Duong Tran

Duong Tran

1630552320

Phân Tích CSDL Dự Án Backend Đặt Lịch Khám Bệnh

Trong video này, chúng ta sẽ cùng nhau phân tích các bảng cơ sở dữ liệu sẽ dùng cho dự án backend đặt lịch khám bệnh. Qua bước phân tích này, chúng ta sẽ hình dung được cần tạo những table nào (hay nói cách khác là các Models ứng với Sequelize), từ đấy tạo tiền đề để có thể lấy được dữ liệu từ database.

🧠 Nội dung video:
0:00 Giới thiệu 
0:20 Review bài học trước
1:14 Phân tích cơ sở dữ liệu
4:57 Dữ liệu mẫu
6:07 Dữ liệu thực tế

#nodejs 

What is GEEK

Buddha Community

Phân Tích CSDL Dự Án Backend Đặt Lịch Khám Bệnh
Duong Tran

Duong Tran

1630552320

Phân Tích CSDL Dự Án Backend Đặt Lịch Khám Bệnh

Trong video này, chúng ta sẽ cùng nhau phân tích các bảng cơ sở dữ liệu sẽ dùng cho dự án backend đặt lịch khám bệnh. Qua bước phân tích này, chúng ta sẽ hình dung được cần tạo những table nào (hay nói cách khác là các Models ứng với Sequelize), từ đấy tạo tiền đề để có thể lấy được dữ liệu từ database.

🧠 Nội dung video:
0:00 Giới thiệu 
0:20 Review bài học trước
1:14 Phân tích cơ sở dữ liệu
4:57 Dữ liệu mẫu
6:07 Dữ liệu thực tế

#nodejs 

Hire Dedicated Backend Developers

Want to create a backend for a web or mobile app using PHP & JS frameworks?

Hire Dedicated Backend Developers who offer end-to-end, robust, scalable, and innovative website solutions. HourlyDeveloper.io technical analysts will also guide you on improving your web presence using their expertise. Also, we ensure your optimum level of freedom and control over your projects.

Let’s connect with our experts: https://bit.ly/2YLhmFZBackend Development Services

#hire dedicated backend developers #backend developers #backend development company #backend development services #backend development #backend

Hire Backend Developers India

Are you looking to hire experienced Backend Developers at a reasonable cost to boost-up your IT business?

Hire Backend Developers India and accomplish their business goals swiftly. Backend developers in HourlyDeveloper.io are well versed in writing complex functional protocols. They also have exceptional hands-on experience in using the latest technologies that give you custom, secure, and strong backend layers for your website and applications.

Consult with experts:- https://bit.ly/2WlYvA7

#hire backend developers india #backend developers #backend development company #backend development services #backend development #backend

Gregory Smith

1586768989

Hire Backend Developer

Hire Backend Developer from Data EximIT and get the best backend development services at the best price.
For Getting More Information…!!
Connect with us @ https://www.dataeximit.com/contact-us/

#backend #backend-developer #hire-backend-developer

Hoang  Ha

Hoang Ha

1643094369

Nhà phân tích Dữ Liệu là gì và tại sử dụng Python để phân tích dữ liệu

Tìm hiểu Nhà phân tích dữ liệu là gì và những điều bạn nên biết khi sử dụng ngôn ngữ lập trình Python để phân tích dữ liệu.

Lập trình đang trở thành một kỹ năng quan trọng được sử dụng bởi một số chuyên gia trong các ngành khác nhau trong môi trường kỹ thuật số ngày nay. Python là một trong những ngôn ngữ đã được sử dụng rộng rãi trong những năm qua. Người ta ước tính rằng số lượng nhà phát triển Python đạt đỉnh 8,2 triệu người vào năm 2020 và vẫn đang tiếp tục tăng.

Có nhiều lý do khiến một số người chuyển sang Python. Một giải thích có thể là ngôn ngữ này có đường cong học tập tương đối thấp, cho phép các lập trình viên sử dụng ít dòng mã hơn để hoàn thành nhiệm vụ.

Các nhà phân tích dữ liệu nằm trong số nhiều chuyên gia sử dụng Python trong các hoạt động hàng ngày của họ. Trước khi tìm hiểu lý do tại sao Python lại phổ biến trong giới phân tích dữ liệu, trước tiên chúng ta hãy hiểu nhà phân tích dữ liệu là ai.

Nhà phân tích dữ liệu là ai?

Một nhà phân tích dữ liệu diễn giải các bộ dữ liệu hiện tại bằng cách sử dụng các kỹ thuật thống kê tiên tiến để tạo ra những thông tin chi tiết và báo cáo có ý nghĩa. Lĩnh vực khoa học dữ liệu dựa rất nhiều vào dữ liệu trong thế giới thực và phân tích tính toán để kết luận.

Các ngành nghề khác trong lĩnh vực này bao gồm các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu. Sự khác biệt chính giữa nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu là nhà khoa học sử dụng dữ liệu có sẵn để trả lời bất kỳ câu hỏi hoặc vấn đề nào được trình bày cho họ. Ngược lại, một nhà khoa học dữ liệu sử dụng thông tin chi tiết thu được để đưa ra các dự đoán theo hướng dữ liệu.

Mặt khác, các kỹ sư dữ liệu xây dựng kiến ​​trúc và cơ sở hạ tầng để tạo dữ liệu và có nhiều khả năng thành thạo về kỹ thuật và phát triển phần mềm hơn là phân tích dữ liệu.

Tại sao các nhà phân tích dữ liệu lại thích Python hơn các ngôn ngữ khác?

Trong những năm qua, Python đã được chấp nhận rộng rãi hơn, nhờ một số yếu tố khiến ngôn ngữ này trở nên thuận lợi đối với người mới và các nhà phát triển kỳ cựu. Kể từ khi được phát hành vào năm 1991, Python đã trải qua nhiều cải tiến đáng kể để biến nó trở thành ngôn ngữ lập trình thân thiện với người dùng và hiệu suất cao ngày nay. Dưới đây là lý do tại sao Python lại phổ biến trong giới phân tích dữ liệu và các nhà khoa học dữ liệu.

 1. Python linh hoạt và dễ học

Python là một ngôn ngữ lập trình thân thiện với người mới bắt đầu, cho phép bạn viết kịch bản các trang web và ứng dụng được cá nhân hóa và thân thiện hơn với người dùng. Tính năng linh hoạt này cũng cần thiết khi làm việc với các bộ dữ liệu lớn và phức tạp. Các nhà phân tích dữ liệu có thể sử dụng Python để tạo, chỉnh sửa và tùy chỉnh các mô hình dữ liệu với sự trợ giúp của các thuật toán hỗ trợ ML. Tương tự, có thể hệ thống hóa bộ dữ liệu và sử dụng khai thác dữ liệu để hoàn thành các nhiệm vụ khác nhau trong một thời gian ngắn.

 2. Python là mã nguồn mở và được hỗ trợ tốt

Python là mã nguồn mở, sử dụng miễn phí và có một cộng đồng các nhà phát triển tích cực và vững chắc. Python chạy trên môi trường Linux và Windows và có thể nhanh chóng chuyển sang nhiều nền tảng. Một số thư viện Python nguồn mở có sẵn để sử dụng, chẳng hạn như matplotlib, seaborn và plotly để trực quan hóa dữ liệu, NumPy, pandas, sklearn, PyTorch và TensorFlow cho kỹ thuật dữ liệu, khoa học dữ liệu và học máy .

Cộng đồng các nhà phát triển tích cực có nghĩa là các thư viện này luôn được phát triển và cải tiến. Điều này có thể hữu ích cho các nhà phân tích dữ liệu mới và chuyên gia muốn phát triển kỹ năng phân tích của họ.

 3. Python hỗ trợ đồ họa và hình ảnh hóa

Python hỗ trợ trực quan như biểu đồ và đồ thị, cho phép các nhà phân tích dữ liệu làm việc với nhiều loại dữ liệu. Các kỹ thuật biểu diễn dữ liệu trực quan dễ hiểu và dễ nhớ, làm cho chúng trở thành lựa chọn lý tưởng cho các chuyên gia xử lý một lượng lớn dữ liệu.

Sử dụng Python để phân tích dữ liệu - Những điều bạn nên biết

Như đã nêu trước đó, Python là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở có nghĩa là tất cả các tài nguyên đều có sẵn miễn phí cho bất kỳ ai. Đây vừa là điều tốt vừa là điều xấu. Nó tốt vì nó giảm chi phí và tăng tốc chu kỳ phát triển ứng dụng. Tuy nhiên, đây cũng là một điều tồi tệ vì phần mềm mã nguồn mở có thể gây ra hai loại rủi ro. Một là rủi ro sở hữu trí tuệ từ các giấy phép có đi có lại và hạn chế, và hai là rủi ro bảo mật thông qua mã độc.

Rủi ro bảo mật là một vấn đề nghiêm trọng đối với nhiều nhà phát triển và công ty, đặc biệt là những người không biết về các lỗ hổng mã nguồn mở. Theo nghiên cứu gần đây, Python xếp hạng năm trong số các ngôn ngữ lập trình kém bảo mật nhất với 5% lỗ hổng. C được coi là kém bảo mật nhất với 47% lỗ hổng, tiếp theo là PHP (17%) và Java (10%). Từ nghiên cứu này, thật an toàn khi cho rằng Python an toàn hơn các ngôn ngữ khác trong danh sách, nhưng nó vẫn đáng để đề phòng.

Kết luận

Python chắc chắn là một trong những ngôn ngữ lập trình tốt nhất để tìm các trường hợp sử dụng trong các ngành và môi trường làm việc khác nhau. Là một nhà phân tích dữ liệu sử dụng Python để diễn giải dữ liệu, bạn nên chú ý đến rủi ro IP và các lỗ hổng bảo mật mạng.

Một nguyên tắc chung là áp dụng các phương pháp đánh giá rủi ro mạnh mẽ tích hợp toàn bộ chiến lược quản lý rủi ro của bạn. Sẽ hữu ích nếu bạn cũng xem xét một giải pháp quản lý rủi ro tự động cho phép bạn quản lý tất cả các rủi ro trong tổ chức của mình - một cách nhanh chóng và thuận tiện.

Chúc các bạn học vui vẻ ♥

Nguồn: https://www.thepythoncode.com

#python