coding能力体系建设

本文探讨了程序员在日常开发中遇到BUG的本质原因,将其归结为职业能力矩阵上的短板。通过四个阶段——抛出问题、沉淀问题、解决问题、化解问题,提出了一种闭环学习方法,旨在帮助程序员均衡发展技术能力和综合能力,将每个BUG转化为个人成长的垫脚石。

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1 抛出问题

总结我们的日常开发工作,如果根据我们的惯性思维来看开发工作,大概是以下几个步骤:

接到需求->拆分任务->对每个子任务的优先级进行排序->开发每个子任务->提交测试

2.2 沉淀问题

参考某老师的职业能力矩阵划分:

大家可以看到,在我们的整个职业生涯,竟会接触和构建如此庞大的能力体系。根据我们常说的木桶理论,如果某一方面太弱,就可能会导致我们其它能力无法高效发挥

我们往往困扰自己的地方,就是因为纠结在某一个方面的提升,而忽视了从客观的角度来看待自己,从而综合的、有的放矢的去培养自己,让自己的整个职业生涯的发展更为高效。

2.3 解决问题

回到今天聊的话题,我们所遇到的“BUG”,从本质上来分析,到底 属于哪个层面 ?

我们最常得到的答案,应该是能力不足,自己不懂,或者这个技术太难。但是每个BUG或者问题的存在,如果可以折射到我们职业能力矩阵上来,我们就可以把这个BUG有效地转化为我们每个细分能力的提升。

打考虑到我们的技术方向不一样,这里不用代码说事儿。打几个通俗的比方:

1. 我用框架可以马上做出一个界面并且交付,为啥一写纯HTML+CSS就会遇到各种问题?

属于技术能力-语言能力的短板。框架能力上去了,语言能力忽视了,造成了技术能力的虚胖。

2. 我碰到熟悉的架构,写起来非常迅速,需要切换一个技术方向,为啥就会很苦恼?

属于综合能力-学习能力和规划能力的缺失,互联网的飞速发展,我们如果跟不上它,就是在退步。从产品到技术的开发,是一个整体过程,我们需要规划好技术方向->制定执行计划->开始执行,规划能力也很大程度会影响项目的研发进度。

3. 最近项目的deadline都要结束了,产品经理还在找我改需求,他好烦啊!

我们往往care得很少的就是自己的沟通能力和产品能力,任何技术都是为解决人的需求而来,而我们做技术的就需要为这个目标而统一思想。我们如果不能站在产品设计和迭代的角度去思考问题,自己在公司或者职场的发展也会受限。

4. 好多程序员他们都转行去创业了,但是我感觉自己都不会?

程序员或者技术开发人员的优势,就是第一模块的技术能力有优势,但是在商业社会上,就需要我们把第二个模块-综合能力派上用场。如何让自己的职业生涯效率最大化?当然是平衡这两大模块的发展,哪怕不自己创业,也会让自己成为一个优秀的技术人员或者CTO,因为互联网的天然优势发展速度快,升级的门槛高。

2.4 化解问题

如果我们以构建自己的能力矩阵为起点,以提升自己的技术能力+综合能力为目标,来搭建自己学习或者工作的一个闭环,那么整体的效能会提升不少。

这个闭环分为五个步骤,我标注了建议的时间周期。大家在执行的过程中,可根据自己的实际情况进行调整。

当这个闭环一直执行下去,我们自己就是自己的产品经理和项目经理,在研发成长之路上,发现我们的成长会越来越均衡。

每一个BUG就会转化成为我们前进的动能和垫脚石

### Datawhale AI Coding Engineer 能力认证概述 Datawhale 是一个专注于人工智能教育和技术分享的社区,其目标是通过开放资源和项目实践来促进学习者的技术成长。关于 **Datawhale AI Coding Engineer** 的能力认证相关内容,虽然未直接提及于现有引用材料中,但可以通过分析已有的背景信息推导出可能的要求、报名条件及内容。 #### 认证要求 通常情况下,类似的认证会涉及以下几个方面: - **理论基础**:需要掌握扎实的人工智能基础知识,包括但不限于机器学习算法原理、神经网络结构设计以及优化方法等内容[^1]。 - **编程技能**:熟练运用 Python 编程语言完成数据处理任务,并能够实现常见深度学习框架(如 TensorFlow 或 PyTorch)下的模型构建与训练过程[^2]。 - **实战经验**:具备解决实际问题的能力,在真实场景下应用所学知识进行数据分析、特征工程乃至最终的大规模预训练模型微调等工作流程[^3]。 #### 报名条件 对于希望参加该认证考试的人来说,一般需满足如下基本门槛: - 对计算机科学有一定理解程度的学生或者从业者; - 已经完成了初步阶段的学习路径并掌握了必要的前置知识点,比如线性代数、概率统计等领域内的核心概念; - 参加过由官方组织的相关活动或课程培训(例如提到过的夏令营), 并表现出较强的学习积极性和个人潜力. #### 认证内容 整个考核可能会围绕以下主题展开: - 基础测试部分评估候选人对上述提到的各项学科交叉领域内重要定义定理的记忆理解和灵活运用水平; - 实践操作环节则侧重考察如何利用开源工具链快速搭建实验环境, 设计合理的解决方案架构图并通过代码形式加以验证. ```python import pandas as pd def load_data(file_path): """加载CSV文件""" data = pd.read_csv(file_path) return data example_dataset = load_data('sample.csv') print(example_dataset.head()) ``` 以上展示了一个简单的函数用于演示如何从本地磁盘读入一份表格型数据源以便后续进一步加工转换成为适配特定需求格式的过程实例之一.
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