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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课程体系: | 课程体系: | ||
− | * | + | *1、数据科学与(Python/Clojure/F#) |
− | *2、数据挖掘理论与算法(Python/F# | + | *2、数据挖掘理论与算法(Python/Clojure/F#) |
− | *3、数据科学中的统计与概率(Python/F# | + | *3、数据科学中的统计与概率(Python/Clojure/F#) |
− | *4、数据科学中的机器学习(Python/F# | + | *4、数据科学中的机器学习(Python/Clojure/F#) |
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*2017.10:[[Python]][[data analysis|数据分析]]与[[data mining|挖掘]]入门实践 | *2017.10:[[Python]][[data analysis|数据分析]]与[[data mining|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[https://www.zhihu.com/question/29265587/answer/125091104 《七周七学习成为数据分析师》] | *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[https://www.zhihu.com/question/29265587/answer/125091104 《七周七学习成为数据分析师》] | ||
− | *2017. | + | *2017.11:[[OrientDB]]入门与实践 // Multi-Model [[NoSQL]] [[Database]] 变得越来越重要。 |
*2017.11:Python[[machine learning|机器学习]]入门与实践 | *2017.11:Python[[machine learning|机器学习]]入门与实践 | ||
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*2017.12:Python[[deep learning|深度学习]]入门与实践 | *2017.12:Python[[deep learning|深度学习]]入门与实践 | ||
2017年9月6日 (三) 15:34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
- 2017.10:Kotlin入门与实践
开源开放
- (第1期)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、Clojure、F# ps: 因为JVM,因为代码即数据(code-as-data)、宏系统和函数式编程,Clojure具有成为数据科学主导语言的潜力作为核心开发语言。F#作为一门适合于金融和计算密集型的语言而闻名。。
课程体系:
- 1、数据科学与(Python/Clojure/F#)
- 2、数据挖掘理论与算法(Python/Clojure/F#)
- 3、数据科学中的统计与概率(Python/Clojure/F#)
- 4、数据科学中的机器学习(Python/Clojure/F#)
课程安排:
- 2017.10: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》
- 2017.11: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:Clojure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
- (第2期)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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