Аналитик данных - это исследователь (об этом тут) 🔭
Подход к разработке на Python 🐍 для исследователей основан на трех взаимосвязанных идеях.
👉 Открытая наука (подробнее тут): обеспечение свободного доступа к данным, методам и результатам для всех путем их публикации в соответствии с открытыми лицензиями.
👉 Воспроизводимое исследование: обеспечение того, чтобы любой, у кого есть доступ к данным и ПО, мог воспроизвести результаты, как для их проверки, так и для их дальнейшего использования.
👉 Устойчивое программное обеспечение: легкость его обслуживания и расширения, а не полная замена.
Люди часто смешивают эти три концепции, но они отличаются. Например, если вы делитесь своими данными и программами, которые их анализируют, но не документируете, какие шаги и в каком порядке нужно предпринять, то ваша работа будет открытой, но невоспроизводимой. И наоборот, если вы полностью автоматизируете свой анализ, но ваши данные доступны только людям в вашей лаборатории, то ваша работа воспроизводима, но не открыта.
Аналитик данных - это исследователь (об этом тут) 🔭
Подход к разработке на Python 🐍 для исследователей основан на трех взаимосвязанных идеях.
👉 Открытая наука (подробнее тут): обеспечение свободного доступа к данным, методам и результатам для всех путем их публикации в соответствии с открытыми лицензиями.
👉 Воспроизводимое исследование: обеспечение того, чтобы любой, у кого есть доступ к данным и ПО, мог воспроизвести результаты, как для их проверки, так и для их дальнейшего использования.
👉 Устойчивое программное обеспечение: легкость его обслуживания и расширения, а не полная замена.
Люди часто смешивают эти три концепции, но они отличаются. Например, если вы делитесь своими данными и программами, которые их анализируют, но не документируете, какие шаги и в каком порядке нужно предпринять, то ваша работа будет открытой, но невоспроизводимой. И наоборот, если вы полностью автоматизируете свой анализ, но ваши данные доступны только людям в вашей лаборатории, то ваша работа воспроизводима, но не открыта.
In general, many financial experts support their clients’ desire to buy cryptocurrency, but they don’t recommend it unless clients express interest. “The biggest concern for us is if someone wants to invest in crypto and the investment they choose doesn’t do well, and then all of a sudden they can’t send their kids to college,” says Ian Harvey, a certified financial planner (CFP) in New York City. “Then it wasn’t worth the risk.” The speculative nature of cryptocurrency leads some planners to recommend it for clients’ “side” investments. “Some call it a Vegas account,” says Scott Hammel, a CFP in Dallas. “Let’s keep this away from our real long-term perspective, make sure it doesn’t become too large a portion of your portfolio.” In a very real sense, Bitcoin is like a single stock, and advisors wouldn’t recommend putting a sizable part of your portfolio into any one company. At most, planners suggest putting no more than 1% to 10% into Bitcoin if you’re passionate about it. “If it was one stock, you would never allocate any significant portion of your portfolio to it,” Hammel says.
That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.
