目前国内的招聘Python,基本都是偏向web后台开发,偶有高大上的数据挖掘&机器学习. 这是之前(2012年)找工作整理的一些JD,在梳理几年来的笔记,顺带理一理 可以以此建立自己的技能体系: 第一部分: 一些要求 一.学历 1.格式: 计算机及相关专业本科及以上学历..... 不解释,不说明 毕业后很少再看学历了,更多的是看能力吧(我会告诉你第一年周围都是硕士博士海龟么,俺学历最低,自卑啊) 见过数学系.物理系.信息自动化系的跑过来当码农,唯一遗憾的是还没有见到中文系的-.. 二.经验 1.…

文章每周持续更新,各位的「三连」是对我最大的肯定.可以微信搜索公众号「 后端技术学堂 」第一时间阅读(一般比博客早更新一到两篇) 每年的三四月份是招聘高峰,也常被大家称为金三银四黄金招聘期,这时候上一年的总结做完了,奖金拿到了,职场人开始谋划着年初的找工作大戏,作为高薪行业之一的IT行业,程序员们也开始疯狂的往心仪公司投递简历,今年疫情影响是不是会变成「金四银五」呢? 作为IT人我们要发挥自己的专业特长,如何从各种招聘网上找到满意的职位?我分析了北京.广州.深圳三个一线城市的C岗位的招聘现状,以…

.NET架构师应该掌握什么样的技术?其实这个问题很简单,去看看招聘.NET架构师的公司的职位要求就知道了.比如:http://www.cnblogs.com/guwei4037/p/5615471.html 下面是我用XMind画出的.NET架构师技能体系图(包括但不限于下列技术):…

前言 拉勾招聘是专业的互联网求职招聘平台.致力于提供真实可靠的互联网招聘求职找工作信息.今天我们一起使用 python 采集拉钩的 python 招聘信息,分析一下找到高薪工作需要掌握哪些技术 开发环境: 解释器: Python 3.6.5 | Anaconda, Inc. 编辑器: pycharm 社区版 本文知识点: Python 爬虫基础 json 的使用 requests 的使用 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加下方的群去找免费管理员领取 (想要完整源码的话也可以找群管理…

测试工程师核心技能体系构成 测试基础体系:[对象——>方法——>流程].[测试活动类型——>质量] 测试分析体系:[测试对象分析]——>[测试设计(计划.数据.用例.文档)] 测试执行体系:[测试流程]——>[执行策略]——>[质量评估] 自动化测试体系:[程序开发]——>[代码测试代码]——>[对象.操作.数据.结果] 接口测试体系:[调用与被调用]——>[对象.数据.结果] 面试职场心理学:[人与人的游戏] 目标: 具备_软测行业核心技能,成为合格…

自学python的大四狗发现校招招python的屈指可数,全是C++.Java.PHP,但看了下社招岗位还是有的.于是为了更加确定有多少可能找到工作,就用python写了个爬虫爬取招聘信息,数据处理,最后用R语言进行可视化呈现.项目地址:Github Repo 求关注. scrapy爬虫 python语言简单强大,虽然效率比不上C++这类编程语言,但因为没有了繁琐严格的语法,能让程序员更加专注于业务逻辑,缩短开发周期.虽然用urllib.beautifulsoup之类的包也可以写出爬虫,但是使用…

近期常常关注企业hadoop招聘需求的动态变化,多说无益,直接上几张百度的截图: 4月20日: 4月22日: 4月27日: 5月8日:…

年前的时候想看下招聘Python的岗位有多少,当时考虑目前比较流行的招聘网站就属于boss直聘,所以使用Scrapy来爬取下boss直聘的Python岗位. 1.首先我们创建一个Scrapy 工程 scrapy startproject boss 2.此时创建项目成功,进入boss目录查看整体的项目目录结构 文件说明: scrapy.cfg 项目配置文件 items.py 数据存储模板,用于结构化数据 pipelines.py 数据处理 settings.py 配置文件 middlewares.…

前段时间,跟候选人聊天的时候,一个有多年工作经验的资深 iOS 工程师告诉我,他最近正在学习 Machine Learning 相关的知识.他觉得,对于程序员来说,技术进步大大超过世人的想象,如果你不跟随时代进步,就会落后于时代. 我其实已经听过很多人跟我说过类似的话.只不过不同人嘴里提到的词汇各有不同——大数据.数据挖掘.机器学习.人工智能…… 这些当前火热的概念各有不同,又有交叉,总之都是推动我们掌控好海量数据,并从中提取到有价值信息的技术. 程序员对这些技术跃跃欲试,知乎上「深度学习如何入…

导入包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 读文件 df=pd.read_csv(r'C:\Users\MSI\Desktop\1.csv') 查看数据 df.head() 查看基本信息 df.info() 一共有九个字段,22739条数据,数据全为字符串,不存在数据为空的情况,因此不需要进行对缺少数据的处理 对重复数据进行处理,删除职位和公司重复值 df.drop_duplicates([…