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语言学博士、Kaggle数据分析师,她说:读研不是必选项,这4项技能学校不教

大数据文摘作品 编译:王一丁、吴双、Yawei Xia 学校里教的数据科学和实际工作中的数据科学的差距,往往让很多刚毕业踌躇满志的职场菜鸟陷入迷茫。 事实是,在学校里你可以把模型做得天花乱坠,但是在公司里你的老板需要用业绩担保为你的研究结果背书,这么一想就不难理解为什么在实际操作层面,公司的模型会更偏向保守,而一些套路很深的职场老鸟会意味深长地说“简单的才是可用的”。 从数据科学毕业生到业界的数据科学家的转型,需要很多经验和行业知识打基础。本文作者Rachael Tatman是Kaggle新上线的机器学习和

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Jenkins持续集成与自动化部署系统安装配置

相信每一位程序员都经历过深夜加班上线的痛苦!而作为一个加班上线如家常便饭的码农,更是深感其痛。由于我们所做的系统业务复杂,系统庞大,设计到多个系统之间的合作,而核心系统更是采用分布式系统架构,由于当时对系统划分的不合理等等原因导致每次发版都会设计到多个系统的发布,小的版本三五个,大的版本十几个甚至几十个系统的同时发布!而我们也没有相应的基础设施的支撑,发版方式更是最传统的,开发人员将发布包发给运维人员,由其讲各个发布包一个一个覆盖到生产环境。因此每次上线仅仅发版就需要2-3个小时。这种方式不仅仅耗时、耗力,更是由于人工操作经常导致一些丢、落的现象。而我们当时的测试也是采用纯手工的测试,发版完毕后一轮回归测试就需要3-4个小时(当时主要是手工测试)。之前也一直提倡持续集成、自动化的测试和运维,但迟迟没有推进落地。终于在一个加班到凌晨四点的夜晚后,我再也受不了。回家后躺在床上迟迟睡不着,心想这个自动化的发布能有多难,他们搞不了,老子自己搞,于是6点爬起来来到公司,正式开始了我的持续集成、自动化部署的研究与推进之路。

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领券