Курсы python для подростков Умань

Курс программирования для детей, подростков и школьников включает обучение по двум направлениям: Java... Курс предназначен для ребят, которым интересно на протяжении одного учебного года изучить два языка программирования – JavaScript и С++. Курс модульный и базовые основы языков программирования изучаются последовательно – в первом модуле - Java Script, во втором модуле – С++. По окончанию курса у студентов будет несколько проектов, написанных с помощью изученных языков, понимание и умение использовать базовые основы Java Script и С++. Курс хорошо подходит ребятам, прошедшим обучение на Universal basic.

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.

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.

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.

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.

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+