Програмчлалын анхан шатны сургалт нь SoftUni-ийн Full-Stack Developer цогц хөтөлбөрт шаардагдах программчлалын анхан шатны ур чадваруудыг олгодог. Үүнд анхан түвшинд програмчлалын код (кодчиллын суурь чадварууд) бичих, хөгжүүлэлтийн орчин (IDE)-д ажиллах, өгөгдөл ба түүний хэмжигдэхүүн ашиглах, оператор ба илэрхийллүүдийг ашиглах, консол (орц болж буй өгөгдлийг унших, үр дүнгүүдээ унших)-той ажиллах, болзолт зохиомж (if, if-else), гогцоо (for, while, do-while гэх мэт)-нуудыг ашиглах зэрэг нь багтана.

Суралцагчид вэб хөгжүүлэлт, вэб хөтчүүд, HTML/CSS/DOM хөгжүүлэлтийн хэрэгслүүдийн үндсэн мэдлэгийг эзэмшиж, вэб контентын тайлбар хэл - HTML - болон вэб контентын загварчлалын хэл - CSS ашиглах практик ур чадвараа хөгжүүлнэ. Вэб программын Front-End хэсгийг зөв зохион байгуулах, өгөгдсөн дизайны дагуу загварчлах, зурах, дүрслэх дасгал ажлууд илүү их тусгагдана.

Програмчлалын анхан шатны сургалт нь SoftUni-ийн Full-Stack Developer цогц хөтөлбөрт шаардагдах программчлалын анхан шатны ур чадваруудыг олгодог. Үүнд анхан түвшинд програмчлалын код (кодчиллын суурь чадварууд) бичих, хөгжүүлэлтийн орчин (IDE)-д ажиллах, өгөгдөл ба түүний хэмжигдэхүүн ашиглах, оператор ба илэрхийллүүдийг ашиглах, консол (орц болж буй өгөгдлийг унших, үр дүнгүүдээ унших)-той ажиллах, болзолт зохиомж (if, if-else), гогцоо (for, while, do-while гэх мэт)-нуудыг ашиглах зэрэг нь багтана.

Хиймэл оюун ухааны цогц сургалт нь танд Deep Learning инженер, Machine Learning инженер, Applied Machine Learning инженер, Дата судлаач гэх мэт мэргэжлээр амжилттай ажиллахад шаардлагатай мэдлэг ур чадварыг олгоно. AI модулиар та бүх зүйлийн суурь болдог математик зарчим, их хэмжээний өгөгдлөөс хэрэгцээтэй мэдээлэл гаргаж авах арга барил, мөн машиныг оновчтой шийдвэр гаргахад сургах зэрэг сэдвийн хүрээнд суралцах болно.

uring this course, participants will form the right set of knowledge and skills for a successful professional start in the Data Science field. After completing the training, the participants will be able to manage the entire process of collecting and processing data: from asking the right questions to publishing the result. In addition, they will have a developed portfolio that demonstrates this knowledge. During the course, participants will answer practical questions such as: • How do you choose the right method for data analysis?; • How do you apply the scientific method for decision-making?; • How do you use statistical methods to draw conclusions?; • How do you collect and clean data to prepare it for analysis and modeling?; • How is data modeling performed?; • What is Exploratory data analysis and how is it applied? The course ends with guidelines for building a complete data science application - code architecture and research structure. The training is practically oriented and new concepts will be reinforced by writing code.