Нет. В этом основная опасность. Порог входа в нишу будет уже таким большим что никто не сможет туда просто войти, не то что демпенговать. И будет один монополист с высокими ценами.
Статья интересная, но вот возник вопрос, почему именно синхронный Flask? Есть какие-то еще плюсы кроме того, что уже знаком многим и относительно простой в использовании?
А сам инстаграм не даёт никаких цифр запросы в секунду? И по опыту можете, пожалуйста, сказать сколько нужно времени (вместе с ожиданием) что бы скачать например 10000 постов?
А у инстаграма есть ограничения по запросам? И как это обходите? Например у вк 3 запроса в секунду, и нормально парсить только если сбор распределять на разные аккаунты.
Ну прямо сказать смелое решение, мне кажется пройдут годы (если не 10 лет) прежде чем стать "мидлом" нейрохирургом. Ну в любом случае удачи Вам! Надеюсь всё получится и как-нибудь прочитаем статью как программист стал хирургом :)
Спасибо большое за лекции, некоторые смотрел, очень понравилось. Но есть вопрос — а есть ли возможность так же с видео выкладывать доп. материалы? Презентации, код, и самое главное домашние задания. Возможно это закрытая информация, но если есть возможность то думаю многие были бы очень благодарны за такие ценные почти полноценные курсы.
Вообще, интересно было бы собрать статьи по DM & ML которые стоят в порядке возрастания обучения. То есть алгоритм такой, выбрать действительно хорошие статьи по теме (а не просто ориентируясь на оценки и выдачу гугла), и далее отсортировать их в порядке изучения. Конечно, может быть много перестановок и не нужно прямо абсолютно точно выдать вариационный ряд, но что бы основная идея была выдержана. Например: (я могу ошибаться в порядке, но основная идея думаю понятна)
На мой взгляд не хватает информации такого рода:
1) Какие базовые знания на разные курсы. (конечно можно говорить, что нужно уметь только в арифмитические операции, но по факту оказывается что лучше уметь и то, и это и это тоже не плохо..)
2) Кейсы выпускников, кто куда устроился на работу, кто как прокачал бизнес и т.д. Так как совершенно справедливо складывается впечатление, что за пол года с нуля не возможно освоить анализ данных в полном объеме (начиная от линейной алгебры, и графовых алгоритмов заканчивая ML и глубоким обучением ). Будет здорово если покажете что это не так.
Нет. В этом основная опасность. Порог входа в нишу будет уже таким большим что никто не сможет туда просто войти, не то что демпенговать. И будет один монополист с высокими ценами.
Да конечно, но почему бы сразу не использовать aiohttp или sanic?
Статья интересная, но вот возник вопрос, почему именно синхронный Flask? Есть какие-то еще плюсы кроме того, что уже знаком многим и относительно простой в использовании?
Спасибо, да полезный линк.
Хм… интересно, спасибо. Как перейду к инсте надо будет видимо исследовать этот вопрос.
Спасибо. Да я имел ввиду картинка, текст, теги и т.д.
А сам инстаграм не даёт никаких цифр запросы в секунду? И по опыту можете, пожалуйста, сказать сколько нужно времени (вместе с ожиданием) что бы скачать например 10000 постов?
А у инстаграма есть ограничения по запросам? И как это обходите? Например у вк 3 запроса в секунду, и нормально парсить только если сбор распределять на разные аккаунты.
Ну прямо сказать смелое решение, мне кажется пройдут годы (если не 10 лет) прежде чем стать "мидлом" нейрохирургом. Ну в любом случае удачи Вам! Надеюсь всё получится и как-нибудь прочитаем статью как программист стал хирургом :)
Было бы очень интересно кратко услышать вашу истрию и мысли почему так решили.
Ок, а как тогда будут бороться с накруткой инсталлов конкурентам, что бы гугл забанил конкурента за накрутку?
Спасибо большое за лекции, некоторые смотрел, очень понравилось. Но есть вопрос — а есть ли возможность так же с видео выкладывать доп. материалы? Презентации, код, и самое главное домашние задания. Возможно это закрытая информация, но если есть возможность то думаю многие были бы очень благодарны за такие ценные почти полноценные курсы.
Вообще, интересно было бы собрать статьи по DM & ML которые стоят в порядке возрастания обучения. То есть алгоритм такой, выбрать действительно хорошие статьи по теме (а не просто ориентируясь на оценки и выдачу гугла), и далее отсортировать их в порядке изучения. Конечно, может быть много перестановок и не нужно прямо абсолютно точно выдать вариационный ряд, но что бы основная идея была выдержана. Например: (я могу ошибаться в порядке, но основная идея думаю понятна)
1) Какие базовые знания на разные курсы. (конечно можно говорить, что нужно уметь только в арифмитические операции, но по факту оказывается что лучше уметь и то, и это и это тоже не плохо..)
2) Кейсы выпускников, кто куда устроился на работу, кто как прокачал бизнес и т.д. Так как совершенно справедливо складывается впечатление, что за пол года с нуля не возможно освоить анализ данных в полном объеме (начиная от линейной алгебры, и графовых алгоритмов заканчивая ML и глубоким обучением ). Будет здорово если покажете что это не так.