


LuxDevHQ (Lux Academy およびデータ サイエンス 東アフリカ) AI、データ サイエンス、分析、データ エンジニアリングのトレーニング プログラム
LuxDevHQ (Lux Academy およびデータ サイエンス 東アフリカ) は、6 か月の集中データ サイエンス、分析、データ エンジニアリング、人工知能トレーニング プログラムを提供しています。
このプログラムには 15 週間のトレーニングと、その後の 2 か月の建築インターンシップが含まれます。
ご興味がございましたら、こちらのフォームにご記入ください。
アプリケーションリンク: https://forms.gle/D7jTgFWhsLVPiGNEA
インターンシップ中、学生は実際のプロジェクトに取り組み、フリーランス活動に積極的に取り組み、最新のポートフォリオ、履歴書、履歴書を作成し、面接スキルを練習します。このプログラムでは、物理授業、オンライン授業、およびハイブリッドのフルタイムおよび夜間クラスが提供されます。完了すると、参加者全員に完了証明書が発行されます。
授業料
授業料は、4 か月間学習する場合、月額 7,500 KES から始まり、オンライン、夜間、対面クラスのオプションがあります。
キリマニのレナナ通りに物理的なキャンパスがあり、最新のプログラミングやデータブックのほか、すべての学習者が利用できるその他のリソースが備えられています。
学習スケジュール
学習は月曜日から木曜日まで行われ、学生は少なくとも 1 日あたり 4 時間の体育の授業を受けます。金曜日には、学生はより深い理解を得るためにプロジェクトに取り組んだり、特定の分野の専門家に影を落としたりします。
要件
- 学生は、Core i5 プロセッサー (またはそれ以上)、8GB RAM、500GB ストレージを搭載した個人用ラップトップを所有する必要があります。
- オンラインで参加する学生のための安定したインターネット接続。
- 応募者は全員 18 歳以上である必要があります。
- すべての申請者は、必須の登録料 500 KES を支払う必要があります。入学評価テストに合格しなかった場合、登録料は返金されます。支払いと詳細な手順は、申請フォームの送信後に提供されます。
当社に登録する利点:
- 学習や研究のためのペーパーバック本や厳選されたデジタル ライブラリへのアクセス
- プラットフォーム、クライアント管理、ベスト プラクティスに関するガイダンスなど、学習者がフリーランスを始めるのに役立つ包括的なサポート。
- 個別指導、履歴書のレビュー、就職支援など、卒業後 1 年間のキャリア サポート。
- インターンシップ中の現実世界のプロジェクト経験により、雇用適性を高める実践的なスキル開発が可能になります。
- 潜在的な雇用主にとって目立つ印象的なポートフォリオ、履歴書、履歴書を作成するためのポートフォリオ構築セッション。
- 面接テクニックとソフトスキルを定期的に練習し、学生が自信を持って就職の機会に備えられるようにします。
- 多様なスケジュールやニーズに対応する柔軟な学習オプション (オンライン、夜間、対面)。
- 業界経験豊富な教員と、継続的な指導と指導のための専門ネットワークを利用できます。
- 経験豊富な専門家との機会を共有し、学生が業界の専門家を観察して直接学ぶことができます。
- 信頼性を高め、プログラム中に習得したスキルを強調する修了証明書。
以前の交流会やクラスの写真です。
詳細については、電話または WhatsApp 254798166628 までお問い合わせください。ではごきげんよう。
以上がLuxDevHQ (Lux Academy およびデータ サイエンス 東アフリカ) AI、データ サイエンス、分析、データ エンジニアリングのトレーニング プログラムの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;

pythonlistsarebetterthanarrays formangingdiversedatypes.1)listscanholdelementsofdifferenttypes、2)adearedditionsandremovals、3)theeofferintutiveoperation likeslicing、but4)theearlessememory-effice-hemory-hemory-hemory-hemory-hemory-adlower-dslorededatas。

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