Išnaudokite MongoDB ir PyMongo galią efektyvioms NoSQL duomenų bazių operacijoms. Šis vadovas apima pagrindines koncepcijas, CRUD operacijas, pažangias užklausas ir geriausias praktikas programuotojams.
Saugus ir sklandus vartotojų autentifikavimas su OAuth2. Vadovas aprašo OAuth2 diegimą trečiųjų šalių prieigai: koncepcijas, eigą, patarimus kūrėjams.
Įsisavinkite Python JWT prieigos rakto autentifikavimą patikimam API saugumui. Šis išsamus vadovas apima JWT pagrindus, diegimą, geriausias praktikas ir realius pavyzdžius kūrėjams visame pasaulyje.
Atlaisvinkite Scrapy galią efektyviam ir skaliamajam interneto duomenų gavybai. Mokykitės išgauti duomenis, tvarkyti sudėtingumą ir kurti patikimus sprendimus.
Atraskite Python Requests seanso valdymo galią efektyviam HTTP ryšio pakartotiniam naudojimui, padidindami našumą ir sumažindami delsą. Sužinokite geriausią praktiką globalioms aplikacijoms.
Įsisavinkite esmines PyTorch tensorių operacijas, reikalingas neuroniniams tinklams kurti ir suprasti, su šiuo išsamiu vadovu, skirtu pasaulinei auditorijai.
Pasinerkite į Python ML vertinimą, atskirdami metrikes nuo balų. Mokykitės svarbiausių vertinimo metodų, jų taikymo ir geriausios praktikos tvirtam modelio vertinimui pasauliniu mastu.
Atraskite Python PIL/Pillow bibliotekos galią vaizdų manipuliavimui ir patobulinimui. Išmokite dydžio keitimo, apkarpymo, spalvų koregavimo, filtravimo ir kitų technikų su praktiniais pavyzdžiais.
Išsamus Scikit-learn požymių atrankos metodų, skirtų matmenų mažinimui, vadovas, įgalinantis duomenų mokslo specialistus kurti efektyvesnius ir patikimesnius modelius.
Atraskite OpenCV pasaulį, pirmaujančią kompiuterinės vizijos biblioteką, ir jos globalius pritaikymus įvairiose srityse nuo sveikatos priežiūros iki gamybos.
Įvaldykite Scikit-learn kryžminio patvirtinimo strategijas patikimam modelio pasirinkimui. Išnagrinėkite K-Fold, stratifikuotą, laiko eilučių CV su Python pavyzdžiais duomenų mokslininkams.
Tyrinėkite TensorFlow Keras integracijos galimybes kuriant giliosios mokymosi modelius. Praktinės technikos, geriausios praktikos ir pažangios programos pasaulinei DI inovacijai.
Išmokite kurti individualizuotus scikit-learn vertintojus, kad išplėstumėte bibliotekos funkcionalumą ir įgyvendintumėte savo mašininio mokymosi algoritmus.
Įvaldykite Scikit-learn Pipeline, kad supaprastintumėte ML darbo eigas. Automatizuokite apdorojimą, modelių mokymą ir hiperparametrų derinimą patikimiems, atkuriamiems modeliams.
Pasinerkite į Seaborn pažangias braižybos galimybes, kad sukurtumėte sudėtingas statistines vizualizacijas. Mokykitės ekspertų metodų.
Atskleiskite Scikit-learn išankstinio duomenų apdorojimo galią su duomenų transformacijos konvejeriais. Išmokite kurti patikimas ir efektyvias mašininio mokymosi darbo eigas optimaliam modelio veikimui.
Atraskite statistinių duomenų tyrinėjimo potencialą su pažangiomis „Seaborn“ technikomis. Apima sudėtingas vizualizacijas, pritaikymą ir geriausią praktiką duomenų mokslininkams.
Patobulinkite duomenų vizualizacijas naudodami Python Matplotlib stilių. Išmokite pritaikyti grafiko išvaizdą, nuo spalvų ir šriftų iki temų ir išdėstymo, kad komunikacija būtų efektyvi pasauliniu mastu.
Sužinokite, kaip kurti interaktyvius grafikus su Matplotlib ir valdikliais, kad gautumėte gilesnių įžvalgų apie savo duomenis. Patobulinkite vizualizacijas slankikliais, mygtukais ir išskleidžiamaisiais meniu.
Naršykite pažangius Seaborn braižymo metodus duomenų vizualizacijai. Sužinokite apie pasirinktinius grafikus, statistinę analizę ir patrauklių vizualizacijų kūrimą pasaulinei auditorijai.