外媒速遞：七款專門面向MacBook用戶的熱門Web設(shè)計(jì)工具
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本期給大家推薦的是Web設(shè)計(jì)工具、端點(diǎn)安全保護(hù)工具、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和企業(yè)關(guān)注的大數(shù)據(jù)來源等。
一、七款專門面向MacBook用戶的熱門Web設(shè)計(jì)工具
原文標(biāo)題：7 of the Hottest Web Design Tools for MacBooks
MacBook已經(jīng)成為設(shè)計(jì)人員的必備利器，事實(shí)上約有80%的Web設(shè)計(jì)師傾向于選擇它作為生產(chǎn)工具。為了充分發(fā)揮這臺(tái)設(shè)備的強(qiáng)大潛能，我們將介紹七款OS X平臺(tái)上所獨(dú)有的Web設(shè)計(jì)工具。
1. Sketch
2. Inboard
3. Creative Cloud
4. Axure
5. Xcode
6. Homebrew
7. Licecap
二、人們會(huì)編寫出“破爛級(jí)”代碼的三個(gè)理由
原文標(biāo)題：3 Reasons Why People Write Insanely Bad Code
在開發(fā)工作當(dāng)中，我們總會(huì)發(fā)現(xiàn)一些堪稱“破爛”的代碼內(nèi)容。經(jīng)過多年的演變，為什么愈發(fā)簡(jiǎn)化的編程方式仍然無法全面提升代碼質(zhì)量?下面我們就一起看看：
1. 開發(fā)者自身水平有限
2. 對(duì)開發(fā)項(xiàng)目的預(yù)期效果設(shè)定過低
3. 照本宣科引發(fā)的悲劇性后果，其中又分為以下幾種情況：
（1）糟糕的類、變量與方法命名方式
（2）沒有立足于具體用途做出劃分
（3）糟糕的編碼實(shí)踐
（4）一味求快而忽略代碼質(zhì)量
三、十款前沿工具讓端點(diǎn)安全水平更上一層樓
原文標(biāo)題：10 cutting-edge tools that take endpoint security to a new level
依靠簡(jiǎn)單端點(diǎn)保護(hù)機(jī)制即可搞定安全隱患的日子已經(jīng)一去不復(fù)返，如今惡意軟件的掃描與監(jiān)控工作已經(jīng)變得極為復(fù)雜。事實(shí)上，大多數(shù)傳統(tǒng)反惡意工具僅僅能 發(fā)現(xiàn)其中的殘破片段。經(jīng)過嚴(yán)格測(cè)試，我們推薦十款先進(jìn)端點(diǎn)保護(hù)工具，希望大家能在它們的幫助下更加信心滿滿地應(yīng)對(duì)種種潛在風(fēng)險(xiǎn)。
1. Comodo Advanced Endpoint Protection
2. CounterTack Sentinel
3. CrowdStrike Falcon Host
4. Cybereason
5. ForeScout CounterAct
6. Guidance Software Encase Endpoint Security
7. Outlier Security
8. Promisec PEM
9. Sentinel One Endpoint Protect Platform
10. Stormshield Endpoint Security
四、專家點(diǎn)評(píng)：大數(shù)據(jù)技術(shù)的未來發(fā)展趨勢(shì)
原文標(biāo)題：The Future of Big Data
更多數(shù)據(jù)正以更快速度通過各種形式呈現(xiàn)在我們面前，而我們必須利用行之有效的分析手段加以處理，并將結(jié)論實(shí)時(shí)整合從而真正將其納入決策。下面來看看各位從業(yè)專家給出的相關(guān)發(fā)展趨勢(shì)猜測(cè)：
1. 大數(shù)據(jù)需要依托于云實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析
2. 數(shù)據(jù)將成為本世紀(jì)最為寶貴的資產(chǎn)
3. 速度性即相關(guān)性
4. 實(shí)時(shí)決策制定將成為必要
5. 操作性分析將愈發(fā)重要，負(fù)責(zé)指導(dǎo)我們對(duì)可用數(shù)據(jù)加以控制
6. 機(jī)遇隱藏在實(shí)時(shí)性當(dāng)中
7. 業(yè)務(wù)層面仍將以投資回報(bào)作為關(guān)注重點(diǎn)
8. 商務(wù)智能與開放API領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)收購(gòu)潮，旨在建立生態(tài)系統(tǒng)并實(shí)現(xiàn)無縫化對(duì)接
9. 物聯(lián)網(wǎng)帶來的相當(dāng)一部分?jǐn)?shù)據(jù)并無處理的價(jià)值
10. 搶在問題出現(xiàn)前將其解決
11. 將眾多數(shù)據(jù)源整合起來
12. 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)即時(shí)訪問與應(yīng)用績(jī)效可視化
13. 支持更為精準(zhǔn)的海外市場(chǎng)開拓
五、企業(yè)需要關(guān)注的五種大數(shù)據(jù)來源
原文標(biāo)題：5 big data sources for strategic sentiment analysis
每家企業(yè)都希望了解自身在客戶心目中的形象。然而，情感分析需要大量數(shù)據(jù)供應(yīng)才能帶來細(xì)化結(jié)果。下面，我們一起了解五種值得高度重視的大數(shù)據(jù)來源：
1. 客戶詢問內(nèi)容
2. 員工交流
3. 人力資源交流
4. 客戶服務(wù)
5. 新聞與公開數(shù)據(jù)
