Learn Data Science
Утрымлівае аб’явы
10+
Спампоўванні
Для ўсіх
info
Пра гэту праграму
Сардэчна запрашаем у дадатак Learn Data Science, дзе вы можаце даведацца шмат навукі аб дадзеных з дапамогай гэтага прыкладання. Спампуйце яго зараз, каб даведацца пра навуку аб дадзеных
З гарачым рынкам працы, прыбытковымі заробкамі і перспектыўнымі магчымасцямі кар'ернага росту гэта выдатны час, каб стаць навукоўцам дадзеных. Але што, калі вы пачынаеце з нуля? На шчасце, існуе мноства розных шляхоў навучання. Вы можаце атрымаць навыкі ў гэтай галіне рознымі спосабамі - ад атрымання дыплома каледжа да наведвання навучальных лагераў да самастойнага навучання. Не ведаеце, з чаго пачаць? У гэтым артыкуле мы пакажам вам, як з пачаткоўца стаць гатовым да працы ў галіне навукі аб дадзеных.
У дадатку Learn Data Science вы можаце знайсці навучальныя дапаможнікі па навуцы даных, урокі праграмавання, праграмнае забеспячэнне, пытанні і адказы і ўсё, што вам трэба, каб вывучыць асновы навукі аб даных або стаць экспертам па вывучэнні навукі аб даных.
З шырокім спектрам сотняў праграм (прыкладаў кода) з каментарамі,
Мноства пытанняў і адказаў, усе вашыя патрэбы ў навучанні праграмаванню сабраны ў адно навучальнае прыкладанне для навукі аб дадзеных.
Асаблівасці:
- Лепшая калекцыя падручнікаў па Python
- Вывучыце Python і фундаментальную навуку аб дадзеных, каб прасунуцца наперад.
- Падзяліце тэмы правільным чынам.
- Цёмны рэжым для выдатнага вопыту навучання.
- Бясплатная відэалекцыя па Python і Data Science.
- Некалькі праграм практыкі.
- Калі вам падабаюцца якія-небудзь тэмы, падзяліцеся імі з сябрамі.
- Бясплатная навука аб дадзеных у рэжыме рэальнага часу і праект Python
- Пытанне і адказ на інтэрв'ю Python.
- Навучальныя матэрыялы па Python і навуцы дадзеных
Гэта дадатак з'яўляецца выдатным выбарам для пачаткоўцаў, каб бясплатна вывучаць навуку аб дадзеных з дапамогай інтэрактыўных відэаўрокаў і падручнікаў. Акрамя таго, гэта дадатак не патрабуе ніякага працэсу рэгістрацыі, што робіць яго вельмі зручным і простым у выкарыстанні.
З гарачым рынкам працы, прыбытковымі заробкамі і перспектыўнымі магчымасцямі кар'ернага росту гэта выдатны час, каб стаць навукоўцам дадзеных. Але што, калі вы пачынаеце з нуля? На шчасце, існуе мноства розных шляхоў навучання. Вы можаце атрымаць навыкі ў гэтай галіне рознымі спосабамі - ад атрымання дыплома каледжа да наведвання навучальных лагераў да самастойнага навучання. Не ведаеце, з чаго пачаць? У гэтым артыкуле мы пакажам вам, як з пачаткоўца стаць гатовым да працы ў галіне навукі аб дадзеных.
У дадатку Learn Data Science вы можаце знайсці навучальныя дапаможнікі па навуцы даных, урокі праграмавання, праграмнае забеспячэнне, пытанні і адказы і ўсё, што вам трэба, каб вывучыць асновы навукі аб даных або стаць экспертам па вывучэнні навукі аб даных.
З шырокім спектрам сотняў праграм (прыкладаў кода) з каментарамі,
Мноства пытанняў і адказаў, усе вашыя патрэбы ў навучанні праграмаванню сабраны ў адно навучальнае прыкладанне для навукі аб дадзеных.
Асаблівасці:
- Лепшая калекцыя падручнікаў па Python
- Вывучыце Python і фундаментальную навуку аб дадзеных, каб прасунуцца наперад.
- Падзяліце тэмы правільным чынам.
- Цёмны рэжым для выдатнага вопыту навучання.
- Бясплатная відэалекцыя па Python і Data Science.
- Некалькі праграм практыкі.
- Калі вам падабаюцца якія-небудзь тэмы, падзяліцеся імі з сябрамі.
- Бясплатная навука аб дадзеных у рэжыме рэальнага часу і праект Python
- Пытанне і адказ на інтэрв'ю Python.
- Навучальныя матэрыялы па Python і навуцы дадзеных
Гэта дадатак з'яўляецца выдатным выбарам для пачаткоўцаў, каб бясплатна вывучаць навуку аб дадзеных з дапамогай інтэрактыўных відэаўрокаў і падручнікаў. Акрамя таго, гэта дадатак не патрабуе ніякага працэсу рэгістрацыі, што робіць яго вельмі зручным і простым у выкарыстанні.
Абноўлена
Бяспека пачынаецца з разумення таго, як распрацоўшчыкі збіраюць і абагульваюць вашы даныя. Спосабы забеспячэння прыватнасці і бяспекі даных залежаць ад выкарыстання праграмы, месца пражывання і ўзросту карыстальніка. Распрацоўшчык даў гэту інфармацыю, але з цягам часу ён можа змяніць яе.
