zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 个人的工作总结(和工作规划)

    写在前面:

    结合我的工作经验,我对未来工作做出了一些规划。算是想法的总结,我希望能达到有效的沟通。请指正我哪里有不合适的。告诉我哪里能做,哪里不能做,哪里不足。

     

    现在,我已经养成一个engineer思维,所以我可以教授如何像一个engineer一样思考。

     

    思维方式:

    Engineer和scientist的思维方式,完全不同。

     

    Scientist:why

             Analyze:注重原理,从简入繁(从现象,原因,分析各种复杂的因素)

    Engineer:how

    Realize:注重实现。化繁为简(将原理用工程实现,运行,生成结果。整个过程越简单越好。)

     

     

    如果你们对数据科学感兴趣,我建议你们走research engineerRE)的道路。大数据科学并不是纯科学。它具有非常多的工程因素。scientist当然是不可缺少的,但是如果是在直接面对工业和商业应用的公司,RE才是最奇缺的人才。

    REdata scientist的主要区别是,不需要深刻理解每种ML模型全部细节,不需要有能力判断各种模型在不同数据和应用上的performance,但是可以

    1.实现scientist给出的具体ML算法(需要了解基本ML概念,以便于同专家进行交流。)

    2.可以用真实数据完成模型学习(cross validation)。(熟悉常用的模型学习方法和工具。)

    3.可以调节模型参数。(熟悉模型筛选,特征选取,特征空间压缩的方法。)

    4.总结和比较学习后个模型的性能。(熟悉基本性能评估方法。)

    RE不需要花太多时间研究各种ML模型和方法,它更注重应用ML的工程性。因此,应用面更广,而且需求量也要大得多。在数据越来越多,越来越受重视的前景下,前途是很光明滴。

    当然,RE如果要更进一步深入,还可以读Ph.Dscientist转化。


     

     

    我的工作经验总结:

    Engineer素质需求:

    coding能力,实现力和行动力。

    自学,自我更新。

    业务逻辑(算法原理)的设计实现能力。

    交流:敝帚自珍不如交流共享。重视交流,相互学习。邮件交流尽量用英文。

     

     

    工作过程:learning

              Using(coding,testing,debugging)

                  Sharing(document很重要,项目中要补齐。)

       

              【discussing,reviewing评审】

     

    尊重经验:技术就是经验。做成靠技术,做好要经验。

    所以要重视项目文档:内容简要,只有设计说明,使用说明。项目经验总结放到单独的文件。

       

     

    一流的团队能将三流的项目做成二流:源于技术经验的积累。

    想做成,靠学习,想做好,靠测试。想快速不走弯路,靠经验。(建立淘宝网站,本科生做不到。原因?)。我亲眼鉴证了天才的指挥官制定策略,奋勇努力的士兵努力工作,最后项目却做的很烂。

     

     

    员工培养:

    扇形知识架构:点+面。一个主要方向的知识积累,成为专家。其它多方向的知识储备,粗浅理解,能够实现。(如spark,yarn自己选方向研究)

    这样拼接成一个圆,圆环中心是PM,深入的人离得近。面广的人的做的多。

    而且,培训员工,不要担心你员工成长。在中国创业,一靠关系,二靠业务。你的员工顶多跳到对手企业,不能自我创业。而员工学到高深技术可以增强存在感,更有利于项目产品,形成企业核心。

     

     

    Training:

       实战练兵。用小项目让学生直接熟悉整个项目开发过程。

       书到用时才方恨少,前提是你要用。(你不用,书就是多余。所以一定要让员工做项目,从实践出发,才会知道,自己所学不足,才回主动学习。)

     

    项目管理:

    Git:code

           Scrum:People(非严格管理。激发员工自我推动)

    周报:内容简要。描述工作内容【项目进度】【是否有困难;】周三提交

    项目文档记录:Markdown

     

    PM将项目分解成不同模块,个人领取,负责到底。(信任+责任)

     

    谨记:

    1.      engineer可以急,PM不能急。弹性工作制,模块个人负责制。激发engineer的自主性, open思维,创新。

    2.      engineer思维可以发散。PM思维不能发散。否则需求定义变化,不利项目总体进行。

    交流:鼓励员工交流学习。表达是思维方式的形成。邮件尽量用英文,不怕错,怕不知错。

    总结:项目完成后,需要总结,过度工作后,需要调整休息。

     

     

    培训内容:

           Hadoop基本的原理和使用。

           Hadoop开发工作环境:linux,python,shell,vim。

        搭建hadoop。

          

    工程经验:从现有项目中分析一个小的项目。让学生参与完成,熟悉整个开发流程和各种开发工具(如git,linux,多种编程语言)。具有实际的工程开发经验。养成工程思维。

    业务逻辑:开会研讨业务分析,设计的实现方法。对算法有不断的新认识。

    项目总结:周四下午开小组讨论会,总结开发经验,讨论困难问题。(遇到困难,解决方法,如何提升效率,好的编程工具sublime,编程技巧,好的书籍,paper)

     

     

    与其他团队的交流也很重要。比如同测试团队,要了解测试的方法,测试团队的工作内容。如何能比较好的衔接。

       

     

    我个人如何带团队:多听别人说什么,在工作分配上多和下属交流。在工作分配后才能指挥整个团队工作。争执要多忍让。个人负责制,弹性工作制,无私交流制,多同外部交流制。

     

     

     

  • 相关阅读:
    现代软件工程 第一章 概论 第3题——韩婧
    现代软件工程 第一章 概论 第2题——韩婧
    小组成员邓琨、白文俊、张星星、韩婧
    UVa 10892 LCM的个数 (GCD和LCM 质因数分解)
    UVa 10780 幂和阶乘 求n!中某个因子的个数
    UVa 11859 除法游戏(Nim游戏,质因子)
    Codeforces 703C Chris and Road 二分、思考
    Codeforces 703D Mishka and Interesting sum 树状数组
    hdu 5795 A Simple Nim SG函数(多校)
    hdu 5793 A Boring Question 推公式(多校)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/cl1024cl/p/6205447.html
Copyright © 2011-2022 走看看