一、論數據科學家的七種具體類別       

最近小編收到一些疑問，希望了解企業在招聘數據科學家時應當關注哪些具體技能積累，或者說怎樣的定義方可成就一名數據科學家。很明顯，并沒有這樣明確的定義存在，而且每家企業也擁有著彼此不同的待解決問題。在今天的文章中，我們將從具體類別出發，談談數據科學家的一些典型特質。

1. R語言數據處理型

2. 建模型

3. 數據工程師型

4. 表格式機器學習型(即XGBoost專家)

5. 傳統機器學習型

6. 深度學習型

7. 特定領域專業型

二、三類重要插件讓你的NativeScript應用快速成為收益來源        

開發移動應用就像是一場有趣的競賽，但無論如何，終極目標都是借此獲得收益。事實上，相當一部分移動應用開發者仍需要依靠軟件銷售獲取回報，并夢想著自己的產品成為Flappy Bird 2.0。下面，我們將一同了解三類插件選項及其中的典型代表，旨在幫助你的NativeScript應用快速轉化為利潤來源。

1. 廣告類

2. 應用內購類

3. 支付整合類

三、九大“超級英雄”讓你的安全團隊無往不利

數據時代的來臨令各類企業都有必要建立起屬于自己的計算機安全團隊，而其中的成員則擁有著不同的技能積累，旨在共同實現合作目標。今天的文章中將與大家探討安全團隊中的九大核心角色，這些“超級英雄”將在新時代的網絡攻防當中成為你獲得成功的關鍵。

1. 黑客

2. 程序員

3. 現實主義者

4. 導師

5. 協調者

6. 項目管理者

7. 文檔記錄者

8. 歷史回顧者

9. 未來主義者

四、企業在邁向XaaS之路時經常犯下的幾類失誤        

時至今日，敏捷業務實踐已經在眾多領域當中生根發芽，企業希望借此幫助自身更為高效的應對快速變化的市場環境。然而，在“即服務”類產品的選擇與集成方面，企業往往存在著一系列常見誤區。今天我們將就這一議題展開探討。

1. 誤認為X即服務(簡稱XaaS)要求每一次迭代都需要實現顯著提升

2. 仍然固守原有交付思維，而未能接納持續推進、長期維持的客戶交付關系

3. 尚未完成由基于產品的營收模式向基于服務的營收模式這一重要轉變