โก๏ธ Python โ
๐น แฅแแแฌ Code
๐ แแฌแแฏแแบแแฑแธแแฒ?
โ Iterable แแ แบแแฏแแฒแท Element แแฝแฑแแญแฏ แกแแฏแถแธแแแพแญแแแบแแปแฑแฌแทแแฑแธแแแบ
โ แกแ แแญแฏแแผแแบแแแบแแฑแฌแแบแแฝแฌแธแกแฑแฌแแบ แกแแญแฏแกแแปแฑแฌแแบแ แฎแแถแแฑแธแแแบ
โ List, String แแฒแท แแแบ Iterable แแฒแทแแแญแฏแกแแฏแแบแแฏแแบแแแบ
๐ แแแบแแญแฏแแฑแแฌแแฝแฑแแพแฌแกแแฏแถแธแแแบแแฒ?
- State แแฝแฑแแญแฏแแพแแทแบแแแบแกแแฏแถแธแแผแฏแแแบ (แฅแแแฌ - on/off, red/green/blue)
- Round-robin scheduling (แแ แบแแพแแทแบแ แฎแกแแฏแแบแแฑแธแแผแแบแธ)
- แ แแบแธแแแบแแฑแแฌแแฝแฑแแแบแแฎแธแแแบ
๐ก แแฌแแผแฑแฌแแทแบแกแแฑแธแแซแแฒ?
โถ Index Reset แแฑแธแ แแฌแแแญแฏแแฑแฌแทแแฐแธ
โถ Manual Loop แแฝแฑแแแบแแญแฏแแพแแบแธแแแบ
โถ fair rotations and repeating tasks แแฝแฑแกแแฝแแบแแฑแฌแแบแธแแแบ
๐ แแญแแฌแธแแแทแบแแฒแทแกแแปแแบ
cycle() แ Iterable แแญแฏ Internal cachesแแฏแแบแแผแฎแธ แกแแฏแถแธแแแพแญแแแบแแปแฑแฌแทแแแบ โ แกแแฏแถแธแแแบแแผแแบแธแแญแฏแแญแฏแแบแแญแฏแแบแแแทแบแแฑแธแแญแฏแทแแญแฏแแแบ
โ๏ธ แแแบ Python Version แแฝแฑแแพแฌแกแแฏแแบแแฏแแบแแฒ?
โ Python 2.3+ แแฒแท Python 3.x แกแฌแธแแฏแถแธ
โ๏ธ Default แกแฌแธแแผแแทแบแกแแฏแถแธแแแพแญ โ Break Condition แแแทแบแแฑแธแแญแฏแทแแญแฏ
#PythonTips #CodeOptimization #MyanmarTech #Programming
itertools.cycle แแญแฏ แกแแฏแถแธแแแพแญแแฒแท Repetition แแฝแฑแกแแฝแแบ แกแแฏแถแธแแผแฏแแแบแธ ๐น แฅแแแฌ Code
from itertools import cycle
pattern = ["on", "off"]
for i, state in zip(range(5), cycle(pattern)):
print(state)
# Output: on, off, on, off, on
๐ แแฌแแฏแแบแแฑแธแแฒ?
โ Iterable แแ แบแแฏแแฒแท Element แแฝแฑแแญแฏ แกแแฏแถแธแแแพแญแแแบแแปแฑแฌแทแแฑแธแแแบ
โ แกแ แแญแฏแแผแแบแแแบแแฑแฌแแบแแฝแฌแธแกแฑแฌแแบ แกแแญแฏแกแแปแฑแฌแแบแ แฎแแถแแฑแธแแแบ
โ List, String แแฒแท แแแบ Iterable แแฒแทแแแญแฏแกแแฏแแบแแฏแแบแแแบ
๐ แแแบแแญแฏแแฑแแฌแแฝแฑแแพแฌแกแแฏแถแธแแแบแแฒ?
- State แแฝแฑแแญแฏแแพแแทแบแแแบแกแแฏแถแธแแผแฏแแแบ (แฅแแแฌ - on/off, red/green/blue)
- Round-robin scheduling (แแ แบแแพแแทแบแ แฎแกแแฏแแบแแฑแธแแผแแบแธ)
- แ แแบแธแแแบแแฑแแฌแแฝแฑแแแบแแฎแธแแแบ
๐ก แแฌแแผแฑแฌแแทแบแกแแฑแธแแซแแฒ?
โถ Index Reset แแฑแธแ แแฌแแแญแฏแแฑแฌแทแแฐแธ
โถ Manual Loop แแฝแฑแแแบแแญแฏแแพแแบแธแแแบ
โถ fair rotations and repeating tasks แแฝแฑแกแแฝแแบแแฑแฌแแบแธแแแบ
๐ แแญแแฌแธแแแทแบแแฒแทแกแแปแแบ
cycle() แ Iterable แแญแฏ Internal cachesแแฏแแบแแผแฎแธ แกแแฏแถแธแแแพแญแแแบแแปแฑแฌแทแแแบ โ แกแแฏแถแธแแแบแแผแแบแธแแญแฏแแญแฏแแบแแญแฏแแบแแแทแบแแฑแธแแญแฏแทแแญแฏแแแบ
โ๏ธ แแแบ Python Version แแฝแฑแแพแฌแกแแฏแแบแแฏแแบแแฒ?
โ Python 2.3+ แแฒแท Python 3.x แกแฌแธแแฏแถแธ
โ๏ธ Default แกแฌแธแแผแแทแบแกแแฏแถแธแแแพแญ โ Break Condition แแแทแบแแฑแธแแญแฏแทแแญแฏ
#PythonTips #CodeOptimization #MyanmarTech #Programming
โค3๐1๐ฏ1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
แแฎVideoแแฑแธแแพแฌ JavaScript While Loop แกแแผแฑแฌแแบแธแแญแฏ แฅแแแฌแแฝแฑแแฒแทแแแฝ แแแบแแฝแฑแทแแแบแแญแฏแแฏแถแธแแแแฒแแญแฏแแฌ แกแแผแแทแบแกแ
แฏแถแแพแแบแธแแผแแฌแธแแซแแแบแแป!
#javaScript
#javaScript
โค9๐1
โ
แแญแแฌแธแแแทแบแแฑแฌ Advanced Web Development Concepts แแปแฌแธ ๐ป๐
1๏ธโฃ Component-Based Architecture
โ แแผแแบแแแบแกแแฏแถแธแแผแฏแแญแฏแแบแแฑแฌ UI components แแปแฌแธ แแแบแแฑแฌแแบแแผแแบแธ (React, Vue, Svelte)แ
๐ก แ แฎแแถแแแทแบแแฝแฒแแพแฏแแพแแทแบ แแปแฒแทแแฝแแบแแญแฏแแบแแพแฏแแญแฏ แแผแพแแทแบแแแบแแฑแธแแแบแ
2๏ธโฃ Server-Side Rendering (SSR)
โ Page แแปแฌแธแแญแฏ server แแฑแซแบแแฝแแบ แแฑแฌแบแแผแแผแแบแธแแผแแทแบ แแญแฏแแญแฏแแผแแบแแแบแ แฝแฌ แแฝแแทแบแแญแฏแแบแแผแแบแธแแพแแทแบ SEO แแฑแฌแแบแธแแฝแแบแแผแแบแธแ
๐ก Next.js, Nuxt.js แแฒแทแแญแฏแทแแฑแฌ frameworks แแปแฌแธแแฝแแบ แกแแฏแถแธแแผแฏแแแบแ
3๏ธโฃ Static Site Generation (SSG)
โ Page แแปแฌแธแแญแฏ build time แแฝแแบ แกแแผแฑแแถแ แกแแแบแแฑแฌแแบแแฌแธแแผแแบแธแ
๐ก Performance แแพแแทแบ SEO แกแแฝแแบ แแฑแฌแแบแธแแฝแแบแแแบ (แฅแแแฌ- Astro, Gatsby)แ
4๏ธโฃ Web Performance Optimization
โ Lazy loading, code splitting, image compressionแ
๐ก User experience แแพแแทแบ Core Web Vitals แแญแฏ แแผแพแแทแบแแแบแแฑแธแแแบแ
5๏ธโฃ Progressive Web Apps (PWAs)
โ Native app แแปแฌแธแแฒแทแแญแฏแท แกแแฏแแบแแฏแแบแแฑแฌ web apps แแปแฌแธ (offline, push notifications)แ
๐ก Mobile-first users แแปแฌแธแกแแฝแแบ แแแทแบแแฑแฌแบแแแบแ
6๏ธโฃ API Integration & REST/GraphQL
โ REST แแญแฏแทแแแฏแแบ GraphQL แแญแฏ แกแแฏแถแธแแผแฏแ data แแปแฌแธแแญแฏ แแญแแฑแฌแแบแ แฝแฌ แแฐแแผแแบแธแ
๐ก GraphQL แแแบ แแญแฏแแบแแปแฑแฌแแฎแแฝแฑแแพแญแแผแฎแธ แแญแแปแแฑแฌ queries แแปแฌแธแแญแฏ แแฝแแทแบแแผแฏแแฑแธแแแบแ
7๏ธโฃ Authentication & Authorization
โ Role-based access, JWT, OAuth, session managementแ
๐ก แแฏแถแแผแฏแถแแฑแฌ user flows แแปแฌแธแกแแฝแแบ แกแแฑแธแแผแฎแธแแแบแ
8๏ธโฃ CI/CD Pipelines
โ Automated testing, building, and deployment (แฅแแแฌ- GitHub Actions, Netlify)แ
๐ก แแญแฏแแญแฏแแผแแบแแแบแแผแฎแธ แแฑแธแแแบแธแแฑแฌ releases แแปแฌแธแ
9๏ธโฃ Headless CMS
โ Frontend แแพ แแฎแธแแแทแบ content แแปแฌแธแแญแฏ แ แฎแแถแแแทแบแแฝแฒแแผแแบแธ (แฅแแแฌ- Strapi, Contentful)แ
๐ก API-driven content delivery แแญแฏ แแฝแแบแแฐแ แฑแแแบแ
๐ Web Security Best Practices
โ XSS, CSRF, HTTPS, secure headers, input validationแ
๐ก Users แแพแแทแบ data แแปแฌแธแแญแฏ แแฌแแฝแแบแแแบ แกแแผแฑแแถแกแแปแแฏแถแธแแผแ แบแแแบแ
๐๐ฒ @Tech4umm
1๏ธโฃ Component-Based Architecture
โ แแผแแบแแแบแกแแฏแถแธแแผแฏแแญแฏแแบแแฑแฌ UI components แแปแฌแธ แแแบแแฑแฌแแบแแผแแบแธ (React, Vue, Svelte)แ
๐ก แ แฎแแถแแแทแบแแฝแฒแแพแฏแแพแแทแบ แแปแฒแทแแฝแแบแแญแฏแแบแแพแฏแแญแฏ แแผแพแแทแบแแแบแแฑแธแแแบแ
2๏ธโฃ Server-Side Rendering (SSR)
โ Page แแปแฌแธแแญแฏ server แแฑแซแบแแฝแแบ แแฑแฌแบแแผแแผแแบแธแแผแแทแบ แแญแฏแแญแฏแแผแแบแแแบแ แฝแฌ แแฝแแทแบแแญแฏแแบแแผแแบแธแแพแแทแบ SEO แแฑแฌแแบแธแแฝแแบแแผแแบแธแ
๐ก Next.js, Nuxt.js แแฒแทแแญแฏแทแแฑแฌ frameworks แแปแฌแธแแฝแแบ แกแแฏแถแธแแผแฏแแแบแ
3๏ธโฃ Static Site Generation (SSG)
โ Page แแปแฌแธแแญแฏ build time แแฝแแบ แกแแผแฑแแถแ แกแแแบแแฑแฌแแบแแฌแธแแผแแบแธแ
๐ก Performance แแพแแทแบ SEO แกแแฝแแบ แแฑแฌแแบแธแแฝแแบแแแบ (แฅแแแฌ- Astro, Gatsby)แ
4๏ธโฃ Web Performance Optimization
โ Lazy loading, code splitting, image compressionแ
๐ก User experience แแพแแทแบ Core Web Vitals แแญแฏ แแผแพแแทแบแแแบแแฑแธแแแบแ
5๏ธโฃ Progressive Web Apps (PWAs)
โ Native app แแปแฌแธแแฒแทแแญแฏแท แกแแฏแแบแแฏแแบแแฑแฌ web apps แแปแฌแธ (offline, push notifications)แ
๐ก Mobile-first users แแปแฌแธแกแแฝแแบ แแแทแบแแฑแฌแบแแแบแ
6๏ธโฃ API Integration & REST/GraphQL
โ REST แแญแฏแทแแแฏแแบ GraphQL แแญแฏ แกแแฏแถแธแแผแฏแ data แแปแฌแธแแญแฏ แแญแแฑแฌแแบแ แฝแฌ แแฐแแผแแบแธแ
๐ก GraphQL แแแบ แแญแฏแแบแแปแฑแฌแแฎแแฝแฑแแพแญแแผแฎแธ แแญแแปแแฑแฌ queries แแปแฌแธแแญแฏ แแฝแแทแบแแผแฏแแฑแธแแแบแ
7๏ธโฃ Authentication & Authorization
โ Role-based access, JWT, OAuth, session managementแ
๐ก แแฏแถแแผแฏแถแแฑแฌ user flows แแปแฌแธแกแแฝแแบ แกแแฑแธแแผแฎแธแแแบแ
8๏ธโฃ CI/CD Pipelines
โ Automated testing, building, and deployment (แฅแแแฌ- GitHub Actions, Netlify)แ
๐ก แแญแฏแแญแฏแแผแแบแแแบแแผแฎแธ แแฑแธแแแบแธแแฑแฌ releases แแปแฌแธแ
9๏ธโฃ Headless CMS
โ Frontend แแพ แแฎแธแแแทแบ content แแปแฌแธแแญแฏ แ แฎแแถแแแทแบแแฝแฒแแผแแบแธ (แฅแแแฌ- Strapi, Contentful)แ
๐ก API-driven content delivery แแญแฏ แแฝแแบแแฐแ แฑแแแบแ
๐ Web Security Best Practices
โ XSS, CSRF, HTTPS, secure headers, input validationแ
๐ก Users แแพแแทแบ data แแปแฌแธแแญแฏ แแฌแแฝแแบแแแบ แกแแผแฑแแถแกแแปแแฏแถแธแแผแ แบแแแบแ
๐๐ฒ @Tech4umm
โค5
โ
The Only Java Cheatsheet โก๏ธโ๏ธ
๐น 1. Data Types
- Primitive:
- Reference:
๐น 2. Variable Declaration
๐น 3. Methods
๐น 4. Arrays
๐น 5. Classes & Objects
๐น 6. Inheritance
๐น 7. Interfaces
๐น 8. Exception Handling
๐น 9. Access Modifiers
-
๐น 10.
- Refers to current object instance.
๐น 11. Static & Instance
- Static belongs to class; instance belongs to object.
๐น 12. Loops
-
#java
๐น 1. Data Types
- Primitive:
byte, short, int, long, float, double, char, boolean - Reference:
String, Array, Class, Interface๐น 2. Variable Declaration
int x = 10; // primitive
String name = "A"; // reference
final int y = 20; // constant
๐น 3. Methods
public int add(int a, int b) { return a + b; }
static void greet() { System.out.println("Hi"); }๐น 4. Arrays
int[] nums = {1,2,3};
System.out.println(nums);๐น 5. Classes & Objects
class Person {
String name;
Person(String n) { this.name = n; }
}
Person p = new Person("John");๐น 6. Inheritance
class Animal {}
class Dog extends Animal {}๐น 7. Interfaces
interface Flyable { void fly(); }
class Bird implements Flyable { public void fly() { } }๐น 8. Exception Handling
try {
int a = 5 / 0;
} catch(ArithmeticException e) {
System.out.println("Error");
}๐น 9. Access Modifiers
-
public, private, protected, default (package-private)๐น 10.
this Keyword- Refers to current object instance.
๐น 11. Static & Instance
- Static belongs to class; instance belongs to object.
๐น 12. Loops
-
for, while, do-while, enhanced for (for-each)#java
โค5๐ฏ1
๐งฎ Python Operators
1๏ธโฃ Arithmetic Operators
โ + Addition โ 5 + 3 = 8
โ - Subtraction โ 10 - 4 = 6
โ๏ธ * Multiplication โ 2 * 3 = 6
โ / Division โ 8 / 2 = 4.0
ใฐ๏ธ // Floor Division โ 9 // 2 = 4
๐ % Modulus โ 10 % 3 = 1
๐ผ Exponent โ 2 3 = 8
2๏ธโฃ Comparison Operators
โ == Equal โ 5 == 5 โ True
โ != Not Equal โ 5 != 3 โ True
๐ผ > Greater โ 7 > 2 โ True
๐ฝ < Less โ 3 < 5 โ True
๐ผ >= Greater or Equal โ 6 >= 6 โ True
๐ฝ <= Less or Equal โ 4 <= 5 โ True
3๏ธโฃ Logical Operators
๐ and โ True and False โ False
๐ or โ True or False โ True
๐ซ not โ not True โ False
๐ Example:
4๏ธโฃ Membership Operators
๐ in โ 'a' in 'apple' โ True
๐ซ not in โ 'x' not in 'apple' โ True
5๏ธโฃ Identity Operators
๐ง is โ Same object
๐ง is not โ Not same object
๐ Example:
python
a = [1, 2]
b = a
c = [1, 2]
print(a is b) # True
print(a is c) # False
๐ Operator Precedence
Python follows mathematical rules:
python
result = 3 + 2 * 4 # Output: 11
result = (3 + 2) * 4 # Output: 20
1๏ธโฃ Arithmetic Operators
โ + Addition โ 5 + 3 = 8
โ - Subtraction โ 10 - 4 = 6
โ๏ธ * Multiplication โ 2 * 3 = 6
โ / Division โ 8 / 2 = 4.0
ใฐ๏ธ // Floor Division โ 9 // 2 = 4
๐ % Modulus โ 10 % 3 = 1
๐ผ Exponent โ 2 3 = 8
2๏ธโฃ Comparison Operators
โ == Equal โ 5 == 5 โ True
โ != Not Equal โ 5 != 3 โ True
๐ผ > Greater โ 7 > 2 โ True
๐ฝ < Less โ 3 < 5 โ True
๐ผ >= Greater or Equal โ 6 >= 6 โ True
๐ฝ <= Less or Equal โ 4 <= 5 โ True
3๏ธโฃ Logical Operators
๐ and โ True and False โ False
๐ or โ True or False โ True
๐ซ not โ not True โ False
๐ Example:
x = 5
print(x > 3 and x < 10) # True
4๏ธโฃ Membership Operators
๐ in โ 'a' in 'apple' โ True
๐ซ not in โ 'x' not in 'apple' โ True
5๏ธโฃ Identity Operators
๐ง is โ Same object
๐ง is not โ Not same object
๐ Example:
python
a = [1, 2]
b = a
c = [1, 2]
print(a is b) # True
print(a is c) # False
๐ Operator Precedence
Python follows mathematical rules:
python
result = 3 + 2 * 4 # Output: 11
result = (3 + 2) * 4 # Output: 20
โค5โก1๐ฏ1
แแแปแญแฏแท application แแฝแฑแแพแฌ screen แกแแญแฏแกแแปแฑแฌแแบ แแแญแแบแแฌแ แแฑแฌแแบแธแแฒแท แกแแปแแบแแซแ
แฅแแแฌ - timer (แแญแฏแท) stopwatch application, guided meditation app, live sports score app, navigation app แ แแฌแแฝแฑแแฑแซแทแ
Web แแฑแซแบแ แแฎแแญแฏ application แแฝแฑแกแแฝแแบ browser แแฝแฑแแพแฌ Wake Lock API ๐ แแญแฏแทแแฑแซแบแแฒแท แแญแฏแธแแพแแบแธแแผแฎแธ แกแแฏแถแธแแแบแแฒแท API แแ แบแแฏแแพแญแแซแแแบแ
แแฎ API แแญแฏ แแฑแซแบแแฏแถแธแแญแฏแแบแแแบ screen แ timeout period แแปแแผแฎแธแแฑแฌแแบ dim แแแผแ แบแแฑแฌแทแแฐแธ (แแญแฏแท) lock แแแผแ แบแแฑแฌแทแแฒ แแฌแแ แแฝแแบแทแแผแฎแธแแฌแธแกแแญแฏแแบแธแแพแญแแฑแแพแฌแแซ - แแแบแแปแฌแธ lock แแญแฏ release แแแฏแแบแแแฝแฑแทแแฑแซแทแ
โ ๏ธ แแแญแแฌแธแแแพแฌแ แแฎ API method แแฝแฑแ error แแฝแฑ throw แแญแฏแแบแแซแแแบแ แกแฒแแซแแญแฏ แแฎแแพแฌ แแแบแธแแแผแแฌแธแแซแแฐแธแ
๐๐ฒ @Tech4umm
แฅแแแฌ - timer (แแญแฏแท) stopwatch application, guided meditation app, live sports score app, navigation app แ แแฌแแฝแฑแแฑแซแทแ
Web แแฑแซแบแ แแฎแแญแฏ application แแฝแฑแกแแฝแแบ browser แแฝแฑแแพแฌ Wake Lock API ๐ แแญแฏแทแแฑแซแบแแฒแท แแญแฏแธแแพแแบแธแแผแฎแธ แกแแฏแถแธแแแบแแฒแท API แแ แบแแฏแแพแญแแซแแแบแ
แแฎ API แแญแฏ แแฑแซแบแแฏแถแธแแญแฏแแบแแแบ screen แ timeout period แแปแแผแฎแธแแฑแฌแแบ dim แแแผแ แบแแฑแฌแทแแฐแธ (แแญแฏแท) lock แแแผแ แบแแฑแฌแทแแฒ แแฌแแ แแฝแแบแทแแผแฎแธแแฌแธแกแแญแฏแแบแธแแพแญแแฑแแพแฌแแซ - แแแบแแปแฌแธ lock แแญแฏ release แแแฏแแบแแแฝแฑแทแแฑแซแทแ
โ ๏ธ แแแญแแฌแธแแแพแฌแ แแฎ API method แแฝแฑแ error แแฝแฑ throw แแญแฏแแบแแซแแแบแ แกแฒแแซแแญแฏ แแฎแแพแฌ แแแบแธแแแผแแฌแธแแซแแฐแธแ
๐๐ฒ @Tech4umm
โค4๐ฏ1
Array แแญแฏ Key แแผแแทแบ Duplicate แแปแแบแแผแแบแธ (Stable, O(n))
API แ duplicate แแฝแฑ แแผแแบแแฑแธแแฌแแฌแธ? แแผแแบแแผแแบแแพแแบแธแแญแฏแแบแแซแ uniqBy แ แแแบแแแทแบ key (แฅแแแฌ- id, email, slug) แแญแฏแแแญแฏ แกแแฏแถแธแแผแฏแแผแฎแธ O(n) แแผแแทแบ แกแแฝแแบแแแฐ duplicate แแปแแบแแฑแธแแฌ แแฐแ แกแ แแบแกแแญแฏแแบแธ แแญแแบแธแแญแแบแธแแฑแธแแซแแแบ - แแแแแฏแถแธ แแฝแฑแทแแพแญแแแฑแฌ record แแญแฏ แแฌแธแแพแญแแฑแธแแซแแแบแ Paginated results แแปแฌแธ แแฑแซแแบแธแ แแบแธแแผแแบแธแ cart items แแปแฌแธ duplicate แแปแแบแแผแแบแธ แแญแฏแทแแแฏแแบ reference lists แแปแฌแธ normalize แแฏแแบแแผแแบแธแแญแฏแทแกแแฝแแบ แกแแฑแฌแแบแธแแฏแถแธแแผแ แบแแซแแแบแ
Production-ready แแผแ แบแแแแทแบ แกแแผแฑแฌแแบแธแแแบแธแแปแฌแธ
โข Stable (แแแแแฏแถแธแแแบแแฌแแฌแแญแฏ แแฌแธแแฑแธแแผแแบแธ)
โข Strings/numbers/derived keys แแปแฌแธแแพแแทแบ แกแแฏแถแธแแผแฏแแญแฏแแบแแผแแบแธ
โข แกแแฝแแบแแฑแธแแแบแ dependency แแแญแฏแแผแแบแธแ แแแแบ แแผแญแฏแแแบแแแทแบแแพแแบแธแแญแฏแแบแแผแแบแธ
แกแแฐแธแแฑแฌแแบแธแแฝแแบแแแทแบ แแฑแแฌแแปแฌแธ
โข API merges & infinite scroll แแปแฌแธแแพ duplicate แแปแแบแแผแแบแธ
โข แแแบแแฑแแฑแฌ products/contacts แแปแฌแธ แแแบแแพแฌแธแแผแแบแธ
โข Render แแแแบแแฎ form options แแปแฌแธ normalize แแฏแแบแแผแแบแธ
#JavaScript #VanillaJS #Arrays #CleanCode #WebDev #Frontend #DataCleaning #CodingTips #DataDrivenInsights
API แ duplicate แแฝแฑ แแผแแบแแฑแธแแฌแแฌแธ? แแผแแบแแผแแบแแพแแบแธแแญแฏแแบแแซแ uniqBy แ แแแบแแแทแบ key (แฅแแแฌ- id, email, slug) แแญแฏแแแญแฏ แกแแฏแถแธแแผแฏแแผแฎแธ O(n) แแผแแทแบ แกแแฝแแบแแแฐ duplicate แแปแแบแแฑแธแแฌ แแฐแ แกแ แแบแกแแญแฏแแบแธ แแญแแบแธแแญแแบแธแแฑแธแแซแแแบ - แแแแแฏแถแธ แแฝแฑแทแแพแญแแแฑแฌ record แแญแฏ แแฌแธแแพแญแแฑแธแแซแแแบแ Paginated results แแปแฌแธ แแฑแซแแบแธแ แแบแธแแผแแบแธแ cart items แแปแฌแธ duplicate แแปแแบแแผแแบแธ แแญแฏแทแแแฏแแบ reference lists แแปแฌแธ normalize แแฏแแบแแผแแบแธแแญแฏแทแกแแฝแแบ แกแแฑแฌแแบแธแแฏแถแธแแผแ แบแแซแแแบแ
Production-ready แแผแ แบแแแแทแบ แกแแผแฑแฌแแบแธแแแบแธแแปแฌแธ
โข Stable (แแแแแฏแถแธแแแบแแฌแแฌแแญแฏ แแฌแธแแฑแธแแผแแบแธ)
โข Strings/numbers/derived keys แแปแฌแธแแพแแทแบ แกแแฏแถแธแแผแฏแแญแฏแแบแแผแแบแธ
โข แกแแฝแแบแแฑแธแแแบแ dependency แแแญแฏแแผแแบแธแ แแแแบ แแผแญแฏแแแบแแแทแบแแพแแบแธแแญแฏแแบแแผแแบแธ
แกแแฐแธแแฑแฌแแบแธแแฝแแบแแแทแบ แแฑแแฌแแปแฌแธ
โข API merges & infinite scroll แแปแฌแธแแพ duplicate แแปแแบแแผแแบแธ
โข แแแบแแฑแแฑแฌ products/contacts แแปแฌแธ แแแบแแพแฌแธแแผแแบแธ
โข Render แแแแบแแฎ form options แแปแฌแธ normalize แแฏแแบแแผแแบแธ
#JavaScript #VanillaJS #Arrays #CleanCode #WebDev #Frontend #DataCleaning #CodingTips #DataDrivenInsights
โค3โก1๐ฏ1
Data Analytics Roadmap
|
|-- Fundamentals
| |-- Mathematics
| | |-- Descriptive Statistics
| | |-- Inferential Statistics
| | |-- Probability Theory
| |
| |-- Programming
| | |-- Python (Focus on Libraries like Pandas, NumPy)
| | |-- R (For Statistical Analysis)
| | |-- SQL (For Data Extraction)
|
|-- Data Collection and Storage
| |-- Data Sources
| | |-- APIs
| | |-- Web Scraping
| | |-- Databases
| |
| |-- Data Storage
| | |-- Relational Databases (MySQL, PostgreSQL)
| | |-- NoSQL Databases (MongoDB, Cassandra)
| | |-- Data Lakes and Warehousing (Snowflake, Redshift)
|
|-- Data Cleaning and Preparation
| |-- Handling Missing Data
| |-- Data Transformation
| |-- Data Normalization and Standardization
| |-- Outlier Detection
|
|-- Exploratory Data Analysis (EDA)
| |-- Data Visualization Tools
| | |-- Matplotlib
| | |-- Seaborn
| | |-- ggplot2
| |
| |-- Identifying Trends and Patterns
| |-- Correlation Analysis
|
|-- Advanced Analytics
| |-- Predictive Analytics (Regression, Forecasting)
| |-- Prescriptive Analytics (Optimization Models)
| |-- Segmentation (Clustering Techniques)
| |-- Sentiment Analysis (Text Data)
|
|-- Data Visualization and Reporting
| |-- Visualization Tools
| | |-- Power BI
| | |-- Tableau
| | |-- Google Data Studio
| |
| |-- Dashboard Design
| |-- Interactive Visualizations
| |-- Storytelling with Data
|
|-- Business Intelligence (BI)
| |-- KPI Design and Implementation
| |-- Decision-Making Frameworks
| |-- Industry-Specific Use Cases (Finance, Marketing, HR)
|
|-- Big Data Analytics
| |-- Tools and Frameworks
| | |-- Hadoop
| | |-- Apache Spark
| |
| |-- Real-Time Data Processing
| |-- Stream Analytics (Kafka, Flink)
|
|-- Domain Knowledge
| |-- Industry Applications
| | |-- E-commerce
| | |-- Healthcare
| | |-- Supply Chain
|
|-- Ethical Data Usage
| |-- Data Privacy Regulations (GDPR, CCPA)
| |-- Bias Mitigation in Analysis
| |-- Transparency in Reporting
Free Resources to learn Data Analytics skills๐๐
1. SQL
https://mode.com/sql-tutorial/introduction-to-sql
https://t.me/sqlspecialist/738
2. Python
https://www.learnpython.org/
https://t.me/pythondevelopersindia/873
https://bit.ly/3T7y4ta
https://www.geeksforgeeks.org/python-programming-language/learn-python-tutorial
3. R
https://datacamp.pxf.io/vPyB4L
4. Data Structures
https://leetcode.com/study-plan/data-structure/
5. Data Visualization
https://www.freecodecamp.org/learn/data-visualization/
https://t.me/Data_Visual/2
https://www.tableau.com/learn/training/20223
https://www.workout-wednesday.com/power-bi-challenges/
6. Excel
https://excel-practice-online.com/
https://t.me/excel_data
https://www.w3schools.com/EXCEL/index.php
๐๐ฒ @Tech4umm
|
|-- Fundamentals
| |-- Mathematics
| | |-- Descriptive Statistics
| | |-- Inferential Statistics
| | |-- Probability Theory
| |
| |-- Programming
| | |-- Python (Focus on Libraries like Pandas, NumPy)
| | |-- R (For Statistical Analysis)
| | |-- SQL (For Data Extraction)
|
|-- Data Collection and Storage
| |-- Data Sources
| | |-- APIs
| | |-- Web Scraping
| | |-- Databases
| |
| |-- Data Storage
| | |-- Relational Databases (MySQL, PostgreSQL)
| | |-- NoSQL Databases (MongoDB, Cassandra)
| | |-- Data Lakes and Warehousing (Snowflake, Redshift)
|
|-- Data Cleaning and Preparation
| |-- Handling Missing Data
| |-- Data Transformation
| |-- Data Normalization and Standardization
| |-- Outlier Detection
|
|-- Exploratory Data Analysis (EDA)
| |-- Data Visualization Tools
| | |-- Matplotlib
| | |-- Seaborn
| | |-- ggplot2
| |
| |-- Identifying Trends and Patterns
| |-- Correlation Analysis
|
|-- Advanced Analytics
| |-- Predictive Analytics (Regression, Forecasting)
| |-- Prescriptive Analytics (Optimization Models)
| |-- Segmentation (Clustering Techniques)
| |-- Sentiment Analysis (Text Data)
|
|-- Data Visualization and Reporting
| |-- Visualization Tools
| | |-- Power BI
| | |-- Tableau
| | |-- Google Data Studio
| |
| |-- Dashboard Design
| |-- Interactive Visualizations
| |-- Storytelling with Data
|
|-- Business Intelligence (BI)
| |-- KPI Design and Implementation
| |-- Decision-Making Frameworks
| |-- Industry-Specific Use Cases (Finance, Marketing, HR)
|
|-- Big Data Analytics
| |-- Tools and Frameworks
| | |-- Hadoop
| | |-- Apache Spark
| |
| |-- Real-Time Data Processing
| |-- Stream Analytics (Kafka, Flink)
|
|-- Domain Knowledge
| |-- Industry Applications
| | |-- E-commerce
| | |-- Healthcare
| | |-- Supply Chain
|
|-- Ethical Data Usage
| |-- Data Privacy Regulations (GDPR, CCPA)
| |-- Bias Mitigation in Analysis
| |-- Transparency in Reporting
Free Resources to learn Data Analytics skills๐๐
1. SQL
https://mode.com/sql-tutorial/introduction-to-sql
https://t.me/sqlspecialist/738
2. Python
https://www.learnpython.org/
https://t.me/pythondevelopersindia/873
https://bit.ly/3T7y4ta
https://www.geeksforgeeks.org/python-programming-language/learn-python-tutorial
3. R
https://datacamp.pxf.io/vPyB4L
4. Data Structures
https://leetcode.com/study-plan/data-structure/
5. Data Visualization
https://www.freecodecamp.org/learn/data-visualization/
https://t.me/Data_Visual/2
https://www.tableau.com/learn/training/20223
https://www.workout-wednesday.com/power-bi-challenges/
6. Excel
https://excel-practice-online.com/
https://t.me/excel_data
https://www.w3schools.com/EXCEL/index.php
๐๐ฒ @Tech4umm
ThoughtSpot
SQL for Data Analysis: Tutorial Introduction | ThoughtSpot
This SQL Tutorial for Data Analysis is designed to help you answer questions with data and solve complex problems. Learn more!
๐ฅฐ2โค1