一、29岁梅西数据？
梅西截止29岁，职业生涯700场比赛，打进565球，助攻231次
巴萨数据统计：583场，507球，194助攻
阿根廷国家队数据统计：117场，58球，37助攻
团队荣誉：
生涯冠军总数：32座冠军奖杯
巴萨30座冠军：8座西甲冠军，4座欧冠冠军，5座西班牙国王杯冠军，7座西班牙超级杯冠军，3座欧洲超级杯冠军，3座世俱杯冠军
阿根廷国家队：1次世青赛冠军，1次奥运会冠军，1次世界杯亚军
个人荣誉：
5座金球奖，历史第一人
4座欧洲金靴奖
5座欧冠金靴（等待更新）
1座FIFA世界足球先生
2座欧足联最佳球员
6次西甲最佳球员
1座欧洲金童奖
1座世界杯金球奖
1座美洲杯MVP
西甲历史最佳射手（349球）
西甲历史助攻王（137助攻）
年度进球纪录保持者（91球）
欧洲顶级联赛单赛季进球纪录保持者（73球）
西甲单赛季进球纪录保持者（50球）
欧洲顶级联赛连续破门记录保持者（21场）
巴萨俱乐部历史最佳射手+助攻王（507球，194助攻）
阿根廷历史最佳射手+助攻王（58球，37助攻）
连续10年入围FIFA金球奖前三甲+FIFA最佳阵容
连续7年欧洲过人王
欧冠淘汰赛唯一一位单场5球
欧冠7次帽子戏法历史第一
世界杯历史唯一一位连续4场全场最佳
1次奥运会最佳球员，1次世青赛最佳球员，1次世青赛最佳射手
二、学数据库还是学大数据？
学大数据。
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法)大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。
大数据需要特殊的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
三、29岁开始学晚吗？
不晚，三十六行，行行出状元，首先你要对自己的人生规划有一个明确的目标，看看现在社会上到底需要什么技术，什么技术对你以后的发展比较好，所有的这些都需要你考虑，就目前而言，川菜和川菜厨师是很不错的。
川菜的发展势头都知道很好，川菜厨师的工资也高。对于90后来说，学个川菜厨师，然后在大酒店上几年班，之后自己创业，应该是很不错的。
四、乌市29中学排名？
乌市29中学在全市排名第20名
五、29寸大还是20寸大？
当然是29寸大呀
由尺寸换算公式得知:1寸=3.33厘米
29寸×3.33厘米=96.57厘米
20寸×3.33厘米= 66.6厘米
96.57厘米-66.6厘米=29.97厘米
两个尺寸均代表的是长度单位，尺寸越大则长度越大。单从数字来讲29就比20大哦！
六、钓箱29大还是36大？
36大。钓箱主要尺寸是长宽高，然后得出总容积，36升的钓箱是比较常用的，如果它没有29升的长，那一定是宽度和高度要大于29升的。现在钓具很多都统一了，唯有钓箱，尺寸方面还是各家有较大差异，长宽高各自的模具做法，不过，适用就好，不必太在乎具体尺寸。
七、29楼噪音大吗？
29楼噪音很小
通常高楼的噪音层分布在30-70米之间，过低的楼层因为前后房屋、树木的遮挡、吸收效果，噪音并不大，30米后由于缺少遮蔽噪音反而会比较大，延续到70米由于高度过高，噪音又开始降低。通常30-70米对应楼层在8楼到12楼，29楼足够高，基本不会受噪音影响。
八、29岁应聘护士年纪大吗？
现在的医院公立医院把护士当牲口用，年龄大了，招你还不如要个年轻的小姑娘，能熬夜，没有家庭负担，除非你自己有优势，比如什么专科护士的证书，当过护士长啥的。要不然就是等机遇，前两年我老家一个县城新开一个医院招人30岁以下，有护士证就行，还是招编，这样大批量招人几率就很高，一般情况小地方都是找关系进的
九、29万七千大写？
大写写作人民币贰拾玖万柒仟元整。
中文数字一二三四到十百千万的大写写法分别为壹、贰、叁、肆、伍、陆、柒、捌、玖、拾、佰、仟、万。计数的数目用大写，从古代到现在一直使用。虽然解放后一些账目逐渐变为阿拉伯数字，但重要账户、支票和汇款、股票和国库券仍然使用大写的中文数字。
十、学大数据需要学什么
学大数据需要学什么
大数据作为当前最热门的技术领域之一，想要在这个领域取得成功，掌握必要的知识和技能是必不可少的。那么，学大数据需要学什么呢？
基础知识
学习大数据首先需要掌握一些基础知识和技能，包括但不限于：
- 计算机科学基础：如数据结构、算法、操作系统、网络等。
- 统计学：了解数据分析和挖掘的基本原理和方法。
- 编程语言：熟悉至少一种编程语言，如Python、Java、Scala等，以便能够编写高效的代码。
核心技术
大数据的核心技术包括但不限于：
- Hadoop生态系统：包括HDFS、MapReduce、Hive、HBase等，用于处理大规模数据集。
- Spark：一个快速的大数据计算框架，用于实时数据分析和机器学习。
- 数据库系统：如MySQL、Oracle等，用于存储和管理数据。
- NoSQL技术：如MongoDB，用于处理非结构化数据和大数据。
实践经验
除了理论知识外，实践经验也是非常重要的。通过参与实际项目和案例，可以更好地理解和应用大数据技术。可以通过以下途径获取实践经验：
- 参与开源项目：参与开源的大数据项目可以学习别人的经验和技巧，同时也可以为社区做出贡献。
- 实习或工作机会：通过实习或工作机会，可以亲身了解和运用大数据技术。
总的来说，学习大数据需要掌握多方面的知识和技能，包括基础知识和核心技术，以及实践经验。只有不断学习和实践，才能在这个领域取得成功。
