Курсы python для новичков Чернигов

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.

Цей курс навчить вас популярним інструментам Data Science та їх використанню. Ви дізнаєтеся про бібліотеки та пакети, набори даних, моделі машинного навчання, ядра, а також різноманітні відкриті, комерційні, великі дані та хмарні інструменти. Курс дає багато практичного досвіду для роботи з цими інструментами Data Science. Ви зможете протестувати кожен інструмент та дотримуватися інструкцій для запуску простого коду на Python, R або Scala.

Команда SEDICOMM University: Академия Cisco, Linux Professional Institute, Python Institute Записи занятий... Специально для студентов сферы IT разработана коучинговая программа. Она внедрена в онлайн-программу курса Основы Linux LPI и помогает обучаться с удовольствием и до конца. Вы научитесь учиться, выделяя для обучения минимум времени и получая максимальный эффект. У каждого студента есть свой куратор, который не даст сойти с выбранного пути. Методика программы и работа в команде формируют soft skills — преимущества на рынке труда. Геймификация обучения и дух конкуренции усиливают интерес и результаты.

This course should be taken after: Introduction to Data Science in Python, Applied Plotting, Charting... Даний курс є вступом до найважливіших класичних соціологічних творів XVIII-XX століть. Ви будете вивчати праці відомих вчених, таких як Карл Маркс, Макс Вебер та Еміль Дюркгейм. Курс складається з 8 сесій, під час яких ви будете проходити невеликі тести на основі відео та рекомендованих матеріалів, що допоможе вам краще зрозуміти складні тексти та ознайомитись з класичними соціологічними концепціями, які залишаються актуальними й донині.

Працює з BigQuery, Python, Google Colab, Google Sheets, Looker Studio, Git, Terraform.... За 4 місяці ви опануєте професію дата-аналітика з нуля, навчитеся проводити повний цикл аналізу та знаходити відповіді в числах.

Курс для всех, кто интересуется диджеингом и хочет научиться играть или улучшить уже существующие навыки. Курс начинается с простых теоретических моментов и заканчивается сложными и креативными фишками, которые сделают ваш микс более интересным и индивидуальным. К каждому уроку прикреплены файлы, которые использовались, и вы с легкостью сможете все повторить. Курс подходит как для абсолютных новичков, так и для тех, кто хочет прокачать свой уровень и выучить что-то новое. Вы получите почти 4 часа эксклюзивного видеоматериала, который будет максимально полезен. Помимо уроков вы получаете абсолютный фидбек по вопросам, связанным с данным курсом.

Arduino Python Programming Internet Of Things (IOT) Raspberry Pi Microcontroller Embedded System Design... Ця спеціалізація від IBM надасть вам ключові навички, які потрібні будь-якому вченому в галузі даних, щоб підготувати вас до кар'єри в науці про дані або подальшого розширеного навчання в цій галузі. Ви дізнаєтеся, що таке наука про дані та які завдання виконують вчені в галузі даних. Ви зрозумієте застосовність науки про дані в різних галузях та дізнаєтеся, як аналіз даних може допомогти вам приймати рішення на основі даних. Ви зможете розпочати свій кар'єрний шлях в цій галузі без попереднього знання комп'ютерних наук або мов програмування: ця спеціалізація надасть вам фундамент, який вам потрібен для подальшого розширеного навчання, щоб підтримати ваші кар'єрні цілі. Ви засвоїте концепції, такі як великі дані, статистичний аналіз та реляційні бази даних, та ознайомитеся з різними відкритими інструментами та програмами для науки про дані, які використовують вчені в галузі даних, такими як Jupyter Notebooks, RStudio, GitHub та SQL.

Команда SEDICOMM University: Академия Cisco, Linux Professional Institute, Python Institute Записи занятий... Обучение по онлайн-программе курса Введение в Linux LPIC-1 открывает следующие возможности:настройка ОС Linux на профессиональном уровне; всегда востребованная профессия; по-настоящему крупные заработки;прохождение международной сертификации LPI LPIC-1 и CompTIA Linux+

Курс подойдет как новичкам, так и тем, кто уже имеет опыт тренировок.... Онлайн курс розтяжки та шпагата від майстра спорту Росії з художньої гімнастики Дар'ї Мороз. Курс складається з 88 авторських вправ, які дозволять займатися як вдома, так і в залі. Рівень підготовки не має значення. Курс підійде як новачкам, так і тим, хто вже має досвід тренувань. В результаті курсу ви не тільки сядете на шпагат, станете більш гнучкими та пластичними, але й підвищите загальний тонус м'язів, прискорите обмін речовин та омолодите свій організм. Курс містить 4 відео та дає повний пожиттєвий доступ. Доступний на мобільних пристроях та телевізорі. Ви отримаєте сертифікат про успішне завершення курсу.

Курс рассчитан как на новичков, так и на людей уже знакомых с блендером.... У цьому курсі ми будемо моделювати автомобіль в Blender, створювати матеріали та налаштовувати рендер. Курс розрахований як на новачків, так і на людей, які вже знайомі з Blender. У курсі 48 уроків, розподілених по темам: моделювання капота, дверей, колеса тощо. Після проходження курсу ви зможете самостійно моделювати будь-який автомобіль, створювати процедурні матеріали, налаштовувати освітлення в Blender та робити якісний рендер. Курс містить додаткові матеріали, такі як файли проекту, референси та фонову музику з уроків. Доступний повний пожиттєвий доступ та сертифікат про проходження курсу.

Наши видеоуроки отлично подойдут новичкам, которые не знают, с чего начать.... Курс графічного дизайну в Adobe Illustrator допоможе вам стати професіоналом в області векторної графіки, навіть якщо ви нічого не знаєте про графічний дизайн та ніколи не працювали в Illustrator. Курс буде корисним як новачкам, які не знають, з чого почати, так і спеціалістам з досвідом створення графіки та роботи в Illustrator, які хочуть вийти на новий рівень. В процесі навчання ви оволодієте векторною графікою та дізнаєтеся, як монетизувати свій талант. Курс дозволить вам познайомитися з трендовими стилями, навчитися працювати з ними та створити більше 30 власних робіт, які ви зможете додати до свого портфоліо. Диплом підтвердить вашу експертність та спростить пошук замовлень.

Цей курс –– про створення складних продакшн систем для моделей машинного навчання за допомогою Python і інфраструктурного стека для машинного навчання. Студенти покроково навчаться будувати складНет продукти для бізнесу на основі даних і моделей для різних домеНетв.