读文档，学新语言最忌讳追求快速，要认真读完。

从软件工程的角度看，什么样的利益相关方没有编程经验？可能是用户，可能是需求分析师，可能是测试工程师，甚至可能是产品经理或项目经理。在软件工程领域，“编程文档”可细分为“系统设计文档”、“概要设计文档”和“详细设计文档”。不同的利益方，对这三种关注程度或关注点也有所不同。那么，应该如何更有效地去阅读这些技术文档？

首先，明确阅读目的

对于没有编程经验的群体来说，他们想要阅读“编程文档”，都有一个共同点：必须清楚“需求”！否则，仅仅是为了阅读而阅读，那只有一种情况：QA（质量管理人员）为了检查文档编写规范。

鉴于这些群体都有对“需求”的了解，那么阅读“编程文档”的目的之一，就是核对需求实现的完整度及功能实现思路。

另一个目的，则是了解非功能性需求的实现技术特点，例如***用的开发技术框架、系统性能等等。

其次，带着问题阅读

在明确完目的后，我们就能比较明确阅读这些文档的侧重点，从而提炼相关的问题。带着问题去阅读，能避免陷入不必要的理解问题当中，能更快速地提取所要关注的信息。

最后，总结阅读目标状况

提取所要关注的信息后，自然是评价文档所描述的内容是否符合预期。这才是阅读的目的和意义。

希望这些建议对您有帮助。

任何软件工程项目，主要文档构成有《软件需求说明书》《软件技术方案》《软件详细设计说明书》《软件概要设计》《数据库设计》《使用手册》等。

文档的阅读者一般是 软件项目组成员、需求方等，其主要目的是对需求分析、软件架构设计，数据库设计，功能模块划分及各模块的输入及输出定义、用户角色，流程定义 等进行说明，为项目组指导平台目标，明确具体功能实现，便于项目团队成员更好地了解项目情况，使项目工作开展的各个过程合理有序，同时便于对系统的编码进行指导和约束。

对于没有接触郭编程语言的朋友，建议看下《软件项目管理》方面的书籍，以提高对软件结构的理解和对专业术语的理解，提升知识储备，能够全程参与软件研发管理。软件项目管理不一定要懂具体编程，但要了解软件整个业务需求，再结合需求看编程文档会比较容易。

我理解问题中的编程文档可能是编程语言文档或者API接口文档。前者是告诉你怎么学习使用这种编程语言，后者则是告诉你实现一个功能该怎么使用这个API。两者都不是太复杂，按照文档一步步练习下去，很快就会掌握。

类比吧，我觉的不论什么样的编程语言，思想是一样的，甚至发展到最后，都有可能互相借鉴的，例如java的Lamda表达式，在ES6当中也出现了。所以说，编程到后期是哲学问题，其实是一通百通的。

关于css书写规范说***确的是？

CSS书写规范涉及多个方面，包括文件规范、注释规范、命名规范和书写顺序等。

1. **文件规范**：所有的CSS分为两大类：通用类和业务类。通用的CSS文件应归档至约定的目录中。

2. **注释规范**：为代码添加必要的注释，以便于他人或未来的自己理解。

3. **命名规范**：

   - 命名一般为小写英文字母。

   - 为了代码的易读性，在每个[_a***_]块的左花括号前添加一个空格，每条声明语句的冒号后应该插入一个空格，所有声明语句都应当以分号结尾。

   - 简写命名是常见的，但前提是要让人看懂你的命名。

javascript入门看哪本书最好？

入门不建议啃大部头书，优先把js运行的原理弄清楚，书籍推荐Javascript DOM编程艺术，另外，j***ascript函数式编程难度略高一些，但是能让你看到真正适合js的现代化编程方法。

计算机科学是门技术课，而技术讲究的是熟能生巧，手头上准备一本高质量的纸质书籍，读懂理论后，再多加练习，根据书本上的知识照本宣科的练，熟悉对应知识点后，结合自己实际的想法写出自己想要的功能，只要勤加练习不出半年一定会有阶段性提升的，这里分享个计算机原版电子书下载网站http://www.xen123.cn/ 里面有书籍，还有对应的开发工具，祝你早日学成

大数据主要学习什么内容？有什么要求和条件？

大数据课程：基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据***集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

style="margin: 0px 0px 24px;">学习大数据需要掌握以下内容：

1. 数据处理和管理：了解数据的获取、存储、清洗、转换和管理方法，包括数据仓库、数据湖和数据管道等。
2. 大数据技术和工具：熟悉大数据处理和分析的技术和工具，如Hadoop生态系统（HDFS、MapReduce、Hive、Pig）、Spark、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra）等。
3. 数据分析和挖掘：学习数据分析和挖掘的基本概念、技术和方法，包括数据可视化、统计分析、机器学习和深度学习等。
4. 分布式计算和并行处理：了解分布式计算的原理和并行处理的技术，能够进行大规模数据的并行计算和分布式存储。
5. 编程和数据编程语言：熟悉至少一种编程语言，如Python、J***a或Scala，能够使用编程语言进行数据处理和分析的开发和实现。
6. 数据安全和隐私保护：了解数据安全和隐私保护的基本原则和方法，掌握数据脱敏、加密和权限控制等技术。

要求和条件可能会因个人学习目标和就业需求而有所不同，但以下是一些常见的要求和条件：

1. 基础知识：具备计算机科学、数据科学或相关领域的基础知识，包括数据结构、算法、数据库、统计学等。
2. 编程能力：具备良好的编程能力，能够熟练使用至少一种编程语言进行数据处理和分析的开发。
3. 数学和统计学知识：具备一定的数学和统计学知识，能够理解和应用统计分析和机器学习算法。
4. 学习能力和自主学习能力：大数据领域发展迅速，要求具备良好的学习能力和自主学习能力，能够不断跟进最新的技术和方法。
5. 团队合作和沟通能力：大数据项目通常需要与团队合作，因此具备良好的团队合作和沟通能力是必要的。
6. 实践经验：具备一定的实践经验，通过参与项目或实际应用来提升自己在大数据领域的能力。

需要注意的是，大数据是一个广泛的领域，具体的要求和条件会根据不同的职位和工作角色而有所差异。因此，根据自身的兴趣和职业目标，可以进一步了解和学习相关的专业知识和技能。

大数据中也有多种岗位，有的偏向开发，有的偏向运维，有的偏向数据分析与挖掘。开发的话J***a居多，不过只需要到J***aSE层面即可，也可以选用Scala/Python开发。数据分析与挖掘基本上就是Python了。所以建议学习Python了。要求与条件的话，如果是计算机/数学/统计相关专业最好，不过还是看个人的学习能力与是否坚持。

1） 简单点评：

发展不错，需求不少，不过需求中主要是数据分析相关岗位，牵涉到算法建模等高级内容的话实际上不适合刚毕业的不同本科学生。建议普通本科或专科学生从数据分析入行，掌握Python，以后逐步向高级数据分析师、数据挖掘工程师、人工智能开发工程师方向走，

2）发展前景：

大数据类职位需求增幅仅次于AI岗位。眼下，几乎所有互联网企业均把数据人才列为团队标配。许多公司在数据层面增加投入，大量招募具有算法和建模能力的人才，力求通过数据沉淀与挖掘更好地推进产品的迭代。数据架构师、数据分析师成为企业争抢对象，过去一年招聘需求提高150%以上。2017，互联网公司对AI和数据人才的争抢活跃度提高了30%以上，企业间相互挖角行为变得更加频繁，人才争夺激烈程度全面升级。物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链技术、语音识别、人工智能、数字汇流是大数据未来应用的七***展方向。

3）行业定位：

4）面向专业：

计算机、数学与统计、物理、电子、通信工程、物联网、网络工程等相关专业大专以上学生。推荐中上游学生学习。

5）薪酬分析：

大数据开发的发展已经趋于成熟，小伙伴在学习过程中可以参考一些案例来学习，同时，由于企业对大数据开发技术的需求量在不断上涨，市场上的相关大数据开发岗位在逐渐增多，因此，小伙伴入行大数据是一个比较不错的选择。

大数据开发技术的学习所涉猎到的知识体系是比较庞大的，所包含的知识是比较多且杂的，因此，小伙伴想要学好大数据开发技术还真不是一件简单的事，需要小伙伴系统的学习大数据开发技术知识。对于零基础小伙伴来讲，大数据培训学习是小伙伴获得大数据开发技术知识的有效学习方式。

随着大数据开发技术的火热，市面上出现了很多大数据培训机构，小伙伴在选择大数据培训班的时候，要通过多方面的对比考察了解，理性选择一家比较靠谱的大数据培训机构来学习。那小伙伴选择了适合自己的大数据培训班之后，在培训班如何进行学习呢？

1.学习积累相关编程基础知识

大数据开发技术基础知识的学习离不开j***a、Python、R语言等编程基础的积累，因此，小伙伴在大数据培训班要以培训课程内容为主线，学习相应的编程基础语言，在不断的学习过程中，丰富自身编程知识结构。

2.注重实战项目案例的练习

大数据开发技术是一项比较复杂的编程语言，小伙伴想要学好大数据开发技术，除了不断的积累编程基础知识之外，还需要练习相关的项目实战案例，才可能快速的理解学习大数据开发技术知识，通过项目实战案例的练习，可以锻炼小伙伴在项目开发过程中解决问题的能力，让小伙伴更快速的适应公司的工作环境。

3.交流性学习

小伙伴在学习大数据开发技术的过程中，要不断的去和老师、同学进行交流，在交流的过程中，不断学习好的编程思路，将这些思路融会贯通，融入到自己的编程思维当中，这样不间断的学习，可以更有利的帮助小伙伴成长。

最后，小伙伴在学习大数据开发技术知识过程中，适合自己的学习方法很重要，在这个学习过程中，小伙伴要养成良好的学习习惯，确定自己的发展方向，针对性学习，以用为学。尚硅谷大数据培训是一家比较靠谱的线下面授教学职业教育培训机构，老师都是具有一定项目实战开发经验和教学经验的技术大牛带领小伙伴学习，能够让小伙伴更快速的入门大数据开发，同时，培训班还有相关的大数据[_a1***_]供小伙伴下载学习！

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