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数据分析(科学)需要哪些技能?

取决于您要寻找的工作类型以及雇主设定的标准。顶级公司通常会有很高的门槛,有时甚至是不合理的门槛,因为有很多人试图加入该公司。他们通常在寻找具有Python数据处理技能,并且具有构建ETL管道,数据工程,实验设计,构建模型并将其投入生产的人。这给应聘者带来很大压力! 虽然这些都是您最终可以学习的技能,并且对于解决任何问题都可能有用,但是我认为,进入数据科学并不是必需的。如果您了解Python或R以及一点点SQL ,您已经可以很好地进入数据科学领域。如果您可以通过预先学习更多内容来规划自己的职业,那总是有帮助的,但我认为这不是必需的。热爱学习更重要。如果您想被顶尖的高科技公司聘用,您需要的更多一些,但这更多是为了发出信号,而不是您真正需要的工作。区分从事数据科学职业所需的核心技能与想要进入一家竞争性名牌公司所需要具备的其他技能是有帮助的。 data数据科学技能集因人而异。尽管有些知识是基础知识,但数据科学家无需成为每个相关领域的专家。 数据科学工作有不同的重点领域:将正确的,经过清理的数据摆在利益相关者面前(分析);将机器学习模型投入生产(机器学习);并使用数据做出决策(决策科学)。

阿里巴巴如何改善开发人员在 K8s 上的体验?

作者:邓洪超 阿里巴巴应用交付专家 前言 通过 K8s,用户能够自定义基础设施,可以平行的替换或改造平台的已有功能,而非只能局限在平台提供的能力之上构建。但正是这样的“白盒化”体验,正在为越来越多的研发和运维带来“太复杂”的困扰。 从 Kubernetes 到“以应用为中心”的美好未来之间,全世界的 PaaS 工程师其实都在期待一项全新的技术能够弥补这之间的鸿沟。阿里云原生应用平台团队的做法是,通过为应用“建模”的方式来解决这个问题,这也正是 Open Application Model (OAM)开源项目得以创建的重要目的。 阿里巴巴的容器化之旅 阿里巴巴的容器化之旅始于 2013 年。在 Docker 诞生之前,阿里巴巴基于 lxc 的容器引擎研发了容器技术 T4,用于在裸机上部署和管理应用程序。 2017 年, 阿里巴巴内部孵化了类似于 K8s 的容器编排引擎 Sigma作为资源统一层,用于管理内部机器池,平均利用率达到40%。 2018 年,Sigma 重新设计并迁移成兼容 K8s API,阿里巴巴重新编写了自定义控制器和调度算法,并向暴露声明式 API 给用户试用。 2019...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。