Курсы python для новичков Белгород-Днестровский

Get ready to dive into the world of Machine Learning (ML) by using Python!... У цьому курсі ви отримаєте практичний досвід роботи з машинним навчанням на прикладах різних використань. Ви дізнаєтеся, як передбачити ціни на будинки, проаналізувати настрій користувачів за їх відгуками, знайти потрібні документи, рекомендувати товари та шукати зображення. Цей курс допоможе вам зрозуміти основні підходи до машинного навчання та їх застосування в різних галузях. Курс розглядає метод машинного навчання як чорну скриньку.

Курс призначений для студентів, які хочуть отримати знання з Django, а також для розробників на мові Python, які хочуть займатися веб-розробкою. У курсі використовується Django 1.11, але код оновлено до Django 3.1.2. Курс допоможе зрозуміти терміни Django, встановити Django з допомогою PIP, створити проект та додаток Django, адмініструвати Django додаток, виконувати запити до бази даних, створювати функціональний веб-сайт з використанням Django 1.11 & Django 3.1.2, створювати API, авторизуватись через Facebook тощо.

Представляем вам курс по изучению языка Golang. В ходе уроков языка Go вы научитесь писать код на Golang. Курс рассчитан на новичков в этой сфере. За курс мы с вами с нуля построим небольшой веб сайт, написанный на основе языка Golang и сопутствующих технологий по типу: HTML, CSS и JavaScript. В результате прохождения курса "Уроки Golang", студенты будут иметь навыки разработки веб-сайтов с использованием языка Go, работы с базами данных и публикации проектов на сервере. Эти навыки позволят им создавать функциональные и динамичные веб-приложения с использованием Go.

capstone, students will build a series of applications to retrieve, process and visualize data using Python... У цьому курсі ви дізнаєтеся про важливість IoT в суспільстві, складові типових IoT-пристроїв та тенденції майбутнього. Ви також навчитеся робити компроміси між апаратним та програмним забезпеченням, а також дізнаєтеся про ключові компоненти мережі для забезпечення підключення вашого пристрою до Інтернету.

Our language of choice, Python, is an easy-to learn, high-level computer language that is used in many... Курс присвячений позитивному підходу до психічного здоров'я. У сучасному світі психічні захворювання та стрес є поширеними явищами, які становлять значне навантаження на нашу спільноту. Одночасно з цим, з'являється все більше інтересу до розуміння та покращення позитивного психічного здоров'я та благополуччя, зокрема з розвитку позитивної психології та просування психічного здоров'я. Позитивна психіатрія це новий термін (Jeste et al 2016), який описує подвійний підхід до психічного здоров'я, де ми будуємо сильні сторони, підтримку та здоровий спосіб життя, а також лікуємо хворобу та стрес. У цьому курсі ми дослідимо різні аспекти доброго психічного здоров'я, а також надамо огляд основних видів психічних розладів, їх причин, лікування та як шукати допомогу та підтримку.

У цьому курсі ви дізнаєтеся про основну структуру веб-додатків та взаємодію веб-браузера з веб-сервером. Ви будете знайомі з циклом запит/відповідь протоколу передачі гіпертексту (HTTP), включаючи GET/POST/Redirect. Також ви отримаєте вступне розуміння мови розмітки гіпертексту (HTML), а також загальної структури додатку Django. Ми дослідимо патерн Model-View-Controller (MVC) для веб-додатків та його відношення до Django. Ви навчитеся розгортати додаток Django за допомогою сервісу, такого як PythonAnywhere, щоб він був доступний в Інтернеті. Це перший курс у спеціалізації Django для всіх. Рекомендується завершити спеціалізацію Python для всіх або еквівалентний досвід навчання перед початком цієї серії.

data management and visualization, modeling, and machine learning using your choice of either SAS or Python... У цьому курсі ви навчитеся вирішувати проблеми з великими, високо-вимірними та потенційно нескінченними просторами станів. Ви дізнаєтеся, що оцінка функцій значень може бути сформульована як задача навчання з учителем - наближення функції - що дозволяє вам будувати агентів, які уважно балансують узагальнення та дискримінацію, щоб максимізувати винагороду. Ми розпочнемо цю подорож, досліджуючи, як наші методи оцінки політики або передбачення, такі як Монте-Карло та TD, можуть бути розширені до налаштування функцій. Ви дізнаєтеся про техніки побудови ознак для RL та навчання представлення через нейронні мережі та backprop. Ми завершимо цей курс глибоким зануренням у методи політики градієнта; спосіб навчання політик безпосередньо без навчання функції значень. У цьому курсі ви вирішите дві завдання управління з неперервним станом та дослідите переваги методів градієнта політики в середовищі з неперервними діями.

вы сможете зарабатывать деньги на вашей игре Публикация игры - один из важнейших моментов, в котором новичку... Видеокурс рассказывает все тонкости построения полноценной мобильной игры от создания пустого проекта и до выгрузки игры в Google Play.

Курс по созданию сторис с элементами анимации подойдет не только новичкам.... Курс допоможе навчитися створювати красиві та оригінальні анімаційні сторіс для Instagram, Tik-Tok та інших соціальних мереж. Ви дізнаєтеся про функціонал Adobe After Effects, навчитеся робити рендер та виводити відео, оптимізувати сторіс під Instagram, працювати з текстом, музикою, шрифтами та темами. Курс підходить як для новачків, так і для досвідчених користувачів.

Natural Language Processing Convolutional Neural Network Machine Learning Python Programming pytorch... Курс надає вступ до найпотужніших інженерних принципів, які ви коли-небудь вивчатимете термодинаміки: науки про передачу енергії з одного місця або форми в інше місце або форму. Ми введемо інструменти, які вам потрібні для аналізу енергетичних систем від сонячних панелей до двигунів та ізольованих кавових кружоків. Зокрема, ми розглянемо теми принципів збереження маси та енергії; аналіз першого закону систем контролю маси та об'єму; властивості та поведінку чистих речовин; та застосування до термодинамічних систем, що працюють в умовах стійкого стану.

Обучение Ангуляр проходит очно или онлайн ➤ Продолжительность 5 занятий / 10 часов MySQL Essential Node.js Python... В курсе Angular 6 Advanced Вы узнаете, как создаются пользовательские директивы и фильтры, основы использования реактивных подходов в программировании и в работе с Observable, а также познакомитесь с отслеживанием изменений в Angular-проекте. Знания, которые Вы получите в процессе прохождения данного курса, помогут лучше понимать принципы работы элементов одностраничного приложения.

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.

Курс Django Essential является продолжением изучения основ работы с самым популярным фреймворком для разработки веб-приложений на языке Python после Django Starter. На этом курсе вы спроектируете веб-приложение с помощью фреймворка Django, научитесь расширять это приложение и делать его более гибким. Вы познакомитесь на практике с Graphql Django API, узнаете его плюсы и минусы, научитесь создавать чаты, а также делать ваше приложение многопользовательским. В конце курса будет рассмотрено тестирование приложения и то, как сделать его более стабильным.

Python Programming Statistical Analysis Sentiment Analysis R Programming Python Programming Statistical... Курс допоможе зрозуміти, що таке геном та як він впливає на розвиток, функціонування та репродукцію клітин. Ви дізнаєтеся, як вчені розшифровують мову геномів, щоб розвивати стійкі до змін клітинні культури, покращувати лікування та профілактику хвороб та захищати навколишнє середовище.

Data Science Python Programming Machine Learning Image Analysis Data Science Python Programming Machine... Курс присвячений процесам місцевого економічного розвитку (LED). Місцевий економічний розвиток - це процеси, за якими місцеві уряди, бізнес та громадські організації об'єднуються, щоб створювати доходи стійко та покращувати своє життя в чітко визначеній області. Це про створення робочих місць, забезпечення засобів існування, покращення інфраструктури та управління місцевими ресурсами. Курс відповість на запитання, чому економічний розвиток відбувається в деяких областях світу, а в інших - ні, які перешкоди існують для досягнення бажаного рівня життя, як можна використовувати можливості глобалізації та нових технологій, чому децентралізація не завжди призводить до покращення якості публічних послуг та більш реактивного уряду. Курс досліджує де, хто та як здійснює економічний розвиток.