Результаты поиска по запросу: [Яндекс.Практикум] Java-разработчик. Часть 1

  1. Робот

    Скачать [Яндекс.Практикум] Специалист по Data Science Плюс 2022. Часть 16/16

    Как стать специалистом по data science плюс Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере data science
  2. Скачать [Яндекс.Практикум] Специалист по Data Science Плюс. 2022. Часть 10/16

    Как стать специалистом по data science плюс: Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере data science Продолжительность - 16 месяцев (16 частей) Часть 10 Содержание: Начало анализа данных Основы машинного обучения Вспомогательные инструменты Data Science Математика...
  3. Скачать [Яндекс.Практикум] Алгоритмы для разработчиков, 2021, Часть 4 из 4

    Принципы, лежащие в основе алгоритмов и структур данных, актуальны для любого стека технологий. Они не устаревают. Знание и понимание этих принципов помогает разработчикам писать более эффективный и аккуратный код. Содержание Введение в алгоритмы 20 часов Понятие сложности алгоритма. O-нотация...
  4. Скачать [Яндекс.Практикум] Алгоритмы для разработчиков, 2021, Часть 2 из 4

    Принципы, лежащие в основе алгоритмов и структур данных, актуальны для любого стека технологий. Они не устаревают. Знание и понимание этих принципов помогает разработчикам писать более эффективный и аккуратный код. Содержание Введение в алгоритмы 20 часов Понятие сложности алгоритма. O-нотация...
  5. Робот

    Скачать [Udemy] Java с полного нуля + ДЗ + тесты. Part 1. Java core (Артем Воров)

    Вся необходимая информация по Java Core в одном курсе + ДЗ! После прохождения курса бесплатное тестовое собеседование. Авторы: Artem Vorov (Артем Воров) Последнее обновление: 12/2020 русский Чему вы научитесь Основы Java (типы данных, условные операторы, циклы, массивы, ввод данных)...
  6. Робот

    Скачать [Яндекс.Практикум] Специалист по Data Science Плюс. 2022. Часть 11/16

    Как стать специалистом по data science плюс Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере data science Продолжительность - 16 месяцев (16 частей) Содержание: Начало анализа данных Основы машинного обучения Вспомогательные инструменты Data Science Математика машинного...
Сверху