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​大数据​时代,程序员没落,算法工程师崛起

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吃土小白

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发表于 2018-1-14 09:59:29 | 显示全部楼层 |阅读模式

大数据时代,技术浪潮可谓一日千里,作为程序员只有不断精进自身技术,才能与时俱进、驭浪前行。业精于勤,任何技艺的提升都离不开勤学苦练。
很多程序员喜欢调侃说自己是“码农”:作为互联网行业的农民工,在工作上被各种使唤,各种加班,累得像个牲口。随着大数据时代的到来,互联网发展节奏可谓一日千里,如果不能与时俱进的提升自己的技术,一味的守着老本固步自封,很容易就被时代抛弃。
“大数据时代”的称号并不能为当今世界所独享,数据充斥着人类文明历史长河的各个时期。纵观这些历史时期,通过从离散到抽象的转换,我们就会明白算法比代码更重要。
算法与代码
算法:一系列用于描述一个问题决方案的步骤,符合正确性和有限性的标准。是与具体实现相互独立的抽象计算步骤。代码:一系列计算机指令。它们是计算的具体实现,使用一种特定的编程语言,运行在一个特定的平台上。算法比编码的出现要早得多。穆斯林数学家 Al-Khawarizm早在公元 820年就对解决线性方程和二次方程式的算法进行了描述。算法由一系列有限的计算或指令组成,并产生一个结果。正如我们所知道的那样,代码是向计算机发出指令的一种方式,很适合用于实现算法。它们只不过是一系列按照一定次序执行的操作。
与早期的大数据时期一样,我们这个时代的信息量也在增长。根据摩尔定律,我们在编码的设计和使用方面所作的改进换来了性能的提升,从而能够应付不断增长的数字化需求。你可以继续编写代码从数据库查询相关的资源列表。这些操作的离散特征仍然被保留了下来,因为人们仍然在通过编写代码告诉硬件应该做哪些事情。就算操作变得越来越复杂,它仍然只是人类的编码指令。不过,算法已经开始展露头角,正在创造一个抽象的新时代。
算法崛起时代
所以说,算法和代码之间有很大的不同。代码可以用来实现算法,而且代码的实现方式会影响到性能。不过,你已经没有必要通过编写代码来实现一个算法,就像没有必要通过听音乐来写歌一样。虽然每个人都知道摩尔定律的魔力,驱动数字经济发展的性能改进遵循的就是摩尔定律,但鲜有人知道,在很多领域,算法所产生的性能改进已经超过了硬件所带来的性能提升。实际上,2010年的一份官方报告表明,算法已经为很多领域带来了显著的性能提升,比如语音识别、神经语言处理和物流。

算法将是未来的标配
不过,不管如何从离散转变成抽象,我们仍然需要程序员,并不是说代码已经变得不重要了,也不是说代码就不会再带来任何改进。重点在于,我们要开始思考算法,这不仅仅是数学家或学者的事情。我们周边充斥着各种算法,以致于我们不需要知道如何编写代码来使用它们,或者理解它们。现在,有一些人通过新的算法对不同的领域进行优化和改进,他们使用了遗传编程(genetic programming)和大数据技术。人们甚至创造了更好的优化技术,他们观察金属的冷却过程,并通过算法对其进行建模(被称为模拟退火算法,这就是我们应该从算法角度开始考虑问题的一个最好的例子)。

算法分发已经是包括搜索引擎、浏览器、资讯客户端甚至音乐收听软件在内的互联网产品标配,这是不可逆转的趋势。编码作为新数字经济的关键技能,就像学习如何阅读一样,已经模糊了我们对算法的理解。算法正逐渐成为我们生活的组成部分,从电影推荐到新闻过滤和寻找合作伙伴。我们要更好地理解它们,这样才能更好地理解和掌控我们的未来。
算法工程师炙手可热
真正优秀的大数据工程师是需要不断的学习新知识和不断的自我积累经验。经验越多,薪资当然也就越高,大数据工程师的前景非常光明,在美国,大数据工程师平均年薪达17.5万美元,在中国顶尖的互联网公司里,大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。大数据技术发展的太快,在国内发展势头很猛,以至于大数据人才没有跟上大数据发展的步伐,在未来若干年内都会呈供不应求的状态,据预测,未来3-5年内数据人才缺口将高达150万。因此,大数据行业以平均21.2k的月薪高居互联网行业榜首,远高于排名二三位的物联网和智能硬件行业。
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