简略信息一览：
数据中心架构师是做什么的
大数据系统架构师 大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。大数据系统分析师 面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。hadoop开发工程师。
数据中心工程师负责设计、建设和管理数据中心的设施和基础设备。他们负责数据中心的网络架构、服务器和存储设备的部署，负载均衡和容错机制的设计，以及数据中心的运维和管理。数据中心工程师需要具备数据中心设计和管理的知识，了解数据中心的可靠性、安全性和可扩展性要求。
数据架构师。数据架构师是为科技公司，内部大量数据进行分析总结，测试工作。软件开发经理，主要负责科技公司内部软件的开发研究测试。基础设施架构师，主要是负责科技公司内部，软件系统包括服务器，云系统，云计算服务平台，数据中心，等数据架构。
大数据架构师的基本职责
主要负责公司大数据平台的维护，如管理、监控Hadoop集群、监控运行状态等。大数据架构师 主要负责公司大数据平台的设想，如技术选择和技术安装。大数据分析师 结合行业经验，负责公司各业务单元的数据分析，如财务分析、生产分析、销售分析等。
Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。
大数据架构师 主要负责大数据基础框架的整体架构设计，结合公司实际业务情况进行技术选型；负责数据存储和计算平台的整体评估、设计以及核心功能模块的开发等。岗位要求：熟悉常用的数据结构和算法；具备丰富的开发经验，了解主流的大数据技术框架组件，包括但不限于Hadoop、Spark、Storm、Flink等。
大数据架构师，最起码要熟悉Hadoop、 Spark 、Storm等等主流大数据平台的核心框架，而且要深入掌握如何编写MapReduce、Yarn、 HBase、 Hive、 pig 等等重要组件，能够实现对平台的监控。辅助运维护系统的开发。
软件架构师和软件构架师,有什么区别啊?
1、软件架构师就是一款软件的需求和架构设计，仅仅注重软件本身；大数据架构师就是后端底层会有海量的数据存储与处理，处理数据这个系统需要的构建就是大数据架构师，这涉及到数据仓库这些东西，对数据仓库比较熟悉。
2、首先，软件构架师是技术主管，这意味着除了他要有技术上的技能外，还要有很好的领导才能。构架师的领导能力在团队中和项目质量控制中起着十分重要的作用。 在团队中，构架师是项目的技术总管，他需要有丰富的知识背景，以便作出技术上的决定。相对于构架师来说，项目经理是来管理项目的资源，时间进度和花费的。
3、软件架构师 软件架构师是软件行业中一种新兴职业，工作职责是在一个软件项目开发过程中，将客户的需求转换为规范的开发***及文本，并制定这个项目的总体架构，指导整个开发团队完成这个***。主导系统全局分析设计和实施、负责软件构架和关键技术决策的人员。
4、软件架构师是软件行业中一种新兴职业，工作职责是在一个软件项目开发过程中，将客户的需求转换为规范的开发***及文本，并制定这个项目的总体架构，指导整个开发团队完成这个***。架构师的主要任务不是从事具体的软件程序的编写，而是从事更高层次的开发构架工作。
5、程序员，架构师，软件工程师的能力要求不同，程序员是从事程序开发、程序维护人员，但是不擅长写文档。软件工程师的技术要求比较全面，会熟练的写语言代码，也会写一些项目的文档。架构师是软件开发过程中的重要人物，主要负责大系统项目的架构设计。
go架构师需要掌握的技术?
1、软能力：技术领导能力、决策能力。硬能力：核心框架编码能力，架构设计模式、原则；架构设计方法、工具；系统成功经验；编程语言、操作系统、数据库、网络通信；等等。
2、架构师需要掌握的知识如下：并发编程：JAVA内存模型（JMM）、java当中的线程通讯和消息传递、Synchronized的概念和分析、Volatile和DCL的知识、并发基础之AQS的深度分析、原子操作常用知识讲解。框架和源码应用：mybatis应用和源码解析、tomcat源码解析、spring源码分析。
3、一个架构师不但要会后端编程，也要会前端编程，能根据产品所需的关键技术系统的解决问题，还能画出漂亮的UML/原型，这就要求架构师在通往大神的路上不但要懂需求，还要懂设计、代码、部署、架构、运维、服务器等等知识。
4、架构师需要的能力为：确认和评估系统需求，给出开发规范，搭建系统实现的核心构架，并澄清技术细节、扫清主要难点的技术人员。主要着眼于系统的“技术实现”。
池化层的作用
隐藏层中的池化层作用是训练参数，对原始特征信号进行***样。
实施池化的目的：（1） 降低信息冗余；（2） 提升模型的尺度不变性、旋转不变性；（3） 防止过拟合。池化层的常见操作包含以下几种：最大值池化，均值池化，随机池化，中值池化，组合池化等。
池化层的降维功能体现在图像处理中，通过较大池化窗口，我们可以在输出中保留主要特征，如车辆的轮廓。比如，使用50x50的池化层，原图中的小车特征在经过池化后依然清晰可见，这就是魏博士所说的特征降维，它帮助我们提取出更有代表性的图像特征。
池化层是CNN中的一个重要组成部分，它的作用是对卷积层的输出进行降维和特征提取。具体来说，池化层可以通过对卷积层输出的局部区域进行最大值或平均值的操作，将输出的特征图进行降维，减少参数数量，提高模型的泛化能力。池化层的类型 池化层有多种类型，包括最大池化、平均池化、L2池化等。
减少参数降低网络的复杂度。隐藏层中的池化层在训练过程中的主要作用是减少参数降低网络的复杂度，也有助于防止过拟合。池化层本身并不包含任何可训练的参数，主要功能是对输入数据进行降***样，而非学习新的参数。
关于存储架构师视频，以及常见存储架构有哪几种?的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
