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5個實用的數據引擎台中百家樂PTTring提示,以提高代碼質量

數據工程是數據科學的子集概念。數據科學的一個方面側重於數據收集和分析的實際應用。數據工程師面臨各種挑戰,以確保整個組織的安全性和代碼質量。他們的工作重點是大數據的應用和收集。以下是一些針對數據科學家的數據工程技巧。

1.函數式編程
期望數據工程專業人員具有相關編程語言的功能知識。對於某些數據工程師而言,Java可能很難學習和應用。 R是另一種函數式編程語言,數據工程師可以輕鬆地開發技能。 Python是涵蓋大多數數據工程知識的終極編程語言。

2.適當的命名
適當地命名一個元素同樣重要,因為新手會查看您的代碼以識別和理解系統的意圖。數據工程師應按照命名系統直接表示系統的狀態。

3.編寫更少的代碼以獲得更好的維護
數據工程師應始終在編寫時閱讀其代碼。這種做法將有助於編寫可讀代碼。這對於將來採用您的編碼系統的人來說也更加容易。

4.記錄動作
編程應該記錄其工作方式和原因,而不僅僅是對其進行標註。您應該考慮記錄Google Ads建議的操作見解,而不是從Google ads下載數據。這種做法有助於在即將到來的廣告系列中實現最大的轉化。

5.不要硬編碼值
在沒有說明原因的情況下使用閾值並不是一個好習慣。對於某人來說,要弄清楚為什麼要對特定值進行硬編碼而不進行解釋是非常具有挑戰性的。https://techgig.com/generateHttpWebService-v2.php?tgtype=SAVE_NEWS_READ_LOGS&news_id=78570519&news_title=5改善代碼質量的實用數據工程技巧&n​​ews_url = https://content.techgig.com/5-practical-data-engineering-tips-改善代碼質量/articleshow/78570519.c免費百家樂算牌程式ms&tags =技術&ppuserinfo =