Создаём САЙТ-портфолио для Data Science/Машинного обучения/Анализ данных! БЕЗ СМС И РЕГИСТРАЦИИ!

00:00:02 Введение в создание сайта
00:01:01 Регистрация на хостинге

• Бесплатный хостинг Infinity Free.

• Регистрация через почту и подтверждение данных.

• Выбор бесплатного тарифа с 5 ГБ и базой данных.

00:02:30 Настройка аккаунта

• Подтверждение почты и верификация данных.

• Настройка аккаунта через панель управления.

• Создание пароля для доступа к аккаунту.

00:05:43 Подключение к FTP

• Скачивание и установка клиента Filezilla.

• Подключение к серверу через FTP.

• Ввод логина, пароля и порта.

00:09:07 Загрузка файлов на хостинг

• Загрузка файлов сайта через FTP.

• Проверка наличия домена и его настройка.

• Выбор редактора для сайта.

00:11:55 Установка WordPress

• Скачивание и установка WordPress.

• Перенос файлов WordPress на хостинг.

• Настройка базы данных и подключение к ней.

00:13:41 Завершение настройки

• Проверка загрузки файлов на сайт.

• Настройка доступа к базе данных.

• Завершение настройки сайта.

00:15:23 Установка WordPress

• Нажимаем Submit после ввода префикса.

• Вводим название сайта и email.

• Сохраняем пароль для доступа к админке.

00:16:25 Настройка WordPress

• Устанавливаем WordPress через Press Install.

• Вводим логин и пароль для доступа к админке.

• Настраиваем темы через GitHub.

00:17:26 Установка темы

• Выбираем тему через GitHub.

• Скачиваем и устанавливаем тему на WordPress.

• Активируем тему и настраиваем верстку.

00:20:14 Настройка верстки

• Вставляем верстку из GitHub в WordPress.

• Обновляем настройки и проверяем результат.

00:23:15 Настройка SSL

• Выпускаем SSL сертификат для сайта.

• Устанавливаем сертификат вручную, если это необходимо.

00:25:29 Проверка мобильной верстки

• Проверяем мобильную верстку через Inspect Element.

• Проверяем наличие ошибок 404.

00:26:08 Настройка и редактирование шаблона
00:27:08 Заключение

Хочешь стать востребованным специалистом в области Data Science? Создай впечатляющее портфолио, которое откроет двери в топовые компании! В этом видео я расскажу, какие проекты стоит включить, как оформить работы и где искать вдохновение. Не пропусти

🚀 Вступай в сообщество: https://boosty.to/SENATOROV
🍑 Подписывайся на Telegram: https://t.me/RuslanSenatorov
🔥 Начни работать с криптовалютой на Bybit: https://www.bybit.com/invite?ref=MAN2VD

💰 Донат: https://www.donationalerts.com/c/sena...
💰 Стать спонсором :
(USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu
(USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d

Основные математические темы:
Линейная алгебра:
Векторы и матрицы
Операции с матрицами (умножение, транспонирование, след)
Собственные значения и собственные векторы
Обратные матрицы
Разложения (QR-разложение, SVD-разложение)
Системы линейных уравнений
Математический анализ:
Пределы и непрерывность
Производные и частные производные
Градиенты и оптимизация
Интегралы
Оптимизация функций
Теорема о среднем значении
Многомерный анализ

Теория вероятностей:
Случайные величины
Распределения вероятностей (нормальное, биномиальное, пуассоновское)
Условная вероятность
Теорема Байеса
Законы больших чисел и центральная предельная теорема

Статистика:
Математическое ожидание, дисперсия
Статистические гипотезы и критерии
Регрессия и корреляция
Оценки параметров (метод максимального правдоподобия, метод наименьших квадратов)
Анализ данных и визуализация
Описательная статистика
Интервальная оценка
Проверка гипотез
Регрессионный анализ
Теги:
Математика для машинного обучения,
Линейная алгебра в Data Science,
Математический анализ для машинного обучения,
Теория вероятностей и статистика,
Математика для анализа данных,
Векторы и матрицы,
Производные и градиенты,
Распределения вероятностей,
Регрессия и корреляция,
Машинное обучение,
Data Science обучение,
Математические основы ML,
Алгоритмы машинного обучения,
линейная алгебра для машинного обучения,
теория вероятностей в data science,
математический анализ в ML,
статистика для анализа данных,
data science с нуля,
машинное обучение для начинающих,
Python для data science,
R для анализа данных,
numpy, pandas, scikit-learn,
deep learning,
нейронные сети,
искусственный интеллект,

#портфолио #datascience #machinelearning
математика с нуля,
математика для дата сайнс,

математика для машинного обучения,

математика для чайников,
математика для начинающих,
математика для программистов,
математика для data science,
репетитор по математике,
преподаватель по математике,
учитель по математике,
учитель математики,
ментор по математике,
тичер по математике,
репетитор по дата сайнс с нуля,
репетитор по высшей математике,
репетитор по математике для взрослых,
математика для заочников
математика для дата аналитика