Сайт, скорее всего, дальше обновляться не будет. Сделаю архив книг.
Все самые актуальные сведения теперь здесь:
Автор: Дмитрий Федоров
Итоги за апрель 2019 года
В апрельском номере журнала Экономист СПбГЭУ вышла моя заметка о написании научных статей (стр. 9). В основе статьи видео о курсовых работах, которое записал когда-то давно для студентов. 
Из воспоминаний академика Раушенбаха :
«Трудились на кирпичном заводе. Мне повезло, что я не попал на лесоповал или на угольную шахту, но, тем не менее, половина наших на кирпичном заводе умерла от голода и от непосильной работы. Я уцелел случайно, как случайно все на белом свете» (из книги «Пристрастие»).
Купил три книги по цене чашки кофе. Особенно порадовали схемы внутри. Знания обесцениваются, а фаст-фуд дорожает. Увы. Читать далее Итоги за апрель 2019 года
Что изучают по основам computer science и data science в Беркли
Мне близок по духу Беркли, поэтому начнем обзор с него. Самый известный курс — CS 61A (Структура и интерпретация компьютерных программ), из которого когда-то родился язык Scheme (теперь он включается в Racket). Оригинальный учебник по курсу свободно доступен в Сети (1996 года). Современный CS 61А строится на примере двух языков: Python и Scheme. Если посмотреть новый учебник, то синтаксиса языков программирования в нем нет, т. к. идея курса — обучение фундаментальным понятиям: функциям, абстракциям, обработке данных и т. д. Специально для данного курса разработали и выложили в открытый доступ систему проверки заданий на Python — okpy.org. Понравились проекты, особенно, где требуется написать собственный интерпретатор.
В Беркли работает создатель среды разработки IPython и Jupyter (альтернативная IDE) Fernando Perez (профиль на сайте вуза). Благодаря усилиям его команды в Беркли удалось развернуть превосходный вводный курс по анализу данных (Фернандо Перез рассказывает об этом). Для этого они подняли сервер (Яндекс, кстати, тоже такое делал) JupyterHub. Курс методически продуманный, а не просто набор best practices. Проверку заданий проводят в системе okpy.org. В открытом доступе лежит учебник (в процессе написания) Computational and Inferential Thinking: The Foundations of Data Science.
Читать далее Что изучают по основам computer science и data science в Беркли
Итоги за март/апрель 2019 года
В этот раз решил объединить два месяца.
На следующий год хочется создать более продвинутый курс по Python, включающий особенности языка. Интересно исследовать структуры данных. Возможно, посмотреть в сторону разработки интерпретатора Scheme на Python, добавить тему про веб-разработку.
По прошествии нескольких (девяти) лет работы в вузе понял, что наука и преподавание — разные виды деятельности и смешивать их не стоит: мухи отдельно, котлеты отдельно.
Прочел перевод статьи Стивена Вольфрама об оптимизации деятельности с помощью современных технологий (или о том, что каждый сходит с ума по-своему). Это подвигло организовать дистанционный факультетов (по методам анализа данных в области защиты информации) и начать проводить консультации по Скайпу. По сравнению с оффлайн есть ряд ограничений (ушли эмоции, живое общение), но из преимуществ: не надо тратить время и силы на перемещение в пространстве. А вот опыт проведения удаленных занятий для группы студентов мне не понравился, повторять его не хочется. Еще у Стивена замечательная идея о персональном помощнике на ПК (тоже давно в планах для реализации). Читать далее Итоги за март/апрель 2019 года
Итоги за февраль 2019 года
Продолжаю анализировать события, произошедшие со мной за месяц.
Начался курс по анализу данных в ВШМ СПбГУ. В два месяца я хочу уместить курс, который длится обычно 1,5 семестра. О результатах еще рано говорить, посмотрим по первым контрольным работам. Понял, что мне нравится адаптировать лекции и придумывать задания.
Читать далее Итоги за февраль 2019 года