Tin mới nhất

Menu

Browsing "Older Posts"

Chia Sẻ Khóa Học Phát Triển Web Full Stack 2019 Cho Người Mới Bắt Đầu [Khóa 9878 A]

04 tháng 6 2019 / 7 Comments

Đây là khóa học cần thiết cho bạn nếu bạn muốn trở thành một nhà phát triển web toàn diện và hoàn chỉnh, sử dụng các công nghệ web mới nhất như html, css, JQuery, JavaScript, PHP, SQL...!

Bạn sẽ học về:

  • + Xây dựng trang web với HTML & CSS.
  • + Xây dựng các backend server và API với PHP.
  • + Làm việc với các cơ sở dữ liệu quan hệ như SQL.
  • + Xây dựng các ứng dụng web full-stack với PHP và các javascript framework.
  • + Xây dựng các trang web thân thiện với thiết bị di động với HTML & CSS & Bootstrap 4.
  • + Bạn sẽ có thể thay đổi cổng thông tin cộng đồng hiện tại bằng cách thêm, chỉnh sửa và xóa trang.
  • + Bạn sẽ được giới thiệu với Phương pháp tiếp cận phát triển ứng dụng hiện đại
  • + Tìm hiểu về kiến trúc ứng dụng web.
  • + Làm thế nào để bắt đầu với một dự án trực tiếp.


Các công cụ và công nghệ bạn sẽ được học:

  • - Phần đầu: HTML 5, CSS 3, Javascript, JQuery, Template.
  • - Phần cuối: PHP, Xử lý email, Phát triển API, Upload file, tích hợp Cổng thanh toán, và nhiều cái khác.
  • - Cơ sở dữ liệu: SQL.

XEM HƯỚNG DẪN DOWNLOAD TẠI ĐÂY



Copyright Disclaimer:
This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Chia Sẻ Khóa Học Data Science 2019 Toàn Tập - Cơ Bản Đến Chuyên Sâu [Update Tháng 5/2019] [Khóa 9715 A]

/ 2 Comments


Đây là khóa học đào tạo khoa học dữ liệu hoàn chỉnh và toàn diện nhất bao gồm các chủ đề như: Toán học, Thống kê, Python, Thống kê nâng cao trong Python, Machine và Deep Learning...!

  • + Khóa học cung cấp toàn bộ hộp công cụ bạn cần để trở thành một nhà khoa học dữ liệu.
  • + Làm đẹp thêm sơ yếu lý lịch của bạn với các kỹ năng khoa học dữ liệu theo yêu cầu: Phân tích thống kê, lập trình Python với NumPy, panda, matplotlib, Seaborn, Phân tích thống kê nâng cao, Tableau, Machine Learning với các mô hình thống kê và scikit-learn, Deep learning với TensorFlow
  • + Tạo ấn tượng với người phỏng vấn bằng cách thể hiện sự hiểu biết của bạn về lĩnh vực khoa học dữ liệu.
  • + Tìm hiểu về pre-process data.
  • + Tìm hiểu toán học đằng sau Machine Learning (một điều tuyệt đối mà các khóa học khác không dạy!)
  • + Bắt đầu viết code bằng Python và tìm hiểu cách sử dụng Python để phân tích thống kê.
  • + Thực hiện hồi quy tuyến tính và logistic trong Python.
  • + Carry out cluster and factor analysis.
  • + Có thể tạo các thuật toán Machine Learning trong Python, sử dụng NumPy, statsmodels và scikit-learn.
  • + Áp dụng các kỹ năng của bạn vào các trường hợp kinh doanh thực tế.
  • + Use state-of-the-art Deep Learning frameworks such as Google’s TensorFlowDevelop a business intuition while coding and solving tasks with big data.
  • + Unfold the power of deep neural networks.
  • + Improve Machine Learning algorithms by studying underfitting, overfitting, training, validation, n-fold cross validation, testing, and how hyperparameters could improve performance.
  • + Warm up your fingers as you will be eager to apply everything you have learned here to more and more real-life situations.






Copyright Disclaimer:


This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.


Tuyên bố miễn trừ bản quyền:


Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.