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
（版本间的差异）
小 (→编程语言) |
小 (→数据科学) |
||
| 第14行： | 第14行： | ||
==[[Data science|数据科学]]== | ==[[Data science|数据科学]]== | ||
| + | 数据科学课程体系： | ||
| + | *1、数据科学与Python | ||
| + | *2、数据挖掘理论与算法(Python) | ||
| + | *3、数据科学中的统计与概率(Python) | ||
| + | *4、数据科学中的机器学习(Python) | ||
| + | *5、使用Spark进行大数据分析(Python) | ||
| + | 课程安排： | ||
*2017.08：[[data science|数据科学]]入门与实践 | *2017.08：[[data science|数据科学]]入门与实践 | ||
*2017.08：[[Python]][[data analysis|数据分析]]与[[data mining|挖掘]]入门实践 | *2017.08：[[Python]][[data analysis|数据分析]]与[[data mining|挖掘]]入门实践 | ||
2017年8月6日 (日) 02:32的版本
灰狐公开课
目录 |
简介
编程语言
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
- 2017.09：openFrameworks入门与实践
- 2017.10：构建自己的BaaS // 开发Swift App Demo
数据科学
数据科学课程体系：
- 1、数据科学与Python
- 2、数据挖掘理论与算法(Python)
- 3、数据科学中的统计与概率(Python)
- 4、数据科学中的机器学习(Python)
- 5、使用Spark进行大数据分析(Python)
课程安排：
- 2017.08：数据科学入门与实践
- 2017.08：Python数据分析与挖掘入门实践
- 2017.09：七周七数据科学，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
- 2017.12：Python深度学习入门与实践
企业应用
- 2017.08：Odoo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
链接
分享您的观点
