全栈工程师要学什么

今天拔尖网小编整理了全栈工程师要学什么相关信息，希望在这方面能够更好帮助到大家。

本文目录一览：

• 1、全栈工程师要学什么
• 2、药学中药学有什么不同？
• 3、2020-006 用桑基图分析转专业数据

全栈工程师要学什么

全栈工程师需要学习多种技术和领域，包括但不限于以下内容：

1、前端技术：HTML、CSS、JavaScript、React、Angular、Vue等

2、后端技术：Java、Python、Node.js、Ruby on Rails等

3、数据库：SQL、NoSQL、MongoDB等

4、服务器管理：Linux命令行、Docker、Nginx、Apache等

5、版本控制：Git、SVN等

6、网络协议：HTTP、TCP/IP等 拔尖网

7、安全性：Web安全、数据加密、认证与授权等

除了技术方面，全栈工程师还需要具备团队协作、项目管理、沟通能力和解决问题的能力。

全栈工程师工作内容及任职要求

1、在原有的产品框架上进行功能板块的独立开发，包括PC端.移动端.微信小程序等应用，并进行代码维护工作，优化代码质量，抽象组件，提取公共业务模块；

2.深度参与产品需求评审，提出可行的技术方案，确保产品具有优质的用户体验；

3.协助系统功能的测试，及时修复对应的问题，对项目功能的可交付落地负责；

4.承担一部分前端UI.交互设计，以及后端接口.服务器运维等开发工作；

5.基于公司宏观产品线，不断理解和优化产品架构，关注前后端前沿技术，并反哺其它开发模块和团队成员，指出架构中的问题，输出合理的调整建议，引领和推动团队技术进步；

任职要求：

1、全日制统招本科及以上学历，计算机.软件工程等相关专业；

2、精通各种前端技术，包括HTML5.CSS.Javacript.Ajax.DOM.JSON等，了解模块化思想，能进行模块化开发，掌握常用的e6语法；

3、熟练掌握React/Vue中至少一种前端框架，并使用对应的技术栈开发过至少1个以上的项目（有小程序开发经验者优先）；

4、熟悉nodej.koa2.expre框架，有搭建或维护koa2中间服务器的经验，能编写API接口，了解ql语法，能使用nodej操作数据库（增删改查）；

5、认可低代码开发环境，并有前端组件化的思维，能根据业务抽离出独立的模块（有低代码开发经历者优先）；

6、自我驱动，优秀的逻辑思维能力.沟通能力和学习能力，有高度的团队协作精神，能承担一定的工作压力；

药学中药学有什么不同？

一、学科不同
1、药学
药学是连接健康科学和化学科学的医疗保健行业，它承担着确保药品的安全和有效使用的职责。
药学主要研究药物的来源、炮制、性状、作用、分析、鉴定、调配、生产、保管和寻找（包括合成）新药等。主要任务是不断提供更有效的药物和提高药物质量，保证用药安全，使病患得以以伤害最小，效益最大的方式治疗或治愈疾病。
2、中药学
中药学是研究中药的基本理论和临床应用的学科，是中医药各专业的基础学科之一。内容包括中药、中药学的概念，中药的起源和发展；中药的产地与采集，药材的概念，以及在保证药效的前提下，如何发展道地药材。
中药炮制的概念、目的与方法；中药药性的概念、中药治病的机理，中药配伍的目的、原则及药物“七情”的概念、中药配合应用规律；用药禁忌的概念及主要内容；用药剂量与用法，剂量与疗效的关系，确定剂量的依据及中药煎服法等内容。
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二、培养目标不同
1、药学
本自考专业培养具备药学学科基本理论基本知识和实验技能、能在药品生产、检验、流通、使用和研究与开发领域从事鉴定、药物设计、一般药物制剂及临床合理用药等方面的科学技术人才
2、中药学
培养适应社会主义现代化建设和中医药事业发展需要的，德、智、体、美全面发展，具备中药学基础理论、基本知识、基本技能以及相关的中医学、药学等方面的知识和能力。
掌握一定的人文社会科学、自然科学和中国传统文化知识，能从事中药生产、经营、科研、教学、管理等方面工作，具有良好职业道德和职业素质，富有创新意识的中药专门人才。

三、就业方向不同
1、药学
本专业的毕业生具有较全面的综合素质和较强的持续发展能力，毕业后能够从事与药物合成、药物制剂、药物检验、药品生产与营销、新药研制开发与质量控制等工作以及与药学研究、管理和教学有关的工作。
可从事医院药房、药物制剂室、药厂、医药公司、药检所的技术岗位、管理岗位等。
2、中药学
中药学专业学生毕业后可从业领域为：中药检验、中药研究、中药新药开发、医药院校、药厂、医院、医药公司等方面的技术工作。
参考资料来源：/baike.baidu.com/item/%E8%8D%AF%E5%AD%A6/4609#8_1"target="_blank"title="百度百科-药学">百度百科-药学
参考资料来源：/baike.baidu.com/item/%E4%B8%AD%E8%8D%AF%E5%AD%A6/302207#19"target="_blank"title="百度百科-中药学">百度百科-中药学

2020-006 用桑基图分析转专业数据

拔尖网(https://www.bjshipin.com)小编还为大家带来2020-006 用桑基图分析转专业数据的相关内容。

数据来源：西南交通大学教务网，包括西南交通大学2019年、2018年、2017年本科生转专业名单公示。

2019年和2018年的数据下载后均为PDF格式，使用ilovepdf网站将PDF转换为Excel格式。

什么是桑基图

来自百度百科

桑基图（Sankey diagram），即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名，此后便以其名字命名为“桑基图”。

因此，桑基图中分支的宽度对应数据流量的大小，是展现数据流动的利器。

来看一个示例，图源驴说蛙语/数据可视之美 - 桑基图

是不是很好看，很厉害，非常的nice？

那我们用它来展示一下转专业数据。

pyecharts

搜索了一下，python中pyecharts绘图包能够实现桑基图的绘制。

使用pip可以很容易地安装。

有一点需要注意的是，pyecharts分为v0.5.X和v1两个大版本，v0.5.X和v1间不兼容。网上的教程有一些是基于v0.5.X的，因此要注意鉴别，推荐去官网查看教程。本文中，pyecharts的版本是1.8.1。

数据读取清洗

首先读取数据。

看起来还是比较不错的，但是很显然，地球科学与环境工程学院少了一个“院”字。

再看一下2018年和2017年的数据。

首先，将各个数据加上年份，合并。

我们想以学院作为单位查看流动情况，那么主要使用到的列就是当前学院、拟转入学院。

看一下这两列的情况。

有带\n的，还有学院少个“院”的。

再看下拟转入学院。

有带\n的，中心少了“心”，学院少了“院”，地球科学与环境工直接少了程学院三个字。

处理一下。

series直接replace是整个的替换，str.replace是部分匹配替换。

$的意思是正则匹配从结尾开始匹配，当以学为结尾时替换为学院，当以中为结尾时替换为中心。

看一下处理后的结果。

用集合运算看一下差集，看是不是完全一样。

确实一样了。

再加上一个年级，毕竟转专业大二的多，大三的少，可以作为一个点来分析。

这行代码的意思是将学号列转为str取前四位再转为int，其实除以1e6也可以。小数据就不纠结性能问题了，怎么方便怎么来。

最后看一下数据。

绘图

绘图呢，首先要学示例，桑基图的官方示例在 pyecharts桑基图

主要核心在于定义nodes与links，

nodes代表点，有名字，links代表线，有来源、去处和值。最后render到html，使用浏览器打开就能查看了。

拿2019年的数据试试手，看看2019年转专业的情况如何。

将原来的数据用all_data存起来。

在定义节点名称的时候，我希望把转入转出以及对应的值也写到名称里，所以也就需要一个in_map和out_map来做映射。

然后生成pic，没有直接渲染是因为如果输出到jupyterlab内部，需要这个对象进行再次render。

我加了一些参数，比如图片的width和height，pos_left和pos_right是绘制的图到边缘的比例，opacity透明度，curve弯曲度，color='source'表明线的颜色根据source决定，width是线的长度，position = 'left'表明标签在节点的左边，还定义了很多字体和TitleOpts自定义的内容，好的图片就是慢慢的调整才会好看。

使用render函数渲染到html。pyecharts图的优势之处在于它是交互式的图标，你可以将鼠标放在上面查看内容。

从图中可以看出，转入信院、电气、交运的人数众多，都有50左右。看来大家都知道学校的优势专业在哪。地院转出人数最多，达到了77。

我coding的时候使用的是jupyterlab，显然渲染到jupyterlab内部更友好，pyecharts也提供了这种方式。

最开始需要导入并设置NOTEBOOK_TYPE。

然后获得pic后。

就可以在jupyterlab中看到绘制的图形了。

图片的保存稍麻烦，截图当然不是最好的方式。在渲染成html后，可以使用Chrome F12打开Devtools，然后按ctrl+shift+p，输入capture，选择capture full size screen，就可以利用Chrome实现全网页截图，不过这个图片有很多白边，还需要进行裁剪。

pyecharts也提供了保存图片的方式，不过需要安装selenium或者phantomjs等Web自动化工具，最终实现的还是模拟网页截图，图片可能依然有大白边，因此我没有采用。

转出比例

在我将图发到空间后，有人说转专业的人数并不能代表这个学院的流失率。之前的图表只是反映了哪些学院更热门。

左侧的转出人数相对来说信息量较小，如果以学院的人数为基准进行转出比的计算，就能够非常直观的体现学院的流失率了。

那就开干！

此处感谢马大佬提供学院人数数据，数据来自入学信息，略有不准。

2019年转专业主要是2018级的，将2018级的提出来。

再看看学院能不能对应起来。

国际教育学院和少数民族预科不在当前学院当中，不用管，利兹名字有错误，改一下。

让学院变成index，易于访问。

然后我们只取2018级的转专业学生。如果不提出来，相当于2017级和2018级一起的转专业人数比2018级人数，数据就偏大了。

接下来绘图。

比例按百分比展示取小数点后2位，links里的值按转出人数占当前学院2018级人数的比例。

图中，左侧的比例代表转出人数占当前学院人数的比例，右边的比例代表转入人数比拟转入学院原人数。中间线的粗细，代表流动人数占当前学院人数的比例。

从图中可以看出，马院、生命学院和地环学院的学生流失严重，马院达到了惊人的26%，可怕。因为地环学院有一部分学院内部转专业的，所以生命学院比地环学院的实际流失率要严重一些。啊，快跑！

将links里的值按转入人数占拟转入学院2018级人数的比例试一下。

从图中可以看出，电气学院和交运学院都是非常友好的，很欢迎其他学院转入，信息学院第三，人文学院第四。

马大佬强势出场

按人数和按比例各有千秋，都有信息量，马大佬建议我整合起来。

如果左侧是转出人数占比，右侧是人数，那么一张图就能展示学院流失率与学院喜好。

但是由于值的量纲不同，这种操作需要强行修改渲染器，我实力太菜，搞不了。

马大佬决定亲自上手，用matlab从头绘制了一个。

马大佬的图按数值大小排了序，两列节点的标签在两边，在pyecharts中我都没有找到对应的实现方式。

果然自己从头绘制才是定制性最强的，给马大佬鼓掌。

最后

本次只分析了2019年的转专业数据，后续分析等待进一步进行。

你有什么分析建议呢，欢迎留言。

我是SSSimon Yang，关注我，用code解读世界

以上，就是拔尖网小编给大家带来的全栈工程师要学什么全部内容，希望对大家有所帮助！更多相关文章关注拔尖网：www.bjshipin.com

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