Машинное обучение с использованием Python

Вы новичок в области машинного обучения и искусственного интеллекта? Или уже являетесь профессионалом в этой области и хотите углубить свои знания и навыки? В любом случае, помощью вам придет язык программирования Python — мощный инструмент для работы с машинным обучением и разработки алгоритмов и моделей искусственного интеллекта.

Стоимость 398 585 ₸ 613 208 ₸
Индивидуальный график
Стоимость 161 869 ₸ 294 307 ₸
Индивидуальный график
Стоимость 720 014 ₸ 1 600 031 ₸
Индивидуальный график

Python — выбор мастеров машинного обучения во всем мире. С его помощью вы сможете обучать компьютерные системы на основе данных и создавать интеллектуальные решения для широкого спектра задач — от анализа данных до создания систем распознавания образов и голосовых ассистентов. Начиная с нулевых знаний и до уровня эксперта, вы сможете освоить все необходимые концепции и подходы в обучении с помощью Python.

Эта статья познакомит вас с основами машинного обучения, научит вас работать с библиотеками Python для анализа и обработки данных, покажет примеры кода и поделится лучшими практиками использования языка. Вы сможете пройти путь от новичка в машинном обучении до профи, освоив все необходимые навыки и получив полное понимание теории и практики машинного обучения с помощью Python.

Так что готовьтесь взяться за изучение машинного обучения с помощью Python и стать настоящим гуру в этой области — путешествие от начинающего до профессионала только начинается!

Машинное обучение с использованием Python: от начинающего до профессионала

Машинное обучение – одна из важных областей искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам обучаться на основе данных, без явного программирования. С каждым годом машинное обучение все больше внедряется в различные сферы нашей жизни, от медицины и финансов до транспорта и маркетинга. О behaharisti помощью машинного обучения можно решать сложные задачи, которые раньше требовали участия человека. Это приводит к возникновению всё более высоких требований к специалистам в области машинного обучения.

Если вы новичок в области машинного обучения, не волнуйтесь! Ваш путь к становлению профессионала начинается здесь. При помощи Python, одного из самых популярных языков программирования для машинного обучения, вы сможете изучить основы и стать мастером своего дела.

Введение в машинное обучение с помощью Python поможет вам освоить базовые понятия и техники машинного обучения. Сначала вы изучите основные алгоритмы и методы, а затем перейдете к более сложным темам, таким как глубокое обучение и рекуррентные нейронные сети.

Выполняя практические задания и проекты, вы научитесь применять полученные знания к реальным данным и получите уверенность в своих навыках. Благодаря пошаговым инструкциям и примерам кода на Python, вы сможете полностью погрузиться в процесс обучения и научиться решать разнообразные задачи.

Постепенно вы превратитесь из новичка в профессионала и сможете оценить всю мощь искусственного интеллекта и машинного обучения. Даже если вы уже являетесь специалистом в области машинного обучения, этот курс поможет вам продолжить свое развитие и стать настоящим гуру в данной области.

Определение и принципы машинного обучения

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая изучает методы и алгоритмы, позволяющие компьютерным системам автоматически обучаться и улучшать свои результаты без явного программирования.

Для начинающего специалиста в области машинного обучения на языке Python это введение в интеллектуальный мир, где новичок сможет изучить основные принципы и инструменты машинного обучения.

Принципы машинного обучения основаны на анализе и использовании больших объемов данных. Суть состоит в том, чтобы обучить компьютерную систему на основе этих данных и позволить ей делать предсказания или принимать решения на основе этого обучения.

Важными понятиями в машинном обучении являются модель и алгоритмы. Модель — это математическое представление данных исходной проблемы. Алгоритмы — это шаги или инструкции, которые система следует, чтобы улучшить свою модель на основе доступных данных.

Профи могут использовать машинное обучение на Python для создания сложных моделей и алгоритмов, которые могут решать различные задачи, такие как классификация, регрессия, кластеризация и многие другие.

Использование языка программирования Python является популярным в машинном обучении, так как этот язык предоставляет много библиотек и инструментов для работы с данными и реализации алгоритмов машинного обучения.

В заключение, введение в машинное обучение с помощью Python подходит для начинающих и поможет новичкам в области машинного обучения стать мастером в этой области. Узнав основные принципы и инструменты машинного обучения, вы сможете стать гуру в области искусственного интеллекта.

Применения машинного обучения в реальном мире

Машинное обучение, с использованием языка программирования Python, от новичка до профессионала, предоставляет множество возможностей для решения различных задач в области искусственного интеллекта. Это невероятно мощный инструмент, который может быть использован не только специалистами в области машинного обучения, но и начинающими и гуру в этой области.

Машинное обучение на языке Python позволяет создавать модели, которые могут учиться и делать предсказания на основе данных. От простых задач, таких как классификация и регрессия, до сложных задач, таких как обработка образов и естественный язык, машинное обучение с использованием Python может быть использовано для решения различных задач.

Применения машинного обучения в реальном мире включают, но не ограничены, следующим:

  • Анализ текста: машинное обучение можно использовать для анализа больших объемов текстовой информации, например, для определения эмоциональной тональности отзывов или классификации новостных статей.
  • Обработка изображений: машинное обучение на языке Python может быть использовано для обработки и анализа изображений, например, для распознавания объектов на фотографиях или для создания фильтров для обработки изображений.
  • Рекомендательные системы: машинное обучение можно использовать для создания рекомендательных систем, которые предлагают пользователям персонализированные рекомендации, например, для фильмов или товаров.
  • Анализ временных рядов: машинное обучение на языке Python может быть применено для анализа временных рядов, например, для прогнозирования будущих значений показателей на основе исторических данных.

Это лишь некоторые примеры применения машинного обучения в реальном мире. С ростом доступности данных и развитием технологий машинного обучения, все больше областей найдут свое применение машинного обучения.

Основы Python для машинного обучения

Python — один из самых популярных языков программирования для машинного обучения. Он подходит как для новичков, так и для профессионалов, обладающих опытом работы с другими языками программирования.

Python предоставляет много инструментов и библиотек для обработки данных, визуализации, построения моделей и многое другое. Он имеет понятный и простой синтаксис, что делает его доступным для любого уровня эксперта — от начинающего до гуру в машинном обучении.

Введение в Python

Python — это интерпретируемый язык программирования, что означает, что код выполняется построчно и немедленно, без необходимости компиляции. Это делает процесс разработки более быстрым и гибким.

Основной структурой программы на Python являются функции и классы. Функции — это блоки кода, которые могут быть вызваны и выполнены. Они часто используются для группировки повторяющихся операций. Классы — это шаблоны для создания объектов, которые содержат состояние (переменные) и методы (функции), которые могут работать с этим состоянием.

Основы синтаксиса

Основы Синтаксиса

Python использует отступы (обычно 4 пробела) для определения блоков кода, в отличие от фигурных скобок, используемых в других языках программирования. Это способствует читаемости кода и делает его более структурированным.

Python имеет множество встроенных типов данных, включая числа, строки, списки, словари и множества. Кроме того, есть возможность создавать пользовательские типы данных с помощью классов и объектов.

Библиотеки для машинного обучения

Библиотеки Для Машинного Обучения

Python предоставляет множество библиотек для реализации машинного обучения и искусственного интеллекта. Некоторые из наиболее популярных библиотек включают:

  • NumPy: библиотека для работы с числовыми данными, включая многомерные массивы и функции для математических операций.
  • Pandas: библиотека для обработки и анализа данных, включая структуры данных для эффективной работы с табличными данными.
  • Matplotlib: библиотека для создания графиков и визуализации данных.
  • Scikit-learn: библиотека для машинного обучения, включающая широкий спектр алгоритмов, функций предобработки данных и оценки моделей.

Примеры кода

Ниже приведены примеры кода на Python, демонстрирующие некоторые основные возможности языка:

  1. Пример функции:
  2. def greeting(name):

    print("Привет, " + name + "!")

    greeting("друг") # Выведет: Привет, друг!

  3. Пример класса:
  4. class Rectangle:

    def __init__(self, width, height):

    self.width = width

    self.height = height

    def area(self):

    return self.width * self.height

    rectangle = Rectangle(3, 4)

    print(rectangle.area()) # Выведет: 12

Заключение

Заключение

Основы Python являются неотъемлемой частью обучения машинному обучению. С его помощью вы сможете стать мастером в мире машинного интеллекта — от новичка до профессионала. Используя Python, вы сможете создавать сложные модели, проводить анализ данных, визуализировать результаты и многое другое. Начните изучение Python сегодня и станьте экспертом в области машинного обучения!

Установка и настройка Python

Python — это широко используемый язык программирования, который стал основой для разработки различных приложений и проектов. В области машинного обучения и искусственного интеллекта Python является одним из наиболее популярных языков.

Для начинающего специалиста, который решил изучить машинное обучение с помощью Python, введение в установку и настройку Python является первым шагом на пути к освоению этой области.

Установка Python

Перед тем, как приступить к установке Python, необходимо выбрать версию, которую вы хотите установить. Для начинающего специалиста рекомендуется установить последнюю стабильную версию, чтобы иметь доступ к последним обновлениям и новым функциям.

Существует несколько способов установки Python на ваш компьютер. Наиболее популярные из них:

  1. Установка Python с официального сайта. На сайте Python (https://www.python.org) вы можете скачать установочный файл для вашей операционной системы и следовать инструкциям установщика.
  2. Использование пакетного менеджера. Некоторые операционные системы имеют свои пакетные менеджеры, с помощью которых можно устанавливать Python. Например, в Linux вы можете использовать команду apt-get, а в macOS — Homebrew или MacPorts.

Настройка Python

После успешной установки Python необходимо настроить его для работы с машинным обучением. Одной из ключевых настроек является установка нужных пакетов и библиотек, которые используются в машинном обучении.

Наиболее популярные библиотеки для машинного обучения в Python:

  • NumPy: библиотека для работы с многомерными массивами и матрицами.
  • Pandas: библиотека для обработки и анализа данных.
  • Scikit-Learn: библиотека для машинного обучения с различными алгоритмами.
  • TensorFlow: библиотека для создания и обучения нейронных сетей.
  • Keras: высокоуровневая надстройка над TensorFlow для создания и обучения нейронных сетей.

Для установки этих библиотек вы можете использовать менеджер пакетов pip, который идет в комплекте с Python. Команда для установки пакета будет выглядеть примерно так:

pip install numpy pandas scikit-learn tensorflow keras

Проверка установки

После установки Python и необходимых библиотек, рекомендуется проверить корректность установки. Для этого вы можете запустить интерпретатор Python, введя команду:

python

В открывшемся окне вы можете проверить доступность установленных библиотек, сделав импорт:

import numpy

Если ошибок нет, то установка Python прошла успешно.

Теперь вы готовы приступить к изучению машинного обучения с использованием Python. От новичка в области машинного обучения вы можете стать мастером, а затем и до профессионала в этой области. Удачи в вашем пути к гуру машинного обучения!

Основные структуры данных в Python

В машинном обучении с использованием Python от новичка до профи необходимо знать основные структуры данных, которые помогут вам стать экспертом в этой области. Python является одним из наиболее популярных языков программирования для машинного обучения и искусственного интеллекта.

С помощью Python вы сможете работать со следующими основными структурами данных:

  • Списки: упорядоченная коллекция объектов различных типов. Списки в Python создаются с помощью квадратных скобок.
  • Кортежи: упорядоченная, неизменяемая коллекция объектов различных типов. Кортежи в Python создаются с помощью круглых скобок.
  • Словари: неупорядоченная коллекция пар «ключ-значение». Словари в Python создаются с помощью фигурных скобок.
  • Множества: неупорядоченная коллекция уникальных элементов. Множества в Python создаются с помощью фигурных скобок.

Эти структуры данных позволяют эффективно хранить и обрабатывать информацию, используемую в задачах машинного обучения.

Например, список может содержать набор признаков для каждого объекта обучающей выборки, а словарь может использоваться для хранения меток классов. Кортежи удобны для передачи неизменяемых данных, а множества помогают быстро находить уникальные значения.

Помимо этих основных структур данных, Python также предлагает множество дополнительных инструментов для работы с данными, таких как массивы, матрицы, очереди и стеки. Знание этих структур данных поможет вам стать мастером в области машинного обучения с использованием Python.

Итак, если вы хотите стать специалистом в области машинного обучения, вам необходимо ознакомиться с основными структурами данных в Python. Это введение может служить отличным стартовым пунктом на пути к становлению экспертом в этой области.

Основные операции и функции в Python

Основные Операции И Функции В Python

Python — один из самых популярных языков программирования среди специалистов в машинном обучении и искусственного интеллекта. Язык Python обладает простым и понятным синтаксисом, что делает его идеальным выбором как для начинающих, так и для профессионалов в области машинного обучения.

Ниже приведены некоторые из основных операций и функций Python, которые каждый начинающий и профессионал в машинном обучении должен знать:

1. Введение в Python

1. Введение В Python

Python — это высокоуровневый, интерпретируемый язык программирования, который имеет простой и понятный синтаксис. Он позволяет легко писать и читать код, делая его идеальным выбором для работы с алгоритмами машинного обучения.

2. Основные операции и функции

Python имеет множество встроенных функций и операций, которые упрощают работу с данными и выполнение различных задач. Некоторые из них:

  • print() — функция для вывода текста или переменных на экран
  • input() — функция для ввода данных с клавиатуры
  • len() — функция для определения длины строки или списка
  • str() — функция для преобразования числа в строку
  • int() — функция для преобразования строки в число
  • float() — функция для преобразования строки в число с плавающей запятой

3. Структуры данных

3. Структуры Данных

Python поддерживает различные структуры данных, которые помогают упорядочить и хранить информацию. Некоторые из них:

  • Списки (list) — упорядоченные коллекции элементов
  • Кортежи (tuple) — неизменяемые упорядоченные коллекции элементов
  • Словари (dict) — неупорядоченные коллекции пар «ключ-значение»
  • Множества (set) — неупорядоченные коллекции уникальных элементов

4. Условные операторы

4. Условные Операторы

Условные операторы позволяют программе выполнять различные действия на основе заданных условий. Некоторые из них:

  • if — оператор для выполнения кода, если условие истинно
  • else — оператор для выполнения кода, если условие ложно
  • elif — оператор для проверки других условий, если предыдущее условие не истинно

5. Циклы

5. Циклы

Циклы позволяют программе выполнять повторяющиеся действия. Некоторые из них:

  • for — цикл для выполнения кода определенное количество раз
  • while — цикл для выполнения кода до тех пор, пока условие истинно

6. Функции

6. Функции

Функции позволяют объединять повторяющиеся действия в отдельные блоки кода, которые можно вызывать по необходимости. Некоторые из них:

  • def — оператор для создания функции
  • return — оператор для возвращения значения из функции

7. Модули

Модули — это файлы с кодом Python, которые содержат определенные функции и операции. Некоторые модули, часто используемые в машинном обучении:

  • numpy — модуль для работы с многомерными массивами и матрицами
  • pandas — модуль для анализа и обработки данных
  • matplotlib — модуль для визуализации данных
  • scikit-learn — модуль для машинного обучения и анализа данных

Это лишь некоторые из основных операций и функций Python. Важно помнить, что практика и опыт являются ключевыми компонентами для развития в машинном обучении. Чем больше вы будете использовать Python в своих проектах, тем больше станете мастером в этой области!

Библиотеки и фреймворки для машинного обучения в Python

Машинное обучение с использованием Python — это введение в мир искусственного интеллекта. От новичка до профессионала, от начинающего гуру до эксперта, каждый может освоить машинное обучение с помощью Python.

Python предлагает множество библиотек и фреймворков для работы с машинным обучением. Здесь мы рассмотрим некоторые из них:

  • Scikit-learn: это одна из самых популярных библиотек для машинного обучения. Она предоставляет широкий набор инструментов для разработки моделей и алгоритмов машинного обучения.
  • TensorFlow: это платформа для разработки и обучения моделей машинного обучения. Она позволяет строить и обучать различные архитектуры нейронных сетей.
  • Keras: это высокоуровневый API для построения нейронных сетей. Он основан на TensorFlow и позволяет легко и быстро создавать и обучать модели.
  • PyTorch: это библиотека для машинного обучения на основе графовых вычислений. Она предоставляет удобный интерфейс для создания и обучения моделей.

Кроме того, для работы с текстом и естественным языком вы можете использовать следующие библиотеки:

  • NLTK: это библиотека для обработки естественного языка. Она содержит множество инструментов для токенизации, лемматизации, анализа и классификации текста.
  • SpaCy: это библиотека для обработки естественного языка, которая предоставляет эффективные инструменты для извлечения информации из текстов и анализа контекста.
  • Gensim: это библиотека для моделирования тематик. Она предоставляет инструменты для обработки текста, векторизации и кластеризации текстовых данных.

Это только некоторые из множества библиотек и фреймворков, доступных для машинного обучения с использованием Python. Выбор библиотеки зависит от ваших потребностей и предпочтений. Важно уметь выбирать правильные инструменты для каждой задачи и постоянно развиваться как специалист в области машинного обучения.

Scikit-learn: основная библиотека для машинного обучения

Scikit-Learn: Основная Библиотека Для Машинного Обучения

Scikit-learn – это популярная библиотека машинного обучения, разработанная с использованием языка программирования Python. Она предоставляет широкий спектр инструментов и алгоритмов для обучения моделей машинного обучения.

Scikit-learn — отличный выбор для новичка, который только начинает изучать машинное обучение. Библиотека предлагает простой и интуитивно понятный интерфейс, что позволяет быстро освоить основы машинного обучения.

С помощью Scikit-learn вы можете создавать модели машинного обучения для задач классификации, регрессии, кластеризации и других. Библиотека также включает в себя различные алгоритмы для предобработки данных, выбора признаков, оценки качества моделей и многое другое. Кроме того, Scikit-learn поддерживает работу с различными типами данных, включая текстовые и числовые данные.

Scikit-learn также не ограничивает мастера в использовании своих возможностей. Библиотека предоставляет встроенные методы для выполнения различных задач, но также предлагает гибкость настройки алгоритмов и моделей, что позволяет опытным специалистам достичь высокой эффективности и точности результатов.

Scikit-learn предоставляет обширную документацию и множество примеров использования, что делает ее идеальным инструментом для изучения и практической работы с машинным обучением. Библиотека также активно развивается и поддерживается, что позволяет быть уверенным в ее надежности и актуальности.

Scikit-learn является незаменимым инструментом для обучения на пути от новичка до профессионала в области машинного обучения. С его помощью вы сможете стать настоящим гуру искусственного интеллекта и машинного обучения на языке Python, независимо от вашего уровня начинающего, эксперта или профи.

Keras: фреймворк для глубокого обучения

Keras: Фреймворк Для Глубокого Обучения

Keras — это высокоуровневый фреймворк глубокого обучения, разработанный на языке программирования Python. Он предоставляет простой и интуитивно понятный интерфейс для создания и обучения нейросетей.

Keras предоставляет поддержку для различных бэкэндов, включая TensorFlow и Theano, что позволяет легко использовать мощные инструменты машинного обучения с помощью Python. Это делает Keras идеальным выбором как для новичков, так и для профессионалов, работающих в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Введение в Keras включает в себя основные понятия и инструменты машинного обучения. Начинающему специалисту будет полезно ознакомиться с понятиями нейронных сетей, слоев, функций активации и обратного распространения ошибки. Вместе с этим, Keras предлагает специальные инструменты для работы с изображениями, текстом и временными рядами.

С помощью Keras можно построить и обучить многослойные нейронные сети для решения различных задач, таких как классификация, регрессия, обработка естественного языка и генерация контента. Кроме того, Keras имеет гибкий и расширяемый API, позволяющий использовать свои собственные модели и слои.

Для мастера и эксперта в области машинного обучения Keras предоставляет возможность использовать преимущества многопоточности и распределенного обучения. Также Keras включает в себя множество предобученных моделей и возможность дообучать их на собственных данных.

Keras — это мощный инструмент для глубокого обучения на языке программирования Python. Он позволяет как новичкам, так и профессионалам в области машинного обучения с полной уверенностью создавать и обучать нейронные сети для различных задач и применений.

TensorFlow: платформа для разработки и развертывания моделей машинного обучения

Tensorflow: Платформа Для Разработки И Развертывания Моделей Машинного Обучения

TensorFlow — это открытая платформа с отличной функциональностью и инструментами для разработки и развертывания моделей машинного обучения. Она написана на языке программирования Python и позволяет создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения с помощью готовых алгоритмов и собственных моделей.

TensorFlow предоставляет широкий спектр возможностей для работы с данными, создания и обучения моделей машинного обучения на основе этих данных. Оно имеет гибкую архитектуру и мощные инструменты, которые делают его подходящим для различных уровней опыта — от новичков, которые только начинают изучать машинное обучение, до профессионалов и гуру в этой области.

TensorFlow упрощает создание и обучение сложных моделей, таких как нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и сверточные нейронные сети. Оно также предоставляет возможность выполнения распределенных вычислений и использования графических процессоров для ускорения работы с данными и обучения моделей.

TensorFlow поддерживает важные функции машинного обучения, такие как оптимизация моделей, регуляризация, визуализация данных и многое другое. Он предоставляет множество готовых моделей и алгоритмов, которые можно использовать для решения различных задач, от классификации и кластеризации данных до обработки естественного языка и распознавания изображений.

TensorFlow также обеспечивает возможность интеграции с другими библиотеками и инструментами машинного обучения, что делает его еще более гибким и мощным. Он поддерживает работу с TensorFlow.js для разработки моделей машинного обучения на стороне клиента, а также с TensorFlow Serving для развертывания моделей на продакшене.

Введение в TensorFlow — это первый шаг для того, чтобы стать специалистом в области машинного обучения. Он предоставляет все необходимые инструменты и ресурсы для погружения в искусство машинного обучения и разработки собственных моделей. С использованием TensorFlow вы можете стать мастером в области машинного обучения и экспертом в создании и развертывании моделей машинного обучения.

В заключение, TensorFlow — это мощная платформа для разработки и развертывания моделей машинного обучения. Он обладает гибкой архитектурой, эффективными инструментами и множеством возможностей для работы с данными и обучения моделей. С его помощью вы сможете стать профи в машинном обучении, начиная с новичка и заканчивая специалистом и гуру в области искусственного интеллекта.

Практические навыки машинного обучения на Python

Практические Навыки Машинного Обучения На Python

Машинное обучение — это сфера искусственного интеллекта, которая изучает и разрабатывает методы и алгоритмы, позволяющие компьютерным системам обучаться и делать прогнозы или принимать решения на основе имеющихся данных. Python является одним из наиболее популярных языков программирования для машинного обучения.

Если вы начинающий в этой области, язык Python — отличный выбор. Он прост в изучении и имеет множество библиотек, таких как Tensorflow, Keras и Scikit-Learn, которые упрощают создание и обучение моделей машинного обучения.

Для новичка в машинном обучении с использованием Python основные понятия, которыми нужно ознакомиться, включают:

  • Основы Python: изучение синтаксиса, переменных, условных операторов и циклов является ключевым шагом для начала работы с машинным обучением на Python.
  • Библиотеки машинного обучения: изучение и использование библиотек таких, как NumPy, Pandas и Matplotlib, помогут обрабатывать и анализировать данные, а также визуализировать результаты.
  • Алгоритмы машинного обучения: изучение основных алгоритмов, таких как линейная регрессия, деревья решений и метод опорных векторов, позволит вам создавать модели машинного обучения.

Для специалиста в области машинного обучения на Python практические навыки включают:

  • Работа с большими объемами данных: способность эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных с помощью инструментов, таких как Dask, Spark и Hadoop.
  • Глубокое обучение: знание и использование библиотек, таких как TensorFlow и PyTorch, для создания и обучения нейронных сетей.
  • Оптимизация моделей: умение оптимизировать модели машинного обучения для достижения высокой производительности и точности.

Для гуру машинного обучения на Python практические навыки включают:

  • Разработка собственных алгоритмов: способность создавать свои собственные алгоритмы машинного обучения и применять их для решения сложных задач.
  • Работа с неструктурированными данными: умение анализировать и обрабатывать неструктурированные данные, такие как изображения, тексты или звук.
  • Развертывание моделей: умение развертывать модели машинного обучения для использования в реальных приложениях.

В целом, практические навыки машинного обучения на Python варьируются от уровня начинающего до профессионала и гуру. Обучение и практика в этой области помогут стать экспертом машинного обучения на Python.

https://t.me/s/play_fortuna_zerkalo_na_segodnya
Стоимость 161 869 ₸ 294 307 ₸
Индивидуальный график
Стоимость 720 014 ₸ 1 600 031 ₸
Индивидуальный график
Стоимость 135 059 ₸ 207 783 ₸
Индивидуальный график
2023 © Курсы Программирования с Нуля: Онлайн-Курсы
Адрес: Офис 705, проспект Достык 91/2 Алматы, Алматы 050051
Тел: +7 701 786 8161 Email: online@profi-site.kz
БИН 221140027627 ТОО "Интерес"