PostgreSQL を学ぶべき 8 つの理由 | PostgreSQL トレーニングの利点 (2023)

によるスーザン・メイ 2019年6月10日

7179658 2019年6月10日

• パイソン

Python の概要: 知っておくべきことすべて

によるスーザン・メイ

Python は、Java と同様に、世界で最もよく知られている高水準プログラミング言語の 1 つです。他のテクノロジとの統合が容易で、特に要件が不安定な大規模プロジェクトの場合に、安定性とコーディングの生産性が向上するため、プログラマーの間で着実に注目を集めています。オブジェクト指向プログラミング言語の学習を検討している場合は、Python から始めることを検討してください。Python の簡単な背景 Python は 1991 年にグイド ヴァン ロッサムによって初めて作成されました。彼は、最終的には Python を英語と同じくらい理解しやすく明確なものにしたいと考えていました。オープンソースなので、誰でも貢献でき、そこから学ぶことができます。オブジェクト指向プログラミングと命令型プログラミングおよび関数型プログラミングをサポートするだけでなく、可読コードについても強力な主張を行いました。したがって、Python はマルチパラダイムの高レベル プログラミング言語であり、構造をサポートし、メタ プログラミングやロジック プログラミング、さらには「魔法のメソッド」も提供します。Python のその他の機能可読性は Python の重要な要素であり、コード ブロックを制限します。代わりにホワイトスペースを使用して、より明確で混雑の少ない外観を実現しますPython はホワイトスペースを使用して、コードブロックの最初と最後、および「ダックタイピング」または強力なタイピングを伝達しますプログラムは小さく、より速く実行されますPython はプログラムの作成に必要なコードが少なくなりますが、実行が遅い Java と比較して、読みやすく理解しやすいです。また、よりユーザーフレンドリーで、より直感的なコーディング スタイルを備えています。ネイティブ バイトコードをコンパイルします。何に、誰が使用するのか。当然のことながら、Python は現在、世界で最も人気のあるプログラミング言語のトップ 5 の 1 つです。専門家がさまざまな技術的問題やビジネス上の問題を解決できるよう支援しています。たとえば、米国では毎日、800 以上の地域や都市で 36,000 を超える天気予報が発行されています。これらの予測はデータベースに保存され、場所ごとに実際に発生した状況と比較され、結果は表にまとめられ、次回の予測モデルを改善します。このデータの収集、分析、レポートを可能にするプログラミング言語は何ですか? Python! 2013 年に業界アナリストのオライリーが行った調査では、データ サイエンティストの 40% が日常業務で Python を使用していると報告しています。Google、NASA、CERN などの企業は、データ サイエンスを含むあらゆるプログラミング目的で Python を使用しています。 Wikipedia、Google、Yahoo! などでも使用されています YouTube、Instagram、Quora、Dropbox は、私たちが毎日使用する多くのアプリの 1 つで、Python を使用しています Python は、スターの制作に携わったデジタル特殊効果会社 ILM によって使用されていますウォーズやマーベル映画では、Web アプリの「スクリプト言語」としてよく使用され、タスクの特定の進行を自動化し、効率を高めることができます。そのため、ソフトウェア アプリケーション、Web ページ、オペレーティング システムのシェル、ゲームの開発で使用されます。科学技術コンピューティングや数学的コンピューティングだけでなく、AI プロジェクト、3D モデラー、アニメーション パッケージでも使用されます。Python はあなたに向いていますか?プログラミングを学ぶ学生は、Python を習得するのが比較的簡単であると感じています。アプリケーションのリストは拡大し続けており、ICT の世界で最も注目されている言語の 1 つです。その機能は、他のほとんどのプログラミング言語よりも単純なコマンドとはるかに少ないテキストで実行できます。これは、開発者やコーディングの学生の間で人気があることの説明になるかもしれません。あなたがプログラミング、Web、またはアプリ開発のキャリアを追求したい専門家または学生であれば、Python トレーニング コースの恩恵を受けることは間違いありません。基本的なプログラミングの概念とオブジェクト指向の概念についての事前知識があると役立ちます。 Python へのアプローチ方法をよりよく理解できるように、学習プロセスを 3 つのモジュールに分割してみましょう。初級 Python ここでは、構文、キーワード、ループ データ型、クラス、例外処理、および関数を学習します。上級 Python 上級 Python では、マルチスレッド、データベース プログラミング (MySQL/MongoDB)、同期技術​​、ソケット プログラミングを学びます。プロフェッショナル Python プロフェッショナル Python には、画像処理、データ分析、必要なライブラリとパッケージなどの概念を理解することが含まれます。これらはすべて、非常に高度で価値のあるテクノロジです。固い決意と決意があれば、必ず Python コースの認定資格を取得できます。Python を学習する際に留意すべきヒントオブジェクト指向プログラミング、変数、制御フロー構造などの基礎を理解することに重点を置きます。Python アプリケーションの単体テストを学び、実際に試してみましょう強力な統合とテキスト処理機能を活用して、Python のオブジェクト指向設計と広範なサポート ライブラリとコミュニティを使用してプロジェクトとパッケージを提供します。割り当ては、必ずしも 4 機能のカレンダーと小切手バランシング プログラムに限定されるわけではありません。 Python ライブラリを使用すると、プログラミングの学生はコーディングとコードの再利用の基礎を学びながら、現実的なアプリケーションに取り組むことができます。

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Node.Js の究極ガイド

によるスーザン・メイ

IT プロフェッショナルは常に需要が高いですが、Node.js コースを受講すれば、平均的な開発者よりも求められるようになります。実際、最近では採用担当者は Node.js を主要な採用基準として見ています。 Node.js 開発者がなぜこれほど人気が​​あるのか​​と疑問に思われるかもしれません。これは、Node.js が開発時間とサーバーの数を大幅に短縮し、比類のないスケーラビリティを提供するためです。実際、LinkedIn は開発時間を大幅に短縮するために Node.js を使用しています。 Node.js によりアプリケーションの読み込み時間が 70% 改善されたため、Netflix はこれを使用しています。 PayPal、IBM、eBay、Microsoft、Uber もそれを使用しています。最近では、多くの新興企業も、技術スタックの一部として Node.js を組み込むという時流に乗っています。コースの概要Nodejs コースでは、単純な HTML ページを作成するだけでなく、その作成方法を学びます。本格的な Web アプリケーション、Web サーバーのセットアップ、データベースとの対話などを行うことができるため、最短でフルスタック開発者になり、高額な給与を得ることができます。 Node.js のコースは、あなたのキャリアに必要なジャンプスタートを提供します。Node js: それは何ですか?2009 年に Ryan Dahl によって開発された Node.js は、オープン ソースであり、使用できるクロスプラットフォームのランタイム環境です。高速でスケーラブルなネットワーク アプリケーションを簡単に構築できるように Chrome の JavaScript ランタイム (V8 JavaScript エンジン) 上に構築された Node.js は、イベント駆動型のノンブロッキング I/O モデルを使用するため、軽量で、 Node.js アプリケーションは JavaScript で記述されており、Mac OS X、Microsoft Windows などのさまざまなプラットフォーム上の Node.js ランタイム内で実行できます。 、Unix、Linux。Node js の優れている点 I/O は非同期でイベント駆動型: Node.js ライブラリの API はすべて非同期、つまりノンブロッキングです。これは単に、PHP や ASP とは異なり、Node.js ベースのサーバーは API がデータを返すのを決して待たないことを意味します。サーバーは呼び出し後、次の API に進みます。 Node.js には、サーバーが前の API 呼び出しからの応答を取得するのに役立つ通知メカニズム (イベント メカニズム) があります。超高速: 上記の理由と、Google Chrome の V8 JavaScript エンジンである Node JavaScript 上に構築されているという事実により、シングル スレッドでありながら高度なスケーラビリティ: Node.js はイベント ループを備えたシングル スレッド モデルを使用しており、同じプログラムで Apache HTTP Server などの通常のサーバーよりもはるかに多くのリクエストに確実にサービスを提供できます。そのイベント メカニズムにより、サーバーは非ブロック的な方法で迅速に応答し、待ち時間をなくすことができます。これにより、リクエストを処理するために制限されたスレッドを作成する従来のサーバーとは異なり、サーバーのスケーラビリティが高くなります。バッファリングなし: ノードにより、オーディオ ファイルとビデオ ファイルのアップロードの合計処理時間が大幅に短縮されます。そのアプリケーションはデータを決してバッファリングしません。代わりに、データをチャンクで出力します。オープン ソース: Node JavaScript には、Node.js アプリケーションに機能を追加するための多くの優れたモジュールを作成したオープン ソース コミュニティがあります。ライセンス: MIT ライセンスに基づいてリリースされました。Node js に参加する資格コースノード トレーニングを進めるための基本的な資格は、コンピューター サイエンスの学士号、コンピューター サイエンスおよびエンジニアリングの技術学士号、または同等のコースです。前提条件として、中級の JavaScript スキルとサーバーサイド開発の基礎が必要です。認定資格はかなりあります。 Node Js の認定コース。しかし、最初に自問してください: 独自の Node アプリケーションを起動したいですか、それとも Node 開発者として働きたいですか? 最新のサーバーサイド Web 開発を学び、それをアプリ/API に適用したいですか? Node.js を使用して次のことを行いたいですか?堅牢でスケーラブルなバックエンド アプリケーションを作成しますか?バックエンド Web アプリケーション開発でキャリアを築きたいと考えていますか?そうであれば、あなたは正しい場所に来ています!コース カリキュラムNode JavaScript のコースには理論的なレッスンが含まれています。ただし、ケーススタディやプロジェクトを含む実践的な授業が重視されます。優れた認定コースでは、シュリンク ラップを使用してノード モジュールをロックする方法、HTTP API を使用して Node JS で HTTP サーバーを構築する方法、および非同期プログラミング、ファイル システム、バッファー、ストリームなどの Node JS の重要な概念について訓練することが理想的です。 、イベント、socket.io、チャット アプリ、そして柔軟でありながら強力な Web アプリケーション フレームワークである Express.js もサポートします。もう決めましたか?これで、Node js コースを受講する必要がある理由について知っておくべきことはすべてわかりました。コース自体について少し説明します。高速、スケーラブル、軽量のネットワーク アプリケーションを作成するための、エキサイティングな技術の進歩とパワーに満ちた旅に乗り出す準備ができているかどうかを判断する時が来ました。

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MIT の新しい自動 ML は人間のデータ サイエンティストよりも 100 倍高速に実行されます

によるルスラン・ブラギン

ミシガン州立大学と MIT によると、自動機械学習システムはデータを分析し、人間が 100 倍の速度でソリューションを提供します。 ATM (Auto Tune Models) として知られる自動機械学習プラットフォームは、クラウドベースのオンデマンド コンピューティングを使用してデータ分析を加速します。 MIT の研究者は、データ サイエンティストが協力して問題を解決する共同クラウドソーシング プラットフォームである open-ml.org を通じてシステムをテストしました。彼らは、ATM がプラットフォームから 47 のデータセットを評価し、システムが人間よりも優れたソリューションを提供できることを発見しました。データサイエンティストがソリューションを提供するのに100日近くかかったのに対し、ATMはよりパフォーマンスの高いモデルを設計するのに1日もかかりませんでした。「非常に多くの選択肢があります」と、MITの金融経済学のフランコ・モディリアーニ教授ロス氏は述べています。とMITニュースに語った。 「データ サイエンティストがモデリング手法としてサポート ベクター マシンを選択した場合、精度を高めるためにニューラル ネットワークを選択すべきだったのかという疑問が常に頭の中に残ります。」ATM はさまざまな手法で検索し、数千のモデルもテストします。 、それぞれを分析し、問題を効果的に解決するためのより多くのリソースを提供します。その後、システムはその結果を表示して、研究者がさまざまな方法を比較できるようにします。したがって、このシステムは人間のデータ サイエンティストをプロセスから自動化するものではないとロス氏は説明しました。「私たちは、専門家がデータの理解、問題の定式化、特徴エンジニアリングにもっと時間を費やすことができるように、私たちのシステムが期待しています」と主席研究員のカリヤン・ヴィラマチャネニ氏は述べています。マサチューセッツ工科大学情報意思決定システム研究所の同論文の共著者である同氏は、MIT ニュースに語った。Auto Tune Model は現在、オープンソース プラットフォームとして企業に提供されている。 MITは、単一マシン、オンデマンドクラスター、またはクラウド内のローカルコンピューティングクラスターで動作でき、複数のユーザーと複数のデータセットを同時に操作できると述べた。 「小規模から中規模のデータ サイエンス チームは、わずか数ステップでモデルをセットアップして作成を開始できます」と Veeramachaneni 氏は MIT ニュースに語った。出典: MIT 公式ウェブサイト

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