第 33 期 - 今天可以打羽球嗎?問問決策樹吧!

本週專欄

以數據為師,用決策樹模型判斷今天能不能打羽球

大家好,我是 Larry,這週的專欄要跟大家分享我最近在做的 Side Project,是個用機器學習來判斷能不能打羽球的小應用。文章內容老少咸宜,不管你是對資料科學有興趣的前端工程師,或是壓根沒聽過機器學習的路人甲,都可以一起來看看~

神 Q 超人

The Best Code Interview Prep Platforms in 2020

資訊領域的業界發展超級快速,以前可能只要學好資料結構或演算法就能找到一份好工作,但是現在業界會更希望每個面試者都還能擁有實務經驗,對於不斷改變的環境,面試難度也跟著增加!面對這些考驗,文章中推薦幾個可以讓你更容易準備面試的網站!

How To Write Unit Tests, Elegantly

如果你不想要為你的產品寫下單元測試,那你的客戶也不會想要為它測試。沒錯!誰會去試一個沒有保障的東西?尤其保障是由開發者自己或是根本就不了解產品開發的業務口中說出來的。寫下單元測試是使你的產品變得成熟的關鍵,也能夠減少將來在開發時出錯的機率。

22 Things You Should Give Up If You Want To Be A Successful Developer

點進這篇突然有一種在看工程師版本的心靈雞湯 😂,但還是很建議大家讀一下,說不定能意外看到自己還緊緊握著的東西?雖然 22 項有點多,不過每項都是一句名言加上一些解釋,比起那些面試題目,其實看完還是滿快的,哈哈哈哈哈!

Larry Lu

決策樹(Decision Tree)以及隨機森林(Random Forest)介紹

如果看完這週的專欄覺得實在太簡單還意猶未盡的話,可以來看看這篇對於決策樹原理的介紹。文中有簡單提到決策樹是怎麼選擇分割條件,在講完決策樹之後也有簡單介紹一下隨機森林演算法。

資料視覺化(Matplotlib, Seaborn, Plotly)

將資料視覺化除了可以讓你的研究結果看起來更炫炮之外,在分析的過程中也扮演了很重要的角色。這篇文章介紹了 Matplotlib、Seaborn、Plotly 這三套 Python 的資料視覺化工具,也對他們各自的優缺點進行了分析

那些做 Data Science 的心酸血淚分享

隨著這波 AI 潮流的興起,資料科學家 (Data Scientist) 也逐漸成為熱門的工作選項,但當 Data Scientist 真的這麼好嗎?如果真的想成為 Data Scientist 又該從哪裡開始呢?一起來看看這篇心酸血淚的分享吧

LukaJoJo

Junior Developers Checklist for Landing a Remote Job

如何從初階軟體工程師轉變成一個遠端工作者。作者從硬體工程師轉直成軟體工程師,辭掉了他的工作,從 youtube 自學,經過了九個月的自學後,他得到了兩個面試機會。並且他得到了完全遠端的工作。作者整理了一份清單,他費時一年半整理出來了一份,成為遠端工作者的清單。

The Realistic Guide to Remote Work

Remote 工作不是你最終的目標,我摘入文中比較吸引我的觀點來討論。邊旅行邊工作可以讓你得到更多的刺激,到處旅遊會讓你新的東西讓你的生活更豐富。同時旅行中你的理念也會慢慢改變,不僅僅在文化上,也包含你的思維方式,工作方式與目標的設定。在辦公室理你的可以針對一個小盒子中思考,但是 remote 可以擴大你的眼界。最後作者放慢了旅途,將注意力回到工作上,最大程度的發揮影響,並且消除浪費。

A New Age: Finding Non-Tech Remote Jobs

現在非技術型工作也出現了越來越多的 remote job,文中大部分的職缺還是管理值比較,簡單的下個評論,如果你是夠優秀的人才,Remote 工作機會還是會為你而開。不過文中的顧客成功主管,還有行銷主管,我覺得面對面還是有顯著效果。工程師這種需要也很適合獨立作業的工作,還是會是主流。

smalltown

Terraform VSCode Extension 總算可以裝回來了 XD

歷經了很長的一段時間 (感覺有一年了吧),在社群很多人的努力之下 VSCode Terraform Extension 總算支援 0.12,不過我看升級上去的人都遇到不少問題 😭 而就在不久前官方決定把相關專案收歸國有,並在昨天宣布推出新版本,剛剛迫不期待把它安裝回來使用 XD 歷時一年的大改版到底更新了哪些東西呢?

Open sourcing Kube2Hadoop: Secure access to HDFS from Kubernetes

LinkedIn 公司內的 AI 是構築於傳統的 Hadoop/YARN 之下,其中包含的資料涵蓋了 4,500 個使用者而且是將近 500PB 的資料,在過去幾年來,K8S 在 LinkedIn 公司內 AI 相關的 Workload 都大受歡迎,而 K8S 和 Hadoop 間其實是有一道隔閡的,因為 Hadoop 的認證是使用 Kerberos,但是 K8S 是以 Certificate 為主,因此原生 K8S 是無法安全的去存取 HDFS 的,因此 LinkedIn 開發了 Kube2Hadoop 來解決這個問題

25 API Security Tips You’re Probably Not Considering

API 常常是通往重要資料的渠道,駭客也很清楚這一點,因此如何保護他便顯得相當的重要,這篇文章提供了 25 個小秘訣來提醒在開發跟維護 API 的時候應該要注意哪些地方

StarBugs Weekly

StarBugs Weekly 由一群不寫文章就會想要亂花錢,但是又沒有那麼多錢,只好繼續寫文章的開發者所創立。
內容包含 Web 前端、中端、後端、DevOps、產品開發、精實創業,一切跟產品有關的知識,都是我們的守備範圍!

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  • @GQSM - Hi!我是神 Q 超人,一個先衝再說的男人。
  • @Larry850806 - 我是 Larry,傳說中的 0.1 倍工程師!
  • @LukaJoJo - 一名全身都是死角的工程師。
  • @smalltown - 熱愛鑽研各種可以提升雲端服務品質及增進團隊開發效率的開源技術

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