Курсы sql

NET, SQL и т.д. Всю свою сознательную жизнь я пишу программы и обучаю этому других.... У цьому курсі ми напишемо алгоритми різних графічних фільтрів: градації сірого, зміна яскравості та контрастності, градаційна корекція та гамма-корекція. Кожен алгоритм пишеться з нуля та одразу тестується в програмі. Далі ми напишемо два алгоритми масштабування зображення: методом найближчого сусіда та білінійної інтерполяції. В кінці курсу є додатковий бонусний урок про використання делегатів на практичних прикладах. Студенти, які зможуть відкривати графічні файли, попіксельно їх обробляти та зберігати. Напишуть алгоритми зміни яскравості, контрастності, кольоровості. Напишуть алгоритми зміни розміру та білінійної інтерполяції.

Программы курсов включают работу с PHP, Python, SQL, Git, сетевые технологии, машинное обучение и... Курс складається з трьох частин. Спочатку ми розберемо, як розраховувати відсотки за депозитами та платежі за кредитами і потренуємося в кредитному аналізі. Потім вивчимо підходи для вирішення інвестиційних задач: дисконтування, амортизація, ексцес, внутрішня ставка доходності та оцінка інвестицій. Проведемо інвестиційний аналіз. На завершення трохи займемося статистичним апаратом та навчимося точно прогнозувати дохідність тих чи інших інвестицій та будувати тенденції. Для проходження курсу потрібен Microsoft Excel версії не нижче 2010. Розрахунок простих та складних відсотків Розрахунок диференційованих та аннуїтетних платежів Переплата та погашення кредиту Розрахунок амортизації Внутрішня ставка доходності та приведена вартість грошей Аналіз акцій та облігацій Ймовірності та розподіли Персентилі та довірчі інтервали Лінійний та нелінійний прогноз Довірчий інтервал для прогнозу Оцінка фінансових ринків Оцінка інвестиційних стратегій

NET, SQL и т.д. Всю свою сознательную жизнь я пишу программы и обучаю этому других.... Курс призначений для студентів, які готуються до лабораторних робіт. На курсі ми розглянемо основні колекції в мові C#: Array, List, ArrayList<>, foreach, ListDictionary, Hashtable, HybridDictionary, BitArray, Stack, Queue. Ми також познайомимося з теорією графів, створимо клас для представлення графа в пам'яті комп'ютера та візуально відобразимо граф. Крім того, ми складемо алгоритми пошуку вшир та вглиб з використанням колекцій Стек та Очередь. Після проходження курсу ви зможете впевнено використовувати різні колекції, знати їх відмінності одна від одної та вибирати більш підходящі варіанти для вашої задачі. Крім того, ви дізнаєтеся, як можна використовувати колекції для зберігання графа та виконувати основні операції над ним. Курс поєднує алгоритмічні навички з графічним оформленням, ми зробимо візуалізацію алгоритмів пошуку вшир/вглиб, щоб краще зрозуміти принцип їх роботи.

Меня зовут Самвел и с 2015 года я изучаю HTML и CSS, также PHP, My SQL, Java Script.... Курс создан для тех, кто хочет изучить HTML5 и CSS3 в короткие сроки, получив основные знания по этим темам, которых достаточно для верстки самого настоящего простого или сложного сайта. Основной упор идет на верстку по технологии FlexBox. Каждый урок посвящен верстке отдельного блока на сайте, что позволит вам без перенагрузки шаг за шагом научиться верстать правильно. В этом курсе сначала Вы узнаете: что такое HTML, из чего состоит структура сайта, какую задачу выполняют теги, пройдемся по основным тегам, самым популярным при верстке. Затем познакомимся с каскадной таблицей стилей CSS, с помощью которой Вы сможете придать красоту и дизайн Вашего сайта. После изучения основных тем мы приступим к верстке сайта, разбирая шаг за шагом каждый элемент сайта в отдельном видеоуроке. В конце у Вас будут основные знания по верстке сайта и готовый адаптивный шаблон. Если Вы сможете сверстать сайт в рамках этого курса, то все остальные сайты покажутся очень легкими.

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.

NET, SQL и т.д. Всю свою сознательную жизнь я пишу программы и обучаю этому других.... На цьому курсі ми створимо на JavaScript алгоритми для гри в Шахи. Ми створимо користувацький інтерфейс на HTML та запустимо гру на телефонах у браузері. Ми напишемо алгоритми генерації та перевірки ходів за всіма шаховими правилами. Всі заняття практичні повторюй та отримуй, все детально та поетапно. Цей курс прелюдія до більшого проекту "Шахи по мережі на C#", в якому створюється клієнт-серверна програма для гри через Інтернет. На цьому курсі ви напишете робочу гру на JavaScript та отримаєте досвід планування алгоритмів.

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.

шлюза Ocelot для работы с запросами к остальным микросервисам. 09:49 Требования Опыт работы с C# и SQL... Цей курс призначений для студентів, які бажають вивчити мікросервіси з .NET Core. Ви дізнаєтеся, як створювати додатки на основі мікросервісів з використанням .NET 6 та інших інструментів, таких як Ocelot, Duende Identity Server, Entity Framework Core та Azure Blob Storage. Курс також підходить для тих, хто бажає вивчити основи Identity Server та комунікації з використанням службової шини Azure. Після завершення курсу ви зможете створювати мікросервіси в .NET, розробляти .NET API для аутентифікації та авторизації, використовувати шлюзи для мікросервісів, реалізовувати Swagger Open API та багато іншого.

Подробнее NasdaqVolkswagenBoxNetAppEventbrite Требования Необходим опыт работы от 3 до 6 месяцев с C# и БД SQL... Купив курс, вы получите полную поддержку по любым вопросам или ошибкам по содержимому курса и коду проекта. Этот курс для начинающих по ASP.NET Core 5 с использованием фреймворка MVC, начиная от базовой структуры до создания полнофункционального веб-сайта. Этот курс предназначен для всех, кто знаком с основами ASP.NET и хочет знать больше о приложениях с использованием ASP.NET Core MVC и интеграции его с Entity Framework Core. Если вы хотите узнать, что такое с ASP.NET Core и как быстро создать функциональный бизнес-сайт, а также получить полное представление об ASP.NET Core MVC, то для Вас это идеальный курс. Мы создадим веб-сайт для Paver Company (торговля стройматериалами), в котором мы будем отображать все товары этой компании, и клиенты смогут отправлять запросы по интересующим их товарам.

процесс мы рассматриваем в нашем курсе и показываем как с помощью PHP можно обратиться в базу My SQL... Язык программирования PHP чем то похож на язык на котором мы говорим с Вами ежедневно. Слов много, но по факту в ежедневном лексиконе мы используем лишь малую часть. В данном курсе мы, Юрий Золотарев и Глеб Чубаренко, руководствовались именно этим принципом. Зачем читать огромные книжки по PHP и просиживать часами за обучением если можно изучить азы и "сразу в бой" делать интересные проекты!Данный курс основы PHP программирования - это все что Вам нужно знать чтобы начать. Основы основ PHP, которые позволят Вам далее постепенно и качественно наращивать базу знаний по веб разработке на сформировавшийся фундамент. Ничего лишнего, ничего, что не понадобиться Вам в ежедневной работе программистом PHP.На сегодняшний день PHP используется очень широко. Например в такой всемирно популярно системе управлением контентом как Wordpress. Пройдя наш курс по PHP Вы сможете легко начать редактировать отдельные элементы этой системы, а в случае если Вы с ней не знакомы то у нас так же есть бесплатный курс по WordPress который Вы можете найти здесь же на Udemy.Мы постарались соединить в курсе ряд проблем которые пришлось бы решать обычному разработчику. Например Вам придется довольно часто собирать данные пользователей, которые они вводят на сайте и записывать их в базу данных. Данный процесс мы рассматриваем в нашем курсе и показываем как с помощью PHP можно обратиться в базу MySQL и получать или записать данные.PHP мощный язык и еще до того как что-то на нем делать Вам будет представлена возможность прежде всего познакомиться с его основными инструментами такими как циклы, условия, операторы и прочие нужные в работе знания об PHP которые помогут Вам быстро и эффективно начать решать прикладные задачи.

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... 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.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.