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中国十大黑客排名是什么？有什么事迹？
中国十大黑客排名NO.10 网名：冰雪封情、NO.9网名：中华特攻 (King Xer)、NO.8网名：冰叶、NO.7网名：孤独剑客、NO.6网名：教主、NO.5网名：陈三少、NO.4网名：中国鹰派、NO.3网名：coolfire、NO.2网名：lion、NO.1网名：goodwell。
龚蔚（Goodwell）中国黑客教父，绿色兵团创始人，COG发起人。1999年，龚蔚率领黑客组织“绿色兵团”成立上海绿盟信息技术公司。计算机信息管理专业本科，注册审计师、CISP 认证讲师、ISO27001 审核员、CCIE 安全、CCNP。
黑客起源于1999年的“五八事件”，在美国炸中国驻贝尔格莱德大使馆后，Lion等红客建立了一个联盟名为黑客联盟。组织成员利用联合的黑客技能，表达爱国主义和民族主义，向一些网站，发出了几批攻击。中国黑客联盟创始人Lion在2004年的最后一天宣布解散，2005年新的中国黑客联盟重新组建，时隔一月，随之解散。
互联网在中国落地的早期，听说过黑客的人很多，但是没有几个人真正知道黑客是怎样入侵系统。Coolfire正是告诉大家什么样的人是一个恐怖的黑客。我从来没有听说过Coolfire攻击过什么网站，现在的一些朋友也说Coolfire的8篇文章，根本够不上黑客级别，都是小儿科的基本知识。
中国鹰派联盟是一个基于国际互联网络的非商业性的民间爱好者团体。主要由网络安全爱好者、中华民族文化爱好者等各类健康文化爱好者组成。在遵守中华人民共和国有关法律的前提下开展和促进各类健康的民族及网络文化的研究与交流以及推广工作。
因职业角色而异的十大数据科学技能
因职业角色而异的十大数据科学技能
数据科学的实践需要三个一般领域的技能：商业洞察、计算机技术/编程和统计学/数学。与询问对象有关，具体的重要技能集合总是在变化。Dave Holts描述了得到数据科学家工作所需要的技能，Ferris Jumah通过检查带有“数据科学家”称号的LinkedIn个人资料识别10项技能，BurtchWorks提供了他们的在数据科学领域中获得成功至关重要的技能列表，RJMetrics也使用LinkedIn数据找出了20个重要的数据科学技能。这些列表、重要技能反映了数据专业人员在他们社交媒体资料上列出的频率，或者只是简单地代表了作者认为最好的技能集合。
数据科学技能和熟练程度
在正在进行的数据科学家研究中，我们要求数据专业人员指出他们在25项不同数据科学技能上的熟练程度。上表中列出了这25项技能，反映了通常与数据科学家相关的技能集合。事实上，这些技能是前述研究中所包含的。
我用“中等”熟练水平作为数据专业人员拥有该技能的标准。“中等”说明一个数据专业人员能够按照要求完成任务，并且通常不需要他人的帮助。
重要数据科学技能
我以拥有该技能的数据专业人员百分比对这25项技能排序。
该列表在上图显示。图中前十项技能（从左到右）是所有数据专业人员中最常见的。数据科学十大技能是：
统计 – 沟通（87%）
技术 – 处理结构化数据（75%）
数学建模 – 数学（71%）
商业 – 项目管理（71%）
统计 – 数据挖掘和可视化工具（71%）
统计 – 科学/科学方法（65%）
统计 – 数据管理（65%）
商业 – 产品设计和开发（59%）
统计 – 统计学和统计建模（59%）
商业 – 商业开发（53%）
许多重要的数据科学技能属于统计领域：所有的五项统计相关技能出现在前10名中，包括沟通、数据挖掘和可视化工具、科学/科学方法、以及统计学和统计建模。另外，商业洞察力相关的三项技能出现在前10，包括项目管理、产品设计以及开发。没有编程技能出现在前10中。
因职业角色而异的十大数据科学技能
下面，我们按不同的职业角色看看他们的十大技能。这种描述也出现在上一部分的图2中（后面的表呈现了细节）。对于每个职业角色，我指出了该角色的数据专业人士拥有每项技能的频率。可以看到在图2中，一些重要数据科学技能在不同角色中是通用的。这包括沟通、管理结构化数据、数学、项目管理、数据挖掘和可视化工具、数据管理、以及产品设计和开发。然而，除了这些相似之处还有相当大的差异，让我们看看每个职业角色。
商业经理：那些认为自己是商业经理（尤其是领导者、商务人士和企业家）的数据专业人士中的十大数据科学技能：
统计 – 沟通（91%）
商业 – 项目管理（86%）
商业 – 商业开发（77%）
技术 – 处理结构化数据（74%）
商业 – 预算（71%）
商业 – 产品设计和开发（70%）
数学建模 – 数学（65%）
统计 – 数据管理（64%）
统计- -数据挖掘和可视化工具（64%）
商业 – 管理和兼容性（61%）
只与商业经理相关的重要技能毫无疑问的是商业领域的。这些技能包括商业开发、预算、以及管理和兼容性。
开发工作者：那些认为自己是开发工作者（尤其是开发者和工程师）的数据专业人士中的十大数据科学技能：
技术 – 管理结构化数据（91%）
统计 – 沟通（85%）
统计 – 数据挖掘和可视化工具（76%）
商业 – 产品设计（75%）
数学建模 – 数学（75%）
统计 – 数据管理（75%）
商业 – 项目管理（74%）
编程 – 数据库管理（73%）
编程 – 后端编程（70%）
编程 – 系统管理（65%）
只与开发者相关的技能是技术和编程的那些。这些重要的技能包括后端编程、系统管理以及数据库管理。虽然这些数据数据专业人员具备这些技能，但是他们中只有少数人拥有那些在大数据世界中很重要的，更加技术化、更加依赖编程的技能。例如，少于一半人掌握云管理（42%），大数据和分布式数据（48%）和NLP以及文本挖掘（42%）。这些结果都与RJ Metrics的数据科学研究一致。我怀疑这些百分比会随着更多数据科学项目的毕业生开始就业而上升。
创意工作者：那些认为自己是创意工作者（尤其是万事通、艺术家和黑客）的数据专业人士中的十大数据科学技能：
统计 – 沟通（87%）
技术 – 处理结构化数据（79%）
商业 – 项目管理（77%）
统计 – 数据挖掘和可视化工具（77%）
数学建模 – 数学（75%）
商业 – 产品设计和开发（68%）
统计 – 科学/科学方法（68%）
统计 – 数据管理（67%）
统计 – 统计学和统计建模（63%）
商业 – 商业开发（58%）
创意工作者并没有只对他们重要的技能。事实上，他们的重要数据科学技能列表与那些研究者紧密匹配，十项中有八项一致。
研究工作者：那些认为自己是研究工作者（尤其是研究员、科学家和统计学家）的数据专业人士中的十大数据科学技能：
统计 – 沟通（90%）
统计 – 数据挖掘和可视化工具（81%）
数学建模 – 数学（80%）
统计 – 科学/科学方法（78%）
统计 – 统计学和统计建模（75%）
技术 – 处理结构化数据（73%）
统计 – 数据管理（69%）
商业 – 项目管理（68%）
技术 – 机器学习（58%）
数学 – 最优化（56%）
研究工作者的重要数据科学技能主要在统计领域。另外，只在研究工作者上体现的重要数据科学技能是高度定量性质，包括机器学习和最优化。
总结和结论
按职业角色的重要数据科学技能
重要数据科学技能列表取决于你正在考虑成为的数据科学家类型。虽然一些技能看起来在不同专业人士间通用（尤其是沟通，处理结构化数据，数学，项目管理，数据挖掘和可视化工具，数据管理，以及产品设计和开发），但是其他数据科学技能对特定领域也有独特之处。开发工作者的重要技能包含编程技能；研究工作者则包含数学相关的技能，当然商业经理的重要技能包含商业相关的节能。
这些结果对数据专业人员感兴趣的领域和他们的招聘者及组织都有影响。数据专业人员可以使用结果来了解不同类型工作需要具备的技能种类。如果你有较强的统计能力，你可能会寻找一个有较强研究成分的工作。了解你的技能并找那些对应的工作。
招聘人员需要了解不同类型的数据科学角色，以更好的招募与空缺职位的角色需求最匹配的专业人员。避免关注应聘者的职位，而是确定他们的技能符合要求。组织可以确保数据科学团队包含不同类型的数据科学家，让每个人解决最合适的问题，以此来优化他们的数据科学团队。
做什么开发的程序员以后可以往黑客方面发展？
做程序开发，会多种编程框架的程序员可以往黑客方向发展：
一、做黑客要具备的技能和知识：
（1） 计算机的各种配件知识。
（2） 网卡， 路由器，交换机等一些网络设备，的专业术语及工作原理。
（3） 网线的分类。
（4） 数据传输的基本情况。
（5） 交叉线。
（6） 直通线的水晶头打法。
（7） 了解最新的网络设备， 具有那些功能， 试着去解释或想象这些功能的实现方法。
（8） 了解硬件编程语言（汇编语言html/css/js + php）。
（9） 深入学习内存分配的原理 对于网络知识，本鼠认为并不是多多易善，而且恰恰相反，只要专著于一门就OK了！因为，网络知识实在是太过宏大，一个人就算以一生的时间也不可能强其完全学完，何况处在知识爆炸的今天，往往一门技术，你刚刚掌握，说不定它已经成为了众所周知的秘密了。所以学习黑客技术，讲求的就是一个“快”字！当然这首先需要大家有扎实的网络基础知识。
二、以下列举不同类型或等级的黑客：
黑客（术语），对技术研修深入的计算机安全专家。
黑客（计算机安全）或饼干，访问计算机系统安全系统失灵。
黑客（爱好者），以创新的定制或组合的零售电子和电脑设备。
黑客（程序员亚文化），一个反独裁的软件开发方法，伴随着自由软件运动。
黑客与普通程序员的十大区别
1. 黑客是程序员的子集。
2. 程序员在解决那些原先已经被解决过的问题。而黑客通常是在尝试解决一些新的问题。
3. 程序员是一种职业，而黑客是一种兴趣。
4. 程序员的工作有很多限制，而黑客可以尽情发挥。
5. 程序员都想把自己说得更好，因为他们要推销自己，而真正的黑客更谦虚，他们知道自己懂得还不够多。
6. 程序员是一种“职责”，需要的是对编程语言的使用，更希望尽快完成工作，而不是探寻为什么要做这项工作。做一个程序员没有什么错，但生活中有 很多比编程更重要的事情。相反，黑客是一种“心态”，对技术有着极大的好奇，希望理解核心的工作原理，喜欢创造。尝试理解如何工作，如何做得更好，如何让事情做得特别。黑客就像艺术家或哲学家，同时有着科学工程的天赋，有很多“为什么”和“为什么不”。
7. 程序员和黑客，就如同画匠和艺术家，DIYer和工匠，教科书的方式和创新的方式。
8. 程序员的目标是写出程序，完成需求，而黑客是要让程序为自己而用，满足自身需求。
9. 程序员和黑客都在写代码，只是黑客把不可能变为了可能。
10. 程序员的代码：
#ifndef __A_B___S__LIB_____2___
#include "mything3.h"
#include "mything4.h
#include "lib/bicycle.h"
#include "lib/noodle.h"
#endif
#ifndef __A_B___S__LIB______4__
#include "mything1.h"
#include "mything2.h"
#include "lib/mything3.h"
#include "lib/spaghetti.h"
#endi
而黑客的代码：
#include "myhack.c"
他们的代码通常非常高效，但不被认可，因为人们根本看不懂。