如果你调用标准库中方法出问题了
会追究写方法的人没有照顾到你数据量大导致宕机问题吗?

@overthemoon #10 不是这么说的啊,只是小公司的要你会的多些, 大公司的机会北上广深都差不多,看选择了

车厘子早上起来短信就通知到了,已下单

深圳机会指创业团队多,同时创业团队也面临薪酬工作不稳定,流程 分工 管理混乱,有实力进 800 人以上场子的,建议北上广,除非有开阔技术栈的想法,否则厂子大小还是比较关键的.

分母报道

有的没的功能传感器都往上放了,为什么没有震动,为什么没有无线充电,让人头大

虽然确实只是 pandas 、numpy 浅显的部分，不过看了一圈回答,我还是想聊聊关于数据科学。
算标准差，中位数，或者做个简单的线性回归这些方法只是工具,况且这种工作完全是机械化的,已经有库实现了比如 pandas_profiling,甚至于自动建模工具 H2O,把这些机械的工作当成数据科学就太想当然了。
我认为数据科学重要的是分析,是挖掘数据价值。交易量突然下跌的原因,业务适合什么预测模型,目标客户和实际用户是否一致,对这些问题给出有数据理论支撑有说服力的答案才是体现你价值的关键。
你可以把 pandas 、numpy 理解成各种各样的 web 框架,只是将你从繁琐的底层协议里解放出来的工具,你总不能说我用了一个旧一点，性能差点的框架满足了业务，我就不是 web 开发了吧，excel 同理。

#13 程序猿版 "但是肉眼可见的这条路走到头了啊。现在流行的模式都是框架模版,就是先找个 ruoyi 啥的管理系统,然后人肉写写 CRUD,或者都看不见系统整体,在一个模块里写 CRUD, 巨巨巨无聊而且辱没 计科的尊严。在学校里学的什么 OS,机组,汇编,编译器原理什么根据运行情况动态管理内存，等等，屁都用不上。完全就变成了流水线上的女工，产品出了重复写 crud 而已。而且框架已经越来越强了，老人只会越来越没用。"

卖房 转 CS 劝人学医 这贴子要素过多了
那年高考毕业的时候我也纠结过这个问题
但是现在不纠结了,因为没得选了 QAQ
总是没走过得路比较精彩嘛
本科不学医以后是一点机会都没有了
而且细想学医优势真的很明显
1.门槛
计算机随着那些大佬不断造轮子,写框架
入行和上手门槛一定是不断下降的
薪资倒挂,35 岁失业都很能说明问题了
2.年限
什么,你说撸轮子才是 cs?
那你得硕士以上吧?
想做做人工智能大数据方向读个博不过分吧
那你算算 CS 本硕博和 医生读完博顺便拿个行医资格 时间也差不多
3.社会地位
医生社会地位高,我多补充一下,
哪个人家里没有几个老人
哪个能保证一辈子没啥病痛
寻医问药的时候,就是你人际交往里最大的筹码
题外话
学医的朋友现在在自学 python 和 R,说写论文要用,前几天还来请教问题来着
学医的也要来抢饭碗了,唉

emmm 话说原来搞模型部署测试的时候,也干过这个事情,只是没人惦记

营业厅的人有什么办法呢?
这锅主要是系统的锅
三大通信的系统都一个样,惨不忍睹
你打开他们官网,认真点一点看看 有多少功能用不了,多少数据查不出,就知道水平了
就算是省公司,都没几个做开发的技术了
系统开发不是交给子公司就是外包
同时部门冗余,各个系统还不互通,同步一个数据可以牵扯两三个分公司,五六个部门
主要是下班还贼准时.

先贴个回答
zhihu.com/question/51711360/answer/797755564
又长了一岁以后又有了些有趣的看法
能说出 辞职考研,又不明确专业,也不知道考研出来干啥的。
大多有以下相似的特质
1. 自己爽比挣多少重要
2. 小康家庭，无家庭负担，家里有几套房（无论几线城市）
因为不是所有人都能有这样的想法的，有些人 赚钱真的很重要
这种情况 适合不适合都是借口，无非是潜意识里自己有后路，有恃无恐罢了。
然后问题就看你够不够自律了。
想想你在没有外力驱动的情况下能让自己变得更好不？能静下心来恢复高三作息来复习考研不？
如果不行
上策 ：维持现状，合计下薪资谈多少你心里舒服试用结束就提（估计都不舒服），
中策 : 薪资谈不到满意就，尝试改变工作作风，学习下职场摸鱼术 甩锅 撕逼。上面老哥说的很对，老好人一点用都没有，工作作重要的清楚责任边界，不该接别接，手下几个人工资比你高就多派点活，同时做好准备骑驴找马。
下策 ：找个清闲的工作，在下班时间找点有意义的事情做，养成习惯，觉着时机成熟了再去考研。