āļ‚āđ‰āļēāļĄāđ„āļ›āļĒāļąāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļŦāļĨāļąāļ

āđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡

āļ™āļąāļāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđƒāļ™ Python

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™ Python āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ„āļ›āļˆāļ™āļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡ āđāļĨāļ°āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡ Data Scientist in Python!

  • Python
  • 26 āļŠāļĄ.
  • 29,147

āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļšāļąāļāļŠāļĩāļŸāļĢāļĩāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“

āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ•āđˆāļ­āļ”āđ‰āļ§āļĒ Google
āļŦāļĢāļ·āļ­
āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ•āđˆāļ­ āļ–āļ·āļ­āļ§āđˆāļēāļ„āļļāļ“āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļš āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ° āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āļąāļ§ āđāļĨāļ°āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļšāļ§āđˆāļēāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļ–āļđāļāļˆāļąāļ”āđ€āļāđ‡āļšāđƒāļ™āļŠāļŦāļĢāļąāļāļ­āđ€āļĄāļĢāļīāļāļē

āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ„āļ§āđ‰āļ§āļēāļ‡āđƒāļˆāļˆāļēāļāļœāļđāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđƒāļ™āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĨāļēāļĒāļžāļąāļ™āđāļŦāđˆāļ‡

āļāļģāļĨāļąāļ‡āļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāļ—āļĩāļĄāļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļŠāđˆāđ„āļŦāļĄ?āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđƒāļŠāđ‰āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ

āļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™

āļ™āļąāļāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđƒāļ™ Python

āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ™āļąāļāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āđƒāļ™ Python

āļāļķāļāļāļ™āļ—āļąāļāļĐāļ°āļŠāļģāļ„āļąāļāļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļĩāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāđ‰āļēāļ§āļŠāļđāđˆāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļĨāļīāļĻāđƒāļ™āļāļēāļ™āļ°āļ™āļąāļāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđāļĨāļ°āļĢāļąāļšāđƒāļšāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡ Data Scientist in Python āļ­āļąāļ™āļ—āļĢāļ‡āđ€āļāļĩāļĒāļĢāļ•āļī āđāļ—āļĢāđ‡āļāļ—āļĩāđˆāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļ™āļĩāđ‰āļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļŠāđ€āļ›āļāļ•āļĢāļąāļĄāļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ Python āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļŠāļ”āļ‡āļœāļĨāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ„āļ›āļˆāļ™āļ–āļķāļ‡āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āđāļĄāļŠāļŠāļĩāļ™āđ€āļĨāļīāļĢāđŒāļ™āļ™āļīāļ‡āļ‚āļąāđ‰āļ™āļŠāļđāļ‡ āļœāđˆāļēāļ™āđāļšāļšāļāļķāļāļŦāļąāļ”āļ āļēāļ„āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāđāļĨāļ°āđ‚āļ›āļĢāđ€āļˆāļāļ•āđŒāļˆāļĢāļīāļ‡ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āđ€āļŠāļīāļ‡āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĄāļ·āļ­āļāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ—āđ‰āļēāļ—āļēāļĒāļ”āđ‰āļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļ‹āļąāļšāļ‹āđ‰āļ­āļ™āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ

āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļļāļ”āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāđāļ‚āđ‡āļ‡āđāļāļĢāđˆāļ‡

āļŠāļģāļĢāļ§āļˆāļĢāļ°āļšāļšāļ™āļīāđ€āļ§āļĻāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡ Python āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĨāļķāļāļ‹āļķāđ‰āļ‡ āļ‚āļ“āļ°āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāļˆāļ°:
  • āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāđāļĨāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ pandas, NumPy āđāļĨāļ° SciPy
  • āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ āļēāļžāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļ™āđˆāļēāļŠāļ™āđƒāļˆāļ”āđ‰āļ§āļĒ Matplotlib āđāļĨāļ° Seaborn
  • āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāđāļĄāļŠāļŠāļĩāļ™āđ€āļĨāļīāļĢāđŒāļ™āļ™āļīāļ‡āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ scikit-learn
  • āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļĨāđˆāļ§āļ‡āļŦāļ™āđ‰āļēāđāļĨāļ°āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”
  • āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāļāļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ SQL
  • āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāđ‚āļ›āļĢāđ€āļˆāļāļ•āđŒāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļēāļĢāļ„āļ§āļšāļ„āļļāļĄāđ€āļ§āļ­āļĢāđŒāļŠāļąāļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒ Git

āđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™āđ‚āļĨāļāļˆāļĢāļīāļ‡

āļ™āļģāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āļāļąāļšāļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒāļˆāļĢāļīāļ‡āļ—āļĩāđˆāļŠāļ°āļ—āđ‰āļ­āļ™āļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ™āļąāļāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļž āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļŠāļģāļĢāļ§āļˆāđ„āļ›āļˆāļ™āļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āđ€āļŠāļīāļ‡āļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļ”āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļļāļ“āļ„āđˆāļēāļ­āļ­āļāļĄāļēāļˆāļēāļāļŠāļļāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļ‹āļąāļšāļ‹āđ‰āļ­āļ™ āļ„āđ‰āļ™āļžāļšāļ§āļīāļ˜āļĩāđ€āļĨāļ·āļ­āļāļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāđāļĄāļŠāļŠāļĩāļ™āđ€āļĨāļīāļĢāđŒāļ™āļ™āļīāļ‡āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ āļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āđ„āļŪāđ€āļ›āļ­āļĢāđŒāļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āđāļĨāļ°āļ•āļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāļ—āļĩāđˆāļ‚āļąāļšāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāļŠāļļāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāļˆāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāļˆāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļ·āļ”āļŦāļĒāļļāđˆāļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆāđƒāļ™āļšāļ—āļšāļēāļ—āļ”āđ‰āļēāļ™āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ„āļ”āđ‰āļ—āļļāļāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—

āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡ Data Scientist in Python

āđāļ—āļĢāđ‡āļāļ™āļĩāđ‰āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĄāļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļ„āļļāļ“āđƒāļŦāđ‰āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ€āļ•āđ‡āļĄāļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļŠāļ­āļšāđƒāļšāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡ Data Scientist in Python āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ„āļļāļ“āļāđ‰āļēāļ§āļŦāļ™āđ‰āļēāđ„āļ›āđƒāļ™āđāļ•āđˆāļĨāļ°āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļ„āđˆāļ­āļĒāđ† āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āđāļĨāļ°āļ—āļąāļāļĐāļ°āđ€āļŠāļīāļ‡āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļ­āļšāļœāđˆāļēāļ™āļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļąāđˆāļ™āđƒāļˆ āđāļšāļšāļāļķāļāļŦāļąāļ”āđāļĨāļ°āđ‚āļ›āļĢāđ€āļˆāļāļ•āđŒāđāļšāļšāđ‚āļ•āđ‰āļ•āļ­āļšāļĄāļ­āļšāđ‚āļ­āļāļēāļŠāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒāđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāđāļĨāļ°āļĨāļ‡āļĄāļ·āļ­āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļāļąāļšāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āđāļĨāļ°āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļ—āļĩāđˆāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāđƒāļ™āđƒāļšāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļ™āļĩāđ‰

āļāđ‰āļēāļ§āļŦāļ™āđ‰āļēāđƒāļ™āļ­āļēāļŠāļĩāļžāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“

āļāļēāļĢāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡ Data Scientist in Python āļĒāļ·āļ™āļĒāļąāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ•āđˆāļ­āļœāļđāđ‰āļ§āđˆāļēāļˆāđ‰āļēāļ‡āđāļĨāļ°āđ€āļ›āļīāļ”āļ›āļĢāļ°āļ•āļđāļŠāļđāđˆāđ‚āļ­āļāļēāļŠāļ—āļēāļ‡āļ­āļēāļŠāļĩāļžāļ—āļĩāđˆāļ™āđˆāļēāļ•āļ·āđˆāļ™āđ€āļ•āđ‰āļ™ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āđƒāļ™āļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāļāļģāļĨāļąāļ‡āļĄāļ­āļ‡āļŦāļēāļ™āļąāļāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ—āļąāļāļĐāļ° āļ‹āļķāđˆāļ‡āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļŠāđ‰āļžāļĨāļąāļ‡āļ‚āļ­āļ‡ Python āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļēāļ—āļĩāđˆāļ‹āļąāļšāļ‹āđ‰āļ­āļ™āđāļĨāļ°āļ‚āļąāļšāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāđ„āļ”āđ‰ āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆ Track āļ™āļĩāđ‰āđāļĨāļ°āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđāļŠāļ”āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āđƒāļ™āļāļēāļĢ:
  • āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļšāļšāļ„āļĢāļšāļ§āļ‡āļˆāļĢāđƒāļ™ Python
  • āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāđāļĄāļŠāļŠāļĩāļ™āđ€āļĨāļīāļĢāđŒāļ™āļ™āļīāļ‡āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ
  • āļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāļˆāļēāļāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļāļąāļšāļœāļđāđ‰āļŸāļąāļ‡āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŠāļēāļĒāđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āđāļĨāļ°āđ„āļĄāđˆāđƒāļŠāđˆāļŠāļēāļĒāđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„
  • āļĢāđˆāļ§āļĄāļĄāļ·āļ­āļāļąāļšāļ—āļĩāļĄāļ‚āđ‰āļēāļĄāļŠāļēāļĒāļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāļ‚āļąāļšāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ
āđ„āļĄāđˆāļ§āđˆāļēāļ„āļļāļ“āļāļģāļĨāļąāļ‡āļĄāļ­āļ‡āļŦāļēāļ—āļēāļ‡āđ€āļ‚āđ‰āļēāļŠāļđāđˆāļŠāļēāļĒāļ‡āļēāļ™āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āļāđ‰āļēāļ§āļŦāļ™āđ‰āļēāđƒāļ™āļšāļ—āļšāļēāļ—āļ›āļąāļˆāļˆāļļāļšāļąāļ™ āļŦāļĢāļ·āļ­āļ‚āļĒāļēāļĒāļŠāļļāļ”āļ—āļąāļāļĐāļ°āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ Track āļ™āļĩāđ‰āļĄāļ­āļšāļāļēāļĢāļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāđāļšāļšāļ„āļĢāļšāļ–āđ‰āļ§āļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ—āļĩāđˆāļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļšāđƒāļ™āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āļšāļĢāļĢāļĨāļļāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“

āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™

āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ”āđ‰āļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ”āđ‰āļ§āļĒ DataCamp for Mobile

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ—āļļāļāļ—āļĩāđˆāļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļšāļ™āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­āđāļĨāļ°āđ‚āļˆāļ—āļĒāđŒāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ” 5 āļ™āļēāļ—āļĩāļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™