分享 ：做数据分析必须学R的4个理由
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摘要: R 是一种灵活的编程语言，专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库，处于统计学、数据分析和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的大数据领域的一 ...
R 是一种灵活的编程语言，专为促进探索性、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库，处于统计学、数据分析和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的领域的一个有用工具，并且已集成到多个商用包中，比如 IBM SPSS® 和 InfoSphere®，以及 Mathematica。本文提供了一位统计学家Catherine Dalzell对 R 的价值的看法。为什么选择 R？R 可以执行统计。您可以将它视为 SAS Analytics 等分析系统的竞争对手，更不用提 StatSoft STATISTICA 或 Minitab 等更简单的包。政府、企业和制药行业中许多专业统计学家和方法学家都将其全部职业生涯都投入到了 IBM SPSS 或 SAS 中，但却没有编写过一行 R 代码。所以从某种程度上讲，学习和使用 R 的决定事关企业文化和您希望如何工作。我在统计咨询实践中使用了多种工具，但我的大部分工作都是在 R 中完成的。以下这些示例给出了我使用 R 的原因：R 是一种强大的脚本语言。我最近被要求分析一个范围研究的结果。研究人员检查了 1,600 篇研究论文，并依据多个条件对它们的内容进行编码，事实上，这些条件是大量具有多个选项和分叉的条件。它们的数据（曾经扁平化到一个 Microsoft® Excel® 电子表格上）包含 8,000 多列，其中大部分都是空的。研究人员希望统计不同类别和标题下的总数。R 是一种强大的脚本语言，能够访问类似 Perl 的正则表达式来处理文本。凌乱的数据需要一种编程语言资源，而且尽管 SAS 和 SPSS 提供了脚本语言来执行下拉菜单意外的任务，但 R 是作为一种编程语言编写的，所以是一种更适合该用途的工具。R 走在时代的前沿。统计学中的许多新发展最初都是以 R 包的形式出现的，然后才被引入到商业平台中。我最近获得了一项对患者回忆的医疗研究的数据。对于每位患者，我们拥有医生建议的治疗项目数量，以及患者实际记住的项目数量。自然模型是贝塔—二项分布。这从上世纪 50 年代就已知道，但将该模型与感兴趣的变量相关联的估算过程是最近才出现的。像这样的数据通常由广义估计方程式 (general estimating equations, GEE) 处理，但 GEE 方法是渐进的，而且假设抽样范围很广。我想要一种具有贝塔—二项 R 的广义线性模型。一个最新的 R 包估算了这一模型：Ben Bolker 编写的 betabinom。而 SPSS 没有。集成文档发布。 R 完美地集成了 LaTeX 文档发布系统，这意味着来自 R 的统计输出和图形可嵌入到可供发布的文档中。这不是所有人都用得上，但如果您希望便携异步关于数据分析的书籍，或者只是不希望将结果复制到文字处理文档，最短且最优雅的路径就是通过 R 和 LaTeX。没有成本。作为一个小型企业的所有者，我很喜欢 R 的免费特定。即使对于更大的企业，知道您能够临时调入某个人并立即让他们坐在工作站旁使用一流的分析软件，也很不错。无需担忧预算。R 是什么，它有何用途？作为一种编程语言，R 与许多其他语言都很类似。任何编写过代码的人都会在 R 中找到很多熟悉的东西。R 的特殊性在于它支持的统计哲学。一种统计学革命：S 和探索性数据分析140 字符的解释：R 是 S 的一种开源实现，是一种用于数据分析和图形的编程环境。计算机总是擅长计算 — 在您编写并调试了一个程序来执行您想要的算法后。但在上世纪 60 和 70 年代，计算机并不擅长信息的显示，尤其是图形。这些技术限制在结合统计理论中的趋势，意味着统计实践和统计学家的培训专注于模型构建和假设测试。一个人假定这样一个世界，研究人员在其中设定假设（常常是农业方面的），构建精心设计的实验（在一个农业站），填入模型，然后运行测试。一个基于电子表格、菜单驱动的程序（比如 SPSS 反映了这一方法）。事实上，SPSS 和 SAS Analytics 的第一个版本包含一些子例程，这些子例程可从一个（Fortran 或其他）程序调用来填入和测试一个模型工具箱中的一个模型。在这个规范化和渗透理论的框架中，John Tukey 放入了探索性数据分析 (EDA) 的概念，这就像一个鹅卵石击中了玻璃屋顶。如今，很难想像没有使用箱线图（box plot） 来检查偏度和异常值就开始分析一个数据集的情形，或者没有针对一个分位点图检查某个线性模型残差的常态的情形。这些想法由 Tukey 提出，现在任何介绍性的统计课程都会介绍它们。但并不总是如此。与其说 EDA 是一种理论，不如说它是一种方法。该方法离不开以下经验规则：只要有可能，就应使用图形来识别感兴趣的功能。分析是递增的。尝试以下这种模型；根据结果来填充另一个模型。使用图形检查模型假设。标记存在异常值。使用健全的方法来防止违背分布假设。Tukey 的方法引发了一个新的图形方法和稳健估计的发展浪潮。它还启发了一个更适合探索性方法的新软件框架的开发。S 语言是在贝尔实验室由 John Chambers 和同事开发的，被用作一个统计分析平台，尤其是 Tukey 排序。第一个版本（供贝尔实验室内部使用）于 1976 年开发，但直到 1988 年，它才形成了类似其当前形式的版本。在这时，该语言也可供贝尔实验室外部的用户使用。该语言的每个方面都符合数据分析的 “新模型”：S 是一种在编程环境操作的解释语言。S 语法与 C 的语法很相似，但省去了困难的部分。S 负责执行内存管理和变量声明，举例而言，这样用户就无需编写或调试这些方面了。更低的编程开销使得用户可以在同一个数据集上快速执行大量分析。从一开始，S 就考虑到了高级图形的创建，您可向任何打开的图形窗口添加功能。您可很容易地突出兴趣点，查询它们的值，使散点图变得更平滑，等等。面向对象性是 1992 年添加到 S 中的。在一个编程语言中，对象构造数据和函数来满足用户的直觉。人类的思维始终是面向对象的，统计推理尤其如此。统计学家处理频率表、时间序列、矩阵、具有各种数据类型的电子表格、模型，等等。在每种情况下，原始数据都拥有属性和期望值：举例而言，一个时间序列包含观察值和时间点。而且对于每种数据类型，都应得到标准统计数据和平面图。对于时间序列，我可能绘制一个时间序列平面图和一个相关图；对于拟合模型，我可能绘制拟合值和残差。S 支持为所有这些概念创建对象，您可以根据需要创建更多的对象类。对象使得从问题的概念化到其代码的实现变得非常简单。一种具有态度的语言：S、S-Plus 和假设测试最初的 S 语言非常重视 Tukey 的 EDA，已达到只能 在 S 中执行 EDA 而不能执行其他任何操作的程度。这是一种具有态度的语言。举例而言，尽管 S 带来了一些有用的内部功能，但它缺乏您希望统计软件拥有的一些最明显的功能。没有函数来执行双抽样测试或任何类型的真实假设测试。但 Tukey 认为，假设测试有时正合适。1988 年，位于西雅图的 Statistical Science 获得 S 的授权，并将该语言的一个增强版本（称为 S-Plus）移植到 DOS 以及以后的 Windows® 中。实际认识到客户想要什么后，Statistical Science 向 S-Plus 添加了经典统计学功能。添加执行方差分析 (ANOVA)、测试和其他模型的功能。对 S 的面向对象性而言，任何这类拟合模型的结果本身都是一个 S 对象。合适的函数调用都会提供假设测试的拟合值、残差和 p-值。模型对象甚至可以包含分析的中间计算步骤，比如一个设计矩阵的 QR 分解（其中 Q 是对角线，R 是右上角）。有一个 R 包来完成该任务！还有一个开源社区大约在与发布 S-Plus 相同的时间，新西兰奥克兰大学的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 决定尝试编写一个解释器。他们选择了 S 语言作为其模型。该项目逐渐成形并获得了支持。它们将其命名为 R。R 是 S 的一种实现，包含 S-Plus 开发的更多模型。有时候，发挥作用的是同一些人。R 是 GNU 许可下的一个开源项目。在此基础上，R 不断发展，主要通过添加包。R 包 是一个包含数据集、R 函数、文档和 C 或 Fortran 动态加载项的集合，可以一起安装并从 R 会话访问。R 包向 R 添加新功能，通过这些包，研究人员可在同行之间轻松地共享计算方法。一些包的范围有限，另一些包代表着整个统计学领域，还有一些包含最新的技术发展。事实上，统计学中的许多发展最初都是以 R 包形式出现的，然后才应用到商用软件中。在撰写本文时，R 下载站点 CRAN 上已有 4,701 个 R 包。其中，单单那一天就添加了 6 个 R 。万事万物都有一个对应的 R 包，至少看起来是这样。我在使用 R 时会发生什么？备注：本文不是一部 R 教程。下面的示例仅试图让您了解 R 会话看起来是什么样的。R 二进制文件可用于 Windows、Mac OS X 和多个 Linux® 发行版。源代码也可供人们自行编译。在 Windows® 中，安装程序将 R 添加到开始菜单中。要在 Linux 中启动 R，可打开一个终端窗口并在提示符下键入 R。您应看到类似图 1 的画面。图 1. R 工作区在提示符下键入一个命令，R 就会响应。此时，在真实的环境中，您可能会从一个外部数据文件将数据读入 R 对象中。R 可从各种不同格式的文件读取数据，但对于本示例，我使用的是来自 MASS 包的 michelson 数据。这个包附带了 Venables and Ripley 的标志性文本 Modern Applied Statistics with S-Plus。michelson 包含来自测量光速的流行的 Michelson and Morley 实验的结果。清单 1 中提供的命令可以加载 MASS 包，获取并查看 michelson 数据。图 2 显示了这些命令和来自 R 的响应。每一行包含一个 R 函数，它的参数放在方括号 ([]) 内。清单 1. 启动一个 R 会话
# R can be a calculator. R responds, correctly, with 4.
library("MASS") # Loads into memory the functions and data sets from
# package MASS, that accompanies Modern Applied Statistics in S
data(michelson) # Copies the michelson data set into the workspace.
# Lists the contents of the workspace. The michelson data is there.
head(michelson) # Displays the first few lines of this data set.
# Column Speed contains Michelson and Morleys estimates of the
# speed of light, less 299,000, in km/s.
# Michelson and Morley ran five experiments with 20 runs each.
# The data set contains indicator variables for experiment and run.
help(michelson) # Calls a help screen, which describes the data set.图 2. 会话启动和 R 的响应现在让我们看看该数据（参见 清单 2）。输出如 图 3 中所示。清单 2. R 中的一个箱线图
# Basic boxplot
with(michelson, boxplot(Speed ~ Expt))
# I can add colour and labels. I can also save the results to an object.
michelson.bp = with(michelson, boxplot(Speed ~ Expt, xlab="Experiment", las=1,
ylab="Speed of Light - 299,000 m/s",
main="Michelson-Morley Experiments",
col="slateblue1"))
# The current estimate of the speed of light, on this scale, is 734.5
# Add a horizontal line to highlight this value.
abline(h=734.5, lwd=2,col="purple")
#Add modern speed of lightMichelson and Morley 似乎有计划地高估了光速。各个实验之间似乎也存在一定的不均匀性。图 3. 绘制一个箱线图在对分析感到满意后，我可以将所有命令保存到一个 R 函数中。参见清单 3。清单 3. R 中的一个简单函数
MyExample = function(){
library(MASS)
data(michelson)
michelson.bw = with(michelson, boxplot(Speed ~ Expt, xlab="Experiment", las=1,
ylab="Speed of Light - 299,000 m/s", main="Michelsen-Morley Experiments",
col="slateblue1"))
abline(h=734.5, lwd=2,col="purple")
}这个简单示例演示了 R 的多个重要功能：保存结果—boxplot() 函数返回一些有用的统计数据和一个图表，您可以通过类似 michelson.bp = … 的负值语句将这些结果保存到一个 R 对象中，并在需要时提取它们。任何赋值语句的结果都可在 R 会话的整个过程中获得，并且可以作为进一步分析的主题。boxplot 函数返回一个用于绘制箱线图的统计数据（中位数、四分位等）矩阵、每个箱线图中的项数，以及异常值（在 图 3 中的图表上显示为开口圆）。请参见图 4。图 4. 来自 boxplot 函数的统计数据公式语言— R（和 S）有一种紧凑的语言来表达统计模型。参数中的代码 Speed ~ Expt 告诉函数在每个 Expt （实验数字）级别上绘制 Speed 的箱线图。如果希望执行方差分析来测试各次实验中的速度是否存在显著差异，那么可以使用相同的公式：lm(Speed ~ Expt)。公式语言可表达丰富多样的统计模型，包括交叉和嵌套效应，以及固定和随机因素。用户定义的 R 函数— 这是一种编程语言。R 已进入 21 世纪Tukey 的探索性数据分析方法已成为常规课程。我们在教授这种方法，而统计学家也在使用该方法。R 支持这种方法，这解释了它为什么仍然如此流行的原因。面向对象性还帮助 R 保持最新，因为新的数据来源需要新的数据结构来执行分析。InfoSphere&#174; Streams 现在支持对与 John Chambers 所设想的不同的数据执行 R 分析。R 与 InfoSphere StreamsInfoSphere Streams 是一个计算平台和集成开发环境，用于分析从数千个来源获得的高速数据。这些数据流的内容通常是非结构化或半结构化的。分析的目的是检测数据中不断变化的模式，基于快速变化的事件来指导决策。SPL（用于 InfoSphere Streams 的编程语言）通过一种范例来组织数据，反映了数据的动态性以及对快速分析和响应的需求。我们已经距离用于经典统计分析的电子表格和常规平面文件很远，但 R 能够应付自如。从 3.1 版开始，SPL 应用程序可将数据传递给 R，从而利用 R 庞大的包库。InfoSphere Streams 对 R 的支持方式是，创建合适的 R 对象来接收 SPL 元组（SPL 中的基本数据结构）中包含的信息。InfoSphere Streams 数据因此可传递给 R 供进一步分析，并将结果传回到 SPL。R 需要主流硬件吗？我在一台运行 Crunchbang Linux 的宏碁上网本上运行了这个示例。R 不需要笨重的机器来执行中小规模的分析。20 年来，人们一直认为 R 之所以缓慢是因为它是一种解释性语言，而且它可以分析的数据大小受计算机内存的限制。这是真的，但这通常与现代机器毫无干系，除非应用程序非常大（大数据）。R 的不足之处公平地讲，R 也有一些事做不好或完全不会做。不是每个用户都适合使用 R：R 不是一个数据仓库。在 R 中输入数据的最简单方式是，将数据输入到其他地方，然后将它导入到 R 中。人们已经努力地为 R 添加了一个电子表格前端，但它们还没流行起来。电子表格功能的缺乏不仅会影响数据输入，还会让以直观的方式检查 R 中的数据变得很困难，就像在 SPSS 或 Excel 中一样。R 使普通的任务变得很困难。举例而言，在医疗研究中，您对数据做的第一件事就是计算所有变量的概括统计量，列出无响应的地方和缺少的数据。这在 SPSS 中只需 3 次单击即可完成，但 R 没有内置的函数来计算这些非常明显的信息，并以表格形式显示它。您可以非常轻松地编写一些代码，但有时您只是想指向要计算的信息并单击鼠标。R 的学习曲线是非平凡的。初学者可打开一个菜单驱动的统计平台并在几分钟内获取结果。不是每个人都希望成为程序员，然后再成为一名分析家，而且或许不是每个人都需要这么做。R 是开源的。R 社区很大、非常成熟并且很活跃，R 无疑属于比较成功的开源项目。前面已经提到过，R 的实现已有超过 20 年历史，S 语言的存在时间更长。这是一个久经考验的概念和久经考验的产品。但对于任何开源产品，可靠性都离不开透明性。我们信任它的代码，因为我们可自行检查它，而且其他人可以检查它并报告错误。这与自行执行基准测试并验证其软件的企业项目不同。而且对于更少使用的 R 包，您没有理由假设它们会实际生成正确的结果。结束语<p style="margin: 0 padding: 0 max-width: 100%; clear: min-height: 1 white-space: pre- color: rgb(62, 62, 62); font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'Hiragino Sans GB', 'Microsoft YaHei', Arial, sans- font-size: 16 line-height: 25.7 box-sizing: border-box !im
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Powered by　　如有侵权。请联系我删除　　1　　大数据应用离不开基础软件的支撑，且大部分大数据组件部署在 Linux 操作系统上的用户空间，也有很多组件也借鉴了Linux 操作系统的一些设计精髓，所以 Linux 既是大数据的强力支撑，也是很多性能问题的支撑者。　　同时数据库的相关知识也是必要的基础，熟悉 MySQL 数据库的安装与部署，还有备份和恢复等都是重点。　　大数据学习路线　　所以在第一部分的学习中我们要达到以下目标：　　1　　通过对 Linux 操作系统体系结构、 服务管理、包管理、NTP 协议时间 服务器、关系型数据库理论和 MySQL 数据库等相关知识的学习，　　掌握大部分安装部署 Hadoop 集群操作系统层面的技能，为后续搭建 Hdoop 集群、对 比 RDBMS 与 NoSQL 数据库打基 础。　　2　　通过对 Linux 文件系统、内核参数、内存结构、以及 Java 虚 拟机等相关知识的学习，为后续学习分布式文件系统， Hadoop 集群优化扫清操作系统层 面知识的障碍　　2　　Hadoop 由许多元素构成。其最底部是HDFS，它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS（对于本文）的上一层是MapReduce 引擎，通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。　　还有Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。在大数据中也起到一定作用。　　本模块通过学习HDFS，YARN(MapReduce）Spark 等核 心组件，了解Hadoop 的基本运行框架。　　所以在第二部分的学习中我们需要达到以下目标：　　1　　搭建单节点模拟分布式集群，熟悉 HDFS 命令；　　掌握 HDFS 体系结 构，读写流程，能 dump HDFS 元 数据文件；　　理解 Flume 组件架构， 并能用 Flume 向 HDFS 平台导入文 本日志；　　2　　搭建多节点、可扩展集群；　　部署 HDFS HA 架构；　　理解并实现 Hadoop YARN 的多 租户架构　　掌握 Zookeeper 组件原理；　　3　　传统数据仓库在面对更大规模数据时显得力不从心，在寄希望于大数据平台时，MapReduce 编程门槛让很多数据分析师望而却步，而Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。　　本模块通过学习 Hive、Impala 等大数据 SQL 分析组件，让用户将隐匿在泥沙之下的数据价值挖掘出来。　　所以在第三部分的学习中我们需要达到以下目标：　　1　　安装部署 Hive；　　理解 Hive 架构及执行原理 ；　　Hive 的优化（分区、桶） ；　　Hive SQL 语句优化；　　Hive 常见故障诊断；　　4　　在上个模块中，OLAP 类型的需求得到了很好的解决方案，即针对数据查询分析的应用。但是这些组件对于数据的随机删改并不擅长。针对此种 OLTP 类型应用，大数据生态系统中有另外一类 组件处理这样的问题，那就是 NoSQL 家族。这部分将介绍 NoSQL 的数据模型和分类，着重讲述最具代表的 HBase。　　大数据学习路线　　所以在第四部分的学习中我们需要达到以下目标：　　1　　理解HBase 体系结构水平扩展的 优势； 部署 HBase ；　　设计 HBase 表；　　2　　理解 zookeeper 在 HBase集群中的作用；　　掌握 HBase Schema 设计注意 事项；　　理解 HBase 协处理器；　　掌握 HBase 备份恢复步骤；　　5　　SQL 语句属于声明式编程语言，这种 Relational 方式擅长处理结构化数据。大数据的数据来源种类繁多，数据类型多种多样，SQL 并不能处理所有问题。所以需要用 procedural 方式，即编程 方式处理复杂多变的数据类型和应用。　　所以在第五部分的学习中我们需要达到以下目标：　　1　　能指出 Spark 组件的产生背景；　　掌握 Spark 与 RDD 的关系；　　了解 RDD 使用场景，熟悉 RDD 操作； 使用 RDD 方法做日志分析;　　理解 Spark-on-YARN 运行原 理；　　掌握数据持久化方法。　　2　　理解 Spark 共享变量及使用场 景；　　在程序中使用广播变量和累加 器；　　理解 Spark SQL 的产生的历史背 景；　　创建 DataFrame 和 DataSet；　　使用 SparkSQL 关联结构数据与 非机构化数据 ；　　能够利用 Spark 实现客户群的分 类；　　6　　前面5部分学习完毕之后，对于大数据平台的大部分问题，相比大家都会有思路去解决了。系统稳定运行之后，就要考虑运行的好不好，快不快。本模块针对 HDFS 数据、HBase 数据、实时抓取数 据加索引，以及 Spark Streaming 流式处理技术做重点介绍，为大数据处理提速　　所以在第六部分的学习中我们需要达到以下目标：　　1　　. 理解 Solr Cloud 组件架构及原 理；　　掌握 MapReduce 对静态数据索 引过程；　　掌握 Flume 对实时数据索引过 程；　　理解 HBase 索引实现原理-协处 理器； 掌握 HBase Lily 对 HBase 数据索引过 程；　　介绍 Cloudera Search　　2　　了解流式计算的基本概念及分类 方式；　　掌握 Flume、Kafka 组件的架构 及原理；　　用 Flume、Kafka、Spark Streaming 搭建 简单的流式处理应 用；　　学会使用状态保持及滑动窗口等 流式计算 特性;　　7　　事物的原理和规律隐藏在纷繁杂乱的数据中，如何从数据中将他们挖掘出来服务生产生活，大数据的核心价值体现在此。 本模块我们一起学习数据科学的数学基础、机器学习的算法。因为Spark 正在取代 MapReduce 成为大数据平台数据处理的全新引擎，它也使得在大数据环境下高效的运用数据科学成为可能， 所以我们着重介绍基于 Spark 的机器学习的实现， 把握大数据的发展趋势，步入数据科学的殿堂。　　大数据学习路线　　所以在第七部分的学习中我们需要达到以下目标：　　1　　掌握数据科学的数据基础，掌握统 计学基础知识。　　2　　. 掌握机器学习理论； 掌握 推荐系统和决策系统原理　　3　　掌握 Spark Mllib 组件架构； 利用 Spark Mllib 实现推荐器； . 学会引用常用机器学习算法。　　大数据学习路线　　选修　　1.大数据Hadoop生态系统的组建大部分是java编写，但95%的企业是直接使用不会修改组建，所以培训课程包含冗长的java是不科学的。不过对于Java能做到一点了解还是不错的。　　2.web开发html及javascript，只是在大数据可视化阶段才会用到，并不是大数据课程的核心内容，所以有需要的同学再去学习吧。　　3.R 语言具有丰富的统计方法，大多数人使用R语言是因为其具有强大的统计功能， R 语言内部包含了许多经典统计技术的环境。通过对 R 语言基础知识的学习，了解 R 数据分析的通用流程 。同时学习R 语言在 Spark 计算框架的基本使用方法，可以为实现更强大的数据分析打基础。　　这个只能借鉴
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　　老男孩教育(北京一天天教育科技有限公司)是一家专业培养资深IT工程师并让学员高薪就业、国内专注于Linux运维、Python高端纯开发以及高端大数据的培训机构与项目外包的企业，公司成立于2007年，总部设立在北京。　　目前，旗下开展两大业务，老男孩IT教育培训和IT项目服务部。一方面，公司致力于为国内、国际大中型互联网企业培养市场紧缺的系统工程师、高级架构师、系统开发工程师等职位;另一方面，公司为企业提供企业级的各类高端技术培训、技术咨询、技术流程、技术规划、技术架构及调优方案，并参与实施后期维护，把互联网的成熟技术经验渗入到各大领域。　　公司在IT培训方面教学质量优秀、教学理念先进、教学方法独特，十分注重理论+实战相结合，全部为名师手把手的带领“课堂即实战式”教学。其中的4项学习思想方针(目标、方法、努力、坚持)和6重教学理念(重目标、重思路、重方法、重实践、重习惯、重总结)已深入广大IT网友及学员的内心，逐步成为互联网IT行业内教育经典。公司全网首创老男孩网络课堂——“在线一对一VIP辅导”全新的教学模式，让学员不受时间、空间、地域的限制，随时报名随时开始学习。　　老男孩IT教育在国内IT行业享有广泛赞誉，公司凭借高品质的职业IT训练和毕业学员的良好口碑，在行业内一展雄姿。截止到目前为止，公司已培养数千名VIP学生，间接影响百万IT群体，毕业学员平均工资在毕业一年内平均12K以上，高级架构班平均就业20K以上，而以往同学从0基础到掌握课程内容70%以上即可月薪过万元。目前，从老男孩IT教育毕业的学员，很多已经就职于北京知名互联网企业：小米手机，京东商城，蓝讯，快网，淘宝，阿里，支付宝，新浪网，搜狐，腾讯，58同城，赶集，和讯，世纪佳缘，当当网，中国移动，中国联通等，也有很多在中小型企业任核心运维及运维经理总监职位(寻医问药总监，互动百科总监，盈科律云总监，合力金桥总监等)，累计为行内其他的培训机构讲师深入培训20人以上。　　公司秉承“老男孩IT教育，只培养技术精英”，因为专注，所以卓越。
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