1. Положить проект в Git
2. Вынести логины и пароли к БД в конфиг, который не будет хранится в git
3. Создать dev-сервер с полной копией сайта за исключением логина и пароля к БД и давать доступ только к нему
4. Научиться выкладывать новый код самому. В git это делается одной командой, супер способностей для этого не надо.
Random Forest это boosted trees (ансамбль деревьев). Чтобы понять как он работает, надо сначала понять как работает одно дерево и какие проблемы появляются, то есть зачем понадобился ансамбль. Работа деревьев неплохо описана в книге Applied Predictive Modeling (Max Kuhn), в ней есть много ссылок на источники. Код реализации Random Forest можно посмотреть тут https://github.com/imbs-hl/ranger
Не каждую задачу можно распараллелить. Если это возможно, то надо смотреть одну из этих библиотек https://docs.python.org/3/library/threading.html и https://docs.python.org/3.6/library/multiprocessin... я бы смотрел в сторону мультипроцессинга, так-как многопоточность в питоне жутко тормозит из-за блокировки потоками друг-друга, 100% процессора выжать не получится на потоках, можете нагуглить эту проблему.
У вас все while выполняются вечно, вы tf, t, f, o не меняете, поэтому значение monets выходит за переделы допустимого типа signed integer (2147483647).
Стать программистом-профессионалом (зарабатывающим этим на жизнь) поможет только самообразование. Можно начинать уже сейчас. А так поступайте на любую техническую специальность, куда по слухам сложно поступить и сложно учиться.
По каждому сигналу в Qt можно узнать отправителя, как делать это в Python точно не знаю, но гугл подсказывает что sender = self.sender(), а дальше делай с этим объектом что хочешь, например получай id так sender.id
Согласно шаблону Information Expert нужно назначит эту обязанность тому классу, который обладает достаточной информацией для ее выполнения. Если такого класса не существует, то можно воспользоваться шаблоном Pure Fabrication и создать новый класс для этой обязанности, как посоветовал другой автор ответа.
Что тут можно посоветовать. Ставьте и пробуйте. Работает быстро, хорошо экономит место за счет сжатия. Только надо учитывать, что все данные придется складывать в одну большую таблицу и переписывать все запросы.
Все зависит от ваших целей. Если нужен быстрый старт, то ни Си ни знания математики вообще не нужно, даже на уровне пятого класса. Все давно уже есть из коробки в виде библиотек для R и Python. Скармливаешь алгоритму нужные данные и получаешь результат. С нуля это все самому делать нет никакого смысла, ну только если вы не претендуете на разработку какого-нибудь нового алгоритма машинного обучения.
