Categories: Data Science, Swift & etc.

Data Science & Swift

Начнем-с

Помните мой пост про «Дата Сайнс»? Так вот, идея как бы и не пропала, и я даже не особо забивал на нее (читать — смотрел всякие вебинары). В итоге появилась одна идейка, приложения для Айфончега, естественно с применением всего этого Датасайнса. Это как раньше было с блокчейном, везде его пихали, да и сейчас пихают, так скоро будет с БигДатой. Воть.

А в этом посте решил немного разобрать чего надо знать, чего надо выучить и прочее такое.

Так вот, о чем это я

Для начала я смотрел курсы skillbox’a и skillfactory. Чего уж говорить — хорошо продают!чВ Но не дожали все-таки… Однако, зачем мне собственно платить 150к+ за курс, инфа из которого уже есть в интернете?

Пишу менеджеру СкиллБокса — прошу программу курса подробную. Смотрю. Составляю список того, что надо посмотреть, изучить, узнать.

Аналогично делаю с СкиллФектори и Нетологией (да, у них тоже есть чВ).

Сам план собственно

Начну со скиллбокса, вот их программа (более подробную можете у них на сайте взять):

  1. Python (введение, типа с нуля и до джуна)
  2. Библиотека NumPy (знакомство, массивы, списки и все такое)
  3. Библиотека pandas
  4. Чтение и запись данных (HTML, XML, XLSX)
  5. SQL (введение, основные запросы)
  6. Еще раз чтение и запись (JSON, Pickle, HDF5, SQLite3, PostgreSQL, pandas, MongoDB)
  7. Работа со строками
  8. Визуализация данных с помощью matplotlib
  9. Математика (линейная алгебра, матан, дискретная и тервер)
  10. Основные концепции Machine Learning (ML)Kagge
  11. Жизненный цикл ML-проекта
  12. Регрессия
  13. Классификация
  14. Кластеризация
  15. Дополнительные техники
  16. Kaggle
  17. Язык программирования R
  18. R View
  19. Python View
  20. Анализ временных рядов
  21. Vertica, Exasol, ClickHouse
  22. Нейронные сети
  23. Семантическая сегментация
  24. Детектирование объектов
  25. NLP
  26. Q-Learning
  27. Вывод моделей в продакшн

Ну это прям краткий такой список, и в целом он не сильно различается в «школах».

И чего дальше то?

Все просто — ищем инфу, читаем, вспоминаем (или узнаем что-то новое), а параллельно пытаемся применить все это к своей идее и своему «проекту».

Ну про проект и идею, как я уже сказал, расскажу потом, когда она окончательно сформируется, а пока что ограничусь вот этим списком выше;) Если кому тоже это все интересно — теперь много материала и тем для «Гугления» чВ

Article info



Добавить комментарий