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现代计算机工程师的必备技能要求汇报人：2023ING

编程语言与算法操作系统与网络数据库与大数据云计算与人工智能软技能目录UE2023

PART01编程语言与算法2023ING

熟练掌握至少一种主流编程语言熟练掌握至少一种主流编程语言，如Java、Python、C等，能够高效地编写代码，并具备良好的代码风格和规范。熟悉该编程语言的特性和最佳实践，能够根据实际需求选择合适的技术和工具。

理解数据结构和算法深入理解基本数据结构（如数组、链表、栈、队列、树等）和常用算法（如排序、有哪些信誉好的足球投注网站、动态规划等）。能够根据问题选择合适的数据结构和算法，优化程序的效率和性能。

VS熟悉常见软件设计模式（如单例模式、工厂模式、观察者模式等），了解其适用场景和优缺点。能够根据实际需求选择合适的软件设计模式，提高代码的可维护性和可扩展性。掌握软件设计模式

PART02操作系统与网络2023ING

03操作系统优化了解如何优化操作系统的性能，包括任务调度、内存管理等。01操作系统管理理解操作系统的基本概念，包括进程管理、内存管理、文件系统和设备驱动程序等。02并发与多线程掌握并发和多线程编程的概念，了解如何使用线程和进程实现并行计算。了解操作系统的基本原理

网络协议掌握常见的网络协议，如TCP/IP、HTTP、FTP等，了解它们的工作原理和用途。网络编程熟悉网络编程技术，如套接字编程、网络通信框架等，能够进行网络应用程序的开发。网络调试与排错具备网络调试和排错的能力，能够解决常见的网络问题。熟悉网络协议和网络编程

了解系统安全的基本概念，如密码学、身份认证、访问控制等，能够设计和实施安全策略。掌握网络安全的基本概念，如防火墙、入侵检测、数据加密等，能够设计和实施网络安全解决方案。具备系统安全和网络安全的知识网络安全系统安全

PART03数据库与大数据2023ING

如MySQL,PostgreSQL,Oracle等，需要掌握其基本操作，如创建数据库、表，进行增删改查等操作。同时，需要了解SQL语言以及其优化技巧。关系型数据库如MongoDB,Cassandra,Redis等，需要掌握其数据存储原理，使用方法和适用场景。非关系型数据库掌握关系型数据库和非关系型数据库的使用

Hadoop,Spark等大数据处理框架需要了解其工作原理和使用方法，能够进行基本的数据处理和分析。数据清洗、数据预处理、数据可视化等相关技术也需要有一定的了解和实践。熟悉大数据处理和分析技术

数据挖掘需要了解常用的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则等，以及其应用场景。机器学习需要了解基本的机器学习算法，如线性回归、决策树、神经网络等，以及其应用场景和限制。同时，需要了解一些常用的机器学习库，如scikit-learn等。了解数据挖掘和机器学习的基本概念

PART04云计算与人工智能2023ING

总结词：深入理解详细描述：现代计算机工程师需要深入理解云计算的基本原理，包括虚拟化技术、分布式计算、弹性伸缩等，以及云计算的应用场景和优势。总结词：实践经验详细描述：工程师应具备在云平台上进行实际操作的经验，熟悉主流云服务提供商（如AWS、阿里云、腾讯云等）的各项服务和应用方式。总结词：系统优化详细描述：工程师应具备对云计算系统进行优化和调优的能力，包括资源分配、性能优化等方面，以提高系统的可靠性和效率。熟悉云计算的基本原理和应用

总结词：基础知识详细描述：工程师应对人工智能的基本概念和算法有所了解，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，以及其在各个领域的应用前景。了解人工智能的基本概念和算法

总结词：编程能力详细描述：工程师应具备使用Python等编程语言进行人工智能应用开发的能力，熟悉常用的机器学习和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）。了解人工智能的基本概念和算法

了解人工智能的基本概念和算法数据科学基础总结词工程师应具备数据科学的基础知识，包括数据清洗、特征工程、模型评估等方面的技能，能够从数据中提取有用的信息并应用于实际场景。详细描述

总结词：算法原理总结词：应用开发详细描述：工程师应具备使用机器学习和深度学习算法进行实际应用开发的能力，包括数据预处理、模型训练、调参优化等方面，能够解决实际问题并取得良好的效果。详细描述：工程师应深入理解机器学习和深度学习算法的原理，如线性回归、逻辑回归、神经网络等，以及各种优化算法和正则化方法。掌握机器学习和深度学习的基本原理和应用

PART05软技能2023ING

计算机工程师需要具备与团队成员、客户和上级有效沟通的能力，能够清晰地表达自己的观点和需求，理解他人的需求和问题。沟通能力在现代软件开发中，团队协作至关重要。工程师需要具备良好的团队协作精神，能够与团队成员共同完成任务，有效沟通和协调工作。团队协作良好的沟通