数据技术专家能力模型

我站在前端角度梳理出数据领域技术专家应该学习的技术点，以下是能力要点：

同时具备产品、数据、技术能力。
以前端为切入点，深入各技术领域，包括前后端、数据技术。
打牢基础知识，熟悉领域知识。

对于知识，可以分为通用、领域的知识，其中越通用、越基础的知识越保值，比如数学知识的保质期可能持续到地球毁灭，而 Webpack5 的 API 可能保质期只有三个月。

所以在学习前，要对各类知识的保质期有个大概的了解：

通用基础知识：100 年以上。
行业基础知识，如产品、计算机基础知识：30 年以上。
行业通用领域知识：10 年以内。
行业专用领域知识：1 年左右。

能力模型

通用基础知识
- 数学
  - 坐标系
  - 参数方程
  - 向量
    - 点乘
    - 叉乘
  - 矩阵
    - 矩阵乘法
    - 线性变换
    - 仿射变换
计算机 行业基础知识
- 数据结构
  - 数据
  - 链表
  - 栈
  - 堆
  - 哈希表
  - 树 & 二叉树 & 二叉搜索树
  - 字典树
  - 并查集
  - 布隆过滤器
- 算法
  - 位运算
  - 滑动窗口
  - 双指针
  - 贪心
  - 回溯
  - 递归
  - 分治
  - 动态规划
- 编译原理
- 设计模式
产品
- 行业基础知识
  - 经济学
  - 商学
  - 心理学
数据
- 行业基础知识
  - 数据明细与聚合
  - SQL
- 行业通用领域知识
  - 计算字段
- 行业专用领域知识
  - 数据分析表达式
前端
- 行业基础知识
  - 编程范式
    - 命令式
      - 过程式
      - 面向对象
    - 声明式
      - 逻辑式
      - 函数式
  - 数据修改
    - 可变数据
    - 不可变数据
  - 图形学
- 行业通用领域知识
  - javascript、typescript
  - css
  - dom、svg、canvas
  - webgl
- 行业专用领域知识
  - 前端框架
    - React
    - Vue
  - 数据流框架
    - Redux
    - Mobx
  - 构建工具
    - Webpack
    - Snowpack
  - 脚手架
    - Vite
  - 全栈框架
    - Next.js
后端
- 行业基础知识
  - 架构模式
    - 一主多从
- 行业专用领域知识
  - 后端框架
    - Spring

前端精读与能力模型

前端精读不可能覆盖上述所有知识，有的知识是课本学的，有的知识是步入社会后，看书或者通过专门渠道学习的，所以本篇只对能力模型做一个指导，而学海无涯，前端精读即便持续创作一百年，也仍然挂一漏万。

不过这个能力模型会对前端精读选材起到主导作用，我会尽量挑选重要的，保质期长的基础知识解读，而保质期较短的行业专用领域知识则尽量少讲，希望前端精读能形成一个正金字塔，底座是厚厚的基础知识，金字塔尖是重要的行业知识，风沙会经常侵蚀金字塔尖，所以金字塔尖需要不断的更新迭代，但我相信，只要有一个稳定的底座，上层的修缮总不是难事。