1. Введение. 2. О SQL. 3. Установка MySQL. 4. Базовые команды. 5. Дружим с SELECT. 6. Работа с записями. 7. Нормализация (1 форма). 8. Изменяем поля: ALTER. 9. Изменяем поля: строковые функции. 10. CASE и ORDER BY
Знакомство с Git. Установка на Mac OS, Linux, Windows Локальный репозиторий Git Управление версиями. Машина времени GIT Продвинутые функции Git. Отмена и удаление коммита. rebase, revert, reset. Знакомство с GitHub. Хостинг для Git репозиториев Создаем свой сайт на GitHub Pages. Бесплатный хостинг сайтов на GitHub GitHub в Atom IDE
Какие «подводные камни» ждут новичка при выборе языка программирования? Какой уровень зарплат у специалистов в разных областях и где более широкие перспективы?
Узнай всё, что необходимо для старта в IT-профессиях, на бесплатном интенсиве: 👉https://clc.am/cWUI1w
🔥 Сколько зарабатывают программисты. 🔥 Какие бывают языки программирования и где они применяются. 🔥 Как составить отличное резюме и устроиться в крутую компанию.
После трёх дней прямых эфиров ты будешь легко ориентироваться в самых востребованных языках программирования — C#, Java, Python, узнаешь множество секретов и лайфхаков в IT-области, научишься составлять крутое резюме и успешно проходить собеседования.
Попробуй свои силы в Java-разработке, пройди трёхдневное обучение от разработчика с 15-летним опытом Даниила Пилипенко и напиши своё первое приложение.
⚡️ На интенсиве ты познакомишься с синтаксисом языка Java, научишься работать с файлами, создавать потоки, подключать внешние библиотеки.
🎧 В результате разработаешь приложение, которое записывает звук с микрофона компьютера и отправляет записи в Dropbox.
🎁 Авторы трёх лучших проектов получат сертификаты на 30 000 рублей для поступления на любой онлайн-курс университета Skillbox, а все участники, дошедшие до конца, — электронную книгу Кея Петерсона и Дэвида Колба «Век живи — век учись» от издательства «МИФ».
Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические основания (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) Лекция 2. Нейронные сети в регрессионных задачах (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) Лекция 3. Примеры решения задач Machine Learning с помощью нейронных сетей. Часть 1 Лекция 4. Прогнозирование с помощью нейронных сетей (Анализ данных на Python. Ч2) Лекция 5. Сверточные сети (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) Лекция 6. Сверточные сети (Convolution networks). Часть 2 Лекция 7. XGBoost (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) Лекция 8. XGBoost и GridSearch. Факторный анализ (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) Лекция 9. Факторный анализ (продолжение). SVD разложение Лекция 10. Факторный анализ. SVD разложение (Анализ данных на Python)