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今天給大家的推薦內(nèi)容包括：化身成功全棧開發(fā)者的十項要點、關(guān)于數(shù)據(jù)分析的12種認識誤區(qū)、利用Apache Spark在云中實現(xiàn)快速分析和五款應(yīng)用程序性能監(jiān)控工具助你顯著提升用戶體驗等。

一、化身成功全棧開發(fā)者的十項要點

原文標題：10 Traits of a Successful Full Stack Developer

全棧設(shè)計已經(jīng)成為Web開發(fā)領(lǐng)域中的一大***術(shù)語，它與世界各地不斷變化的開發(fā)環(huán)境變革息息相關(guān)。具體來講，全棧設(shè)計師需要熟練掌握UI設(shè)計、UX設(shè)計、交互設(shè)計以及前端開發(fā)的技術(shù)人員。那么，是哪些因素成就了一名成功的全棧開發(fā)者?下面，我們將共同進行探討。

1. UX設(shè)計

2. 視覺籌備

3. 設(shè)計部件、表與按鈕

4. 了解HTML與CSS

5. 關(guān)注應(yīng)用程序動態(tài)特性

6. 了解瀏覽器API

7. 了解適用于特定任務(wù)的JS庫

8. 重視CSS頁面修改功能

9. 利用服務(wù)器進行數(shù)據(jù)交換

10. 應(yīng)用程序后端設(shè)計中的屬性同步

二、關(guān)于數(shù)據(jù)分析的12種認識誤區(qū)

原文標題：12 myths of data analytics debunked

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在IT領(lǐng)域，炒作溫度越高，認識誤區(qū)就越嚴重——數(shù)據(jù)分析自然也不例外。作為當(dāng)今信息技術(shù)最為熱門的領(lǐng)域之一，分析能夠帶來顯著的業(yè)務(wù)收益，但同時也有可能因誤解而造成分析能力無法順利或及時交付。下面，我們將共同了解數(shù)據(jù)分析層面的12種常見誤區(qū)。

1. 數(shù)據(jù)分析需要重大投資

2. 需要大數(shù)據(jù)才能執(zhí)行分析

3. 分析能夠消除人類偏見

4. ***算法永遠能搞定一切

5. 算法不夠安全

6. 數(shù)據(jù)科學(xué)是一種神秘的“黑魔法”

7. 要進一步實現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)，大家需要更多數(shù)據(jù)科學(xué)家

8. 分析需要耗費太多時間

9. 技術(shù)是最困難的部分

10. 數(shù)據(jù)分析應(yīng)歸于單獨部門

11. 分析只適用于博士

12. AI會摧毀工作崗位并沖垮經(jīng)濟體系

三、Azure Databricks：利用Apache Spark在云中實現(xiàn)快速分析

原文標題：Azure Databricks: Fast analytics in the cloud with Apache Spark

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我們生活在大數(shù)據(jù)的世界當(dāng)中。當(dāng)前的企業(yè)計算機系統(tǒng)每年正產(chǎn)生數(shù)TB規(guī)模的數(shù)據(jù)，從而通過CRM及ERP追蹤銷售及生產(chǎn)流程。在這樣的歷史背景之下，配合微軟Azure在云計算領(lǐng)域的持續(xù)發(fā)力，Azure Databricks的出現(xiàn)可謂不足為奇。下面，我們將立足實戰(zhàn)，聊聊Azure Databricks如何與Apache Spark達成配合。

1. 配置Azure Databricks虛擬設(shè)備

2. 在Spark內(nèi)查詢以實現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)工程

3. 微軟加Databricks：Azure服務(wù)的新模式

四、五款應(yīng)用程序性能監(jiān)控工具助你顯著提升用戶體驗

原文標題：***pplication Performance Monitoring Tools for Improving User Experience

用戶體驗多種多樣，有好有壞——即使面對完全相同的網(wǎng)站或移動應(yīng)用，同樣如此。事實上，即使用戶沒有抱怨，也并不代表用戶體驗毫無問題。因為相當(dāng)一部分用戶可能直接選擇離開，而不會“浪費時間”提交反饋。正因為如此，應(yīng)用程序性能監(jiān)控工具才顯得如此重要。

1. Raygun

2. New Relic

3. Pingdom

4. Datadog

5. AppDynamics

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