BIGDATA_1 Telegram 915
Тренажёр-практикум Python и SQL
(от NumPy и OpenCV до PostgreSQL) в аналитике данных и ML


Откройте карьерные возможности в машинном обучении и аналитике данных
- Научитесь проводить анализ больших объёмов данных.
- Создавайте интерактивные и 3D-визуализации для представления данных.
- Освойте работу с SQL-базами для хранения, модификации и извлечения данных.
- Оптимизируйте запросы и управляйте структурой данных в базах.

🫡 Для кого будет полезен этот тренажёр?

Аналитикам данных, бизнес-аналитикам и продуктовым специалистам:
Новичкам и продолжающим в области анализа и визуализации данных, которые хотят освоить ключевые инструменты для эффективного анализа и машинного обучения на практике.

Тем, кто уже знаком с Python и стремится развиваться в аналитике данных и ML:
Разработчикам и специалистам по данным, стремящимся углубить навыки обработки данных и визуализации.

Инженерам данных и всем заинтересованным:
Тем, кто сталкивается с трудностями при предобработке данных для моделей машинного обучения и хочет выстроить системный подход к работе с ними.

Тем, кто стремится автоматизировать процессы и управлять данными:
После курса вы научитесь эффективно работать с NumPy и Pandas, создавать визуализации через Matplotlib и Seaborn, а также управлять базами данных с PostgreSQL.

Примеры задач, которые вы решите в тренажёре:
- Анализ температурных данных
- Редактор изображений
- Временной анализ продаж

🎓 Попробуйте первые уроки бесплатно!
В демо-версии курса вы познакомитесь с основами библиотек NumPy, Pandas и Matplotlib, научитесь создавать и редактировать массивы, работать с изображениями и применять эти навыки для решения практических задач в разных областях.
Пройдите 6 практических заданий сразу!
PS. В демо также доступен ИИ-бот ДуДу с code review 24/7.

👉 Регистрация на демо-доступ

Реклама. Информация о рекламодателе
1👍1🔥1



tgoop.com/bigdata_1/915
Create:
Last Update:

Тренажёр-практикум Python и SQL
(от NumPy и OpenCV до PostgreSQL) в аналитике данных и ML


Откройте карьерные возможности в машинном обучении и аналитике данных
- Научитесь проводить анализ больших объёмов данных.
- Создавайте интерактивные и 3D-визуализации для представления данных.
- Освойте работу с SQL-базами для хранения, модификации и извлечения данных.
- Оптимизируйте запросы и управляйте структурой данных в базах.

🫡 Для кого будет полезен этот тренажёр?

Аналитикам данных, бизнес-аналитикам и продуктовым специалистам:
Новичкам и продолжающим в области анализа и визуализации данных, которые хотят освоить ключевые инструменты для эффективного анализа и машинного обучения на практике.

Тем, кто уже знаком с Python и стремится развиваться в аналитике данных и ML:
Разработчикам и специалистам по данным, стремящимся углубить навыки обработки данных и визуализации.

Инженерам данных и всем заинтересованным:
Тем, кто сталкивается с трудностями при предобработке данных для моделей машинного обучения и хочет выстроить системный подход к работе с ними.

Тем, кто стремится автоматизировать процессы и управлять данными:
После курса вы научитесь эффективно работать с NumPy и Pandas, создавать визуализации через Matplotlib и Seaborn, а также управлять базами данных с PostgreSQL.

Примеры задач, которые вы решите в тренажёре:
- Анализ температурных данных
- Редактор изображений
- Временной анализ продаж

🎓 Попробуйте первые уроки бесплатно!
В демо-версии курса вы познакомитесь с основами библиотек NumPy, Pandas и Matplotlib, научитесь создавать и редактировать массивы, работать с изображениями и применять эти навыки для решения практических задач в разных областях.
Пройдите 6 практических заданий сразу!
PS. В демо также доступен ИИ-бот ДуДу с code review 24/7.

👉 Регистрация на демо-доступ

Реклама. Информация о рекламодателе

BY BigData




Share with your friend now:
tgoop.com/bigdata_1/915

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

The initiatives announced by Perekopsky include monitoring the content in groups. According to the executive, posts identified as lacking context or as containing false information will be flagged as a potential source of disinformation. The content is then forwarded to Telegram's fact-checking channels for analysis and subsequent publication of verified information. Joined by Telegram's representative in Brazil, Alan Campos, Perekopsky noted the platform was unable to cater to some of the TSE requests due to the company's operational setup. But Perekopsky added that these requests could be studied for future implementation. So far, more than a dozen different members have contributed to the group, posting voice notes of themselves screaming, yelling, groaning, and wailing in various pitches and rhythms. "Doxxing content is forbidden on Telegram and our moderators routinely remove such content from around the world," said a spokesman for the messaging app, Remi Vaughn. Ng, who had pleaded not guilty to all charges, had been detained for more than 20 months. His channel was said to have contained around 120 messages and photos that incited others to vandalise pro-government shops and commit criminal damage targeting police stations.
from us


Telegram BigData
FROM American