非科班出身的人现在应该学哪些主流框架？
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首先，需要框架的基础，这就是spring mvc,需要掌握他的原理和运行流程。
其次，有了spring mvc的基础了，就可以学习spring boot,和spring cloud框架了。
最后，就是框架相关的中间件，比如数据库相关的mybatis ，消息队列kafka,rabbitMq，缓存redis,mongodb。
一般用哪些工具做大数据分析？
虽然收集和分析“大数据”存在一些分析和技术方面的挑战，但事实上大部分公司已经能够应对这种挑战。这是因为有一些非常强大的分析工具都是免费、开源的，可以充分利用这些工具来提升自己的能力。
下面推荐了10个针对企业的大数据分析工具，这些工具不仅免费、使用方便，而且具有强大的功能和良好的资源。
1、Tableau Public
这是一个简单直观的可视化工具。它在商业活动中表现的很强大，因为它通过可视化来表达。它有足够的空间和免费使用时长让你体验，在分析的过程中，Tableau的图片呈现可以让你快速的调查一个假设、验证你的直觉，做更好的商业决策。
2、OpenRefine
它是以前的GoogleRefine，OpenRefine是一款数据清理软件，可以对准备好的一切数据进行分析。例如最近我清理了一个含有化学名称的数据库，并且各行有不同的拼写、大小写、空格等，用计算机来处理非常困难，幸运的是， OpenRefine包含许多聚类算法，对这个问题可以快速解决。
3、KNIME
KNIME可以通过可视化编程的方式来操作、分析和建模。不仅可以写代码。你还可以在操作中建立联系节点。基本上你只需要将功能模块拖拽到工作区，并将模块按照运行流程连接起来，就可以实现以往编程才能实现的工作。更重要的是，KNIME可以扩展到运行R, python, text mining,chemistry data等等，这可以让你选择用更先进的编码来分析。
4、RapidMiner
和KNIME类似， RapidMiner通过可视化编程操作，建模和分析数据。最近，RapidMiner赢得kdnuggets的软件调查。
5、GoogleFusion Tables
这是针对数据分析、大数据集的可视化和映射的一个非常强大的工具，谷歌的地图软件在其中起着重要作用。拿下面这张图来说，这是一张墨西哥湾石油生产平台的图，我只需要上传数据，Google Fusion Tables确认维度和经度的数据之后就开始工作了。
6、NodeXL
NodeXL是针对网络和关系的可视化分析软件。想想科技巨头地图上代表LinkedIn或Facebook的连接，NodeXL提供了进一步精确的计算。如果你在不需要那么先进的东西，你可以看看Google Fusion Tables，或者尝试用Gephi。
7、import.io
从网上抓取网页和信息曾经是技术人员的专利，现在用import.io，每个人都可以从网站和论坛获取数据。简单提出你想要的数据，几分钟之后import.io就可以通过你的搜索知道你在找什么，从而会挖掘、提供数据用于你的分析或输出。
8、Google Search Operators
不可否认谷歌最初是一个强大的资源和搜索公司，运营商可以让你快速过滤掉谷歌的结果得到的最有用的和相关的信息。比如说，你正想从ABC咨询里寻找一个今年的数据科学报告。如果我们认为该报告可能是PDF格式的，可以在“数据科学报告”，下面的搜索栏，使用“搜索工具”来屏蔽去年的结果。这在发现新的信息或市场研究方面非常有用。
9、Solver
Solver是一个在excel中做优化和线性规划的工具，允许你设置一些约束条件（例如不超过什么价格，要在哪天之前完成之类）。虽然更有效的优化可能会需要另一个程序（例如R的优化包），但是Solver应用范围比较广。
10、WolframAlpha
Wolfram Alpha的搜索引擎是一个隐藏的宝石，可以媲美苹果的Siri。WolframAlpha类似于不那么智能的Google，对科技搜索提供详细的回复，对微积分作用也能快速的搜索。对企业用户来说，它提供了信息图表，对历史价格、商品信息、主题概述。
