Guides
Considérez cette MindMap comme un point de départ. Son objectif n'est pas de fournir un guide définitif étape par étape, mais plutôt d'offrir un aperçu global de ce qui vous attend et des points de départ potentiels
Implique la création et la maintenance de sites web et d'applications web. Il comprend plusieurs domaines et compétences....
DetailsMobile dev (android)
Concerne la création d'applications pour les appareils fonctionnant sous le système d'exploitation Android de Google...
DetailsFront end :
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HTML
HTML structure le contenu des pages web.
TUTORIAL -
CSS
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JavaScript
JavaScript ajoute de l'interactivité et du dynamisme aux pages web.
References et tutos : The Odin Project Tutorial -
Choisir un Framework:
Utiliser des solutions prédéfinies et des modèles standardisés, simplifiant ainsi le développement.
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React
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Svelte
Popularité croissante:
Documentation + Tutos -
Angular
2ème plus populaire:
Documentation + Tutos -
Vue
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Pratiquer
Back end :
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Choisir une Language:
choisissez-en un (Rust: difficile; Ruby:facile mais pas autant utilisé)
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Express.js
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Django
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Laravel
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.NET
Si le choix était C# :
Documentation -
Rocket
Si le choix était Rust :
Guide + Documentation -
Rails
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DATABASE: To SQL or not to SQL
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PostgreSQL
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MongoDB
Mobile dev :
-
Choisir une Language:
-
Android studio
Mise en place de l'environnement :
Tuto -
Pour commencer :
Data Analysis
L'analyse de données consiste à collecter, traiter et interpréter des données pour extraire des informations utiles et guider les décisions stratégiques.....
DetailsMachine Learning
Développer des algorithmes qui permettent aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou prendre des décisions sans être explicitement programmés....
DetailsData Analysis :
-
Math & Statistics
Statistiques descriptives :
moyenne, médiane, mode, écart type, variance.
Statistiques inférentielles :
tests d'hypothèses, intervalles de confiance, valeurs p
MIT OpenCourseWare MIT OpenCourseWare intro -
Programmation
Python
R
-
The R programming Language
Pour le calcul statistique et les graphes:
Lessons -
Le traitement des données
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Data Visualisation Tools:
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Projets:
Machine learning :
-
Math & Statistics
Statistiques descriptives :
moyenne, médiane, mode, écart type, variance.
Statistiques inférentielles :
tests d'hypothèses, intervalles de confiance, valeurs p
MIT OpenCourseWare MIT OpenCourseWare intro -
Python for data science
-
Algorithmes
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Key concepts :
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Deep Learning :
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TensorFlow :
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PyTorch :
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Pratiquer
-
Réseau
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Windows :
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Linux :
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Concepts de base et intermédiaires :