SMART-LAB
Новый дизайн
Мы делаем деньги на бирже
Информация
Блог им. ama-ar-gi
Год кодинга
- 28 января 2016, 15:37
- |
Всегда мечтал уметь программировать. Вот начал самостоятельно изучать Computer Science и Python Programming, имея сугубо финансово-экономический бэкграунд, но будучи гиком в душе.
Изучаю Python в контексте инструментария для применения в Data Science и далее в Machine Learning. Навыков программирования до этого не имел, если не считать работу со сложными связанными таблицами excel.
Начал с самого базового курса "Основы программирования на Python", книги Марка Лутца «Изучаем Python» и тренинга Python Essentials от Enthought, Inc. И официальные инструкции поглядываю: The Python Tutorial.
Также обучаюсь на курсах:
• массачусетского технологического института (MIT) MITx: 6.00.1x Introduction to Computer Science and Programming Using Python на edX;
• Introduction to Python for Data Science (от Microsoft) на edX;
• Python на Codecademy.
В феврале начинаю изучение курса МФТИ Математика и Python для анализа данных на Coursera.
После завершения всего, что указано выше, планирую осилить совместный курс Высшей школы экономики и Школы анализа данных Яндекса на Coursera по Machine Learning:
https://www.coursera.org/learn/intro...chine-learning
В плане софта и среды разработки осваиваю:
Enthought Canopy;
Anaconda;
Jupyter;
и штатный IDLE.
Изучаю Python в контексте инструментария для применения в Data Science и далее в Machine Learning. Навыков программирования до этого не имел, если не считать работу со сложными связанными таблицами excel.
Начал с самого базового курса "Основы программирования на Python", книги Марка Лутца «Изучаем Python» и тренинга Python Essentials от Enthought, Inc. И официальные инструкции поглядываю: The Python Tutorial.
Также обучаюсь на курсах:
• массачусетского технологического института (MIT) MITx: 6.00.1x Introduction to Computer Science and Programming Using Python на edX;
• Introduction to Python for Data Science (от Microsoft) на edX;
• Python на Codecademy.
В феврале начинаю изучение курса МФТИ Математика и Python для анализа данных на Coursera.
После завершения всего, что указано выше, планирую осилить совместный курс Высшей школы экономики и Школы анализа данных Яндекса на Coursera по Machine Learning:
https://www.coursera.org/learn/intro...chine-learning
В плане софта и среды разработки осваиваю:
Enthought Canopy;
Anaconda;
Jupyter;
и штатный IDLE.
перекиньтесь на джаву, пока не влезли.
Будет универсальней.
Не путайте! JAVA и JavaScript- абсолютно разные вещи по всему!
Далее, JS если верить вашей таблице, имеет нисходящий тренд. Однако, другого клиентского языка в вебе нет. Даже если предположить, что стали писать меньше веб-приложений, обслуживание старого кода никуда не делось.
Ruby явно переоценен. Большинство современных мартышек на нем писать не могут, поэтому, это почти маргинальный язык. Он держится на плаву только засчет поддержки рельс.
Asm тоже явно переоценен.
Такие дела. Не верю:)
такие подходы больше для поиска корреляций между событиями и причинно следственных связей а не для поиска неэффективностей и паттернов в рынке. мои 5 коп
habrahabr.ru/company/piter/blog/263457/
C чего вы взяли, что комбинации обязаны быть случайными? И в чем заключется «безыдейность», поясните пожалуйста.
Кстати, кэширование не является простым случаем machine learning?