⑴ 架设一个网站建设一个网站需要花费多少
很多单位在制作网站前都会考虑这个问题，很多第一次做网站的单位和很多网络公司接触时候会发现收费项目繁多，网站制作费用主要包括以下4方面的明细：
1、域名
2、空间（虚拟主机）
3、网站制作费用
4、网站维护费用
域名（需每年续费）
国内域名注册商一共也没多少家，全国比较知名的就万网、新网这些的，其他小的注册商几乎都是这些大公司的代理，域名注册费用每年都在变，但是基本上 价格浮动不是很大，下面是最新的国内域名价格表，可以参考一下（需要注意的是，注册费用和以后每年的续费不一样可能会略高些），我们建议用户注册.com，.net或者.cn这些英文域名，其他类型没有注册必要，当然你也可以通过保护品牌方式同时注册其他后缀的域名。
空间/虚拟主机（需每年续费）
虚拟主机商就太多了，比较大的万网、新网等等，其中还有香港主机，美国主机等等，不想备案的可以选择国外主机，不过如果是正规公司，尽量还是备案的 好，如果购买虚拟主机没有必要到万网、新网这些大公司直接购买，因为他们直接价格很高，而且由于他们主要走代理渠道，所以对直接客户的服务也不是很好，建议去找他们的代理购买，价格低很多，一般企业站，200m空间足够，价格在200元左右。
网站制作费用
所谓的网站制作费用，其实就是网站程序+人力成本，现在网络制作公司多多牛毛，价格参差不齐，比如一个企业网站，有的公司1000元可以做，有的公 司5000元才可以做，不是说价格低就一定不好，价格高就一定好。选择谁做网站，需要企业自己沟通很衡量，当然如果有条件可以去下载一些知名建站系统来自己做，比如pageadmin系统、wordpress系统、discuz系统这些就是免费下载和免费使用，用户只需要花点时间去熟悉功能一样可以做出很专业的网站，网站不会受制于第三方公司，这对于后期维护和扩展都很很有利的。
网站维护费用
这种费用只有传统网络公司才有，主要是信息更新，产品上传等等，一般来说如果采用专业建站系统来自己做，网站维护这个事情个企业自己内部就可以完成，因为现在好点的建站系统都有一个强大和易用的网站管理后台。
综上所述：
找网络公司制作费用：域名(100/年）+空间（200/年）+网站制作费用（2000元左右）+维护费用（1000/年）。
用建站系统的费用：域名(100/年）+空间（200/年）+网站制作费用（无）+维护费用（无）。
⑵ 大数据发展的前景怎么样
大数据主要的三大就业方向：
大数据系统研发类人才；
大数据应用开发类人才；
大数据分析类人才。
大数据十大就业职位：
一、ETL研发
随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。
ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。
二、Hadoop开发
Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量数据的存储，MapRece提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。
三、可视化（前端展现）工具开发
海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。
可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数 据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。
过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
五、数据仓库研究
数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。
六、OLAP开发
随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。
OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
七、数据科学研究
这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作 将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。
总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。
八、数据预测（数据挖掘）分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
九、企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗 和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证 市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。
十、数据安全研究
数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。