一日速成-零基礎Excel入門班
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想提升數據團隊效率、讓協作更順暢，從coding下手吧！
想了解資料科學家的工作日常？這篇文章我們來談談團隊協作：你的 coding style 其實會影響整個團隊？要怎麼透過「Function 化」提升團隊效率？一次告訴你！
Hello 我是資料科學家 Aron！這是【資料科學家的工作日常】的系列文章。
第一篇文章我們簡介了資料科學家的工作內容；這篇文章會著墨在更技術面與實務面的內容，像是不好的 coding style 可能會造成什麼樣的風險，甚至進一步對公司造成什麼樣的傷害。
你的 coding style 如何影響整個數據團隊
對於資料科學家和數據分析師來說，雖然他們也寫程式，但他們寫程式的習慣和一般認知的工程師不太相同，甚至有些人對於寫 code 的背景知識明顯不足。或許你會說，「因為現在很多做數據分析的都不是本科系，理論知識當然不會那麼紮實」，我認同這是個可能的原因，但我也認為這不能當成藉口，一個專業工作者本來就應該補足自身的不足。我知道軟體工程師中也有類似的問題存在，但我畢竟對於資料科學界比較熟悉，因此只在我熟悉的領域內作評論。
舉個我親眼見證的例子。我們數據團隊有一台 Server，可以用來運算較大量的資料。在 Server 上通常可以開多個帳號，每個人在自己的帳號底下作業，偶爾也會為了某些業務新增獨立的帳號，所有的程式碼與運算結果就放在這個帳號底下。另外，數據團隊也經常需要排程執行某些運算，像是每個月初會預測即將流失的顧客，並與行銷部門合作，針對這些顧客進行挽回的行銷活動。
我曾經在Server上發現一個很少人使用的帳號，根據團隊的說明文件，這個帳號會在每天執行某些檢查，並判斷是否需要進行運算及資料更新。當我登入這個帳號的時候，發現它的自動排程不是使用 Linux 的 crontab 執行，而是寫一個 for 迴圈，每天在固定時間點檢查是否需要進行運算，不需要的話就等 24 小時候再檢查。當我發現這支驚為天人的 code 時，它已經不眠不休的跑了兩年，程式的撰寫者早已離職，而且這支程式占用了一顆 CPU 99.8% 的效能，極度荒謬。
另一個例子，是我發現竟然有人會在 code 裡面使用中文作為變數名稱，這在技術面上可能可行，但有一定的風險，因為中文字會牽涉到編碼問題，當同樣一份檔案換到另一台電腦執行時，可能會因為電腦系統的設定不同，或是編輯器 (IDE) 的設定不同，導致無法正常運作。如果要寫中文，強烈建議還是寫在註解裡面就好。
詳見原文>
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