外媒速遞：化身成功全棧開發者的十項要點
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今天給大家的推薦內容包括：化身成功全棧開發者的十項要點、關于數據分析的12種認識誤區、利用Apache Spark在云中實現快速分析和五款應用程序性能監控工具助你顯著提升用戶體驗等。
一、化身成功全棧開發者的十項要點
原文標題：10 Traits of a Successful Full Stack Developer
全棧設計已經成為Web開發領域中的一大***術語，它與世界各地不斷變化的開發環境變革息息相關。具體來講，全棧設計師需要熟練掌握UI設計、UX設計、交互設計以及前端開發的技術人員。那么，是哪些因素成就了一名成功的全棧開發者?下面，我們將共同進行探討。
1. UX設計
2. 視覺籌備
3. 設計部件、表與按鈕
4. 了解HTML與CSS
5. 關注應用程序動態特性
6. 了解瀏覽器API
7. 了解適用于特定任務的JS庫
8. 重視CSS頁面修改功能
9. 利用服務器進行數據交換
10. 應用程序后端設計中的屬性同步
二、關于數據分析的12種認識誤區
原文標題：12 myths of data analytics debunked
在IT領域，炒作溫度越高，認識誤區就越嚴重——數據分析自然也不例外。作為當今信息技術最為熱門的領域之一，分析能夠帶來顯著的業務收益，但同時也有可能因誤解而造成分析能力無法順利或及時交付。下面，我們將共同了解數據分析層面的12種常見誤區。
1. 數據分析需要重大投資
2. 需要大數據才能執行分析
3. 分析能夠消除人類偏見
4. ***算法永遠能搞定一切
5. 算法不夠安全
6. 數據科學是一種神秘的“黑魔法”
7. 要進一步實現數據科學，大家需要更多數據科學家
8. 分析需要耗費太多時間
9. 技術是最困難的部分
10. 數據分析應歸于單獨部門
11. 分析只適用于博士
12. AI會摧毀工作崗位并沖垮經濟體系
三、Azure Databricks：利用Apache Spark在云中實現快速分析
原文標題：Azure Databricks: Fast analytics in the cloud with Apache Spark
我們生活在大數據的世界當中。當前的企業計算機系統每年正產生數TB規模的數據，從而通過CRM及ERP追蹤銷售及生產流程。在這樣的歷史背景之下，配合微軟Azure在云計算領域的持續發力，Azure Databricks的出現可謂不足為奇。下面，我們將立足實戰，聊聊Azure Databricks如何與Apache Spark達成配合。
1. 配置Azure Databricks虛擬設備
2. 在Spark內查詢以實現數據科學工程
3. 微軟加Databricks：Azure服務的新模式
四、五款應用程序性能監控工具助你顯著提升用戶體驗
原文標題：***pplication Performance Monitoring Tools for Improving User Experience
用戶體驗多種多樣，有好有壞——即使面對完全相同的網站或移動應用，同樣如此。事實上，即使用戶沒有抱怨，也并不代表用戶體驗毫無問題。因為相當一部分用戶可能直接選擇離開，而不會“浪費時間”提交反饋。正因為如此，應用程序性能監控工具才顯得如此重要。
1. Raygun
2. New Relic
3. Pingdom
4. Datadog
5. AppDynamics
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