Главная страницаКатегория pythonData Science Bootcamp: создание портфолио из 90 проектов

Data Science Bootcamp: создание портфолио из 90 проектов

Name: Data Science Bootcamp: создание портфолио из 90 проектов
Price: 13 USD
Rating: 4.3 (16 reviews)

90Days Data Science Bootcamp: Build Portfolio Of 90 Projects

udemy

★4.3 (всего оценок - 16)

Data Science Bootcamp: создание портфолио из 90 проектов

Начать Сейчас

Продолжительность

102 ч 42 мин

Категория

Python

Количество уроков

616 Видео

Дата добавления

7 янв. 2022 г., 01:41

Язык

Английский

Дата выхода

19 нояб. 2021 г., 02:00

Решайте бизнес задачи с использованием Data Science. Научитесь создавать и развертывать проекты веб-приложений машинного обучения, обработки данных, искусственного интеллекта, Auto Ml, глубокого обучения, обработки естественного языка (Nlp) с помощью Python (Flask, Django, Heroku, AWS, Azure, GCP, IBM Watson, Streamlit Cloud). Мы расскажем обо всем, что вам нужно знать, чтобы получить полный набор технологий по науке о данных и машинному обучению, необходимый для ведущих мировых компаний.

Наши студенты получили работу в Dell, Google, Tcs, Wipro и других ведущих технологических компаниях! Мы структурировали курс, используя наш опыт преподавания как онлайн, так и лично, чтобы предоставить четкий и структурированный подход, который поможет вам понять не только то, как использовать библиотеки для анализа данных и машинного обучения, но и то, почему мы их используем. Этот курс сбалансирован между практическими примерами из реальной жизни и математической теорией, лежащей в основе алгоритмов машинного обучения.

Посмотреть больше

Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум

Урок 1. 00:02:28
Introduction To The Course
Урок 2. 00:08:55
Course Outline
Урок 3. 00:00:15
Course Review Request
Урок 4. 00:03:50
Introduction to python
Урок 5. 00:03:24
Variables in python
Урок 6. 00:08:49
List in python
Урок 7. 00:18:31
list function (append)
Урок 8. 00:09:57
Dictionary in python
Урок 9. 00:10:25
Tuple in python
Урок 10. 00:07:07
Sets in python
Урок 11. 00:06:02
If else in python
Урок 12. 00:17:06
For loop in python
Урок 13. 00:05:52
list comprehension in python
Урок 14. 00:11:29
While loop in python
Урок 15. 00:09:42
Functions in python
Урок 16. 00:01:41
Introduction To Pan Card Tempering Detector
Урок 17. 00:03:50
Loading libraries and dataset
Урок 18. 00:12:19
Creating the pancard detector with opencv
Урок 19. 00:03:40
Creating the Flask App
Урок 20. 00:04:46
Creating Important functions
Урок 21. 00:05:36
Deploy the app in Heruko1
Урок 22. 00:01:47
Testing the deployed pan card detector
Урок 23. 00:01:53
Introduction to dog breed prediction
Урок 24. 00:06:06
Importing the data and libraries
Урок 25. 00:03:01
Data Preprocessing
Урок 26. 00:06:58
Build and Train Model
Урок 27. 00:02:19
Testing the model
Урок 28. 00:06:30
Creating the flask App
Урок 29. 00:04:03
Running the app in system
Урок 30. 00:02:01
Introduction Image Watermarking
Урок 31. 00:02:41
Importing libraries and logo
Урок 32. 00:08:37
Create text and image watermark
Урок 33. 00:13:06
Creating the app
Урок 34. 00:05:19
Deploying the app in heroku
Урок 35. 00:03:18
Introduction to traffic sign classification
Урок 36. 00:05:46
importing the data and libraries
Урок 37. 00:04:13
Image processing
Урок 38. 00:06:51
creating and testing the model
Урок 39. 00:05:07
Creating model for test set
Урок 40. 00:02:10
Introduction to text extraction
Урок 41. 00:03:36
Importing libraries and data
Урок 42. 00:04:17
Extracting the test from image
Урок 43. 00:07:48
Modifying the extractor
Урок 44. 00:08:11
creating the extractor app
Урок 45. 00:02:10
running the extractor app
Урок 46. 00:03:50
Introduction -Plant Disease Prediction
Урок 47. 00:03:39
Importing libraries and data
Урок 48. 00:04:57
Understanding the data and data preprocessing
Урок 49. 00:07:24
Model building
Урок 50. 00:11:19
Creating an app using streamlit
Урок 51. 00:03:03
Introduction Vehicle Detection
Урок 52. 00:03:01
Importing libraries and data Vehicle Detection
Урок 53. 00:10:44
Transforming Images and creating output
Урок 54. 00:17:18
Creating a flask APP Vehicle Detection
Урок 55. 00:02:30
Introduction to Face Swap Application
Урок 56. 00:04:23
Importing libraries and data FACE SWAP
Урок 57. 00:14:00
Data preprocessing and creating output FACE SWAP
Урок 58. 00:14:40
Creating A Flask APP FACE SWAP
Урок 59. 00:02:32
Introduction to Bird Species Prediction
Урок 60. 00:06:05
Importing Libraries And Data
Урок 61. 00:03:28
Data preprocessing
Урок 62. 00:10:07
Creating ML Model
Урок 63. 00:13:18
Creating A Flask APP
Урок 64. 00:02:56
Introduction to Intel Image Classification
Урок 65. 00:07:02
Importing and processing data
Урок 66. 00:08:45
Creating a Model
Урок 67. 00:12:18
Creating a Flask App
Урок 68. 00:03:37
Introduction - Language Translator App
Урок 69. 00:02:43
Setting Service
Урок 70. 00:08:23
Integrating Service
Урок 71. 00:14:03
Coding the UI
Урок 72. 00:11:53
Deployment on Heroku
Урок 73. 00:02:25
Project Overview
Урок 74. 00:04:30
Introduction
Урок 75. 00:09:34
Setting up Watson Studio Part-1
Урок 76. 00:07:16
Setting up Watson Studio Part-2
Урок 77. 00:05:02
Deploying the Model on Deployment Center
Урок 78. 00:12:02
Integrating Watson Service with UI
Урок 79. 00:13:26
Deployment on Heroku Cloud
Урок 80. 00:04:11
Overview -Laptop Price Predictor
Урок 81. 00:04:59
EDA Part-1
Урок 82. 00:11:54
EDA Part-2
Урок 83. 00:09:09
EDA Part-3
Урок 84. 00:11:12
EDA Part-4
Урок 85. 00:12:49
EDA Part-5
Урок 86. 00:17:07
EDA Part-6
Урок 87. 00:14:37
EDA Part-7
Урок 88. 00:20:25
Model Building Part-1
Урок 89. 00:13:57
Model Building Part-2
Урок 90. 00:15:17
Model Building Part-3
Урок 91. 00:09:53
Model Building Part-4
Урок 92. 00:02:11
Model Building Part-5
Урок 93. 00:15:24
Integrating with UI
Урок 94. 00:09:38
Deployment on Heroku
Урок 95. 00:06:26
Introduction - WhatsApp Text Analyzer
Урок 96. 00:02:39
Fetching Data from WhatsApp
Урок 97. 00:07:37
Project Structure
Урок 98. 00:11:09
Text Processing Part 1
Урок 99. 00:14:37
Text Processing Part 2
Урок 100. 00:05:55
Text Processing Part 3
Урок 101. 00:14:12
Text Processing Part 4
Урок 102. 00:12:37
Text Analytics Part 1
Урок 103. 00:10:33
Text Analytics Part 2
Урок 104. 00:12:37
Text Analytics Part 3
Урок 105. 00:12:13
Text Analytics Part 4
Урок 106. 00:11:44
Text Analytics Part 5
Урок 107. 00:07:57
Text Analytics Part 6
Урок 108. 00:10:38
Deployment on Heroku Cloud
Урок 109. 00:03:41
Introduction
Урок 110. 00:12:43
Coding Recommendation System
Урок 111. 00:14:50
Integrating with Flask Server
Урок 112. 00:07:39
Exploratory Data Analysis
Урок 113. 00:09:28
Integrating Python Code with JavaScript
Урок 114. 00:07:51
Deployment on Heroku Cloud
Урок 115. 00:04:57
Introduction
Урок 116. 00:12:31
EDA Part 1
Урок 117. 00:07:06
EDA Part 2
Урок 118. 00:12:30
EDA Part 3
Урок 119. 00:09:31
EDA Part 4
Урок 120. 00:14:44
Model Building
Урок 121. 00:10:14
Coding the UI
Урок 122. 00:14:25
Deployment on HerokuCloud
Урок 123. 00:03:49
Introduction
Урок 124. 00:08:56
EDA Part 1
Урок 125. 00:11:10
EDA Part 2
Урок 126. 00:11:26
Feature Selection Part 1
Урок 127. 00:05:29
Feature Selection Part 2
Урок 128. 00:06:14
Model Building
Урок 129. 00:05:49
Model Evaluation
Урок 130. 00:10:10
Coding the UI Part 1
Урок 131. 00:11:09
Coding the UI Part 2
Урок 132. 00:12:44
Model Deployment on Azure Part 1
Урок 133. 00:02:48
Model Deployment on Azure Part 2
Урок 134. 00:04:34
Introduction -Campus Placement Predictor App
Урок 135. 00:09:31
Data Preprocessing
Урок 136. 00:10:27
EDA Part 1
Урок 137. 00:07:57
EDA Part 2
Урок 138. 00:13:58
Feature Selection
Урок 139. 00:05:10
Model Building
Урок 140. 00:14:56
Hyper Parameter Tuning, Model Testing
Урок 141. 00:06:23
Coding the UI Part 1
Урок 142. 00:09:22
Coding the UI Part 2
Урок 143. 00:12:41
Coding the UI Part 3
Урок 144. 00:14:22
Deployment Part 1 -Microsoft Azure
Урок 145. 00:02:01
Deployment Part 2 -Microsoft Azure
Урок 146. 00:04:55
Introduction -Car Acceptability Predictor =
Урок 147. 00:11:45
Data Preprocessing
Урок 148. 00:08:32
Model Building
Урок 149. 00:13:31
Coding the UI
Урок 150. 00:11:53
Integrating Jinja Framework
Урок 151. 00:07:18
Integrating JavaScript with Flask
Урок 152. 00:16:47
Deployment on Google Cloud Platform
Урок 153. 00:03:36
Introduction --Book Genre Classification App
Урок 154. 00:10:21
Text Processing Part 1
Урок 155. 00:10:30
Text Processing Part 2
Урок 156. 00:10:25
Model Building
Урок 157. 00:06:02
Model Testing
Урок 158. 00:11:12
Integrating Model with Flask
Урок 159. 00:12:14
Touch points on AWS
Урок 160. 00:28:39
Deploying model on AWS EC2 instance
Урок 161. 00:03:09
Fixing the Errors
Урок 162. 00:02:09
Introduction to Sentiment Analysis Logistic Regression
Урок 163. 00:18:32
Project Notebook Google Colab
Урок 164. 00:10:56
Building Django App
Урок 165. 00:12:37
Deploying APP in heruko
Урок 166. 00:02:28
Introduction
Урок 167. 00:27:32
Creating Colab Notebook
Урок 168. 00:11:00
Creating Django App
Урок 169. 00:09:53
Deploying APP in heroku
Урок 170. 00:02:35
Introduction -Working with Pokemon Dataset
Урок 171. 00:20:01
Creating Colab Notebook
Урок 172. 00:12:35
Creating Django APP
Урок 173. 00:09:03
Deploying APP in heroku
Урок 174. 00:02:45
Introduction to face app
Урок 175. 00:14:54
Creating The Face App Using OpenCV
Урок 176. 00:10:16
Creating The face app opencv
Урок 177. 00:13:15
Creating The face app opencv
Урок 178. 00:03:06
Introduction To Cats Vs Dogs Classification
Урок 179. 00:25:57
Creating Project Notebook
Урок 180. 00:08:46
Building Model -Colab
Урок 181. 00:07:01
Building Flask App
Урок 182. 00:09:56
Building Flask App Deployment
Урок 183. 00:02:56
1
Урок 184. 00:22:59
Colab Notebook Customer Revenue Prediction
Урок 185. 00:14:24
Creating Flask App
Урок 186. 00:09:17
Deploying Flask App
Урок 187. 00:02:20
Introduction- Gender From Voice Prediction
Урок 188. 00:25:23
Creating Project Notebook
Урок 189. 00:12:48
Creating Project App Django
Урок 190. 00:08:41
Deploying The App
Урок 191. 00:04:23
Introduction To - Restaurant Recommendation System
Урок 192. 00:14:06
Creating Colab Notebook
Урок 193. 00:10:40
Exploratory Data Analysis
Урок 194. 00:31:58
Data Analysis 2
Урок 195. 00:03:28
Introduction to Happiness Ranking
Урок 196. 00:28:39
Project Notebook
Урок 197. 00:17:37
Creating Django App
Урок 198. 00:08:51
Deploying Django App
Урок 199. 00:04:28
Introduction To Forest Fire
Урок 200. 00:25:54
Project Notebook
Урок 201. 00:08:23
Project Notebook Part 2
Урок 202. 00:15:17
Creating Django APP
Урок 203. 00:09:16
Deploying Django App
Урок 204. 00:02:41
Introduction
Урок 205. 00:07:21
Machine Learning model building part 1
Урок 206. 00:11:54
Machine Learning model building part 2
Урок 207. 00:13:41
- Machine Learning model building part 3
Урок 208. 00:12:19
Creating Django Application part 1
Урок 209. 00:08:23
Creating Django Application part 2
Урок 210. 00:08:37
Deploying on Heroku
Урок 211. 00:03:09
Introduction
Урок 212. 00:12:28
Introductory Machine Learning model building
Урок 213. 00:14:17
Feature Building and Selection
Урок 214. 00:05:41
Model Building
Урок 215. 00:07:08
Django Application Introduction
Урок 216. 00:15:15
Django Application building
Урок 217. 00:06:36
Deploying on Heroku
Урок 218. 00:02:58
Introduction
Урок 219. 00:16:49
Importing libraries and Understanding data
Урок 220. 00:09:58
Building the model
Урок 221. 00:15:52
Building Django Application
Урок 222. 00:08:00
Deploying on Heroku
Урок 223. 00:02:48
Introduction
Урок 224. 00:14:57
Introduction to libraries and dataset
Урок 225. 00:10:02
Preprocessing the data
Урок 226. 00:07:15
building the model
Урок 227. 00:14:58
Django Application
Урок 228. 00:07:18
Deploying to Heroku
Урок 229. 00:03:08
Introduction
Урок 230. 00:15:22
Importing Libraries and understanding data
Урок 231. 00:13:09
Building and training the model
Урок 232. 00:14:02
Django Application
Урок 233. 00:07:22
Deploying on heroku
Урок 234. 00:03:29
Introduction
Урок 235. 00:13:35
Understanding the data
Урок 236. 00:17:16
Outliers and Model
Урок 237. 00:15:25
Building Django Application
Урок 238. 00:07:56
Deploying to Heroku
Урок 239. 00:02:35
Introduction
Урок 240. 00:17:04
Introduction and handling the data
Урок 241. 00:06:19
Building the model
Урок 242. 00:13:26
Django Application
Урок 243. 00:06:37
Heroku Deployment
Урок 244. 00:03:02
Introduction
Урок 245. 00:14:01
Understanding the data
Урок 246. 00:09:20
Feature Selection and model building
Урок 247. 00:15:26
Django Application
Урок 248. 00:08:00
Deploying on Heroku
Урок 249. 00:03:47
Introduction
Урок 250. 00:10:18
Understanding the data
Урок 251. 00:15:06
Cleaning the data
Урок 252. 00:10:10
Building the model
Урок 253. 00:13:31
Implementing Django Application
Урок 254. 00:07:40
Deploying to heroku
Урок 255. 00:05:41
Introduction
Урок 256. 00:12:30
Cleaning the data
Урок 257. 00:17:18
Building the model
Урок 258. 00:16:27
Implementing Django web application
Урок 259. 00:09:05
Deploying to Heroku
Урок 260. 00:04:22
Importing libraries and data
Урок 261. 00:03:55
Understanding data
Урок 262. 00:12:05
Data visualization and data preprocessing
Урок 263. 00:05:41
Model building part 1
Урок 264. 00:06:20
Model building part 2
Урок 265. 00:07:31
Importing libraries and data
Урок 266. 00:07:05
Text normalization
Урок 267. 00:04:23
Lemmatization
Урок 268. 00:10:44
Data preprocessing
Урок 269. 00:10:23
Model Building
Урок 270. 00:04:28
Importing libraries and data Parkinson Syndrome
Урок 271. 00:08:08
Understanding the data
Урок 272. 00:07:29
data visualization
Урок 273. 00:09:09
Model building part 1
Урок 274. 00:11:41
Model building part 2
Урок 275. 00:03:41
Importing libraries and data
Урок 276. 00:03:37
data preprocessing
Урок 277. 00:07:08
Text cleaning
Урок 278. 00:02:12
Vectorizer
Урок 279. 00:13:35
Model Building
Урок 280. 00:07:01
Importing libraries and data
Урок 281. 00:04:41
Understanding data
Урок 282. 00:09:22
data visualization and preprocessing
Урок 283. 00:06:49
Balancing the target column
Урок 284. 00:10:43
Model building
Урок 285. 00:06:29
Model evaluation
Урок 286. 00:03:07
Introduction to the Project
Урок 287. 00:02:25
Importing Libraries and Datasets
Урок 288. 00:07:45
Data Analysis
Урок 289. 00:06:16
Model Building Part 1
Урок 290. 00:04:30
Model Building Part 2
Урок 291. 00:07:46
Model building and Predictions using Auto ML(Eval ML)
Урок 292. 00:04:42
Introduction to the Project
Урок 293. 00:03:18
Importing Libraries and DataSet
Урок 294. 00:07:03
Data Analysis
Урок 295. 00:07:43
Model Building using ML
Урок 296. 00:10:21
Model Building and Prediction using PyCaret(AutoML)
Урок 297. 00:04:08
Introduction to the Project
Урок 298. 00:05:25
Importing Libraries and DataSet
Урок 299. 00:05:31
Data Analysis
Урок 300. 00:05:46
Feature Engineering 1
Урок 301. 00:06:43
Feature Engineering 2
Урок 302. 00:03:54
Feature Selection
Урок 303. 00:06:20
Model Building using ML
Урок 304. 00:05:49
Model Building and Prediction using Auto SK Learn
Урок 305. 00:05:04
Introduction to the Project.
Урок 306. 00:03:10
Importing Libraries and Data Set
Урок 307. 00:07:45
Data Analysis and splitting of Data
Урок 308. 00:05:57
Data Preprocessing
Урок 309. 00:03:58
Model Building and Prediction using LSTM model
Урок 310. 00:05:25
Model Building and prediction using ARIMA
Урок 311. 00:06:07
Introduction to the Project
Урок 312. 00:04:05
Importing Libraries and Data Set
Урок 313. 00:11:49
Data Analysis
Урок 314. 00:07:34
Feature Engineering
Урок 315. 00:05:44
Model Building and Prediction using ANN
Урок 316. 00:11:12
Model Building and Prediction using H2O
Урок 317. 00:05:51
Introduction to the Project
Урок 318. 00:04:06
Importing Libraries and Data sets
Урок 319. 00:09:45
Data Analysis
Урок 320. 00:05:27
Feature Engineering
Урок 321. 00:09:35
Model Building using ML- 1
Урок 322. 00:05:32
Model Building using ML- 2
Урок 323. 00:06:23
Model Building and Predictions using
Урок 324. 00:11:16
Deployment of Model using Flask API
Урок 325. 00:03:18
Introduction to the Project
Урок 326. 00:05:47
Importing Libraries and DataSet
Урок 327. 00:05:55
Data Analysis and Handling Missing Values- 1
Урок 328. 00:06:49
Data Analysis and Handling Missing Values- 2
Урок 329. 00:08:39
Feature Engineering
Урок 330. 00:08:37
Model Building using ML Algorithms
Урок 331. 00:08:11
Model Building and Prediction using PyCaret(AutoML)
Урок 332. 00:06:38
Using FLASK API
Урок 333. 00:05:20
Deploying model using Heroku
Урок 334. 00:04:27
Introduction to the project
Урок 335. 00:04:57
Importing Libraries and DataSet
Урок 336. 00:10:01
Data Analysis
Урок 337. 00:06:18
Feature Engineering
Урок 338. 00:07:30
Model Building using ML models
Урок 339. 00:11:34
Model Building and Prediction using EVAL ML(Auto ML)
Урок 340. 00:05:03
Introduction to the Project
Урок 341. 00:05:58
Importing Libraries and DataSet
Урок 342. 00:07:11
Data Analysis and Cleaning
Урок 343. 00:08:45
Data Preprocessing
Урок 344. 00:08:51
Model Building using ML Algorithms
Урок 345. 00:05:37
Model Building using TPOT Auto ML Library
Урок 346. 00:03:33
Model Building using TPOT Auto ML Library
Урок 347. 00:07:01
Introduction to the Project
Урок 348. 00:04:43
Importing libraries and DataSet
Урок 349. 00:10:01
Data Analysis and Cleaning
Урок 350. 00:06:10
Data Analysis and Cleaning
Урок 351. 00:03:47
Data Preprocessing
Урок 352. 00:03:38
Splitting the Data
Урок 353. 00:05:39
Model Building and Prediction using ML
Урок 354. 00:08:41
Model Building and Prediction using H2O Auto ML Library
Урок 355. 00:02:48
Importing Libraries and Data
Урок 356. 00:03:14
Importing Libraries and Data Set
Урок 357. 00:09:51
Data Analysis
Урок 358. 00:05:43
Feature Engineering
Урок 359. 00:05:48
Model Building and Prediction using Deep Learning
Урок 360. 00:08:23
Model Building and Prediction usin
Урок 361. 00:03:17
Introduction to the Project
Урок 362. 00:02:55
Importing Libraries and DataSet
Урок 363. 00:06:21
Data Analysis and Feature Engineering
Урок 364. 00:07:44
Data Preprocessing 1
Урок 365. 00:04:35
Data Preprocessing 2
Урок 366. 00:05:19
Model Building and Prediction using ML
Урок 367. 00:06:47
Model Building and Prediction using Au
Урок 368. 00:04:20
Introduction to the Project.
Урок 369. 00:03:07
Importing Libraries and DataSet
Урок 370. 00:08:16
Data Analysis and Preprocessing
Урок 371. 00:05:25
Data Analysis and Preprocessing 2
Урок 372. 00:04:22
Model Building using ML
Урок 373. 00:08:22
Model Building using Auto ML(PyCaret)
Урок 374. 00:02:52
Introduction to the Project
Урок 375. 00:02:59
Importing Libraries and DataSet
Урок 376. 00:09:15
Data Analysis and Preprocessing
Урок 377. 00:03:52
Data Analysis and Preprocessing
Урок 378. 00:04:42
Model Building uisng ML
Урок 379. 00:08:54
Model Building and Prediction using Eval Auto ML
Урок 380. 00:03:05
Introduction to the Project
Урок 381. 00:03:14
Importing Libraries and DataSet
Урок 382. 00:08:17
Data Analysis
Урок 383. 00:03:20
Feature Engineering
Урок 384. 00:04:32
Model Building using ML
Урок 385. 00:08:25
Model Building and Prediction using H2O Auto ML
Урок 386. 00:05:12
Introduction
Урок 387. 00:09:58
tkinter
Урок 388. 00:08:12
tkinter 2
Урок 389. 00:04:11
cvbasics
Урок 390. 00:04:51
Implementing Frames
Урок 391. 00:11:26
Implementing Frames 2
Урок 392. 00:08:29
Implementing Canvas
Урок 393. 00:14:09
Sub Menu projects course.
Урок 394. 00:10:58
Finishing Front End
Урок 395. 00:11:04
Image on canvas
Урок 396. 00:28:31
Applying Filters
Урок 397. 00:17:30
Cropping
Урок 398. 00:09:57
Saving Images
Урок 399. 00:05:26
introduction
Урок 400. 00:20:35
tkinter_basics
Урок 401. 00:12:53
sqlite_basics
Урок 402. 00:19:53
developing_frontend
Урок 403. 00:21:15
implementing-logic
Урок 404. 00:19:33
creating-database
Урок 405. 00:25:49
integrating_database_with_tkinter
Урок 406. 00:08:49
introduction
Урок 407. 00:20:35
tkinter-basics
Урок 408. 00:12:53
sqlite-basics
Урок 409. 00:22:02
front-end
Урок 410. 00:43:44
authentication-and-mana
Урок 411. 00:39:11
-managing-transaction
Урок 412. 00:06:04
managing-profile-picture
Урок 413. 00:10:15
introduction
Урок 414. 00:20:07
setting_up
Урок 415. 00:11:06
building_models
Урок 416. 00:11:08
building_models 2
Урок 417. 00:08:44
admin_and_querying
Урок 418. 00:19:40
registration_and_login
Урок 419. 00:16:05
implementing_profile
Урок 420. 00:13:45
implementing profile
Урок 421. 00:11:41
results_with_matplotlib
Урок 422. 00:06:15
Interactive_graph
Урок 423. 00:15:13
answering_assignments
Урок 424. 00:27:19
staff_assignment_view
Урок 425. 00:08:10
introduction
Урок 426. 00:20:03
setting_up
Урок 427. 00:23:38
implementing_models
Урок 428. 00:29:46
login_and_registration
Урок 429. 00:15:55
profiles
Урок 430. 00:13:29
news_home
Урок 431. 00:13:54
filtering_news
Урок 432. 00:05:34
efficient_code
Урок 433. 00:12:56
adding_news
Урок 434. 00:09:07
introduction
Урок 435. 00:20:07
setting_up
Урок 436. 00:34:15
homepage_and_api_requests
Урок 437. 00:36:17
login_and_registration
Урок 438. 00:18:54
handling_notes
Урок 439. 00:13:13
todos_and_homeworks
Урок 440. 00:09:16
conversion_page
Урок 441. 00:07:02
introduction
Урок 442. 00:20:06
setting_up
Урок 443. 00:42:43
login_and_registration
Урок 444. 00:38:27
todo_implementation
Урок 445. 00:18:52
profile_implementation
Урок 446. 00:06:52
introduction
Урок 447. 00:20:06
setting_up
Урок 448. 00:36:17
login_and_registration
Урок 449. 00:06:38
ER_diagram
Урок 450. 00:50:18
groups_implementation
Урок 451. 00:09:19
filtering
Урок 452. 00:02:13
Introduction to Project on Crop Guide
Урок 453. 00:11:24
Designing The Python GUI using Qt Designer.
Урок 454. 00:06:28
Enhancing the Qt5 GUI Functionality
Урок 455. 00:09:50
Creation and Implementation of Database
Урок 456. 00:05:45
Connecting Database with PyQt5 Application
Урок 457. 00:12:53
Enhancing the Qt5 GUI Functionality and Application Logic
Урок 458. 00:06:28
Project Conclusion and Recall
Урок 459. 00:04:07
Introduction to Project on Password Manager
Урок 460. 00:10:58
Designing The Python GUI using Qt Designer
Урок 461. 00:05:07
Enhancing the Qt5 GUI Functionality
Урок 462. 00:08:13
Creation and Implementation of Database
Урок 463. 00:10:27
Enhancing the Qt5 GUI Functionality
Урок 464. 00:10:25
Enhancing the Qt5 GUI Functionality
Урок 465. 00:12:50
Project Conclusion and Overview
Урок 466. 00:02:19
Introduction to Project on News App
Урок 467. 00:06:21
Django Starting and Setup
Урок 468. 00:07:31
Demonstration of Django MVT Architecture
Урок 469. 00:10:24
Coding the Application Logic
Урок 470. 00:10:15
Updating the Application Logic for templates and views.py
Урок 471. 00:13:29
Recall and Project Deployment Part-1
Урок 472. 00:10:42
Project Deployment Part-2
Урок 473. 00:01:27
Introduction To The Project On Guide
Урок 474. 00:11:42
Getting Started With Django
Урок 475. 00:17:42
Application Logic
Урок 476. 00:10:07
Updating Templates and Views
Урок 477. 00:08:01
Deploying Application
Урок 478. 00:01:53
Introduction to Project on The Chef
Урок 479. 00:10:22
Get Started with Django
Урок 480. 00:11:46
Application Logic Part-1
Урок 481. 00:09:15
Application Logic Part-2
Урок 482. 00:07:38
Application Logic Part-3
Урок 483. 00:10:13
Templates
Урок 484. 00:10:03
Updating Vews
Урок 485. 00:07:51
Deployment Of The Application
Урок 486. 00:02:04
Introduction to The Syllogism_Rules of Inference Solver
Урок 487. 00:12:02
Get Started with Django and Explanation Of The Project
Урок 488. 00:11:47
Application Logic Part-1
Урок 489. 00:08:23
Application Logic
Урок 490. 00:09:54
Updating Views and Templates
Урок 491. 00:07:26
Deployment of Application
Урок 492. 00:01:53
Introduction
Урок 493. 00:05:48
Getting Started With Django and MVT Architecture
Урок 494. 00:13:12
Rendering Sample Text and Images Part-1
Урок 495. 00:08:07
Rendering Sample Text and Images Part-2
Урок 496. 00:15:57
Application Logic Part-1
Урок 497. 00:06:43
Application Logic Part-2
Урок 498. 00:07:45
Updating Templates and Views
Урок 499. 00:02:04
Introduction
Урок 500. 00:05:05
Problem Statement and Algorithm
Урок 501. 00:12:28
Application Logic Part-1
Урок 502. 00:13:47
Application Logic Part-2
Урок 503. 00:13:36
Application Logic Part-3
Урок 504. 00:04:55
Integration Of Gmail In Python
Урок 505. 00:03:55
Integration Of Gmail In Python Part-2
Урок 506. 00:07:21
Overview of the Game
Урок 507. 00:06:33
Building the Algorithms
Урок 508. 00:12:15
Designing the board
Урок 509. 00:18:56
Game Outcome
Урок 510. 00:16:51
Player Mark
Урок 511. 00:23:27
Computer AI Move
Урок 512. 00:18:34
Main logic of the game
Урок 513. 00:03:14
Final
Урок 514. 00:03:22
Introduction to the project
Урок 515. 00:15:43
Starting with Django
Урок 516. 00:12:43
Working with Apps and URLs
Урок 517. 00:15:45
Designing website.
Урок 518. 00:15:56
Generating password
Урок 519. 00:07:12
Generating password contd.
Урок 520. 00:12:11
Bootstrap and CSS Designing
Урок 521. 00:04:05
Introduction to the project
Урок 522. 00:19:44
Starting project
Урок 523. 00:09:40
Starting project contd
Урок 524. 00:19:55
Working with admin
Урок 525. 00:23:38
Building homepage
Урок 526. 00:16:11
Building blog application
Урок 527. 00:09:32
Building blog application continued
Урок 528. 00:13:53
Working with database and static-Files
Урок 529. 00:12:32
Adding details in blog
Урок 530. 00:21:31
Adding details in blog
Урок 531. 00:13:45
Adding Base templates
Урок 532. 00:03:01
Final project
Урок 533. 00:05:21
Introduction to the project
Урок 534. 00:18:36
Starting project.
Урок 535. 00:10:20
Starting application
Урок 536. 00:17:57
Building website
Урок 537. 00:09:32
Adding Logout user option
Урок 538. 00:09:45
Adding Login user option
Урок 539. 00:15:19
Creating Todo option
Урок 540. 00:13:11
Create todo option for user
Урок 541. 00:12:42
Displaying todo list
Урок 542. 00:13:11
Updating todo list
Урок 543. 00:15:00
Mark complete and delete todo
Урок 544. 00:06:02
Designing website
Урок 545. 00:03:51
Introduction to the project
Урок 546. 00:12:36
Getting data with API
Урок 547. 00:19:02
Fetching data with python
Урок 548. 00:16:30
Creating Planner Functions.
Урок 549. 00:16:59
Working with tkinter
Урок 550. 00:19:08
Designing Gui
Урок 551. 00:15:56
Update and Color Feature
Урок 552. 00:05:24
Introduction to the project
Урок 553. 00:06:01
Getting Access Keys.
Урок 554. 00:05:05
Adding authentication functions
Урок 555. 00:09:38
Fetching tweets
Урок 556. 00:09:35
Storing data
Урок 557. 00:06:37
Handling tweet id
Урок 558. 00:14:06
tweet reply function
Урок 559. 00:12:34
Automating bot
Урок 560. 00:12:43
Deployment phase
Урок 561. 00:02:46
Introduction to the project
Урок 562. 00:12:31
Working with data
Урок 563. 00:11:44
File handling concept
Урок 564. 00:07:57
Building dictionary application
Урок 565. 00:14:42
Building dictionary application continued
Урок 566. 00:18:30
Making close match function
Урок 567. 00:19:47
Adding gui features to dictionary
Урок 568. 00:17:11
Final project
Урок 569. 00:05:04
Introduction to the game
Урок 570. 00:12:58
Setting up game screen
Урок 571. 00:16:40
Building requirements
Урок 572. 00:21:04
Building functions
Урок 573. 00:14:02
Building functions continued
Урок 574. 00:11:37
Final commands
Урок 575. 00:06:09
Introduction to the project
Урок 576. 00:23:06
Designing application
Урок 577. 00:12:03
Designing application continued
Урок 578. 00:16:39
Building database
Урок 579. 00:08:11
Building database functions
Урок 580. 00:22:07
Connecting backend to frontend
Урок 581. 00:17:14
Completing project
Урок 582. 00:03:21
Introduction to the project.
Урок 583. 00:12:26
Designing pet
Урок 584. 00:15:02
Designing pet continued
Урок 585. 00:13:56
Adding blinking functions
Урок 586. 00:13:37
CheekyFace and tongue toggle of pet
Урок 587. 00:16:27
Happy, sad and normal states of pet
Урок 588. 00:08:15
Main function
Урок 589. 00:04:23
Introduction to the project
Урок 590. 00:15:56
Basics of turtle
Урок 591. 00:16:21
Starting Project
Урок 592. 00:14:27
Building functions
Урок 593. 00:10:51
Building function continued
Урок 594. 00:16:10
Game start function
Урок 595. 00:13:53
Adding command keys
Урок 596. 00:04:02
Introduction to the project
Урок 597. 00:06:05
Algorithm for the game
Урок 598. 00:03:50
Building Interface
Урок 599. 00:05:52
Creating words list
Урок 600. 00:05:36
Building main logic
Урок 601. 00:11:38
Building main logic continued
Урок 602. 00:09:53
Working with figures
Урок 603. 00:05:37
Final project
Урок 604. 00:04:07
Introduction to the project
Урок 605. 00:05:50
Designing the window
Урок 606. 00:05:42
Designing the window continued
Урок 607. 00:06:46
Adding functions
Урок 608. 00:07:10
Building operations list
Урок 609. 00:10:35
Building main function
Урок 610. 00:04:06
Final project
Урок 611. 00:06:50
Introduction to the project
Урок 612. 00:18:18
Designing application
Урок 613. 00:15:52
Building frames for window
Урок 614. 00:07:56
Decode function
Урок 615. 00:04:20
Encode function
Урок 616. 00:05:32
Final project

Автор - udemy

udemy

Udemy - одна из самых больших площадок в мире по доставке обучающего контента от разных авторов всего мира. Присутсвуют курсы практически на любую тему.

+195

Другие материалы в этой категории

Python Мастер-класс по Анализу и Визуализации Данных 2022

shieldmedia
8 янв. 2022 г., 12:28
Постараюсь полностью пройти этот курс и отписывать походу выполнения каждого проекта, может кому пригодится эта инфа и поймёте стоит ли его вам смотреть)

Первые 15 уроков очень базовые, их стоит смотреть только тем кто впервые сталкивается с программированием или хочет изучить самые основы пайтона.
shieldmedia shieldmedia
8 янв. 2022 г., 15:13
1 - Pan Card Tempering Detector (Детектор подделанных документов). Алгоритм преобразования изображений для сравнения вроде нормальный, реализация в коде максимально наивная и не пригодная для реальной жизни. Само приложение подходит лишь для примера, что бы ученик мог понять суть того как это должно работать. Функционал opencv, pillow и тд. почти не разбирался (как работает threshold, findContours, grabContours и тд), это нужно понять самим читая доку или другим способом, а такие функции как resize, imread, save и тд. в объяснении не нуждаются.

Брал для теста примеры доков из гугла, максимально хорошо сфотканные и отцентрованные на белом фоне, так там даже контуры нормально не определились с текущей реализацией в коде, нужно докручивать самому)

Само приложение на flask рассматривать не буду, как как после взрослых фреймворков по типу Yii2/Laravel/NestJs и тд, оно кажется не серьёзным и подходящим так же максимум для быстрого прототипа, который будет делать ученик далёкий от backend разработки.
Anonymous shieldmedia
11 янв. 2022 г., 13:36
Спасибо, лягух. Теперь понятно, что заниматься по этому я не буду
sozidatel79
8 янв. 2022 г., 02:00
Это просто взрыв мозга, это не возможно слушать.
Hrabryi sozidatel79
8 янв. 2022 г., 07:42
Очередной курс от индусов.

Data Science Bootcamp: создание портфолио из 90 проектов

Ограничение времени просмотра

Автор - udemy

udemy

Другие материалы в этой категории

Python Мастер-класс по Анализу и Визуализации Данных 2022

Big Data для Data Science

Python от А до Я ™: Python для Data Science с реальными упражнениями!

Data Science: глубокое обучение на Python

Наука о данных с R

Наука о данных для бизнеса | 6 реальных примеров

Подготовка к собеседованию по Data Science