怎样成为明星DBA

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出版者:人民邮电出版社
作者:Thomas LaRock
出品人:
页数:232
译者:傅尔也
出版时间:2010-12-20
价格:35.00元
装帧:平装
isbn号码:9787115241764
丛书系列:
图书标签:
  • 数据库
  • DBA
  • 职业生涯
  • 软件设计
  • 计算机
  • 职业设计
  • 技术
  • 工作学习
  • DBA
  • 数据库
  • 性能优化
  • 高可用
  • 故障排查
  • 职业发展
  • 技术进阶
  • 运维
  • MySQL
  • PostgreSQL
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具体描述

DBA无疑是当今众多IT人士最向往的职业之一,它有趣、令人兴奋,要求从业人员既要有过硬的专业技术,又要具备多项软技能。

本书作者从自己的亲身经历讲起,一步步引领读者了解DBA的生活与工作。根据多年职业生涯体验及人生感悟,他为读者道出了DBA的生存之道,指导大家如何成为一名优秀的、有竞争力的、自信的DBA。书中还汇集了多位专业人士的评注,让你可以从更多视角了解DBA。

如果你已经为自己规划了一条DBA的职业之路,那么本书正是你不可或缺的向导,作者的真知灼见将为你的职业生涯点亮明灯,指引方向。

《数据基石:构建与驾驭企业级数据资产》 前言 在信息爆炸的时代,数据已不再是冰冷的数字,而是驱动企业决策、优化运营、激发创新的核心资产。从初创公司到跨国巨头,数据的重要性日益凸显。然而,数据的价值并非唾手可得。它需要精心的构建、严谨的管理、高效的驾驭,以及一支具备前瞻性视野和深厚技术功底的专业团队。本书《数据基石:构建与驾驭企业级数据资产》正是应运而生,旨在为那些渴望在数据时代乘风破浪的企业和个人,提供一套系统性的方法论与实操指南。 本书并非仅仅探讨理论概念,而是聚焦于“如何做”——如何从零开始构建一个稳定、高效、安全的数据体系;如何将海量、异构的数据转化为可理解、可信赖、可行动的商业洞察;以及如何培养一支能够持续引领企业数据化转型、应对复杂挑战的专业队伍。我们相信,掌握了数据构建与驾驭的核心能力,就如同掌握了企业发展的“基因密码”,能够 unlock 无限可能。 第一篇:数据体系的战略规划与设计 在着手构建任何复杂的系统之前,清晰的战略规划至关重要。数据体系的建设更是如此,它直接关乎企业的未来发展方向和竞争优势。本篇将带领读者深入理解数据战略如何与企业整体战略协同,以及如何在此基础上设计出适应未来发展的数据架构。 第一章:数据战略的顶层设计 理解企业战略与数据使命: 深入分析企业的核心业务目标、市场定位、竞争优势,以及数据在该战略中的关键作用。我们将探讨如何定义清晰的数据使命,使其与企业愿景紧密相连。 识别关键业务场景与数据需求: 哪些业务场景需要数据驱动?用户画像、客户流失预测、供应链优化、个性化推荐……我们将通过大量案例,引导读者识别不同业务场景下的具体数据需求,为数据体系的建设提供明确方向。 数据治理的宏观框架: 数据治理是数据体系的生命线。本章将阐述数据治理的必要性、核心原则,以及如何构建一个行之有效的数据治理框架,包括数据所有权、数据质量、数据安全、数据隐私等关键要素。 数据资产的价值评估与实现路径: 如何量化数据资产的价值?如何制定数据资产的投资回报(ROI)模型?我们将探讨多种数据资产价值评估方法,并为读者勾勒出实现数据价值的初步路径。 第二章:企业级数据架构的设计蓝图 数据架构的演进与趋势: 从传统数据仓库到大数据平台,再到云原生数据湖和数据网格,我们将梳理数据架构的演进历程,分析当前主流架构的优劣势,并预测未来的发展趋势。 核心数据架构模式解析: 数据仓库 (Data Warehouse): 结构化数据的集成与分析,维度建模、事实表、缓慢变化维度(SCD)等核心概念的深入讲解。 数据湖 (Data Lake): 存储海量原始数据,支持多样化分析,数据湖的选型、存储格式(Parquet, ORC等)、元数据管理。 数据湖仓一体 (Lakehouse): 融合数据湖的灵活性与数据仓库的结构化管理,实现统一的数据访问与管理。 数据网格 (Data Mesh): 去中心化的数据所有权与管理,将数据视为领域驱动的产品,面向服务的部署。 数据集成与ETL/ELT策略: 如何从异构源收集、转换和加载数据?我们将详细介绍ETL(Extract, Transform, Load)和ELT(Extract, Load, Transform)的核心流程、工具选型及优化策略。 数据存储与计算引擎的选择: HDFS, S3, GCS等分布式存储,Spark, Flink, Presto, Hive等计算引擎,针对不同场景的数据存储与计算需求,提供专业的选型建议。 数据安全与合规性的架构考量: 从设计之初就融入数据安全与合规性原则,数据加密、访问控制、脱敏、审计等机制在数据架构中的体现。 第二篇:数据采集、存储与处理的实操精要 理论指导实践,而扎实的实践是构建坚实数据基石的关键。本篇将深入探讨数据采集、存储和处理的各个环节,提供可落地的技术方案和最佳实践。 第三章:高效可靠的数据采集 实时数据采集技术: Kafka, Pulsar, Kinesis等消息队列的应用,CDC(Change Data Capture)技术详解,流处理框架(Spark Streaming, Flink)与实时采集的结合。 批量数据采集策略: 定时任务调度(Airflow, Oozie),API接口抓取,文件传输协议(SFTP, FTP),数据库批量导出。 多源异构数据接入: 关系型数据库、NoSQL数据库、日志文件、API接口、物联网设备等数据的统一接入方案。 数据质量保障在采集环节: 输入校验、格式检查、空值处理、异常数据预警,在数据进入体系前筑牢第一道防线。 数据采集工具与平台选型: 针对不同规模和复杂度的项目,提供主流数据采集工具的对比分析。 第四章:弹性可扩展的数据存储 分布式文件系统 (HDFS) 与对象存储 (S3, GCS): 原理、特性、适用场景,以及在数据湖中的角色。 关系型数据库的最佳实践: PostgreSQL, MySQL, Oracle等,数据分区、索引优化、读写分离、高可用方案。 NoSQL数据库的灵活运用: 键值存储 (Redis, Memcached): 缓存、会话管理。 文档数据库 (MongoDB, Couchbase): 非结构化数据存储,灵活的Schema。 列式存储 (HBase, Cassandra): 大规模数据集的写入和读取优化。 图数据库 (Neo4j, ArangoDB): 关系型数据的高效查询与分析。 数据仓库的性能调优: 列式存储、数据压缩、分区表、桶、物化视图等技术。 数据生命周期管理: 数据归档、删除策略,以及与存储成本的权衡。 第五章:高效的数据处理与转换 批处理框架深度解析: Apache Spark:RDD, DataFrame, Dataset,Spark SQL,Spark MLlib,Spark Streaming。Flink:流批一体,事件驱动。 流处理引擎的应用: 实时数据清洗、转换、聚合,实时告警,实时指标计算。 SQL on Big Data: Presto, Trino, Hive等,实现对海量数据的SQL查询。 数据清洗与标准化: 重复数据识别与去重,异常值检测与处理,数据格式统一,枚举值映射。 数据转换与特征工程: 数据集之间的关联,聚合计算,衍生字段生成,为下游分析做好准备。 作业调度与监控: Airflow, Cron, Jenkins等任务调度工具的使用,以及作业执行过程的监控与告警。 第三篇:数据质量、安全与治理的深度实践 构建了数据基础,如何保证数据的“好用”、“可用”且“合规”是关键。本篇将深入探讨数据质量、数据安全和数据治理的落地执行。 第六章:打造高可信度的数据质量体系 数据质量的维度与评估: 准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性、有效性。 数据质量规则的定义与实现: 数据校验工具(Great Expectations, Deequ),自定义校验逻辑,数据质量规则引擎。 数据质量问题的检测与溯源: 告警机制,数据血缘追踪,根因分析。 数据质量修复与改进: 手动修复,自动化修复,流程改进,从源头预防。 构建数据质量文化: 培养全员对数据质量的重视,将数据质量融入日常工作。 第七章:构建坚不可摧的数据安全防护墙 数据安全的基本原则: 机密性、完整性、可用性。 数据访问控制与权限管理: RBAC (Role-Based Access Control), ABAC (Attribute-Based Access Control),最小权限原则。 数据加密技术: 传输加密(SSL/TLS),存储加密(AES, RSA),静态数据加密。 数据脱敏与匿名化: 敏感数据识别,规则化脱敏,差分隐私等技术。 数据审计与安全监控: 详细的日志记录,异常行为检测,安全事件响应。 数据安全合规性要求: GDPR, CCPA, PIPL等国内外数据隐私法规解读与实践。 第八章:系统化的数据治理落地 数据治理组织架构与职责: 数据治理委员会,数据所有者,数据管理员,数据 Steward。 元数据管理的核心: 数据字典,数据目录,数据血缘,技术元数据,业务元数据。 主数据管理 (MDM): 建立统一、准确、可靠的主数据视图,如客户、产品、供应商等。 数据生命周期管理与归档策略: 明确数据保留期限,合规性归档,过期数据安全删除。 数据目录与数据发现: 提升数据可用性,让用户轻松找到所需数据。 数据治理工具与技术赋能: 市场主流数据治理平台的选型与应用。 第四篇:数据价值的挖掘与应用 数据最终要为业务服务。本篇将聚焦于如何从数据中挖掘价值,并通过各种形式的应用将价值最大化。 第九章:数据分析与商业智能 (BI) 探索性数据分析 (EDA): 理解数据分布,识别模式,发现异常。 数据可视化技术: Tableau, Power BI, Looker, Superset等工具的使用,以及数据可视化设计的最佳实践。 构建企业级数据报表与仪表盘: 关键绩效指标(KPI)的设计,多维度分析报表。 OLAP (Online Analytical Processing) 与多维分析: Cube, Slice, Dice, Drill-down等操作。 用户行为分析: 流量分析,转化漏斗,留存分析。 第十章:机器学习与人工智能的驱动 机器学习项目生命周期: 数据准备,模型选择,模型训练,模型评估,模型部署,模型监控。 常见机器学习算法的应用: 回归、分类、聚类、降维等。 深度学习在数据应用中的实践: 图像识别、自然语言处理、推荐系统。 特征工程的艺术: 如何从原始数据构建出对模型有益的特征。 模型部署与MLOps: 将模型集成到生产环境,自动化模型训练、评估与部署。 第十一章:数据驱动的业务创新 个性化推荐系统: 基于用户画像和行为的推荐算法。 精准营销与广告优化: 用户细分,广告投放效果预测,A/B测试。 风险控制与欺诈检测: 信用评分,反洗钱,交易欺诈识别。 供应链优化与预测: 需求预测,库存管理,物流路径优化。 产品创新与用户体验提升: 基于用户反馈和行为数据的产品迭代。 第五篇:数据团队的建设与管理 数据体系的成功,离不开背后强大而专业的数据团队。本篇将探讨如何构建、培养和管理一支优秀的数据团队。 第十二章:构建精英数据团队 数据团队的职能划分: 数据工程师,数据分析师,数据科学家,BI工程师,数据产品经理,数据治理专员。 核心岗位职责与技能要求: 明确各岗位所需的硬技能和软技能。 招聘与人才吸引策略: 如何在人才市场上找到合适的人才。 团队的文化与协作: foster 协作、创新、学习的团队文化。 激励机制与职业发展: 为团队成员提供成长空间和发展机会。 第十三章:高效的项目管理与协作 敏捷开发在数据项目中的应用: Scrum, Kanban等方法的实践。 跨部门协作与沟通: 如何与业务部门、IT部门建立良好的合作关系。 项目管理工具与方法: JIRA, Confluence等工具的使用。 风险管理与问题解决: 预见潜在风险,并制定有效的应对方案。 结语 《数据基石:构建与驾驭企业级数据资产》不是终点,而是起点。我们希望通过本书,为读者提供一座坚实的桥梁,连接理论与实践,赋能企业和个人在数据浪潮中乘风破浪,最终实现数据资产的最大化价值。数据是未来的石油,而掌握构建与驾驭它的能力,就是掌握了在未来时代赢得先机的关键。愿本书成为您数据探索之旅的忠实伙伴。

作者简介

Thomas LaRock IT资深人士,有着十多年的技术和管理经验,目前在一家金融服务公司任数据库管理经理。此前,他做过程序员和分析师,先后在几家大型软件咨询公司工作过。Thomas拥有华盛顿州立大学的数学硕士学位,作为一名SQL Server MVP,他受聘为Quest Software公司SQL Server专家委员会的成员、SQL Server专业协会(PASS)的理事会成员。

目录信息

第1章 我是怎样做到的 1
1.1 我的经历 2
1.1.1 早期的学习过程 2
1.1.2 早期的职业生涯 3
1.1.3 运气、准备和机会 5
1.1.4 社区 6
1.2 别人的经历 7
1.2.1 药剂师 7
1.2.2 酒店经理 8
1.2.3 估算总监 8
1.2.4 MUMPS程序员 8
1.3 你的经历 9
1.3.1 做好准备 10
1.3.2 参加培训 12
1.3.3 获得认证 13
1.3.4 现在去碰碰运气吧 14
1.4 保持专注 14
第2章 我要做点什么 16
2.1 你和总统的共同之处 16
2.2 你的初始清单 17
2.2.1 拟一份服务器清单 20
2.2.2 检查数据库备份 22
2.2.3 验证你能否还原数据 22
2.2.4 拟定客户名单 23
2.2.5 列出那些“最重要的”数据库 24
2.2.6 列出即将开始的项目和可交付的内容 25
2.2.7 构建环境基准 26
2.2.8 制定恢复计划 27
2.3 信息都收集到了,现在该做什么 28
2.3.1 约见经理 28
2.3.2 约见开发人员 29
2.3.3 约见服务器管理员 30
2.3.4 约见客户 31
2.4 那条警告严重吗 32
2.5 我该不该检查一下那条警告 34
2.5.1 检查警告系统 35
2.5.2 问问开发人员 35
2.5.3 问问服务器管理员 36
2.5.4 问问客户 36
2.6 一起吃个午饭怎样 36
2.6.1 “饭桌外交” 37
2.6.2 不要拉帮结派 38
2.6.3 外向一些 38
2.6.4 尊重个性 39
2.6.5 照顾好自己 39
2.6.6 为人坦诚 40
2.6.7 加入某些组织 40
2.6.8 尊重个性 41
2.7 记录你的进展 42
2.8 主动一些 43
第3章 基础知识 46
3.1 RAID简介 47
3.1.1 RAID为何如此重要 47
3.1.2 用来提升性能的RAID 49
3.1.3 用来提供容错性的RAID 50
3.1.4 你想要哪种RAID级别 54
3.1.5 你的需求 54
3.2 DBA要了解的SAN基础知识 55
3.2.1 为什么RAID 5就够用了 57
3.2.2 失传的基准测试技术 57
3.2.3 都是磁盘锭的事 59
3.3 高可用性选择 60
3.3.1 群集化 61
3.3.2 日志传送 63
3.3.3 复制 65
3.3.4 数据库镜像 67
3.4 灾难恢复计划 69
3.4.1 DR测试 71
3.4.2 卡耐基音乐厅 71
3.5 网络就像浴室那样 72
3.5.1 快叫管道工 73
3.5.2 马上修好 74
3.6 DBA代表什么 75
3.6.1 人们会抗拒改变 76
3.6.2 拥有标准和工序不是件坏事 78
3.6.3 人们会责怪他们不了解的事物 79
3.7 责怪还是赞扬 81
3.8 需要把事做对,还是受人喜爱 82
第4章 开发服务器就是开发人员的生产服务器 84
4.1 为什么开发人员如此穷困 85
4.1.1 顶着压力 85
4.1.2 业务需求 87
4.1.3 SQL知识 88
4.2 服务级别协议 90
4.2.1 当个好客户 91
4.2.2 沟通是关键 91
4.3 处理期望 94
4.3.1 没人会在乎努力的 95
4.3.2 让我们谈谈吧 95
4.3.3 尽早参与其中 96
4.3.4 沟通你的行动 97
4.3.5 你做得不够快 98
4.3.6 你做错了 98
4.3.7 反应迅速,认真负责 99
4.4 时间管理 100
4.4.1 制定常规 101
4.4.2 减压 102
4.4.3 待办事项清单 103
4.4.4 分块进行 104
4.4.5 知道何时说不 104
4.5 克里斯?汉森和代码审查 105
第5章 生产支持 108
5.1 服务级别协议 110
5.1.1 我以为我们有协议啊 110
5.1.2 了解你该做什么 111
5.1.3 以礼待人 113
5.2 建立支持流程 113
5.2.1 定义流程 114
5.2.2 公布流程 116
5.2.3 提醒和强制执行 116
5.3 工作和生活的平衡 117
5.3.1 沟通 118
5.3.2 保障自己的私人时间 119
5.3.3 快乐休闲时光 119
5.4 外包 120
5.4.1 工作质量 121
5.4.2 语言障碍 122
5.4.3 安全问题 124
5.4.4 饭碗安全 124
5.4.5 各种优点 126
第6章 基本的故障检修 127
6.1 CSI:SQL 128
6.1.1 事故 129
6.1.2 询问 129
6.1.3 监控 130
6.2 常见瓶颈 131
6.2.1 磁盘 132
6.2.2 内存 133
6.2.3 CPU 133
6.3 可用的工具 134
6.3.1 可靠性和性能监视器 135
6.3.2 活动监视器 139
6.3.3 动态管理视图 140
6.3.4 等待统计信息 144
6.3.5 SQL事件探查器 146
6.3.6 网站 151
第7章 该吃点什么 154
7.1 食物也能成瘾 155
7.1.1 情绪化进食 156
7.1.2 无意识进食 157
7.1.3 克服坏习惯 158
7.2 社交聚会 159
7.2.1 早餐 160
7.2.2 午餐 162
7.2.3 消遣 163
7.2.4 出差 164
7.3 锻炼 165
7.3.1 多走几步 166
7.3.2 定期锻炼的需要 167
7.3.3 睡眠 168
7.3.4 热量 169
7.4 生活很美好,但加点培根就更美好了 170
第8章 培训,为你加点料 173
8.1 培训的理由 174
8.1.1 专业发展 175
8.1.2 改变角色 176
8.1.3 引领新系统 176
8.1.4 客户满意度 176
8.2 员工得到的好处 177
8.2.1 工作满意度 177
8.2.2 工作动力 178
8.2.3 处理效率 178
8.2.4 时间管理 178
8.2.5 沟通技能 179
8.3 企业得到的好处 179
8.3.1 提升士气 180
8.3.2 减少人员更替 180
8.3.3 减少风险 180
8.3.4 保持竞争力 181
8.4 培训资源 181
8.4.1 网站 182
8.4.2 自我训练 182
8.4.3 做志愿者 183
8.4.4 在职培训 184
8.4.5 专业协会 184
8.4.6 继续教育 185
8.4.7 课堂培训 185
8.4.8 认证 186
8.5 制定你的培训计划 186
8.5.1 确定培训需求 187
8.5.2 确定需要培训的人数 188
8.5.3 确定选择哪些培训资源 188
8.5.4 计算相关成本/支出 189
8.5.5 确定培训带来的好处 189
8.5.6 确定节省的成本 190
8.5.7 衡量结果 191
第9章 联系、学习、分享 192
9.1 沟通 193
9.1.1 读点什么 194
9.1.2 参加点什么 195
9.1.3 写点什么 196
9.1.4 说点什么 198
9.2 专业协会 200
9.2.1 最新业内信息 202
9.2.2 写作的机会 202
9.2.3 演讲的机会 203
9.2.4 人际关系网 203
9.3 人际关系网基础知识 204
9.3.1 构建人际关系网 204
9.3.2 心情舒畅 206
9.3.3 如何接近他人 206
9.3.4 选择合适的场合 208
9.3.5 再简单些 209
第10章 总结 210
10.1 成为DBA 211
10.2 做DBA 211
10.3 做好DBA 212
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书给我的感觉,就像是有一位资深的大拿在你耳边耳提面命,告诉你这个行业里哪些弯路千万不能走。我最欣赏它对“软技能”的重视。很多技术书籍只关注硬核技术,但这本书却花了大量的篇幅来讨论DBA如何与开发人员、业务部门有效沟通,如何在压力巨大的线上突发事件中保持冷静和专业。这一点太重要了!我记得有一次,因为和开发团队对一个紧急修复方案理解不一致,白白浪费了宝贵的抢修时间。如果早点读到这本书里关于“冲突解决”和“跨部门协作”的章节,也许就能避免那次尴尬的局面。作者的经验之谈,让我深刻认识到,顶尖的DBA不仅要有扎实的技术功底,更要有卓越的“情商”和解决问题的魄力。这种全面的培养视角,是其他同类书籍所不具备的。

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这本书简直是为我量身定做的!我一直对数据库管理这个领域充满了好奇,但市面上那些技术书籍总是让我望而却步,要么过于晦涩难懂,要么就是只讲理论不给实操。这本书的开篇就给我一种豁然开朗的感觉,作者的文笔非常风趣幽默,完全没有传统技术书籍那种枯燥的味道。他用非常生动的比喻,把那些复杂的概念,比如索引优化、备份恢复策略,讲得清晰易懂。我特别喜欢他分享的那些“踩坑”经历,让我感觉自己不是在学习一门技术,而是在和一个经验丰富的同行聊天。读完前几章,我已经对DBA这个职业有了全新的认识,不再觉得高不可攀,反而充满了期待。尤其是关于日常巡检和故障排查的部分,作者提供的Checklist和应急预案,简直是我的救命稻草,让我感觉自己已经准备好迎接任何挑战了。这本书的结构安排也非常合理,循序渐进,让人学起来毫不费力。

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作为一名资深技术爱好者,我一直在寻找一本能够真正做到“融汇贯通”的书籍。市面上很多书要么只关注MySQL,要么就局限于Oracle,选择面非常受限。而这本《怎样成为明星DBA》的博采众长,对多种主流数据库的技术特性进行了深入浅出的对比和分析。它不仅讲解了传统的关系型数据库,还巧妙地引入了NoSQL和NewSQL的一些概念,让我对未来数据库技术的发展趋势有了一个清晰的认知。作者的知识面之广令人钦佩,他总能在我以为要进入某个特定技术细节时,及时跳出来,从宏观架构的角度进行总结和提升,确保读者不会在细节的泥潭中迷失方向。这本书的层次感非常强,无论你是刚入门的新手,还是希望突破瓶颈的资深工程师,都能从中汲取到有价值的养分。它不仅教会了我“如何工作”,更重要的是,它点燃了我对数据库领域持续探索的热情。

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我以一个项目管理者的角度来看待这本书,它的价值同样不可估量。过去,我们团队的数据库运维工作常常因为信息不透明、流程混乱而导致效率低下,甚至引发线上事故。这本书系统地阐述了如何建立一套科学、规范的数据库管理体系。从版本控制、变更审批流程,到容量规划和成本控制,都有非常详尽的指导。作者强调的“标准化”和“自动化”理念,为我提供了非常好的参考框架。我们团队已经开始尝试引入书中提到的自动化部署脚本和日志分析工具,效果立竿见影。这本书的价值已经远远超出了技术手册的范畴,它更像是一本关于“如何高效管理数据资产”的战略指南。对于那些希望提升团队整体运维水平的管理者来说,这本书绝对是必备的参考资料。

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说实话,我之前买过好几本号称“零基础入门”的数据库书籍,结果都半途而废了,它们要么就是堆砌了一堆代码片段,要么就是对底层原理讲解得过于深入,让我这个初学者云里雾里。但是这本让我感到惊喜。它最大的亮点在于“实战性”极强。作者并没有停留在“是什么”的层面,而是深入到“怎么做”和“为什么这样做”的细节中。比如,在介绍如何设计高可用架构时,他不仅仅罗列了各种方案的优缺点,还结合了具体的业务场景进行了沙盘推演,让我们清晰地看到每种选择背后的代价和收益。我尤其欣赏作者对于性能调优的讲解,他没有直接给出“万能公式”,而是引导读者去思考如何通过SQL语句的执行计划来定位瓶颈,这种思维方式的培养,远比死记硬背几个参数要有用得多。这本书更像是一本“武功秘籍”,手把手教你如何从一个新手成长为一个能够独当一面的高手。

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很不错。结合了作者做IT管理的经验,对职业生涯与工作方法有一些帮助。

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有启发

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有启发

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一本谈论吃和办公室的非技术书,你还能说什么。。。

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很不错。结合了作者做IT管理的经验,对职业生涯与工作方法有一些帮助。

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