Курсы python Донецк

Learn how to operate machine learning solutions at cloud scale using Azure Machine Learning. This course teaches you to leverage your existing knowledge of Python and machine learning to manage data ingestion and preparation, model training and deployment, and machine learning solution monitoring with Azure Machine Learning and MLflow.

methodology, you will work on a real-world inspired scenario and work with Jupyter Notebooks using Python... У цьому курсі ви навчитеся думати та працювати як успішний науковець-дослідник у галузі науки про дані. Ви дізнаєтеся та застосуєте методологію, яка може бути використана для вирішення будь-якої проблеми в галузі науки про дані. Метою курсу є поділитися методологією, яка може бути використана в галузі науки про дані, щоб забезпечити, що дані, які використовуються для вирішення проблем, є відповідними та правильно обробленими для відповіді на поставлені запитання. Ви дізнаєтеся, що таке методологія та чому науковцям-дослідникам потрібна методологія. Ви також навчитеся застосовувати шість етапів методології CRISP-DM для аналізу випадку, визначати відповідну аналітичну модель, включаючи прогнозні, описові та класифікаційні моделі, визначати відповідні джерела даних для вашого проекту в галузі науки про дані.

В то время как Python будет однозначно популярнее, Erlang занимает свою нишу, с которой Python не... Erlang один з найпопулярніших функціональних мов програмування у світі. Він був побудований таким чином, що в нього була інтегрована підтримка паралелізму, розподілу та стійкості до відмов. Через ці (і інші) причини, його широко використовують такі гіганти як WhatsApp та Goldman Sachs. Хоча це не найпростіша мова програмування, Erlang стане чудовим вибором як для забезпечення працевлаштування, так і для поповнення навичок програмування. Це та мова, яка дозволить вам легко створювати програми, поширені по мережі комп'ютерів. Вивчаючи Erlang, ви також отримаєте глибоке розуміння основних концепцій програмування та функціональних мов. Цей курс охоплює всі основи Erlang, роз'яснює концепти Розповсюдженого Програмування та як писати паралельний код і розбирає OTP потужну бібліотеку для Erlang, з якою постійно працюють професіонали. Курс покриває такі теми: Введення в Erlang: в чому переваги Erlang, технічні особливості та встановлення; Типи Даних та Змінні в Erlang: огляд типів даних, числа та проста математика, змінні, bool...; Колекції в Erlang: робота зі списками, текстом, картами, кортежами...; Розробляти програми на Erlang; Логіка з умовами та циклами, Типи Даних Різні типи; Рекурсія та інші концепти Функціонального Програмування; Розподілене Програмування (Distributed Programming); Широке розуміння паралелізму (Concurrency); Використання колекцій та інших типів даних: списки, карты, записи; Ефективність Коду (Performance).

Whole Genome Sequencing Viterbi Algorithm Suffix Tree Python Programming Algorithms Unweighted Pair Group... Спеціалізація AI in Healthcare дозволяє дізнатися про застосування штучного інтелекту в галузі охорони здоров'я. Ви дізнаєтеся, як аналізувати дані про візити пацієнтів до клініки, призначені ліки, проведені лабораторні тести та процедури, а також дані поза системою охорони здоров'я, такі як соціальні медіа, покупки за допомогою кредитних карт, записи переписки в Інтернеті, які містять цінну інформацію про здоров'я. Ви дізнаєтеся, як застосовувати штучний інтелект в клініці безпечно та етично.

learning how to solve partial differential equations with numerical methods and how to turn them into python... Курс досліджує проблему, що півмільярда людей по всьому світу не мають покращеного водопостачання, а два мільярди не мають покращеної санітарії. Ми допоможемо вам розвинути навички, необхідні для вирішення цього важливого глобального виклику 21 століття. Курс містить інформативні відеолекції та інтерв'ю з провідними вченими та практиками в галузі водної політики. Ми надамо вам теми для обговорення на форумі, які запрошують вас залучитися до інших учнів з усього світу. Наш MOOC також попросить вас спробувати щотижневі тести та складну завдання, яке вирішує реальну проблему водопостачання та санітарії в складному середовищі.

OS X + Creating First Hello World Java Application How to Install Node.js on Mac OS How to Install Python... Macintosh OS — Getting Started Macintosh OS is UNIX based and UNIX certified. UNIX is supported by developers all over the world. UNIX has been evolving since 1969 and is considered the most stable and secure operating system available. This course will guide you through the installation of advanced tech applications. We'll quickly install the entire development environment.

Python Programming R Programming Mapreduce SQL Relational Algebra Random Forest Predictive Analytics... У курсі студенти вивчають основні концепції акустики та електроніки та як їх можна застосувати для розуміння музичного звуку та створення музики з електронними інструментами. Теми включають: звукові хвилі, музичний звук, основи електроніки та застосування цих основних принципів у підсилювачах та дизайні динаміків.

Данный курс посвящен гибридному объектно-функциональному языку программирования Scala. Он рассчитан на программистов на Java уровня от твердый Junior или Middle. Возможен также переход из других объектно-ориентированных языков - Python, C#, PHP. Для прохождения курса потребуется около трех месяцев при затратах 6-10 часов в неделю при условии, что Вы хорошо понимаете базовые идеи современного промышленного программирования: шаблоны проектирования, generics, рекурсивные алгоритмы, XML/JSON, Объектно-Ориентированное Программирование (наследование, композиция, агрегация, инкапсуляция, сокрытие информации, полиморфизм).

проект на Heroku 16:05 Страницы ошибок и запуск задач по рассписанию. 10:47 Требования Базовые знания Python... Шаг за шагом, Вы пройдете весь процесс по построению полноценного сайта-сервиса, который собирает данные о вакансиях с сайтов по поиску работы и рассылает их подписчикам. Вы узнаете, каким образом можно получать данные с сайтов , как их сохранять в БД, как создать веб-приложение на основе Django и многое другое. Основная целевая аудитория курса начинающие программисты, желающие получить знания по внутреннему устройству Django.

У цьому курсі ви зможете поєднати свої знання з курсів 1, 2 та 3, щоб реалізувати повну систему підсиленого навчання для вирішення проблеми. Цей курс дозволить вам побачити, як кожен компонент - формулювання проблеми, вибір алгоритму, вибір параметрів та дизайн представлення - вписується в повне рішення та як зробити відповідний вибір при використанні підсиленого навчання в реальному світі. Для успішного закінчення курсу потрібно мати знання з ймовірностей та очікувань, основної лінійної алгебри, основного калькулю, Python 3.0 (принаймні 1 рік), реалізації алгоритмів з псевдокоду.

Курс допоможе студентам обліку розвинути аналітичне мислення та підготувати їх до використання мов програмування для аналізу даних, таких як Python та R. Курс розділений на три основні розділи. У першому розділі ми з'єднуємо облік з аналітикою. Ми визначаємо, які завдання в п'яти основних піддоменах обліку (тобто

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.

визуального программирования, учащиеся с помощью этого же модуля смогут перейти в программирование на языке Python... Курсы программирования для школьников Minecraft созданные на основе визуализации основных понятий в программировании и дополнительного модуля Mcreator. Данный курс адаптирован для учащихся 1-4 классов. Модуль Mcreator — это визуально-ориентированное пространство для составления алгоритма в виде игры с элементами физики, математики и дизайна. Ученики создают игровую вселенную, они развивают логическое и творческое мышление, учатся ставить цели и достигать результата.

Команда SEDICOMM University: Академия Cisco, Linux Professional Institute, Python Institute Записи занятий... Курсы Cisco CCNP Enterprise позволяют поднять уровень знаний в области сетевой инженерии до звания Professional. Обновленная программа, включающая в себя CCNP Routing & Switching, CCNP Wireless и CCDP. Для опытных специалистов в сфере ИТ, которые точно знают, каких карьерных высот хотят достичь. Возможность стать профессиональным сетевым инженером в крупной международной компании и поднять уровень жизни на небывалую высоту.

Интернет магазин WordPress / Создание Ecommerce 6 уроків Изучение PyQt5 / Графический интерфейс на Python... В ходе курса Photoshop вы изучите с нуля редактирование и обработку фото внутри программы. Мы с ознакомимся с Фотошоп, научимся работать в нем, узнаем множество основных объектов внутри программы и создадим несколько красивых и интересных изображений в нем. Уроки с обучением Фотошоп подойдут для начинающих и для полных чайников. Сама программа проста в использовании и по этой причине вам не составит труда в ней разобраться.