摘要：做数据开发要要具备什么基础？如何提高开发效率？请对照下面这个清单~
这是久违的第三篇文章，这次我们讲点没什么“技术含量”但绝对有用的东西。
你是否常常遇到这种情况： 写写画画苦思冥想后终于茅塞顿开想到了一个无与伦比绝世无双的idea(大雾)，兴奋激动地扒了数据打算写个DEMO或搞个工程跑个漂漂亮亮的结果出来(大雾)，结果写代码时磕磕碰碰处处不顺，在IDE和Google来回切换，思路老被打断影响发挥，折腾半天还没碰到自己设计的模型和算法的边，心里烦躁又凉凉？你并不是一个人。
根据观察，往往阻止我们coding如飞的，不是模型和算法的多晦涩和复杂（毕竟都在心里捋了多少遍了），而是日期处理，集合运算等常见逻辑，还有就是模块化、模式设计等代码工程化和重构。
代码工程化算是小头，这个范畴太大太重，以后有机会再展开讨论。然而，常见逻辑可是大头，没什么技术含量却要反反复复地实现。若能减少些反复Goolges的时间和精力，进入心流状态（还是大雾），对我们造轮子的效率和质量的提高还是很有帮助的！
这里，我给大家总结和整理了搞数据开发常见逻辑的清单，供大家参考和对照，不在于全面但在于有针对性（面面俱到不就是复制文档目录么），能涵盖数据科学开发中80%以上的需求。
如果有看到自己不熟悉的，建议及时查查资料整理笔记哦。这个清单我会根据后续开发的积累进行调整，若有遗漏，欢迎补充。往后我也会按照清单和主题整理例程做成cheatsheet，作为系列推出来！
下面上干货！
一般来说，从事数据开发，我们需要熟悉：
Java，Python，SQL，Shell(没人喜欢但真的需要…)等语言
Pandas、Numpy、Scipy等数据处理常用的库和包
Hadoop家族、Storm、Flink、TensorFlow、Keras等你的算法依赖的计算框架
对于上面提及的语言和库，我们需要熟悉如何用它们实现以下逻辑：
日期处理
UTC、GMT等各种日期格式的格式化和反格式化
当前系统日期的获取，日期的加、减、取整、周期序列生成等
类型转换
各语言的数据类型间转换和序列化
Pandas、Storm等数据处理库和计算框架内的类型转换和与语言原生类型的转换
字符串处理
UTF-8, GBK等常见编码的转换和解码
大小写转换、截取、拼接、查找、替换、正则表达式
集合运算
遍历和元素增删改查
并、交、差、补等基础集合运算
filter、mapper、reduce等集合FP构造
one-hot编解码、tokenize等集合映射构造
线性代数运算
Numpy, Pandas等数据处理包的行列变换
Tensorflows, Keras等计算框架提供的算子
反射
多线程和线程安全
各语言下的多线程实现
常用类和包的线程安全问题
各计算框架的线程模型、资源共享、死锁解决等
数据接入
Kafka等数据流的接入和配置
MySQL、Redis、HBase等RDMB和NoSQL的接入和配置、连接池和并发、增删查改等
文件操作
CSV、JSON、XML等格式的数据文件读取、解析、偏移设置和流水化
Pandas、Storm等数据处理库和计算框架的缓存、模型、结果的序列化和持久化
参数传递和配置解析
管道和流水线的参数传递
各语言的原生或第三方库的配置解析方法，如Python的optparse等
各计算框架的配置解析方法和全局/局部等作用域，如Tensorflow的FLAGS等
作者：KAMIWei
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