2022壬寅年，病毒和战争齐飞，流言和混乱四起。2023届秋招的残酷已不需要再多说，各大平台校招社招一片哀嚎，如果说往年的各种帖子是在贩卖焦虑，今年就是实打实的就业寒冬。先来看段分析，来自阮一峰大佬：因此我猜想，马斯克决定裁一半人，是参考了高速增长结束前的员工规模。这也意味着，即使推特少了一半员工，肯定还能正常运作，因为以前就是这么多人。如果再往前推，2010年初，推特只有130个员工，活跃用户是3000万。现在，用户数是那时的十多倍，而130个员工的十多倍，正好接近7500人裁员75%。这是巧合吗？事实上，即使裁员75%，跟其他一些公司相比，推特的员工还是偏多的。一个极端的例子是，脸书收购I

2022壬寅年，病毒和战争齐飞，流言和混乱四起。2023届秋招的残酷已不需要再多说，各大平台校招社招一片哀嚎，如果说往年的各种帖子是在贩卖焦虑，今年就是实打实的就业寒冬。先来看段分析，来自阮一峰大佬：因此我猜想，马斯克决定裁一半人，是参考了高速增长结束前的员工规模。这也意味着，即使推特少了一半员工，肯定还能正常运作，因为以前就是这么多人。如果再往前推，2010年初，推特只有130个员工，活跃用户是3000万。现在，用户数是那时的十多倍，而130个员工的十多倍，正好接近7500人裁员75%。这是巧合吗？事实上，即使裁员75%，跟其他一些公司相比，推特的员工还是偏多的。一个极端的例子是，脸书收购I

​使用Python做数据处理的数据科学家或数据从业者，对数据科学包pandas并不陌生，也不乏像云朵君一样的pandas重度使用者，项目开始写的第一行代码，大多是 importpandasaspd。pandas做数据处理可以说是yyds！而他的缺点也是非常明显，pandas只能单机处理，它不能随数据量线性伸缩。例如，如果pandas试图读取的数据集大于一台机器的可用内存，则会因内存不足而失败。另外 ​pandas在处理大型​数据方面非常慢，虽然有像Dask或Vaex等其他库来优化提升数据处理速度，但在大数据处理神之框架Spark面前，也是小菜一碟。幸运的是，在新的Spark3.2版本中，出现了

​使用Python做数据处理的数据科学家或数据从业者，对数据科学包pandas并不陌生，也不乏像云朵君一样的pandas重度使用者，项目开始写的第一行代码，大多是 importpandasaspd。pandas做数据处理可以说是yyds！而他的缺点也是非常明显，pandas只能单机处理，它不能随数据量线性伸缩。例如，如果pandas试图读取的数据集大于一台机器的可用内存，则会因内存不足而失败。另外 ​pandas在处理大型​数据方面非常慢，虽然有像Dask或Vaex等其他库来优化提升数据处理速度，但在大数据处理神之框架Spark面前，也是小菜一碟。幸运的是，在新的Spark3.2版本中，出现了