Вам стоит использовать Scala в машинном обучении
Как мне кажется, Scala – один из самых недооценённых языков для разработки алгоритмов машинного обучения. В этом докладе мы познакомимся с самыми интересными библиотеками и инструментами для Data Science из экосистемы Scala, проникнемся сильной типизацией, функциональным программированием и решим пару модельных задач.

О себе:
Ведущий разработчик в команде Open Source фреймворка CUBA Platform. Принимаю активное участие в разработке архитектуры и ключевых механизмов платформы, занимаюсь развитием коммьюнити. Разбираюсь в алгоритмах машинного обучения, больше всего нравятся задачи прогнозирования. Не так давно кандидат технических наук.

Создаем простой NLP API с помощью Python, Flask и TextBlob
Когда мы говорим о машинном обучении, то главные ассоциации здесь связаны с научными составляющими – математикой, подходами к подготовке данных. Но что еще важно для команды разработчиков, которая стоит систему, имеющую под капотом машинное обучение? Архитектура, компоненты и тестирование совершенно точно будут в верхней части списка. Я решил сделать простоe NLP API как способ попробовать ML инструментарий и «пощупать» некоторые проблемы, стоящие на пути разработчика в мир машинного обучения.

О себе:
Занимаюсь Backend-разработкой более 15 лет. Стек технологий – С#, Python, MS SQL и немного PostgreSQL. Люблю работать с данными и решать проблемы производительности. С 2016 года работаю в компании ROKO Labs и координирую разработку проекта, связанного с анализом данных рынка недвижимости.