從全棧工程師到數據科學家做什麼

❶ 全棧開發是干什麼的

全棧開發是前端與後端都需要涉及，利用多種技能獨立完成產品開發。例如：全棧工程師是指掌握多種技能，勝任前端與後端，能利用多種技能獨立完成產品的人。

棧（stack）又名堆棧，它是一種運算受限的線性表。限定僅在表尾進行插入和刪除操作的線性表。這一端被稱為棧頂，相對地，把另一端稱為棧底。向一個棧插入新元素又稱作進棧、入棧或壓棧，它是把新元素放到棧頂元素的上面，使之成為新的棧頂元素。

全棧開發的特點：

現代項目的開發，需要掌握多種技術。互聯網項目，需要用到後端開發、前端開發、界面設計、產品設計、資料庫、各種移動客戶端、三屏兼容、restFul API設計和OAuth等等，比較前衛的項目，還會用到Single Page Application、Web Socket、HTML5/CSS3這些技術以及像第三方開發像微信公眾號web應用等等。

Web前端也遠遠不是從前的切個圖用個jQuery上個AJAX兼容各種瀏覽器那麼簡單了。現代的Web前端，你需要用到模塊化開發、多屏兼容、MVC，各種復雜的交互與優化，甚至你需要用到Node.js來協助前端的開發。

所以說一個現代化的項目，是一個非常復雜的構成，我們需要一個人來掌控全局，他不需要是各種技術的資深專家，但他需要熟悉到各種技術。對於一個團隊特別是互聯網企業來說，有一個全局性思維的人非常非常重要。

以上內容參考：網路-全棧工程師

❷ 我為什麼說 Python 是大數據全棧式開發語言 怎樣成為數據分析師

就像只要會JavaScript就可以寫出完整的Web應用，只要會Python，就可以實現一個完整的大數據處理平台。

雲基礎設施

這年頭，不支持雲平台，不支持海量數據，不支持動態伸縮，根本不敢說自己是做大數據的，頂多也就敢跟人說是做商業智能（BI）。

雲平台分為私有雲和公有雲。私有雲平台如日中天的 OpenStack

，就是Python寫的。曾經的追趕者CloudStack，在剛推出時大肆強調自己是Java寫的，比Python有優勢。結果，搬石砸腳，2015年
初，CloudStack的發起人Citrix宣布加入OpenStack基金會，CloudStack眼看著就要壽終正寢。

如果嫌麻煩不想自己搭建私有雲，用公有雲，不論是AWS，GCE，Azure，還是阿里雲，青雲，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青雲只提供Python SDK。可見各家雲平台對Python的重視。

提到基礎設施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因為其MapRece數據處理速度不夠快，已經不再作為大數據處理的首選，但
是HDFS和Yarn——Hadoop的兩個組件——倒是越來越受歡迎。Hadoop的開發語言是Java，沒有官方提供Python支持，不過有很多第
三方庫封裝了Hadoop的API介面（pydoop，hadoopy等等）。

Hadoop MapRece的襲蘆替代者，是號稱快上100倍的 Spark ，其開發語言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的開發介面，想要討好那麼多用Python開發的數據科學家，不支持Python，真是說不過去。HDFS的替代品，比如GlusterFS， Ceph 等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者， Mesos 是C++實現，除C++外，提供了Java和Python的支持包。

DevOps

DevOps有個中文名字，叫做 開發自運維 。互聯網時代，只有能夠快速試驗新想法，並在第一時間，安全、可靠的交付業務價值，才能保持競爭力。DevOps推崇的自動化構建/測試/部署，以及系統度量等技術實踐，是互聯網時代必不可少的。

自動化構建是因應用而易的，如果是Python應用，因為有setuptools, pip, virtualenv, tox,
flake8等工具的存在，自動化構建非常簡單。而且，因為幾乎所有Linux系統都內置Python解釋器，所以用Python做自動化，不需要系統預
安裝什麼軟體。

自動化測試方面，基於Python的 Robot Framework 企業級應用最喜歡的自動化測試框架，而且和語言無關。Cucumber也有很多支持者，Python對應的Lettuce可以做到完全一樣的事情。 Locust 在自動化性能測試方面也開始受到越來越多的關注。

自動化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby開發，目前仍保持著強勁的勢頭拍肢帶。不過，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均為Python開發——因為較前兩者設計更為輕量化，受到越來越多開發這的歡迎，已經開始給前輩們製造了不少的壓力。

在系統監控與度量方面，傳統的Nagios逐漸沒落，新貴如 Sensu 大受好評，雲服務形式的New Relic已經成為創業公司的標配，這些都不是直接通過Python實現的，不過Python要接入這些工具，並不困難。

除了上述這些工具，基於Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，雖未成氣候，但已經得到大量關注。

網路爬蟲

大數據的數據從哪裡來？除了部分企業有能力自己產生大量的數據，大部分時候，是需要靠爬蟲來抓取互聯網數據來做分析。

網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，最流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。

不過，網路爬蟲並飢碧不僅僅是打開網頁，解析HTML這么簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的
線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。Python由於能夠很好的支持協程（ Coroutine ）操作，基於此發展起來很多並發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高並發的支持，網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。

抓取下來的數據，需要做分詞處理，Python在這方面也不遜色，著名的自然語言處理程序包NLTK，還有專門做中文分詞的Jieba，都是做分詞的利器。

數據處理

萬事俱備，只欠東風。這東風，就是數據處理演算法。從統計理論，到數據挖掘，機器學習，再到最近幾年提出來的深度學習理論，數據科學正處於百花齊放的時代。數據科學家們都用什麼編程？

如果是在理論研究領域，R語言也許是最受數據科學家歡迎的，但是R語言的問題也很明顯，因為是統計學家們創建了R語言，所以其語法略顯怪異。而且
R語言要想實現大規模分布式系統，還需要很長一段時間的工程之路要走。所以很多公司使用R語言做原型試驗，演算法確定之後，再翻譯成工程語言。

Python也是數據科學家最喜歡的語言之一。和R語言不同，Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的演算法，可以直
接用在產品中，這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。正式因為數據科學家對Python和R的熱愛，Spark為了討好數據科學家，對這兩種語言
提供了非常好的支持。

Python的數據處理相關類庫非常多。高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy，給其他高級演算法打了非常好的基礎，matploglib讓
Python畫圖變得像Matlab一樣簡單。Scikit-learn和Milk實現了很多機器學習演算法，基於這兩個庫實現的 Pylearn2 ，是深度學習領域的重要成員。 Theano 利用GPU加速，實現了高性能數學符號計算和多維矩陣計算。當然，還有 Pandas ，一個在工程領域已經廣泛使用的大數據處理類庫，其DataFrame的設計借鑒自R語言，後來又啟發了Spark項目實現了類似機制。

對了，還有 iPython ，這個工具如此有用，以至於我差點把他當成標准庫而忘了介紹。iPython是一個互動式Python運行環境，能夠實時看到每一段Python代碼的結果。默認情況下，iPython運行在命令行，可以執行 ipython notebook 在網頁中運行。用matplotlib繪制的圖可以直接嵌入式的顯示在iPython Notebook中。

iPython Notebook的筆記本文件可以共享給其他人，這樣其他人就可以在自己的環境中重現你的工作成果；如果對方沒有運行環境，還可以直接轉換成HTML或者PDF。

為什麼是Python

正是因為應用開發工程師、運維工程師、數據科學家都喜歡Python，才使得Python成為大數據系統的全棧式開發語言。

對於開發工程師而言，Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力，在Python互動式環境中，執行 import this

，讀一讀Python之禪，你就明白Python為什麼如此吸引人。Python社區一直非常有活力，和NodeJS社區軟體包爆炸式增長不
同，Python的軟體包增長速度一直比較穩定，同時軟體包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻，但正是因為這個要求，才
使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼，證明了這一點。

對於運維工程師而言，Python的最大優勢在於，幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大，但畢竟語法不夠優雅，寫比較復雜的任務會很痛苦。用Python替代Shell，做一些復雜的任務，對運維人員來說，是一次解放。

對於數據科學家而言，Python簡單又不失強大。和C/C++相比，不用做很多的底層工作，可以快速進行模型驗證；和Java相比，Python語法簡
潔，表達能力強，同樣的工作只需要1/3代碼；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一個編程大牛表達過，Python
是最適合作為大學計算機科學編程課程使用的語言——MIT的計算機入門課程就是使用的Python——因為Python能夠讓人學到編程最重要的東西——
如何解決問題。

❸ 全棧工程師就業好不好

全棧工程師也叫全端工程師(同時具備前端和後台能力)，英文Full Stack developer是指掌握多種技能具備互聯網全局性思維，並能利用多種技能獨立完成產純老品的人。

一、Web工程師、高端Web開發工程師、全棧工程師畢業之後薪資水平做李升的變化情況。

本數據擾掘來源於199IT互聯網中心，據悉全棧工程師的需求量正處於猛增之勢上漲。企業對這種綜合型人才的需求遠遠大於單一的技術型人才。

綜上所述，全棧工程師的發展前景是不錯的，所以，如果你想轉行成為全棧工程師是沒錯的。

❹ 大數據開發工程師以後可以從事哪些崗位

大數據就業前景
伴隨著大數據技術的成熟，大數據應用的普及和發展才剛剛開始，我們預計未來二十年，甚至更長一段時間都是大數據黃金發展階段，相關的行業將引來巨大的發展機遇。大部分行業都需要，市螞蔽場、營銷、運營相關的需求很多。大數據不是職位，學完大數據認證後你可以從事大數據挖掘專家，悶鄭州高級行業分析師，大數據業務架構師，大數據架構師，大數據演算法工程師，大數據開發工程師，大數據運維工程師。不管是國內還是國外，大數據相關的人才都是供不應求的局面。目前市場急需運用大數據分析結果的大數據相關管理人才。
據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示，目前全國的大數據人才僅46萬，未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。
據職業社交平台LinkedIn發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而數據分析人才最為稀缺。領英報告表明，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺。數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。
大數據就業方向
1. Hadoop大數據開發方向
市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點。
對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師等。
2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向
學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。
對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等。
3. 大數據運維&雲計算方向
市場需叢態求中等，更偏向於Linux、雲計算學科。
對應崗位：大數據運維工程師

❺ 全棧工程師是什麼

全棧工程師是指掌握多種技能，並能利用多種技能獨立完成產品的人。也叫全端工程師(同時具備前端和塵肆後台能力)。
對全棧工程師有以下幾個方面的技術要求：
PC、H5、Nodejs、小程序、移動端，掌握大前端所有技術棧；能夠實現類Element-ui組件庫，做耐設計Vue組件；掌握Vue/React源碼，MVVM庫原理；了解Koa2源碼，定製MVC開發框架；前端監控、性能優化、安全；自動化測試、發布、運維。
全棧工程師也需純兄春要有全局性思維、也可以降低溝通成本。
全棧中的棧與計算機數據結構中的堆棧不是同一個概念，後者是指先入後出的串列數據結構。

❻ 全棧工程師是學什麼

簡單來說，就是一個項目你一個人搞定，所以，該項目各個部分所需要的技術你都得會。

比如開發一個淘寶網，從前端，後台，移動端，伺服器，設計，資料庫等這些，你要都會運用，老段森所謂全棧，就是全部都會。所燃簡以說，全棧工程師是很牛X的人物，但是也很難達成那樣的成就。

個人給你的建議就是，先精通一門語言吧，然後再慢慢往全棧上面發展，給你點建議：

在互聯網行業，最熱門的還是IT行業，所以，你如果准備好了的話，那就趕緊加入進來吧

技術的話，你可以先從java學起，畢竟簡單易上手，而且學好的話，對自己的信心侍畝是個大的遞增。

當然，時下熱門的語言，如python，演算法，人工智慧，區塊鏈也可以做，但是這些門檻較高，需要具備演算法知識

學習演算法的話，需要C、C++、數據結構的知識，但是這些語言學起來又很難，所以從java學起最好了

如果你不知道如何著手的話，我可以給你些建議，看圖片找我

望採納！

❼ 什麼是全棧工程師

一、全棧工程師是什麼
「全棧」翻譯自英文full-stack，表示為了完成一個項目，所需要的一系列技術的集合。「棧」是指一系列子模塊的集合。全棧工程師（Full-Stack Engineer），也叫全端工程師，指的是掌握多種技能，對前端知識和後端架構都有深入的了解，並擁有足夠的學習能力，能利用多種技能解決問題，獨立完成產品的人。
全棧工程師熟悉多答蔽困種開發語言，同時具備前端和後台開發能力，從需求分析，原型設計到產品開發，測試，部署，發布全流程都十分熟悉。
在著名的問答網站Quora上，有一個關於全棧工程師的高票回答：
全棧工程師是指，一個能處理資料庫、伺服器、系統工程和客戶端的所有工作的工程師。根並譽據項目的不同，客戶需要的可能是移動棧、Web棧，或者原生應用程序棧。
我們可以看到，對於全棧工程師來說，其中最重要的屬性，就是不同的思維方式和強大的學習能力。
假如你是一個web開發者，如果你既能做前端（需要熟悉HTML、CSS、JavaScript、H5以及Bootstrap、EasyUI等各種前端框架），又能做後端（需要熟悉Java或ASP.net或php或Node.js或Go，選項太多就不一一列舉了），可以獨自一個人完成一個類似電子商務網站的產品的開發，那你就算是全棧工程師了。
換種方式說，全棧工程師的思維方式更開闊、更新穎清念、更綜合。 強大的學習能力體現在方方面面，並且不局限於特定的知識或是技能。
二、全棧工程師必須掌握的技能
成為一個優秀的Web全棧工程師應該具備哪些能力？收集了所有一線大廠的招聘需求，我歸納出了Web全棧開發需要掌握的技術方向：
1.PC、H5、Nodejs、小程序、移動端，掌握大前端所有技術棧
2.能夠實現類Element-ui組件庫，設計Vue組件
3.掌握Vue/React源碼，MVVM庫原理
4.了解Koa2源碼，定製MVC開發框架
5.前端監控、性能優化、安全
6.自動化測試、發布、運維

❽ python全棧工程師是干什麼的

什麼是Python web全棧工程師？
全棧工程師是指掌握多種技能，並能利用多種技能獨立完成產品的人。也叫全端工程師(同時具備前端和後台能力)，英文Full Stack developer。
當下全棧工程師的概念很火，而Python是一種全棧的開發語言，所以你如果能學好Python，那麼前端，後端，測試，大數據分析，爬蟲等這些工作你都能勝任。
相關推薦：《Python視頻謹孝盯教程》
全棧開發工程師需要掌握慎山的知識包括：後端開發、前端開發、界面設計、產品設計、資料庫、各種移動客戶端、三屏兼容、restFul API設計和OAuth等等，比較前衛的項目，還需要掌握Single Page Apppcation、Web Socket、HTML5/CSS3這些技術以及像第三方開發像微信公眾號微博應用等等。
全棧工程師（Full-Stack Engineer），是一個在IT行業圈子裡越來越熱門的話題，無論是像Facebook這樣的大型公司，還是剛剛起步的初創公司，都開始招募全棧工程師。據說，Facebook聲稱：「我們只招全棧工程師！」
有人曾開玩笑說，全棧工程師是資本家的陰謀，因為老闆想雇一個人來做三個人的工作。
Python web全棧工程師薪資
全棧工程師不管在哪個語言中都是人才中的人才，而Python web全棧工程師工資基本上都高出20K，所以如果你能力足夠，首選就是Python web全棧工程師。以上就是小編分享的關於python全棧工程師是干什麼的的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關祥和文章！

❾ 什麼是全棧工程師

近國內外都在流行一個詞叫Full Stack，中文翻譯過來叫全棧工程師，也叫全端工程師。微博上很多專業人士都在討論全端工程師，有贊有毀的。我對全端工程師的定義是：掌握多種技能，並能利用多種技能獨立完成產品的人。打外比方，全棧工程師就是一個能獨立蓋一幢10層小洋樓的人，而普通工程師，則是可以和一群人蓋一幢摩天大樓的人。至於要掌握哪些技能，我覺得這個要跟從事的行業與技術方向有關，做互聯網的和做軟體的是不一樣的，即使是做互聯網的，後端也可以分為很多種技術流派。

8/2定律在哪都適用，全棧工程師就是掌握20%常用技能的人，但這20%的技能會有80%的幾率被用到，剩下那80%不常用的，讓我們Google吧。

有人說，全棧工程師在中國已經很多年了，他們叫站長。這個說話有點靠譜但又不那麼靠譜，我自己也做過站長，深知作為一名站長需要掌握很多種技術。不靠譜的是，很多站長其實並沒有真正寫過多少代碼，而是熟練利用一些建站軟體來建站。

全棧工程師的價值

有人說了，你再牛逼，你懂五種技術，你能幹五個人的活嗎？全棧工程師並不是說一個人能幹幾個人的活，而是要從多個方面來看這個問題。

全局性思維

現代項目的開發，很少說只用到一兩種技術的，特別是移動互聯網大潮下。隨便一個互聯網項目中用到的技術，就會需要用到後端開發、前端開發、界面設計、產品設計、資料庫、各種移動客戶端、三屏兼容、restFul API設計和OAuth等等，一些比較前衛的項目，可能會用到Single Page Application、Web Socket、HTML5/CSS3這些技術，還有像第三方開發像微信公眾號微博應用等等。

Web前端也遠遠不是從前的切個圖用個jQuery上個AJAX兼容各種瀏覽器那麼簡單了。現代的Web前端，你需要用到模塊化開發、多屏兼容、MVC，各種復雜的交互與優化，甚至你需要用到Node.js來協助前端的開發。

所以說一個現代化的項目，是一個非常復雜的構成，我們需要一個人來掌控全局，他絕粗不需要是各種技術的資深專家，但他需要熟悉到各種技術。對於一個團隊特別是互聯網企業來說，冊頃有一個全局性思維的人非常非常重要。

像如果是我經手的項目，我肯定會注意到網頁優化，也會考慮到API來兼容各種客戶端，更會考慮到三屏兼容的問題。不會說項目中完全使用AJAX而不顧SEO，也不會為了功能性而忽略訪問速度，我會很好的把握這個平衡，因為我知道它們的權重與實現成本。

溝通成本

項目越大，溝通成本越高，做過項目管理的人都知道，項目中的人力是1+1<2的，人越多效率越低。因為溝通是需要成本的，不同技術的人各說各話，前端和後端是一定會掐架的。每個人都會為自己的利益而戰，毫不為已的人是不存在的。

而全棧工程師的成本幾乎為零，因為各種技術都懂，胸有成竹，一不小心自己就全做了。即使是在團隊協作中，與不同技術人員的溝通也會容易得多，你讓一個後端和一個前端去溝通，那完全是雞同鴨講，更不用說設計師與後端了。但如果有一個人懂產品懂設計懂前端懂後端，那溝通的結果顯然不一樣，因為他們講的，彼此都能聽得懂。

創業公司

對於創業公司來說，全端工程師的價值是非常大的，創業公司不可能像大公司一樣，各方面的並姿鎮人才都有。所以我們需要一個多面手，各種活都能一肩挑，獨擋多面的萬金油。對於創業公司，不可能說DBA前端後端客戶端各種人才全都備齊了，很多工作請人又不飽和，不請人又沒法做，外包又不放心質量，所以全端工程師是省錢的一妙招。雖然說全端工程師工資會比一般的工程師會高很多，但綜合下來，成本會低很多。

全棧工程師的困境

我講技術有兩個發展方向，一種是縱向一種是橫向的，橫向的是瑞士軍刀，縱向的是削鐵如泥的干將莫邪。這兩個方向都沒有對與錯，發展到一定程序都會相互溶合，就好比中國佛家禪修的南頓北漸，其實到了最後，漸悟與頓悟是一樣的，頓由漸中來。

如果一個公司不太懂全棧工程師的價值，那麼全棧工程師的地位將會很尷尬，說得不好聽一點，全棧工程師就是什麼都會，都么都不會。曾經有一次面試，對方問我很基礎的問題，我答不上來，我能做出產品，也知道什麼是怎麼一回事，我也不會犯那些錯誤，但我就是答不上概念，要考倒我非常容易。所以在應聘面試的時候，有些時候會吃虧，你可能會不如哪些在某一方面鑽得很深的人工資拿得高。

由於經常在各種技術穿梭，我會經常忘記代碼的語法和一些API，所以我經常需要去查API甚至查語法，我覺得沒有Google我幾乎沒法工作。這在某些人的眼裡，是技術不夠的表現。我記的只是一個Key，一個如何找尋答案的索引，而不是全部，人腦不是電腦，我不可能要求我能記下所有的東西。

有一次面試官問我一個問題，我說我不知道，但我猜大概是如此這般，對方問我，你為什麼這么猜，我說憑直覺，對方笑了笑沒說話。面試完後我一查，果然和我猜的差不多。沒錯，我就是憑直覺，但這種直覺和女人的直覺不一樣，這種直覺是技術上的直覺，是你過去技術經驗累積的一個反射。

我不是一個非常專業的Web前端，也不是一個非常專業的Node.js開發工程師，更不是一個非常專業的iOS開發工程師。用人單位會問我，你到底是專業做哪一個方面的，我為什麼要給你這么高的工資？

有什麼資格來談全棧工程師

我應該算是一個全棧型工程師了，行業經驗已經超過10年。獨立做過不少產品，也帶過不少項目，經過的產品包括桌面端、Web產品、移動端產品，Web端涵蓋前端與後端，移動端主要做iOS和混合開發。

熟悉Web前端，對MVC/模塊化開發有實戰經驗，熟悉CoffeeScript、Grunt、RequireJS、Handlebars等等，自己寫過小型的Javascript框架，一個項目中的JS代碼超過一萬行。熟知網頁優化，知道如何讓網頁變得更加快速。也略懂SEO，知道什麼樣的URL和代碼會更討好Spider。

熟悉Node.js，有幾個項目都是基於Node.js的，目前發布有開源的Blog程序Purelog，在NPM上有多個模塊發布。熟悉混合開發，過去我曾經有超過一年的時間是在研究Hybrid技術，多個App基於混合開發技術，也有開發類似於PhoneGap的解決方案。對HTML5在手機上的表現頗為熟悉，挖過很多的技術坑，如白屏問題，Sqlite問題，滾動條問題，硬體動畫加速、點擊延時問題等等。

會做設計，熟悉Photoshop，所有的產品不管是Logo還是界面全都是自己做的設計，雖然在資深的設計師眼裡不值一提，但在工程師隊伍中算是比較另類了。

熟悉Objective-C，有兩年以上的iOS開發經驗，在App Store上有約十款App。熟悉伺服器的一般性操作，自己有VPS並運行多個網站，雖然配置伺服器經常要去Google。

早年曾經做過一年的Delphi，也曾做過幾年的ASP.net，雖然這些技術我目前已經放棄，完全轉向*nix平台，但累積下的經驗是在的。多年的項目管理經驗，曾在三個公司擔任過項目經理，累計項目管理經驗超過4年。在多個科技門戶發表過技術和評論文章。

為什麼我會成為全棧工程師

我相信很多全棧型工程師會和我一樣，是因為要創業才成為全棧型工程師的。我有一顆創業和做產品的心，而且我又是一個不願意麻煩別人的人，有些人擅長整合資源，空手套白狼，但我顯然不是這種人，所以我只好自己做了。

在經歷過兩次孤獨的創業之後，我發現我並不是一個適合獨立創業的人，所以，我成為了一個全端工程師。我最初是做ASP，後來自己創業寫客戶端用Delphi，然後寫了三年的ASP.Net，2010年的時候因為公司需要開始做iOS開發。Web前端是一直自己在做，項目中的的Javascript基本都是我自己在做。

我熱愛寫代碼，熱愛重復發明輪子，熱愛新技術，我想這也是我成為一個全棧工程師的重要原因。

於我自己來說，我覺得全端工程師的樂趣要比一般工程師來得多，因為你知道一個產品的形態，你可以去設計一個產品，你是從全局的視野來做事情，你得到的成就感會更多一些。

❿ 學全棧開發以後可以干什麼

全棧慧罩開發是干什麼的?下面就讓我們一起來了解一下吧。
全棧工程師是既能開發客戶端應用程序，又能開發伺服器端應用程序，甚至還需要做產品搞設計的一群人，他們具備解決軟體開發過程中各個層面的各種問題的能力。
全棧開發的工作內容：
1、能獨立負責網站前台、枯伍後台開發和迭代，根據業務需要開發，製作和程序修改；
2、參加制定網站研發及迭代方案制定；
3、參與網站研發，按要求高質量完成編程開發；
4、負責網站上線前的測試工作；
5、負責跟進網站頁面顯示視覺效果；
6、網站形象、站內廣告和專題頁面的策劃、設計；
7、負責網站軟硬體設施進行安全和穩定性巡查，並統計和監測系統日誌。
全棧開發的招聘要求是：
1、年齡在18周歲以上，本科及以上學歷；
2、具備較強的自學能力，團隊精神及抗壓能力；
3、有良好的問題理解能力，能夠理解以及處理復雜邏輯；
4、熟悉基本網路設置，能夠使用多種操作系統。
以上就是小編今天的分享了，希望能沒碧或夠幫助到大家。