Курсы фундаментальные

Наше путешествие в мир необъятного креатива, мы начнём с фундаментальной, базовой программы для ретуши... Цей онлайн курс містить усі практичні та теоретичні матеріали для початку та впевненої, професійної роботи на позиції Креативного графічного дизайнера. Курс буде корисний для тих, хто хоче стати професійним дизайнером та отримати знання від реальних досвідчених фахівців. Ви навчитеся роботі з Adobe Photoshop, Adobe Illustrator та Corel Draw, створенню логотипів, фірмових стилів, поліграфічному дизайні та допечатній підготовці файлів. Після проходження курсу ви зможете створити своє портфоліо та заявити про себе потенційним роботодавцям та замовникам. Курс містить відеоуроки, домашні завдання, доступ до ресурсів для скачування та сертифікат Udemy.

Дополнительно рассмотрим фундаментальные основы построения моделей машинного обучения, базовые метрики... Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. В курсі розглядаються теоретичні та практичні аспекти використання лінійної регресії для передбачення числових показників споживання енергії ASHRAE в конкурсі на Kaggle. Курс складається з двох частин. У першій частині розглядаються всі етапи роботи з даними, від постановки задачі до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації помилки передбачення. У другій частині курсу розглядаються практичні аспекти аналізу даних, включаючи ETL-процес, EDA, лінійну регресію, оптимізацію та ансамблювання моделей. Курс містить 7,5 годин відео та надає повний пожиттєвий доступ до матеріалів. Також передбачений сертифікат про успішне завершення курсу.

:43 Предпросмотр 10:40 Качество, тестирование и цели тестирования 07:37 Принципы тестирования 06:41 Фундаментальный... Курс призначений для всіх, хто бажає дізнатися про процес розробки в ІТ-компаніях та навчитися практичним навичкам тестування. Курс охоплює практичні теми по всьому циклу розробки, включаючи тестування WEB, Mobile та API. Після курсу ви отримаєте мінімально необхідні навички та знання, на основі яких зможете рухатися далі. Курс передбачає самостійне навчання. Навчальний матеріал є стислим відображенням матеріалу, який використовується на співбесідах та на практиці тестувальника. Курс містить теорію тестування, техніки тест-дизайну, тестову документацію, тестування API з допомогою Postman, тестування Web та Mobile, багтрекінгову систему Jira, SQL, перехоплення HTTP трафіку з допомогою снифера Charles, базові навички веб-технологій: HTML, CSS, JMeter, базові знання Java, створення автотестів в Postman, базові навички системного контролю версій Git, середу розробки Java-додатків та Android-додатків IDEA, Android Studio.

выделению факторов, в наибольшей степени влияющих на продолжительность жизни в России, с точки зрения фундаментальных... Курс розроблений для аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядаються методи машинного навчання без учителя на Python. Курс складається з 7 частин, в яких розглядаються наступні теми: робота з даними, лінійна регресія, регуляризація, метод головних компонент, кластеризація, DBSCAN, HDBSCAN, OPTICS, SOM. Курс містить 2 задачі з хакатонів 2020 року: прогнозування тривалості життя в Росії та прогнозування терміну експозиції оголошень на Яндекс.Нерухомість. Курс містить багато практичних завдань та прикладів.

этот курс Стиль жизни Эзотерические практики Надание на таро Просмотреть этот курс Классическое Таро Фундаментальные... Курс розрахований на укріплення теоретичної та інтуїтивної бази практичних предсказувачів, а також на новачків. На курсі вивчається специфіка кабалістичної системи, 4 мири в картах та їх значення, Таро та шляхи Дерева Життя. Курс містить 6 відео та 1 ресурс для скачування. Після успішного проходження курсу ви отримаєте сертифікат.

Используя фундаментальные знания и пошаговые инструкции из этого курса вы самостоятельно сможете рисовать... Навчитися малювати красиві фони для ігор не так важко, як здається, особливо якщо мова йде про піксель-арт! Використовуючи фундаментальні знання та пошагові інструкції з цього курсу, ви зможете самостійно малювати чудові бекграунди для своїх ігор і навіть на замовлення. Ви навчитеся: малювати 7 різних тематичних фонів в ландшафтному та портретному орієнтації, використовуючи Photoshop; розрізати фон на шари для ефекту паралаксу; експортувати контент в Unity та налаштовувати його там; робити пост-обробку ваших фонів; майстерно володіти коригуючими шарами, масками, інструментами виділення; створювати необхідні пензлі для миттєвого вирішення складних та довгих завдань (деталізація хмар, лісу, води, швидкий пошук форм та багато іншого); підбирати правильні кольорові рішення та складати грамотні палітри для кожного об'єкта; поєднувати піксель-арт та сучасні художні прийоми для отримання унікальної стилізації; правильно користуватися градієнтами в піксель-арт роботах; використовувати повітряну перспективу, основи композиції, точки фокусу; робити безшовні (затайлені) фони.

Дополнительно рассмотрим фундаментальные основы построения моделей машинного обучения, базовые метрики... Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядається сегментація та класифікація зображень хмар за допомогою згорткових, пірамідальних, залишкових та повнозв'язних нейронних мереж у змаганні на Kaggle. Курс поділений на 2 частини. У першій частині ми послідовно пройдемо всі етапи роботи з даними: від видів задач та їх постановки до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації передбачувальної помилки. У другій частині розглянемо на практичних прикладах проведення дослідницького аналізу даних для пошуку залежностей, метрики точності, очищення даних та обробки зображень, завантаження та збереження моделей та даних в HDF5, нейронні мережі зі згортковими шарами та шарами підвибірки, функції активації, ініціалізація та оптимізатори нейронних мереж, перетворення та доповнення (аугментація) бінарних даних, ансамбль нейронних мереж тощо. Курс містить 11,5 годин відео та дає можливість отримати сертифікат.

Курс призначений для тих, хто хоче стати UX/UI дизайнером, але не знає, з чого почати, для тих, хто хоче приймати дизайн-рішення свідомо, а не рухати пікселі наугад, для тих, хто хоче вийти на фріланс або знайти першу роботу дизайнера. На курсі ви навчитеся UI дизайну з нуля, який є актуальним на міжнародному ринку. Ви отримаєте систему, за допомогою якої будете точно знати, що робити і куди рухатися, щоб створювати сучасний UI. Ви навчитесь працювати з дизайн-системою, прототипувати та готувати макети до розробки в Фігмі. Навчитесь таким фундаментальним речам, як композиція, колористика та типографіка. Дізнаєтеся про доступний дизайн та юзабіліті, без яких не уявляємо сучасний інтерфейс. Курс базується на практиці: модулі супроводжуються вправами, а в кінцевому проекті ви створите лендінг для свого портфоліо.

области поисковой оптимизации сайтов для Google; Смогут сами заниматься продвижением сайтов, получат фундаментальные... Курс призначений для людей без досвіду та знань у сфері SEO або початківців, які мають поверхневе уявлення про цю професію та хотіли б стати молодшим SEO спеціалістом та розбиратися в пошуковій оптимізації сайтів для Google. Курс містить лекції з практично всіх необхідних тем, знання яких просто необхідно для успішного просування сайтів. Студенти зможуть претендувати на вакансію молодшого SEO спеціаліста або помічника SEO спеціаліста в компанії.

Курс призначений для всіх, хто хоче розпочати свій шлях в IT з професією тестувальника програмного забезпечення. Пройшовши цей курс, ви зможете впевнено претендувати на позицію Intern/Junior QA Engineer. Тут ми розбираємося як з фундаментальними поняттями тестування ПО, так і детальними моментами використання різних інструментів для тестування на різних платформах. Ви дізнаєтеся про розробку програмного забезпечення, тестування ПО, методології розробки, специфікацію програмного забезпечення, тестову документацію, дефекти та баги, техніки тест-дизайну, види тестування, оцінку тестування, веб-тестування, тестування мобільних додатків, роботу з баг-трекінговою системою Jira, принципи тестування, англійську для тестувальника, резюме тестувальника, автоматизацію, грамотне написання тест-кейсів та баг-репортів. Курс містить 7 відео та 10 ресурсів для скачування. Після успішного проходження курсу ви отримаєте сертифікат.

студента Авторы: Skills Factory Последнее обновление: 3/2021русский Чему вы научитесь Разберитесь в фундаментальных... Цей курс призначений для людей без досвіду програмування, які хочуть займатися розробкою веб-сайтів. Курс також підійде тим, хто вже знайомий з мовою JavaScript, але хоче досягти експертного рівня. Ви навчитеся основам роботи з системою Git, попрактикуєтеся в роботі з файлами індексу Git та освоїте створення коміту. Ви дізнаєтеся, чому виникають конфлікти при злитті гілок та як їх вирішувати, оволодієте основами роботи з віддаленими репозиторіями, дізнаєтеся, як правильно використовувати GitHub Pages, ознайомитеся з поняттям масивів, зрозумієте, як працюють цикли for...of, навчитеся використовувати інструменти відлагодження та обробляти помилки, дізнаєтеся, як працює DOM-модель, ознайомитеся з патернами MVC, MVP, HMVC, MVVM та зрозумієте, за що вони відповідають, оволодієте роботою з файлами в платформі Node.js та дізнаєтеся, за що потрібне тестування.

Обучающая онлайн-программа позволяет освоить фундаментальные знания и навыки использования информационных технологий, получить международную сертификацию CompTIA A+ и начать зарабатывать в сфере IT.

избегать Научитесь получать Прибыль даже при Падающем Рынке Научитесь анализировать Акции с помощью Фундаментального... Цей курс буде корисним для будь-кого, хто цікавиться інвестуванням в акції, а також тим, як функціонують ринки капіталу. Курс буде цікавим тим, хто хоче отримувати додатковий (або навіть основний) пасивний дохід, не виходячи з дому. Після проходження курсу студенти зможуть самостійно скласти свій портфель акцій, вибирати підходящі акції в правильний час для покупки, розрізняти недооцінені та переоцінені компанії та акції, отримувати регулярний пасивний дохід від інвестицій у вигляді дивідендів та багато іншого. Курс містить багато прикладів та практичних завдань, що дозволяє зрозуміти матеріал краще.

По данным `Insights Stack Overflow`, разработчики активно используют Linux, и она обходит в этом Windows. А если обратиться к такому авторитетному изданию, как `Gartner`, мы увидим, по встроенным ОС первое место принадлежит Ubuntu. На самом деле, Linux очень популярный в серверной среде. Более 90% из топа веб-серверов, большинство мощных суперкомпьютеров работают под управлением Linux. А говоря про смартфоны, это более 80%. Если мы говорим о мире автоматизации и девопс, то большинство популярных инструментов сначала разрабатываются и используются в средах Linux, а уже затем становятся доступными в Windows. Экзамены Kubernetes и Red Hat Ansible нужно сдавать в системах Linux. И если ты планируешь изучить эти технологии и пройти сертификацию, тебе действительно потребуется знать основы операционной системы Linux. Облака и DevOps в ИТ-индустрии растут очень быстро и спрос на DevOps и облачных инженеров растет. Каждая новая должность теперь требует знания хотя бы нескольких инструментов DevOps и хотя бы одного из основных поставщиков облачных услуг. Поскольку все больше и больше организаций внедряют DevOps и выполняют свои рабочие нагрузки в облаке, фундаментальное понимание Linux становится обязательным, особенно если в прошлом ты в основном работал в среде, в которой преобладала Windows. Я постарался осветить в курсе основные пробелы новичков: - Сложности в работе с Linux CLI - Трудности в ориентации в структурах папок и файлов - Отсутствие опыта в работе в консольных текстовых редакторах - Не понятны отличия дистрибутивов - Как работают инсталляторы и зависимости - Проблемы с сетями между виртуальными машинами - Затруднения с правами доступа и системами безопасности в Linux - Недостаток опыта `на кончиках пальцев` По всем темам у нас будет лабораторная практика, а в конце финальное задание на развертывание приложения, для его выполнения придется поднапрячься! Эти лабораторные открываются прямо в твоем браузере и в любое время. Тебе не потребуется ничего настраивать, и ты сможешь проходить их в удобное время. Таким образом, ты сможешь практиковаться уже через несколько секунд после завершения лекции.

Внимание: для доступа к курсам ITtensive на Udemy напишите, пожалуйста, на [email protected] с названием курса или группы курсов, которые хотите пройти.Работа с большими данными и задачами искусственного интеллекта требует особого подхода - подхода машинного обучения. В этом курсе мы последовательно пройдем все этапы работы с данными: от видов задач и их постановки до работы с моделями машинного обучения для минимизации предсказательной ошибки.Дополнительно рассмотрим фундаментальные основы построения моделей машинного обучения, базовые метрики и наиболее простые модели – линейную и логистическую регрессии.В курсе изучается:Классификация задач машинного обучения.Процесс машинного обучения: ETL, EDA, подготовка данных, обучение модели.Особенности обучения модели: выборки, переобучение и гиперпараметры.Оптимизация гиперпараметров жадным поиском, через гиперкуб и парзеновские деревья.Отличия переобученной модели и недообученной, практики оптимального обучения.Работа с форматов хранения данных - HDF5.«Проклятье» большой размерности.Подходы к простым моделям машинного обучения: метод максимального правдоподобия и метод наименьших квадратов, среднеквадратичная ошибка.Подходы к заполнению пропусков в данных: интерполяция и экстраполяция.Метрики задач регрессии: эвклидово расстояние, расстояние городских квадратов, Чебышева и Минковского.Линейная регрессия с регуляризацией и без.Изотоническая регрессия.Критерии выбора сложности модели: BIC и AIC.Линеаризуемая и полиномиальная регрессия.Логистическая регрессия.После завершения курса вы сможете организовывать процесс разработки моделей машинного обучения и перейти к более глубокому и прикладному изучению тему машинного обучения.Курс является вводным (базовым) и подойдет широкому кругу слушателей: от руководителей до разработчиков.Основные задачи машинного обучения:1) Задача регрессии – прогноз на основе выборки объектов с различными признаками. На выходе должно получиться вещественное число (2, 35, 76.454 и др.), к примеру цена квартиры, стоимость ценной бумаги по прошествии полугода, ожидаемый доход магазина на следующий месяц, качество вина при слепом тестировании.2) Задача классификации – получение категориального ответа на основе набора признаков. Имеет конечное количество ответов (как правило, в формате «да» или «нет»): есть ли на фотографии кот, является ли изображение человеческим лицом, болен ли пациент раком.3) Задача кластеризации – распределение данных на группы: разделение всех клиентов мобильного оператора по уровню платёжеспособности, отнесение космических объектов к той или иной категории (планета, звёзда, чёрная дыра и т. п.).4) Задача уменьшения размерности – сведение большого числа признаков к меньшему (обычно 2–3) для удобства их последующей визуализации (например, сжатие данных).5) Задача выявления аномалий – отделение аномалий от стандартных случаев. На первый взгляд она совпадает с задачей классификации, но есть одно существенное отличие: аномалии – явление редкое, и обучающих примеров, на которых можно натаскать машинно обучающуюся модель на выявление таких объектов, либо исчезающе мало, либо просто нет, поэтому методы классификации здесь не работают. На практике такой задачей является, например, выявление мошеннических действий с банковскими картами.