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  • 常见的Python编程工作岗位有哪些

    千次阅读 2018-09-20 16:06:51
    Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,而且从事Python开发,所从事的工作机会和工作岗位及工作内容可选择的余地很多,未来发展空间也很大。 Python是一种计算机程序设计语言...

    Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,而且从事Python开发,所从事的工作机会和工作岗位及工作内容可选择的余地很多,未来发展空间也很大。

    Python是一种计算机程序设计语言,又被称为胶水语言,可以用混合编译的方式使用c/c++/java等语言的库。

    你可能已经听说过很多种流行的编程语言,比如在大学里感觉非常难学的C语言,进入社会非常流行的Java语言,以及适合初学者的Basic语言,非常适合网页编程的Java语言等,Python是他们其中的一种。

    学习Python技术,可以做Python开发工程师、Python高级工程师、Web网站开发工程师、Python自动化测试、Linux运维工程师、Python游戏开发工程师、Python技术经理、Python开发实习等职业选择。

    据统计,Python人才需求量每日高达5000+,但目前市场上会 Python的程序员少之又少, 竞争小,很容易快速高薪就业。从Python开发者薪资的变化趋势来看,目前Python正处于行业爆发初期的风口上。

    Python开发者薪资的变化趋势来看,随着工作年限的增长工资成直线增长。从事Python开发,所从事的工作机会和工作岗位及工作内容可选择的余地很多,可从事大数据、数据分析师、人工智能工程师等方向,未来发展的空间大。

    Python在数据分析、数据挖掘、人工智能、web开发等方面都大有发挥之处,再加上人工智能大量依赖数据,数据相关岗位人才的稀缺,Python现在的职位可谓是炙手可热。

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  • 互联网公司中常见的几种岗位有产品类岗位、技术类岗位、设计类岗位、运营类岗位四类岗位。其中技术要求高的要数技术类岗位了,那么技术类岗位有可以细分为哪些呢?沈阳优就业IT培训老师带你了解下技术岗位分类,让...

    互联网公司中常见的几种岗位有产品类岗位、技术类岗位、设计类岗位、运营类岗位四类岗位。其中技术要求高的要数技术类岗位了,那么技术类岗位有可以细分为哪些呢?沈阳优就业IT培训老师带你了解下技术岗位分类,让迷茫的你更有方向。

    1、前端开发

    前端开发主要负责网站、商城、移动端等产品的前端界面开发工作,界面构建、兼容、优化,与产品部门、设计部门和及后端研发部门协同配合。需要掌握的技能有WEB前端开发、了解服务器端的相关工作等。

    2、后台开发

    后台开发主要做网站或APP等功能实现,做交互和数据库,实现内部功能控制以及功能与功能之间的切换转变、数据的读取和存储以及操作等功能。让产品不仅有前端的视觉体验和快捷的交互体验,更有实用的功能实现。通常与产品部门、前端部门配合工作。后台开发工程师可以是JAVA工程师、PHP工程师、Python工程师等等。

    3、移动开发

    移动端开发可分为Native App开发(原生app开发)、Web APP开发、Hybrid App(混合模式移动应用)三种。

    Native App开发(原生app开发):是一种基于智能手机本地操作系统如iOS、Android、WP并使用原生程式编写运行的第三方应用程序,也叫本地app。一般使用的开发语言为JAVA、C++、Objective-C。

    Web APP开发:是指基于Web的系统和应用。基于手机端浏览器中的应用开发,常用技术H5/CSS等,

    Hybrid App:Hybrid App(混合模式移动应用)是指介于web-app、native-app这两者之间的app,兼具“Native App良好用户交互体验的优势”和“Web App跨平台开发的优势”。

    4、软件测试:

    软件测试是指利用测试工具按照测试方案和流程对产品进行功能和性能测试,甚至需要编写不同的测试工具,设计和维护测试系统,对测试方案可能出现的问题进行分析和评估。每个互联网产品上线前都需要经过软件测试环节,通常与产品部门和技术部门配合,测试人员需要掌握软件测试技能和基础的常用编程语言。随着互联网行业发展软件测试人员需要越来越多。

    5、运维

    互联网运维主要负责产品的部署发布及长期的运行维护工作。运维的职责覆盖了产品从设计到发布、运行维护、变更升级及至下线的整个产品周期。运维人员以技术为基础,通过技术保障产品提供高质量的服务。通常与各产品部门配合,所需技术范围广例如计算机系统架构、操作系统、网络技术、数据分析、基础编程能力等等。

    以上给出互联网常见的几类技术型岗位,以及岗位职责、所需技能等等。我们通常认为的计算机技术可能一JAVA、Python等编程语言为主,其实除了主流编程语言之外,软件测试、产品运维也需要大量技术人员。大部分应届生在选择就业方向上可能不太清晰自己想要学什么,以上的内容希望能让你更了解各个岗位职责与技能。

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  • 数据分析行业里最常见的就是做取数,尤其是当数据分析火了之后,因为入行门槛比较低,也就造成了像丐帮一样的“三百六十行、鱼龙混杂”,而且工作相对不累,导致大量人士涌入,但实际岗位其实没那么多。但事实上,...

    数据分析师细分岗位方向有哪些?很多想要入门数据分析或者要转行的,往往对自己的职业规划一无所知,十分迷茫。无论是你是入行还是想要转行,都要谨慎,要对自己的职业发展有个3-5年的清晰规划,才能下手准备入行,否则很容易入行就失业。
    在这里插入图片描述
    数据分析师岗位方向

    数据分析师岗位方向:

    一、取数

    数据分析行业里最常见的就是做取数,尤其是当数据分析火了之后,因为入行门槛比较低,也就造成了像丐帮一样的“三百六十行、鱼龙混杂”,而且工作相对不累,导致大量人士涌入,但实际岗位其实没那么多。但事实上,很多人都是被HR“骗”到公司来做取数机器的,很多公司名义上打着数据分析的旗号,但实际招来的人就是做取数。

    取数工作内容:

    取数派每天的工作内容也比较简单、重复和机械,就是写SQL取数,根据业务的需求做数据统计、简单报表制作,总体上说价值感比较低,基本都是新人在做。但取数派也并非一事无成。因为取数的能力是数据分析和后面一系列建模工作的基础,能够高效的完成取数,以及对于数据的底层架构的深入了解,也不是一件很容易的事情,这也就是“以力取胜”。打好这个取数基础,有利于后面更高效的做分析和建模的工作,同时这也是了解业务方关心的数据和问题的机会。

    必备技能:Excel(如果会VBA就更好了)、SQL取数(核心技能)、数据库(需要熟悉,具体看你公司用的什么数据库)

    二、数据工程

    数据工程师包含的岗位很多,跟常见的数据分析比较容易搞混的,是数据仓库、数据中台、数据模型等等,这些其实都属于数据工程师的范畴,主要的工作也是根据具体的职责来看的,要有专门的人来做,很多人最后走专业技术线一般都会转到数据工程师。数据工程师更看重数据技术,比如统计学基础、数据库操作、编程基础、机器学习基础,同时你还需要对业务有一定程度的理解。

    数据工程工作内容:

    数据工程师也大体可以分为挖掘工程师、算法工程师等类别比如说,数据挖掘工程师的主要工作是利用已有的算法模型,对业务数据进行清洗、建模,此方向薪资远大于数据分析师,天花板也较高,不过升级有一定难度。另一种算法工程师更看重理论基础,比如机器学习算法原理、相关数学原理等。算法工程师的主要工作一般是研究算法、为公司的相关业务需求优化算法

    算法工程师薪资非常高,天花板也高,不过一是升级难度大,二是市场需求没有数据挖掘等方向大,一般是大型大数据公司才会需要这个岗位,比如BAT

    必备技能:数据库、python、数据挖掘算法、机器学习算法等。

    三、业务分析

    一般入行2-3年基本可以达到业务分析师的水平,当然前提是你的业务知识足备了。《倚天屠龙记》里的明教可以说四分五裂,而业务分析师也分为两大阵营:市场业务分析和运营分析。

    业务分析派工作内容:

    市场业务分析,比如说零售公司的某个业务出了问题,比如销售,分析师的任务就是要搞清业务数据异常的原因,取数据、做调查、做分析、找业务等等,最终输出分析报告给业务部门;运营分析,就是我们俗称的“表哥表姐”,每天都跟报表打交道,每天主要的任务就是从某个系统导出excel表,然后整理一个新的excel表。至于看得懂看不懂这个excel,完全看业务能力,跟技术操作没啥关系。

    公司肯定会有单独的运营部门,他们的主要任务是拉新转化和促活,或者是业务运营,其中也会涉及到数据分析的工作,但是跟数据分析师的运营岗位不是一个概念。业务分析师的任务就是发现问题-分析问题-得出结论,为业务人员的营销策略提供数据支撑,其实相当于一个赋能岗位这个岗位比较看重你的思维能力和分析能力,需要你对数据有着敏锐的洞察力,同时也需要对业务有一定的知识储备。

    必备技能:SQL、统计学基础、excel分析基础、python/R语言、思维方法与分析模型等。

    四、商业分析

    商业分析师和数据分析师则是最容易被混淆的,商业分析师做什么?一般来说都是研究行业数据和竞品数据,然后研究企业发展、为公司决策者提供战略决策指导意见的,商业分析师的工作内容就是通过对市场、竞对、企业的现状分析判断,提出未来的运营、产品方向建议,从而提升份额、提高营收。

    商业分析工作内容:

    这个岗位不仅要熟悉业务,还要熟悉行业,还要懂得市场、甚至还要懂得金融管理,跟“百家之长”的武当张三丰十分相像,但是对技术的要求不是很高。
      从岗位上说,大量紧缺。因为一般来说,数据分析入行5-8年后就能碰到天花板,这时候大多数人都会转行做管理(产品经理)、或者去做技术(人工算法等),很少有人会去主动突破职业瓶颈,达到商业分析师的高度,主要原因也是在于商业分析师的门槛较高。

    必备技能:sql、商业分析模型与方法、市场营销与金融知识、SPSS等工具等。

    数据分析师细分岗位方向有取数、数据工程、业务分析派、商业分析四个方向,可以根据自己的实际情况选择适合自己的分析方向。

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  • 那么,HR在做背景调查时,常见的问题有哪些?01外部问题基于经验教训,在背景调查过程中,一般情况下会存在以下几个问题:一、是工作时间不准确。求职者往往将一家公司只有两个月的工作经历称为两年,超过一年的工作...

    企业为了找到合适的人才,对求职者做背景调查是可以理解的。那么,HR在做背景调查时,常见的问题有哪些?

    01
    外部问题

    基于经验教训,在背景调查过程中,一般情况下会存在以下几个问题:

    一、是工作时间不准确。求职者往往将一家公司只有两个月的工作经历称为两年,超过一年的工作经历说成是几年,并将长期失业延长到以前的工作时间内,甚至补到从未有过的职业经历里面。

    二、工作岗位乱升级。求职者可以在简历上提高他们在工作中的岗位职称,或者把工作中不是他们所负责的工作说成是自己的工作职责。例如,区域主管作为区域经理的职位,以及专员和主管的岗位说成是部门经理等等。

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    三、夸大工作表现。求职者往往会夸大自己所取得的成绩和排名,或者把同事和团队的成绩说成是自己的成绩。例如,他只有在项目中的一个小角色,说成是该项目的负责人,带领团队完成任务。

    四、职业操守问题。例如,故意隐瞒违法违纪行为,还在职说成是离职,已经离职说成是在职;离职时不进行正常的工作交接等等。这些情况在做背景调查的时候,都比较容易获得实时信息,求职者一般不会隐瞒原单位,直接或含蓄地说出真相。许多HR同事不做背景调查归因于原单位不配合或者对候选人的评价不够准确,不可否认的是,这种现象确实存在。但是,如果我们把遇到的困难和获得的信息相比,个人认为在背景调查中投入的精力和成本还是值得的。

    02内部问题

    在背景调查期间,一般存在以下障碍:

    一、用人部门不理解。因为能够与职位匹配的人手比较紧缺,用人部门往往把重点放在能力上,轻视质量。当背景调查发现求职者存在问题的时候,会给HR施加一些压力,寻找各种理由要去聘用。对此,HR要顶住压力,背景调查不合格的求职者要拒之门外。从概率上来说,通过招聘合格的人员里面也会有一小部分人不称职。这也符合常用的面试技巧,求职者在过往的行为中可以发现一定的行为规律,这些闺女在外来的行为中扔桥决定性的作用,通过行为规律可以分析出这个人品德以及职业习惯等等。同时,对于用人部门看好,但在背景调查时发现问题而不予以聘用的求职者要对用人部门做好解释工作,要注意方式和方法,尽可能让调查更加全面,用事实说话。我们公司一直与全景求是背调公司合作,从未出现纰漏。如果用人单位认为人力部门故意控制编辑,或者认为是人力部门选人有问题,人为地引发了部门间的矛盾,就有点得不偿失。

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    二、人力资源部门不作为。一些有经验的面试往往迷恋于自己的感觉,认为个人比较中意的求职者不会存在任何问题,从而放弃了应有的背景调查,导致员工雇佣失误。因此,背景调查是招聘的一个重要环节。此外,对求职者做完背景调查后,如果在背景调查中发现问题,面对用人部门对HR的要求和压力,也不能降低招聘标准。对此可以将新员工入职成功率作为HR绩效考核标准之一,不断提升HR的专业素质。

    三,证明人不配合。背景调查离不开求职者原雇主单位同事的配合,但是有的证明人不愿意得罪求职者,甚至害怕承担被指责的风险,不愿意接受访问,导致背调工作无法顺利进行。面对这样的情况,要把握好沟通的艺术,了解其原因给出真诚的解释,打消顾虑。如果遇到坚决不配合的,就只好改变调查队形,丰富调查渠道。当然,作为证明人也应该想到,自己以后也可能其他单位在这方面的的合作,帮助别人就是帮助自己。有了背景调查,无论是在职员工还是离职员工都会规范的自己的职场行为,间接的也有利于本单位员工的管理工作。

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    在目前来说,就业市场还不够规范,员工职业化还有待提高的情况下,背景调查作为招聘过程中的一个重要组成部分,无论怎么重视都不为过。如社会法律,道德规范一样,当所有的雇主都在做求职者的背景调查时,如同帮助社会建立了严格的职业道德过滤网,无形之中会对个别不顾职业道德的职场人士起到巨大的震慑作用,从而提高职业道德标准,以及提升个人诚信将达到一定的推动作用。

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