Not in da mood with Python 🐍âœĻ

āļ§āļąāļ™āļ™āļĩāđ‰āđ„āļĄāđˆāļ„āđˆāļ­āļĒāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āļŠāļķāļāļ­āļĒāļēāļāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđ€āļĨāļĒāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđ„āļ”āđ‰āļ™āļīāļ”āļŦāļ™āđˆāļ­āļĒāļāđ‡āļŦāļĨāļļāļ” ðŸĨš āļŠāļļāļ”āļ—āđ‰āļēāļĒāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāļžāļąāļāđāļĨāđ‰āļ§āļŦāļēāļ­āļ°āđ„āļĢāļ­āļĢāđˆāļ­āļĒāđ†āļĄāļēāļāļīāļ™ āļžāļĢāļļāđˆāļ‡āļ™āļĩāđ‰āļ„āđˆāļ­āļĒāļĄāļēāļ•āđˆāļ­ āļāļąāļšāļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ intermediate python āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ matplotlib āļāļąāļš dictionary āđ„āļ› āļžāļĢāļļāđˆāļ‡āļ™āļĩāđ‰āđ„āļ§āđ‰āļĄāļēāļ•āđˆāļ­āļŠāđˆāļ§āļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™ pandas āļ„āļąāđ‰āļš ðŸ’•

#data #coding #āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ•āļąāļ§āđ€āļ­āļ‡ #python #learnwithlemon8

2025/10/19 āđāļāđ‰āđ„āļ‚āđ€āļ›āđ‡āļ™

... āļ­āđˆāļēāļ™āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄāđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ Python āļœāļĄāļžāļšāļ§āđˆāļē Matplotlib āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āđ€āļĢāļēāđ€āļŦāđ‡āļ™āļ āļēāļžāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļœāđˆāļēāļ™āļāļĢāļēāļŸāđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļŠāļąāļ”āđ€āļˆāļ™āđāļĨāļ°āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‡āđˆāļēāļĒ āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ‡āļēāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™ Data Visualization āļ—āļĩāđˆāļŦāļĨāļēāļĒāļ„āļ™āļŠāļ™āđƒāļˆ āļ™āļ­āļāļˆāļēāļāļ™āļĩāđ‰āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰ Dictionary āļāđ‡āļŠāđˆāļ§āļĒāļāļķāļāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āđ€āļāđ‡āļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļšāļšāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ„āļĩāļĒāđŒ-āļ„āđˆāļē āļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰āļšāđˆāļ­āļĒāđƒāļ™āļ‡āļēāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡āļ•āđˆāļ­āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡āđ„āļ›āļŠāļđāđˆāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ Pandas āļ‹āļķāđˆāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ„āļĨāļšāļĢāļēāļĢāļĩāļŠāļģāļ„āļąāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™āļĢāļđāļ›āđāļšāļš DataFrame āļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļ‡āđˆāļēāļĒāđāļĨāļ°āļ—āļĢāļ‡āļžāļĨāļąāļ‡āļĄāļēāļ āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āđƒāļˆāļˆāļ°āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡ Pandas āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡ pip install pandas āļāđ‡āđ„āļĄāđˆāļĒāļēāļ āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļĄāļĩ Python āđāļĨāļ° pip āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļāđ‡āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ„āļĨāļšāļĢāļēāļĢāļĩāļ™āļĩāđ‰āđ€āļ‚āđ‰āļēāļĄāļēāđƒāļŠāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ—āļąāļ™āļ—āļĩ āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ§āđˆāļē Python āļ–āļđāļāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āđ‚āļĨāļāļˆāļĢāļīāļ‡āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢ āđ€āļŠāđˆāļ™ āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āļŦāļĢāļ·āļ­āļāļēāļĢāļ—āļģāđ€āļ§āđ‡āļšāļ”āđ‰āļ§āļĒ Python Flask āļāđ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āđāļĢāļ‡āļšāļąāļ™āļ”āļēāļĨāđƒāļˆāļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ•āđˆāļ­āđ„āļ› āđāļ™āļ°āļ™āļģāđƒāļŦāđ‰āļĨāļ­āļ‡āļ—āļģāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļĨāđ‡āļāđ† āđ€āļŠāđˆāļ™ āļāļēāļĢāļ§āļēāļ”āļāļĢāļēāļŸāļ­āļēāļĒāļļāđ€āļ‰āļĨāļĩāđˆāļĒāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ Matplotlib āļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āđˆāļēāļ™āđ„āļŸāļĨāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ”āđ‰āļ§āļĒ Pandas āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļķāļāļāļ™āđāļĨāļ°āļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āļˆāļĢāļīāļ‡ āļ™āļ­āļāļˆāļēāļāļ™āļĩāđ‰āļ„āļ§āļĢāđ€āļ›āļīāļ”āđƒāļˆāļžāļąāļāļœāđˆāļ­āļ™āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļĢāļđāđ‰āļŠāļķāļāđ„āļĄāđˆāļ­āļĒāļēāļāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ„āļĄāđˆāđƒāļŦāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āļŠāļķāļāļ•āļīāļ”āļĨāļšāđāļĨāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āļ„āļĢāļąāļš

āđ‚āļžāļŠāļ•āđŒāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡

āļ āļēāļžāļŠāļĢāļļāļ›āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ Python āļ„āļĢāļšāļ—āļļāļ EP āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™ āļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āļ•āļąāļ§āđāļ›āļĢ āļŠāļ™āļīāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđ€āļ‡āļ·āđˆāļ­āļ™āđ„āļ‚ āļ§āļ™āļ‹āđ‰āļģ āļĨāļīāļŠāļ•āđŒ āļ”āļīāļāļŠāļąāļ™āļ™āļēāļĢāļĩ āđāļĨāļ°āļŸāļąāļ‡āļāđŒāļŠāļąāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ‚āļ„āđ‰āļ”āđāļĨāļ°āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāļ—āļĩāđˆāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‡āđˆāļēāļĒ āđ‚āļ”āļĒāļ„āļĢāļđāļŸāļĨāļļāļ„ @krufluke.technology
āļŠāļĢāļļāļ›āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ Python āļ„āļĢāļšāļ—āļļāļāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđƒāļ™āļ āļēāļžāđ€āļ”āļĩāļĒāļ§
📘 āļŠāļĢāļļāļ›āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ Python āļ„āļĢāļšāļ—āļļāļāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđƒāļ™āļ āļēāļžāđ€āļ”āļĩāļĒāļ§ ðŸš€ āļˆāļēāļāļĄāļ·āļ­āđƒāļŦāļĄāđˆ → āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāđ„āļ”āđ‰āļˆāļĢāļīāļ‡ ðŸ§  āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļŠāļģāļ„āļąāļ āđƒāļŠāđ‰āļ•āđˆāļ­āļĒāļ­āļ”āđ„āļ”āđ‰āļ—āļļāļāļŠāļēāļĒ âš™ïļ āļ„āļĢāļšāļ—āļąāđ‰āļ‡āļ•āļąāļ§āđāļ›āļĢ āđ€āļ‡āļ·āđˆāļ­āļ™āđ„āļ‚ Loop List Dictionary āđāļĨāļ° Function ðŸ’Ą āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđāļšāļšāļ‡āđˆāļēāļĒ āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāđ€āļĢāđ‡āļ§ āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđ„āļ”āđ‰āļˆāļĢāļīāļ‡ ðŸŽŊ āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āđāļ™āđˆāļ™ = āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āđ„āļ”āđ‰āđ„āļ§āļ‚āļķāđ‰āļ™ āļ­āđˆāļēāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļ„āļ™āļ­āļ·āđˆāļ™āļĢāļđāđ‰āđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡ ðŸ”Ĩ āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģ
āļ„āļĢāļđāļŸāļĨāļļāļ„āļŠāļ­āļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ

āļ„āļĢāļđāļŸāļĨāļļāļ„āļŠāļ­āļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 202 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āļĄāļ·āļ­āđƒāļŦāļĄāđˆāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āļĢāļ‡āļ™āļĩāđ‰! 5 āđ€āļ§āđ‡āļšāļāļķāļāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļ‰āļšāļąāļšāļ„āļ™āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļāđ‡āļ—āļģāđ„āļ”āđ‰âœĻ
āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ” āļāđ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāļāļīāļĨāļ­āļąāļ™āļ”āļąāļšāļ•āđ‰āļ™āđ†āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ™āļ­āļĒāļēāļāļāļķāļ Skills āđƒāļŦāļĄāđˆāđ† āđāļ•āđˆāđ„āļĄāđˆāļĢāļđāđ‰āļˆāļ°āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļĒāļąāļ‡āđ„āļ‡ āļˆāļ°āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āđ„āļŦāļĄ? āđ„āļĄāđˆāđƒāļŠāđˆāļ›āļąāļāļŦāļēāđ€āļžāļĢāļēāļ°āđ€āļĢāļēāđ„āļ”āđ‰āļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāđ€āļ§āđ‡āļšāđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆ Beginner āđ„āļ›āļĒāļąāļ‡āļĢāļ°āļ”āļąāļš Advanced āļĄāļēāđ„āļ§āđ‰āđƒāļŦāđ‰āđāļĨāđ‰āļ§ āļĄāļĩāđ€āļ§āđ‡āļ™āđ„āļŦāļ™āļšāđ‰āļēāļ‡āļĄāļēāļ”āļđāļāļąāđŠāļ™~ 1. Coddy āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ§āđ‡āļšāļāļķāļāļāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļ­āļąāļ™āļ”āļąāļšāļ•āđ‰āļ™āđ† āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‡āđˆāļēāļĒāđ€āļžāļĢāļēāļ°
Farafern- â€Ē â€Ē -

Farafern- â€Ē â€Ē -

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 937 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āļ āļēāļžāļ›āļāđāļŠāļ”āļ‡āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢāđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄ Resume āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ„āļ™āļĒāđ‰āļēāļĒāļŠāļēāļĒāđāļĨāļ°āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āļ–āļđāļāđ€āļĢāļĩāļĒāļāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒ āđ‚āļ”āļĒāļĄāļĩāļĢāļđāļ›āļŠāļēāļĒāļŦāļ™āļļāđˆāļĄāđāļĨāļ°āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ€āļĢāļ‹āļđāđ€āļĄāđˆ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļ§āđˆāļē 'āļĢāļ­āļ”āđ„āļĄāđˆāļĢāļ­āļ”āļ”āļđāļāļąāļ™āđāļ„āđˆ 6 āļ§āļīāļ™āļēāļ—āļĩ!!'
āļ āļēāļžāđāļŠāļ”āļ‡āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš HR āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ„āļąāļ”āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđ€āļĢāļ‹āļđāđ€āļĄāđˆ āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆ 'āļ„āļ§āļĢāļ—āļģ' āđ€āļŠāđˆāļ™ āđ€āļĨāđˆāļēāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāđ€āļāđˆāļēāđƒāļŦāđ‰āđ€āļ‚āđ‰āļēāļāļąāļšāļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāļĄāđˆ āđāļĨāļ°āđƒāļŠāđ‰āđ‚��āļ›āļĢāđ€āļˆāļāļ•āđŒāđāļ—āļ™āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ•āļĢāļ‡ āđāļĨāļ°āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆ 'āđ„āļĄāđˆāļ„āļ§āļĢāļ—āļģ' āđ€āļŠāđˆāļ™ āļĒāļąāļ”āļ—āļļāļāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĨāļ‡āđ„āļ›
āļ āļēāļžāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāļ„āļąāļāļ‚āļ­āļ‡āļĢāļ°āļšāļš ATS (Applicant Tracking System) āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ„āļąāļ”āļāļĢāļ­āļ‡āđ€āļĢāļ‹āļđāđ€āļĄāđˆ āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ™āđ‰āļ™āļ§āđˆāļēāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļŠāļ™āļ°āļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļ”āđ‰āļ§āļĒ āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļļāļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļœāļĨāļ•āđˆāļ­ ATS āđ€āļŠāđˆāļ™ Font, Layout āđāļĨāļ° File type
6 āļ§āļīāđāļĢāļ! āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ Resume āļĒāļąāļ‡āđ„āļ‡āđƒāļŦāđ‰āđ‚āļ”āļ™āđƒāļˆ HR
📝 “Resume āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ„āļ™āļĒāđ‰āļēāļĒāļŠāļēāļĒ” āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļ„āļīāļ”āđƒāļŦāđ‰āļ•āđˆāļēāļ‡āļ­āļ­āļāđ„āļ› āđ€āļžāļĢāļēāļ°āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļēāļĒāļąāļ‡āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩâ€Ķ āļ„āļ·āļ­ â€œāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ•āļĢāļ‡â€ āđāļ•āđˆāļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļēāļĄāļĩ āļ„āļ·āļ­ â€œāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āļąāđ‰āļ‡āđƒāļˆâ€ āļāļąāļš â€œāļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāđ€āļ„āļĒāļĨāļ‡āļĄāļ·āļ­āļ—āļģāļˆāļĢāļīāļ‡â€ āļ•āļ­āļ™āļœāļĄāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āļŠāļēāļĒ āđ‚āļ”āļ™āļ–āļēāļĄāļ­āļĒāļđāđˆāļšāđˆāļ­āļĒāļĄāļēāļāļ§āđˆāļē → āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ•āļĢāļ‡ āļˆāļ°āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļœāđˆāļēāļ™āđ€āļŦāļĢāļ­? → āđ€āļ‚āļēāđ„āļĄāđˆāđ€āļĨāļ·āļ­āļāļ„āļ™āļ—āļĩāđˆāļˆāļšāļĄāļēāļ—āļēāļ‡āļ™āļĩāđ‰āļĄāļēāļāļāļ§āđˆāļēāļŦāļĢāļ­? āļŠāļļāļ”āļ—āđ‰āļēāļĒ āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆ
f.sukrit_

f.sukrit_

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 1515 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āļ āļēāļžāļĢāļ§āļĄāļ‚āļ­āļ‡ 3 āđāļ­āļ›āļāļķāļāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļŸāļĢāļĩāļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļĄāļ·āļ­āđƒāļŦāļĄāđˆ āđ‚āļ”āļĒāļĄāļĩāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­āļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāđāļŠāļ”āļ‡āđ‚āļ„āđ‰āļ”āđāļĨāļ°āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­āļ„āļ­āļĨāđ€āļ›āđ‡āļ™āļžāļ·āđ‰āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāđāļ™āļ°āļ™āļģāđāļ­āļ›
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­āļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāđāļŠāļ”āļ‡āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰ W3Schools āđāļĨāļ°āļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīāđ€āļ”āđˆāļ™āļ‚āļ­āļ‡āđāļ­āļ› āđ€āļŠāđˆāļ™ āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‡āđˆāļēāļĒ āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļ—āļĩāđˆāļĢāļąāļ™āđ„āļ”āđ‰ āđāļĨāļ°āđāļšāļšāļāļķāļāļŦāļąāļ”āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđƒāļšāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­āļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāđāļŠāļ”āļ‡āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰ Replit āđāļĨāļ°āļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīāļ‚āļ­āļ‡āđāļ­āļ›āļ—āļĩāđˆāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāļ āļēāļĐāļēāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļĄāļīāđˆāļ‡āđāļĨāļ°āđ€āļŸāļĢāļĄāđ€āļ§āļīāļĢāđŒāļāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļ‡āđˆāļēāļĒāđƒāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™
āđāļ­āļ›āļāļķāļāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļŸāļĢāļĩ āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļĄāļ·āļ­āđƒāļŦāļĄāđˆâœĻ
W3Schools āļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļ āļēāļĐāļēāļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āđ€āļŠāđˆāļ™ - HTML (āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ§āđ‡āļšāđ€āļžāļˆ) - CSS (āļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļšāđāļĨāļ°āļ•āļāđāļ•āđˆāļ‡āđ€āļ§āđ‡āļš) - JavaScript (āļāļēāļĢāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āđ€āļ§āđ‡āļšāļĄāļĩāļ›āļāļīāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāļāļąāļšāļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰) - PHP (āļ āļēāļĐāļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ€āļ§āđ‡āļšāļāļąāđˆāļ‡āđ€āļ‹āļīāļĢāđŒāļŸāđ€āļ§āļ­āļĢāđŒ) - SQL (āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ) - Python, Java, C++, React, Bootstrap āđāļĨāļ°āļ­āļ·āđˆāļ™āđ† ✅ āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļ—āļĩāđˆāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‡āđˆāļēāļĒ āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģ
Dekrian_04

Dekrian_04

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 1364 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

Python Cheat Sheet 📖 āļ āļēāļĐāļēāļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš AI/ML, Data Science, Web (Django/Flask)
Python Cheat Sheet 📖 āđ€āļāļĢāļīāđˆāļ™āļ™āļģ — āļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ­āļ°āđ„āļĢāļšāđ‰āļēāļ‡āļāđˆāļ­āļ™āđ€āļĢāļīāđˆāļĄ 1. Python āļ„āļ·āļ­āļ­āļ°āđ„āļĢ? — āļ āļēāļĐāļēāļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš AI/ML, Data Science, Web (Django/Flask), Automation 2. āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡/āļĢāļąāļ™āļ—āļĩāđˆāđ„āļŦāļ™? — āļ”āļēāļ§āļ™āđŒāđ‚āļŦāļĨāļ”āļˆāļēāļ python.org āļĢāļąāļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒ python file.py āļŦāļĢāļ·āļ­ Jupyter Notebook 3. Syntax āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ â€” āđ„āļĄāđˆāđƒāļŠāđ‰ {} āđāļ•āđˆāđƒāļŠāđ‰ indentatio
NerdDailyDose

NerdDailyDose

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 219 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āļ āļēāļžāļāļēāļĢāđŒāļ•āļđāļ™āđ€āļ”āđ‡āļāļœāļđāđ‰āļŦāļāļīāļ‡āļāļģāļĨāļąāļ‡āļĄāļ­āļ‡āđāļĨāđ‡āļ›āļ—āđ‡āļ­āļ›āļ”āđ‰āļ§āļĒāļŠāļĩāļŦāļ™āđ‰āļēāļāļąāļ‡āļ§āļĨ āļĄāļĩāļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļ§āđˆāļē "āđ€āļˆāļ­ Error āđāļĨāđ‰āļ§āļ—āļģāđ„āļ‡āļ•āđˆāļ­" āđāļĨāļ° "āļĄāļ·āļ­āđƒāļŦāļĄāđˆāļŦāļąāļ” Coding" āđāļŠāļ”āļ‡āļ–āļķāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļ—āđ‰āļēāļ—āļēāļĒāđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”
āļ āļēāļžāļāļēāļĢāđŒāļ•āļđāļ™āđ€āļ”āđ‡āļāļœāļđāđ‰āļŦāļāļīāļ‡āļāļģāļĨāļąāļ‡āļ„āļīāļ” āļĄāļĩāļŸāļ­āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āđāļŠāļ”āļ‡āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰ Python, JS (JavaScript) āđāļĨāļ° C++ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄ "āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļ āļēāļĐāļēāļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđˆ" āđāļĨāļ°āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ āļēāļĐāļēāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļ•āđˆāļē�āļ‡āđ†
āļ āļēāļžāļāļēāļĢāđŒāļ•āļđāļ™āđ€āļ”āđ‡āļāļœāļđāđ‰āļŦāļāļīāļ‡āļāļģāļĨāļąāļ‡āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļšāļ™āđāļĨāđ‡āļ›āļ—āđ‡āļ­āļ›āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļļāļ‚ āļĄāļĩāļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļ§āđˆāļē "āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™ Code Editor" āđāļĨāļ°āļŠāļ·āđˆāļ­āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄ āđ€āļŠāđˆāļ™ VsCode, Pycharm
āļĄāļ·āļ­āđƒāļŦāļĄāđˆāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļ—āļģāļĒāļąāļ‡āđ„āļ‡? ðŸ‘Đ‍ðŸ’ŧ
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļ—āļģāļĒāļąāļ‡āđ„āļ‡? ðŸ‘Đ‍ðŸ’ŧ āļĄāļēāļ”āļđ 5 āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āļ‡āđˆāļēāļĒāđ† āļ—āļĩāđˆāļĄāļ·āļ­āđƒāļŦāļĄāđˆāļāđ‡āļ—āļģāļ•āļēāļĄāđ„āļ”āđ‰āđ€āļĨāļĒ! âœĻ āļŦāļĨāļēāļĒāļ„āļ™āļ­āļĒāļēāļāļĨāļ­āļ‡āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āđāļ•āđˆāđ„āļĄāđˆāļĢāļđāđ‰āļˆāļ°āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āļĢāļ‡āđ„āļŦāļ™āļ”āļĩāđƒāļŠāđˆāļĄāļąāđ‰āļĒ? āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ‡āļ§āļĨāđ€āļĨāļĒāļ„āđˆāļ°! āļ§āļąāļ™āļ™āļĩāđ‰āļˆāļ°āļĄāļēāđāļŠāļĢāđŒāļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āļ‡āđˆāļēāļĒāđ† āļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāđ€āļĄāļ­āļĢāđŒāđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ–āļđāļāļ—āļēāļ‡āđāļ™āđˆāļ™āļ­āļ™! 1. āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļ āļēāļĐāļēāđāļĢāļāļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđˆ āļāļēāļĢāđ€āļĨāļ·āļ­āļ 'āļ āļēāļĐāļēāđāļĢāļ'
TechTalk by Taa

TechTalk by Taa

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 349 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āļ­āļąāļžāļŠāļāļīāļĨ ‘āđ€āļ”āđ‡āļāļˆāļšāđƒāļŦāļĄāđˆâ€™ āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ­āļ°āđ„āļĢāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļšāđ‰āļēāļ‡+āļžāļīāļāļąāļ”āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ðŸŽ“âœĻ
āđ€āļĢāļēāļ§āđˆāļēāļŠāđˆāļ§āļ‡āļĢāļ­āļĒāļ•āđˆāļ­āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļˆāļšāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļ—āļģāļ‡āļēāļ™ āđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ§āļĨāļēāļŠāļģāļ„āļąāļāđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđāļĨāļ°āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļžāļđāļ™āļ—āļąāļāļĐāļ°āđƒāļŦāļĄāđˆ āđ† āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđāļ•āđ‰āļĄāļ•āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āļāļąāļšāļ•āļąāļ§āđ€āļ­āļ‡ āļ§āļąāļ™āļ™āļĩāđ‰āđ€āļĨāļĒāļ‚āļ­āļĄāļąāļ”āļĢāļ§āļĄāļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđāļĨāļ°āļ—āļąāļāļĐāļ°āļ•āđˆāļēāļ‡ āđ† āļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ•āļąāļ§āđ€āļ­āļ‡āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡āļ™āļĩāđ‰āļĄāļēāđƒāļŦāđ‰āļ”āļđ āđ€āļœāļ·āđˆāļ­āđ€āļ›āđ‡āļ™āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ”āđ‡āļāļˆāļšāđƒāļŦāļĄāđˆāļŦāļĢāļ·āļ­āļœāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāļāļģāļĨāļąāļ‡āļĄāļ­āļ‡āļŦāļēāđ‚āļ­āļāļēāļŠāļ­āļąāļ›āđ€āļāļĢāļ”āđ‚āļ›
「poondapocket」

「poondapocket」

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 160 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

python āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āļ­āļēāļŠāļĩāļžāļ—āļĩāđˆāļ•āļ­āļšāđ‚āļˆāļ—āļĒāđŒ
āđāļ„āļšāļŠāļąāđˆāļ™āđ„āļĄāđˆāļĢāļđāđ‰āđāļ„āļšāļŦāļĄāļđāđāļ™āđˆāļ™āļ­āļ™ āđ€āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āļ­āđˆāļēāļ™āļˆāļēāļāļ‚āđ‰āļēāļ‡āļšāļ™āđ€āļĨāļĒāļ„āļĢāļąāļš #python #āļ•āļīāļ”āđ€āļ—āļĢāļ™āļ”āđŒ #Lemon8āļŪāļēāļ§āļ—āļđ #pythonprogramming #pythonlearning
Sen sen kung

Sen sen kung

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 157 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āļ āļēāļžāļ›āļāļšāļ—āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ Python EP.1 āđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡ print() āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļĄāļ·āļ­āđƒāļŦāļĄāđˆ āđ‚āļ”āļĒāļĄāļĩāļ•āļąāļ§āļāļēāļĢāđŒāļ•āļđāļ™āđ€āļžāļ™āļāļ§āļīāļ™āļāļģāļĨāļąāļ‡āđƒāļŠāđ‰āđāļĨāđ‡āļ›āļ—āđ‡āļ­āļ›āđāļĨāļ°āļŠāļĩāđ‰āļ‚āļķāđ‰āļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ™āđ‰āļ™āļĒāđ‰āļģāļ§āđˆāļē 90% āļ‚āļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āđƒāļŦāļĄāđˆāļĄāļąāļāļžāļĨāļēāļ”āđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļ™āļĩāđ‰
āļ āļēāļžāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡ print() āđƒāļ™ Python āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđāļŠāļ”āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄ (String) āļšāļ™āļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ‚āļ„āđ‰āļ”āđāļĨāļ°āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāļ§āđˆāļēāļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļ™āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļŦāļĄāļē��āļĒāļ„āļģāļžāļđāļ”
āļ āļēāļžāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡ print() āđƒāļ™ Python āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđāļŠāļ”āļ‡āļœāļĨāļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ‚ (Number) āļ—āļąāđ‰āļ‡āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āđ€āļ•āđ‡āļĄ (int) āđāļĨāļ°āļ—āļĻāļ™āļīāļĒāļĄ (float) āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ‚āļ„āđ‰āļ”āđāļĨāļ°āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰ āđāļĨāļ°āļŠāļ™āļīāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ‚āđƒāļ™ Python
āļ­āļĒāļēāļāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ Python āđ€āļ›āđ‡āļ™? āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļˆāļēāļ print() 👇
āđ‚āļžāļŠāļ•āđŒāļ™āļĩāđ‰āļŠāļ­āļ™ print() āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆ 0 → āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡ ðŸ“Œ āļ”āļđāļ„āļĢāļš 3 āļĢāļđāļ›: * āļĢāļđāļ› 1: String (āļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄ) * āļĢāļđāļ› 2: āļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ‚ * āļĢāļđāļ› 3: Tips āđƒāļŠāđ‰āļˆāļĢāļīāļ‡ ðŸ‘‰ āļĄāļ·āļ­āđƒāļŦāļĄāđˆāļ”āļđāļˆāļš = āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĨāļĒ ðŸ’Ŋ ðŸŽŊ āļ„āļĢāļđāļŸāļĨāļļāļ„āļˆāļ°āđāļŠāļĢāđŒāđāļšāļšāļāļķāļāļŦāļąāļ”āđƒāļŦāđ‰āļ—āļģāļŸāļĢāļĩ! āđāļ„āđˆāļ„āļ­āļĄāđ€āļĄāļ™āļ•āđŒāļ„āļģāļ§āđˆāļē “āđ€āļ­āļēāđāļšāļšāļāļķāļāļŦāļąāļ”” āđƒāļ•āđ‰āđ‚āļžāļŠāļ•āđŒ 👇 âĪïļ āļāļ”āđ„āļĨāļ„āđŒ + āļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄ āđ„āļ§āđ‰ āđ€āļ”āļĩāđ‹āļĒāļ§āļĄāļĩ EP.2 (input / va
āļ„āļĢāļđāļŸāļĨāļļāļ„āļŠāļ­āļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ

āļ„āļĢāļđāļŸāļĨāļļāļ„āļŠāļ­āļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 16 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āļ āļēāļžāļŦāļāļīāļ‡āļŠāļēāļ§āđƒāļ™āļŦāđ‰āļ­āļ‡āļ™āđ‰āļģāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ§āđˆāļē "āļĄāļąāļ”āļĢāļ§āļĄ 10 āļ­āļēāļŠāļĩāļž āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™āļŠāļđāļ‡ 30K+ āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ”āđ‡āļāļˆāļšāđƒāļŦāļĄāđˆ" āļ‹āļķāđˆāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļŦāļĨāļąāļāļ‚āļ­āļ‡āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄ.
āļ āļēāļžāđāļŠāļ”āļ‡āļ­āļēāļŠāļĩāļž Management Trainee āđāļĨāļ° Consultant āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ 30,000-50,000 āļšāļēāļ— āđāļĨāļ° 30,000-150,000 āļšāļēāļ— āļ•āļēāļĄāļĨāļģāļ”āļąāļš āđ‚āļ”āļĒāļĄāļĩāļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļĨāļąāļāļĐāļ“āļ°āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ‡āļœāļĨāļ•āđˆāļ­āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™.
āļ āļēāļžāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļž Auditor Big4 āđāļĨāļ° Data Scientist āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ 30,000-35,000 āļšāļēāļ— āđāļĨāļ° 25,000-50,000 āļšāļēāļ— āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•āļ‚āļ­āļ‡āļŠāļēāļĒāļ‡āļēāļ™.
āļĄāļąāļ”āļĢāļ§āļĄ 10 āļ­āļēāļŠāļĩāļž āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ 30K++ āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ”āđ‡āļāļˆāļšāđƒāļŦāļĄāđˆ
1. Management Trainee 💰āđ€āļĢāļ—āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ 30,000 - 50,000 āļšāļēāļ— āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļœāļđāđ‰āļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢ āđ‚āļ”āļĒāļĢāļąāļšāđ€āļ”āđ‡āļāļˆāļšāđƒāļŦāļĄāđˆāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļžāļŠāļđāļ‡ āļ–āđ‰āļēāđ€āļ›āđ‡āļ™ āļš.āļ•āđˆāļēāļ‡āļŠāļēāļ•āļī āļāđ‡āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™āļŠāļđāļ‡āļāļ§āđˆāļē āļš.āđ„āļ—āļĒ 2. Consultant 💰āđ€āļĢāļ—āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ 30,000 - 150,000 āļšāļēāļ— āđ€āļĢāļ—āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļŠāļēāļĒ Consult āļ„āđˆāļ­āļ™āļ‚āđ‰āļēāļ‡āļāļ§āđ‰āļēāļ‡āļĄāļēāļāđƒāļ™āļāļĨāļļāđˆāļĄ MB
Baitoey

Baitoey

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 1760 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āļĄāļąāļ”āļĢāļ§āļĄ 10 āļ—āļąāļāļĐāļ°āđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđ€āļāļĄāļŠāđŒ DATA CAREER āļŠāļđāđˆāļĄāļ·āļ­āđ‚āļ›āļĢ !
1. SQL āļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļ‹āļĩāļĒāļ™āļāļ§āđˆāļēāđāļ„āđˆāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ ðŸ’ŧ āđ„āļĄāđˆāđƒāļŠāđˆāđāļ„āđˆ SELECT * āđāļ•āđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļ”āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļŦāđ‰āđāļĄāđˆāļ™āļĢāļ§āļ”āđ€āļĢāđ‡āļ§ āđāļĨāļ°āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡ SQL 2. āļ„āļīāļ”āđāļšāļšāļŠāļ–āļīāļ•āļī āđ„āļĄāđˆāđƒāļŠāđˆāđāļ„āđˆāļ„āļģāļ™āļ§āļ“ ðŸ“ˆ āļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆ "āļ—āļģāđ„āļĄ" āļ–āļķāļ‡āđƒāļŠāđ‰āļŠāļđāļ•āļĢāļ™āļĩāđ‰ āđ„āļĄāđˆāđƒāļŠāđˆāđāļ„āđˆāļāļ” Run āļŦāļĢāļ·āļ­āđāļ„āđˆāļ„āļģāļ™āļ§āļ“āđƒāļŦāđ‰āļˆāļšāđ„āļ›āđ€āļ—āđˆāļēāļ™āļąāđ‰āļ™ 3. āđ€āļĨāđˆāļēāđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ āļēāļž (Data Viz) ðŸŽĻ āđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļĄāļŦāļēāļĻāļēāļĨāđƒāļŦāđ‰āļāļĨāļē
Baitoey

Baitoey

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 190 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āļ­āļīāļ™āđ‚āļŸāļāļĢāļēāļŸāļīāļāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­ 10 Python Libraries āļ—āļĩāđˆāļĄāļ·āļ­āđƒāļŦāļĄāđˆāļ„āļ§āļĢāļĢāļđāđ‰ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ§āđˆāļē Library āļ„āļ·āļ­āļŠāļļāļ”āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆāļĢāļđāļ›āļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ‡āđˆāļēāļĒāļ‚āļķāđ‰āļ™ āļĄāļĩāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡āđāļ•āđˆāļĨāļ° Library āđ€āļŠāđˆāļ™ tkinter, pandas, OpenCV āđāļĨāļ°āļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ›āļĢāļ°āđ‚āļĒāļŠāļ™āđŒāļāļąāļšāļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Library āđ‚āļ”āļĒāļĄāļĩāļ āļēāļžāļ„āļĢāļđāļŸāļĨāļļāļ„āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļš
10 Python Libraries āļ™āđˆāļēāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļ›āļĩ 2026
Python āđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĄāļĩāđāļ„āđˆāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ āđāļ•āđˆāđ€āļāđˆāļ‡āđ€āļžāļĢāļēāļ°āļĄāļĩ “Library” āđƒāļŦāđ‰āđƒāļŠāđ‰āđ€āļĒāļ­āļ°āļĄāļēāļ ðŸš€ ðŸ“Ķ Library āļ„āļ·āļ­āļŠāļļāļ”āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆāļĢāļđāļ› āļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āđ€āļĢāļēāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāđ„āļ”āđ‰āļ‡āđˆāļēāļĒāđāļĨāļ°āđ€āļĢāđ‡āļ§āļ‚āļķāđ‰āļ™ ðŸ–Ĩïļ tkinter → āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ­āļ›āļŦāļ™āđ‰āļēāļ•āđˆāļēāļ‡ ðŸŒ requests → āļ”āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļēāļāđ€āļ§āđ‡āļš/API 📊 pandas → āļ­āđˆāļēāļ™ Excel āđ„āļ”āđ‰āļ‡āđˆāļēāļĒ ðŸ“ˆ matplotlib → āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļēāļŸāļŠāļ§āļĒāđ† ðŸ—Ģïļ pyttsx3 →
āļ„āļĢāļđāļŸāļĨāļļāļ„āļŠāļ­āļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ

āļ„āļĢāļđāļŸāļĨāļļāļ„āļŠāļ­āļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 94 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āļ āļēāļžāļ›āļ EP2 āļŠāļ­āļ™ Python āđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļ‚āđ‰āļēāđ‚āļ„āđ‰āļ”āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ‡āđˆāļēāļĒāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ” āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļĄāļ·āļ­āđƒāļŦāļĄāđˆ āđ‚āļ”āļĒāļ„āļĢāļđāļŸāļĨāļļāļ„ āļŠāļ­āļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļĨāļ°āļ„āļĢāđ€āļžāļ™āļāļ§āļīāļ™āđāļĨāļ°āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰āđ‚āļ‹āđ€āļŠāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđ€āļ”āļĩāļĒ
āļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļĄāļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡ input() āđƒāļ™ Python āļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļēāļāļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļœāđˆāļēāļ™āļ„āļĩāļĒāđŒāļšāļ­āļĢāđŒāļ” āļ‹āļķāđˆāļ‡āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĄāļ­ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļĢāļˆāļģ
āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ input() āđƒāļ™ Python āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļąāļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļšāļšāļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄ āļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ‚ āđāļĨāļ°āļ—āļĻāļ™āļīāļĒāļĄ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāļāļēāļĢāđāļ›āļĨāļ‡āļŠāļ™āļīāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļœāļīāļ”āļžāļĨāļēāļ”
āļĢāļąāļšāļ„āđˆāļēāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļ‚āđ‰āļēāļĄāļēāđƒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ” Python āļĒāļąāļ‡āđ„āļ‡āļ‡āđˆāļēāļĒāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ” (input)
input() āļ„āļ·āļ­āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰āļĢāļąāļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļēāļāļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļœāđˆāļēāļ™āļ„āļĩāļĒāđŒāļšāļ­āļĢāđŒāļ” - āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ–āļķāļ‡ input() āļˆāļ°āļŦāļĒāļļāļ”āļĢāļ­āļˆāļ™āļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļāļ” Enter - āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™ â€œāļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄ (str)” āđ€āļŠāļĄāļ­ -āļ–āđ‰āļēāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ‚ āļ•āđ‰āļ­āļ‡āđāļ›āļĨāļ‡āļāđˆāļ­āļ™ āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ‚āļ•āđ‰āļ•āļ­āļšāļāļąāļšāļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰ āđ€āļŠāđˆāļ™ āļĢāļąāļšāļŠāļ·āđˆāļ­ āļ­āļēāļĒāļļ āļŦāļĢāļ·āļ­āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ•āđˆāļēāļ‡ āđ† āļ„āļ§āļĢāđƒāļŠāđˆāļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āļģāļŦāļ™āđ‰āļēāđƒāļŦāđ‰
āļ„āļĢāļđāļŸāļĨāļļāļ„āļŠāļ­āļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ

āļ„āļĢāļđāļŸāļĨāļļāļ„āļŠāļ­āļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 6 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ•āļąāļ§āđāļ›āļĢāđƒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ” Python āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢ āđ„āļĄāđˆāđƒāļŦāđ‰āđ‚āļ„āđ‰āļ” Error
āļ•āļąāļ§āđāļ›āļĢ āļ„āļ·āļ­āļžāļ·āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļāđ‡āļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ āđ€āļ›āđ‡āļ™āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļŠāļģāļ„āļąāļāļ—āļĩāđˆāļĄāļ·āļ­āđƒāļŦāļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆ āļŦāļĨāļąāļāļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļŠāļ·āđˆāļ­āļ•āļąāļ§āđāļ›āļĢ * āļ•āļąāđ‰āļ‡āļŠāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āļŠāļ·āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļĄāļēāļĒ āđ€āļŠāđˆāļ™ name, age, score * āđƒāļŠāđ‰āļ•āļąāļ§āļ­āļąāļāļĐāļĢāļ āļēāļĐāļēāļ­āļąāļ‡āļāļĪāļĐ āļŦāļĢāļ·āļ­ _ * āļŦāđ‰āļēāļĄāļ‚āļķāđ‰āļ™āļ•āđ‰āļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ‚ * āļŦāđ‰āļēāļĄāļĄāļĩāļŠāđˆāļ­āļ‡āļ§āđˆāļēāļ‡āđƒāļ™āļŠāļ·āđˆāļ­ * āļ•āļąāļ§āļžāļīāļĄāļžāđŒāđ€āļĨāđ‡āļ-āđƒāļŦāļāđˆ āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļĄāļēāļĒāļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļ™ āļŠāļīāđˆāļ‡
āļ„āļĢāļđāļŸāļĨāļļāļ„āļŠāļ­āļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ

āļ„āļĢāļđāļŸāļĨāļļāļ„āļŠāļ­āļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 11 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

My playlist Ep1: mood āđ‚āļ‹āļāļđāđ‰āļ”āļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļēāļāđ€āđ€āļŠāļĢāđŒāđƒāļŦāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ™āļąāļĄāđ€āļšāļ­āļ§āļąāļ™āļ™ðŸŽ§
āļ§āļąāļ™āļ™āļĩāđ‰āļˆāļ°āļĄāļēāđ€āđ€āļ™āļ°āļ™āļģāđ€āļžāļĨāļ‡āļ—āļĩāđˆāđ„āļ§āļ›āđŒāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ‚āļąāļšāļĢāļ–āļŦāļĢāļ·āļ­āđ€āļ›āļīāļ”āļāđˆāļ­āļ™āļ­āđˆāļēāļ™āļŦāļ™āļąāļ‡āļŠāļ·āļ­āļĄāļēāļāļ āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ€āļĢāļēāđ€āļ”āđ‰āļāļ§āļīāļ”āļ§āļ°āļāđ‡āļˆāļ°āļŠāļ­āļšāđ€āļ›āļīāļ”āđ€āļžāļĨāļ‡āļ™āļĩāđ‰āļāđˆāļ­āļ™āđ€āļ‚āđ‰āļēāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļāđˆāļ­āļ™āļ•āļĨāļ­āļ”āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļāļģāļĨāļąāļ‡āđƒāļˆāļŠāļļāļ”āđ† my fav⭐ïļâ­ïļâ­ïļ åƒæ™īåĪĐ像é›ĻåĪĐ(į”ĩč§†å‰§ã€Šéšū哄》åŋƒåŠĻæ›ē) āļ„āļ·āļ­āđ€āļžāļĨāļ‡āļ™āļĩāđ‰āđ€āļĨāļĒāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ­āļīāļ™āđ‚āļ—āļĢāđ€āļžāļĨāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļ™āļķāļāļ–āļķāļ‡āļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ§āļĨāļēāļ•āđˆāļēāļ‡āđ†āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļēāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļĄāļĩāļāļģāļĨāļąāļ‡āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļŠāļļāđ‰āļ”āđ† 👉ðŸŧāđƒāļ„āļĢāļĄāļĩāđ€āļžāļĨāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļēāļāđ€āđ€āļŠāļĢāđŒāđāļ§āļ°āļĄāļēāđ€āđ€āļŠāļĢāđŒāļ
Sensible

Sensible

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 41 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āļ āļēāļžāđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļš Data Analyst āđāļĨāļ° Business Analyst. Data Analyst āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāđ‚āļ„āđ‰āļ”āđāļĨāļ°āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ”āļīāļš āļŠāđˆāļ§āļ™ Business Analyst āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļœāļ™āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ, āđāļœāļ™āļœāļąāļ‡āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢ, āđāļĨāļ°āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļœāđˆāļēāļ™āđāļ”āļŠāļšāļ­āļĢāđŒāļ”
ðŸšĻāđ€āļĨāļ·āļ­āļāđ„āļĄāđˆāļ–āļđāļ! ðŸĪŊ Data Analyst vs Business AnalystâœĻ
Data Analyst vs Business Analyst āļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļ™āļĒāļąāļ‡āđ„āļ‡? āļŠāļĢāļļāļ›āļˆāļšāđƒāļ™ 5 āļ‚āđ‰āļ­ âœĻ ​āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŦāļĄāļ·āļ­āļ™āļāļąāļ™ āđāļ•āđˆāļ—āļēāļ‡āđ€āļ”āļīāļ™āļ„āļ™āļĨāļ°āđāļšāļš! āđƒāļ„āļĢāļāļģāļĨāļąāļ‡āļĨāļąāļ‡āđ€āļĨāļˆāļ°āļĒāđ‰āļēāļĒāļŠāļēāļĒ āļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļĒāļēāļāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ‡āļēāļ™āđāļĢāļāđāļ•āđˆāļĒāļąāļ‡āļ‡āļ‡āđ† āļ­āļĒāļđāđˆ āļĄāļēāđ€āļŠāđ‡āļāļāļąāļ™āļ”āđˆāļ§āļ™āļ§āđˆāļēāđ€āļĢāļēāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāļēāļĒāđ„āļŦāļ™āļāļąāļ™āđāļ™āđˆ? 👇 ​1ïļâƒĢ āđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļ‡āļēāļ™ (The Goal) â€Ē DA: āđ€āļ™āđ‰āļ™ "āļŦāļēāļ„āļģāļ•āļ­āļš" āļˆāļēāļāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™āļ­āļ”āļĩāļ• (āļ—āļģāđ„āļĄāļĒāļ­āļ”āļ‚āļēāļĒāļ•āļ?
BA Life by Khun Thip

BA Life by Khun Thip

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 8 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āļ āļēāļžāļ­āļīāļ™āđ‚āļŸāļāļĢāļēāļŸāļīāļāđāļŠāļ”āļ‡ 6 āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āļŠāļđāđˆāļāļēāļĢāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ™āļąāļāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ€āļ§āđ‡āļšāļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļž āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļˆāļēāļāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļēāļāļāļēāļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒ HTML, CSS, JavaScript, āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡ (Front-end, Back-end, Full-stack), āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰ Frameworks, āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆ Git/GitHub, āļāļķāļāļāļ™āļŠāļĄāđˆāļģāđ€āļŠāļĄāļ­ āđāļĨāļ°āđƒāļŠāđ‰āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™
āļ­āļĒāļēāļāđ€āļ›āđ‡āļ™ Web Developer āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļˆāļēāļāļ•āļĢāļ‡āđ„āļŦāļ™āļ”āļĩ?
āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđƒāļ„āļĢāļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļēāļāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ§āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ” āđāļ•āđˆāļĒāļąāļ‡āđ„āļĄāđˆāļĢāļđāđ‰āļˆāļ°āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļĒāļąāļ‡āđ„āļ‡āļ”āļĩ āđ‚āļžāļŠāļ•āđŒāļ™āļĩāđ‰āļŠāļĢāļļāļ›āđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļđāđˆāļāļēāļĢāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ™āļąāļāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ€āļ§āđ‡āļšāđ„āļ§āđ‰āđƒāļŦāđ‰āđāļĨāđ‰āļ§āđāļšāļšāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‡āđˆāļēāļĒ āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļ›āļđāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļˆāļ™āļ–āļķāļ‡āļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļž āļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļ§āđˆāļēāļ•āļēāļĄāļĢāļ­āļĒāđ„āļ”āđ‰āđāļ™āđˆāļ™āļ­āļ™! 1. āļ›āļđāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āđƒāļŦāđ‰āđāļ™āđˆāļ™: HTML, CSS, JavaScript āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ€āļ§āđ‡āļšāļāđ‡āđ€āļŦāļĄāļ·āļ­āļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļšāđ‰āļēāļ™ ðŸĄ āļ–āđ‰āļēāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āđ„āļĄāđˆāđāļ™āđˆāļ™ āļšāđ‰āļēāļ™āļāđ‡āļžāļąāļ‡āđ„āļ”āđ‰! āđ€āļĢāļēāļĄ
TechTalk by Taa

TechTalk by Taa

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 20 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­āđ‚āļ—āļĢāļĻāļąāļžāļ—āđŒāđāļŠāļ”āļ‡āđ„āļ­āļ„āļ­āļ™āđāļ­āļ› Datacamp āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļĄāļ™āļđāļ›āđŠāļ­āļ›āļ­āļąāļ› āđāļĨāļ°āļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāđ‚āļ›āļĢāđ‚āļĄāļ—āļ§āđˆāļē Datacamp āđ€āļ›āļīāļ”āđƒāļŦāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ Python & AI āļŸāļĢāļĩāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđƒāļšāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļ–āļķāļ‡āļŠāļīāđ‰āļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™āļ™āļĩāđ‰ āļ‹āļķāđˆāļ‡āļ›āļāļ•āļīāļĄāļĩāļ„āđˆāļēāđƒāļŠāđ‰āļˆāđˆāļēāļĒāđ€āļāļ·āļ­āļš 5,000 āļšāļēāļ—āļ•āđˆāļ­āļ›āļĩ
āļ āļēāļžāđ‚āļ›āļĢāđ‚āļĄāļ— Datacamp 'FREE ACCESS WEEK' āđƒāļŦāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ Python āđāļĨāļ° AI āļŸāļĢāļĩ 200+ āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļ§āđˆāļēāļŠāļīāļ—āļ˜āļīāđŒāļŸāļĢāļĩāļˆāļ°āļŦāļĄāļ”āđƒāļ™āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆ 31 āļŠāļīāļ‡āļŦāļēāļ„āļĄ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ™āļąāļšāļ–āļ­āļĒāļŦāļĨāļąāļ‡āđāļĨāļ°āļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļ§āđˆāļēāļĄāļĩāļ„āļ­�āļĢāđŒāļŠāđƒāļŦāđ‰āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĄāļēāļāļāļ§āđˆāļē 200 āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­ Datacamp āđāļŠāļ”āļ‡āļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ 'Introduction to Python Basic' āļ—āļĩāđˆāđ€āļ™āđ‰āļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđāļšāļšāļĨāļ‡āļĄāļ·āļ­āļ—āļģ āļĄāļĩāđāļšāļšāļāļķāļāļŦāļąāļ” āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļļāļ§āđˆāļēāļĄāļĩ 205 āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāđƒāļŦāđ‰āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđāļšāļšāļšāļļāļŸāđ€āļŸāļ•āđŒāļāđˆāļ­āļ™āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆ 31 āļŠāļīāļ‡āļŦāļēāļ„āļĄ
Datacamp āđ€āļ›āļīāļ”āđƒāļŦāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļŸāļĢāļĩ! Python & AI
ðŸšĻ āļ”āđˆāļ§āļ™āļ™āļ™āļ™! āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ Python & AI āļŸāļĢāļĩ 7 āļ§āļąāļ™āļāļąāļš Datacamp ðŸšĻ āđƒāļ„āļĢāļāļģāļĨāļąāļ‡āļŦāļēāļ—āļēāļ‡āļ­āļąāļ›āļŠāļāļīāļĨāļŠāļēāļĒ Data, AI, Coding āļŦāđ‰āļēāļĄāļžāļĨāļēāļ”! āļ•āļ­āļ™āļ™āļĩāđ‰ Datacamp āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāļĢāļ°āļ”āļąāļšāđ‚āļĨāļ (āđƒāļŠāđ‰āļāļąāļ™āđƒāļ™āļŦāļĨāļēāļĒāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāđāļĨāļ°āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļ”āļąāļ‡āđ†) āđ€āļ›āļīāļ”āđƒāļŦāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ āļŸāļĢāļĩāļāļ§āđˆāļē 200 āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ ðŸ“š āļ—āļąāđ‰āļ‡ Python, AI, Data Science, Machine Learning āđāļĨāļ°āļ­āļĩāļāđ€āļžāļĩāļĒāļš! ✅
Ivyy <333

Ivyy <333

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 61 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

python library ...????
#python #pythonprogramming #pythonlearning #āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ€āļ§āđ‡āļ›āđ„āļ‹āļ•āđŒ #library _of_python āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āđ€āļŦāđ‡āļ™āļ āļēāļžāļŠāļąāļ”āđ€āļˆāļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ” āđ€āļĢāļēāļĄāļēāđ€āļˆāļēāļ°āļĨāļķāļāđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”āļ‚āļ­āļ‡ Library āđƒāļ™āļĄāļļāļĄāļĄāļ­āļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāđƒāļŦāđ‰āļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”āļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļĩāļāļ™āļīāļ”āļ„āļĢāļąāļš 1. āļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļĄāļēāļĒāđ€āļŠāļīāļ‡āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„ (Technical Meaning) āđƒāļ™āļ—āļēāļ‡āļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ Library āļ„āļ·āļ­āđ„āļŸāļĨāđŒāļ—āļĩāđˆāļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāļŸāļąāļ‡āļāđŒ
āļ‚āļĩāļ”āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™

āļ‚āļĩāļ”āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 38 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

50 āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĢāļđāđ‰āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš Python💙āļ āļēāļĐāļēāļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš AI, Machine Learning, Data Science
50 āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĢāļđāđ‰āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš Python Python āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ āļēāļĐāļēāļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš AI, Machine Learning, Data Science āđāļĨāļ°āđ€āļ§āđ‡āļš Backend āļ”āđ‰āļ§āļĒāđ„āļ§āļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļ—āļĩāđˆāļ­āđˆāļēāļ™āļ‡āđˆāļēāļĒ Part 1 āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āđāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āļ§āļąāļ•āļī 1. āļ–āļđāļāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ›āļĩ 1991 Guido van Rossum āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Python āļ‚āļķāđ‰āļ™ āļ•āļąāđ‰āļ‡āļŠāļ·āđˆāļ­āļ•āļēāļĄāļĢāļēāļĒāļāļēāļĢ Monty Python's Flying Circus āđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āļ•āļąāđ‰āļ‡āļ•āļēāļĄāļ‡āļđāļ•āļēāļĄāļ—āļĩāđˆ
NerdDailyDose

NerdDailyDose

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 18 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āļ āļēāļžāđāļŠāļ”āļ‡āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ‚āļ„āđ‰āļ” Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ Text Type: str āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļŸāļąāļ‡āļāđŒāļŠāļąāļ™ type() āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļŠāļ™āļīāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ•āļąāļ§āđāļ›āļĢ 'a' āļ—āļĩāđˆāđ€āļāđ‡āļšāļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄ 'Hello World' āļ‹āļķāđˆāļ‡āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāļ„āļ·āļ­ <class 'str'>
āļ āļēāļžāđāļŠāļ”āļ‡āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ‚āļ„āđ‰āļ” Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ Numeric Types: int, float, complex āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļŸāļąāļ‡āļāđŒāļŠāļąāļ™ type() āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļŠāļ™āļīāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ•āļąāļ§āđāļ›āļĢ 'x', 'y', 'z' āļ—āļĩāđˆāđ€āļāđ‡āļšāļ„āđˆāļēāļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ‚��āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ•āđˆāļēāļ‡āđ†
āļ āļēāļžāđāļŠāļ”āļ‡āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ‚āļ„āđ‰āļ” Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ Sequence Types: list, tuple, range āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļŸāļąāļ‡āļāđŒāļŠāļąāļ™ type() āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļŠāļ™āļīāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ•āļąāļ§āđāļ›āļĢ 'x', 'y', 'z' āļ—āļĩāđˆāđ€āļāđ‡āļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļšāļšāļĨāļģāļ”āļąāļš
🚀 āļŠāļĢāļļāļ› Data Types āđƒāļ™ Python āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĢāļđāđ‰!
āļ™āļĩāđˆāļ„āļ·āļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ (Data Types) āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļ„āļąāļāļĄāļēāļāđ† āđƒāļ™āļ āļēāļĐāļē Python āļ„āđˆāļ°/āļ„āļĢāļąāļš! āļāļēāļĢāļĢāļđāđ‰āļ§āđˆāļēāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļ•āđˆāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āđ€āļāđ‡āļšāļ„āđˆāļēāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢāđāļĨāļ°āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢāļ„āļ·āļ­āļŦāļąāļ§āđƒāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āđ€āļĨāļĒ! 📊 āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŦāļĨāļąāļ (Key Data Types): â€Ē Text Type: str (String) - āđƒāļŠāđ‰āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄ â€Ē Numeric Types: int (āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āđ€āļ•āđ‡āļĄ), float (āļ—āļĻāļ™āļīāļĒāļĄ), com
āđ€āļ”āļŸ

āđ€āļ”āļŸ

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 11 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

🚀 CLAUDE DESKTOP — Cowork Mode + Custom Skills
āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ AI Assistant āļ—āļĩāđˆ “āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ§āļīāļ˜āļĩāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“” āļˆāļĢāļīāļ‡āđ† Claude Desktop āđƒāļ™āđ‚āļŦāļĄāļ” Cowork āđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āđāļ„āđˆ AI Chat āļ˜āļĢāļĢāļĄāļ”āļē āđāļ•āđˆāļ„āļ·āļ­āļĢāļ°āļšāļš AI Workspace āļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“: ⚡ āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļš AI āđāļšāļš Real-time ⚡ āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļœāđˆāļēāļ™ Custom Skills ⚡ āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Workflow āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ—āļēāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļąāļ§āđ€āļ­āļ‡ âšĄ āđƒāļŦāđ‰ Claude āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆ Context āļ‡āļē
KPattharawiwatkul

KPattharawiwatkul

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 18 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­ Data Analyst āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļēāļŠāļ­āļšāļ āļēāļĐāļēāļˆāļĩāļ™
āļ­āļąāļ™āļ™āļĩāđ‰āļ‚āļģāđ†āļ™āļ° āļ‡āļēāļ™āļĨāļ§āļ55 #Hsk #dataanalyst #python āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļžāļĄāļŦāļēāļ™āļ„āļĢ
āļžāļĩāđˆāļšāļ­āļŠ - āļ„āļēāļĒāļ•āļ°āļ‚āļēāļšāļ”āļēāļ•āđ‰āļē

āļžāļĩāđˆāļšāļ­āļŠ - āļ„āļēāļĒāļ•āļ°āļ‚āļēāļšāļ”āļēāļ•āđ‰āļē

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 12 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ Python free āļāļąāļ™āļ„āđ‰āļēāļš ðŸ‹
āđāļŦāļĨāđˆāļ‡āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰ Python āļŸāļĢāļĩāļ”āļĩāđ†āļĄāļēāļ­āļĩāļāđāļĨāđ‰āļ§āļ„āđ‰āļēāļš āļ•āļąāļ§āļ™āļĩāđ‰āđāļ™āļ°āļ™āļģāđ€āļĨāļĒ āđāļšāļšāļāļķāļāļŦāļąāļ”āđ€āļĒāļ­āļ°āļĄāļēāļ āļ”āļĩāļĄāļēāļ āļŠāļ™āļļāļāļĄāļēāļ āļ­āļĒāļēāļāđƒāļŦāđ‰āđ„āļ›āļĨāļ­āļ‡āļ—āļģāļāļąāļ™āđ€āļĒāļ­āļ°āđ†āļ™āļ°āļ„āđ‰āļēāļš ðŸ’• #dataengineer #coding #dataentry #python #learnonlemon8
āđ€āļ”āļŸ

āđ€āļ”āļŸ

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 144 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āļ­āļĒāļēāļāđ€āļ›āđ‡āļ™ Cybersecurity? 🔐 āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļ—āļģāļĒāļąāļ‡āđ„āļ‡
āļ­āļēāļŠāļĩāļžāļ”āđ‰āļēāļ™ Cybersecurity āļŦāļĢāļ·āļ­ āļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāļ—āļēāļ‡āđ„āļ‹āđ€āļšāļ­āļĢāđŒ āļāļģāļĨāļąāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļēāļāđƒāļ™āļĒāļļāļ„āļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨ āđƒāļ„āļĢāļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āđƒāļˆāļ­āļĒāļēāļāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļŦāļ™āļķāđˆāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļŠāļēāļĒāļ‡āļēāļ™āļ™āļĩāđ‰ āļĄāļēāļ”āļđāļāļąāļ™āļ§āđˆāļēāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļĩāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ­āļ°āđ„āļĢāļšāđ‰āļēāļ‡ āđāļĨāļ°āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™āđ€āļ—āđˆāļēāđ„āļŦāļĢāđˆ! āļ—āļąāļāļĐāļ°āļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļĩ āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āđāļ™āđˆāļ™āđ†: āļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļĢāļ°āļšāļšāļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļāļēāļĢ (Linux, Windows), āđ€āļ„āļĢāļ·āļ­āļ‚āđˆāļēāļĒ (TCP/IP), āļ āļēāļĐāļēāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢ
TechTalk by Taa

TechTalk by Taa

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 56 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­āđāļĨāđ‡āļ›āļ—āđ‡āļ­āļ›āđāļŠāļ”āļ‡āđ‚āļ„āđ‰āļ” Python āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāļ–āļēāļĄāļ§āđˆāļēāļ„āļ§āļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ Python āļŦāļĢāļ·āļ­ R āļāđˆāļ­āļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŠāļēāļĒ Data
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­āđāļĨāđ‡āļ›āļ—āđ‡āļ­āļ›āđāļŠāļ”āļ‡āđ‚āļ„āđ‰āļ” Python āđāļĨāļ°āļāļĢāļēāļŸ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ Python āđƒāļ™ Data Science āļ—āļĩāđˆāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒ
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­āđāļĨāđ‡āļ›āļ—āđ‡āļ­āļ›āđāļŠāļ”āļ‡āđ‚āļ„āđ‰āļ” R āđāļĨāļ°āļāļĢāļēāļŸāļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ R Programming āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļŠāļ–āļīāļ•āļīāļ—āļĩāđˆāļ‹āļąāļšāļ‹āđ‰āļ­āļ™
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļŠāļēāļĒ Data āļ„āļ§āļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ­āļ°āđ„āļĢāļāđˆāļ­āļ™āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡ Python VS R
🔘 Python āđƒāļ™āļ—āļēāļ‡ Data Science āļˆāļ°āđƒāļŠāđ‰ Python āđƒāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ™āļēāļ”āđƒāļŦāļāđˆ āļāļēāļĢāļ—āļģ Model āļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āđ€āļŠāđˆāļ™ Machine Learning, Deep Learning āļĢāļ§āļĄāđ„āļ›āļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāļ—āļģ Data Analysis āđāļĨāļ° Data Visualization āļĄāļĩ Library āđƒāļŦāđ‰āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđƒāļŠāđ‰āđ€āļĒāļ­āļ° āļ‹āļķāđˆāļ‡ Python āđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āļˆāļģāļāļąāļ”āļ­āļĒāļđāđˆāđāļ„āđˆāļ‡āļēāļ™ Data Science āđāļ•āđˆāļĒāļąāļ‡āđƒāļŠāđ‰āđ„āļ”āđ‰āđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ€āļ§āđ‡āļšāđ„āļ‹āļ•āđŒ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļ­āļąāļ•
Baitoey

Baitoey

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 125 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

White lipped python
āļ™āļĩāđˆāđāļŦāļĨāļ°āļ‡āļđāļ”āļģāļ—āļĩāđˆāļˆāļĢāļīāļ‡āđƒāļˆ āļŦāļĨāđˆāļ­āđ€āļ—āđˆ āļ„āļĄ āđ€āļ‚āđ‰āļĄ #āļ‡āļđāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļžāļīāļĐ #āļ‡āļđāđ€āļĨāļĩāđ‰āļĒāļ‡ #āļ‡āļđ #āļ„āļ™āđ€āļĨāļĩāđ‰āļĒāļ‡āļ‡āļđ
āļ™āļ°āļ™āļēāļĒāļŠāļ­āļšāļ‡āļđāļĒ

āļ™āļ°āļ™āļēāļĒāļŠāļ­āļšāļ‡āļđāļĒ

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 72 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āđāļˆāļ web āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ python free āļ„āđˆāļēāļš ðŸ˜âœĻðŸĨ°
āļŠāļ§āļąāļŠāļ”āļĩāļ„āđˆāļēāļšāļš āļ§āļąāļ™āļ™āļĩāđ‰āļĄāļēāđāļˆāļāđāļŦāļĨāđˆāļ‡āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļŸāļĢāļĩāļ”āļĩāđ† āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ„āļ™āļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļēāļāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰ Python āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆ 0 āđ€āļĨāļĒ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ™āđ†āļ„āļ™āđ„āļŦāļ™āļāļģāļĨāļąāļ‡āļˆāļ°āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™ āļĄāļēāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āļĢāļ‡āļ™āļĩāđ‰āđ„āļ›āļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļąāļ™āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĨāļĒāļ„āđ‰āļēāļšāļš âœĻ #dataengineer #coding #dataentry #python #learnonlemon8
āđ€āļ”āļŸ

āđ€āļ”āļŸ

āļ–āļđāļāđƒāļˆ 52 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡

āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄ