斯坦福 IT

科长开讲:SQL,Python 和 R 语言,20年老兵三分钟给你讲明白,超越一切大学教授和网络博主

多伦多,起薪:10万,可以每周至少一天WFH,20天年假,有奖金等
西雅图,起薪:15万,可以每周至少两天WFH,25天年假,有奖金,RSU等
大湾区,起薪:20万,可以每周至少三天WFH,30天年假,有食堂,奖金,RSU,Option等
科长好厉害,这些职位信息都从哪里找到的?有链接吗?咱也去对号入座一下。咋觉得听着是too good to be true? 我认识的计算机博士都不一定能到那个薪水。
 
Python = JAVA + SQL ???
这个本大王持保留态度,SQL和蟒蛇, JAVA不是同一个概念
现在推Python是潮流,因为大家想去SQL化。关系型数据库慢慢会边缘化,文件型数据库慢慢成为主流,也许以后真的就是SQL给Python当替补了。

Python = JAVA + SQL,一种语言管所有。程序开发和BI两个团队也合并了。呵呵。

还可以开一节课:Python 和 Java (.net 早就挂了,就不讨论了)
 

rw777

九品大虾大内密探
951
只会九阳神功,估计练到第十层了。沒钱挣。科长提拔下?
 

风中凌乱的男子

亚洲 <—> 北美
现在推Python是潮流,因为大家想去SQL化。关系型数据库慢慢会边缘化,文件型数据库慢慢成为主流,也许以后真的就是SQL给Python当替补了。

Python = JAVA + SQL,一种语言管所有。程序开发和BI两个团队也合并了。呵呵。

还可以开一节课:Python 和 Java (.net 早就挂了,就不讨论了)
在这种 拼CPU的场景下,为何不用 Java + MyBatis xml 里面写SQL ? 难道用CPython?
 
第一课 课后答疑 1.1

大学里的计算机教授,博士,工资8-20万,因为这些人是理论大师,写文章可以,编程差点。企业里的这些人,相当于自由搏击徐晓东,理论基础最多就是硕士,但是如果和计算机教授博士,硬刚编程和产品开发,一个徐晓东可以干10个太极宗师雷雷。所以徐晓东能挣到30万以上,比雷雷的工资高多了。

谈编程之前,先学历史课,计算机的三大瓶颈:

1. 存储空间

2000年以前,主要矛盾是存储空间,刚有汽车的时候,主要是怎么把汽车的承载量增大。硬盘和内存厂商挣大钱了,做个U盘都是高科技。

2. 计算速度

2000 - 2010年,承载量上去了,就要解决汽车的速度问题了。PC的Intel,移动的高通,图形的英伟达都挣钱了。

3. 读取传输速度

2010年以后,WEB2.0时代,移动互联网时代。汽车普及了,速度上去了,交通就是大问题了,这么多车,如何提高全路网的效率就是大问题。堆硬件,可以缓解,5G,修410那种16车道的高速!但是关键还是交通秩序问题,所以就有了把并行编程语言Pyhton拿来去替代串行查询语言SQL的潮流。云时代的双雄就是:亚麻AWS和微软Azure。

SQL是一个搬运工,传统的主流关系型数据库相当于一个仓库,仓库里有一个大门,里面是整齐的货架,SQL做的就是把工厂运来的数据,放入仓库内货架上准确的横纵竖三维点上。同时,SQL还需要把仓库内货架上的数据按照要求搬出啦,放在零售商的卡车上运给客户。

上述过程是一个串行过程,甲骨文设计关系型数据库时是上世纪80年代,所以要求必须节省空间,而对速度要求不高。所以,在第三代关系型数据库基础上就有了第四代的对象型数据库。


在这种 拼CPU的场景下,为何不用 Java + MyBatis xml 里面写SQL ? 难道用CPython?

Python = JAVA + SQL ???
这个本大王持保留态度,SQL和蟒蛇, JAVA不是同一个概念

现在微软都转向 rust了,用rust能不能代替Python?

Python?
可以简单介绍一下吗?
隔行如隔山
闻所未闻啊
 
最后编辑: 2019-12-29
第一课 课后答疑 1.2

第四代的对象型数据库,又称为数据仓库。为了解决从库里面快速筛检理货的问题,把一个大仓库,分散成若干个小区域,每个区域有开小门可以接货车,每个区域只存放特定条件的数据,比如北京地区的手机,上海地区的奶粉,广州地区的面膜,这样的好处是查询方便快速。缺点是:写入速度慢,SQL需要提前思考,把工厂运来的数据放在哪个区域,这就是ETL。

第三代数据库:关系型数据库,DBA管理员,数据库程序员(开发自定义函数,存储过程,触发器等)。

第四代数据库:对象型数据库,BI报表开发人员,ETL程序员,Data Architect数据架构师。

可见,对象型数据库只是解决了查询效率问题,但是对海里数据的录入没有帮助。所以就有了,第五代:文件型数据库。目前Salesforce的web CRM系统就是这种数据库。Google和百度这些搜索引擎,脸书这样的互联网公司用的也是文件型数据库。

第五代数据库:文件型数据库,简单说就是露天暴力堆放,没有货架,没有外墙和大门,卸货的速度解决了,所以又有了查询速度的问题。乱堆之后,怎么拣货啊,大海捞针啊,都没有SQL下脚的地方了?
 
科长好厉害,这些职位信息都从哪里找到的?有链接吗?咱也去对号入座一下。咋觉得听着是too good to be true? 我认识的计算机博士都不一定能到那个薪水。

17万美金,差不多22万加刀了。

Estimated salary
For Senior Data Engineer in Greater Seattle Area at Amazon

  • Base salary
    $136,000/yr
    Range: $118K to $156K
    Range: $118K – $156K
  • Total compensation
    $172,000/yr
    Range: $139K to $214K
    Range: $139K – $214K

 

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