Facebook 前产品总监: 我不招只想当 CEO 的产品经理丨数据工匠简报(8.01)

2011 年 11 月, 我在 Facebook 总部第一次和 Sam 圆桌讨论。之后，一直追看他的演讲和文章的更新，还翻译过他的讲座，5 年间和他通过邮件交换过很多想法，受益匪浅。这次腾讯青腾创业营来硅谷，有幸再次见到 Sam。听他和中国顶尖创业者讨论产品设计、中美创业环境，和他的新创业项目：用 AI（人工智能）实现电影《Her》中的场景，再次佩服至极，在我的微信朋友圈来了一场「微信直播」。

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数据科学家Docker历险记（1）：windows下环境搭建

Docker是最近炒得很火热的一门技术，在网上可以找到关于它的介绍文章，比如《Docker到底是什么？为什么它这么火！》和《开发漫谈：千万别说你不了解Docker！》。但这些文章都是从IT开发人员的角度来介绍的，让我们这些搞数据分析的人摸不着头脑。

其实Docker技术也可以用在数据分析和数据产品的开发中，比如Harry Zhu写的打造数据产品的快速原型：Shiny的Docker之旅，以及肖楠在统计之都海外沙龙介绍的用docker技术和R做可重复研究的liftr包。

有效统计实践的十项简明原则

数月前，广受好评的“十项简则”系列（“Ten Simple Rules” series）的创始人和长期作
者 Phil Bourne 建议一些统计学家写一篇关于统计学“十项简则“的文章。(既然如何写
好PLOS“十项简则”文章的原则之一就是请 Phil Bourne 加入作者群 [6], 我们希望在这
对Phil的热情赞美也能达到足够的效果。)

在如何写“十项简则”的指导方针[6]里暗含了一条原则: 了解你的读者。因此，我们罗列在本文的这些原则主要是针对符合这些条件的研究者：具有一定统计知识，并且有可能得到周围统计学家的帮助，或者有亲力亲为的态度并在电脑里已经安装了一些统计软件。本文提及的原则是我们从合作研究与教学经验，以及不止一次的令人沮丧的求助：“麻烦看一下我学生的毕业论文/我的基金申请/审稿人的意见：这需要再加点统计内容，但还要看上去简洁明了。”中总结出来的。

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