Курсы php

Основная моя специализация это Word Press Последние 3 года, я отошла от плагинов и тем и пишу сайты на PHP... WordPress CMS (система управління вмістом сайту) з відкритим вихідним кодом, є найбільш популярною на сьогоднішній день. Ця система дозволяє створити готовий сайт без великих витрат часу, використовуючи готову графіку сайту та верстку. Курс допоможе вам навчитися створювати сайти на WordPress, управляти ними та просувати їх. Ви зможете створювати сайти будь-якої складності на популярній платформі на замовлення (сайт-візитка, корпоративний сайт, сайт послуг, інформаційний сайт, блог), забезпечувати технічну та інформаційну підтримку сайтів, а також надавати базові послуги з просування сайту в Інтернеті.

Программы курсов включают работу с PHP, Python, SQL, Git, сетевые технологии, машинное обучение и... 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.

Программы курсов включают работу с PHP, Python, SQL, Git, сетевые технологии, машинное обучение и... Перший курс серії Машинне зріння присвячений розпізнаванню зображень за допомогою нейронних мереж на Python. Курс складається з трьох великих частин: Введення в нейронні мережі, Розпізнавання цифр та Розпізнавання автомобільних номерів. Після проходження курсу ви зможете розробляти та навчати нейронні мережі на Python, використовуючи Keras/TensorFlow. Курс містить 5 відеоуроків, а також курсовий проект, під час якого ви створите власну навчену нейронну мережу, яка зможе розпізнавати номери автомобілів на фотографіях.

Программы курсов включают работу с PHP, Python, SQL, Git, сетевые технологии, машинное обучение и... Курс розглядає задачу хакатона 2020 року з виділення факторів, що найбільше впливають на тривалість життя в Росії, з точки зору фундаментальних та прикладних підходів до зменшення розмірності даних. Курс розбито на 4 частини, де розглядаються різні методи машинного навчання та їх застосування для розв'язання задачі. Після проходження курсу студенти зможуть використовувати різні методи машинного навчання для вирішення задачі виокремлення факторів та побудови моделі для прогнозування тривалості життя в Росії.

Программы курсов включают работу с PHP, Python, SQL, Git, сетевые технологии, машинное обучение и... Це додатковий курс програми Машинного навчання від ITtensive з аналізу часових рядів. Курс складається з трьох практичних завдань, які дозволяють прогнозувати ціни на ф'ючерси на зерно, курс долара до рубля та активність споживачів електроенергії. Курс надає теоретичні знання про базові техніки, моделі та методологію аналізу часових рядів, а також про рекурентні нейронні мережі, LSTM, GRU, ConvLSTM та BiLSTM. Курс містить 4 відео та сертифікат про успішне завершення.

Builder Установка и запуск Коммерц 2 Полное руководство работы с Drupal 9 Требования Базовые знания php... Курс навчає створенню блогу, порталу новин та інтернет-магазину на Drupal 9. У курсі вивчаються такі теми, як установка CMS Drupal 8/9, створення шаблонів, робота з модулями, полями, URL-адресами, Layout Builder, установка та запуск Коммерц 2. Курс містить 17 відео, 3 статті, 3 ресурси для скачування, повний пожиттєвий доступ та сертифікат про успішне завершення.

Программы курсов включают работу с PHP, Python, SQL, Git, сетевые технологии, машинное обучение и... Курс присвячений роботі з кластеризацією даних та пошуку аномалій на прикладі задачі хакатона Яндекс.Недвижимости по прогнозу срока экспозиции объявлений. Курс розбитий на 4 частини, в яких вивчаються основні моделі кластеризації, розширені моделі кластеризації, пошук аномалій та класифікація через кластеризацію. Курс призначений для аналітиків Python, які вивчають машинне навчання.

Программы курсов включают работу с PHP, Python, SQL, Git, сетевые технологии, машинное обучение и... 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.

Программы курсов включают работу с PHP, Python, SQL, Git, сетевые технологии, машинное обучение и... Внимание: для доступа к курсам ITtensive на Udemy напишите, пожалуйста, на [email protected] с названием курса или группы курсов, которые хотите пройти.Это завершающий курс программы Машинное обучение от ITtensive., В этом курсе мы разберем 3 задачи обучения с подкреплением:1. Игра в крестики-нолики на доске 3x3. Запрограммируем среду, условия выигрыша и обучим простых и не очень агентов (игроков) сводить игру к ничье. На примере базовых стратегий рассмотрим работу уравнения Беллмана, Q-обучения и обучения с преследованием.Используя различные стратегии, включая эпсилон жадные и оптимизированные эпсилон жадные, сравним их эффективность при игре друг с другом.Проект: разработка собственного выигрышного агента для игры в крестики-нолики.2. Задача балансировка тележки в физическом окружении. Используем CartPole AI Gym и научимся балансировать тележку в зависимости от данных сенсоров. Изучим принципы построения нейросети обучения с подкреплением (DQN = Deep Q-Network) и используем ее для ускорения и стабилизации процесса обучения.Сравним обучение агента на случайных процессах, на изучении распределения состояний среды (априорные и постериорные вероятности), на эмуляции кратковременной и долговременной памяти агента, разберем проблемы обучения и оптимизации полносвязной нейросети.Проект: разработка оптимизированной DQN для балансировки тележки.3. Игра в блекджек (21 очко). Используем окружение AI Gym для расчета оптимальных ходов при игре в Блекджек. Используем методы Монте-Карло, включая одиночные и множественные касания, единую и разделенную политики, а также оптимизацию исследовательских стартов.Визуализируем оптимальную политику поведения агента через изоповерхности в пространстве состояний среды.Проект: расчет оптимальной стратегии игры в блекджек.

Мы начнем с установки CMS Wodpress и создания базы данных в php My Admin.... Цей курс призначений для розробників, які хочуть навчитися простому способу перенесення сайту на CMS WordPress. Ви навчитеся створювати свою тему, підключати стилі, скрипти та шрифти, налаштовувати плагіни, створювати слайдери, настроювати форму зворотного зв'язку та переносити сайт на реальний хостинг. Після проходження курсу ви зможете легко перенести практично будь-який сайт на WordPress та створити свою власну тему на WordPress.

Программы курсов включают работу с PHP, Python, SQL, Git, сетевые технологии, машинное обучение и... 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.

backend-разработчикам на любом языке программирования и любой платформе (Java, Python, JavaScript, Ruby, Go, PHP... Курс розрахований на Middle та Senior розробників, архітекторів, тімлідів та техлідів, а також CTO. На курсі буде роз'яснено термінологію, поняття CQS, CQRS, Vertical Slices та Feature by folder. На прикладі демо-магазину будуть розглянуті відмінності в реалізації функціоналу в горизонтальному та вертикальному CQRS варіантах. Крім того, будуть розглянуті 8 способів покращення архітектури за допомогою CQRS, створення власного CQRS двигуна, міграція зі слоїв архітектури на CQRS Handlers, вибір найкращого CQRS двигуна, різниця в реалізації cross-cutting concerns для слоїв архітектури та CQRS, 10 міфів про CQRS, різниця в написанні тестів для CQRS handlers та сервісів, а також використання Result для покращення архітектури та продуктивності.

Занимаюсь разработкой уже более 12 лет и имею большой опыт: Java Script, Type Script, Php, Go, C... JavaScript является самым популярным языком программирования в мире. На нём работают все веб приложения в мире, а так же множество мобильных и desktop приложений. Вы можете создать на нём полноценное fullstack приложение с backend написанным там же на JavaScript.Этот курс является первой частью курсов по JavaScript, которая направлена на детальное изучение основ языка и того как он работает "под капотом". Курс подойдёт даже тому, кто раньше никогда не сталкивался с JavaScript и имеет разве что базовые знания html и css, которые нужны для финального проекта. При этом если вы новичок, то даже без знаний html и css сможете целиком освоить курс и начать свой путь в разработке. Большое внимание в курсе уделено упражнениям, чтобы вы не просто осваивали теорию и повторяли за мной код, но и смогли закрепить знания на практике. Так же делается акцент на современном синтаксисе языка и его возможностях. В курсе мы детально изучим:Основы JavaScript: типы данных, переменные, операторыУправление потоком выполнения программыБулеву логикуРаботу с функциями, функции высшего порядкаМассивыЦиклы и итерации в массивахРаботу со строкамиОбъектыПроцесс работы JavaScriptStack вызововКонтекст исполненияScrope chainПоднятиеРаботу ключевого слова this и управление имЗамыканияIIFEРаботу с DOMДругие API: FormData, Local storageЛекции содержат как теоретическую часть, так и live-code, где мы вместе будем писать код, разбираю особенности работы JavaScript. В конце каждого модуля вас ожидает тест, который позволит укрепить ваши знания. В конце вас ожидает большой проект, где мы реализуем полноценное web приложение на чистом JavaScript - трекер привычек.В результате курса вы получите знания и навыки для написания ваших первых приложений на JavaScript.

времен утекло много воды, и паттерны успешно адаптировали под все современные языки, такие как C#, Java, PHP... Цей курс призначений для початківців та досвідчених розробників, архітекторів додатків та систем, а також для всіх, хто цікавиться паттернами проектування. Курс надає слухачеві повний огляд паттернів проектування C# та .NET через чисто практичний підхід. На цьому курсі ви дізнаєтеся про останні версії мови C# та екосистеми .NET, сучасні підходи до проектування, використання сучасного інструментарію розробки (Rider), обговорення варіацій та альтернативних реалізацій паттернів. Курс охоплює всі паттерни Банди Чотирьох (GoF), а також сучасні варіації та зміни. Також ми обговоримо наявність паттернів, вбудованих у саму мову або фреймворки .NET (наприклад BCL). Після проходження курсу ви зможете знаходити та застосовувати паттерни проектування, рефакторити рішення до використання паттернів, оцінювати застосовність та корисність паттернів, підвищити навички програмування та дизайну архітектури. Курс містить 23 вправи з написання коду.

HTML / CSS/ JS / PHP (laravel) / XPath. БД: MySQL / SQLite / MongoDB.... За 4 місяці ти отримаєш затребувану професію Junior Python Developer та працевлаштуєшся в ІТ компанію з зарплатою від 500 $