完全掌握Python协程

近几年人脸识别认证应用在互联网市场得到大规模的应用与推广，从中牟利的黑灰产也应运而生。在该产业链上，上游的需求人群利用实名认证账户变现（薅羊毛）、推广、倒卖实名账户；中游的技术服务商以「代人脸识别认证」谋生，当中有不少「传帮带」的师徒制工作室或者个体户，提供过人脸认证服务及软件；下游则是各类身份证、人脸照片等信息的提供方。

「只要技术好（代人脸认证），投入成本低，利润可观。行情好的时候，一个月赚 3 万不成问题。」一位黑灰产从业者曾向机器之心表示，他靠传授过人脸认证技术谋生，一套过 APP 人脸认证技术最低可卖至 800 元，而且包教会。当中，所需要的身份证正反面及半身照成本极低，通常不超过 5 元，而过一次 APP 人脸认证至少需要 40 元。除去成本价及忽略操作费不计，一单至少挣 35 元。对于一些难认证的 APP，牟利空间更大。

人脸识别技术已在多行业、多终端进行应用，由于监管及隐私层面缺乏有力监管，出现不少诈骗事件。今年，据南方都市报报道，广西南宁有十几位售房者因为「刷脸卖房」被骗了超千万元。一位房产中介以房屋查档为由，对售房者进行了人脸识别认证。随后，售房者纷纷发现自己的房子已经被买家抵押给了第三方。另据南都记者公开资料查询，此前全国已有多起利用人脸识别进行诈骗的案子。
 

作为一个在过去十年间兴起的领域，数据科学的进化日新月异。但不变的是越来越多的数据管道每天都在被自动化。

具备数据工程、数据可视化、机器学习工程、云服务集成和模型部署等多种技能的员工，总是比那些只专注于数据科学工作流程这一个方面的员工更受欢迎。该领域的发展已经在很大程度上实现自动化，只有编程技能出色的员工才能不被机器所取而代之。除非你极其擅长该领域，否则仅仅专注于构建优秀的机器学习模型在未来是行不通的。

目前的业内形势是：有太多初学者水平的求职者，能力虽然“较为”出色，而初工作经验则寥寥无几。对于那些略微高级的工作岗位来说，则没有足够多的经验丰富或技术对口的工作者。为了能够在工作中更上一层楼，你将需要去理解并实践工作流的其它阶段，为何不让自己的成功概率最大化?

如果你依旧举棋不定，笔者建议最好是现在就选择Python并开始学习。在你掌握了与之相关的工作知识之后，还可以学习R语言的基础知识。但如果你实在用不惯Python，那么接下来该做什么就无需笔者多费口舌了。

作为初学者，你的首要任务应该是了解数据科学的核心概念，并首先了解如何将这些概念应用于实际场景。对于那些没有编程或计算机科学背景知识的人来说，配置编程环境可能是件难事。然而，比起Python，配置环境并开始学习R语言的体验可能会更加流畅友好。

有太多人只是沉溺于成为一名数据科学家的空想，而真正脚踏实地采取行动的人却远远不够。所以，是时候开始你的数据科学之旅了。
 

总结所有这些因素，高级工程师讨厌编程面试也就不足为奇了。如果想吸引最优秀的高级工程师并减少在这个特别紧张的劳动力市场中的面试摩擦，我建议不要再问他们编程面试问题了。

但是，你可能在想，我怎么知道他们是否可以编程?如果您不愿雇用高级工程师而对他们的编码能力一无所知，建议您提供简短的实地工作(最多不超过一两个小时)。大多数高级工程师应该能够找到少量时间来完成这样的任务，尤其是因为这样做省去了编码面试所需的准备工作，并且可以分成更小的时间片，从而更适合他们的繁忙日程。带回家的作业还允许他们在其本机IDE中工作(如果愿意的话)，并花费任何必要的时间重新熟悉标准库。

另外一个好处是，申请人可以根据自己的意愿花一些时间进行练习，这一事实可以深入了解使他们打勾的原因。他们对注释是否体贴?是否全面考虑测试?他们是否以合理且易于理解的方式来组织代码?他们是否在乎提交的工作质量?换句话说，你不仅会知道他们是否可以编写代码，而且会知道他们是否可以很好地编写代码，并且设置的更为现实。

高级工程师是任何软件组织的命脉。他们是最理想，最昂贵且最难吸引的。尤其是在历史上紧张的劳动力市场上，招聘过程需要针对他们的特定需求进行量身定制，因为你比他们更需要他们。

高级工程师讨厌编程面试，如果您想采用最好的面试，你也应该讨厌他们。

（编辑：威海站长网）

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