sas程序員與普通程序員差別

A. SAS與R優缺點討論 從工業界到學界

SAS與R優缺點討論：從工業界到學界
盡管在工業界還是被 SAS 所統治，但是R在學術界卻得到廣泛的應用，因為其免費、開源的屬性使得用戶們可以編寫和分享他們自己的應用。我們的目的就是展示這兩種差異巨大的語言各自優點，並且共同發揮他們的優勢，我們同時還要指出那些不使用SAS 好多年的、現在正在使用 R語言的人們的一些誤解和偏見，因為他們已經很少關注 SAS 的發展和進步了。
前言
我們選取 SAS 和 R的原因是因為他們是目前在統計領域中最有統治地位的兩個編程語言。現在我們注意到一個不好的現象，就是在學術界重度使用R的用戶認為R在被SAS霸佔的工業界有具有相當優勢的，然而熟練掌握這兩個軟體對於想在數據分析領域取得小有成就的年輕人來說很關鍵。
SAS經常有一些更新，非SAS程序員由於沒有技術跟進往往並不知情。SAS繪圖模塊就是一個快速發展並成長的例子，然而許多人並不注意到這些升級以至於他們仍然固執的使用R畫圖。SAS另一個不廣為人知的例子是SAS可以輕松自定義函數，這正是 R的強項。這個SAS過程步(PROC)有全面的語法檢查、翔實的文檔和技術支持;然而一個新的使用者很可能不知道這些工具可用，或者根本不知道它們的存在。另外，SAS還擁有卓越的培訓課程，網路及用戶組分享資源，不同相關主題的大量書籍。知道並合理的使用這些技術以及工具有助於減少使用SAS的畏懼之心。
統計方法的新進展
SAS：
優點：SAS 的軟體及演算法都是經過檢驗的，SAS 有技術支持去快速解決用戶的需求。如果需要的話，SAS會嘗試在已存在的步驟中嵌入新的方法，例如增加一個選項或者新增一個語句(statement)，因此用戶不需要學習另外一個過程步。SAS也會發布最新通訊來詳細說明軟體的更新。
缺點：更新升級較慢。
R：
優點：用戶可以快速實施新方法，或者尋找已經存在的軟體包。很容易學習和理解新方法，因為學生們可以看到代碼中的函數。
缺點：R文檔的更新都是通過用戶進行的，所以新的方法並沒有被很好調試和檢驗。開發者們散布於各地，而並沒有在一起來進行團隊合作的開發。
在這個問題上，SAS 和 R 的優缺點是互補的。對於 R，有人認為它的代碼是開放的，可以看到 R是如何工作的，這對於擁有相關背景的人是比較容易理解的。然而對於SAS，它的過程步是預裝的，文件中對不同的語句(Statement)及選項( Option)存儲了大量的數學公式。如果用戶真的想看到底層程序，這個也是很容易實現的。對兩種語言的使用著者來說，不管是學生還是其它用戶，只是運行代碼的話對於兩種語言是沒有什麼不同的。你運行SAS，不需要知道它在干什麼，類似的是，你運行R時，也不需要知道它在後台調用的函數。你所做的就是按章操作而已。
畫圖
SAS：
優點：SAS畫圖模塊正變得越來越靈活、精良和易於使用。在一些分析過程步(PROCs) 中，ODSGraphics可以自動的生成一些圖形，而不需要額外的代碼。這使得用戶多了一個選擇，即可以使用默認的圖表生成圖表，也可以自己來創造個性化的圖表。
缺點：圖形背後的模板語言(TL)是龐大及不易使用的，特別是對於新手來說。新的高級功能如互動式繪圖功能( interactivegraphs)，對於新手來說也是難以掌握的。
R：
優點：可以簡單的生成漂亮的圖表，還可以使用循環語句來生成動畫。
缺點：在 R中圖表功能與統計分析無關，繪圖和分析是相互獨立的。用戶必須自己來決定什麼樣的圖形是合適的，使用效果的好壞取決於用戶們的統計背景和喜好。盡管改變圖形去達到特別的維度或角度並不是一個簡單事兒。
SAS9.2 之前版本的圖表功能不足是 R更吸引人的一個主要原因之一。R的一個最好的特性之一就是其圖表功能的高質量性和易用性。但是，當前 SAS/GRAPH 搭配 ODSGraphics 及 SG 過程在軟體中增加了制圖的能力。聯合使用 ODS graphics 和 PROCS可以使用戶簡單地生成與分析相關的展示圖表。特定的繪圖過程步如PROCSGPLOT，SGPANEL和SGSCATTER等越來越多，當然需要的一定代碼來實現。另外，SAS 中還有一些其他不錯的繪圖選擇，如SGDESOGNER 和 SAS Enterprise Guide。
函數及可重復使用的代碼
SAS：
優點：SAS有可在 DATA 和 PROC步使用的大量函數和自定義函數。另外強大無所不能的、也可以被DATA步和PROC步使用的宏語言。宏變數可定義為局部或者全局類型。
缺點：編寫自定義函數和詳細的宏代碼需要深厚的編程知識來確保正確性。
R：
優點：在 R 中編寫函數很簡單，用戶也可以通過上傳自己的函數到 R-CRAN 上與其它用戶分享。
缺點：編寫自定義函數需要深厚的編程知識來確保正確性。變數是嚴格的局部變數。在這一點上兩種軟體擁有類似的利弊。SAS的早期用戶運行自己的定製函數主要取決於宏程序的編寫，這也是 R 用戶認為其低效及笨重的原因。然而，SAS 9 版本的 PROCFCMP允許用戶編寫個性化的函數，SAS 9.2 版本又允許用戶在 DATA 及 PROC步中調用這些函數。這對於簡單的統計函數是很有用的，對於更加復雜的統計函數也可以通過 IML 語言來實現。
SAS 及 R兩種語言都面臨著怎樣有效地、正確的使用函數，這就需要用戶在函數編寫的過程中擁有深厚的編程背景。從好的角度來說，一個程序員需要知道他們編寫的是什麼;危險的是，其它人可以下載一個SAS 宏或者 P程序包來使用，盡管他們不知道其內在工作原理，甚至不知道其正確性。所以，有了對宏及函數適當的了解，再來分享它們並應用於具體的需求是很方便的。
用戶支持
SAS：
優點：SAS 有豐富的網上參考資料，專業的技術支持，專業的培訓課程，許多優秀的出版書籍，一個緊密的用戶組及網路社區。SAS的問題可以直接反映給技術支持部門，他們會與用戶一起來解決。
R:
優點：R 有很好的示例手冊，網上參考材料，R 郵件列表和 R 聚會。
缺點：用戶們取決於其它用戶對於軟體的看法及建議。因為 R的開發者散布於全球各地，所以全球的用戶是缺乏聯系的。程序包(Package)並不是由 R軟體的開發核心團隊來編寫的，所以導致了程序的不完善甚至有時候會對結果的正確性有所懷疑。另外，很難去直接尋找一個針對具體問題的人員或者團隊。
數據處理
SAS：
優點：SAS 可以處理任意類型和格式的數據。DATA 步的設計純粹就是為了數據的管理，所以 SAS擅長處理數據。利用豐富的選項，SAS 可以將大數據處理的很好，拼表以及 PROC SQL 也可以減少運行時間。
缺點：在 DATA 步驟中 SAS中的DATA步有非明示的循環演算法，因此使用者的編程思維需要改變以符合SAS的運行邏輯。
R:
優點：R 在最初就被認為是更加適合大數據的。它對於矩陣的操作和排序的設計是非常高效的。R也可以很好的進行各種基於分析的數據模擬。
缺點：R 的設計更加關注統計計算以及畫圖功能，所以數據的管理是比較耗時的，而且不如在 SAS中那麼明晰。其中一個主要的原因就是：對於各種不同類型的數據，在 R 中進行很好的數據處理是比較難以掌握的。
數據處理的重要性經常在統計編程中被忽視了，但是它確實是非常關鍵的，因為實際的數據非常糟糕，不能直接應用於分析。純粹地使用 R的學生們對於得到的數據往往有不切實際的期望，而學習 SAS是一個有效的方法去解決怎樣整理原始的數據。SAS可以對大而繁雜的數據集進行管理和分析，而 R更著重於進行分析。
當處理復雜數據時，R的面向對象的數據結構會遇到很多問題，並且R還缺乏一個內在的循環過程。在SAS中，應用標准化工具經常會進行如下操作：合並含有大量缺失數據的復雜數據集，再生成及修改其中的變數。而在R中，進行復雜的數據處理操作是沒有標准化的，而且經常會導致更加復雜的過程。
SAS與R軟體運行時間的快慢對比取決於任務。如SAS可以通過設置MEMLIB，從而像R一樣使用內存(而非硬碟)來提升運行速度。但在R中，沒有這樣的硬體驅動，只能使用內存來執行。
報表
SAS：
優點：SAS 通過很多有用的過程步來生成詳細漂亮的報表。
缺點：能提供更詳盡報表的過程如 TABULATE、REPORT等，在能正確而有效的使用前，將為有一個艱難的學習曲線等待你跨越。
R:
優點：報表方面，R擁有諸多利器。Sweave包可以創造包含文字、表格和圖形的 PDF 文件，其中圖形可以LaTeX 和 R命令來裝扮。另一個新的程序包 Knitr 可以快速生成格式限制較少的網頁內容。
缺點：R 沒有一個模式化的方式來生成報表，所以需要在編程上花一些功夫。報表的生成對於 R 來說是一個比較新的方向，所以它不如 SAS來的簡單和快速。在 R 中，Sweave 和 Knitr 是報表這方面的領先的程序包，但是學習起來也比較困難。
重度報表使用用戶應該了解這些以上不同，盡管學習 SAS的報表功能需要花費一些時間，但是一旦掌握了就很有價值並有很高的靈活性。而從最基礎學習 R 的報表功能也許不需要像 SAS那樣花那麼多時間。
結論
我們可以看到解決 R 與 SAS的辯論是三合一的。第一，就像在任何一個統計編程社區一樣，我們知道這個PK是沒有一個最終贏家。兩種軟體各有優缺點。他們有共存的必要，而學術上的教學中，他們也有共存的必要。如果學生們能夠明確他們的需求並合理的應用，那樣會獲得更好的效果。如果只給學生教授一種軟體是有局限性的，這樣會使他們難以發揮學習另外一種軟體的潛力。第二，用戶們需要保持他們的工具箱與時俱進。SAS和 R 都有一些很不錯的學習網站去介紹最新的技術上的進步。第三，最理想的是學習兩種軟體並將其融合於分析中。對於 R 的用戶們，通過轉化R 到SAS 的用戶界面，可以同時使用 2種軟體。通過使用兩種軟體可以使處理及分析數據變得事半功倍，而且使所有的用戶都滿意。

B. 好程序員：優秀的程序員和一般的程序員差別在哪

一個好的程序員定義分為三種：興趣，努力，行業前景
1: 首先你要對前端這個職位這個行業感興趣，沒有興趣你再怎麼去學都是沒有用的，比啞巴吃黃蓮都更難受。有興趣後就要懂得培養。
2: 俗話說：人往高處走，水往低處流，努力要講究方法，你剛畢業不久，我建議我們先好好實習積累工作經驗，然後跳出來自己找個公司上班，工作經驗會更加豐富，我就是這樣
3: 互聯網行業正屬於當今社會的發展高峰期，首先確定你選這個行業前景是沒有錯的，非常好，其次 除了前端，你應該去了解後端，和互聯網行業的其他職位，程序員不一定都是前端。或許互聯網行業的其他職位也很適合你。
在大學里學的專業是前端，這個已經是非常好的了，當今前端的需求量大。也是很景氣。希望你能抓住這個機會 不要放棄 踏實一步一步來，成就會來的非常快！

C. 普通程序員和大神級程序員有什麼差別

六點區別：

1、文檔能力

「文檔是第一生產力」，這一點在程序員的世界是毫無異議的。看看Spring，hibernate，Struts等最流行的開源軟體的文檔就知道，他們tutorial，他們的getstarted，他們的reference文檔寫的多麼的易懂。

如果要獲得更高的報酬，文檔是絕對關鍵的因素。有文檔就有溝通，就有交易。搞技術的容易忽視文檔的力量，也因為寫文檔十分困難，更多程序員選擇舒適區，習慣寫下代碼，但正因為如此，妨礙了不少程序員的進階。

2、解決BUG的效率差別

普通程序員可以利用搜索引擎(網路)尋找答案，經常性找不到好的解決辦法，然後更換技術方案!頂級程序員也利用搜索引擎(Google)尋找答案，一般bug都順利解決(其實跟前期框架選擇等關系非常大)。

5、面對如何開源社區態度

普通程序員幾乎沒有在開源社區混，這也導致經常對新技術發展關注度低。而頂尖程序員則是擁抱開源社區。

6、面對功能點

普通程序員：立馬開始構思自己如何實現腦海里出來一個方案。

頂尖程序員：發現功能點很普通github上面早已經有非常多的解決方案，著手根據業務選擇一個最適合最優的方案。

但是優秀的程序員一開始都是普通程序員，所以加油吧！

D. 考慮從事 SAS 程序員工作，有哪些需要注意的點

SAS顯然不是一個user friendly的軟體，如上面大家所講，其主要優勢還是體現在處理大量甚至海量的數據的時候。比如我日常處理數據最小的也有幾十萬行，幾十列，這樣的文件是excel沒有辦法處理的。

1)平常你們用SAS主要是原始數據處理工作多還是數據統計分析工作多；
我想這個取決於工作，SAS在這兩方面表現都很強大，data step用於前者，proc step用於後者。但是其實任何工作都一定程度上是兩者的結合，將原始數據做好處理才能發掘出更多有意義的信息，適當和有效的數據統計分析才能得到合適的結果。如果按照SAS官方的分類，programmer的工作更加側重前者，而後者為主的工作可能更多是BI Analyst或者consultant。

2)對統計知識要求有多深；
不是特別的深，可以做到理解SAS相關proc的原理即可。其實在實際的工作中最常用的統計方法其實很簡單。如果閱讀和理解SAS相關的proceres沒有問題，統計知識就不會成為做SAS programmer的短板。

3)目前基本只有醫葯行業大量招SAS programer嗎？感覺其他都沒很多招聘/實習信息
Biostatistics的確是SAS應用最成熟和廣泛的領域之一。如上所說，只要是需要處理分析大量數據的行業都可能用到SAS。具體說，在參加SAS培訓時，遇到的同學背景很廣泛，商業銀行，投資銀行，餐飲行業，政府部門，大學等等。我自己是在能源行業。

4)公司在招SAS programer時比較看重什麼，比如SAS certificate，很強統計背景，學歷資深還是什麼的?
首先，如果你熟練掌握SAS，那很好。其次，如果你有真正運用SAS的工作經驗，那就更好了。問題是：能有第二個條件的工作就肯定不是適合學生的了。那麼，可能相關的certificate是個不錯的證明。如果以上兩者都不具備……（這樣的人其實很多，培訓時遇到的大多數人是用到了SAS才開始學的），那麼，如果你有良好的統計教育背景，或者運用其他統計軟體的經驗就算是個和其他競爭者競爭的plus吧。

E. sas程序員是做什麼的

SAS程序來員日常的工作為原始數據處理工作和數據統計分析。

SAS系統主要完成以數據為中心的四大任務：數據訪問；數據管理(sas 的數據管理功能並不很出色，而是數據分析能力強大所以常常用微軟的產品管理數據，再導成sas數據格式．要注意與其他軟體的配套使用）；數據呈現；

數據分析。當前（2016年）軟體最高版本為SAS9.4。其中Base SAS模塊是SAS系統的核心。其它各模塊均在Base SAS提供的環境中運行。用戶可選擇需要的模塊與Base SAS一起構成一個用戶化的SAS系統。

(5)sas程序員與普通程序員差別擴展閱讀：

SAS/STAT覆蓋了所有的實用數理統計分析方法，是國際統計分析領域的標准軟體。SAS/STAT提供了八十多個過程，可進行各種不同模型或不同 特點數據的回歸分析，如正交回歸/面回歸、響應面回歸、logistic回歸、非線性回歸等，且具有多種模型選擇方法。 可處理的數據有實型數據、有序數據和屬性數據，並能產生各種有用的統計量和診斷信息。

在方差分析方面， SAS/STAT為多種試驗設計模型提供了方差分析工具。

另外，它還有處理一般線性模型和廣義線性模型的專用過程。在多變數統計方面， SAS/STAT為主成分分析、典型相關分析、判別分析和因子分析提供了許多專用過程。SAS/STAT還包含多種聚類准則的聚類分析方法。

F. 普通的程序員和大神級的程序員有什麼區別

你好，普通程序員只能做一些重復簡單的事情，大神級程序員可以解決普通程序員解決不了的難題，還可以給普通程序員建框架。

G. 普通程序員和大神程序員，到底有啥區別「渡一教育」

眾所周知，雷軍本就是一位超級厲害的程序員。他曾經這樣評價自己的編碼水平：「我沒寫過詩，但是有人評價我寫的代碼像詩一樣優雅。」

好吧，有被凡到。

盡管很多人曾因為雷總過於濃密的發量而懷疑他作為程序員時的水平。但是從雷總的語氣中我們可以感覺到他對於自己編碼能力的自信。

不得不承認，同樣是程序員，普通程序員和大神的差別是巨大的。

當普通程序員嘗試重構一個簡單的模塊

當大神級程序員重構代碼

普通程序員做的多線程

大神級程序員做的多線程

是否過於真實？剛入門的小白程序員流下了羨慕的淚水。。。

另外，據不權威調查顯示，大神程序員的生活作息遠不同於普通人類，基本上是晝伏夜出。果然，大神早已非正常人類，不食人間煙火。有圖為證(第一列是時間，第二列是代碼行數。)

這是FFmpeg的作者FabriceBellard的編碼時間表，能看出來，越到晚上靈感越強啊。額，不過，這位大佬是會睡著睡著覺靈感突發蹦起來提交代碼的嗎……

而這是LiveJournal的作者BradFitzpatrick在memcached項目上的時間表。

典型的夜貓子，晝伏夜出，每天只睡四個小時。

仁慈的獨裁者，Python之父Guidovan Rossum同樣是一位暗夜使者。

美好的一天從下午開始，夜晚才是靈感的源泉。不過大佬好像真的不用睡覺的。。。。

而在夜行者之上，更有一種恐怖存在，他們宣告了永動機是可以實現的，因為他們自己，就是永動機。。。

「世界上最好的語言」php的創始人RasmusLerdorf，便是其中翹楚，這是他在php-src項目上的提交時間：

果然是大佬，白天正常工作，晚上更加興奮。果然，真正的大神都是突破人類身體極限，完全不用睡覺的。

當然了，以上這些呢不過是一些極端案例，他們雖然是真正的大神，小渡也絕不建議小夥伴們學習這種作息習慣。不然很有可能，技術沒學到，發量卻比大神還少。。。

而在日常的工作中，大神對於小白的碾壓更是全方位無死角。

註：reinventing the wheel 重新發明輪子

果然，大神的工作都是獨出心裁的。

額，不過這么一看嘛，菜鳥和大神好像差不多。。。。

大神的反應總是波瀾不驚的，好像沒什麼成就感。。。

離譜。。。。

笑出自信，笑出強大！

看到大神們種種不同凡響的表現，小夥伴們有沒有心生嚮往？不要灰心，只要努力，假以時日你一定也能像雷總那樣，寫出詩一樣優雅的代碼。

要想真正的成為大神，要腳踏實地，有的放矢，為自己設立目標，不斷向目標逼近。

至少要做到以下幾點：

程序員之所以被稱為「大神」，顧名思義便是在專業領域他們無所不能。所以，大神之路第一步就是補全自己技術上的短板，項目出現任何技術難題時，只要自己出馬便能發現問題所在，從而找到解決方法。

多隆就是這樣一位全能的大神，「只要有技術上的困難，找多隆，沒有解決不了的」這是在阿里技術人員內部流傳的一句話。

對於編碼技術，多隆便是武俠小說中已臻化境的絕頂高手，從2003年到2007年，搜索引擎工作一直都是多隆一個人負責，但這不是他所有的工作，因為他解決問題的能力是驚人的。

多隆一個人能頂一個團隊，別人做事可能要成立一個項目組，而他從頭到尾都是自己一個人，即使他負責的事情以前從沒有接觸過。

阿里研究員畢玄曾舉例說：「五彩石項目多隆完成了商城搜索的mp邏輯，當時如果沒有多隆，整個項目需要延後2周；還有一次，淘寶session框架調用session_tair故障，一堆人（應該有10人+）一起排查問題，從6:00排查到第二天的6:00，最後多隆查到了問題。」

而達到如此境界，與多隆自身的特質分不開。當他沉浸在他的程序世界時，外界的人和事很難干擾到他。他不擅交際，也不玩什麼社交網路，一般很難在公眾場合見到他，只要能不參加的會議、采訪，他都不會參加。

就算去，他也常常會帶上筆記本。據說他也曾經帶著筆記本去outting，在車上寫代碼……

而且盡管被同事們頂禮膜拜，多隆依然謙遜，他說：「我就是個寫代碼的，很普通」。

從多隆身上我們也能看到，想要成為大神，首先就是要靜下心來沉住氣，認真研究代碼，不斷學習進步，完善技術，讓自己不再有短板。

理想是最好的指引者，對於技術行業尤其如此。

很多人在成為程序員之初，都抱有改變世界的想法，想像著運用自己的編程技術來為未來的世界增添色彩。而真正能將這種想法堅持到底的人可謂是鳳毛麟角，但這恰恰是成為大神程序員的重要特質。

支付寶OB資料庫團隊的隊長陽振坤就是這樣一位典型的理想主義者，在他的職業生涯中遭遇了太多的挫折和失落，但他始終保持著一個技術人員的初心，堅持理想，不曾退讓。

陽振坤曾是北大的學術明星，北大本碩博一路念完留校任教，不但破格晉升教授，還成為北大首批「長江學者獎勵計劃」特聘教授之一。他的理想就是攻克分布式系統難題，建成中國技術人自己的分布式資料庫。

在加入網路之後，他集中一切精力來進行資料庫的開發，然而盡管他主導的分布式系統在性能上已經超過了開源系統，網路仍然以成本太高為理由解散了他的團隊。

隨後他加入阿里，陽振坤繼續做分布式資料庫研發，他的團隊從零發展到十幾人，搗鼓出中國第一個分布式資料庫，他們給它起了個名字叫OB。

然而，同樣因性價比的問題，陽振坤和他的OB團隊在阿里坐了冷板凳。這一彼時僅有十幾個人的團隊曾在長達三年多的時間里，孤獨而邊緣。

很多同事都說，「如果陽老師願意妥協，放棄OB，轉去做開源系統的技術優化，早就撥雲見日了。」

但是，那顯然不是他想做的事情。

不過相比於網路，阿里對於「無用」的創新有更大的包容，OB最終被並入了支付寶。彼時的支付寶，面臨著一個世界級的難題：雙11的交易量呈幾何級增長，未來勢必還將繼續呈幾何級增長，可是支付寶當時用的甲骨文資料庫早已經承受不了這么龐大的數據量。

為了應對雙11這天的數據，只能再花數億千萬人民幣的價格去購買主機，可在交易恢復常態時，昂貴的主機旋又陷於長期閑置狀態，這樣未免得不償失。

因此OB這一還未正式上過「戰場」的資料庫，被支付寶高層認定是解決雙11支付峰值這一世界級難題的「鑰匙」。OB最終也不負眾望，幫助支付寶攻克了這一難關。

2016年5月，時任螞蟻金服董事長彭蕾親自將支付寶內部最高榮譽——CEO大獎「勛章」戴在了以陽振坤為首的OB團隊成員的脖子上。

從陽振坤的身上我們可以感受到，理想或許會讓我們一時間陷入困境，但如果我們堅持下去，會帶給我們更大的回報。

這是老生常談，卻也是最重要的一點。這是每一個想要突破自我的人所必備的特質，也是每一個大神程序員依舊在堅持的習慣。

即使多隆在阿里早已封神，但是他仍然每天醉心於編程的世界，研究各種代碼，不斷強化完善自己的技術。

即使陽振坤和他的OB團隊已經為取得了阿里的最高榮譽，他們仍然在每一次維護和升級中不斷地為OB資料庫做出新的改進和嘗試，向著更高遠的目標進發，他們期待著有朝一日OB可以超越IOE，成為世界上最棒的分布式資料庫。

每一個大神，都是由小白蛻變而成的。大神若不再努力，早晚會跌落神壇，泯然眾人。而小白們只要堅持學習，不斷提升自己，終有一日也會成為自己曾經仰望的大神。

每個大神的「封神之路」都有各自的精彩，但是也有著共同點，那就是：專注、熱愛、持之以恆。當然，每個領域的大神都是極少數，我們大多數人可能用盡全力也趕不上天賦異稟的人的輕松一步。

但是我們努力不是為了趕上任何人，而是為了成為心目中那個更好的自己。

就像現在正拼搏在殘奧會賽場上的殘疾健兒們，他們早就喪失了和正常人一樣生活的能力，但不妨礙他們依舊熱愛生活，依舊為了夢想去拼搏，去創造正常人都難以企及的記錄。

所謂奧運精神不光會激勵賽場上的運動員，也會時刻提醒我們每一個平凡的人，向著心裡的頂峰奮力沖刺。

保持心中那份對於夢想的執著和渴望，我們終將會突破自我。加油，未來的大神。

H. 國內生物統計人員工資 問下sas程序員和生物統計師工資差別

國內生物統計是近幾年才發展起來的,比國外差。
外企生物統計大部分用國外的。

I. 臨床資料庫程序員和sas程序員前景

sas程序員前景更好。根據相關公開信息查詢得知，2021年臨床數據管理員招聘職位量253，2021年sas程序員招聘職位量305，臨床數據管理員低於sas程序員。統計依賴於各大平台發布的公開數據，系統穩定性會影響客觀性，僅供參考。

J. 程序員面試被要求手寫代碼普通程序員高級程序員之間的差別在哪

如果一個求職者能現場寫出代碼，並得到正確結論，那樣，他對代碼、演算法的臨場應變能力還是很強的，在平常工作中，高效率都是有保障的。許多人對程序猿有錯誤觀念，認為他們寫代碼時，就應該像影視劇的網路黑客一樣，噼噼啪啪敲一陣電腦鍵盤，顯示器不斷地翻轉更新白底黑字的英文，就能迅速獲得想要的結果。現實是，許多程序猿寫代碼時，必須通過網頁搜索等手段查看許多材料，有一些代碼甚至拷貝得來的，調節看上去遠沒那麼酷。

筆試題目主要針對應屆畢業生，自然一些規模大的公司面試的流程較為繁雜，一般第一關都是先讓做筆試題目，筆試題目的題一般非常簡單，絕大多數對於剛畢業的學生們看一下基本上的理論能夠了解是多少，這類筆試題目的方式反是難住了好多人，許多程序猿由於做一個專業方向做的時間比較長了，許多有關的編程知識早已忘掉的差不多了，因此看到這類筆試題目直接放棄，也無法這部分人不可以從業開發軟體，至少不能作為出色程序員的規范看待，因此在平常程序編寫環節中要重視基本技能的復習，終究基礎理論知識是一個程序員的必不可少基本技能。