一、基于架构的开发方法有哪些阶段？
信息系统开发方法有很多种，开发人员可以根据项目的需要选择一种适合的开发方法。鉴于目前从业软件开发或者是考试的同事，整体来梳理一遍最常见的软件开发的几种方法。
结构法方法：结构化方法(Structured Approach)也称新生命周期法，是生命周期法的继承与发展，是生命周期法与结构化程序设计思想的结合。
结构化方法是应用最为广泛的一种开发方法。按照信息系统生命周期，应用结构化系统开发方法，把整个系统的开发过程分为若干阶段，然后一步一步地依次进行，前一阶段是后一阶段的工作依据；每个阶段又划分详细的工作步骤，顺序作业。
特点：自顶向下、有明确的阶段和步骤。 把整个系统的开发过程分为若干阶段，然后一步一步地依次进行。
前一阶段是后一阶段的工作依据。每个阶段又划分详细的工作步骤，顺序作业。
面向对象方法：面向对象方法(Object-Oriented Method)是一种把面向对象的思想应用于软件开发过程中，指导开发活动的系统方法，简称OO (Object-Oriented)方法，是建立在“对象”概念基础上的方法学。
对象是由数据和容许的操作组成的封装体，与客观实体有直接对应关系，一个对象类定义了具有相似性质的一组对象。特点：对象：对象是要研究的任何事物。
类：类是对象的模板。即类是对一组有相同数据和相同操作的对象的定义，一个类所包含的方法和数据描述一组对象的共同行为和属性。
类是在对象之上的抽象，对象则是类的具体化，是类的实例。类可有其子类，也可有其它类，形成类层次结构。
消息：消息是对象之间进行通信的一种规格说明。一般它由三部分组成：接收消息的对象、消息名及实际变元。
继承：继承性（Inheritance）是指，在某种情况下，一个类会有“子类”。子类比原本的类（称为父类）要更加具体化。
子类会继承父类的属性和行为，并且也可包含它们自己的。
多态：多态（Polymorphism）是指由继承而产生的相关的不同的类，其对象对同一消息会做出不同的响应。
抽象性：抽象(Abstraction)是简化复杂的现实问题的途径，它可以为具体问题找到最恰当的类定义，并且可以在最恰当的继承级别解释问题。
封装性是一种信息隐蔽技术，它体现于类的说明，是对象的重要特性。
继承性是子类自动共享父类之间数据和方法的机制。
同一消息为不同的对象接受时可产生完全不同的行动，这种现象称为多态性。
利用多态性用户可发送一个通用的信息，而将所有的实现细节都留给接受消息的对象自行决定，如是，同一消息即可调用不同的方法。
原型化模型方法： 第一步是建造一个快速原型，实现客户或未来的用户与系统的交互，经过和用户针对原型的讨论和交流，弄清需求以便真正把握用户需要的软件产品是什么样子的。
充分了解后，再在原型基础上开发出用户满意的产品。
在实际中原型化经常在需求分析定义的过程进行。 客户与开发公司紧密联系，开发周期长。开发会受到需求变更的影响。特点：实现客户与系统的交互。进一步细化待开发的软件需求。开发人员可以确定客户的真正需求是什么。
瀑布模型方法： 是一个经典的软件生命周期模型，一般将软件开发分为可行性分析(计划)、需求分析、软件设计(概要设计、详细设计)、编码(含单元测试)、测试、运行维护等几个阶段。
计划 → 需求分析 → 设计 → 编码 → 测试 → 运行维护特点：软件开发的各项活动严格按照线性方式进行。
当前活动接收上一项活动的工作结果。当前活动的活动结果需要验证。
缺点：由于开发模型是线性的，增加了开发的风险。
早期的的错误可能要等到开发后期阶段才能发现。
螺旋模型方法：螺旋模型是一种演化软件开发过程模型，它兼顾了快速原型的迭代的特征以及瀑布模型的系统化与严格监控。螺旋模型最大的特点在于引入了其他模型不具备的风险分析，使软件在无法排除重大风险时有机会停止，以减小损失。同时，在每个迭代阶段构建原型是螺旋模型用以减小风险的途径。螺旋模型更适合大型的昂贵的系统级的软件应用。 制定计划 → 风险分析 → 实施工程（需求确认、软件需求、软件产品设计、设计确认与认证、详细设计、开发、测试） → 客户评估特点：螺旋模型是将快速原型和瀑布模型结合起来。强调了其他模型忽略的风险分析。每次螺旋包括4个步骤：制定计划：风险分析、实施工程、客户评估。缺点：很难让用户确信这种演化方法的结果是可以控制的。建设周期长，而软件技术发展比较快，所以经常出现软件开发完毕后，和当前的技术水平有了较大的差距，无法满足当前用户需求。螺旋模型的项目适用：对于新近开发，需求不明确的情况下，适合用螺旋模型进行开发，便于风险控制和需求变更。敏捷开发模型： 敏捷开发以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。在敏捷开发中，软件项目在构建初期被切分成多个子项目，各个子项目的成果都经过测试，具备可视、可集成和可运行使用的特征。换言之，就是把一个大项目分为多个相互联系，但也可独立运行的小项目，并分别完成，在此过程中软件一直处于可使用状态。特点：短周期开发。增量开发。由程序员和测试人员编写的自动化测试来监控开发进度。通过口头沟通、测试和源代码来交流系统的结构和意图。编写代码之前先写测试代码，也叫测试先行。缺点：团队组件较难，人员素质要求较高。对测试人员要求完全掌握各种脚本语言编程，会单元测试。
二、大数据管理与应用考公有哪些岗位？
大数据管理与应用是当前热门的职业方向之一，考公有以下几个岗位与之相关：
1. 信息工程师：主要负责公司内部信息系统的设计、开发和运维，处理各种数据以及构建大数据平台。
2. 信息系统分析师：主要针对企业的业务需求，进行信息化解决方案的分析、设计等工作，包括数据挖掘、分析实现和统计分析。
3. 数据分析师：主要负责对企业的数据进行整理、分析和建模，提供相应的业务决策支持。
4. 大数据开发工程师：主要负责大数据的系统设计、开发以及数据处理，能够使用各种大数据技术框架（如Hadoop，Apache Storm等）处理海量数据。
5. 云计算工程师：负责设计和管理云计算平台，为企业提供安全、高效的云计算服务，同时也需要掌握大数据分析和机器学习等技能。
6. 人工智能工程师：主要负责人工智能产品的研发、设计和测试，需要掌握机器学习、深度学习、自然语言处理等技能。
以上是目前较为常见的几个岗位，当然随着技术的不断发展，随之而来的还有很多新型岗位。需要根据自身的兴趣和能力进行选择，并不断提升相关技能水平，以适应行业的发展需求。
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