在现代工程领域，软件工具扮演着至关重要的角色，帮助工程师提高工作效率、简化任务并增强创造力。本文将介绍一些工程师常用的软件，涵盖了搜索引擎、通讯测试工具、文件编辑工具、网络工具、压缩工具、数据分析工具、截图工具和系统工具。通过利用这些工具，PLC 工程师能够更高效地进行开发、调试和故障排除，提高工作效率和准确性。
大家都知道，这三种角色各有不同定位，也知道他们之间有许多一致的地方，但是否能讲明白这其中的区别呢？ 国外 ETL 服务商 Stitch 的 CEO Jake Stein，近日对这个话题进行了总结。他还绘制了一张工具图，来呈现他们在日常工具使用上的不同。对于新手，也可以通过这张图来看典型的“数据科学家”、“数据工程师”和“软件工程师”都要掌握哪些工具。 Jake Stein：随着数据的爆炸式增长，对数据处理的专家技能需求也随之井喷。这带来的结果之一，是更精细的分工。对于数据管理工作的核心角色：数据科学家、数据
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Maxime Beauchemin 编译团队 | Yawei Xia,邱猛，赖小娟，张礼俊 2011的时候年我以商业智能工程师的身份加入脸书（Facebook），但在13年离开时我的职位却是数据工程师。这期间我并没有升职也没有被调到一个新职位上，我只是意识到我们的工作已经超越了传统商业智能的范畴，并且我们为自己创造的这个角色属于一个全新的领域。 由于我的团队处在这种转变的最前沿，我们正在培养新的技能、新的做事风格、开发新工具，并基本放弃了旧有的方法。我们是这个领
原作者 Karlijn Willems 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 数据科学是一个蓬勃发展的产业，相关大数据的职业也成为热门，给人才发展带来带来了很多机会。
云计算、微服务、人工智能等技术正在高速发展与进步，软件开发变得越来越复杂与多样化。传统的软件开发模式已经不能满足现代企业对于快速交付、高质量、低成本的期望与需求。企业渐渐开始通过创建可重用、自助式平台的实践，使开发人员能够以最小的摩擦构建、部署和运行其应用程序，这就是平台工程逐渐崛起的契机。
当前，数据工程是一个令人兴奋的主题，这是有原因的。自出现以来，数据工程领域的发展脚步就从未放缓。新技术和 新概念 最近出现得特别快。2022 年年底就快到了，现在是时候回过头来评估下数据工程当前的状态了。
近日育碧开发了人工智能工具 Ghostwriter，可以一键生成游戏NPC对话。不少游戏开发者担心AI写手工具的出现会让自己“饭碗”不保，但Swanson表示这个工具只是为了提供第一稿的 barks来减少对话生成工作的繁琐度。AI工具究竟是帮手还是对手？对此你怎么看，一起来聊聊你的看法吧！
在大数据和人工智能行业，有众多与数据相关的岗位，名目繁多：数据分析师、数据产品经理、数据挖掘工程师、大数据工程师、数据开发工程师、机器学习工程师、算法工程师、NLP算法工程师、数据科学家等等。很多应届生或准备转行的朋友面对如此多的岗位名称，都会傻傻分不清楚。本文将这些数据相关的职位分为三类：数据分析师、大数据工程师和算法工程师，并从工作内容和技能要求来做一下分析，帮助新入行朋友选择适合自己的岗位。这里我暂且不谈最顶级的数据科学家，这部分人均为名校博士，全世界可能只有几千个，他们可以轻轻松松年薪百万，是整个食物链的最顶层。他们不需要找工作，都是工作在找他们。
了解小编的读者应该知道，我在从事了一段数据分析师的工作之后，目前岗位的title已经换成了算法工程师。虽然两个岗位存在很大交集和共通之处，但无论是工作思维还是所需技术栈方面，也都存在很大差异。前期，一名读者在后台留言问我数据分析师转岗算法工程师的经历，今天本文就结合个人实际做以总结。
微信搜索 【大迁世界】, 我会第一时间和你分享前端行业趋势，学习途径等等。 本文 GitHub https://github.com/qq44924588... 已收录，有一线大厂面试完整考点、资料以及我的系列文章。
先说结论： 要不要转行，不妨先业余时间玩一把，看这个是不是真的适合自己，然后再去做决定。
Microsoft Visual Studio编辑器的使用率正在快速上升！我们在访谈期间发现VS Code是现在大多数工程师选择的代码编辑器，它似乎正迅速抢占其他顶级编辑器的市场份额。
2018 年，人工智能在各行各业中的落地应用越来越多。十多年前，所有的企业都在想办法互联网化，如今，所有的互联网企业都在试图 AI 化。技术的竞争归根结底表现为人才的竞争，毫无疑问 AI 工程师是 IT 行业需求缺口最大的高端技术岗位，薪资水平虽远高于其他行业，但 AI 工程师依然供不应求。除了高校里科班出身的相关专业毕业生，有代码经验的转型程序员也广受 AI 公司的欢迎。 据招聘网站的数据统计显示，最高薪酬的 56 个岗位 ( 分为：60-100 万、100 万 + ；两档 ) ，要求硕士以上学历的岗位有
本文介绍了什么是数据工程师、什么是数据科学家，以及二者之间的差别以及其不同的工作角色。
构建最牛b的技术团队就是这么个简单的事儿！ 导语：CTO=承包商；数据工程师＝客流规划师；后端开发工程师＝电器工程师；前段开发工程师＝土木工程师；UI/UX＝室内设计师。 纵观如今的创业
看完上次的《AI泡沫破灭，入坑者何去何从》的软文，不少同学问我关于AI就业怎么着手怎么看的问题。那我就谈一下关于AI就业的思路，给即将入坑或者准备入坑的同学做个参考。
ChatGPT 出现后，人们预测「所有行业都要通过 AI 进行重塑」，有些工作会被代替，也有工作会改变形式。作为把 AI 造出来的程序员，他们的职业会变成什么样？
在软件工程中，测试和开发是两个核心的环节。这两个环节相互依赖，相互影响，构成了软件产品的整个生命周期。然而，在近年来，随着敏捷开发、持续集成、持续交付等先进开发模式的普及，一个新的角色——测试开发工程师，逐渐进入了我们的视野。他们的工作似乎同时涉及到了测试和开发两个领域，那么，测试开发是测试还是开发呢？
据招聘网站的数据统计显示，最高薪酬的 56 个岗位 ( 分为：60-100 万、100 万 + ；两档 ) ，要求硕士以上学历的岗位有 30个，比例 53%，比 AI 工程师中硕士学历要求的平均比例 28.6%，高出一倍。
最近看了 Milter 的《算法工程师究竟需要哪些工程能力》这篇文章，有所感想，因此也写一篇关于算法工程师的技术能力的问题，和大家分享一下居士关于算法工程师的技术能力的观点。
软件规模扩大、复杂性增加，DevOps对调试基础设施使其可供开发者构建显得越来越重要。
视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1S54y187XM
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。
随着企业对软件快速高效交付的需求不断增加，DevOps 工程师的招聘需求也在持续增长，这也使得 DevOps 工程师成为当今市场上最抢手的技术职位。
想要做好Code Review，必须让参与的工程师充分认识到Code Review的好处
新的能力正在创造新的头衔：为了充分发挥 AI 的技术潜能，我们必须超越提示工程师、编写出真正的软件。
对人工智能而言，2017是不平凡的一年： AlphaGo再胜人类 腾讯宣布进军AI 百度无人驾驶汽车上五环 AI教育要从娃娃抓起 寒武纪成全球AI芯片首个独角兽 阿里巴巴成立达摩院 类人机器人Sophia首获公民身份 国家正式公布人工智能四大平台 .......... 近年来，人工智能技术在各行各业中的应用越来越普及，相关专业技术人才也是供不应求，各大公司或是创业公司不惜重金招募AI人才。 最近一项统计显示，人工智能相关职位平均年薪达到30万元-60万元，从业时间长的甚至能达到年薪百万。下面是来自一些招聘网
作者 | Eran Levy 译者 | 张卫滨 策划 | 丁晓昀 云原生技术的演进以及工程规模扩张的需求都在促使组织重组他们的团队，并 拥抱新的架构方式，如微服务。这些变化使团队能够对他们交付的内容具备端到端的所有权，并增强了他们的敏捷性。 这种演进带来的一个结果就是，现在的工程师能够更接近产品和客户需求，但是依然还有很长的路要走，公司依然在想法设法让工程师更靠近客户，深入了解他们所带来的业务影响是什么：他们解决了什么问题，给客户带来了什么样的影响以及对产品有什么影响？工程师的思维发生正在发生变化
随着大数据的爆发，中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌，不仅是企业，更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。如果将IT人士统一比作一条船上的海员，大数据就是最大的浪潮，借浪潮之势而为之，可成功从IT程序员转行成为大数据专家。 在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！ 当然，专
如果您想从事DevOps行当，了解DevOps工程师的薪资前景是最先要迈出的关键步骤之一。 鉴于DevOps工程成为一个新兴行当，了解合理的报酬水平是什么样可能令人困惑，如果您是这个行当的新手，更让人一头雾水。“合理”的DevOps工程师薪水因公司而异。此外，将你作为DevOps工程师的角色与你在开发行业的同仁区分开来可能颇具挑战性。 本文分析了目前市面上DevOps工程师的薪资水平，并着重介绍了你对这个行业要了解的所有信息。 DevOps工程师简介 DevOps工程师是开发和运营方面拥有丰富知识的IT专业
在 2013 年，大数据刚刚崭露头角，有一大批程序员，在那个时间点，踏上了靠转型大数据升职加薪的日子。在那个时候，只要稍微懂一点点 Hadoop，会写一点点 HQL，工资翻一番是分分钟的事情。
在实际的工作中，数据科学家们不仅要学会如何实用工具，还要懂得如何与同事合作。The Yhat Blog这篇文章探讨了在实际的数据建模和数据处理的过程中数据科学家和数据工程师应该如何处理好关系顺利地完成
15-50k 的月薪，另外还有年终奖和其他福利，你所要做的，就是研究、分析、设计在用汉语或英语做输入的情况下，更准确地描述业务想要做的事情，听起来是不是很难以置信？
与其他一些相关工程职位一样，数据科学家的影响力与互联网同进同退。数据工程师和数据分析师与数据科学家携手共同完成这幅“大数据时代”巨作。他们共同努力拟定数据平台要求，基础和高级算法，提供数据分析和展示所需的可视化工具，并将价值创造以易于理解，富于见解的方式反馈给其他部门。 三者之间的定义又是如何界定的呢？ 数据科学家是什么样一个存在呢？ 通常情况下，数据科学家有数学或物理方面的高等学位。有博士学位的情况并不少见，硕士学位仅是一个前提条件。数据科学家精通统计建模以及如何构建与定制高级数学算法。这既在他们专业范围
如何在 DataOps、MLOps 和 AIOps 之间进行选择？大数据团队应该采取哪种 Ops？
这是一部关于平台工程的诗歌。译自 Next-Gen Observability: Monitoring and Analytics in Platform Engineering 。
翻译自 AI coding will unlock the next wave of developer productivity and reshape the software supply chain 。
1. 想理解数据工厂的代码非常困难，不可能短时间内我给你说说怎么用就算交接了，上面给了我一年作为交接，那么我们有充足的时间，所以决定重做这套平台，就在我旁边看着，一句一句代码的看着，进行思考。理解这个平台的诞生和成长，之后才可以独自承担维护和优化。
随着我们不断探索不断发展的技术领域，人工智能（AI）对各个行业产生的深远影响是不容否认的。AI 已彻底改变了运营，实现了任务自动化并提高了效率。然而，尽管有这些进步，AI 仍无法取代软件工程师。
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作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据人才（数据工程师，数据分析师，数据挖掘师，算法工程师等）、在国内人才市场可谓是一颗闪耀的新星。由于刚刚出于萌芽阶段，这个领域出现很大的人才缺口。 1 大数据人才做什
戳蓝字“IMWeb前端社区”关注我们哦！ 本文转载自众诚翻译 译/弈晨 链接：http://zcfy.cc/article/being-a-full-stack-developer-mdash
随着很多大公司对数据分析需求增多，数据相关岗位的人才需求量也越来越大。 数据学作为一门学科，已经受到时代的追捧。数据学，或者更准确来说，大数据，在2000年早期还是个冷门，而现在早已成为人们关注的焦点
在创业公司当好工程师的 7 个特质 不是每一个优秀的工程师都能在创业公司做得很好。过去六年里，我在三个创业公司（Ooyala，Quora，如今在 Quip）面试过很多有希望的候选人，他们都有着在顶级的技术公司（比如谷歌）5 年以上的工作经验，但在我们的面试中却表现得不好。这些人肯定不是差；事实上，他能胜任目前的工作。我们只是认为，他不会成为特别好的创业公司工程师。 在多年面试候选人，培训和指导其他工程师工作的过程中，我发现某些特质使得工程师更容易在创业公司中取得成功。根本上，这些特质源于在创业公司工作不同于
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