Data science
ປະກອບມີໂຄສະນາການຊື້ຢູ່ໃນແອັບ
ທຸກຄົນ
info
1 ພັນ+
ດາວໂຫຼດ
ທຸກຄົນ
ສຶກສາເພີ່ມເຕີມ
ກ່ຽວກັບແອັບນີ້
ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສາມາດຮູ້ສຶກທ້າທາຍເມື່ອ Python, ສະຖິຕິ ແລະ ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກກະແຈກກະຈາຍຢູ່ທົ່ວຊັບພະຍາກອນຕ່າງໆ. ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນນຳເອົາບົດຮຽນ ແລະ ເຄື່ອງຄິດໄລ່ມາລວມກັນ, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສຶກສາການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ການສະແດງພາບ ແລະ ສະຖິຕິແບບອອບໄລນ໌ສຳລັບຫ້ອງຮຽນ, ໂຄງການ ແລະ ການສຳພາດ.
📚 ຄຸນສົມບັດຫຼັກ
✅ ບົດຮຽນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ
ສຳຫຼວດ 12 ຂົງເຂດ: ພື້ນຖານ ແລະ ຈຸດປະສົງ; ອາຊີບ, ບົດບາດ ແລະ ພາສາ; ການນຳໃຊ້ອຸດສາຫະກຳ ແລະ ການສຶກສາກໍລະນີ; ຂອບເຂດ ແລະ ການປຽບທຽບ; ວິທີການຫຼັກ ແລະ ອັລກໍຣິທຶມ; ພື້ນຖານ Python; ການປ້ອນຂໍ້ມູນ ແລະ ການນຳເຂົ້າຂໍ້ມູນ; ການລວບລວມ ແລະ ການລວມຕົວ; ການສະແດງພາບ; ຊຸດເວລາ, ພື້ນທີ່ ແລະ ເຄືອຂ່າຍ; ສະຖິຕິ ແລະ ການແຈກຢາຍພັນລະນາ; ແລະ ການທົດສອບທາງສະຖິຕິ ແລະ ຄວາມສຳພັນ.
✅ ຮຽນຮູ້ Python ສຳລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
ສຶກສາການປ້ອນຂໍ້ມູນ Python ຈາກໄຟລ໌, ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນເວັບ ແລະ ຖານຂໍ້ມູນ, ຈາກນັ້ນສຳຫຼວດການທຳຄວາມສະອາດ, ການລວມຕົວ, ຕາຕະລາງ ແລະ ການສະແດງພາບ. ເຊື່ອມຕໍ່ພວກມັນກັບຊຸດເວລາ, ພູມສາດ ແລະ ແນວຄວາມຄິດຂໍ້ມູນເຄືອຂ່າຍ.
✅ ສ້າງຄວາມໝັ້ນໃຈດ້ວຍສະຖິຕິ
ທົບທວນຄ່າສະເລ່ຍ, ຄ່າກາງ, ໂມດ, ຄ່າແปรປ່ວນ, ຄ່າຜັນປ່ຽນມາດຕະຖານ, ເປີເຊັນໄທ, ຄະແນນ z, ການແຈກຢາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້, ສະຫະສຳພັນ, ຄວາມແปรປ່ວນຮ່ວມ, ການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານ ແລະ ຊ່ວງຄວາມໝັ້ນໃຈ. ຮຽນຮູ້ສິ່ງທີ່ການວັດແທກຕ່າງໆບອກທ່ານກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນກ່ອນທີ່ຈະສະຫຼຸບ.
✅ ເຄື່ອງມືວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຟຣີ 21 ຢ່າງ
ລອງໃຊ້ຄ່າສະເລ່ຍ/ມັດທະຍະຖານ/ໂມດ, ຄ່າແปรປ່ວນ, ຄ່າຜັນປ່ຽນມາດຕະຖານ, ຊ່ວງ ແລະ IQR, ເປີເຊັນໄທ, ຄະແນນ z, ຄ່າສະເລ່ຍທີ່ມີນ້ຳໜັກ, ຄວາມແปรປ່ວນຮ່ວມ, ສະຫະສຳພັນ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້, ການແຈກຢາຍປົກກະຕິ ແລະ ແບບທະວິນາມ, ຂະໜາດຕົວຢ່າງ, ຊ່ວງຄວາມໝັ້ນໃຈ, ການປັບມາດຕະຖານ, ການຂະຫຍາຍຕໍ່າສຸດ-ສູງສຸດ, ມາດຕະຖານ, ຄ່າທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ການກວດຈັບຄ່າຜິດປົກກະຕິ, ສະຫຼຸບ CSV ແລະ ສະຖິຕິພັນລະນາ.
✅ ຂະຫຍາຍໄປສູ່ເຄື່ອງມືທັງໝົດ 45 ອັນ
ການຊື້ຄັ້ງດຽວຈະປົດລັອກຊຸດເຄື່ອງມືທັງໝົດ, ໂດຍການເພີ່ມການຖົດຖອຍເສັ້ນຊື່ ແລະ ໂລຈິດສະຕິກ, R-squared, MAE, MSE, RMSE, ຕົວຊີ້ວັດການຈັດປະເພດ, ແມັດທຣິກຄວາມສັບສົນ, ROC/AUC, K-means, KNN, ຕົ້ນໄມ້ຕັດສິນໃຈ, entropy, ຄວາມບໍ່ບໍລິສຸດຂອງ Gini, Naive Bayes, PCA, ຄວາມຄ້າຍຄືກັນ, ໄລຍະທາງ, ຄ່າສະເລ່ຍເຄື່ອນທີ່, ການເຮັດໃຫ້ລຽບແບບເອັກໂປເນນຊອລ, ການທົດສອບ A/B, ຄວາມສຳຄັນຂອງຄຸນສົມບັດ ແລະ ການວາງແຜນໂຄງການ.
✅ ວິທີການ, ການອ່ານ ແລະ ການຄົ້ນຫາແບບອອບໄລນ໌
ໃຊ້ບົດຄວາມວິທີການໃໝ່ 30 ບົດ, ບົດຮຽນແບບອອບໄລນ໌, ບຸກມາກ ແລະ ການຄົ້ນຫາເພື່ອທົບທວນ Python, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ສະຖິຕິ ແລະ ຫົວຂໍ້ການສະແດງພາບ.
👥 ອັນນີ້ເໝາະສຳລັບໃຜ?
• ນັກຮຽນ: ທົບທວນສະຖິຕິ, ວຽກມອບໝາຍ ແລະ ຄຳຖາມ viva ດ້ວຍບົດຮຽນ ແລະ ການຄິດໄລ່ຕົວຢ່າງ.
• ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ Python: ຮຽນຮູ້ການປ້ອນຂໍ້ມູນ, ການທຳຄວາມສະອາດ, ການລວມ ແລະ ການວາງແຜນກ່ອນທີ່ຈະລອງໃຊ້ລະຫັດ.
• ນັກວິເຄາະທີ່ມີຄວາມມຸ່ງຫວັງ: ສຳຫຼວດສະຖິຕິສະຫຼຸບ, ຄ່າທີ່ຂາດຫາຍໄປ ແລະ ການຂະຫຍາຍໃນຂະນະທີ່ທ່ານສຶກສາຊຸດຂໍ້ມູນ.
• ຜູ້ຮຽນໂຄງການ: ທົບທວນການຖົດຖອຍ, ການຈັດກຸ່ມ, ການປະເມີນຮູບແບບ ແລະ ການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານກ່ອນການສຳພາດ.
💡 ເປັນຫຍັງຕ້ອງເລືອກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ?
ແທນທີ່ຈະສະຫຼັບລະຫວ່າງບັນທຶກ ແລະ ເຄື່ອງຄິດໄລ່ແຍກຕ່າງຫາກ, ສຶກສາແນວຄວາມຄິດ ແລະ ຄະນິດສາດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນແອັບດຽວ. ບົດຮຽນ, ບົດຄວາມວິທີການ 30 ຢ່າງ, ເຄື່ອງມືຟຣີ 21 ຢ່າງ, ການປົດລັອກເຄື່ອງມືຄັ້ງດຽວ, ບຸກມາກ ແລະ ການອ່ານແບບອອບໄລນ໌ຮອງຮັບການແກ້ໄຂ. ຕົວຢ່າງ, ທົບທວນບົດສະຫຼຸບ CSV ແລະ ກວດສອບຄ່າຜິດປົກກະຕິກ່ອນທີ່ຈະສຳຫຼວດປະສິດທິພາບຂອງຮູບແບບ. ນີ້ແມ່ນເອກະສານອ້າງອີງດ້ານການສຶກສາ, ບໍ່ແມ່ນ Python IDE ສົດ ຫຼື ທົດແທນການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງແບບມືອາຊີບ.
❓ ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
ຖາມ: ຂ້ອຍສາມາດຮຽນຮູ້ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແບບອອບໄລນ໌ໄດ້ບໍ?
ຕອບ: ໄດ້. ເນື້ອໃນບົດຮຽນຮອງຮັບການເຂົ້າເຖິງແບບອອບໄລນ໌, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສຶກສາໃນຂະນະທີ່ເດີນທາງ ຫຼື ຢູ່ຫ່າງຈາກການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້.
ຖາມ: ແອັບສອນ Python ແລະ ສະຖິຕິບໍ?
ຕອບ: ໄດ້. ຫົວຂໍ້ປະກອບມີການນຳເຂົ້າຂໍ້ມູນ Python, ການລວບລວມ, ການສະແດງພາບ, ສະຖິຕິພັນລະນາ, ການແຈກຢາຍ, ການທົດສອບທາງສະຖິຕິ ແລະ ຄວາມສຳພັນ.
ຖາມ: ມີຫຍັງລວມຢູ່ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຊື້?
ຕອບ: ມີເຄື່ອງຄິດໄລ່ຟຣີ 21 ຢ່າງສຳລັບສະຖິຕິ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້, ການເຮັດໃຫ້ເປັນປົກກະຕິ, ຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ຄ່າຜິດປົກກະຕິ ແລະ ສະຫຼຸບ CSV. ການຊື້ຄັ້ງດຽວຈະປົດລັອກເຄື່ອງມືທັງໝົດ 45 ຢ່າງ.
ຖາມ: ຂ້ອຍສາມາດຝຶກອົບຮົມຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຢູ່ທີ່ນີ້ໄດ້ບໍ?
ຕອບ: ແອັບສອນແນວຄວາມຄິດ ML ແລະສະໜອງເຄື່ອງຄິດໄລ່ວິເຄາະ. ມັນບໍ່ແມ່ນສະພາບແວດລ້ອມການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບສົດ ຫຼື ຕົວແລ່ນລະຫັດ Python.
🚀 ດາວໂຫຼດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນມື້ນີ້ເພື່ອຮຽນຮູ້ Python, ສະຖິຕິ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ແນວຄວາມຄິດການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະ ການສະແດງພາບ. ສ້າງພື້ນຖານທີ່ເຂັ້ມແຂງກວ່າ, ສຳຫຼວດເຄື່ອງມືທີ່ເປັນປະໂຫຍດ ແລະ ເຮັດໃຫ້ການສຶກສາຄັ້ງຕໍ່ໄປຂອງທ່ານມີຄວາມໝາຍ!
📚 ຄຸນສົມບັດຫຼັກ
✅ ບົດຮຽນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ
ສຳຫຼວດ 12 ຂົງເຂດ: ພື້ນຖານ ແລະ ຈຸດປະສົງ; ອາຊີບ, ບົດບາດ ແລະ ພາສາ; ການນຳໃຊ້ອຸດສາຫະກຳ ແລະ ການສຶກສາກໍລະນີ; ຂອບເຂດ ແລະ ການປຽບທຽບ; ວິທີການຫຼັກ ແລະ ອັລກໍຣິທຶມ; ພື້ນຖານ Python; ການປ້ອນຂໍ້ມູນ ແລະ ການນຳເຂົ້າຂໍ້ມູນ; ການລວບລວມ ແລະ ການລວມຕົວ; ການສະແດງພາບ; ຊຸດເວລາ, ພື້ນທີ່ ແລະ ເຄືອຂ່າຍ; ສະຖິຕິ ແລະ ການແຈກຢາຍພັນລະນາ; ແລະ ການທົດສອບທາງສະຖິຕິ ແລະ ຄວາມສຳພັນ.
✅ ຮຽນຮູ້ Python ສຳລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
ສຶກສາການປ້ອນຂໍ້ມູນ Python ຈາກໄຟລ໌, ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນເວັບ ແລະ ຖານຂໍ້ມູນ, ຈາກນັ້ນສຳຫຼວດການທຳຄວາມສະອາດ, ການລວມຕົວ, ຕາຕະລາງ ແລະ ການສະແດງພາບ. ເຊື່ອມຕໍ່ພວກມັນກັບຊຸດເວລາ, ພູມສາດ ແລະ ແນວຄວາມຄິດຂໍ້ມູນເຄືອຂ່າຍ.
✅ ສ້າງຄວາມໝັ້ນໃຈດ້ວຍສະຖິຕິ
ທົບທວນຄ່າສະເລ່ຍ, ຄ່າກາງ, ໂມດ, ຄ່າແปรປ່ວນ, ຄ່າຜັນປ່ຽນມາດຕະຖານ, ເປີເຊັນໄທ, ຄະແນນ z, ການແຈກຢາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້, ສະຫະສຳພັນ, ຄວາມແปรປ່ວນຮ່ວມ, ການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານ ແລະ ຊ່ວງຄວາມໝັ້ນໃຈ. ຮຽນຮູ້ສິ່ງທີ່ການວັດແທກຕ່າງໆບອກທ່ານກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນກ່ອນທີ່ຈະສະຫຼຸບ.
✅ ເຄື່ອງມືວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຟຣີ 21 ຢ່າງ
ລອງໃຊ້ຄ່າສະເລ່ຍ/ມັດທະຍະຖານ/ໂມດ, ຄ່າແปรປ່ວນ, ຄ່າຜັນປ່ຽນມາດຕະຖານ, ຊ່ວງ ແລະ IQR, ເປີເຊັນໄທ, ຄະແນນ z, ຄ່າສະເລ່ຍທີ່ມີນ້ຳໜັກ, ຄວາມແปรປ່ວນຮ່ວມ, ສະຫະສຳພັນ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້, ການແຈກຢາຍປົກກະຕິ ແລະ ແບບທະວິນາມ, ຂະໜາດຕົວຢ່າງ, ຊ່ວງຄວາມໝັ້ນໃຈ, ການປັບມາດຕະຖານ, ການຂະຫຍາຍຕໍ່າສຸດ-ສູງສຸດ, ມາດຕະຖານ, ຄ່າທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ການກວດຈັບຄ່າຜິດປົກກະຕິ, ສະຫຼຸບ CSV ແລະ ສະຖິຕິພັນລະນາ.
✅ ຂະຫຍາຍໄປສູ່ເຄື່ອງມືທັງໝົດ 45 ອັນ
ການຊື້ຄັ້ງດຽວຈະປົດລັອກຊຸດເຄື່ອງມືທັງໝົດ, ໂດຍການເພີ່ມການຖົດຖອຍເສັ້ນຊື່ ແລະ ໂລຈິດສະຕິກ, R-squared, MAE, MSE, RMSE, ຕົວຊີ້ວັດການຈັດປະເພດ, ແມັດທຣິກຄວາມສັບສົນ, ROC/AUC, K-means, KNN, ຕົ້ນໄມ້ຕັດສິນໃຈ, entropy, ຄວາມບໍ່ບໍລິສຸດຂອງ Gini, Naive Bayes, PCA, ຄວາມຄ້າຍຄືກັນ, ໄລຍະທາງ, ຄ່າສະເລ່ຍເຄື່ອນທີ່, ການເຮັດໃຫ້ລຽບແບບເອັກໂປເນນຊອລ, ການທົດສອບ A/B, ຄວາມສຳຄັນຂອງຄຸນສົມບັດ ແລະ ການວາງແຜນໂຄງການ.
✅ ວິທີການ, ການອ່ານ ແລະ ການຄົ້ນຫາແບບອອບໄລນ໌
ໃຊ້ບົດຄວາມວິທີການໃໝ່ 30 ບົດ, ບົດຮຽນແບບອອບໄລນ໌, ບຸກມາກ ແລະ ການຄົ້ນຫາເພື່ອທົບທວນ Python, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ສະຖິຕິ ແລະ ຫົວຂໍ້ການສະແດງພາບ.
👥 ອັນນີ້ເໝາະສຳລັບໃຜ?
• ນັກຮຽນ: ທົບທວນສະຖິຕິ, ວຽກມອບໝາຍ ແລະ ຄຳຖາມ viva ດ້ວຍບົດຮຽນ ແລະ ການຄິດໄລ່ຕົວຢ່າງ.
• ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ Python: ຮຽນຮູ້ການປ້ອນຂໍ້ມູນ, ການທຳຄວາມສະອາດ, ການລວມ ແລະ ການວາງແຜນກ່ອນທີ່ຈະລອງໃຊ້ລະຫັດ.
• ນັກວິເຄາະທີ່ມີຄວາມມຸ່ງຫວັງ: ສຳຫຼວດສະຖິຕິສະຫຼຸບ, ຄ່າທີ່ຂາດຫາຍໄປ ແລະ ການຂະຫຍາຍໃນຂະນະທີ່ທ່ານສຶກສາຊຸດຂໍ້ມູນ.
• ຜູ້ຮຽນໂຄງການ: ທົບທວນການຖົດຖອຍ, ການຈັດກຸ່ມ, ການປະເມີນຮູບແບບ ແລະ ການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານກ່ອນການສຳພາດ.
💡 ເປັນຫຍັງຕ້ອງເລືອກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ?
ແທນທີ່ຈະສະຫຼັບລະຫວ່າງບັນທຶກ ແລະ ເຄື່ອງຄິດໄລ່ແຍກຕ່າງຫາກ, ສຶກສາແນວຄວາມຄິດ ແລະ ຄະນິດສາດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນແອັບດຽວ. ບົດຮຽນ, ບົດຄວາມວິທີການ 30 ຢ່າງ, ເຄື່ອງມືຟຣີ 21 ຢ່າງ, ການປົດລັອກເຄື່ອງມືຄັ້ງດຽວ, ບຸກມາກ ແລະ ການອ່ານແບບອອບໄລນ໌ຮອງຮັບການແກ້ໄຂ. ຕົວຢ່າງ, ທົບທວນບົດສະຫຼຸບ CSV ແລະ ກວດສອບຄ່າຜິດປົກກະຕິກ່ອນທີ່ຈະສຳຫຼວດປະສິດທິພາບຂອງຮູບແບບ. ນີ້ແມ່ນເອກະສານອ້າງອີງດ້ານການສຶກສາ, ບໍ່ແມ່ນ Python IDE ສົດ ຫຼື ທົດແທນການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງແບບມືອາຊີບ.
❓ ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
ຖາມ: ຂ້ອຍສາມາດຮຽນຮູ້ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແບບອອບໄລນ໌ໄດ້ບໍ?
ຕອບ: ໄດ້. ເນື້ອໃນບົດຮຽນຮອງຮັບການເຂົ້າເຖິງແບບອອບໄລນ໌, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສຶກສາໃນຂະນະທີ່ເດີນທາງ ຫຼື ຢູ່ຫ່າງຈາກການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້.
ຖາມ: ແອັບສອນ Python ແລະ ສະຖິຕິບໍ?
ຕອບ: ໄດ້. ຫົວຂໍ້ປະກອບມີການນຳເຂົ້າຂໍ້ມູນ Python, ການລວບລວມ, ການສະແດງພາບ, ສະຖິຕິພັນລະນາ, ການແຈກຢາຍ, ການທົດສອບທາງສະຖິຕິ ແລະ ຄວາມສຳພັນ.
ຖາມ: ມີຫຍັງລວມຢູ່ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຊື້?
ຕອບ: ມີເຄື່ອງຄິດໄລ່ຟຣີ 21 ຢ່າງສຳລັບສະຖິຕິ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້, ການເຮັດໃຫ້ເປັນປົກກະຕິ, ຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ຄ່າຜິດປົກກະຕິ ແລະ ສະຫຼຸບ CSV. ການຊື້ຄັ້ງດຽວຈະປົດລັອກເຄື່ອງມືທັງໝົດ 45 ຢ່າງ.
ຖາມ: ຂ້ອຍສາມາດຝຶກອົບຮົມຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຢູ່ທີ່ນີ້ໄດ້ບໍ?
ຕອບ: ແອັບສອນແນວຄວາມຄິດ ML ແລະສະໜອງເຄື່ອງຄິດໄລ່ວິເຄາະ. ມັນບໍ່ແມ່ນສະພາບແວດລ້ອມການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບສົດ ຫຼື ຕົວແລ່ນລະຫັດ Python.
🚀 ດາວໂຫຼດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນມື້ນີ້ເພື່ອຮຽນຮູ້ Python, ສະຖິຕິ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ແນວຄວາມຄິດການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະ ການສະແດງພາບ. ສ້າງພື້ນຖານທີ່ເຂັ້ມແຂງກວ່າ, ສຳຫຼວດເຄື່ອງມືທີ່ເປັນປະໂຫຍດ ແລະ ເຮັດໃຫ້ການສຶກສາຄັ້ງຕໍ່ໄປຂອງທ່ານມີຄວາມໝາຍ!
ຮຽນຮູ້ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, Python, ສະຖິຕິ ແລະ ML ດ້ວຍເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ 45 ຢ່າງ.
ອັບເດດແລ້ວເມື່ອ
ຄວາມປອດໄພເລີ່ມດ້ວຍການເຂົ້າໃຈວ່ານັກພັດທະນາເກັບກຳ ແລະ ແບ່ງປັນຂໍ້ມູນຂອງທ່ານແນວໃດ. ວິທີປະຕິບັດກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນອາດຈະແຕກຕ່າງກັນອີງຕາມການນຳໃຊ້, ພາກພື້ນ ແລະ ອາຍຸຂອງທ່ານ. ນັກພັດທະນາໃຫ້ຂໍ້ມູນນີ້ ແລະ ອາດຈະອັບເດດມັນເມື່ອເວລາຜ່ານໄປ.
- ແອັບນີ້ອາດຈະແບ່ງປັນປະເພດຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ກັບພາກສ່ວນທີສາມID ອຸປະກອນ ຫຼື ID ອື່ນໆ
- ບໍ່ໄດ້ເກັບກຳຂໍ້ມູນສຶກສາເພີ່ມເຕີມ ກ່ຽວກັບວ່ານັກພັດທະນາປະກາດການເກັບກຳຂໍ້ມູນແນວໃດ
- ລະບົບຈະເຂົ້າລະຫັດຂໍ້ມູນໃນຂະນະສົ່ງ
- ລຶບຂໍ້ມູນບໍ່ໄດ້
ມີຫຍັງໃໝ່
✅ Added new interactive tools
✅ Introduced comprehensive How-To sessions
✅ Enhanced overall performance and user interface design
✅ Introduced comprehensive How-To sessions
✅ Enhanced overall performance and user interface design
ທຸກຄົນ
ສຶກສາເພີ່ມເຕີມຝ່າຍຊ່ວຍເຫຼືອຂອງແອັບ
ກ່ຽວກັບນັກພັດທະນາແອັບ
RAJIL THANKARAJU
contact@softecks.in
16,Ayya Avenue,
Shanmugavel Nagar,Kathakinaru
Madurai, Tamil Nadu 625107
India
