首先,很高兴能帮助你回答这个问题。在回答之前,我需要补充一点,我是一名云计算领域的专家,同时也是一位开发工程师。在回答这个问题时,我将尽量提供详尽的答案,但需要先了解你提供的问题和背景。请问问题已经明确了吗?
我们最近在Reddit上做了问答活动。有个最常见的问题是数据科学家和数据工程师之间的区别。因此,我们想在这个主题上下写一篇文章来深入探讨下这个话题。
HTML5学堂小编的话:"学堂闲谈"部分会在非周一、周四的时间不定期更新(周一周四是更新技术分享的时间~)。 你有什么问题要问吗? 当面试官问“你有什么问题要问吗?”,通常意味着这场面试即将结束了。很多人对这个问题的回答是“前面您说的很清楚了,我没有什么要问的了,谢谢!”这样的回答,通常会把自己拽到失败的边缘。 当面试官对你印象不错的时候,如此回答会让对方犹豫,因为此时,在他看来,你可能不想了解这家公司,你也不想来这家公司工作,这家公司对你来说“可有可无”。 当面试官对你的印象一般,在犹豫是否要pass你的
首先定位:知道如今的市场行情,需要掌握什么技能才能找到一份Python开发的工作,现在公司需要什么人才,这个就是你学习的一个方向。
在中国,男女程序员的比例相差甚远,女程序员只占 7.8%,即便是大牌科技公司的 Twitter 的女工程师只占 10%,Facebook 的女工程师也只有 16%。前不久,Stack Overflow发 布了一篇 2017 开发者调查报告,调查显示女性程序员在全球范围内也只占 7.6%,由此可见,女性程序员在全球范围内都是稀缺物种了。
如果你按照我上一篇文章所展示的学习方法去学习一门新技能的话,不管是区块链,还是一门新编程语言,一周时间足以让你上手。我学习区块链从不会到学会就是用了一个星期左右,每天上下班路上学一个小时左右,晚上学两个小时左右,周末每天也是差不多三个小时,总共就是用了差不多21个小时,从0到1入门了区块链领域,之后就是不断精进了。而且我是从全局视角去学习区块链的,比一些片面地学了区块链开发半年的人更具有前瞻性。
最近我在接受采访时被问到我关于成为一名伟大程序员的见解。这是一个有趣的问题,我认为我们都可以是伟大的程序员,无论我们的天赋如何,如果我们遵循一些规则的话——我相信——这应该是常识。实际上,这些规则并不只适用于编程领域,也适合任何专业。
译者:丑灿 来源:36大数据(www.36dsj.com) 你想找到一份数据科学家的工作吗?如果你有这样的想法的话,那么你就有伴儿了。最近由Thomas Davenport和D.J. Patil在《哈
我们在推进国内研发团队 DevOps 落地的过程中,发现不少研发组织在积极寻求 DevOps 技能方面的提升。今天翻译的这篇深受欢迎的 DevOps 技术雷达来自一位国外的 Java 博主,他也是一位非常热爱学习的开发者,接下来让我们马上进入到正文。
转眼间又到了一年一度的毕业季,如今回首自己真正意义上的大学生活已过去整整两个春秋.谨以此文献给那些即将毕业的和还未毕业的学弟学妹们.
写给即将离开校园成为一名程序员的几句忠告 转眼间又到了一年一度的毕业季,如今回首自己真正意义上的大学生活已过去整整两个春秋.谨以此文献给那些即将毕业的和还未毕业的学弟学妹们. 这篇博客的标题定的很大
编程面试的问题其实没必要那么难,原因不仅是因为这种面试会给人带来巨大的压力。我们的数据表明,难度较大的编程面试问题在预测最终工作能力方面还不如简单的问题。
初级还是高级开发者,到底区别在哪里? 这听起来是一个很明显的问题,但是它真这么简单吗? 我听到过公司里的一些开发人员讨论这个问题。当时我的一位高级工程师正与两个初级工程师讨论一些其他的事情。当事情讨论完,其中一个初级工程师提出了这个问题,初级工程师还是高级工程师。 那个高级工程师,恰好是那些个我有幸一起工作中遇到的最好最聪明的工程师中的一员,从他的角度,花费了30分钟去努力阐述区别在哪里。 对话夹杂着通常的答案进行中,那个提出问题的初级工程师(是公司里有点小聪明的一个家伙)试着将问题拆分成两个子问题,在我看
全栈开发工程师就是个神话 “全栈开发工程师(full stack developer)”一词经常出现在企业招聘的岗位描述中。但 Hello Pretty 联合创始人兼首席技术官 Scott Hadfi
李林 若朴 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 产品经理新入机器学习坑,应该注意什么? Google的用户体验设计团队总结了7点,量子位编译如下: 在没有用上机器学习(ML)的时候,一个
我最近在接受采访时被问如何成为优秀程序员。这是一个有趣的问题,我认为如果我们应该遵循一些准则 - 我相信 - 无论我们的天赋如何,我们都可以成为伟大的程序员。事实上,这些准则不但适用于程序员,而且适用于所有专业人士。
作者:高斐、Blake 来源:AI科技评论,已获授权转载 编者注:作者Alec Smith是数据科学领域中资深HR,之所以写这篇文章是因为经常被问到一个问题:“如何才能获得一份数据科学家的职位?” 不仅这个问题经常被问引起了注意,另外问这个问题的人不同的背景也非常很令人感兴趣。作者曾经和以下这些职业的人有过类似对话:软件工程师、数据库开发者、数据架构师、保险精算师、数学家、学术界人士(不同领域)、生物学家、天文学家、理论物理学家—我还能接着往下数。通过和他们的这些谈话,作者发现在这之中有很大的误解存在,很多
唐旭 编译自 O’reilly 量子位 出品 | 公众号 QbitAI TensorFlow开源一年半以来,在GitHub上已经有了820位贡献者,close了5192条issue,还有1033条开放着。 同时,如果所有TensorFlow团队成员都在GitHub上,而且属于这个组织的话,它在Google内部还有着一支75人的团队。 一支人数不算少的全职团队,是如何和数量众多的开源贡献者共同改进TensorFlow的呢?团队的技术主管Pete Warden带着深深的怨念,在O’reilly网站上发表
新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代,各种新词层出不穷,令人应接不暇。 这些新的技术、新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面,云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的IT基础设施的新一轮部署与运维,都将带来更多的IT职位和相关技能技术的要求。 毫无疑问,这些新趋势的到来,会诞生一批新的工作岗位,比如数据挖掘专家、移动应用开发和测试、算法工程师,商业智能分析师等,同时,也会强化原有岗位的新生命力
作者Alec Smith是数据科学领域中资深HR,之所以写这篇文章是因为经常被问到一个问题:“如何才能获得一份数据科学家的职位?” 不仅这个问题经常被问引起了注意,另外问这个问题的人不同的背景也非
大数据领域包含哪些职位? 在大数据行业中有很多领域。通常来说它们可以被分为两类: 大数据工程 大数据分析 这两个领域互相独立又互相关联。 数据工程涉及平台和数据库的开发、部署和维护。大数据工程师需要去设计和部署这样一个系统,使相关数据能面向不同的消费者及内部应用。对应的职位是大数据开发工程师、ETL工程师、算法工程师。对应技能为下图中粉色圈。 数据分析则是利用数据平台提供的数据进行知识提取。数据分析包括趋势、图样分析以及开发不同的分类、预测预报系统。对应的职位是数据分析师、数据挖掘工程师和数据科学家。对
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