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.
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
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
Спасибо, лягух. Теперь понятно, что заниматься по этому я не буду
sozidatel79
Это просто взрыв мозга, это не возможно слушать.
Hrabryi
sozidatel79
Очередной курс от индусов.
Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.
Python Мастер-класс по Анализу и Визуализации Данных 2022
Python Data Analysis & Visualization Masterclass
Добро пожаловать на (как мне кажется) лучший веб-курс по Pandas, Matplotlib, Seaborn! Этот курс повысит ваши навыки работы с данными, чтобы помочь вам в карьерном росте в области науки о данных, машинного обучения, финансов, веб-разработки или любой другой области, смежной с технологиями.
Приветствуем будущих специалистов по данным! Этот курс представляет собой введение в науку о данных, статистический анализ и программирование R. Вы узнаете, как выполнять и создавать отчет статистического анализа с помощью интерфейса R, R studio и редактора R Markdown. В первом разделе будет представлена история науки о данных и использовании R Studio. Затем будут рассмотрены методы управления данными, включая сбор данных, импорт и управление отс
Первые 15 уроков очень базовые, их стоит смотреть только тем кто впервые сталкивается с программированием или хочет изучить самые основы пайтона.
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.