
软件工程师(SoftwareEngineer),是从事软件职业的人员的一种职业能力的认证,通过它说明具备了工程师的资格。软件工程师是从事软件开发相关工作的人员的统称。通常人们会和程序员(英文Programmer)产生混淆,但其实是两种不同的性质。程序员是从事程序开发、维护的专业人员。一般将程序员分为程序设计人员和程序编码人员,但两者的界限并不非常清楚,特别是在中国。软件从业人员分为初级程序员、高级程序员、系统分析员,系统架构师,测试工程师五大类。
软件工程师的工作不同于程序员但是一个软件工程师必定是一个优秀的程序员。
首先软件工程师与程序员工作上最大的不同,可以打一个比喻:把一款软件比做一座大桥,那么软件工程师相当于施工总指挥,而一般的开发人员也就是程序员相当于建筑工人,所以很多人就说自己是IT民工就是这么来的。
想要成为一名优秀的软件开发工程师,就必须具备以下能力:
1、需求分析能力
对于软件工程师而言,理解需求就可以完成合格的代码,但是对于研发项目的组织和管理者,他们不但要理解客户需求,更多时候还要自行制定一些需求。
2、项目设计方法和流程处理能力
软件开发工程师必须能够掌握不少于两到三种的项目设计方法,并能够根据项目需求和资源搭配来选择合适的设计方法进行项目的整体设计。
3、复用设计和模块化分解能力
作为一个从事模块任务的软件开发工程师,他需要对他所面对的特定功能模块的复用性进行考虑,而作为一个系统分析人员,他要面对的问题复杂的多,需要对整体系统按照一种模块化的分析能力分解为很多可复用的功能模块和函数,并针对每一模块形成一个独立的设计需求。
4、整体项目评估能力
作为系统设计人员,必须能够从全局出发,对项目又整体的清醒认识,比如公司的资源配置是否合理和到位,比如工程进度安排是否能最大化体现效率又不至于无法按期完成。
5、团队组织管理能力
(1)工作的量化
没有量化就很难做到合适的绩效考核,而程序量化又不是简单的代码行数可以计算的,因此要求技术管理人员需要能真正评估一个模块的复杂性和工作量。
(2)对团队协作模式的调整
一个优秀的软件开发工程师应该能够根据程序员之间的能力水平差距,以及根据项目研发的需求,选择合适的组队方式,并能将责权和成员的工作任务紧密结合,这样才能最大发挥组队的效率。
随着数据挖掘分析在企业业务层面的深度应用,我们会发现,在实际业务场景中,数据分析工作已经逐渐分为2个层次;较为流程化但与业务深度结合的数据分析工作,会更倾向于让业务人员通过专业分析工具进行自主 探索 分析,比如我们的Tempo大数据分析平台,就可以通过拖拽式、智能化的简便 *** 作,帮助业务人员快速上手数据分析工作,快速将业务数据价值变现。
而针对一些更加细致、专业化的建模分析需求,其实还是通过代码的方式去实现更加高效灵活。Tempo大数据分析平台正是考虑到广大专业数据分析人员的实际需求,专门开发了 扩展编程 这一功能模块,让自定义编程和平台中已有的节点结合使用,快速提高数据分析工作效率!
为了让广大数据分析师在Tempo平台中,既可以通过编程实现更加灵活的建模,也能避免原生Python编程的一些使用局限,我们还通过广泛的用户调研,在扩展编程模块设计了 3个提高Python编程易用性的小功能 ,下面我们一起来看看这三个功能都具体解决了哪些问题~
1、Python洞察不直观 ,分析结果可读性低
我们常说“一图胜千言”,对于数据分析工作来说更是如此。分析结果最终还是要直接赋能实际业务,由于Python代码行的形式让分析结果可读性极低,分析人员无法快速实现对数据的直观 探索 分析,导致整体工作效率的降低。
2、Python调试分析难 ,校验调试流程多,反复折腾易出错
调试和分析是Python开发中非常重要的环节,但代码 校验报错结果难查看 的问题,让很多数据分析人员大伤脑筋。
尤其是现在很多企业数据分析项目是在自己的数据平台中进行的,分析人员只能把平台中的代码复制到第三方平台中进行校验,调试好后再粘贴回平台中运行,非常麻烦。
3、Python运行总“缺包” ,写码大半天,报错一瞬间
在一般的企业数据分析项目中,预先有可能会设置有多套Python环境,版本并不统一。这就会导致分析人员常常并不清楚自己当前使用的到底是哪一套Python环境,在编码时引用的Python包,在不同的Python环境上运行很有可能会出现缺失,引起代码执行报错,而且这种错误信息并不好排查,一旦报错只能从头再来,让程序员们白白做了无用功。
以往专业数据分析人员遇到以上问题,只能选择用更多的时间和精力去修复bug,那么在我们的Tempo大数据分析平台之中,又是如何解决这些问题,让 Python编程的应用 更简便、更高效、更适应企业实际需求呢?
1、图形化洞察,快速 探索 数据价值
针对传统编码数据分析方式难以直观展示数据分析结果的缺点,Tempo大数据分析平台——扩展编程模块特别支持在代码区域设置 通过matplotlib/seabron等图形方法实现节点洞察 ,校验通过后,就可以直接在洞察区域中查看绘制的图形,比如:折线图、直方图、条形图、饼图等。
以后业务部门简单的可视化分析需求就可以直接在建模挖掘分析的同时快速产出,立等可取,无需再周转其他可视化分析工具,大大提高的数据价值变现的效率。
2、控制台,让调试分析更便捷
针对传统Python编程调试报错信息不好查看的问题, Tempo大数据分析平台—扩展编程模块中的控制台功能,可以 直接在指定区域中显示错误信息和代码中需要print的部分 ,便于使用者快速发现问题,立即调整代码。
除了帮助专业数据分析人员提高工作效率,控制台中的示例小模块还内置了常用的参考代码,可以帮助一些不太能熟练应用Python编程语言的小白用户,通过复用或小部分修改逻辑代码的方式,也能快速完成数据逻辑处理工作。用好这个功能,团队内部的技能培训也能更有章法了呢!
3、快速查询Python环境和包版本,事前预防,再也不怕“丢包缺包”
Python编程最怕丢包缺包问题,在Tempo大数据分析平台中,我们内置了Python环境版本和包版本的信息查询组件,分析人员在编码之前,可以预先查询一下当前的Python环境版本和包版本,如果发现有缺包就可以在编码工作开始之前补充安装,把“丢包缺包”造成的代码报错风险降到最低。
今天的Tempo小课堂中,小T主要给大家介绍了如何通过Python扩展编程的三个小功能,帮助代码偏好的专业数据分析人员减少不必要的麻烦 *** 作,提高工作效率。
下面是程序员所应该具备的基本职业技能:
基本技能 技能描述
阅读代码 这个技能需要程序员能够具备读懂已经存在的代码的能力,这样的能力可以让程序员分析程序的行为,了解程序,这样才能和开发团队一起工作,继承维护或是改进现有的程序。
编写程序 编写程序并不包括程序设计。不要以为编程是一件很简单的事情,很多程序员都认为编程只需要懂得程序语言的语法,并把设计实现就可以了。但是这离编写程序还远远不够,使用什么样的编码风格成为编写程序员最需要具备的基本技能。能否使用非常良好的编程风格直接决写了程序员的级别。
软件设计 这一能力直接决定了需要吏用什么样的代码技术达到怎么样的功能,而系统架构设计直接决定了软件的质量、性能和可维护性。并不是所有的程序在这一方面都非常优秀,但每个程序员都需要或多或少的明白和掌握这一基本技能。
熟悉软件工程 每个程序员都应该明白软件工程是什么东西,都应该知道,需求分析 设计,编码测试,Release和维护这几个阶段。当然,几乎所有的人都知道这些东西,但并不是每个人都很清楚这些东西。现在很多高级程序员都会混淆“需求规格说明书FS”和“概要设计HLD”。另外,程序员还需要知道一些软件开发的方法论,比如:敏捷开发或瀑布模型。
使用程序库或框架 一个程序员需要学会使用已有的代码,无论是标论的程序库,或是第三方的,还是自己公司内部的,都需要学会做。比如:C++中,需要学会使用STL,MFC,ATL,BOOST,ACE,CPPUNIT等等。使用这些东西,可以让你的工作事半功倍。
程序调试 程序调试是分析BUG和解决问题最直接的能力。没有人能够保证程序写出来不用调试就可以运行正常 也没有人可以保证程序永远不会出BUG。所以,熟练使用调试器是一个程序员需要具备的基本技能
使用IDE 学会使用IDE工具也会让你的工作事半功倍。比如,VC++,Emacs Eclipse等等,并要知道这些IDE的长处和短处。
使用版本控制 一定要学会使用版本控制工具,什么叫mainline/trunk,什么叫tag,什么叫branch,怎么做patch,怎么merge代码,怎么reverse,怎么利用版本控制工具维护不同版本的软件。这是程序员需要明的的软件配置管理中最重要的一块。
单元测试 单元测试是每个程序都需要做的。很多单元测试也是需要编码的。一定要学会在xUnit框架下进行单元测试。比如JUnit, NUnit, CppUnit等等。
重构代码 每个程序员都需要有最基本的能力去重构目前已有的代码,使代码达到最优但却不能影响任何的已有的功能。有一本书叫《软件的重构》 每个程序员都应该读一下
自动化编译 程序员需要使用一个脚本,其能自动化编程所有的工程和代码,这样整个开发团队可以不停地集成代码 自动化测试,自动化部署,以及使用一些工具进行静态代码分析或是自动化测试。
当然,还有很多的基本技术也是非常重要的,比如,与人的沟通能力,语言的表达能力,写作能力,团队协作能力,适应变化的能力,时间管理能力,多任务处理能力,自我学习能力,故障处理能力,等等,等等,这里只是列举了和技术相关的能力,这些是程序最最最基本的能力,只要是程序员就必需要有的能力。
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