《数据科学家修炼之道》一2.4 要点

本节书摘来异步社区《数据科学家修炼之道》一书中的第2章，第2.4节，作者： 【美】Zacharias Voulgaris（弗格里斯）译者： 吴文磊 , 田原 责编： 陈冀康，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

2.4 要点 数据科学的历史比人们通常想象得要悠久，然而，直到上一个10年（2000～2010年）才得以落地。 Drew Conway在2010年9月创作的著名的韦恩图，有效地总结了数据科学的本质。 数据科学带来了许多新规则，它们改变了我们传统处理数据的方式，主要有如下几个。 MapReduce。 Hadoop分布式文件系统（HDFS）。 高级文本分析。 大规模数据编程语言（如Pig、R、ECL等等）。 替代性数据库结构（如HBase、Cassandra、MongoDB等等）。 数据科学的规则转变了我们处理数据的手段，而这对我们的生活产生了巨大的影响。正如它带来对处理大数据有至关重要价值的新思维一样。 数据科学的提升带来的新思维，同样带来了数据科学家的职业生活和他与人相处的新变化。
《架构师修炼之道》第八章--建立模型，化繁为简 项目进入了开发阶段，我们发现团队成员描述同一架构元素时使用的词汇各不相同。我们的设计决策表面上取得了一致意见，但大家实际各有各的理解。
代码整洁之道（一）最佳实践小结 Any fool can write code that a computer can understand. Good programmers write code that humans can understand. 普通的工程师堆砌代码，优秀的工程师优雅代码，卓越的工程师简化代码。如何写出优雅整洁易懂的代码是一门学问，也是软件工程实践里重要的一环。前段时间通读了三本经典书籍《代码整洁之道 》、《编写可读代码的艺术》、《重构:改善既有代码的设计》，本文将重点从注释、命名、方法、异常、单元测试等方面总结了一些代码整洁最佳实践。
异步社区 异步社区(www.epubit.com)是人民邮电出版社旗下IT专业图书旗舰社区，也是国内领先的IT专业图书社区，致力于优质学习内容的出版和分享，实现了纸书电子书的同步上架，于2015年8月上线运营。公众号【异步图书】，每日赠送异步新书。