Куда податься программисту за знаниями в этом году

Интересно, о чем это я так крепко задумался на заглавной фотке?

AI, BigData & HPC дайджест #0. Пилотный выпуск

Да, было бы здорово такое как-то коллективно делать, потому что в одиночку сложновато это долго тянуть на энтузиазме

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №39 (9 — 15 марта 2015)

Да нет, популярность тут не главное для меня было, наверное, хотелось что-то полезное для сообщества делать, но просто немного подустал, все-таки на каждый выпуск достаточно много времени уходит. Так что пока решил взять паузу.

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №33 (26 января — 1 февраля 2015)

В Твиттере этих выпусков нет на данный момент

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №23 (17 — 23 ноября 2014)

Поменял на прогнозирование.

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №20 (27 октября — 2 ноября 2014)

Да, я это заметил конечно же, в описании это четко указано. Но в тоже время никаких правил, которые требуют быть жителем СФ вроде бы у них нет. Там даже и раздел есть в FAQ под названием «International Applicants», так что если есть желание там учиться, то получается, что необходимо решить несколько вопросов и путь открыт: найти свободное время, оформить визу в США и иметь 16 000 долларов конечно же, плюс расходы на поездку.

Обзор наиболее интересных материалов по высокой производительности (15 — 21 сентября 2014)

Да, похоже это прямо в точку нзавание.

Обзор наиболее интересных материалов по высокой производительности (15 — 21 сентября 2014)

Понял, хотел как-то по-русски назвать, думал, что такое название передает в общем-то смысл. Но можно и по другому назвать, тогда нужны какие-то варианты. Может быть использовать данное сочетание слов «масштабирование высоконагруженных систем». Или может и оставить «высокую производительность». Может быть тогда в следующий раз добавить опрос, если сейчас несколько названий наберется.

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №13 (8 — 14 сентября 2014)

Да, с удовольствием следил бы за русскоязычными ресурсами. Но у меня в списке очень небольшое количество таковых. Так что по сути только что сам на блоге выкладываю и хабр обычно получается. Добавлю в список за которым слежу хорошие русскоязычные ресурсы, если кто-нибудь подскажет какие.

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №13 (8 — 14 сентября 2014)

Спасибо за предложение, но честно говоря я не нашел как на хабре сделать такое, все-таки здесь возможности форматирования достаточно ограничены. Если кто-нибудь подскажет как это делать, то в следующий раз применю обязательно.

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №13 (8 — 14 сентября 2014)

Хорошо, в следующий раз тогда попробую разбить на какие-то логические категории.

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №11 (25 августа — 1 сентября 2014)

Да, стараюсь там тоже собирать интересные вещи по тематике. С удовольствием бы на хабре постил, но большинство из постов там под формат хабра, как мне кажется, не подходят просто.

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №11 (25 августа — 1 сентября 2014)

Да, надо было наверное уточнить, что литература не просто по анализу данных, а по эконометрике. Конкретно в этом списке каких-то жемчужин наверное нет, хотя я только начал читать книги из списка. Плюс я как раз не так давно записался на курс как раз по эконометрике на Coursera под названием «Introduction to Computational Finance and Financial Econometrics» (в следующем обзоре о нем обязательно сделаю упоминание) и этот список книг мне показался полезным. Плюс хочется поглубже окунуться в тему форкастинга и анализа временных рядов. Я пока начал вот с этой книги — Elliot, G. and A. Timmerman, 2008. Economic forecasting. Journal of Economic Literature.

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №3 (обзор онлайн курсов)

Нет, абсолютно не принципиально на английском, на русском тоже отлично. Я как раз-таки и рассчитывал, что в комментариях вспомнят какие еще есть материалы и расширят данный список. Да, у ШАД отличные видеолекциии, я их сам смотрел с удовольствием. Жалко, что они не как курсы оформлены, чтобы еще задания были какие-то по лекциям.

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №1 (9 — 16 июня 2014)

Да, я не заметил, что не так давно начал выходить похожий по тематике обзор. Но видимо популярность темы анализа данных сейчас растет и вот у разных людей могут появиться схожие мысли почти одновременно. Мы обсудили этот вопрос с автором данных дайджестов (kuznetsovin) и решили, что объединим усилия в данном вопросе и пересечений в этих дайджестах не будет. В моем текущем обзоре, кстати, вроде бы нет пересечений с предыдущими дайджестами от kuznetsovin. Возможно, что мы еще разделимся по направлениям, которых немало в теме Data Science.