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今天给大家的推荐内容包括：化身成功全栈开发者的十项要点、关于数据分析的12种认识误区、利用Apache Spark在云中实现快速分析和五款应用程序性能监控工具助你显著提升用户体验等。

一、化身成功全栈开发者的十项要点

原文标题：10 Traits of a Successful Full Stack Developer

全栈设计已经成为Web开发领域中的一大最新术语，它与世界各地不断变化的开发环境变革息息相关。具体来讲，全栈设计师需要熟练掌握UI设计、UX设计、交互设计以及前端开发的技术人员。那么，是哪些因素成就了一名成功的全栈开发者?下面，我们将共同进行探讨。

1. UX设计

2. 视觉筹备

3. 设计部件、表与按钮

4. 了解HTML与CSS

5. 关注应用程序动态特性

6. 了解浏览器API

7. 了解适用于特定任务的JS库

8. 重视CSS页面修改功能

9. 利用服务器进行数据交换

10. 应用程序后端设计中的属性同步

二、关于数据分析的12种认识误区

原文标题：12 myths of data analytics debunked

在IT领域，炒作温度越高，认识误区就越严重——数据分析自然也不例外。作为当今信息技术最为热门的领域之一，分析能够带来显著的业务收益，但同时也有可能因误解而造成分析能力无法顺利或及时交付。下面，我们将共同了解数据分析层面的12种常见误区。

1. 数据分析需要重大投资

2. 需要大数据才能执行分析

3. 分析能够消除人类偏见

4. 最佳算法永远能搞定一切

5. 算法不够安全

6. 数据科学是一种神秘的“黑魔法”

7. 要进一步实现数据科学，大家需要更多数据科学家

8. 分析需要耗费太多时间

9. 技术是最困难的部分

10. 数据分析应归于单独部门

11. 分析只适用于博士

12. AI会摧毁工作岗位并冲垮经济体系

三、Azure Databricks：利用Apache Spark在云中实现快速分析

原文标题：Azure Databricks: Fast analytics in the cloud with Apache Spark

我们生活在大数据的世界当中。当前的企业计算机系统每年正产生数TB规模的数据，从而通过CRM及ERP追踪销售及生产流程。在这样的历史背景之下，配合微软Azure在云计算领域的持续发力，Azure Databricks的出现可谓不足为奇。下面，我们将立足实战，聊聊Azure Databricks如何与Apache Spark达成配合。

1. 配置Azure Databricks虚拟设备

2. 在Spark内查询以实现数据科学工程

3. 微软加Databricks：Azure服务的新模式

四、五款应用程序性能监控工具助你显著提升用户体验

原文标题：5 Application Performance Monitoring Tools for Improving User Experience

用户体验多种多样，有好有坏——即使面对完全相同的网站或移动应用，同样如此。事实上，即使用户没有抱怨，也并不代表用户体验毫无问题。因为相当一部分用户可能直接选择离开，而不会“浪费时间”提交反馈。正因为如此，应用程序性能监控工具才显得如此重要。

1. Raygun

2. New Relic

3. Pingdom

4. Datadog

5. AppDynamics