数据技术专家能力模型

Posted 2022-09-19 凯小默

说明

本文章转载自：https://github.com/ascoders/weekly/blob/master/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8A%80%E6%9C%AF%E4%B8%93%E5%AE%B6%E8%83%BD%E5%8A%9B%E6%A8%A1%E5%9E%8B.md

我站在前端角度梳理出数据领域技术专家应该学习的技术点，以下是能力要点：

• 同时具备产品、数据、技术能力。
• 以前端为切入点，深入各技术领域，包括前后端、数据技术。
• 打牢基础知识，熟悉领域知识。

对于知识，可以分为通用、领域的知识，其中越通用、越基础的知识越保值，比如数学知识的保质期可能持续到地球毁灭，而 Webpack5 的 API 可能保质期只有三个月。

所以在学习前，要对各类知识的保质期有个大概的了解：

• 通用基础知识：100 年以上。
• 行业基础知识，如产品、计算机基础知识：30 年以上。
• 行业通用领域知识：10 年以内。
• 行业专用领域知识：1 年左右。

能力模型

• 通用基础知识
  • 数学
    • 坐标系
    • 参数方程
    • 向量
      • 点乘
      • 叉乘
    • 矩阵
      • 矩阵乘法
      • 线性变换
      • 仿射变换
• 计算机 行业基础知识
  • 数据结构
    • 数据
    • 链表
    • 栈
    • 堆
    • 哈希表
    • 树 & 二叉树 & 二叉搜索树
    • 字典树
    • 并查集
    • 布隆过滤器
  • 算法
    • 位运算
    • 滑动窗口
    • 双指针
    • 贪心
    • 回溯
    • 递归
    • 分治
    • 动态规划
  • 编译原理
  • 设计模式
• 产品
  • 行业基础知识
    • 经济学
    • 商学
    • 心理学
• 数据
  • 行业基础知识
    • 数据明细与聚合
    • SQL
  • 行业通用领域知识
    • 计算字段
  • 行业专用领域知识
    • 数据分析表达式
• 前端
  • 行业基础知识
    • 编程范式
      • 命令式
        • 过程式
        • 面向对象
      • 声明式
        • 逻辑式
        • 函数式
    • 数据修改
      • 可变数据
      • 不可变数据
    • 图形学
  • 行业通用领域知识
    • javascript、typescript
    • css
    • dom、svg、canvas
    • webgl
  • 行业专用领域知识
    • 前端框架
      • React
      • Vue
    • 数据流框架
      • Redux
      • Mobx
    • 构建工具
      • Webpack
      • Snowpack
    • 脚手架
      • Vite
    • 全栈框架
      • Next.js
• 后端
  • 行业基础知识
    • 架构模式
      • 一主多从
  • 行业专用领域知识
    • 后端框架
      • Spring

前端精读与能力模型

前端精读不可能覆盖上述所有知识，有的知识是课本学的，有的知识是步入社会后，看书或者通过专门渠道学习的，所以本篇只对能力模型做一个指导，而学海无涯，前端精读即便持续创作一百年，也仍然挂一漏万。

不过这个能力模型会对前端精读选材起到主导作用，我会尽量挑选重要的，保质期长的基础知识解读，而保质期较短的行业专用领域知识则尽量少讲，希望前端精读能形成一个正金字塔，底座是厚厚的基础知识，金字塔尖是重要的行业知识，风沙会经常侵蚀金字塔尖，所以金字塔尖需要不断的更新迭代，但我相信，只要有一个稳定的底座，上层的修缮总不是难事。