在動畫界的工作中有個 Technical Director ( TD ) 的跨程式設計的工作,TD 是美術和程式的合體,TD 的工作比較常面向美術端,如果美術端有任何技術或者工作流程問題,就會需要 TD 幫忙解決,跟 R&D 的差別在於,TD 通常不會加入研發大型專案,而是寫腳本工具來加速動畫製作流程,並串聯各部門讓資料流通無阻礙。 (此資料來自 特效產業 Pipeline TD )
本課程教你 TD 所需要的技能,使用 Python 開發工具,以便在 Maya 上更有效率地工作。
https://softnshare.com/python-for-maya/
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過12萬的網紅prasertcbs,也在其Youtube影片中提到,ดาวน์โหลด Jupyter Notebook ที่ใช้ในคลิปได้ที่ ► http://bit.ly/2rXe8SM เชิญสมัครเป็นสมาชิกของช่องนี้ได้ที่ ► https://www.youtube.com/subscription_cente...
pipeline python 在 矽谷牛的耕田筆記 Facebook 的最佳解答
ref: https://faun.pub/the-best-infrastructure-as-code-tools-for-2021-b37c323e89f0
這篇文章是一個 IaC (Infrastructure as Code) 的推廣文,文章分成幾個部分,從 IaC 的基本概念與應用談起,接者分析了幾個常見的 IaC 工具,最後探討了實際的使用案例
文章偏長,對於 IaC 概念很熟悉的讀者應該可以很快速地看完,以下針對部分進行一些摘要
The need for Infrastructure as Code
作者先描述過去幫機房部署新伺服器時的各種流程,機器少量時能夠透過人力慢慢處理,但是這類型的操作繁瑣,重複且惱人
為了讓這些流程處理得更佳順遂與一致,會有各式各樣的 scripts 等相關工具被開發出來,而這些流程慢慢的會往自動化的方式去發展。
IaC 文化的興起會使得有愈來愈多獲得共識的工具被開發出來,這使得 IaC 的使用門檻會有機會降低,愈來愈多的使用者能夠更簡易的透過 IaC 的方式來管理與維護自身的架構
Benefits and reasons to implement IaC
IaC 帶來的好處是非常顯著的,譬如
1. 將 Config 檔案當作整個環境的 sing source of truth
2. 每次的部署都是基於上述的 Config 來部署,能夠確保每次部署都獲得一樣的結果,避免人為的反覆長期操作帶來的錯誤
3. 透過程式化的方式去建置環境能夠更快速的去應變各種環境需求,對於 testing, developing, production 等各種變化都可以透過 config 的差異來快速搭建
4. Config 也可以透過 Git 的方式去管理來獲得更好的可稽核性與管理性。
Principles and best practices of Infrastructure as code
作者這邊列出了幾個實作上的推薦方式
1. 透過版本控制的方式來管理 IaC 的設定檔案,能夠讓維運人員使用開發者常見的開發合作流程來管理 IaC
2. 將 IaC 的工具整合到 pipeline 的 CI/CD 流程,讓 CI 流程去檢查 IaC 的設定是否符合預期以及 CD 流程來幫忙自動部署修改架構
Infrastructure as code tools
這個區塊作者列出了幾個常見的工具,包含 Terraform, CloudFormation, Puppet, Pulumi 等,接者又透過一張大表格來比較 Terraform/Pulumi/CloudFormation 三者的差異
Pulumi 這工具這一兩年開始聲勢比較多,跟 Terraform 一個最大的差異我想就是撰寫的方式,可以透過 Js, Go, Python...等程式語言來描述架構而並非使用 Terraform 自定義的 DSL 來管理。
最後面作者也列舉了六七個適合 IaC 的使用場景,有興趣的歡迎閱讀全文
pipeline python 在 BorntoDev Facebook 的最佳貼文
🎉 ฮัลโหลลล เพื่อน ๆ เจอกันอีกแล้ว วันนี้แอดจะพาเพื่อน ๆ มาดูความแตกต่างของอาชีพสาย Data ที่สุดฮิตแห่งยุคนี้เลยก็ว่าได้ เผื่อเป็นแนวทางให้กับน้อง ๆ หรือเพื่อน ๆ คนไหนที่อยากเดินไปสายนี้
.
👉 ทั้งสามนั้นมีรายละเอียด และต่างกันยังไง มาหาคำตอบไปพร้อมกันเลยยย !!
.
🔵 Data Scientist เป็นอาชีพที่ใช้ทักษะขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์ และตีความข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น การทำ Machine Learning, Deep Learning เป็นต้น
.
🔴 Data Engineer วิศวกรข้อมูลที่ช่วยจัดเตรียมข้อมูล ซึ่งจะมีหน้าที่พัฒนา สร้าง ทดสอบ และบำรุงรักษาสถาปัตยกรรมที่ใช้ในการจัดเตรียมข้อมูล
.
🟢 Data Analyst นักวิเคราะห์ข้อมูล ที่ใช้ข้อมูลตัวเลข และใช้กระบวนการทางสถิติมาวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อใช้ข้อมูลดังกล่าวตัดสินใจหรือคิดกลยุทธ์ทางธุรกิจนั่นเอง
.
✨ ทักษะสำคัญที่ต้องมี
.
Data Scientist - ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง, Data Mining, Machine Learning, Data Optimization, ทักษะการเขียนโปรแกรมขั้นสูง (SAS/R/ Python) เป็นต้น
.
Data Engineer - Data Warehousing & ETL, ทักษะการเขียนโปรแกรมขั้นสูง, Hadoop-based Analytics, SQL / Database, Data Architecture & Pipeline, Machine Learning Concept, Data Visualization เป็นต้น
.
Data Analyst - Data Warehouse, Adobe & Google Analytics, การเขียนโปรแกรมพื้นฐาน, ทักษะพื้นฐานทางสถิติ, SQL/Database, Data Visualization เป็นต้น
.
🌈 มีหน้าที่อะไรบ้าง ?
.
Data Scientist - รับผิดชอบในวิเคราะห์ข้อมูล จัดทำโมเดล วางแผนและกลยุทธ์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เรียนรู้ Tools และวิธีการต่าง ๆ ในการนำข้อมูลมาทำ Machine Learning และ Deep Learning
.
Data Engineer - พัฒนา ทดสอบ และบำรุงรักษา ในทุกขั้นตอนของการเตรียมข้อมูล เขียนโปรแกรมเพื่อดึงข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ดำเนินการตามขั้นตอน ETL ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล
.
Data Analyst - รวบรวมและประมวลผลข้อมูลโดยใช้ความรู้ทางสถิติ เพื่อนำข้อมูลต่าง ๆ มาตัดสินใจทางธุรกิจ
.
เป็นยังไงกันบ้าง พอที่จะรู้จักกับทั้งสามอาชีพสุดฮิตคร่าว ๆ แล้วเนอะ !! เพื่อน ๆ อยากทำอาชีพไหนกันบ้าง ?? หรือพี่ ๆ คนไหนที่อยู่สายนี้อยากมีข้อมูลอะไรมาแชร์ สามารถคอมเมนต์ไว้ด้านล่างได้เลยนะคร้าบบบบ 🥰
.
borntoDev - 🦖 สร้างการเรียนรู้ที่ดีสำหรับสายไอทีในทุกวัน
pipeline python 在 prasertcbs Youtube 的最佳解答
ดาวน์โหลด Jupyter Notebook ที่ใช้ในคลิปได้ที่ ► http://bit.ly/2rXe8SM
เชิญสมัครเป็นสมาชิกของช่องนี้ได้ที่ ► https://www.youtube.com/subscription_center?add_user=prasertcbs
สอน Machine learning ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GH_3VrwwnQafwWQ6ibKnEtU
สอน Jupyter Notebook ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GErrygsfQtDtBT4CloRkiDx
สอน Jupyter Lab ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GEour5CiwfSnoutg3RyA76O
สอน Python สำหรับ data science ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GFVfRk_MmZt0vQXNIi36LUz
สอน pandas ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGsOHPCeufxCLt-uGU5Rsuj
สอน numpy ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GFNEpzsCBEnkUwgAwOu_PWw
สอน matplotlib ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGRvUsTmO8MQUkIuM1thTCf
สอน seaborn ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGC9QvLlrQGvMYatTjnOUwR
สอนภาษาไพธอน Python เบื้องต้น ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GH4YQs9t4tf2RIYolHt_YwW
สอนภาษาไพธอน Python OOP ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GEIZzlTKPUiOqkewkWmwadW
สอนการใช้งานโปรแกรม R: https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGSiUGzdWbjxIkZqEO-O6qZ
สอนภาษา R เบื้องต้น ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GF6qjrRuZFSHdnBXD2KVIC
#prasertcbs_datascience #prasertcbs #prasertcbs_pandas #prasertcbs_sklearn #prasertcbs_ml
pipeline python 在 prasertcbs Youtube 的最佳解答
ดาวน์โหลด Jupyter Notebook ที่ใช้ในคลิปได้ที่ ► http://bit.ly/2QlWnWH
เชิญสมัครเป็นสมาชิกของช่องนี้ได้ที่ ► https://www.youtube.com/subscription_center?add_user=prasertcbs
สอน Machine learning ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GH_3VrwwnQafwWQ6ibKnEtU
สอน Jupyter Notebook ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GErrygsfQtDtBT4CloRkiDx
สอน Jupyter Lab ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GEour5CiwfSnoutg3RyA76O
สอน Python สำหรับ data science ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GFVfRk_MmZt0vQXNIi36LUz
สอน pandas ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGsOHPCeufxCLt-uGU5Rsuj
สอน numpy ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GFNEpzsCBEnkUwgAwOu_PWw
สอน matplotlib ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGRvUsTmO8MQUkIuM1thTCf
สอน seaborn ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGC9QvLlrQGvMYatTjnOUwR
สอนภาษาไพธอน Python เบื้องต้น ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GH4YQs9t4tf2RIYolHt_YwW
สอนภาษาไพธอน Python OOP ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GEIZzlTKPUiOqkewkWmwadW
สอนการใช้งานโปรแกรม R: https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGSiUGzdWbjxIkZqEO-O6qZ
สอนภาษา R เบื้องต้น ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GF6qjrRuZFSHdnBXD2KVIC
#prasertcbs_datascience #prasertcbs #prasertcbs_pandas #prasertcbs_sklearn #prasertcbs_ml
pipeline python 在 管道模型Pipeline《Python機器學習》之十九 - 每日頭條 的相關結果
Pipeline 類是一種通用工具,可以將機器學習工作流程中的多個處理步驟連結在一起。使用管道可以將多個步驟封裝為單個Python 對象,這個對象具有我們 ... ... <看更多>
pipeline python 在 Python pipeline.Pipeline方法代碼示例- 純淨天空 的相關結果
本文整理匯總了Python中sklearn.pipeline.Pipeline方法的典型用法代碼示例。如果您正苦於以下問題:Python pipeline.Pipeline方法的具體用法?Python pipeline. ... <看更多>
pipeline python 在 sklearn.pipeline.Pipeline — scikit-learn 1.0.1 documentation 的相關結果
The purpose of the pipeline is to assemble several steps that can be cross-validated together while setting different parameters. For this, it enables setting ... ... <看更多>