖掘工程师、人工智能开发工程师方向走，

2）发展前景：

大数据类职位需求增幅仅次于AI岗位。眼下，几乎所有互联网企业均把数据人才列为团队标配。许多公司在数据层面增加投入，大量招募具有算法和建模能力的人才，力求通过数据沉淀与挖掘更好地推进产品的迭代。数据架构师、数据分析师成为企业争抢对象，过去一年招聘需求提高150%以上。2017，互联网公司对AI和数据人才的争抢活跃度提高了30%以上，企业间相互挖角行为变得更加频繁，人才争夺激烈程度全面升级。物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链技术、语音识别、人工智能、数字汇流是大数据未来应用的七大发展方向。

3）行业定位：

4）面向专业：

计算机、数学与统计、物理、电子、通信工程、物联网、网络工程等相关专业大专以上学生。推荐中上游学生学习。

5）薪酬分析：

数据来源： 职友网

我本人在IT行业混了二十多年，从事软件开发与软件教育，现在主要是管理，不过始终没有脱离写程序，有兴趣可以交流哦！

大数据开发工程师是大数据领域一个比较热门的岗位，有大量的传统应用需要进行大数据改造，因此岗位有较多的人才需求。这个岗位需要掌握的知识结构包括大数据平台体系结构，比如目前常见的Hadoop、Spark平台，以及众多组件的功能和应用，另外还需要掌握至少一门编程语言，比如Java、Python、Scala等。

大数据分析师是大数据领域非常重要的岗位，大数据分析师需要掌握的知识结构包括算法设计、编程语言以及呈现工具，算法设计是大数据分析师需要掌握的重点内容，而编程语言的作用则是完成算法的实现。另外，大数据分析师还需要掌握一些常见的分析工具。

大数据运维工程师的主要工作内容是搭建大数据平台、部署大数据功能组件、配置网络环境和硬件环境、维护大数据平台，大数据运维工程师需要具备的知识结构包括计算机网络、大数据平台体系结构、编程语言（编写运维脚本）等，通常情况下，大数据运维工程师也需要对数据库有深入的了解。

大数据工程师是做什么的？需要掌握哪些技能？

学习大数据需要掌握以下内容：

1. 数据处理和管理：了解数据的获取、存储、清洗、转换和管理方法，包括数据仓库、数据湖和数据管道等。
2. 大数据技术和工具：熟悉大数据处理和分析的技术和工具，如Hadoop生态系统（HDFS、MapReduce、Hive、Pig）、Spark、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra）等。
3. 数据分析和挖掘：学习数据分析和挖掘的基本概念、技术和方法，包括数据可视化、统计分析、机器学习和深度学习等。
4. 分布式计算和并行处理：了解分布式计算的原理和并行处理的技术，能够进行大规模数据的并行计算和分布式存储。
5. 编程和数据编程语言：熟悉至少一种编程语言，如Python、Java或Scala，能够使用编程语言进行数据处理和分析的开发和实现。
6. 数据安全和隐私保护：了解数据安全和隐私保护的基本原则和方法，掌握数据脱敏、加密和权限控制等技术。

要求和条件可能会因个人学习目标和就业需求而有所不同，但以下是一些常见的要求和条件：

1. 基础知识：具备计算机科学、数据科学或相关领域的基础知识，包括数据结构、算法、数据库、统计学等。
2. 编程能力：具备良好的编程能力，能够熟练使用至少一种编程语言进行数据处理和分析的开发。
3. 数学和统计学知识：具备一定的数学和统计学知识，能够理解和应用统计分析和机器学习算法。
4. 学习能力和自主学习能力：大数据领域发展迅速，要求具备良好的学习能力和自主学习能力，能够不断跟进最新的技术和方法。
5. 团队合作和沟通能力：大数据项目通常需要与团队合作，因此具备良好的团队合作和沟通能力是必要的。
6. 实践经验：具备一定的实践经验，通过参与项目或实际应用来提升自己在大数据领域的能力。

需要注意的是，大数据是一个广泛的领域，具体的要求和条件会根据不同的职位和工作角色而有所差异。因此，根据自身的兴趣和职业目标，可以进一步了解和学习相关的专业知识和技能。

作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，当前大数据的知识体系还是比较庞大的，随着大数据技术生态的逐渐成熟和完善，大数据领域也逐渐形成了更多的岗位细分，从事不同的岗位细分方向则需要学习不同的知识。

从当前大的岗位划分来看，通常包括以下几个岗位：

第一：大数据开发岗位。从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，开发岗位的人才需求量还是比较大的，相关岗位的薪资待遇也比较高，其中从事大数据平台开发的研发级岗位会有更高的薪资待遇。从事大数据开发岗位，通常需要学习三大块内容，其一是程序开发技术，初学者可以从Java或者Python开始学起；其二是学习大数据平台知识，初学者可以从Hadoop和Spark开始学起；其三是大数据开发实践，这个过程需要掌握一定的行业知识。

第二：大数据分析岗位。大数据分析岗位的人才需求潜力是非常大的，不仅IT（互联网）行业需要大量的大数据分析人才，传统行业领域也需要大数据分析人才。选择大数据分析方向需要具有一定的数学和统计学基础，而且也有一定的学习难度。目前大数据分析的常见方式有两种，分别是统计学方式和机器学习方式。

第三：大数据运维岗位。如果对于编程和算法设计不感兴趣，那么也可以考虑学习大数据运维知识，未来可以从事大数据运维岗位。大数据运维岗位的任务相对比较杂，需要从业者具有较强的动手实践能力。从知识结构上来看，大数据运维需要掌握网络知识、大数据平台知识和服务器知识。

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！