Este curso es para los principiantes que desean aprender la base de las Analíticas de Datos y el Aprendizaje Automático.
Los objetivos de este curso son:
- Comprender la base de Big Data, Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos
- Aprender la programación básica de Python y cómo manejar los datos multidimensionales usando el NumPy y el concepto de Preprocesamiento de Datos usando el Pandas.
- Comprender cómo manejar diferentes formatos de datos en Python
- Comprender cómo visualizar sus datos de modo eficiente y los esenciales de aprendizaje automático para avanzar al nivel intermedio en las ciencias de datos
Este curso ha sido desarrollado bajo el marco de Proyecto BACUDA apoyado por el CCF-Korea.
Este curso es para los principiantes que desean aprender la base de las Analíticas de Datos y el Aprendizaje Automático.
Los objetivos de este curso son:
- Comprender la base de Big Data, Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos
- Aprender la programación básica de Python y cómo manejar los datos multidimensionales usando el NumPy y el concepto de Preprocesamiento de Datos usando el Pandas.
- Comprender cómo manejar diferentes formatos de datos en Python
- Comprender cómo visualizar sus datos de modo eficiente y los esenciales de aprendizaje automático para avanzar al nivel intermedio en las ciencias de datos
Este curso ha sido desarrollado bajo el marco de Proyecto BACUDA apoyado por el CCF-Korea.
Este curso es para los principiantes que desean aprender la base de las Analíticas de Datos y el Aprendizaje Automático.
Los objetivos de este curso son:
- Comprender la base de Big Data, Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos
- Aprender la programación básica de Python y cómo manejar los datos multidimensionales usando el NumPy y el concepto de Preprocesamiento de Datos usando el Pandas.
- Comprender cómo manejar diferentes formatos de datos en Python
- Comprender cómo visualizar sus datos de modo eficiente y los esenciales de aprendizaje automático para avanzar al nivel intermedio en las ciencias de datos
Este curso ha sido desarrollado bajo el marco de Proyecto BACUDA apoyado por el CCF-Korea.
Ce cours est destiné aux débutants qui souhaitent apprendre les bases de l’analyse des données et de l’apprentissage automatique.
Voici les objectifs de ce cours.
- Comprendre les bases du big data, de l’apprentissage machine, et de la Data Science
- Apprendre les bases de la programmation Python, la gestion des données multidimensionnelles de NumPy, et le prétraitement des données de Pandas
- Comprendre comment gérer différents formats de données en Python
- Apprendre les méthodes efficaces de la visualisation des données et les notions clés de l’apprentissage machine, pour atteindre le niveau intermédiaire en science des données
Ce cours a été développé dans le cadre du projet BACUDA, avec le soutien de la CCF-Corée.
Ce cours est destiné aux débutants qui souhaitent apprendre les bases de l’analyse des données et de l’apprentissage automatique.
Voici les objectifs de ce cours.
- Comprendre les bases du big data, de l’apprentissage machine, et de la Data Science
- Apprendre les bases de la programmation Python, la gestion des données multidimensionnelles de NumPy, et le prétraitement des données de Pandas
- Comprendre comment gérer différents formats de données en Python
- Apprendre les méthodes efficaces de la visualisation des données et les notions clés de l’apprentissage machine, pour atteindre le niveau intermédiaire en science des données
Ce cours a été développé dans le cadre du projet BACUDA, avec le soutien de la CCF-Corée.
Ce cours est destiné aux débutants qui souhaitent apprendre les bases de l’analyse des données et de l’apprentissage automatique.
Voici les objectifs de ce cours.
- Comprendre les bases du big data, de l’apprentissage machine, et de la Data Science
- Apprendre les bases de la programmation Python, la gestion des données multidimensionnelles de NumPy, et le prétraitement des données de Pandas
- Comprendre comment gérer différents formats de données en Python
- Apprendre les méthodes efficaces de la visualisation des données et les notions clés de l’apprentissage machine, pour atteindre le niveau intermédiaire en science des données
Ce cours a été développé dans le cadre du projet BACUDA, avec le soutien de la CCF-Corée.
Receive a certificate on the subject of Rules of Origin.
The response of the global Customs community to the COVID-19 pandemic transpired as an illustration of the prominent role Customs play in disaster relief. The disruptions brought by the COVID-19 pandemic have been wide-ranging and unprecedented. Emergency measures needed to curb the spread of the disease, such as travel restrictions, stay-at home orders, lockdowns, closures of non-essential businesses, etc., had unintended impacts on borders and thereby on trade, transport and travel. In this context, measures implemented by Customs to facilitate the cross-border movement of relief and essential supplies were of key importance for mitigating the effects of the COVID-19 pandemic.
BENEFITS
This webinar will enable participants to:
- LEARN what is the role of Customs in disaster relief;
- LEARN how the WCO supports its Members to speed-up and facilitate the cross-border movement of relief consignments;
- LEARN what humanitarian actors and logistics providers need to know in order to avoid border delays and unnecessary costs when importing relief consignments.
Wadding, felt and nonwovens; special yarns;
twine; cordage, ropes and cables and articles thereof; Carpets and other
textile floor coverings; Special woven fabrics, tufted textile fabrics; lace;
trimmings; embroidery; Impregnated, coated, covered or laminated textile
fabrics; textile articles of a kind suitable for industrial use. Chapters 56 to
59 cover made up products and non-made up products.
Knitted or crocheted fabrics; Articles of
apparel and clothing; Accessories, knitted or crocheted; Articles of apparel
and clothing accessories, not knitted or crocheted; Other made up textile articles;
Sets; Worn clothing and worn textile articles; Rags. These chapters cover
knitted or crocheted fabrics, not made-up (Chap. 60), articles of apparel and
clothing accessories, knitted or crocheted (Chap. 61), or not knitted or
crocheted (Chap. 62), and Other made up textile articles (Chap. 63).
