评委打分程序mysql数据表怎么设计好？

据我的理解：

1. 评委信息库（评委的个人资料信息，比如，姓名、性别、职业等，根据需要增减）

2. 参赛选手库（选手的资料）

3. 评分库（id、选手id、评分1－5（对应五个评委）

学习Linux并不难，做好规划，有合适的学习路线，坚持学习，就可以达到意想不到的结果。以下是Linux经典学习路线，希望对你们有帮助。

第一阶段：linux基础入门

1. 开班课程介绍-规章制度介绍-破冰活动

2. Linux硬件基础/Linux发展历史

3. Linux系统安装/xshell连接/xshell优化/SSH远程连接故障问题排查

4. 第一关一大波命令及特殊字符知识考试题讲解

5. Linux基础优化

6. Linux目录结构知识精讲

7. 第二关一大波命令及特殊知识考试题讲解(上)

8. 第二关一大波命令及特殊知识考试题讲解(下)

9. Linux文件属性一大堆知识精讲

10. Linux通配符/正则表达式

11. 第三关一大波命令及重要知识考试题讲解(上)

12. 第三关一大波命令及重要知识考试题讲解(下)

13. Linux系统权限(上)

14. Linux系统权限(下)

15. 整体课程回顾

第二阶段：linux系统管理进阶

1. Linux定时任务

2. Linux用户管理

3. Linux磁盘与文件系统(上)

4. Linux磁盘与文件系统(下)

5. Linux三剑客之sed命令

第三阶段：Linux Shell基础

1. Shell编程基础上

2. Shell编程基础下

3. Linux三剑客之awk命令

第四阶段：Linux网络基础

1. 计算机网络基础上

2. 计算机网络基础下

3. 第二阶段整体课程回顾

第五阶段：Linux网络服务

1. 集群实战架构开始及环境准备

2. rsync数据同步服务

3. Linux全网备份项目案例精讲

4. nfs网络存储服务精讲

5. inotify/sersync实时数据同步/nfs存储实时备份项目案例精讲

第六阶段：Linux重要网络服务

1. http协议/www服务基础

2. nginx web介绍及基础实践

3. nginx web精讲结束

4. lnmp环境部署/数据库异机迁移/共享数据异机迁移到NFS系统

5. nginx负载均衡

6. keepalived高可用

第七阶段：Linux中小规模集群构建与优化(50台)

1. 期中架构开战说明+期中架构部署回顾

2. 部署期中架构并完成上台述职演讲

3. kickstart cobbler批量自动安装系统

4. pptp vpn与ntp服务

5. memcached原理及部署/作为缓存及session会话共享

第八阶段：Ansible自动化运维与Zabbix监控

1. SSH服务秘钥认证

2. ansible批量自动化管理集群

3. zabbix监控

第九阶段：大规模集群高可用服务(Lvs、Keepalived)

1. Centos7系统自行安装/centos6与7区别

2. lvs负载均衡集群/keepalived管理LVS集群

第十阶段：Java Tomcat服务及防火墙Iptables

1. iptables防火墙精讲上

2. iptables防火墙精讲下

3. tomcat java应用服务/nginx配合tomcat服务部署及优化

第十一阶段：MySQL DBA高级应用实践

1. MySQL数据库入门基础命令

2. MySQL数据库进阶备份恢复

3. MySQL数据库深入事务引擎

4. MySQL数据库优化SQL语句优化

5. MySQL数据库集群主从复制/读写分离

6. MySQL数据库高可用/mha/keepalved

第十二阶段：高性能数据库Redis和Memcached课程

第十三阶段：Linux大规模集群架构构建(200台)

第十四阶段：Linux Shell编程企业案例实战

第十五阶段：企业级代码发布上线方案(SVN和Git)

1. GIT管理

2. 代码上线项目案例

第十六阶段：企业级Kvm虚拟化与OpenStack云计算

1. KVM虚拟化企业级实战

2. OpenStack云计算企业级实战

第十七阶段：公有云阿里云8大组件构建集群实战

第十八阶段：Docker技术企业应用实践

1. Docker容器与微服务深入实践

2. 大数据Hadoop生态体系及实践

第十九阶段：Python自动化入门及进阶

第二十阶段：职业规划与高薪就业指导

以下是一个文科生小白转行数据分析的人生历程，分享给你，相信可以帮助正处人生十字路口的朋友或正处于迷茫摇摆时期的人们一些启发或借鉴。

1、在选择数据分析师这条路之前，一定要思考再三，虽然这条路看着光鲜靓丽（至少职业的薪酬收入类比其他行业不会好不少），但也是一条艰难前行之路，充满着未知、荆棘和困惑，尤其是对于文科出身的我，付出的努力更是一般理工男的好几倍吧应该……

2、虽然数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链（文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别，这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因，因为社科或文艺类专业，很少有学校会严格地按照数理逻辑去制定学生的课程培养计划），但是并不代表文科生没有任何机会，因为大学以前，其实我们都没正式接触过编程或统计学，大学本科更多的是提升一个人的思维、而不是过硬的专研能力。所以文科专业的朋友，兴趣和决定也是重要因素，不能单单凭借客观的专业背景就否定自己。

3、如果你要坚定的选择这条路，就必须克服各种依赖症，比如安装一个R语言或Python软件，从庞大的数据中得出客观的结论过程，用学到的知识去分析数据的价值等等，一定要动手动脑去实战，不要单凭以前的文科思维（更注重思维的创造和个性的发扬），理性思维和客观科学更重要。因为这种学习习惯决定着你必然会被同行的有心者远远地摔在后面，百度、谷歌、Stack Overflow永远向你免费敞开大门；

4、动手实践和实习参与项目是很好的数据科学或者数据分析的开端，只学不练假把式，只有直接用于实战，才能看出来你学的东西到底有多少能够落地，能够用于提升业务的价值；

5、在求职以前，倘若时间允许，把R语言、Python（数据科学相关模块）、SQL（可以选择一个平台，比如MySQL）这三大关卡早点过了。（如果你不想再天天加班补的话）；

6、如果你还是在校学生，学会分清各种事情的轻重缓急，比如各种无聊拉人凑场子讲座、听课发礼品的营销洗脑课，各种……的无效应酬社交，如果全部都用在数据分析的学习上，你会发现你的时间多了很多，自然你也可以更早地追上同行的脚步；

7、脚踏实地的去走自己的路，不会的多写、多看、多问（问真正有价值的问题）、多总结、多交流，给自己足够的转行周期（如果你是科班出身的【统计、数学、计算机】，也许会走的顺风顺水，但也不可以掉以轻心，倘若不是，请一定要慎重选择，起码要给自己一到两年的转行缓冲期【具体视自己的专业背景和技术实力而定】，什么7天精通机器学习、三个月精通人工智能，你自己敢信嘛？）

8、学会融会贯通不同领域的知识，触类旁通、横向迁移，这样学起来才有越学越有通透的感觉，否则你只能增加笔记本的厚度，徒增烦恼罢了。

其实文科生学习数据分析或零基础转行的痛快和纠结大家都有，但任何的时间节点上，倘若一直停滞不前、犹豫不决，那么所有可以有或可能有的机会都会错失。庆幸我虽然浑浑噩噩，一路上也是披荆斩棘，但时光不负我，付出终究收获成果！愿所有文科生想进入数据分析行业或转行的小伙伴一切都顺利。

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