我与MED的1000个日夜

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*2017.09.18(62):《数据挖掘:理论与算法》《数据挖掘:概念与技术》
 
*2017.09.18(62):《数据挖掘:理论与算法》《数据挖掘:概念与技术》
 
*2017.09.19(63):参加亚马逊人工智能会议,《数据挖掘:概念与技术》,更多关注[[Clojure]]开发的[[Metabase]],这是Clojure在数据科学领域里的一个关键项目。
 
*2017.09.19(63):参加亚马逊人工智能会议,《数据挖掘:概念与技术》,更多关注[[Clojure]]开发的[[Metabase]],这是Clojure在数据科学领域里的一个关键项目。
*2017.09.20(64):更多关注Clojure开发的数据库[[Datomic]],以数据即代码的语言开发数据库可能是最佳选择,听课《数据挖掘:理论与算法》,看书《深度学习》。
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*2017.09.20(64):更多关注Clojure开发的数据库[[Datomic]],以数据即代码的语言开发数据库可能是最佳选择,[https://github.com/robashton/cravendb CravenDB]文档数据库,听课《数据挖掘:理论与算法》,看书《深度学习》。
  
 
[[category:data science]]
 
[[category:data science]]

2017年9月20日 (三) 03:49的版本

我与MED的1000个日夜

启始:2017.07.17

简介

MED是指M3E3D3三个项目。

灰狐公开课是MED的培训服务。

日志

  • 2017.07.17(1):阅读odoo 10文档 调研分销系统
  • 2017.07.18(2):odoo10文档+应用;《驾驭文本》OpenNLP/Nutch/Lucene/Solr/Mahout/Tika,社交网络数据挖掘可从NLP入手;Python世界有ScrapyNLTK;分销系统评估,已有基本方案。
  • 2017.07.19(3):开始区块链数据库和区块链数据市场的服务,然后在这些基础上做量化投资,参考CryptoCurrency Market Capitalizations
  • 2017.07.20(4):整理了odoo用户文档开发者文档;列举了odoo官方主题;数据挖掘和数据分析从区块链入手(在github上收集区块链可视化和数据分析项目,如:blockstack)。
  • 2017.07.21(5):MED全部围绕比特币,莱特币以太坊业务展开,如:数据挖掘和分析、电商的数字货币支付等;odoo learning启动;odoo theme是门生意;odoo培训大纲初始化。
  • 2017.07.22(6):开发计划:基于E3 odoo开发区块链模块,BTC, LTC, ETH数据显示和分析,可加载到odoo系统。
  • 2017.07.23(7):如何在开源项目中学到更多已提交,下周一发布。开始全力推动灰狐MED培训品牌。398元购买了云集微店一年服务费,开始运营自己的微商品牌:灰狐小店。
  • 2017.07.24(8):开始采购供应商、生产制造、财务会计、人力资源管理等系统理论知识学习,并在odoo系统上实践;《生产运作管理》《构建高效的ERP系统》《采购成本与供应商管理》。六四格玛是迄今为止最完美的质量管理系统;质量不是来自于检验而是来源于过程的改进。
  • 2017.07.25(9):《采购成本与供应商管理》,在Youtube上看odoo视频,开始学习制作视频。除odoo外,edX走起,为企业提供e-learning解决方案;年底,灰狐教育上线。
  • 2017.07.26(10):Google Big Picture Visualization ResearchPAIR|People + AI odoo培训内容;edX安装。
  • 2017.07.27(11):odoo培训课程准备;odoo PModoo HRMSodoo BI‎E3 learning
  • 2017.07.28(12):odoo SlideShare幻灯片 odoo HRMSodoo BI
  • 2017.07.29(13):开始准备Python数据分析培训,产品组合:JupyterNumpyPandasMatplotlibOrangeAnaconda pythonScikit-learn,参考书籍《利用Python进行数据分析》《Python金融大数据分析》
  • 2017.07.30(14):Pandas;oodo幻灯片。
  • 2017.07.31(15):准备《如何在开源项目中学到更多》GitChat顺利完成。
  • 2017.08.01(16):总是惦记着狗狗通行证 BaasBoxApache Usergrid + Apache Cassandra 以用户为中心的设计,MED后端即服务和帐户系统由BaasBox 或 Apache Usergrid承载。ArangoDB值得更多学习和实践;了解SAS产品服务 商业分析,贵在应用,重在坚持
  • 2017.08.02(17):《世界级供应管理》;了解SAS客户智能相关解决方案。
  • 2017.08.03(18):先阅读《供应链管理-缔造神话的根源》
  • 2017.08.04(19):安装使用Frepple
  • 2017.08.05(20):R: A Computer Language for Statistical Data Analysis 与Python一起组成数据科学的双涡轮引擎,因为GNU R和Scheme,还有R是一门统计语言,而Python是一门编程语言。阅读统计之都 在R中,没有变量,只有数据!没有循环,只有批处理!没有计算机算法,只有数学模型!
  • 2017.08.06(21):学习 《数据挖掘:理论与算法》课程
  • 2017.08.07(22):继续 《数据挖掘:理论与算法》,CPDA的《数据分析基础》《量化经营》《量化投资》三本书同时阅读。用数据说话,做理性决策!管理既决策,决策即分析!没有经过数据分析验证的投资决策,就如赌博,“十赌九输”。
  • 2017.08.08(23):《数据挖掘概念与技术》内容很好,覆盖了大部分数据科学的核心内容。
  • 2017.08.09(24):学习了一天数据科学的东西,重新认识PentahoTalend。接下来同步学习数据科学(需要很多背景知识和数学能力)和广告营销,培训和咨询服务从E3 odoo入手。
  • 2017.08.10(25):E3 odooiDempiereE3 ofbizopenbravo解决方案集的思路是可行的,先做尽可能多的培训、咨询和解决方案,再分发E3发行版。odoo manufacturing制造业解决方案重点关注,它标志着odoo在制造业上前进了一大步,是odoo 10的一大亮点。
  • 2017.08.11(26):与odoo同步推进,将灰狐教育E3 learning作为业务突破口,从培训和企业e-learning平台搭建入手,帮助企业建立属于自己的在线大学和学院。
  • 2017.08.12(27):odoo的开发者模式
  • 2017.08.13(28):《Odoo开发入门》
  • 2017.08.14(29):继续《Odoo开发入门》 参考《Oracle 11i 实用全书》基于odoo CMSE3 odoo构建灰狐社区和商业运营支撑系统。
  • 2017.08.15(30):继续 《Odoo开发入门》和研究了下CloverETLETL是否是灰狐进入数据科学的敲门砖,或者是Orange数据挖掘软件。
  • 2017.08.16(31):OpenERP应用和开发基础不错,很好参考。odoo用户文档odoo开发者文档
  • 2017.08.17(32):React NativeE3 app解决方案的基础,ERP不花钱、OpenERP技术培训、精通odoo这三份文档不错。
  • 2017.08.18(33):提交灰狐公开课《odoo:开源 ERP/CRM 入门与实践》 同时开始储备微信开发知识。
  • 2017.08.19(34):看Kindle书《零基础学会计》学习《企业会计制度》和《数据挖掘:理论与算法》
  • 2017.08.20(35):看Kindle书《零基础学会计》odoo 10文档和《数据挖掘:理论与算法》
  • 2017.08.21(36):继续Kindle书《零基础学会计》odoo 10文档和《数据挖掘:理论与算法》,OpenPOS很重要,它是零售业的一个关键环节,继续续费openposproject.org
  • 2017.08.22(37):odoo 10文档:网站、电子商务、采购、库存
  • 2017.08.23(38):odoo 10文档:制造、POS、项目、费用、ORM API、Data Files;回顾2017.07.21,区块链继续走起,我们需要区块链社会;参加如何零基础用Keras快速搭建实用深度学习模型的GitChat学习。
  • 2017.08.24(39):几乎看了一遍odoo 10文档。
  • 2017.08.25(40):休息了半天,然后是linode的迁移(扩展为2倍配置,价不变),第一个最简单的odoo module。
  • 2017.08.26(41):M3,E3,D3 每天都要同时进发,根据临近的培训课程调整它们的优先级和时间分配。英语和编程语言是两项重要的基本能力,且能覆盖大多数人群。
  • 2017.08.27(42):准备《odoo:开源 ERP/CRM 入门与实践》文章
  • 2017.08.28(43):准备《odoo:开源 ERP/CRM 入门与实践》文章
  • 2017.08.29(44):发布《odoo:开源 ERP/CRM 入门与实践》文章,最后1周时间的推广、强化和企业内训(100页幻灯片),继续 《数据挖掘:理论与算法》。
  • 2017.08.30(45):智云ERP社区和内容做得不错,odoo.huihoo.com 体验和社区中心要早点上线,开始odoo的社区和服务运营。《数据挖掘:理论与算法》课程的参考书籍《数据挖掘:概念与技术(原书第3版)》
  • 2017.08.31(46):要运作好MED,PostgreSQL云数据库的运营能力要培养出来,想想要支撑数万企业用户的数据存储、数据分析、机器学习。花了40美刀购买了ODOO Technical Training Machine Learning A-Z: Hands-On Python & R In Data Science The Complete Facebook Ads & Marketing Course 2017 The Complete Android Kotlin Developer Course 4门课程,开足马力,全力以赴。

Udemy-20170831.png

  • 2017.09.01(47):全球最流行的移动接入设备就是Android,加大研究和开发力度,将MED的服务和能力更多输出。odoo ERP三大核心部分:生产制造财务会计做深度历练,因为给任何企业做ERP服务,就是要解决好这三个核心问题。和周生的交流后,E3 odoo需要找到一个突破口,比如微信用户系统、客户关系管理系统、健身房管理系统、连锁超市管理系统、学院高校管理系统、餐馆咖啡厅管理系统、财务会计系统(计划购买金蝶用友的潜在客户)等等,而不是一来就做整体解决方案,太大太多不好实施和推进。
  • 2017.09.02(48):引入三本书的阅读,都是大布头的书籍:《生产与运作管理-制造与服务(第8版)》《公司理财(原书第9版)》《供应链物流管理(原书第3版)》今天看几份odoo手册并操作。
  • 2017.09.03(49):odoo手册并操作
  • 2017.09.04(50):odoo幻灯片、手册并操作和《生产与运作管理-制造与服务(第8版)》《公司理财(原书第9版)》
  • 2017.09.05(51):odoo是一个全面整合营销的应用套件,可作为企业增长黑客、增长收入的重要工具和基础设施,这也是E3 odooM3的突破口,结合《网络营销168招》进行学习和实战。zhiwang.io域名购买(393.38RMB),织网项目再重启。
  • 2017.09.06(52):开始啃《公司理财(原书第9版)》这本厚书,先看完这本书。
  • 2017.09.07(53):今天换换脑子《网络营销168招》《Kotlin实战》继续学习《数据挖掘:理论与算法》
  • 2017.09.08-10(54):这三天就是各种知识的学习,主要是深度学习和人工智能,明天也开始设计的学习。
  • 2017.09.11(55):很重要的深度学习幻灯片 Deep Learning Tutorial, ICML, Atlanta, 2013-06-16 Yann LeCun编写,200页。同时看书《深度学习》《Swift基础教程》《写给大家看的设计书(第4版)》
  • 2017.09.12(56):《响应式架构》《Swift基础教程》学习老蔡的青年理财
  • 2017.09.13(57):odoo的性能优化有巨大需求,odoo的功能很完备了,但在对接大的电商平台时,其大量的订单处理业务总是瓶颈,odoo需每日推进,odoo experience 2016幻灯片整理中。
  • 2017.09.14(58):和得到团队有关odoo性能优化的交流;odoo experience 2016幻灯片整理中。
  • 2017.09.15(59):购买《PostgreSQL修炼之道:从小工到专家》和《RabbitMQ实战:高效部署分布式消息队列》PostgreSQLRabbitMQ是odoo的核心数据库和消息基础设施,需要对它们进行深度历练。
  • 2017.09.16(60):《数据挖掘:理论与算法》
  • 2017.09.17(61):《数据挖掘:理论与算法》《数据挖掘:概念与技术》
  • 2017.09.18(62):《数据挖掘:理论与算法》《数据挖掘:概念与技术》
  • 2017.09.19(63):参加亚马逊人工智能会议,《数据挖掘:概念与技术》,更多关注Clojure开发的Metabase,这是Clojure在数据科学领域里的一个关键项目。
  • 2017.09.20(64):更多关注Clojure开发的数据库Datomic,以数据即代码的语言开发数据库可能是最佳选择,CravenDB文档数据库,听课《数据挖掘:理论与算法》,看书《深度学习》。
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