㈠ 數據工程師的工作職責是什麼
寫 SQL (很多入職一兩年的大數據工程師主要的工作就是寫 SQL )
2 為集群搭大數據環境(一般公司招大數據工程師環境都已經搭好了,公司內部會有現成的大數據平台,但我這邊會私下搞一套測試環境,畢竟公司內部的大數據系統許可權限制很多,嚴重影響開發效率)
3 維護大數據平台(這個應該是每個大數據工程師都做過的工作,或多或少會承擔「運維」的工作)
4 數據遷移(有部分公司需要把數據從傳統的資料庫 Oracle、MySQL 等數據遷移到大數據集群中,這個是比較繁瑣的工作,吃力不討好)
5 應用遷移(有部分公司需要把應用從傳統的資料庫 Oracle、MySQL 等資料庫的存儲過程程序或者SQL腳本遷移到大數據平台上,這個過程也是非常繁瑣的工作,無聊,高度重復且麻煩,吃力不討好)
6 數據採集(採集日誌數據、文件數據、介面數據,這個涉及到各種格式的轉換,一般用得比較多的是 Flume 和 Logstash)
7 數據處理
7.1 離線數據處理(這個一般就是寫寫 SQL 然後扔到 Hive 中跑,其實和第一點有點重復了)
7.2 實時數據處理(這個涉及到消息隊列,Kafka,Spark,Flink 這些,組件,一般就是 Flume 採集到數據發給 Kafka 然後 Spark 消費 Kafka 的數據進行處理)
8 數據可視化(這個我司是用 Spring Boot 連接後台數據與前端,前端用自己魔改的 echarts)
9 大數據平台開發(偏Java方向的,大概就是把開源的組件整合起來整成一個可用的大數據平台這樣,常見的是各種難用的 PaaS 平台)
10 數據中台開發(中台需要支持接入各種數據源,把各種數據源清洗轉換為可用的數據,然後再基於原始數據搭建起寬表層,一般為了節省開發成本和伺服器資源,都是基於寬表層查詢出業務數據)
11 搭建數據倉庫(這里的數據倉庫的搭建不是指 Hive ,Hive 是搭建數倉的工具,數倉搭建一般會分為三層 ODS、DW、DM 層,其中DW是最重要的,它又可以分為DWD,DWM,DWS,這個層級只是邏輯上的概念,類似於把表名按照層級區分開來的操作,分層的目的是防止開發數據應用的時候直接訪問底層數據,可以減少資源,注意,減少資源開銷是減少 內存 和 CPU 的開銷,分層後磁碟佔用會大大增加,磁碟不值錢所以沒什麼關系,分層可以使數據表的邏輯更加清晰,方便進一步的開發操作,如果分層沒有做好會導致邏輯混亂,新來的員工難以接手業務,提高公司的運營成本,還有這個建數倉也分為建離線和實時的)
總之就是離不開寫 SQL ...
㈡ 大數據工程師如何進行數據處理 具體步驟是什麼
【導讀】大數據工程師在進行數據處理的時候,針對不同來源、不同種類的數據,會採取不同的數據模型,會根據具體需求進行具體的分析,但是無論是何種數據,數據處理具體步驟都是大同小異的,因為底層的數據流基礎處理基準差異不大,那麼具體的數據處理步驟是什麼呢?下面我們就來具體了解一下。
1、拿
專業術語稱為「爬行」。例如,查找引擎能夠這樣做:它將Internet上的一切信息下載到其數據中心,然後您就能夠查找出來。例如,當您查找時,結果將是一個列表。為什麼此列表出現在查找引擎公司中?
這是由於他獲取了一切數據,可是假如您單擊鏈接,則該網站將不在查找引擎公司中。例如,假如您有來自新浪的新聞,則能夠使用網路進行查找。假如不單擊,則該頁面坐落網路數據中心中,而且該頁面坐落
出來的是在新浪的數據中心。
2、推送
有許多終端能夠幫助我搜集數據。例如,小米手環能夠將您的日常跑步數據,心跳數據和睡眠數據上傳到數據中心這兩個步驟是數據傳輸。通常,它將在行列中完成,由於數據量太大,而且必須對數據進行處理才能有用。可是系統無法處理它,所以我不得不排隊並慢慢地處理它。
3、存儲
現在,數據就是金錢,掌握數據就等於掌握金錢。否則,網站如何知道您要購買什麼?
這是由於它具有您的歷史交易數據。此信息無法提供給其他人,它十分寶貴,因此需要存儲。
4、數據處理和剖析
上面存儲的數據是原始數據,大多數原始數據比較凌亂,而且其中包含很多垃圾數據,因此需要對其進行清理和過濾以獲取一些高質量的數據。對於高質量數據,您能夠對其進行剖析以對數據進行分類,或者發現數據之間的關系並獲取知識。
5、用於數據檢索和發掘
檢索是查找,所謂交際不決議要問谷歌,內政不決議要問網路。內部和外部查找引擎都將經過剖析的數據放入查找引擎中,因此當人們想要查找信息時,他們能夠對其進行查找。
關於大數據工程師數據處理的詳細步驟,就給大家介紹到這里了,希望能夠滿足那些想要了解大數據處理人士的好奇心,更多大數據方面的相關資訊,歡迎大家繼續關注,加油!
㈢ 哪位大神知道華為的產品數據管理工程師咋樣
月薪30000?吹牛X!應屆本科生7000多,研究生1萬來塊錢,收入主要由股票分紅、年終獎、工資構成了,其他一些零星補助不多,除非你出國。HW頭三年一道坎,三年後基本配股會有顯著提升,應屆生第一年基本就是15萬的樣子吧,第三年30萬應該有。
㈣ 數據工程師是做什麼工作內容
數據工程師都做什麼?
數據工程師負責創建和維護分析基礎架構,該基礎架構幾乎可以支持數據世界中的所有其他功能。他們負責大數據架構的開發、構建、維護和測試,例如資料庫和大數據處理系統。大數據工程師還負責創建用於建模,挖掘,獲取和驗證數據集合等流程。
數據工程師的關鍵技能
下面介紹數據工程師所需的幾項關鍵技能。
1.大數據架構的工具與組件
數據工程師更關注分析基礎架構,因此所需的大部分技能都是以架構為中心的。
2.深入了解SQL和其它資料庫解決方案
數據工程師需要熟悉資料庫管理系統,深入了解SQL至關重要。同樣其它資料庫解決方案,例如Cassandra或BigTable也須熟悉,因為不是每個資料庫都是由可識別的標准來構建。
3.數據倉庫和ETL工具
數據倉庫和ETL經驗對於數據工程師至關重要。像Redshift或Panoply這樣的數據倉庫解決方案,以及ETL工具,比如StitchData或Segment都非常有用。此外,數據存儲和數據檢索經驗同樣重要,因為處理的數據量是個天文數字。
4.基於Hadoop的分析(HBase,Hive,MapRece等)
對基於Apache Hadoop的分析有深刻理解是這個領域的一個非常必要的需求,一般情況下HBase,Hive和MapRece的知識存儲是必需的。
5.編碼
說到解決方案,編碼與開發能力是一個重要的優點(這也是許多職位的要求),你要熟悉Python,C/C++,Java,Perl,Golang或其它語言,這會非常有價值。
6.機器學習
雖然數據工程師主要關注的是數據科學,但對數據處理技術的理解會加分,比如一些統計分析知識和基礎數據建模。
機器學習已經成為標准數據科學,該領域的知識可以幫我們構建同類產品的解決方案。這種知識還有一個好處,就是讓你在這個領域極具市場價值,因為在這種情況下能夠「戴上兩頂帽子」會讓你成為一個更強大的工具。
7.多種操作系統
最後,需要我們對Unix,Linux和Solaris系統有深入了解,許多數學工具基於這些操作系統,因為它們有Windows和Mac系統功能沒有的訪問許可權和特殊硬體需求。
㈤ 如何成為一名大數據工程師
大數據是眼下非常時髦的技術名詞,與此同時自然也催生出了一些與大數據處理相關的職業,通過對數據的挖掘分析來影響企業的商業決策。
這群人在國外被叫做數據科學家(Data Scientist),這個頭銜最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher於2008年提出,他們後來分別成為了領英(LinkedIn)和Facebook數據科學團隊的負責人。而數據科學家這個職位目前也已經在美國傳統的電信、零售、金融、製造、物流、醫療、教育等行業里開始創造價值。
不過在國內,大數據的應用才剛剛萌芽,人才市場還不那麼成熟,「你很難期望有一個全才來完成整個鏈條上的所有環節。更多公司會根據自己已有的資源和短板,招聘能和現有團隊互補的人才。」領英(LinkedIn)中國商務分析及戰略總監王昱堯對《第一財經周刊》說。
數據工程師是做什麼的?於是每家公司對大數據工作的要求不盡相同:有的強調資料庫編程、有的突出應用數學和統計學知識、有的則要求有咨詢公司或投行相關的經驗、有些是希望能找到懂得產品和市場的應用型人才。正因為如此,很多公司會針對自己的業務類型和團隊分工,給這群與大數據打交道的人一些新的頭銜和定義:數據挖掘工程師、大數據專家、數據研究員、用戶分析專家等都是經常在國內公司里出現的Title,我們將其統稱為「大數據工程師」。
由於國內的大數據工作還處在一個有待開發的階段,因此能從其中挖掘出多少價值完全取決於工程師的個人能力。已經身處這個行業的專家給出了一些人才需求的大體框架,包括要有計算機編碼能力、數學及統計學相關背景,當然如果能對一些特定領域或行業有比較深入的了解,對於其快速判斷並抓准關鍵因素則更有幫助。
雖然對於一些大公司來說,擁有碩博學歷的公司人是比較好的選擇,不過阿里巴巴集團研究員薛貴榮強調,學歷並不是最主要的因素,能有大規模處理數據的經驗並且有喜歡在數據海洋中尋寶的好奇心會更適合這個工作。
除此之外,一個優秀的大數據工程師要具備一定的邏輯分析能力,並能迅速定位某個商業問題的關鍵屬性和決定因素。「他得知道什麼是相關的,哪個是重要的,使用什麼樣的數據是最有價值的,如何快速找到每個業務最核心的需求。」聯合國網路大數據聯合實驗室數據科學家沈志勇說。學習能力能幫助大數據工程師快速適應不同的項目,並在短時間內成為這個領域的數據專家;溝通能力則能讓他們的工作開展地更順利,因為大數據工程師的工作主要分為兩種方式:由市場部驅動和由數據分析部門驅動,前者需要常常向產品經理了解開發需求,後者則需要找運營部了解數據模型實際轉化的情況。
你可以將以上這些要求看做是成為大數據工程師的努力方向,因為根據萬寶瑞華管理合夥人顏莉萍(Nicole Yan)的觀察,這是一個很大的人才缺口。目前國內的大數據應用多集中在互聯網領域,有超過56%的企業在籌備發展大數據研究,「未來5年,94%的公司都會需要數據科學家。」顏莉萍(Nicole Yan)說。因此她也建議一些原本從事與數據工作相關的公司人可以考慮轉型。
用阿里巴巴集團研究員薛貴榮的話來說,大數據工程師就是一群「玩數據」的人,玩出數據的商業價值,讓數據變成生產力。大數據和傳統數據的最大區別在於,它是在線的、實時的,規模海量且形式不規整,無章法可循,因此「會玩」這些數據的人就很重要。
沈志勇認為如果把大數據想像成一座不停累積的礦山,那麼大數據工程師的工作就是,「第一步,定位並抽取信息所在的數據集,相當於探礦和采礦。第二步,把它變成直接可以做判斷的信息,相當於冶煉。最後是應用,把數據可視化等。」
因此分析歷史、預測未來、優化選擇,這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務。通過這三個工作方向,他們幫助企業做出更好的商業決策。
1.找出過去事件的特徵
大數據工程師一個很重要的工作,就是通過分析數據來找出過去事件的特徵。比如,騰訊的數據團隊正在搭建一個數據倉庫,把公司所有網路平台上數量龐大、不規整的數據信息進行梳理,總結出可供查詢的特徵,來支持公司各類業務對數據的需求,包括廣告投放、游戲開發、社交網路等。
找出過去事件的特徵,最大的作用是可以幫助企業更好地認識消費者。通過分析用戶以往的行為軌跡,就能夠了解這個人,並預測他的行為。「你可以知道他是什麼樣的人、他的年紀、興趣愛好,是不是互聯網付費用戶、喜歡玩什麼類型的游戲,平常喜歡在網上做什麼事情。」騰訊雲計算有限公司北京研發中心總經理鄭立峰對《第一財經周刊》說。下一步到了業務層面,就可以針對各類人群推薦相關服務,比如手游,或是基於不同特徵和需求衍生出新的業務模式,比如微信的電影票業務。
2.預測未來可能發生的事情
通過引入關鍵因素,大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。在阿里媽媽的營銷平台上,工程師正試圖通過引入氣象數據來幫助淘寶賣家做生意。「比如今年夏天不熱,很可能某些產品就沒有去年暢銷,除了空調、電扇,背心、游泳衣等都可能會受其影響。那麼我們就會建立氣象數據和銷售數據之間的關系,找到與之相關的品類,提前警示賣家周轉庫存。」薛貴榮說。
在網路,沈志勇支持「網路預測」部分產品的模型研發,試圖用大數據為更廣泛的人群服務。已經上線的包括世界盃預測、高考預測、景點預測等。以網路景點預測為例,大數據工程師需要收集所有可能影響一段時間內景點人流量的關鍵因素進行預測,並為全國各個景點未來的擁擠度分級—在接下來的若干天時間里,它究竟是暢通、擁擠,還是一般擁擠?
3.找出最優化的結果
根據不同企業的業務性質,大數據工程師可以通過數據分析來達到不同的目的。
以騰訊來說,鄭立峰認為能反映大數據工程師工作的最簡單直接的例子就是選項測試(AB Test),即幫助產品經理在A、B兩個備選方案中做出選擇。在過去,決策者只能依據經驗進行判斷,但如今大數據工程師可以通過大范圍地實時測試—比如,在社交網路產品的例子中,讓一半用戶看到A界面,另一半使用B界面,觀察統計一段時間內的點擊率和轉化率,以此幫助市場部做出最終選擇。
作為電商的阿里巴巴,則希望通過大數據鎖定精準的人群,幫助賣家做更好的營銷。「我們更期待的是你能找到這樣一批人,比起現有的用戶,這些人對產品更感興趣。」薛貴榮說。一個淘寶的實例是,某人參賣家原來推廣的目標人群是產婦,但工程師通過挖掘數據之間的關聯性後發現,針對孕婦群體投放的營銷轉化率更高。
需要具備的能力
1.數學及統計學相關的背景
就我們采訪過的BAT三家互聯網大公司來說,對於大數據工程師的要求都是希望是統計學和數學背景的碩士或博士學歷。沈志勇認為,缺乏理論背景的數據工作者,更容易進入一個技能上的危險區域(Danger Zone)—一堆數字,按照不同的數據模型和演算法總能捯飭出一些結果來,但如果你不知道那代表什麼,就並不是真正有意義的結果,並且那樣的結果還容易誤導你。「只有具備一定的理論知識,才能理解模型、復用模型甚至創新模型,來解決實際問題。」沈志勇說。
2.計算機編碼能力
實際開發能力和大規模的數據處理能力是作為大數據工程師的一些必備要素。「因為許多數據的價值來自於挖掘的過程,你必須親自動手才能發現金子的價值。」鄭立峰說。
舉例來說,現在人們在社交網路上所產生的許多記錄都是非結構化的數據,如何從這些毫無頭緒的文字、語音、圖像甚至視頻中攫取有意義的信息就需要大數據工程師親自挖掘。即使在某些團隊中,大數據工程師的職責以商業分析為主,但也要熟悉計算機處理大數據的方式。
3.對特定應用領域或行業的知識
在顏莉萍(Nicole Yan)看來,大數據工程師這個角色很重要的一點是,不能脫離市場,因為大數據只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值。所以,在某個或多個垂直行業的經歷能為應聘者積累對行業的認知,對於之後成為大數據工程師有很大幫助,因此這也是應聘這個崗位時較有說服力的加分項。
「他不能只是懂得數據,還要有商業頭腦,不論對零售、醫葯、游戲還是旅遊等行業,能就其中某些領域有一定的理解,最好還是與公司的業務方向一致的,」就此薛貴榮還打了個比方,「過去我們說一些奢侈品店員勢利,看人一眼就知道買得起買不起,但這群人恰恰是有敏銳度的,我們認為他們是這個行業的專家。又比如對醫療行業了解的人,他在考慮醫療保險業務時,不僅會和人們醫院看病的記錄相關,也會考慮飲食數據,這些都是基於對該領域的了解。」
職業發展1.如何成為大數據工程師
由於目前大數據人才匱乏,對於公司來說,很難招聘到合適的人才—既要有高學歷,同時最好還有大規模數據處理經驗。因此很多企業會通過內部挖掘。
2014年8月,阿里巴巴舉辦了一個大數據競賽,把天貓平台上的數據拿出來,去除敏感問題後,放到雲計算平台上交予7000多支隊伍進行比賽,比賽分為內部賽和外部賽。「通過這個方式來激勵內部員工,同時也發現外部人才,讓各行業的大數據工程師涌現出來。」
顏莉萍(Nicole Yan)建議,目前長期從事資料庫管理、挖掘、編程工作的人,包括傳統的量化分析師、Hadoop方面的工程師,以及任何在工作中需要通過數據來進行判斷決策的管理者,比如某些領域的運營經理等,都可以嘗試該職位,而各個領域的達人只要學會運用數據,也可以成為大數據工程師。
2.薪酬待遇
作為IT類職業中的「大熊貓」,大數據工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。根據顏莉萍(Nicole Yan)的觀察,國內IT、通訊、行業招聘中,有10%都是和大數據相關的,且比例還在上升。顏莉萍(Nicole Yan)表示,「大數據時代的到來很突然,在國內發展勢頭激進,而人才卻非常有限,現在完全是供不應求的狀況。」在美國,大數據工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元,而據了解,在國內頂尖互聯網類公司,同一個級別大數據工程師的薪酬可能要比其他職位高20%至30%,且頗受企業重視。
3.職業發展路徑
由於大數據人才數量較少,因此大多數公司的數據部門一般都是扁平化的層級模式,大致分為數據分析師、資深研究員、部門總監3個級別。大公司可能按照應用領域的維度來劃分不同團隊,而在小公司則需要身兼數職。有些特別強調大數據戰略的互聯網公司則會另設最高職位—如阿里巴巴的首席數據官。「這個職位的大部分人會往研究方向發展,成為重要數據戰略人才。」顏莉萍(Nicole Yan)說。另一方面,大數據工程師對商業和產品的理解,並不亞於業務部門員工,因此也可轉向產品部或市場部,乃至上升為公司的高級管理層。
㈥ 產品工程師的職業要求是什麼
產品工程師的職業要求是:
1、個人的敬業精神,對產品的高度了解
2、對客戶需求的調查能力的培養
3、新產品的開拓能力
4、學習性組織交流,完善的團隊凝聚力
以空調系統產品開發工程師為例:
空調系統-產品開發工程師
崗位概述:
根據產品開發組負責人的工作分配,按照客戶要求的技術方向給出技術解決方案,與客戶、供應商以及項目組溝通,具體實施產品開發技術工作,並支持配合空調項目技術主管安排產品開發任務以及跟蹤技術狀態和項目進度,最終完成空調零部件的工程認可和空調總成客戶工程認可。
工作內容
1. 根據空調產品開發組負責人的工作分配,協助空調項目技術主管制定詳細的技術開發計劃,並按計劃協調項目組內部的技術開發工作,配合其他項目組成員完成技術方案確認,質量體系文件、樣件試制、試驗驗證。
2. 根據客戶的要求,提出並驗證技術方案,並具體實施編寫相關技術文件,以及提供客戶技術支持。
3. 根據客戶技術要求和PTO流程,制定和更新和空調總成及零部件產品(非電器,非換熱器)的技術文件(二維產品圖紙,技術規范和零件清單)並匯報技術狀態,提交技術文件質量體系文件以及樣件。
4. 協同研發團隊及海外技術支持團隊,實現設計優化以達到客戶要求。
5. 根據客戶需求,指導供應商進行零部件優化,以滿足圖紙和標準的要求以及空調總成性能的要求, 並對樣件進行OTS認可。
6. 根據空調產品開發組負責人的要求,協助項目技術主管進行技術成本優化,具體實施和推進COPA的方案。
7. 根據空調產品開發組負責人的要求,協助項目技術主管分析批產項目質量問題以及主導設計持續改進,提供技術解決方案,組織設計更改。
8. 根據空調產品開發組負責人的要求,協助項目技術主管支持空調團隊技術能力提升,建立相關空調項目的研發經驗總結資料庫。
㈦ 想成為數據分析師學習流程是怎樣的
第1本《誰說菜鳥不會數據分析入門篇》
很有趣的數據分析書!基本看過就能明白,以小說的形式講解,很有代入感。包含了數據分析的結構化思維、數據處理技巧、數據展現的技術,很能幫我們提升職場競爭能力。找不到工作的,學好了它,自然沒問題。
第2本《拯救你的Excel數據的分析、處理、展示(動畫版)》
一本用手機看的Excel操作書,大部分例子都配置了二維碼,手機掃掃就能看,基本上可以躺著把書學了。所有數據的分析、處理也都帶了職場範例(有會計、HR、銷售場景),很貼合實際。拯救我們小白的Excel,職場加薪不是夢想!
第3本《Excel圖表之道:如何製作專業有效的商務圖表》
職場大牛的書,教我們做圖表的,好看到不能再好看。可以設計和製作達到雜志級質量的、專業有效的商務圖表。相信平時我們很難做到吧,看了你就知道,也許一切沒那麼難。
第4本《絕了!Excel可以這樣用:數據分析經典案例實戰圖表書》
挺好的一個系列,都是Excle常用的技巧,適合銷售和HR。也是職場故事,很接地氣,帶視頻的,全都是Excel數據分析的常用理念和方法。
第5本《深入淺出數據分析》
深入淺出系列是對新手非常友好的叢書,用生動但啰嗦的語言講解案例。厚厚的一本書翻起來很快。本書涉及的基礎概念比較廣,包含一點統計學知識,學下來對數據分析思維會有一個大概了解。
第6本《MySQL必知必會》
如果真想買書看,可以看這本,適合新手向的學習,看基礎概念和查詢相關的章節即可。網路上大部分MySQL都是偏DBA的。
第7本《深入淺出統計學》
大概是最啰嗦的深入淺出系列,從賣橡皮鴨到賭博機的案例,囊括了常用的統計分析如假設檢驗、概率分布、描述統計、貝葉斯等。
第8本《網站分析實戰》
互聯網不再是網站的天下,但是移動端依舊有Web,我們在朋友圈看到的所有H5活動、第三方內容等,都是依託網頁實現。網站的數據分析依舊有存在空間,網站的數據指標還是能夠指導我們運營!
第9本《深入淺出Python》
還是深入淺出系列,完全適合零基礎的新人。需要注意的是,編程學習不同於其他知識,如果計算機基礎不穩固,在使用中會遇到各類問題。知其然不知其所以然!
第10本《Python學習手冊》
對於擁有編程基礎的人,這本書系無巨細的有些啰嗦,不過對新人,可以避免不必要的坑。把它當作一本工具文檔吧,當遇到不理解的內容隨時翻閱。
第11本《利用Python進行數據分析》
這本書是你學習python不二之選,對著書,著重學習numpy,pandas兩個包!每段代碼都敲打一遍,千萬行的數據清洗基本不會有大問題了。
第12本《R語言實戰》
R語言的入門書籍,從數據讀取到各類統計函數的使用。雖然沒有涉及機器學習,依靠這本書入門R是綽綽有餘了。
第13本《統計學:從數據到結論》
這本書是將R語言和統計學結合的教材,可以利用這本書再復習一遍統計知識。
第14本《深入淺出SQL》
帶你進入SQL語言的心臟地帶,從使用INSERT和SELECT這些基本的查詢語法到使用子查詢(subquery)、連接(join)和事務(transaction)這樣的核心技術來操作資料庫。到讀完《深入淺出SQL》之時,你將不僅能夠理解高效資料庫設計和創建,還能像一個專家那樣查詢、歸一(normalizing)和聯接數據。你將成為數據的真正主人。
第15本《數據挖掘導論》
這本書絕對是一本良心教材,拿到手從第一章開始閱讀,能看多少就看多少。但是要盡量多看點,因為此書你可能要看一輩子的~~
第16本《演算法導論中文版》
本書將嚴謹性和全面性融為一體,深入討論各類演算法,並著力使這些演算法的設計和分析能為各個層次的讀者接受。演算法以英語和偽代碼的形式描述,具備初步程序設計經驗的人就能看懂;說明和解釋力求淺顯易懂,不失深度和數學嚴謹性。
上面的書籍都是PDF版
視頻教材的有:
Python入門教程完整版(懂中文就能學會)資料
Python入門教程完整版(懂中文就能學會)視頻
Mysql從入門到精通全套視頻教程
8天深入理解python教程
大數據Hadoop視頻教程,從入門到精通
Python就業班
Python標准庫(中文版)
數學建模0基礎從入門到精通,全套資源
0基礎Python實戰-四周實現爬蟲系統
麥子學院招牌課程[明星python編程視頻VIP教程][200G](價值9000元)
從零基礎到數據分析師,幫你拿到年薪50萬!
煒心:xccx158
㈧ 請問產品數據管理這個職位是做什麼的啊
「產品數據管理」崗位目標及主要應負職責:
1) 根據產品開發進度和產品數據應用需求,進行產品數據的規劃、質量控制、存儲應用管理,對產品數據的准確性、規范性、安全性、高效性、一致性和完整性負責;
2) 建立和優化產品數據管理工作流程、業務規則和IT平台,支撐產品數據管理業務運作;
3) 對研發工程師和供應鏈各環節進行產品數據管理業務培訓和支持。
註:產品數據是指:產品BOM、工程文檔、生產技術文件
職位要求:
01.計算機、電子、通信、信息管理相關專業本科及以上學歷;
02.具有1年以上電子行業工作經驗, 從事過以下工作內容之一:
產品BOM、工程文檔、生產技術文件管理
產品研發工作
供應鏈運作管理
03.了解產品數據管理知識,熟悉ERP、PDM等數據管理系統以及相關資料庫管理軟體的使用;
04.熟悉通信網路產品原理;
05.具有良好的工作溝通、協調和組織能力。