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今天给大家推荐的内容包括：核心IT专家必须具备的16项重要特质、数据科学家成长道路上必须掌握的十种机器学习算法、构建Kubernetes概念验证项目的技巧和数据分析技术给商业模式带来颠覆的五种方式等。

一、核心IT专家必须具备的16项重要特质

原文标题：IT’s most wanted: 16 traits of indispensable IT pros

对于优秀的技术团队而言，交叉培训与明确的说明指引能够确保其持续推进并回避种种问题。那么，对技术从业者个人来说，又是哪些因素决定着其自身定位以及在工作当中的成功度水平?在今天的文章中，我们将了解16项成就核心IT专家的重要特质。

1. 好奇心

2. 适应能力

3. 解决问题的能力

4. 独特的视角

5. 编程能力

6. 软技能

7. 彼此传授

8. 避免复制粘贴方法

9. 学习能力

10. 理解业务

11. 了解如何与供应商协作

12. 重视数据价值

13. 动手之前先思考整个流程

14. 着眼于宏观

15. 有效完成自身任务

16. 理解领导的含义

二、数据科学家成长道路上必须掌握的十种机器学习算法

原文标题：10 Machine Learning Algorithms You Should Know to Become a Data Scientist

机器学习从业者都有着不同的个性，而这种个性往往表现为对某种算法的倾向。但无论如何具体选择，我们必须了解各类常见机器学习算法以及相关基础知识，才能顺利解决原有及新兴领域中出现的诸多问题。下面，我们将共同探讨数据科学家成长道路上必须掌握的十种算法选项。

1. 主成分分析(PCA)/SVD

2. 最小二乘和多项式拟合

3. 约束线性回归

4. K均值聚类

5. 逻辑回归

6. SVM(支持向量机)

7. 前馈神经网络

8. 卷积神经网络

9. 递归神经网络

10. 条件随机域

三、分步教程：构建Kubernetes概念验证项目的技巧

原文标题：Tips for building a Kubernetes proof of concept

我们该以怎样的方式将Kubernetes这一新技术引入企业生态系统?安排说明会可能是个不错的选择。但我们又该如何向管理者说明这种新技术有哪些优势、是否能够节约成本以及怎样提升效率?我们必须以具有商业意义的方式传递这些信息，而这，正是概念验证的作用所在。

1. 为何使用Kubernetes?

2. 构建概念验证项目

3. 应在概念验证项目中包含哪些内容

4. 概念验证示例

5. 实际部署

6. 服务

7. 外部服务

8. 接入nginx部署

9. 规模伸缩与升级

四、数据分析技术给商业模式带来颠覆的五种方式

原文标题：5 Ways Data Analytics Is Disrupting Business Models

近年来，越来越多大型企业开始投资数据分析技术，希望借此证明“我可以做得更好”。而云计算的兴起，也使得规模有限的初创企业也可拥有将大数据技术与高级数据分析加以结合的能力。在今天的文章中，我们将共同探讨数据分析技术给商业模式带来颠覆的五种方式。

1. 战略分析

2. 平台分析

3. 企业信息管理

4. 商业模式转换

5. 建立以数据为中心的业务体系