Все настроенное в контейнере Docker? Может быть… но мы, представители «старой школы» настраиваем все руками :-) У меня есть инструкция по настройке виртуальной среды: Anaconda virtual environment. Проверял, работает на Ubuntu и Windows. С чистым Python сложнее настроить CUDA и cuDNN, поэтому лучше Anaconda Python.
Честно говоря, я анализировал данные еще в 2005 году и получал за это зарплату. Только это тогда не называлось Data Science, а Event Log Management. Тогда же выучил регулярные выражения до уровня профи. Сейчас же RegEx мне не нужны особо, т.к. работаю с изображениями.
Верно, как выше пишут, это задачный подход. Согласен, я старомоден, стараюсь изучать область, а не решать задачи :-)
Думаю, в идеале нужно комбинировать предметный и задачный подходы: изучаю предметную область, по ходу изучения появляются вопросы и задачи, записываю их в специальный дневник, затем пытаюсь решить наиболее интересные задачи, потом дальше изучаю предметную область и т.д. Как-то так.
Не забывайте, что есть облачные технологии, где все уже настроено и работает. Не нужно ничего настраивать. Их не менее шести штук разных, все бесплатные.
Как-то получилось, что научился все настраивать и на Windows и на Ubuntu. В общем, можно настроить все на обеих операционных системах. Благо с кроссплатформенным Python все почти одинаково. Однако больше инфы по Ubuntu.
Для Windows необходимо установить Cygwin — команды Linux для Windows. Однако в некоторых сложных случаях есть отличия.
Для начала посмотрите список этих ссылок. Я с них начинал изучать.
Затем попробуйте задачных подход: берите задачу и ищете в Интернете, как ее решить. Это быстрее. Возможно, это введение в машинное обучение поможет понять, как это все работает в общих чертах.
Верно, быстрее и легче задачный подход. У задачного подхода тоже есть минусы. Например, разбирать ошибки ближе к концу проекта. Отсутствие системного мышления (в моей следующей статье).
Я как-то ближе к «старой школе». Мне интересно изучать подробно. Более нацеленно на получение кайфа от процесса изучения, чем от конечного результата. И для этого нужно в разы больше времени и усилий.
Лучше всего комбинированный подход: сделал небольшой проект, почитал теорию, что нового по предмету появилось в последнее время, потом сделал еще один небольшой проект, снова почитал, что нового и т.д.
Думаю, в идеале нужно комбинировать предметный и задачный подходы: изучаю предметную область, по ходу изучения появляются вопросы и задачи, записываю их в специальный дневник, затем пытаюсь решить наиболее интересные задачи, потом дальше изучаю предметную область и т.д. Как-то так.
Для Windows необходимо установить Cygwin — команды Linux для Windows. Однако в некоторых сложных случаях есть отличия.
Для начала посмотрите список этих ссылок. Я с них начинал изучать.
Затем попробуйте задачных подход: берите задачу и ищете в Интернете, как ее решить. Это быстрее. Возможно, это введение в машинное обучение поможет понять, как это все работает в общих чертах.
Я как-то ближе к «старой школе». Мне интересно изучать подробно. Более нацеленно на получение кайфа от процесса изучения, чем от конечного результата. И для этого нужно в разы больше времени и усилий.
Лучше всего комбинированный подход: сделал небольшой проект, почитал теорию, что нового по предмету появилось в последнее время, потом сделал еще один небольшой проект, снова почитал, что нового и т.д.