大模型开发工程师应该是接下来几年最火的方向之一，今天逛github发现一个很好的学习导图，是一个专业的大模型开发工程师的学习路线图： 我翻译了一下，供英文不是很好的同学参考： 运行LLMs： LLM...Structuring outputs） 构建向量存储： 摄入文档（Ingesting documents） 分割文档（Splitting documents） 嵌入模型（Embedding models） 向量数据库
其规范化针对单个神经元进行，利用网络训练时一个 mini-batch 的数据来计算该神经元 ? 的均值和方差,因而称为 Batch Normalization。
大数据的体量大、多样化和高速处理所涉及的数据生成、存储、检索和分析使得大数据工程师需要掌握极其高的技术功底。 需要你学习掌握更多的大数据技术、Hadoop、Mapreduce等等技术。...对于大数据测试工程师而言，如何高效正确的验证经过大数据工具/框架成功处理过的至少百万兆字节的数据将会是一个巨大的挑战。...整体而言，大数据测试大体可以分为三大步骤： 步骤一，数据预处理验证 在进行大数据测试时，首先要预hadoop前验证数据的准确性等等。...小结 随着大数据工程和数据分析逐步的进入新的阶段，大数据测试将成为必然，也必定成为未来的一个热门的职业方向 大数据处理必须是批量的，实时的、可交互的 大数据应用测试的三大阶段： 数据验证 Map Reduce...验证 数据处理结果验证 架构测试也是非常重要的一个测试类型，糟糕的架构可能直接导致您的大数据项目的失败 性能测试三大节点： 数据提取、存储效率 数据处理效率 子组件工作效率 大数据测试不同于传统的测试
本文作者：吴甘沙 全文3214字，建议阅读时间：5分钟 上期回顾：【大咖说】吴军：数据为王和机器智能的时代 一、大数据之道 我认为把一件事情讲清楚，就要从这五个方面阐述：势、道、法、术、器。...第三，大数据的结论具有或然性； 大数据顶多不过是一个消息比较灵通的算命先生而已，大数据获得的任何一个结论都是以概率的视角去审视的。...四、大数据的特征 第一，大的量度； 现在说大数据，都是ZB（十万亿亿字节：1000，000，000GB）的概念。制造业总量非常大，但是平均每家公司很小，它有非结构化、颗粒度细、多维度、高活性四个特征。...第三，快； 数据跟新闻和金融行情一样，具有时效性，你比别人快，就占有了先机。反映“快”的一个属性就是数据活性，这是数据价值的另外一个重要维度。...五、大数据三大思维的思辨 1、要全集，不要采样 传统采样带来了一些好处，但是它有百分之几的误差，更会丢失黑天鹅的信号，所以要全集。大家一直形容大数据是一个矿山，但其实它是贫矿。
构建数据工程师能力模型,实战八大企业级项目构建数据工程师能力模型并实战八大企业级项目，需要综合考虑数据工程的多个方面，包括但不限于数据分析技术、数据管理、数据质量管理、以及如何将这些技术应用于实际的企业级项目中...以下是基于我搜索到的资料，对构建数据工程师能力模型和实战项目的建议：数据分析技术：数据工程师需要掌握从统计学、机器学习、模式识别到神经网络等多种数据分析技术4。...这些技术可以帮助数据工程师处理和分析大规模数据集，从而为业务决策提供支持。...实现实时和可扩展的大数据系统：构建可扩展、可靠的大数据系统是数据工程师面临的主要挑战之一。数据工程师需要了解如何解决这些挑战，包括如何处理和存储大量复杂的数据10。...构建数据工程师能力模型并实战八大企业级项目，需要数据工程师具备广泛的技术知识、项目管理能力、团队协作能力和对社会技术过程的理解。
▍ChatGPT 背后的大模型 “模型”是什么？“大”在哪里？ 2018年，OpenAI 出品了一个初代 GPT（ Generative Pre-Training） 模型。...从 2001 年，首次使用神经网络对自然语言进行建模，根据前 N 个词对第 N+1 个词进行预测；2013 年出现了一种新的训练方法，使用自然标签，不需要数据标注，提升了词嵌入的效果，在各种任务中使用通用知识成为主流...随后慢慢发展出了基于 Transformer 的大规模语言模型 GPT …… ChatGPT 所拥有的丰富知识储备，来自于它的训练数据，以及它足够大的体量，得益于互联网的普及，它可以轻松地获得海量的由真人写出的文本内容
As the field of data science continues to grow and mature, it is nice to begin s...
与其他一些相关工程职位一样，数据科学家的影响力与互联网同进同退。数据工程师和数据分析师与数据科学家携手共同完成这幅“大数据时代”巨作。...数据工程师一般被定义成“深刻理解统计学科的明星软件工程师”。如果你正为一个商业问题烦恼，那么你需要一个数据工程师。这些伙计就是那些能提供可建模数据所需平台的人。...他们的核心价值在于他们借由清晰数据创建数据管道的能力。充分了解文件系统，分布式计算与数据库是成为一位优秀数据工程师的必要技能。 数据工程师对演算法有相当好的理解。...因此，数据工程师理应能运行基本数据模型。商业需求的高端化催生了演算高度复杂化的需求。很多时候，这些需求超过了数据工程师掌握知识范围，这个时候你就需要打电话寻求数据科学家的帮助。...即使在某些团队中，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。
大数据文摘作品 作者：Maxime Beauchemin 编译：阮雪妮，笪洁琼，Aileen 这个行业的辛酸，也许只有数据工程师们自己能懂。...本文是几个月前大数据文摘推送的一篇文章《数据工程师的崛起》的后续 。那是最近一篇尝试定义数据工程和描述数据工程师这一新职位与数据科学领域以往和现在的职位之间的联系的文章。...如果对数据工程师这个职位不了解的读者，可以参考这篇文章《数据科学行业的8个关键角色：职责与技能》了解数据科学行业职责分类。...在分析过程中的数据生成方包含数百人的现代大组织中，寻求共识在当下不是完全不可能，不过也是具有挑战性的。 过去人们用贬义词“数据孤岛”来指代与分散在平台上或引用不兼容的异质性分析相关的问题。...是否是真正的软件工程师？ 这个领域的人们应该听到过关于数据工程师是否是“真正的软件工程师”，或是某种不同类别的工程师的争论。在某些机构中这一职位是不同的，并且可能有不同（更低）的工资级别。
大语言模型开发平台的价值是什么？ 所有平台的价值，都是提升便利性，降低开发成本。 大语言模型开发平台的价值，就是让开发者可以更方便地开发基于大语言模型的应用，尤其在更换模型时不需要重新开发。...划重点：中国国情下，特别需要 LangChain 类的框架，因为我们没有「唯一」好用的大模型。 LangChain vs. Semantic Kernel 先比较下影响力。...数据来源：https://star-history.com/#langchain-ai/langchainµsoft/semantic-kernel&hwchase17/langchainjs
翻出来了17年自己梳理的数据工程师的算法学习内容，当时的理解和现在会有些许不同，但整体来看还是可以的，有一些比较细节的内容并没有花较多的时间来整理，留待大家自己补充了，在此不再做任何修改分享给大家参考，...该图中包含的算法范围可能会比较广，当然大家在学习的时候也可以有所取舍，根据居士个人经验，简单举例说明一下几大块算法对数据工程师的重要性，或者说是学习建议吧： 分布式算法：大数据相关的同学必备，日常工作可能使用不多...大数据算法：偏ETL和基于大数据平台开发的同学最好多做了解，现在很多大数据处理的背后都隐藏了这些大数据相关的算法，比如ES、Kylin、Hadoop。...数据结构：这里居士只列了图、树和一些高阶数据结构，有朋友问学算法在工作中到底有没有用，我可以很负责任地说，这一块是肯定有用的。...学习算法：数据挖掘相关的内容，学一下扩展自己技能是很有必要的，因为数据开发很可能会做数据挖掘相关的平台，比如广告系统、推荐系统、机器学习平台等。
数据挖掘工程师书单
Apache Airflow 和 Apache Superset 的创建者 Maxime Beauchemin 写了一篇文章讨论数据工程师的未来，其中讲述了他对数据工程师的现状的认知和未来发展的猜测，可供大家参考...数据工程师也是一项吃力不讨好的工作，团队在构建基础设施、运行作业以及处理来自分析和 BI 团队的临时请求之间徘徊。因此，成为一名数据工程师既是福也是祸。...这段话道尽了大部分数据工程师团队的心酸，我想那些“取数工程师”应该更有感触。...每个团队都有自己的分析领域，这迫使分散的团队结构围绕“好”数据的广泛标准化定义。 而这是因为达成共识的难度非常大。 现在，不同的团队拥有他们使用和产生的数据，而不是让一个中央团队负责公司的所有数据。...数据工程师几乎就像是良好数据习惯的守护者。例如，如果分析工程师在每次运行 dbt 时重新处理仓库，他们就会养成坏习惯。
），但在13年离开时我的职位却是数据工程师。...但他们也不像数据科学家，数据工程师受到一位更成熟的“父亲”– 软件工程师 – 启发。数据工程师创造工具、基础、框架和服务。事实上，相比于数据科学家，数据工程师可以说是更接近于软件工程师。...那些系统已经具有自动地为存储规整数据的功能。 BLOBS （“binary large object”，二进制大对象）：现代数据库通过本地类型和功能正在为BLOB提供越来越大的支持。...－Bill Inmon 相应得，数据仓库还是与以前一样，数据工程师负责数据仓库的多方面搭建并在其上操纵。数据工程师总是关注于在数据仓库及其附属产品。...在这些项目中数据工程师教会人们怎么样更专业地操作数据。 数据工程师同时也是数据仓库的管理员，编目、整理元数据，定义从数据仓库抽取数据的过程。
所以我们提出了「AI 全栈工程师」这个概念，让它显得不那么浮夸。 这门课的目标，就是培养「AI 全栈」。 当然，「全栈」涉及的知识面非常广，我们这区区一门课不可能全部涉及。...大纲解读 模块 目的 原理 实践 认知 AI 大模型基础介绍 对大模型有直观的、基础的了解，以展开后续课程学习 大模型最基础的原理 搞定环境搭建和工具的使用 大模型并不神奇，也不神秘 Prompt Engineering...操纵大模型的基础方法 让 prompt 更大概率生效的原理 使用 prompt 和调用 OpenAI API 程序思维从确定性到模糊性的变化 Function Calling & Plugins Prompt...什么是 embeddings 使用 LangChain 开发应用 各种大模型应用的技术套路 Semantic Kernel LangChain 之外的另一个选择 - 使用 Semantic Kernel...开发应用 Prompt 和代码分离的思想 Fine-tuning 学会大模型应用技术的天花板 机器学习基础 训练出自己的独特大模型 大模型、GPU 选型 AI 产品设计 独立完成 AI 产品设计，成为
导言 大数据工程师是如今最火的职业，没有之一。也可能是未来十年最火的职位。那么对于如此新型的职业和技术，留学生朋友们应该如何求职？硅谷大数据达人，董老师为你揭秘。...在杜克读书时候，刚好我的导师就是在大数据方面做一些实践，我也很欣喜可以把研究和最新的工业实践Hadoop平台结合，当时做出了很好的结果发表在VLDB，SOCC国际数据库和云计算大会上。...这与我当时的大数据研究项目有很大的相关性。在技术的广度和深度有了一定的积累以后，我把更多关注放在了互联网产品上，我个人对消费者互联网一直都非常感兴趣。...选择LinkedIn有一大原因是因为我一直是它的深度用户，自身对探索不同人的成长轨迹和职业发展历程非常感兴趣。...很快就晋升为了资深工程师。 因为自身对创业公司氛围的喜爱，决定去寻找其他的机会。决定离开LinkedIn觉得当时的工作被限制在广告领域，而个人对广告方面兴趣并不大。
随着互联网时代的快速发展，各个领域对于终端设备的稳定性、可操作性也提出了更高的要求，于是乎，一个看似神秘的岗位就这么诞生了，这就是----运维工程师。...运维工程师 —— “Operations Engineer”，字面意思可理解为管理系统、服务器的工程师。...特别是，当系统不出现问题的时候，许多运维都不重视容灾备份和数据安全，这样一旦系统出现了故障，系统的恢复就需要花很长的时间。 06 不断学习 计算机的发展真的是太快了，新的知识、新的技术层出不穷。
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