一文告诉你Dev-Ops 技能在数据科学中的这些优势1

Dev-Ops是我钟爱的一门学科。我对dev-ops的热爱来自对Linux的热爱，而我对这两者的热爱使我在数据科学和一般编程方面都变得异常出色。能够部署自己的作品非常有益。此外，在许多情况下，能够SSH进入服务器并实际使用它至关重要。

部署方式

Dev-Ops技能是许多人使用Heroku，Netlify和此类轻松部署系统的唯一原因。这些服务的问题是它们昂贵且有限。这些服务也不是专有的，这意味着如果您的公司需要在没有适当技能和知识的情况下部署到其VPS，那么您将不得不找其他人来部署端点和应用程序。

与使用共享托管服务相比，能够单独配置NGINX可以节省大量资金和头痛。能够部署自己的应用程序不仅可以解放自由，而且还可以快很多！部署自己的Flask应用程序还将使您的团队的工作更加轻松。这是因为您可以在一个会话中启动并运行模型。

另一个很大的好处是大小和计算能力。尽管通常可以使用优化来解决这些问题和类似问题，但是拒绝计算限制，计算价格以及最重要的所有条件（存储限制）也很棒。当您使用Gunicorn 3和NGINX在VPS上部署模型时。如果您想改善部署，可以在这里。

通用编程

知道如何使用Linux就是知道如何使用服务器，知道如何使用bash以及能够无脑地操作计算机。所有这些技能都组合在一起，因为Linux用途广泛，因此用途广泛。

许多微型计算机项目也可能需要一些Linux知识。显然，Linux是绝对必须的，尤其是对于Web开发和部署。

对于数据科学，通常可以低估互联网对这项工作的必要性。数据科学实际上实际上并不是在建立模型和建立庞大的神经网络，而是获取执行这些操作所需的数据。由于首先需要数据来构建模型，因此非常了解如何将数据交付给自己对于数据科学家来说是一项很棒的技能。

此外，bash的功能可以极大地改变您的工作流程。使用git检索存储库，推送提交和编辑文件是一件非常方便的事情。在没有bash shell的Windows中，开发人员经常会遇到需要bash终端而又没有bash终端的问题。熟悉bash是您肯定不会后悔的一项技能。

部署端点和管道是数据科学难题的重要组成部分。尽管我当然经常更喜欢拟合模型和处理数据，但是我很清楚管道内衬和获得良好数据结构的重要性。

Unix系统管理技能可以使您的部署情况变得容易unix系统管理，有时甚至可以将不可能变为现实。部署可能会很痛苦，有时它确实可以刺破一个非常大的模型。限制了机器学习模型的大小和计算速度。这些技能将使这项工作变得轻而易举，并且肯定会使您的生活更加轻松。由于工作流程的增加，学习也很棒。能够将这些技能整合到您的工作流程中不仅可以更快，而且实际上可以提高工作效率。

本文编译自 | medium.com 作者 | TD 译者 | Yafei

（编辑：佛山站长网）

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