Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📹 TARMOQDA | Data scientist Aziza | Polshadagi o'qishi , Data science va Python haqida →
Polshada o'qiydigan va ishlaydigan O'zbekistonlik data scientist Aziza bilan suhbat. Ushbu podcastda siz Polshada o'qish qanday? data sciense o'zi nima? va Python kabilar haqida ma'lumot olasiz
Yout-Tubeda ko’rish uchun👇
https://youtu.be/WGTHGLogbM4
Bizni ijtimoiy tarmoqlarda kuzating
https://t.me/joinchat/AAAAAFjIGlUylKDptkc7aw
Polshada o'qiydigan va ishlaydigan O'zbekistonlik data scientist Aziza bilan suhbat. Ushbu podcastda siz Polshada o'qish qanday? data sciense o'zi nima? va Python kabilar haqida ma'lumot olasiz
Yout-Tubeda ko’rish uchun👇
https://youtu.be/WGTHGLogbM4
Bizni ijtimoiy tarmoqlarda kuzating
https://t.me/joinchat/AAAAAFjIGlUylKDptkc7aw
Data Science haqida qisqacha
Data Science hozirda ko’p tilga olinadigan so’zlardan biri bo’ldi desak mubolag’a bo’lmaydi. Malumot (data)lar bilan ishlaydigan mutahassislarga shu darajada ehtiyoj kuchaydiki, hatto kelajak bizneslari aynan shu soha vakillariga bog’lig’ligi haqida gapirilyabti.
Data Science o’zi nima? Bu savolga, quyidagicha javob bergan bo’lar edik. Data Science bu — ilmiy usullar, va algoritmlar yordamida malumot manbalaridan datalarni olish va uni qayta ishlash, biznesga tadbiq qilishdir. Har qanday biznes va tashkilotlar o’z qarorlarini aynan mavjud datalarga asoslanib qilishlari hechkimga sir emas, aynan shuni bajaruvchi, va o’rganuvchi soha bu Data Sciencedir.
Data Science muhimligi
Har bir tashkilot bugungi ma’lumotlarga asoslangan biznes dunyosida o’z foydalaridan maksimal darajada foydalanish uchun ularga aynan data analysis va science ilmi talab qilinishini angladilar va datalar bilan ishlaydigan xodimlarni qidira boshladilar.
Hozirgi kunda Data Science deyarli barcha ma’lumotlar tarmoqlarida — chakana savdo, elektron tijorat, moliya, sog’liqni saqlash, ta’lim, va telekomunikatsiya sohalarida qo’llaniladi.
Bundan tashqari internet olamida katta kuchga ega bo’lgan Google, Apple, Facebook, Amazon va boshqa bir qancha yirik kompaniyalar data sciencedan foydalanib ulkan ishlar qilmoqdalar. Ushbu kompaniyalar o’z bizneslarini rivojlantirish uchun aynan data sciencega murojat qiladilar va aniq va to’g’ri bo’lgan datalar orqali o’z qarorlarini joriy etadilar.
Data Science nima?
Data Science bu — malumot olish, tayyorlash, tahlil qilish, vizualizatsiya va ma’lumotlarni yetkazib berishdir. Bu ko’p qirrali soha bo’lib, ilmiy tahlillar, dasturiy algoritmlar, va kopleks jarayonlarni o’z ichiga oladi.
Hozirgi rivojlanayotgan texnalogiya asrida, datalar ko’payyabti va uni tahlil qiladigan, ular bilan ishlaydigan sohaga e’tibor ham kuchayyabti. Data Scienceni bilgan mutahassislarga “Data Scienctist”larga ish bozorida ehtiyoj ham kunbay-kun oshib boryabti. Data Scientistlar statistika va machine learning qurilmalaridan malumotlarni olish va tahlil qilish bilan shug’ullanib qolmay, machine learning algoritmlardan foydalanib kelajakdagi ehtimolli o’sish va pasayish jarayonlarini aniq datalar yordamida oldindan ko’rib, tahlil qilib berishyabti.
Nega aynan Data Science?
Data Science haqida ozroq bo’lsada tushuncha hosil bo’lgan bo’lsa, bu sohaning muhimligi haqida ozroq to’htalib o’tamiz.
Mashinaning loqilg’isi kabi, datalar ham sanoatlar, bizneslarning asosiy kuch beruvchi tayanchi bo’ldi desak adashmagan bo’lamiz. Bizneslar faoliyat olib borishi, o’sishi, va rivojlanishi uchun datalarga ehtiyoj oshyabti. Data Scientistlar datalar bilan ishlab, uni yetkazib, kompaniyalarning to’g’ri qaror qilishlari uchun tamal toshi vazifasini bajaryabtilar.
Data Scientistlarga bo’lgan talab oshishda davom etadi. 2012-yilda Datalar bilan ishlaydigan xodimlarga talab 650%ga oshgan bo’lsa, 2026-yilga kelib bu ko’rsatgich 11.5 million ishchi o’rni jobmarketda paydo bo’lishi kutilmoqda (U.S Bureau of Labor Statistics).
Manba: DataScience.uz
Python dasturlashni biz bilan o'rganing 👇🏽
https://t.me/joinchat/AAAAAFjIGlUylKDptkc7aw
Data Science hozirda ko’p tilga olinadigan so’zlardan biri bo’ldi desak mubolag’a bo’lmaydi. Malumot (data)lar bilan ishlaydigan mutahassislarga shu darajada ehtiyoj kuchaydiki, hatto kelajak bizneslari aynan shu soha vakillariga bog’lig’ligi haqida gapirilyabti.
Data Science o’zi nima? Bu savolga, quyidagicha javob bergan bo’lar edik. Data Science bu — ilmiy usullar, va algoritmlar yordamida malumot manbalaridan datalarni olish va uni qayta ishlash, biznesga tadbiq qilishdir. Har qanday biznes va tashkilotlar o’z qarorlarini aynan mavjud datalarga asoslanib qilishlari hechkimga sir emas, aynan shuni bajaruvchi, va o’rganuvchi soha bu Data Sciencedir.
Data Science muhimligi
Har bir tashkilot bugungi ma’lumotlarga asoslangan biznes dunyosida o’z foydalaridan maksimal darajada foydalanish uchun ularga aynan data analysis va science ilmi talab qilinishini angladilar va datalar bilan ishlaydigan xodimlarni qidira boshladilar.
Hozirgi kunda Data Science deyarli barcha ma’lumotlar tarmoqlarida — chakana savdo, elektron tijorat, moliya, sog’liqni saqlash, ta’lim, va telekomunikatsiya sohalarida qo’llaniladi.
Bundan tashqari internet olamida katta kuchga ega bo’lgan Google, Apple, Facebook, Amazon va boshqa bir qancha yirik kompaniyalar data sciencedan foydalanib ulkan ishlar qilmoqdalar. Ushbu kompaniyalar o’z bizneslarini rivojlantirish uchun aynan data sciencega murojat qiladilar va aniq va to’g’ri bo’lgan datalar orqali o’z qarorlarini joriy etadilar.
Data Science nima?
Data Science bu — malumot olish, tayyorlash, tahlil qilish, vizualizatsiya va ma’lumotlarni yetkazib berishdir. Bu ko’p qirrali soha bo’lib, ilmiy tahlillar, dasturiy algoritmlar, va kopleks jarayonlarni o’z ichiga oladi.
Hozirgi rivojlanayotgan texnalogiya asrida, datalar ko’payyabti va uni tahlil qiladigan, ular bilan ishlaydigan sohaga e’tibor ham kuchayyabti. Data Scienceni bilgan mutahassislarga “Data Scienctist”larga ish bozorida ehtiyoj ham kunbay-kun oshib boryabti. Data Scientistlar statistika va machine learning qurilmalaridan malumotlarni olish va tahlil qilish bilan shug’ullanib qolmay, machine learning algoritmlardan foydalanib kelajakdagi ehtimolli o’sish va pasayish jarayonlarini aniq datalar yordamida oldindan ko’rib, tahlil qilib berishyabti.
Nega aynan Data Science?
Data Science haqida ozroq bo’lsada tushuncha hosil bo’lgan bo’lsa, bu sohaning muhimligi haqida ozroq to’htalib o’tamiz.
Mashinaning loqilg’isi kabi, datalar ham sanoatlar, bizneslarning asosiy kuch beruvchi tayanchi bo’ldi desak adashmagan bo’lamiz. Bizneslar faoliyat olib borishi, o’sishi, va rivojlanishi uchun datalarga ehtiyoj oshyabti. Data Scientistlar datalar bilan ishlab, uni yetkazib, kompaniyalarning to’g’ri qaror qilishlari uchun tamal toshi vazifasini bajaryabtilar.
Data Scientistlarga bo’lgan talab oshishda davom etadi. 2012-yilda Datalar bilan ishlaydigan xodimlarga talab 650%ga oshgan bo’lsa, 2026-yilga kelib bu ko’rsatgich 11.5 million ishchi o’rni jobmarketda paydo bo’lishi kutilmoqda (U.S Bureau of Labor Statistics).
Manba: DataScience.uz
Python dasturlashni biz bilan o'rganing 👇🏽
https://t.me/joinchat/AAAAAFjIGlUylKDptkc7aw
Telegram
PYTHON DASTURLASH TILI
Python dasturlash tilini o'rganmoqchimisiz ? Ammo bu dasturlash tili haqida kerakli ma'lumotlarni qayerdan topishni bilmayabsizmi ?
Telegram tarmog'idagi Python dasturlash tili haqida barcha ma'lumotlarni o'zida saqlovchi kanal: @Python_uzbek_coder
Telegram tarmog'idagi Python dasturlash tili haqida barcha ma'lumotlarni o'zida saqlovchi kanal: @Python_uzbek_coder
#Data_science
#Neyron_tarmoqlari
Neyron tarmoqlari
Neyron tarmoqlari – bu insonning asab tizimini ko’paytirishga urinishlarga asoslangan sun’iy intellekt sohasidagi tadqiqotlar yo’nalishlaridan biri. Aynan: asab tizimining xatolarni o’rganish va tuzatish qobiliyati, bu bizga odam miyasining ishlashini taqlid qilishga imkon beradi.
Inson nerv sistemasi yoki asab tizimi – bu tananing barcha tizimlarining o’zaro bog’liq xatti-harakatlarini ta’minlaydigan murakkab tuzilmalar tarmog’i.
Biologik neyron – bu yadrodan, hujayrali tanadan va jarayonlardan iborat bo’lgan maxsus hujayradir. Neyronning asosiy vazifalaridan biri boshqa neyronlar bilan ulanish orqali neyron tarmog’iga elektrokimyoviy impulsni yuborishdir. Bundan tashqari, har bir aloqa sinaptik aloqaning kuchi deb nomlanadigan ma’lum bir miqdor bilan tavsiflanadi. Ushbu qiymat boshqa neyronga o’tkazilganda elektrokimyoviy impuls bilan nima sodir bo’lishini aniqlaydi: u kuchayadi yoki zaiflashadi yoki o’zgarishsiz qoladi.
Biologik neyron tarmoq yuqori darajadagi ulanishga ega: boshqa neyronlar bilan bir necha mingta aloqa bitta neyronga tushishi mumkin. Ammo, bu taxminiy qiymat va har bir holatda u boshqacha. Bir neyrondan ikkinchisiga impulslarning uzatilishi butun neyron tarmog’ining ma’lum bir qo’zg’alishini keltirib chiqaradi. Ushbu qo’zg’alishning kattaligi neyron tarmoqning ba’zi kirish signallariga javobini aniqlaydi. Masalan, odamning eski tanishi bilan uchrashuvi, agar ba’zi tanish va yoqimli hayot xotiralari ushbu tanishish bilan bog’liq bo’lsa, neyron tarmog’ining kuchli qo’zg’alishiga olib kelishi mumkin. O’z navbatida, neyron tarmog’ining kuchli qo’zg’alishi yurak urish tezligining oshishiga, ko’zlarning tez-tez yonib turishiga va boshqa reaktsiyalarga olib kelishi mumkin. Neyron tarmoq uchun notanish odam bilan uchrashuv deyarli imkonsiz bo’ladi,
Biologik neyron tarmog’ining quyidagi juda soddalashtirilgan modelini berish mumkin:
Har bir neyron yadrodan tashkil topgan hujayrali tanadan iborat. Dendrit deb ataladigan ko’plab qisqa tolalar hujayraning tanasidan ajralib chiqadi. Uzoq dendritlarga aksonlar deyiladi. Aksonlar uzoq masofalarni bosib o’tishadi, bu raqam o’lchovida ko’rsatilgandan ancha kattadir. Aksonlar odatda 1 sm uzunlikka ega (bu hujayra tanasining diametridan 100 baravar ko’p), ammo 1 metrga yetishi mumkin.
XX asrning 60-80-yillarida ekspert tizimlari sun’iy intellekt sohasida izlanishlarning ustuvor yo’nalishlaridan biri bo’lgan . Ekspert tizimlari yaxshi ishladi, ammo faqat yuqori ixtisoslashgan sohalarda. Ko’proq universal aqlli tizimlarni yaratish uchun boshqacha yondashuv talab qilindi. Ehtimol, bu sun’iy intellekt tadqiqotchilari e’tiborini inson miyasining ostidagi biologik neyron tarmoqlarga qaratganligiga olib keldi.
Sun’iy intellektdagi neyron tarmoqlari biologik neyron tarmoqlarining soddalashtirilgan modelidir.
O’xshashlik shu yerda tugaydi. Inson miyasining tuzilishi yuqorida aytib o’tilganlarga qaraganda ancha murakkab va shuning uchun uni hech bo’lmaganda aniqroq ko’paytirish mumkin emas.
Neyron tarmoqlari juda ko’p muhim xususiyatlarga ega, ammo asosiysi bu o’rganish qobiliyatidir. Neyron tarmog’ini o’rganish birinchi navbatda neyronlar orasidagi sinaptik aloqalarning «kuchini» o’zgartirishni o’z ichiga oladi. Buni quyidagi misol yaqqol ko’rsatib turibdi. Pavlovning klassik tajribasida har safar itni boqishdan oldin qo’ng’iroq jiringladi. It tezda qo’ng’iroqni ovqat bilan bog’lashni o’rganib oldi. Bunga miyaning eshitish uchun javob beradigan qismlar va tuprik bezlari orasidagi sinaptik aloqalar kuchayganligi sabab bo’lgan. Va qo’ng’iroq sadosi bilan neyron tarmoqning keyingi qo’zg’alishi itda kuchli tupurikka olib kela boshladi.
Bugungi kunda neyron tarmoqlar sun’iy intellekt sohasidagi tadqiqotlarning ustuvor yo’nalishlaridan biridir.
Manba: www.aiportal.ru
Python dasturlashni biz bilan o'rganing 👇🏽
https://t.me/joinchat/AAAAAFjIGlUylKDptkc7aw
#Neyron_tarmoqlari
Neyron tarmoqlari
Neyron tarmoqlari – bu insonning asab tizimini ko’paytirishga urinishlarga asoslangan sun’iy intellekt sohasidagi tadqiqotlar yo’nalishlaridan biri. Aynan: asab tizimining xatolarni o’rganish va tuzatish qobiliyati, bu bizga odam miyasining ishlashini taqlid qilishga imkon beradi.
Inson nerv sistemasi yoki asab tizimi – bu tananing barcha tizimlarining o’zaro bog’liq xatti-harakatlarini ta’minlaydigan murakkab tuzilmalar tarmog’i.
Biologik neyron – bu yadrodan, hujayrali tanadan va jarayonlardan iborat bo’lgan maxsus hujayradir. Neyronning asosiy vazifalaridan biri boshqa neyronlar bilan ulanish orqali neyron tarmog’iga elektrokimyoviy impulsni yuborishdir. Bundan tashqari, har bir aloqa sinaptik aloqaning kuchi deb nomlanadigan ma’lum bir miqdor bilan tavsiflanadi. Ushbu qiymat boshqa neyronga o’tkazilganda elektrokimyoviy impuls bilan nima sodir bo’lishini aniqlaydi: u kuchayadi yoki zaiflashadi yoki o’zgarishsiz qoladi.
Biologik neyron tarmoq yuqori darajadagi ulanishga ega: boshqa neyronlar bilan bir necha mingta aloqa bitta neyronga tushishi mumkin. Ammo, bu taxminiy qiymat va har bir holatda u boshqacha. Bir neyrondan ikkinchisiga impulslarning uzatilishi butun neyron tarmog’ining ma’lum bir qo’zg’alishini keltirib chiqaradi. Ushbu qo’zg’alishning kattaligi neyron tarmoqning ba’zi kirish signallariga javobini aniqlaydi. Masalan, odamning eski tanishi bilan uchrashuvi, agar ba’zi tanish va yoqimli hayot xotiralari ushbu tanishish bilan bog’liq bo’lsa, neyron tarmog’ining kuchli qo’zg’alishiga olib kelishi mumkin. O’z navbatida, neyron tarmog’ining kuchli qo’zg’alishi yurak urish tezligining oshishiga, ko’zlarning tez-tez yonib turishiga va boshqa reaktsiyalarga olib kelishi mumkin. Neyron tarmoq uchun notanish odam bilan uchrashuv deyarli imkonsiz bo’ladi,
Biologik neyron tarmog’ining quyidagi juda soddalashtirilgan modelini berish mumkin:
Har bir neyron yadrodan tashkil topgan hujayrali tanadan iborat. Dendrit deb ataladigan ko’plab qisqa tolalar hujayraning tanasidan ajralib chiqadi. Uzoq dendritlarga aksonlar deyiladi. Aksonlar uzoq masofalarni bosib o’tishadi, bu raqam o’lchovida ko’rsatilgandan ancha kattadir. Aksonlar odatda 1 sm uzunlikka ega (bu hujayra tanasining diametridan 100 baravar ko’p), ammo 1 metrga yetishi mumkin.
XX asrning 60-80-yillarida ekspert tizimlari sun’iy intellekt sohasida izlanishlarning ustuvor yo’nalishlaridan biri bo’lgan . Ekspert tizimlari yaxshi ishladi, ammo faqat yuqori ixtisoslashgan sohalarda. Ko’proq universal aqlli tizimlarni yaratish uchun boshqacha yondashuv talab qilindi. Ehtimol, bu sun’iy intellekt tadqiqotchilari e’tiborini inson miyasining ostidagi biologik neyron tarmoqlarga qaratganligiga olib keldi.
Sun’iy intellektdagi neyron tarmoqlari biologik neyron tarmoqlarining soddalashtirilgan modelidir.
O’xshashlik shu yerda tugaydi. Inson miyasining tuzilishi yuqorida aytib o’tilganlarga qaraganda ancha murakkab va shuning uchun uni hech bo’lmaganda aniqroq ko’paytirish mumkin emas.
Neyron tarmoqlari juda ko’p muhim xususiyatlarga ega, ammo asosiysi bu o’rganish qobiliyatidir. Neyron tarmog’ini o’rganish birinchi navbatda neyronlar orasidagi sinaptik aloqalarning «kuchini» o’zgartirishni o’z ichiga oladi. Buni quyidagi misol yaqqol ko’rsatib turibdi. Pavlovning klassik tajribasida har safar itni boqishdan oldin qo’ng’iroq jiringladi. It tezda qo’ng’iroqni ovqat bilan bog’lashni o’rganib oldi. Bunga miyaning eshitish uchun javob beradigan qismlar va tuprik bezlari orasidagi sinaptik aloqalar kuchayganligi sabab bo’lgan. Va qo’ng’iroq sadosi bilan neyron tarmoqning keyingi qo’zg’alishi itda kuchli tupurikka olib kela boshladi.
Bugungi kunda neyron tarmoqlar sun’iy intellekt sohasidagi tadqiqotlarning ustuvor yo’nalishlaridan biridir.
Manba: www.aiportal.ru
Python dasturlashni biz bilan o'rganing 👇🏽
https://t.me/joinchat/AAAAAFjIGlUylKDptkc7aw
Telegram
PYTHON DASTURLASH TILI
Python dasturlash tilini o'rganmoqchimisiz ? Ammo bu dasturlash tili haqida kerakli ma'lumotlarni qayerdan topishni bilmayabsizmi ?
Telegram tarmog'idagi Python dasturlash tili haqida barcha ma'lumotlarni o'zida saqlovchi kanal: @Python_uzbek_coder
Telegram tarmog'idagi Python dasturlash tili haqida barcha ma'lumotlarni o'zida saqlovchi kanal: @Python_uzbek_coder
#Big_data
#Suniy_intellekt
Big Data'ning asosiy 8 atamasi. (1-qism)
Dunyoda raqamlangan ma'lumotlar hajmi #ekponent bo'yicha o'sib bormoqda. IBS kompaniyasining ma'lumotlariga qaraganda, 2003-yilda 5 eksabayt(1 eksabayt - 1 milliard gigabayt) ma'lumot yig'ilgan ekan. 2008-yilda u 0.18 zettabayt(1 zettabayt = 1024 eksabayt) gacha, 2011-yilga kelib 1.76 zettabayt, 2013-yilda 4.4 zettabaytgacha yetibdi. 2015-yilning mayida dunyoda yig'ilgan raqamlanga ma'lumotlar hajmi 6.5 zettabaytdan oshib ketibdi. 2020-yilga kelib insoniyat 40-44 zettabayt raqamli ma'lumot hosil qilar ekan.
IBS mutaxassislarining fikriga ko'ra, 2013-yilda yig'ilgan ma'lumotlar massivining atiga 1.5%i qandaydiy axborot qiymatiga ega bo'lgan ekan. Baxtga qarshi, hozir dunyoda katta ma'lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari bo'lib, ular yordamida juda katta ma'lumotlar massividan insonlarga kerak, qiziq bo'lgan, foydali ma'lumotlarni ajratib olish mumkin bo'ladi.
Ushbu maqolada Big Data(katta ma'lumotlar)ning 8 eng asosiy atamalari va ular haqida qisqacha tushunchalar beriladi.
Big data(katta ma'lumotlar) - juda katta hajmdagi bir jinsli bo'lmagan va tez tushadigan raqamli ma'lumotlar bo'lib, ularni odatiy usullar bilan qayta ishlab bo'lmaydi. Ba'zi hollarda, katta ma'lumotlar tushunchasi bilan birga shu ma'lumotlarni qayta ishlash ham tushuniladi. Asosan, analiz obyekti katta ma'lumotlar deb ataladi.
Big data atamasi 2008-yilda dunyoga kelgan. Nature jurnali muharriri Klifford Linch dunyo ma'lumotlar hajmining juda tez sur'atda o'sishiga bag'ishlangan maxsus sonida big data atamasini qo'llagan. Biroq, katta ma'lumotlar avval ham bo'lgan. Mutaxassislarning fikricha, kuniga 100 gb dan ko'p ma'lumot tushadigan oqimlarga big data deb aytilar ekan.
Katta ma'lumotlarni analiz qilish, inson his etish imkoniyatidan tashqarida bo'lgan qonuniylatlarni aniqlashda yordam beradi. Bu esa kundalik hayotimizdagi barcha sohalar, hukumatni boshqarish, tibbiyot, telekommunikatsiya, moliya, transport, ishlab chiqarish va boshqa sohalarni yanada yaxshilash, ularning imkoniyatlarini oshirish, muommolarga muqobil yechimlar izlab topish imkonini yaratadi.
Data lake(ma'lumotlar ko'li) - qayta ishlanmagan katta ma'lumotlar ombori.
"Ko'l" har xil manbalardan kelgan, har xil formatda bo'lgan ma'lumotlarni saqlaydi. Bu esa odatiy relatsion ma'lumotlar omborida ma'lumotlarni aniq struktura asosida saqlashdan ko'ra arzonroqqa tushadi. Ma'lumotlar ko'li, ma'lumotlarni boshlang'ich holatida analiz qilish imkonini beradi. Bundan tashqari, "ko'l"lardan bir vaqtni o'zida bir nechta ishchilar foydalanishlari mumkin.
Data science(ma'lumotlar haqidagi fan) - analiz muommolarini , ma'lumotlarni qayta ishlash va ularni raqamli ko'rinishda taqdim etishni o'rganadigan fan.
Bu atama dunyoga kelgan vaqt 1974-yil hisoblanadi. O'sha yili Daniyalik informatik, Peter Naur "A Basic Principle of Data Science" nomli kitobini chop ettirgan.
2010-yillar boshida katta ma'lumotlarni tarqalishi natijasida bu yo'nalish juda foydali va kelajagi bor biznesga aylandi. Va o'shandi katta ma'lumotlar bilan ishlaydigan mutaxassislarga talab juda oshib ketdi.
Data science tushunchasiga ma'lumotlar omborini loyihalash va raqamlangan ma'lumotlarni qayta ishlashning barcha metodlari kiradi. Ko'plab mutaxassislar fikricha, aynan data science big dataning biznes nuqtai nazaridan hozirgi zamonoviy o'rindoshi hisoblanadi.
Python dasturlashni biz bilan o'rganing 👇🏽
https://t.me/joinchat/AAAAAFjIGlUylKDptkc7aw
#Suniy_intellekt
Big Data'ning asosiy 8 atamasi. (1-qism)
Dunyoda raqamlangan ma'lumotlar hajmi #ekponent bo'yicha o'sib bormoqda. IBS kompaniyasining ma'lumotlariga qaraganda, 2003-yilda 5 eksabayt(1 eksabayt - 1 milliard gigabayt) ma'lumot yig'ilgan ekan. 2008-yilda u 0.18 zettabayt(1 zettabayt = 1024 eksabayt) gacha, 2011-yilga kelib 1.76 zettabayt, 2013-yilda 4.4 zettabaytgacha yetibdi. 2015-yilning mayida dunyoda yig'ilgan raqamlanga ma'lumotlar hajmi 6.5 zettabaytdan oshib ketibdi. 2020-yilga kelib insoniyat 40-44 zettabayt raqamli ma'lumot hosil qilar ekan.
IBS mutaxassislarining fikriga ko'ra, 2013-yilda yig'ilgan ma'lumotlar massivining atiga 1.5%i qandaydiy axborot qiymatiga ega bo'lgan ekan. Baxtga qarshi, hozir dunyoda katta ma'lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari bo'lib, ular yordamida juda katta ma'lumotlar massividan insonlarga kerak, qiziq bo'lgan, foydali ma'lumotlarni ajratib olish mumkin bo'ladi.
Ushbu maqolada Big Data(katta ma'lumotlar)ning 8 eng asosiy atamalari va ular haqida qisqacha tushunchalar beriladi.
Big data(katta ma'lumotlar) - juda katta hajmdagi bir jinsli bo'lmagan va tez tushadigan raqamli ma'lumotlar bo'lib, ularni odatiy usullar bilan qayta ishlab bo'lmaydi. Ba'zi hollarda, katta ma'lumotlar tushunchasi bilan birga shu ma'lumotlarni qayta ishlash ham tushuniladi. Asosan, analiz obyekti katta ma'lumotlar deb ataladi.
Big data atamasi 2008-yilda dunyoga kelgan. Nature jurnali muharriri Klifford Linch dunyo ma'lumotlar hajmining juda tez sur'atda o'sishiga bag'ishlangan maxsus sonida big data atamasini qo'llagan. Biroq, katta ma'lumotlar avval ham bo'lgan. Mutaxassislarning fikricha, kuniga 100 gb dan ko'p ma'lumot tushadigan oqimlarga big data deb aytilar ekan.
Katta ma'lumotlarni analiz qilish, inson his etish imkoniyatidan tashqarida bo'lgan qonuniylatlarni aniqlashda yordam beradi. Bu esa kundalik hayotimizdagi barcha sohalar, hukumatni boshqarish, tibbiyot, telekommunikatsiya, moliya, transport, ishlab chiqarish va boshqa sohalarni yanada yaxshilash, ularning imkoniyatlarini oshirish, muommolarga muqobil yechimlar izlab topish imkonini yaratadi.
Data lake(ma'lumotlar ko'li) - qayta ishlanmagan katta ma'lumotlar ombori.
"Ko'l" har xil manbalardan kelgan, har xil formatda bo'lgan ma'lumotlarni saqlaydi. Bu esa odatiy relatsion ma'lumotlar omborida ma'lumotlarni aniq struktura asosida saqlashdan ko'ra arzonroqqa tushadi. Ma'lumotlar ko'li, ma'lumotlarni boshlang'ich holatida analiz qilish imkonini beradi. Bundan tashqari, "ko'l"lardan bir vaqtni o'zida bir nechta ishchilar foydalanishlari mumkin.
Data science(ma'lumotlar haqidagi fan) - analiz muommolarini , ma'lumotlarni qayta ishlash va ularni raqamli ko'rinishda taqdim etishni o'rganadigan fan.
Bu atama dunyoga kelgan vaqt 1974-yil hisoblanadi. O'sha yili Daniyalik informatik, Peter Naur "A Basic Principle of Data Science" nomli kitobini chop ettirgan.
2010-yillar boshida katta ma'lumotlarni tarqalishi natijasida bu yo'nalish juda foydali va kelajagi bor biznesga aylandi. Va o'shandi katta ma'lumotlar bilan ishlaydigan mutaxassislarga talab juda oshib ketdi.
Data science tushunchasiga ma'lumotlar omborini loyihalash va raqamlangan ma'lumotlarni qayta ishlashning barcha metodlari kiradi. Ko'plab mutaxassislar fikricha, aynan data science big dataning biznes nuqtai nazaridan hozirgi zamonoviy o'rindoshi hisoblanadi.
Python dasturlashni biz bilan o'rganing 👇🏽
https://t.me/joinchat/AAAAAFjIGlUylKDptkc7aw
Telegram
PYTHON DASTURLASH TILI
Python dasturlash tilini o'rganmoqchimisiz ? Ammo bu dasturlash tili haqida kerakli ma'lumotlarni qayerdan topishni bilmayabsizmi ?
Telegram tarmog'idagi Python dasturlash tili haqida barcha ma'lumotlarni o'zida saqlovchi kanal: @Python_uzbek_coder
Telegram tarmog'idagi Python dasturlash tili haqida barcha ma'lumotlarni o'zida saqlovchi kanal: @Python_uzbek_coder
#Big_data
#Suniy_intellekt
Big Data'ning asosiy 8 atamasi. (2-qism)
Data mining(ma'lumotlarni topish) - biron qonuniyatni topish maqsadida ma'lumotlarni intellektual analiz qilishga aytiladi. Isroillik matematik Grigoriy Pyatetskiy-Shapiro 1989-yilda bu atamani fanga kiritgan.
Texnologiyalar, avvalari noma'lum va foydali bo'lgan qayta ishlanmagan(hom) ma'lumotlarni topish jarayoniga data mining(ma'lumotlarni topish) deyiladi. Data mining metodlari ma'lumotlar ombori, statistika va sun'iy intellekt tutashgan nuqtada joylashadi.
Machine learning(mashinali o'qitish) - o'zi o'rganadigan dasturlar yaratish amaliyoti va nazariyasi, sun'iy intellektning katta qismi.
Dasturchilar o'z algoritmlariga xususiy hollarda umumiy qonuniyatlarni aniqlashni o'rgatishadi. Natijada, kompyuter, inson avvaldan ko'rsatib o'tgan buyruqlaridan emas, balki, o'z shaxsiy malakasidan kelib chiqib qaror qabul qiladi. Bunday o'qitishning juda ko'p metodlari data mining'ga oid bo'lishi mumkin.
Mashinali o'qitishga birinchi tarifni 1959-yilda amerikalik informatik Artur Samuel bergan. U sun'iy intellekt elementlariga ega bo'lgan shashka o'yini, dunyoda birinchi o'zi o'rganadigan dasturni yaratgan.
Deep learning(chuqur o'qitish) - yanada murakkab va yanada mustaqil bo'lgan o'zi o'qidigan dasturlar yaratadigan mashinali o'qitish turi. Oddiy mashinali o'qitish hollarida boshqariladigan malaka yordamida kompyuter bilimlarni aniqlab oladi: dasturchi algoritmga ma'lum misollarni ko'rsatadi, xatolarni qo'lda to'g'rilaydi. Deep learningda esa, tizim o'zi o'z funksiyalarini loyihalaydi, ko'p darajali hisob-kitoblar amalga oshiradi va atrof-muhit haqida xulosalar qiladi.
Odatda chuqur o'qitishni neyron tarmoqlarga tadbiq qilishadi. Bu texnologiya asosan rasmlarni qayta ishlashda, nutqni tanishda, neyromashina tarjima, farmatsevtikadagi hisoblashlarda va boshqa zamonaviy texnologiyalarda qo'llaniladi. Asosan Google, facebook va Baidu tomonidan loyihalarga tadbir qilinadi.
Sun'iy neyron tarmog'i - oddiy protsessorlar(sun'iy neyronlar) birlashtirilgan tizimi bo'lib, insonning nerv tizimini imitatsiya qiladi. Bunday struktura evaziga, neyron tarmoqlari dasturlanmaydi, ular o'qitishadi. Huddi haqiqiy neyronlar kabi, protsessorlar signallarni oddiygina qabul qilishadi va boshqa protsessorlarga o'zatishadi. Shu bilan birga, boshqa butun tizim algoritmlar bajara olmaydigan murakkab topshiriqlarni bajaradi.
1943-yilda amerikalik olimlar Uorren Makkalok va Uolter Pittslar sun'iy neyron tarmog'i tushunchasini fanga kiritishgan.
Business intelligence(biznes-analitika) - aniq strukturaga ega bo'lmagan juda katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash natijasida muqobil biznes yechimlar izlashga aytiladi.
Effektiv biznes-analitika ichki va tashqi ma'lumotlarni analiz qiladi - ham bozor axborotlarini, ham mijoz-kompaniyaning hisobotlarini hisobga oladi. Bu biznesni butunlay tushunishga yordam beradi, shu bilan birga, strategik va operatsion qarorlar qabul qilishga zamin yaratadi(mahsulot narxini aniqlashda, kompaniya rivojlanishining asosiy yo'nalishlarini belgilab olishda).
Bu atama 1958-yilda IBM taqdiqotchisi Xans Piter Lun maqolasida birinchi bo'lib ko'rsatilgan. 1996-yilda axborot texnologiyalari bozorini o'rganishga asoslangan Gartner analitik agentligi business intelligence tarkibiga data mining metodikasini ham qo'shgan.
Python dasturlashni biz bilan o'rganing 👇🏽
https://t.me/joinchat/AAAAAFjIGlUylKDptkc7aw
#Suniy_intellekt
Big Data'ning asosiy 8 atamasi. (2-qism)
Data mining(ma'lumotlarni topish) - biron qonuniyatni topish maqsadida ma'lumotlarni intellektual analiz qilishga aytiladi. Isroillik matematik Grigoriy Pyatetskiy-Shapiro 1989-yilda bu atamani fanga kiritgan.
Texnologiyalar, avvalari noma'lum va foydali bo'lgan qayta ishlanmagan(hom) ma'lumotlarni topish jarayoniga data mining(ma'lumotlarni topish) deyiladi. Data mining metodlari ma'lumotlar ombori, statistika va sun'iy intellekt tutashgan nuqtada joylashadi.
Machine learning(mashinali o'qitish) - o'zi o'rganadigan dasturlar yaratish amaliyoti va nazariyasi, sun'iy intellektning katta qismi.
Dasturchilar o'z algoritmlariga xususiy hollarda umumiy qonuniyatlarni aniqlashni o'rgatishadi. Natijada, kompyuter, inson avvaldan ko'rsatib o'tgan buyruqlaridan emas, balki, o'z shaxsiy malakasidan kelib chiqib qaror qabul qiladi. Bunday o'qitishning juda ko'p metodlari data mining'ga oid bo'lishi mumkin.
Mashinali o'qitishga birinchi tarifni 1959-yilda amerikalik informatik Artur Samuel bergan. U sun'iy intellekt elementlariga ega bo'lgan shashka o'yini, dunyoda birinchi o'zi o'rganadigan dasturni yaratgan.
Deep learning(chuqur o'qitish) - yanada murakkab va yanada mustaqil bo'lgan o'zi o'qidigan dasturlar yaratadigan mashinali o'qitish turi. Oddiy mashinali o'qitish hollarida boshqariladigan malaka yordamida kompyuter bilimlarni aniqlab oladi: dasturchi algoritmga ma'lum misollarni ko'rsatadi, xatolarni qo'lda to'g'rilaydi. Deep learningda esa, tizim o'zi o'z funksiyalarini loyihalaydi, ko'p darajali hisob-kitoblar amalga oshiradi va atrof-muhit haqida xulosalar qiladi.
Odatda chuqur o'qitishni neyron tarmoqlarga tadbiq qilishadi. Bu texnologiya asosan rasmlarni qayta ishlashda, nutqni tanishda, neyromashina tarjima, farmatsevtikadagi hisoblashlarda va boshqa zamonaviy texnologiyalarda qo'llaniladi. Asosan Google, facebook va Baidu tomonidan loyihalarga tadbir qilinadi.
Sun'iy neyron tarmog'i - oddiy protsessorlar(sun'iy neyronlar) birlashtirilgan tizimi bo'lib, insonning nerv tizimini imitatsiya qiladi. Bunday struktura evaziga, neyron tarmoqlari dasturlanmaydi, ular o'qitishadi. Huddi haqiqiy neyronlar kabi, protsessorlar signallarni oddiygina qabul qilishadi va boshqa protsessorlarga o'zatishadi. Shu bilan birga, boshqa butun tizim algoritmlar bajara olmaydigan murakkab topshiriqlarni bajaradi.
1943-yilda amerikalik olimlar Uorren Makkalok va Uolter Pittslar sun'iy neyron tarmog'i tushunchasini fanga kiritishgan.
Business intelligence(biznes-analitika) - aniq strukturaga ega bo'lmagan juda katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash natijasida muqobil biznes yechimlar izlashga aytiladi.
Effektiv biznes-analitika ichki va tashqi ma'lumotlarni analiz qiladi - ham bozor axborotlarini, ham mijoz-kompaniyaning hisobotlarini hisobga oladi. Bu biznesni butunlay tushunishga yordam beradi, shu bilan birga, strategik va operatsion qarorlar qabul qilishga zamin yaratadi(mahsulot narxini aniqlashda, kompaniya rivojlanishining asosiy yo'nalishlarini belgilab olishda).
Bu atama 1958-yilda IBM taqdiqotchisi Xans Piter Lun maqolasida birinchi bo'lib ko'rsatilgan. 1996-yilda axborot texnologiyalari bozorini o'rganishga asoslangan Gartner analitik agentligi business intelligence tarkibiga data mining metodikasini ham qo'shgan.
Python dasturlashni biz bilan o'rganing 👇🏽
https://t.me/joinchat/AAAAAFjIGlUylKDptkc7aw
Telegram
PYTHON DASTURLASH TILI
Python dasturlash tilini o'rganmoqchimisiz ? Ammo bu dasturlash tili haqida kerakli ma'lumotlarni qayerdan topishni bilmayabsizmi ?
Telegram tarmog'idagi Python dasturlash tili haqida barcha ma'lumotlarni o'zida saqlovchi kanal: @Python_uzbek_coder
Telegram tarmog'idagi Python dasturlash tili haqida barcha ma'lumotlarni o'zida saqlovchi kanal: @Python_uzbek_coder
#humor
Github 2008 yilda tashkil qilingan.
2008-yilgacha esa dastur kodlari taxminan shunaqa ko‘rsatilgan :)
Manba: Botir Ziyatov
@python_uzbek_coder
Github 2008 yilda tashkil qilingan.
2008-yilgacha esa dastur kodlari taxminan shunaqa ko‘rsatilgan :)
Manba: Botir Ziyatov
@python_uzbek_coder
Kanalimiz tomonidan taqdim etilgan Python dasturlash tilini o'rganishda juda ham asqotadigan o'zbekcha kitoblar va veb sahifalar👇🏽
https://t.me/python_uzbek_coder/825
https://t.me/python_uzbek_coder/801
https://t.me/python_uzbek_coder/972
https://t.me/python_uzbek_coder/982
https://t.me/python_uzbek_coder/870
https://t.me/python_uzbek_coder/867
@python_uzbek_coder - python dasturlash tilini biz bilan o'rganing !!!
https://t.me/python_uzbek_coder/825
https://t.me/python_uzbek_coder/801
https://t.me/python_uzbek_coder/972
https://t.me/python_uzbek_coder/982
https://t.me/python_uzbek_coder/870
https://t.me/python_uzbek_coder/867
@python_uzbek_coder - python dasturlash tilini biz bilan o'rganing !!!
Telegram
PYTHON DASTURLASH TILI
#Premera
#Python_asoslari
Ushbu qo’llanma internet tarmog’idagi ma’lumotlar asosida yaratildi. Qo’llanmada kamchiliklar va xatoliklar bo’lgan bo’lsa uzur so’raymiz. Bu qo'llanma Python dasturlash tili ni o'rganmoqchi bo'lgan bo'lajak dasturchilarga juda…
#Python_asoslari
Ushbu qo’llanma internet tarmog’idagi ma’lumotlar asosida yaratildi. Qo’llanmada kamchiliklar va xatoliklar bo’lgan bo’lsa uzur so’raymiz. Bu qo'llanma Python dasturlash tili ni o'rganmoqchi bo'lgan bo'lajak dasturchilarga juda…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Karantinda uydan ishlab zerikkan dasturchilar virtual ofis yaratishibdi.
Ofisda turli xonalarda birga ishlash, majlislar o'tkazish, birga ovqatlanish ham mumkin (choy-kofe hamma o'ziga damlaydi 😀).
Sizga balki kuglulidir, lekin yangi g'oya allaqachon 1.5 million dollar investitsiya jalb qilishga ham ulguribdi.
Shunaqa gaplar. Dasturchilar havodan ham pul qilishni biladi.
Manba: PythonSariqDev
@python_uzbek_coder
Ofisda turli xonalarda birga ishlash, majlislar o'tkazish, birga ovqatlanish ham mumkin (choy-kofe hamma o'ziga damlaydi 😀).
Sizga balki kuglulidir, lekin yangi g'oya allaqachon 1.5 million dollar investitsiya jalb qilishga ham ulguribdi.
Shunaqa gaplar. Dasturchilar havodan ham pul qilishni biladi.
Manba: PythonSariqDev
@python_uzbek_coder
Freelance'lik kasbini egallaganingizdan so'ng daromad topish uchun eng kerakli internet saytlar ro'yxati:
- Xorijiy kompaniya uchun ishlashni istaganlar uchun mashhur xorijiy erkin saytlari:
1. Freelanceer.com
2. Upwork.com
3. Guru.com
- Eng yirik fond birjalari:
1. Fl.ru
2. Weblancer.net
3. Freelance.ru
- Copywriters uchun saytlari ro'yxati:
1. Etxt.ru
2. Text.ru
3. Textsale.ru
4. Advegi.ru
5. Textbroker.com
- Rassomlar va grafik dizaynerlar uchun fond birjalari:
1. logopod.ru
2. Illustrators.ru
3. mrussiancreators.ru
4. Behance.net
5. 99designs.com
- Dasturchilar va mutaxassislar uchun saytlar.
1. Clancer.ru
2. Modber.ru
- Mahalliy Freelance lik internet saytlari ro'yxati:
1. Frilanser.uz
2. Giglancer.uz
3. Hirelancer.uz
4. Dowork.uz
5. Eskiz.uz
Ⓜ️ IT business school
@python_uzbek_coder
- Xorijiy kompaniya uchun ishlashni istaganlar uchun mashhur xorijiy erkin saytlari:
1. Freelanceer.com
2. Upwork.com
3. Guru.com
- Eng yirik fond birjalari:
1. Fl.ru
2. Weblancer.net
3. Freelance.ru
- Copywriters uchun saytlari ro'yxati:
1. Etxt.ru
2. Text.ru
3. Textsale.ru
4. Advegi.ru
5. Textbroker.com
- Rassomlar va grafik dizaynerlar uchun fond birjalari:
1. logopod.ru
2. Illustrators.ru
3. mrussiancreators.ru
4. Behance.net
5. 99designs.com
- Dasturchilar va mutaxassislar uchun saytlar.
1. Clancer.ru
2. Modber.ru
- Mahalliy Freelance lik internet saytlari ro'yxati:
1. Frilanser.uz
2. Giglancer.uz
3. Hirelancer.uz
4. Dowork.uz
5. Eskiz.uz
Ⓜ️ IT business school
@python_uzbek_coder
#foydali
IT yoki dasturlash tillarini o‘rganish yo‘llari va bu yo‘llarni foydali va kamchilik tomonlari
1. Mustaqil o‘rganishingiz mumkin
Mustaqil o‘rganishni foydali va kamchilik tomonlari
Mustaqil o‘rganishni foydali tomonlari:
1. O‘zingiz mustaqil bo‘lasiz mustaqil o‘rganasiz bu ham ancha yaxshi chunki o‘zingizni boshqara olishni o‘rganasiz yana bir necha qulayliklar.
2. Mablag‘ jihatdan nisbatan kam pul sarflaysiz
3. O‘zingiz mustaqil qoqilib - surilib o‘rgansangiz bu sizga keyingi ishlaringiz silliqroq kechishiga yordam beradi yaʼni siz qoqilgan mavzular umuman esingizdan chiqmaydigan bo‘lib qoladi
Mustaqil o‘rganishni kamchiliklari:
1. Ko‘p vaqtingizni yo‘qotasiz
2. Ko‘pincha sizga yordam qo‘lini cho‘zadigan sizni suyab turadigan insonlar bo‘lmasligi mumkin
3. Bitta mavzuda kunlab, balki haftalab qolib ketishingiz mumkin, xatolarini qayerda bo‘lganini topish qiyin bo‘ladi
4. Mustaqil o‘rganish ko‘pincha hammani ham qo‘lidan kelavermaydi qiyinchilik davrlarda menga to‘g‘ri kelmas ekan deb tashlab ketishi holati bo‘lishi mumkin
5. Mustaqil o‘rganishda yaxshi manba ishonchli manba topish nisbatan qiyinroq, ko‘pchilik foydasi kamroq manbalardan o‘rganib ko‘p vaqtini yo‘qotib qo‘yishi mumkin
2. Biror kursga borib ustozdan taʼlim olib o‘rganishingiz mumkin
Ustoz orqali o‘rganishni foydali va kamchilik tomonlari
Ustoz yordamida o‘rganishning foydali tomonlari:
1. Bir tartib va muntazamlikni ushlagan holda o‘rganasiz
2. Albatta kerakli bo‘lgan manbalarni o‘rganasiz
3. Har doim sizni qo‘lla-quvvatlovchingiz bo‘ladi
4. O‘rganyapsizmi yo‘qmi kamchiliklaringizni nazorat qilib turadigan inson ustozingiz bo‘ladi
5. Ustozdan o‘rganishda asosan vazifa bajarishingizga eʼtibor beradi albatta amaliyot ko‘proq bo‘ladi
6. Kamroq vaqt sarflaysiz, yaʼni 1 yil emas 6 oyda biror natijaga erisha olasiz
Ustozdan o‘rganishning kamchilik tomonlari:
O‘zi kamchiliklar yo‘q desa ham bo‘ladi
1. Ustozdan yoki o‘quv markazdan o‘rgansangiz nisbatan ko‘proq mablag‘ingiz ketadi
2. Sizda savollarga tez javob topish shakllanadi, yaʼni ustozingizga bog‘lanib qolishingiz mumkin mustaqil o‘zingiz ishlaganingizda qiynalib qolishingiz mumkin bo‘ladi!
P. S: Shu o'zi 2 ta barmoqchani qo'ymoqchi edim ammo bu barmoqchalar va shunga o'xshagan tugmalar butun insonlarga juda salbiy tasir ko'rsatyabti va ko'pchilik shu tugmalarni deb facebook, instagram shu kabi ijtimoiy tarmoqlarni (quli) bo'lib qolmoqda, ishqilib post yoqgan bo'lsa bitta jilmayib qo'ying 😊 bo'ldi boshqa narsa kerak emas.
Suxrob Abduaxatov ©️
@python_uzbek_coder
IT yoki dasturlash tillarini o‘rganish yo‘llari va bu yo‘llarni foydali va kamchilik tomonlari
1. Mustaqil o‘rganishingiz mumkin
Mustaqil o‘rganishni foydali va kamchilik tomonlari
Mustaqil o‘rganishni foydali tomonlari:
1. O‘zingiz mustaqil bo‘lasiz mustaqil o‘rganasiz bu ham ancha yaxshi chunki o‘zingizni boshqara olishni o‘rganasiz yana bir necha qulayliklar.
2. Mablag‘ jihatdan nisbatan kam pul sarflaysiz
3. O‘zingiz mustaqil qoqilib - surilib o‘rgansangiz bu sizga keyingi ishlaringiz silliqroq kechishiga yordam beradi yaʼni siz qoqilgan mavzular umuman esingizdan chiqmaydigan bo‘lib qoladi
Mustaqil o‘rganishni kamchiliklari:
1. Ko‘p vaqtingizni yo‘qotasiz
2. Ko‘pincha sizga yordam qo‘lini cho‘zadigan sizni suyab turadigan insonlar bo‘lmasligi mumkin
3. Bitta mavzuda kunlab, balki haftalab qolib ketishingiz mumkin, xatolarini qayerda bo‘lganini topish qiyin bo‘ladi
4. Mustaqil o‘rganish ko‘pincha hammani ham qo‘lidan kelavermaydi qiyinchilik davrlarda menga to‘g‘ri kelmas ekan deb tashlab ketishi holati bo‘lishi mumkin
5. Mustaqil o‘rganishda yaxshi manba ishonchli manba topish nisbatan qiyinroq, ko‘pchilik foydasi kamroq manbalardan o‘rganib ko‘p vaqtini yo‘qotib qo‘yishi mumkin
2. Biror kursga borib ustozdan taʼlim olib o‘rganishingiz mumkin
Ustoz orqali o‘rganishni foydali va kamchilik tomonlari
Ustoz yordamida o‘rganishning foydali tomonlari:
1. Bir tartib va muntazamlikni ushlagan holda o‘rganasiz
2. Albatta kerakli bo‘lgan manbalarni o‘rganasiz
3. Har doim sizni qo‘lla-quvvatlovchingiz bo‘ladi
4. O‘rganyapsizmi yo‘qmi kamchiliklaringizni nazorat qilib turadigan inson ustozingiz bo‘ladi
5. Ustozdan o‘rganishda asosan vazifa bajarishingizga eʼtibor beradi albatta amaliyot ko‘proq bo‘ladi
6. Kamroq vaqt sarflaysiz, yaʼni 1 yil emas 6 oyda biror natijaga erisha olasiz
Ustozdan o‘rganishning kamchilik tomonlari:
O‘zi kamchiliklar yo‘q desa ham bo‘ladi
1. Ustozdan yoki o‘quv markazdan o‘rgansangiz nisbatan ko‘proq mablag‘ingiz ketadi
2. Sizda savollarga tez javob topish shakllanadi, yaʼni ustozingizga bog‘lanib qolishingiz mumkin mustaqil o‘zingiz ishlaganingizda qiynalib qolishingiz mumkin bo‘ladi!
P. S: Shu o'zi 2 ta barmoqchani qo'ymoqchi edim ammo bu barmoqchalar va shunga o'xshagan tugmalar butun insonlarga juda salbiy tasir ko'rsatyabti va ko'pchilik shu tugmalarni deb facebook, instagram shu kabi ijtimoiy tarmoqlarni (quli) bo'lib qolmoqda, ishqilib post yoqgan bo'lsa bitta jilmayib qo'ying 😊 bo'ldi boshqa narsa kerak emas.
Suxrob Abduaxatov ©️
@python_uzbek_coder
🔰Sizni qamoqqa tushirishi mumkin bo'lgan 4 ta xavfli dastur🔰
⭕️Eslatma: Hech qachon ushbu dasturlardan foydalanishga urinmang, aks holda siz qamoqqa tushasiz yoki barcha muhim ma'lumotlaringizni yo'qotasiz!
1⃣ SPOOF APP
Qo'ng'iroqlarni soxtalashtirish - bu kimningdir mobil telefon raqamidan foydalanishi va boshqasiga qo'ng'iroq qilishi mumkin bo'lgan texnologiya.
Agar siz biron bir firibgar veb-saytidan yoki dasturidan foydalansangiz, to'g'ridan-to'g'ri qamoqxonani yopishingiz kerak bo'ladi, chunki ilova qora ro'yxatga kiritilgan.
2⃣ WIFIKILL
Nomida aytilganidek, ushbu dastur Wi-Fi-ni o'chirish uchun ishlatiladi. ushbu Android dasturidan foydalanib, siz boshqalarning Wi-Fi tarmoqlarini o'chirib qo'yishingiz mumkin.
3⃣ POPCORN TIME
Bu erda siz eng so'nggi filmlarni HD sifatida xohlaganingizcha topishingiz mumkin.
Ushbu qora ro'yxatga kiritilgan ilova sizning ilP manzilingiz izini oladi, bu sizni qonunga muvofiq jinoyatchi deb da'vo qiladi.
4⃣ BLACKMART
Bu Play Marketning nusxasi. U global miqyosda juda kam foydalanuvchiga ega, agar siz undan foydalansangiz, qonunni buzasiz.
_________________________________________
Manba: ♾Super Coder Community♾
@python_uzbek_coder
⭕️Eslatma: Hech qachon ushbu dasturlardan foydalanishga urinmang, aks holda siz qamoqqa tushasiz yoki barcha muhim ma'lumotlaringizni yo'qotasiz!
1⃣ SPOOF APP
Qo'ng'iroqlarni soxtalashtirish - bu kimningdir mobil telefon raqamidan foydalanishi va boshqasiga qo'ng'iroq qilishi mumkin bo'lgan texnologiya.
Agar siz biron bir firibgar veb-saytidan yoki dasturidan foydalansangiz, to'g'ridan-to'g'ri qamoqxonani yopishingiz kerak bo'ladi, chunki ilova qora ro'yxatga kiritilgan.
2⃣ WIFIKILL
Nomida aytilganidek, ushbu dastur Wi-Fi-ni o'chirish uchun ishlatiladi. ushbu Android dasturidan foydalanib, siz boshqalarning Wi-Fi tarmoqlarini o'chirib qo'yishingiz mumkin.
3⃣ POPCORN TIME
Bu erda siz eng so'nggi filmlarni HD sifatida xohlaganingizcha topishingiz mumkin.
Ushbu qora ro'yxatga kiritilgan ilova sizning ilP manzilingiz izini oladi, bu sizni qonunga muvofiq jinoyatchi deb da'vo qiladi.
4⃣ BLACKMART
Bu Play Marketning nusxasi. U global miqyosda juda kam foydalanuvchiga ega, agar siz undan foydalansangiz, qonunni buzasiz.
_________________________________________
Manba: ♾Super Coder Community♾
@python_uzbek_coder
Python_End_to_end_Data_Analysis_Leveraging_the_power_of_Python_to.pdf
22.1 MB
Python: End-to-end Data Analysis
#shaxmat
#bot
Mantiqiy fikrlash dasturchining asosiy vazifasidir. Mantiqiy fikrlashni yaxshilash uchun foydali narsalardan biri bu - shaxmat o'yini. Endi telegramdan chiqmasdan turib telegram bot orqali shaxmat o'ynash imkoniga ega bo'lasiz. !!!
Bot: 👉 @chessbot
@Python_uzbek_coder
#bot
Mantiqiy fikrlash dasturchining asosiy vazifasidir. Mantiqiy fikrlashni yaxshilash uchun foydali narsalardan biri bu - shaxmat o'yini. Endi telegramdan chiqmasdan turib telegram bot orqali shaxmat o'ynash imkoniga ega bo'lasiz. !!!
Bot: 👉 @chessbot
@Python_uzbek_coder
Afsonaviy Nokia kompaniyasi haqida faktlar.
• Nokia korporatsiyasi - bu mobil, qattiq, keng polosali va IP-tarmoqlar uchun telekommunikatsiya uskunalarini ishlab chiqaruvchi Finlyandiyaning koʻp millatli ishlab chiqaruvchisi. 2000-yillarda u mobil telefonlarning jahon bozorida hukmronlik qildi 2013-yildan beri Nokia markali telefonlar boshqa ishlab chiqaruvchilar tomonidan ishlab chiqarila boshlandi.
• 1865-yilda, togʻ-kon muhandisi Fredrik Idestam Finlandiyaning janubi-gʻarbiy qismida joylashgan Tampere shahrida kichik qogʻoz fabrikasini tashkil qilgan paytdan boshlanadi. Uning kompaniyasi 1871-yilda Nokia Ab deb oʻzgartirildi.
• Nokia avval shippak hamda tualet qogʻozi ishlab chiqarar edi.
• 1967-yilda uchta kompaniya birlashdi: Finlandiya kauchuk zavodi, Finlandiya kabel ishlari Nokia Abga qoʻshildi. Bundan tashqari, Nokia eng kichigi edi, ammo u oʻsha paytdagi qonun hujjatlariga muvofiq foydalidir. Birlashtirilgan kompaniya beshta asosiy yoʻnalishga ega edi: rezina buyumlar, kabellar, elektronika, yogʻochni qayta ishlash va elektr energiyasini ishlab chiqarish.
• Nokia - bu kapitalizatsiya boʻyicha eng yirik fin kompaniyasi. Uning kapitallashuvi Xelsinki fond birjasida roʻyxatga olingan barcha fin kompaniyalarining umumiy kapitallashuvining muhim qismini tashkil etdi - bu rivojlangan sanoat mamlakati uchun noyob holat.
• 2014-yil 29-aprelda kompaniya rahbariyatida 1-maydan oʻzgarishlar boʻlganligi haqida eʼlon qilindi, Rajiv Suri 2009-yildan beri Nokia Solutions and Networks (NSN) kompaniyasini boshqarib kelayotgan bosh direktor etib tayinlandi, Risto Siilasmaa yana direktorlar kengashi raisi lavozimini egallaydi.
• Birinchi pulli GSM qoʻngʻirogʻi Xelsinkidan qilingan.1991-yilda birinchi pulli qoʻngʻiroq GSM mobil telefonida amalga oshirildi. Aytgancha, tarmoqning oʻzi Nokia tomonidan ishlab chiqarilgan uskunalar asosida qurilgan. Finlandiya Bosh vaziri Xarri Xolkeri Xelsinkidan qoʻngʻiroq qilgan.
• Nokia qoʻngʻiroq ohanglari musiqachilarni mashhur qildi.
Standart qoʻngʻiroq ohanglari tarkibiga “Qishloq“, “Toshlar“ va “Yopiq koʻzlarim“ qoʻshiqlari kiritilgan. Bular Amerikaning hind-rok guruhi Plain Jane Automobilning qoʻshiqlari boʻlib, ular Nokia tufayli ommalashgan.
• Nokia azaldan eng yirik telefon ishlab chiqaruvchisi boʻlib kelgan. 1998-yilga kelib, telekommunikatsiyalarga eʼtibor va GSMga dastlabki sarmoyalar tufayli Nokia dunyodagi eng yirik uyali telefon ishlab chiqaruvchisi boʻldi. Ushbu tendentsiya 2007-yilgacha davom etdi. Forbes 2007-yil noyabrda Nokiani mobil telefonlarning qiroli deb atadi.
• Microsoft Nokiani sotib oldi.
2013-yil 3-sentabrda Microsoft Nokia mobil telefonlar boʻlinmasi va unga tegishli barcha patentlarni sotib olish toʻgʻrisida eʼlon qildi. Ushbu darajadagi korporatsiya uchun sotib olish narxi juda past edi - Nokia biznesi 5 milliard dollarga baholandi va patentlar yana 2,18 milliard dollarga tushdi.
• Shtab-kvartirasi Xelsinkiga yoʻldosh shahar boʻlgan Espooda joylashgan.
• Bozor qiymati esa 21 mlrd dollar.
@python_uzbek_coder
• Nokia korporatsiyasi - bu mobil, qattiq, keng polosali va IP-tarmoqlar uchun telekommunikatsiya uskunalarini ishlab chiqaruvchi Finlyandiyaning koʻp millatli ishlab chiqaruvchisi. 2000-yillarda u mobil telefonlarning jahon bozorida hukmronlik qildi 2013-yildan beri Nokia markali telefonlar boshqa ishlab chiqaruvchilar tomonidan ishlab chiqarila boshlandi.
• 1865-yilda, togʻ-kon muhandisi Fredrik Idestam Finlandiyaning janubi-gʻarbiy qismida joylashgan Tampere shahrida kichik qogʻoz fabrikasini tashkil qilgan paytdan boshlanadi. Uning kompaniyasi 1871-yilda Nokia Ab deb oʻzgartirildi.
• Nokia avval shippak hamda tualet qogʻozi ishlab chiqarar edi.
• 1967-yilda uchta kompaniya birlashdi: Finlandiya kauchuk zavodi, Finlandiya kabel ishlari Nokia Abga qoʻshildi. Bundan tashqari, Nokia eng kichigi edi, ammo u oʻsha paytdagi qonun hujjatlariga muvofiq foydalidir. Birlashtirilgan kompaniya beshta asosiy yoʻnalishga ega edi: rezina buyumlar, kabellar, elektronika, yogʻochni qayta ishlash va elektr energiyasini ishlab chiqarish.
• Nokia - bu kapitalizatsiya boʻyicha eng yirik fin kompaniyasi. Uning kapitallashuvi Xelsinki fond birjasida roʻyxatga olingan barcha fin kompaniyalarining umumiy kapitallashuvining muhim qismini tashkil etdi - bu rivojlangan sanoat mamlakati uchun noyob holat.
• 2014-yil 29-aprelda kompaniya rahbariyatida 1-maydan oʻzgarishlar boʻlganligi haqida eʼlon qilindi, Rajiv Suri 2009-yildan beri Nokia Solutions and Networks (NSN) kompaniyasini boshqarib kelayotgan bosh direktor etib tayinlandi, Risto Siilasmaa yana direktorlar kengashi raisi lavozimini egallaydi.
• Birinchi pulli GSM qoʻngʻirogʻi Xelsinkidan qilingan.1991-yilda birinchi pulli qoʻngʻiroq GSM mobil telefonida amalga oshirildi. Aytgancha, tarmoqning oʻzi Nokia tomonidan ishlab chiqarilgan uskunalar asosida qurilgan. Finlandiya Bosh vaziri Xarri Xolkeri Xelsinkidan qoʻngʻiroq qilgan.
• Nokia qoʻngʻiroq ohanglari musiqachilarni mashhur qildi.
Standart qoʻngʻiroq ohanglari tarkibiga “Qishloq“, “Toshlar“ va “Yopiq koʻzlarim“ qoʻshiqlari kiritilgan. Bular Amerikaning hind-rok guruhi Plain Jane Automobilning qoʻshiqlari boʻlib, ular Nokia tufayli ommalashgan.
• Nokia azaldan eng yirik telefon ishlab chiqaruvchisi boʻlib kelgan. 1998-yilga kelib, telekommunikatsiyalarga eʼtibor va GSMga dastlabki sarmoyalar tufayli Nokia dunyodagi eng yirik uyali telefon ishlab chiqaruvchisi boʻldi. Ushbu tendentsiya 2007-yilgacha davom etdi. Forbes 2007-yil noyabrda Nokiani mobil telefonlarning qiroli deb atadi.
• Microsoft Nokiani sotib oldi.
2013-yil 3-sentabrda Microsoft Nokia mobil telefonlar boʻlinmasi va unga tegishli barcha patentlarni sotib olish toʻgʻrisida eʼlon qildi. Ushbu darajadagi korporatsiya uchun sotib olish narxi juda past edi - Nokia biznesi 5 milliard dollarga baholandi va patentlar yana 2,18 milliard dollarga tushdi.
• Shtab-kvartirasi Xelsinkiga yoʻldosh shahar boʻlgan Espooda joylashgan.
• Bozor qiymati esa 21 mlrd dollar.
@python_uzbek_coder
Forwarded from PYTHON DASTURLASH TILI
Kanalimiz tomonidan taqdim etilgan Python dasturlash tilini o'rganishda juda ham asqotadigan o'zbekcha kitoblar va veb sahifalar👇🏽
https://t.me/python_uzbek_coder/825
https://t.me/python_uzbek_coder/801
https://t.me/python_uzbek_coder/972
https://t.me/python_uzbek_coder/982
https://t.me/python_uzbek_coder/870
https://t.me/python_uzbek_coder/867
@python_uzbek_coder - python dasturlash tilini biz bilan o'rganing !!!
https://t.me/python_uzbek_coder/825
https://t.me/python_uzbek_coder/801
https://t.me/python_uzbek_coder/972
https://t.me/python_uzbek_coder/982
https://t.me/python_uzbek_coder/870
https://t.me/python_uzbek_coder/867
@python_uzbek_coder - python dasturlash tilini biz bilan o'rganing !!!
Telegram
PYTHON DASTURLASH TILI
#Premera
#Python_asoslari
Ushbu qo’llanma internet tarmog’idagi ma’lumotlar asosida yaratildi. Qo’llanmada kamchiliklar va xatoliklar bo’lgan bo’lsa uzur so’raymiz. Bu qo'llanma Python dasturlash tili ni o'rganmoqchi bo'lgan bo'lajak dasturchilarga juda…
#Python_asoslari
Ushbu qo’llanma internet tarmog’idagi ma’lumotlar asosida yaratildi. Qo’llanmada kamchiliklar va xatoliklar bo’lgan bo’lsa uzur so’raymiz. Bu qo'llanma Python dasturlash tili ni o'rganmoqchi bo'lgan bo'lajak dasturchilarga juda…
Learn PySpark.pdf
10.3 MB
Learn PySpark: Python-ga asoslangan mashinalarni o'rganish va chuqur o'rganish modellarini yaratish - 2019 yil
@python_uzbek_coder
@python_uzbek_coder