Телеграм канал «Python | CMD»

OTLOZHKA 🗄 Получить курс Python | CMD

🌎 Moodle 4 Security: Enhance security, regulation, and compliance within your Moodle infrastructure (2024) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Защищать Moodle инфраструктуру: user authentication, access control, role management для безопасной LMS; 🔵 Обеспечивать compliance: GDPR, FERPA, data privacy regulations для образовательных требований; 🔵 Настраивать security features: SSL/TLS, backup policies, plugin security для защиты данных; 🔵 Мониторить угрозы: audit logs, intrusion detection, security updates для проактивной защиты; 🔵 Применять best practices: hardening, penetration testing, incident response для production Moodle. "Moodle 4 Security" — специализированное руководство по обеспечению безопасности и соответствия регуляциям в Moodle 4. Для Moodle-администраторов образовательных учреждений, ответственных за защиту данных студентов. 🗄 Получить курс Python | CMD

🌎 Graph Algorithms for Data Science: With examples in Neo4j (2024) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Применять graph algorithms: pathfinding, centrality, community detection для анализа связанных данных; 🔵 Работать с Neo4j: Cypher queries, graph data modeling, performance optimization для graph databases; 🔵 Решать data science задачи: recommendation systems, fraud detection, network analysis через графы; 🔵 Визуализировать результаты: graph visualization, pattern discovery, insights extraction для понимания данных; 🔵 Масштабировать graph analytics: distributed processing, memory management для больших графов. "Graph Algorithms for Data Science" — практическое применение графовых алгоритмов в data science через Neo4j. Конкретные примеры от recommendation до fraud detection. Для data scientists, работающих со связанными данными и network analysis. 🗄 Получить курс Python | CMD

🌎 Analytics Engineering with SQL and dbt: Building Meaningful Data Models at Scale (2024) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Строить data models с dbt: transformations, testing, documentation для analytics engineering workflow; 🔵 Применять SQL best practices: модульность, переиспользуемость, performance для maintainable моделей; 🔵 Организовывать dbt проекты: project structure, macro development, packages для scalable development; 🔵 Внедрять quality assurance: data testing, freshness checks, version control для надёжных данных; 🔵 Масштабировать analytics: incremental models, partitioning, orchestration для enterprise data teams. "Analytics Engineering with SQL and dbt" — руководство по современной analytics engineering через dbt и SQL. Построение meaningful data models at scale. Для analytics engineers и data teams, трансформирующих сырые данные в аналитические модели. 🗄 Получить курс Python | CMD

Поздравляем всех с Наступающим Новым годом ❄️ Спасибо, что остаетесь с нами все это время. Мы стараемся нашей большей редакцией отбирать для вас свежий и полезный контент! Желаю вам всего самого наилучшего и побольше знаний.

🌎 Machine Learning Q and AI: 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI (2024) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Понимать ключевые вопросы ML: supervised vs unsupervised, overfitting, bias-variance для фундаментальных концепций; 🔵 Разбираться в алгоритмах: когда применять decision trees, neural networks, clustering для правильного выбора; 🔵 Оценивать модели: metrics, validation techniques, performance analysis для качественной оценки; 🔵 Применять AI на практике: deployment considerations, ethics, limitations для responsible AI; 🔵 Готовиться к интервью: типичные вопросы, объяснения концепций, практические примеры для карьерного роста. "Machine Learning Q and AI" — концентрированный формат вопрос-ответ для понимания 30 важнейших концепций ML и AI. Краткие, чёткие объяснения сложных тем. Для начинающих в ML и готовящихся к собеседованиям. 🗄 Получить курс Python | CMD

🌎 Data Quality Fundamentals: A Practitioner's Guide to Building Trustworthy Data Pipelines (2022) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 Проектировать data quality frameworks: validation rules, quality metrics, monitoring для надёжных данных; 🔵 Обнаруживать проблемы качества: anomaly detection, schema drift, data profiling для раннего выявления; 🔵 Строить trustworthy pipelines: testing strategies, data contracts, lineage tracking для прослеживаемости; 🔵 Автоматизировать quality checks: validation automation, alerting, remediation для scalable quality; 🔵 Управлять data governance: ownership, documentation, SLA для organizational alignment. "Data Quality Fundamentals" — практическое руководство по построению data pipelines, которым можно доверять. Systematic approach к качеству данных. Для data engineers и analytics teams, борющихся с проблемами качества данных. 🗄 Получить курс Python | CMD