欢迎大家赞助一杯啤酒🍺 我们准备了下酒菜：Formal mathematics/Isabelle/ML, Formal verification/Coq/ACL2, C++/F#/Lisp
灰狐公开课
来自开放百科 - 灰狐
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*2017.07.31：[http://gitbook.cn/m/mazi/activity/596337ac5ea3891e8f3e67de 如何在开源项目中学到更多] [http://blog.huihoo.com/?p=902 开放博客存档] | *2017.07.31：[http://gitbook.cn/m/mazi/activity/596337ac5ea3891e8f3e67de 如何在开源项目中学到更多] [http://blog.huihoo.com/?p=902 开放博客存档] | ||
| − | *2017. | + | *2017.11：构建自己的[[ Mobile backend as a service|BaaS]] // 开发Kotlin App Demo |
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==[[Data science|数据科学]]== | ==[[Data science|数据科学]]== | ||
2017年8月31日 (四) 01:09的版本
灰狐公开课
目录 |
简介
灰狐公开课是灰狐教育推出的培训课程。
编程语言
IDE/Editor：IntelliJ IDEA、PyCharm、CLion、Xcode、Visual Studio Code
- 2017.12：Kotlin入门与实践
开源开放
- 2017.07.31：如何在开源项目中学到更多 开放博客存档
- 2017.11：构建自己的BaaS // 开发Kotlin App Demo
数据科学
在数据科学领域，我们选择Python、F#、Scala作为核心开发语言。ps: F#作为一门适合于金融和计算密集型的语言而闻名。因为JVM和Spark，因为静态类型和函数式编程，Scala具有成为数据科学主导语言的潜力。
课程体系：
- 1、数据科学与Python/F#/Scala
- 2、数据挖掘理论与算法(Python/F#/Scala)
- 3、数据科学中的统计与概率(Python/F#/Scala)
- 4、数据科学中的机器学习(Python/F#/Scala)
- 5、使用Spark进行大数据分析(Python/Scala)
课程安排：
- 2017.09：数据科学入门与实践
- 2017.10：Python数据分析与挖掘入门实践
- 2017.10：七周七数据科学，启发自《七周七编程语言》、《七周七数据库》、《七周七并发模型》，参考《七周七学习成为数据分析师》
- 2017.10：OrientDB入门与实践 // Multi-Model NoSQL Database 变得越来越重要。
- 2017.11：Python机器学习入门与实践
- 2017.11：Scala机器学习入门与实践
- 2017.12：Python深度学习入门与实践
企业应用
- 2017.09.06：odoo：开源 ERP/CRM 入门与实践
- 2014：Apache OFBiz 电商实战培训
营销推广
- 2017.10：Google AdSense入门与实践
图集
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