Как научиться работать в аксессе


Как работать с базами данных Microsoft Access

Основным предназначением этой программы является создание и работа с базами данных, которые могут быть подвязаны как под мелкие проекты, так и под крупный бизнес. С её помощью вам будет удобно управлять данными, редактировать и хранить информацию.

Приложение пакета Microsoft Office — Access — служит для работы с базами данных


Создание новой базы данных

Естественно, перед началом работы вам потребуется создать или открыть уже существующую базу данных.

Откройте программу и перейдите в главное меню, нажав на команду «Файл», а там выберите пункт «Создать». Создавая новую базу, вам на выбор будет представлена пустая страница, которая будет иметь в себе одну таблицу либо же веб-база данных, позволяющая вам пользоваться встроенными инструментами программы для, например, ваших публикаций в интернете.

Кроме того, для максимального упрощения создания новой базы, пользователю на выбор предоставлены шаблоны, позволяющие создать базу, ориентированную на конкретную задачу. Это, между прочим, может помочь вам быстро создать необходимую форму таблицу, не настраивая всё вручную.

Наполнение базы данных информацией

Создав базу, необходимо её заполнить соответствующей информацией, структуру которой стоит заранее продумать, ведь функциональность программы позволяет оформлять данные в нескольких формах:

  1. Сейчас самым удобным и распространённым видом структуризации информации является таблица. По своим возможностям и виду, таблицы в Access не сильно отличаются от таких же в Excel, что, в свою очередь, значительно упрощает перенос данных из одной программы в другую.
  2. Вторым способом внесения информации являются формы, они чем-то похожи на таблицы, однако, обеспечивают более наглядное отображение данных.
  3. Для подсчёта и вывода информации из вашей базы предусмотрены отчёты, которые позволят вам проанализировать и высчитать, например, ваши доходы или количество контрагентов, с которыми вы работаете. Они очень гибки и позволяют производить любые расчёты, в зависимости от внесённых данных.
  4. Получение и сортировка новых данных в программе осуществляется посредством запросов. С их помощью вы сможете найти определённые данные среди нескольких таблиц, а также создать или обновить данные.

Все вышеперечисленные функции находятся в панели инструментов, во вкладке «Создание». Там вы можете выбрать какой именно элемент желаете создать, а затем, в открывшемся «Конструкторе», настроить его под себя.

Создание базы данных и импортирование информации

Создав новую базу данных, единственным, что вы увидите, будет пустая таблица. Вы можете заняться её заполнением вручную либо наполнить копируя необходимую информацию из интернета. Обратите внимания, что каждая внесённая вами часть информации должна быть размещена в отдельной колонке, а каждая запись иметь личную строку. Кстати, колонки можно переименовать, чтобы лучше ориентироваться в их содержимом.

Если же вся необходимая вам информация находится в другой программе или источнике, программа позволяет настроить импортирование данных.

Все настройки импортирования находятся в отдельно вынесенной в панель управления вкладке, которая называется «Внешние данные». Здесь, в области «Импорт и связи», перечислены доступные форматы, среди которых документы Excel, Access, текстовые и XML-файлы, интернет-страницы, папки Outlook и т. д. Выбрав необходимый формат, с которого будет перенесена информация, вам потребуется указать путь к месторасположению файла. Если же она размещена на каком-либо сервере, программа потребует от вас ввести адрес сервера. По мере импорта вы столкнётесь с различными настройками, которые предназначены для корректного переноса данных в Access. Следуйте инструкциям программы.

Основные ключи и взаимосвязи таблиц

При создании таблицы, программа автоматически наделяет каждую запись уникальным ключом. По умолчанию в ней есть колонка имён, которая расширяется, по мере внесения новых данных. Именно эта колонка и является первичным ключом. Помимо таких, основных ключей, база данных также может содержать поля, связанные с информацией, содержащейся в другой таблице.

Например, у вас есть две таблицы, содержащие взаимосвязанную информацию. К примеру, они называются «День» и «План». Выбрав в первой таблице поле «понедельник», вы сможете связать его с каким-либо полем в таблице «План» и при наведении курсора на одно из этих полей, вы увидите информацию и связанные ячейки.

Подобные взаимосвязи облегчат читаемость вашей базы данных и наверняка увеличат её удобство и эффективность.

Чтобы создать взаимосвязь, перейдите во вкладку «Работа с базами данных» и в области «Отношения» выберите кнопку «Схема данных». В появившемся окне вы увидите все обрабатываемые базы данных. Следует обратить ваше внимание на то, что в базах данных должны быть специальные поля, предназначенные для внешних ключей. На нашем примере, если во второй таблице вы хотите отобразить день недели или число, оставьте пустое поле, назвав его «День». Также настройте формат полей, т. к. он должен быть одинаков для обеих таблиц.

Затем, открыв две таблицы, перетащите поле, которое вы хотите связать, в специально приготовленное поле для внешнего ключа. Появится окно «Изменение связей», в котором вы увидите отдельно выделенные поля. Чтобы обеспечить изменение данных в обеих связанных полях и таблицах, поставьте галочку напротив пункта «Обеспечение целостности данных».

Создание и виды запросов

Запрос является действием в программе, благодаря которому пользователь может редактировать или вносить информацию в базу данных. Фактически запросы делятся на 2 вида:

  1. Выборный запросы, благодаря которым программа достаёт определённую информацию и делает по ней расчёты.
  2. Запросы действия, добавляющие информацию в базу либо удаляющие её.

Выбрав «Мастер запросов» во вкладке «Создание», программа проведёт процесс создания определённого типа запроса. Следуйте инструкциям.

Запросы могут значительно помочь вам упорядочить данные и всегда обращаться к конкретной информации.

Например, вы можете создать выборный запрос по определённым параметрам. Если вы хотите увидеть информацию по конкретной дате или дню таблицы «День» за весь промежуток времени, вы можете настроить подобный запрос. Выберите пункт «Конструктор запросов», а в нём нужную вам таблицу. По умолчанию запрос будет выборным, это становится понятным, если глянуть на панель инструментов с выделенной там кнопкой «Выборка». Для того чтобы программа искала именно ту дату или день, который вам нужен, найдите строку «Условие отбора» и введите туда фразу [какой день?]. Запомните, запрос должен быть помещён в квадратные дужки [] и заканчиваться на знак вопроса либо на двоеточие.

Это лишь один из вариантов использования запросов. На самом деле, с их помощью также можно создавать новые таблицы, отбирать данные по критериям и т. д.

Настройка и использование форм

Благодаря применению форм, пользователь сможет легко просматривать сведения по каждому полю и переключаться между существующими записями. При длительных вводах информации использование форм упрощает работу с данными.

Откройте вкладку «Создание» и найдите пункт «Форма», нажав на который появится стандартная форма, основанная на данных вашей таблицы. Появившиеся поля с информацией подвергаются всяческим изменениям, включая высоту, ширину и т. д. Обратите внимание, что если в приведённой таблице присутствуют взаимосвязи, вы увидите их и сможете перенастроить в этом же окне. В нижней части программы вы увидите стрелки, которые позволят последовательно открывать каждый столбец вашей таблицы либо же сразу переместиться на первый и последний. Теперь каждая из них является отдельной записью, поля которой вы можете настроить, кликнув мышью на кнопку «Добавить поля». Изменённые и внесённые таким образом сведения отобразятся в таблице и во всех присоединённых к ней таблицах. После настройки форма, необходимо сохранить её, нажав комбинацию клавиш «Ctrl+S».

Создание отчёта

Основным предназначением отчётов является предоставлению пользователю общей сводки по таблице. Отчёт можно создать абсолютно любой, в зависимости от данных.

Программа даёт вам выбрать тип отчёта, предоставив несколько на выбор:

  1. Отчёт — будет создан автоотчёт, использующий всю предоставленную в таблице информацию, однако, данные не будут сгруппированы.
  2. Пустой отчёт — не заполненная форма, данные для которой вы сможете выбрать сами из необходимых полей.
  3. Мастер отчётов — поможет вам пройти процесс создания отчёта и проведёт группирование и форматирование данных.

В пустой отчёт вы можете добавить, удалить или редактировать поля, наполняя их необходимой информацией, создавать специальные группы, которые помогут отделить определённые данные от остальных и многое другое.

Выше приведены все азы, которые помогут вам справится и настроить под себя программу Access, однако, её функциональность достаточно широка и предусматривает более тонкую настройку рассмотренных здесь функций.

MS ACCESS Tutorial: Learn with Example

  • Home
  • Testing

      • Back
      • Agile Testing
      • BugZilla
      • Cucumber
      • Database Testing
      • Назад
      • JUnit
      • LoadRunner
      • Ручное тестирование
      • Мобильное тестирование
      • Mantis
      • Почтальон
      • QTP
      • Назад
      • Центр качества (ALM)
      • Центр контроля качества (ALM)
      • Управление тестированием
      • TestLink
  • SAP

      • Назад
      • ABAP 90 004
      • APO
      • Начинающий
      • Basis
      • BODS
      • BI
      • BPC
      • CO
      • Назад
      • CRM
      • Crystal Reports
      • QM4
      • 9000 3000 HRM
      • Заработная плата
      • Назад
      • PI / PO
      • PP
      • SD
      • SAPUI5
      • Безопасность
      • Менеджер решений
      • Successfactors
      • SAP Tutorials

      • Apache
      • AngularJS
      • ASP.Net
      • C
      • C #
      • C ++
      • CodeIgniter
      • СУБД
      • JavaScript
      • Назад
      • Java
      • JSP
      • Kotlin
      • Linux
      • Linux
      • Kotlin
      • Linux
      • js
      • Perl
      • Назад
      • PHP
      • PL / SQL
      • PostgreSQL
      • Python
      • ReactJS
      • Ruby & Rails
      • Scala
      • SQL
      • 000
      • SQL
      • 000
      • SQL
      • 000 0003 SQL 000
      • UML
      • VB.Net
      • VBScript
      • Веб-службы
      • WPF
  • Обязательно учиться!

      • Назад
      • Бухгалтерский учет
      • Алгоритмы
      • Android
      • Блокчейн
      • Business Analyst
      • Создание веб-сайта
      • CCNA
      • Облачные вычисления
      • 0003 COBOL
          9000 Compiler
            9000 Встроенные системы
          • 000 9000 Compiler 9000
          • Ethical Hacking
          • Учебники по Excel
          • Программирование на Go
          • IoT
          • ITIL
          • Jenkins
          • MIS
          • Сети
          • Операционная система
          • Назад
          • Управление проектами Обзоры
          • Salesforce
          • SEO
          • Разработка программного обеспечения
          • VB A
      • Big Data

          • Назад
          • AWS
          • BigData
          • Cassandra
          • Cognos
          • Хранилище данных
          • 0003
          • HBOps
          • 000
          • HBOps
          • 0003
          • MicroStrategy
          • MongoDB
      ,

      Доступ: работа с формами

      Урок 6: Работа с формами

      / ru / доступ / работа с таблицами / содержание /

      Введение

      Хотя вы всегда можете вводить данные непосредственно в таблицы базы данных, вам может быть проще использовать формы . Формы гарантируют, что вы вводите правильные данные в нужном месте и в нужном формате. Это поможет поддерживать точность и согласованность вашей базы данных.

      В этом уроке будут рассмотрены преимущества использования форм в базе данных.Вы рассмотрите примеры различных форм и компонентов форм. Наконец, вы узнаете, как использовать формы с по , вводить новых записей и просматривать и редактировать существующие.

      В этом руководстве мы будем использовать образец базы данных. Если вы хотите продолжить, вам необходимо загрузить нашу базу данных образца Access. Чтобы открыть пример, вам потребуется установить Access на вашем компьютере.

      Посмотрите видео ниже, чтобы узнать больше о работе с формами в Access.

      Зачем нужны формы?

      Многие из нас так часто заполняют формы, что даже не замечают, когда нас просят их использовать. Формы настолько популярны, потому что они полезны для человека, запрашивающего информацию, и для человека, предоставляющего ее. Они представляют собой способ запроса информации в определенном формате, что означает, что человек, заполняющий форму, точно знает, какую информацию включить и куда ее поместить.

      То же самое и с формами в Access.Когда вы вводите информацию в форму в Access, данные попадают именно туда, куда должны идти: в одну или несколько связанных таблиц. Хотя ввод данных в простые таблицы довольно прост, ввод данных становится более сложным, когда вы начинаете заполнять таблицы записями из других мест в базе данных. Например, таблица заказов в базе данных пекарни может ссылаться на информацию о клиентах, продуктах и ​​ценах, взятую из связанных таблиц. Например, в таблице «Заказы» ниже поле «Идентификатор клиента» связано с таблицей «Клиенты».

      Фактически, чтобы увидеть весь заказ, вам также нужно будет посмотреть на таблицу «Элементы заказа» , где записываются элементы меню, составляющие каждый заказ.

      Записи в этих таблицах включают идентификационных номеров записей из других таблиц. Вы не можете многого узнать, просто взглянув на эти записи, потому что идентификационные номера мало что говорят вам о данных, к которым они относятся. Кроме того, поскольку вам нужно просмотреть две таблицы только для того, чтобы просмотреть один заказ, у вас могут возникнуть трудности даже с поиском нужных данных.Легко увидеть, как просмотр или ввод нескольких записей таким способом может стать сложной и утомительной задачей.

      Форма, содержащая те же данные, может выглядеть так:

      Как видите, эту запись намного легче понять при просмотре в форме. Изменить запись также будет проще, потому что вам не нужно знать никаких идентификационных номеров для ввода новых данных. Когда вы используете форму, вам не нужно беспокоиться о вводе данных в правильные таблицы или в правильный формат, потому что форма может обрабатывать эти вещи сама.Нет необходимости переключаться между таблицами, потому что формы объединяют всю необходимую информацию в одном месте .

      Формы не только упрощают процесс ввода данных для пользователя, но и обеспечивают бесперебойную работу самой базы данных. С помощью форм разработчики баз данных могут точно контролировать, как пользователи могут взаимодействовать с базой данных. Они даже могут устанавливать ограничения для отдельных компонентов формы, чтобы обеспечить ввод всех необходимых данных и их правильного формата.Это полезно, потому что поддержание согласованности и упорядоченности данных важно для точной и мощной базы данных.

      Работа с формами

      Чтобы открыть существующую форму:
      1. Откройте свою базу данных и найдите Панель навигации .
      2. На панели навигации найдите форму, которую хотите открыть.
      3. Дважды щелкните нужную форму.
      4. Он откроется и появится как вкладка в вкладках документа полоса .
      .

      Как устроиться на работу в AI без опыта | автор: Донал Бирн

      Прежде чем мы начнем, я должен дать небольшую справочную информацию о моей мотивации написать эту статью. Недавно я получил степень бакалавра компьютерных наук. Примерно на середине третьего курса я знал, что единственная область, в которой я хочу работать, - это ИИ. В моем колледже не было специальных курсов по ИИ, и в Дублине было не так много стажировок по ИИ. Я рад сообщить, что сейчас я работаю в группе исследований и разработок ИИ в качестве выпускника.

      В этой статье я кратко расскажу о том, что я сделал, чтобы подготовиться к работе в области ИИ без предварительного опыта. Разумеется, ни одна из этих сведений не является умопомрачительной, и большинство из этих советов довольно очевидны. Как бы то ни было, я обнаружил, что, хотя все знают, что это то, что вам нужно делать, многие люди до сих пор этого не делают. Я надеюсь, что эта статья поможет людям составить собственный план перехода в захватывающий мир ИИ. Еще я хочу отметить, что этот совет применим ко всем областям разработки программного обеспечения в целом, однако конкретные рекомендации и темы, очевидно, будут сосредоточены на AI / ML.

      Nvidia предоставляет прекрасную инфографику о том, как ИИ развивался за последние несколько десятилетий. Source

      ML - действительно уникальная область для выпускников программных продуктов и молодых разработчиков. Район действительно начал развиваться только за последние 5 лет и все еще относительно молодой. Это создает реальную проблему / возможность как для новых разработчиков, так и для работодателей.

      Выпускники : не владеют какой-либо достоверной информацией о том, что из себя представляет, мало модулей в колледже, сложно получить соответствующий опыт.

      Работодатели: Мне очень трудно найти людей с соответствующим опытом.

      Это трудная дилемма, которую нужно преодолеть, будучи студентом колледжа, но она также дает прекрасные возможности. В настоящее время существует огромный дефицит квалифицированных разработчиков машинного обучения (ML). Компании по всему миру нанимают на эти должности и не могут их заполнить. Если вы сможете показать, что обладаете соответствующим опытом, вы станете очень желанным кандидатом, который будет выделяться не только из числа выпускников, но и среди опытных сотрудников.

      В теории все это звучит великолепно, но, конечно, не все так просто. Есть причина, по которой этих людей трудно найти. Это сложная область, в которой нужно научиться разбираться, и эта область растет быстрыми темпами, и каждый месяц нужно идти в ногу с новыми достижениями. Ниже я рассмотрю ключевые области, над которыми вам нужно будет поработать, чтобы построить свой бренд в качестве эксперта по машинному обучению.

      • Опыт
      • Понимание теории
      • Специализация
      • Колледж

      Но в названии сказано, что опыта нет ?? Wtf!

      Да, я знаю, но давайте будем честными, никто не собирается нанимать кого-то абсолютно без опыта.

      Источник

      Как я уже сказал, очень сложно получить опыт работы в компании, занимающейся машинным обучением. Так что, если это не вариант, вам нужно обеспечить себе необходимый опыт. Ниже приведены несколько хороших способов сделать это.

      • Персональные проекты
      • Хакатоны
      • Проблемы программирования
      • Проекты с открытым исходным кодом

      Персональные проекты

      Вам на 100% необходимо иметь проекты машинного обучения в вашем GitHub. Это очень быстрый способ исключить людей из процесса найма, и это будет первое, на что будут обращать внимание рекрутеры после вашего резюме.Пытаться придумать проект, когда вы все еще изучаете машинное обучение, может быть немного утомительно, это нормально. Он не должен быть большим, ярким или инновационным, он просто должен отображать ваше понимание темы и указывать людям, что вы можете работать / исследовать независимо с хорошими стандартами кодирования. Несколько вещей, на которых следует сосредоточиться при создании проекта GitHub.

      1. Завершение проекта не должно занимать больше месяца
      2. Убедитесь, что ваш код чистый, модульный и прокомментирован
      3. Предоставьте Read Me и другую документацию для вашего кода, такую ​​как используемые технологии, справочные руководства, зависимости и т. Д.
      4. Если возможно, предоставьте модульные тесты для ключевых частей кодовой базы.

      Следующее, что нужно сделать, это выбрать, над каким проектом работать.Вы хотите, чтобы он был достаточно простым, чтобы вы могли закончить его в течение месяца, и достаточно актуальным, чтобы вы приобрели полезные навыки в процессе. Вот несколько примеров:

      • Классификатор изображений с использованием CNN. Просто пусть он различит 2 типа изображений (например, собака / кошка).
      • Стандартная нейронная сеть прямого распространения для классификации данных. На Kaggle.com есть множество отличных наборов данных. Возьмите такой набор данных, как набор данных Iris, и классифицируйте типы ириса, по которым цветок основан на приведенных данных.
      • Анализ тональности обзоров фильмов.Еще один популярный первый проект - это использование нейронной сети для классификации настроений при просмотре фильмов (хорошее или плохое). Вы можете использовать набор данных IMDB, который также можно найти на kaggle.

      Хакатоны

      Хакатоны хороши по нескольким причинам. Это заставляет вас пойти и что-то построить, вы познакомитесь с более опытными людьми и сможете включить это в свое растущее резюме / портфолио. Попробуйте найти хакатоны, посвященные ИИ, но также посетите общие хакатоны по программному обеспечению и попытайтесь внести свой вклад в свой проект.Посетите сайт meetup.com и узнайте, есть ли в вашем районе группы встреч, посвященные искусственному интеллекту или разработке программного обеспечения в целом. Эти группы обычно проводят своего рода хакатон не реже одного раза в год.

      Проблемы кодирования

      Подобно хакатонам, задачи кодирования вынуждают вас создавать на практике то, чему вы научились, что на вес золота, когда вы подаете заявку на работу по ML. В качестве дополнительного бонуса эти соревнования, как правило, очень увлекательны, а добавленное чувство конкуренции может быть действительно хорошим мотиватором.Взгляните на такие места, как Kaggle, CodinGame и Halite.io

      Проекты с открытым исходным кодом

      Это самое близкое к реальному опыту, которое вы можете получить, за исключением фактического получения работы в качестве разработчика ML. Проекты с открытым исходным кодом дают вам реальное представление о коде производственного уровня и научат вас ценным навыкам, таким как отладка, управление версиями, разработка с другими людьми и, конечно же, много машинного обучения (в зависимости от проекта).

      Хорошо, поэтому главное - получить за плечами несколько проектов и опыт, но это больше, чем просто следование некоторым руководствам и размещение их на GitHub (постарайтесь этого не делать: D) Вы должны понимать, кто вы здание.Как известно многим студентам колледжей, существует большая разница между изучением чего-либо и пониманием этого.

      Есть много отличных ресурсов, которые четко раскрывают важную теорию машинного обучения и глубокого обучения. Еще один важный момент: не сосредотачивайтесь только на глубоком обучении. Я знаю, что это «более сексуальная» сторона ИИ, но это только одна сторона. Познакомьтесь с более традиционными формами машинного обучения, такими как модели регрессии, машины опорных векторов и все основные концепции вероятности и статистики.Они всегда будут полезны независимо от того, какой тип ИИ вы создаете.

      Вот несколько лучших ресурсов, которые я нашел.

      • Stanford Machine Learning - это бесплатный курс на coursera, охватывающий практически все, что вам нужно знать о машинном обучении, от регрессионных моделей до глубокого обучения.
      • DeepLearning.ai от Эндрю Нг. Как и предыдущий курс, Ng дает очень всесторонний взгляд на ИИ, однако этот курс специализируется на глубоком обучении, а не на машинном обучении в целом.
      • Grokking Deep Learning Эндрю Траска, возможно, лучшая книга по глубокому обучению, которую я нашел. В книге рассказывается о построении нейронных сетей без использования библиотек, кроме numpy. Это более сложно и стоит денег, но очень ценно, если у вас есть время, чтобы как следует его пройти.
      • YouTube-канал Сираджа Раваля - отличное место для получения высокоуровневого обзора почти всех актуальных тем машинного обучения, а также его довольно интересно смотреть.
      Диаграмма, показывающая некоторые из основных областей ИИ сегодня, источник

      Это хороший способ для работодателей выбрать пшеницу из плевел.ML - МАССИВНОЕ поле. Невозможно одному человеку знать все. Вот почему люди специализируются и становятся экспертами. Если вы не только сможете показать, что хорошо разбираетесь в машинном обучении / глубоком обучении в целом, но и специализируетесь в одной области, вы станете еще более ценным для потенциальных работодателей. Но будьте осторожны, не загоняйте себя в коробку, вам не нужно сейчас решать весь свой карьерный путь, вместо этого попробуйте найти область, которая действительно вас волнует, и узнайте о ней больше, возможно, сделайте несколько проектов, если сможете. ,Вот несколько примеров специализаций.

      • Компьютерное зрение: CNN, сегментация, маркировка, описания, обнаружение объектов
      • Рекуррентные сети: Данные временных рядов, такие как фондовый рынок и видео, ячейки LSTM
      • Обучение с подкреплением: обучение агента работе с освоить такие навыки, как игра в видеоигры или вождение
      • Обработка естественного языка: Чат-боты, анализ настроений, генерация контента, обобщение контента
      • Генеративные состязательные сети: Обучение созданию контента, такого как изображения, 3D-модели, политики обучения , audio
      • Мета-обучение: Обучение обучению
      • One Shot Learning: Обучение с очень небольшим количеством данных
      • Визуализация и отладка нейронной сети: Огромная область исследований, нейронные сети все еще остаются черным ящиком, и это так. нам сложно их визуализировать и понять, почему они не работают, когда сломаны.

      Это момент, с которым многие люди не согласны. Путь к тому, чтобы стать разработчиком программного обеспечения, меняется. Колледж больше не является жестким требованием для входа в отрасль, как раньше. Технические гиганты, такие как Google и Apple, даже начали отказываться от своих требований к получению степени бакалавра. Это связано с тем, что инновационные компании признают, что люди, с которыми они хотят работать, увлечены, инициативны и готовы проявлять инициативу. Все эти вещи явно не требуют степени, и с огромным количеством ресурсов в Интернете вы можете в значительной степени научиться чему угодно дома, если вы готовы приложить усилия.

      При этом хорошая успеваемость в колледже - большой бонус, и его нельзя недооценивать. Поэтому мой совет: если ваша ситуация не позволяет вам учиться в колледже, не зацикливайтесь на этом, для вас есть много других возможностей. Если ты учишься в колледже, то тебе нужно подавить это.

      Если вы выполните все остальные действия, упомянутые в этой статье, велика вероятность того, что вы получите работу с плохими результатами в колледже. Однако, если вы получите 1,1 (согласно ирландской системе образования, это лучшие результаты) или высокий средний балл и у вас будет отличный последний год обучения (FYP), посвященный одной из ранее упомянутых тем, вы окажетесь в гораздо лучшем положении. ,Так что это то, на чем вам нужно сосредоточиться. Пойдите в колледж с агрессивным менталитетом: «Я собираюсь раздавить это». Ходите в каждый класс, делайте заметки, завершайте задания раньше, усердно учитесь, получайте оценки.

      Сейчас лучшее время для работы в индустрии искусственного интеллекта. Подобно появлению Интернета, ИИ повлияет на все предприятия независимо от домена, что делает его одним из самых востребованных инструментов для любой организации. В настоящее время мы все еще находимся в зачаточном состоянии того, на что способен ИИ. Это означает, что отрасль находится в состоянии огромных инноваций, открытий и неопределенности.Экспертов очень мало, и ни у кого нет ответов на все вопросы. Сообщество ИИ постоянно учится и совершенствуется. Так что потратьте время, узнайте как можно больше, и вы скоро увидите, как быстро вы сможете повысить свои навыки. Это непростая задача и потребует времени. Так что будьте терпеливы, настойчивы, оставайтесь сосредоточенными.

      .

      Смотрите также