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クラブへようこそ！ここに、あなたが知り、使用し、焦点を合わせる必要があるすべてのものがあります。
MLSA Nit Suratでは、Azure、OfficeなどのMicrosoftサービスを使用して、コーディングコミュニティを伝播し、開発文化とオープンソースを広めるMicrosoftのイニシアチブを広めようとします。
適切なリソースを提供する場合、誰もがすべてを達成することができます。
ここでプールしたロースの助けを借りてあなたがしたいことを始めましょう。どういたしまして！
CS教育の失われた学期-MIT
PythonのOOPの紹介
PythonのOOP-プレイリスト
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退屈なものをPython Reactをすばやく自動化します
30日間のPython
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CPの初心者向けのベストWebサイト
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Hackerearth
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PythonとJavaScriptを使用したCS50のWebプログラミング
Django Girlsチュートリアル
フラッターオープンソースアプリ
そもそもクラッシュコース
フラッターデザインプラクティス
ゼロからブロックを使用したフラッター状態管理
退屈なフラッターチャネル
例として：
フラッターウェイ
フラッターサンプルアプリ
フラッタードキュメント
フラッターAPI
これらはGoogleが提供するコースであり、Udacityで無料です。
Android Basics：ユーザーインターフェイス
Androidの基本：ユーザー入力
Android Basics：Multiscreenアプリ
Androidの基本：ネットワーキング
Androidの基本：データストレージ
Android開発者の基礎
機械学習の習得
データサイエンスに向けて
ML用語集
Kaggle（データセットと競争用）
ロードマップppt
機械学習のための数学（Coursera Specialization）
アンドリューng（coursera）
ディープラーニング（Coursera Specialization）
deeplearning.ai NLPスペシャリゼーションコース
Coursera Reanforcement Learningコースディープ補強学習
Coursera Gans Specialization Ian Goodfellow 2016- NIPSチュートリアル包括的なガイドとGansのリソース
ジョシュのスターメとの統計（アルゴスの背後にある数学を理解するのに最適）
クリッシュ・ナイク
Javaプログラミングを学びます
Javatpoint
初心者向けのJavaチュートリアル（段階的なチュートリアル）
Java DSAプレースメントコース（基本から中級まで）
コンセンシーのDapp University Blockchain Bootcamp
究極のフィグマコース
究極のスケッチコース
以下に示すリンクからオープンソースを始めましょう：
Kubernetesに貢献します
Kubernetesの良い最初の問題
Kubernetes Sig Meeting Calendar
opensshiftリポジトリ
Kubernetes＆OpenShift Meetup India
OKD
Fedora Coreos
Fedoraに貢献しています
GITを開始するためのUdacityのGitフリーコースを使用したGood First Issueバージョンコントロール。
これらは、複数のプログラミング言語のさまざまなリソースを備えたリポジトリです。
素晴らしい素晴らしさ - すべてのプログラミング言語のリソースを取得し、VIM、Linuxリソース、スタイルガイド、サーバーレスセキュリティ、モノのインターネット（IoT）、DevOps、デザインパターンなどについて知りましょう。リストは無限です。レポをチェックしてください。
素晴らしい学習リソース - Twilio、Tensorflow、TypeScript、Machine Learning、Ruby on Rails、JavaScriptなどでリソースを取得したい場合。このリポジトリが役立ちます。
Algo Wiki-これは、C ++、Python、JavaScript、Rust、PHP、Javaなど、ほぼすべてのプログラミング言語のWikipedia Repoのようなものです。また、アルゴリズム、機械学習、競争力のあるプログラミングなどを取得することもできます。
フロントエンドチェックリスト - このリポジトリには、ウェブサイトを起動する前に取る必要がある手順のチェックリストがあります。ウェブサイトのパフォーマンス、アクセシビリティ、SEOなどを確認するためのリソースが含まれています。
開発者のための無料 - ゼロからウェブサイトを構築するのに役立つ素晴らしいリソースが得られます。例：チームとコラボレーションのツール、CIとCD、テスト、セキュリティとPKI、管理システムなど。
フロントエンドのリソース - この驚くべきリポジトリには、驚くべきCSSリソース、学習コードのプラットフォーム、フォローする必要があるYouTubeチャネル、フォローするブログ、およびvscode拡張機能を備えています。
リスト - より深いレベルでWeb開発を学習するための優れたリポジトリ。フロントエンド開発者のインタビュー、簡単に応募できる企業、BEMリソース、ES6学習リソース、ブロックチェーンおよび暗号通貨リソースなどのリソースの幅広いリストがあります。
ACM ICPCコードブック - このノートブックは、ACM-ICPCワールドファイナルまたは地域大会に参加するチームの参照資料として意図されています。
Linux-101-Challenge-この挑戦を試みてLinuxを始めましょう
以下は、機械学習を始めるためのリンクです。
ゼロから機械学習モデルを構築します
機械学習アルゴリズムのツアー
初心者向けの機械学習プロジェクト
機械学習に関連する線形代数の概念の簡単なレビュー。
微積分
機械学習の統計的概念
確率と統計
Andrew NgのCourseraの機械学習コース
機械学習のためのFreeCodecampのコース
PRを開いて、現在そこにあるものと同様のパターンに従ってください。 PRにリンクを含める必要があり、リンクに含まれているもの、または何が含まれているかを説明する短いメモを含める必要があります。よく書かれた記事、優れたチュートリアル、プレイリスト、または開発者を助ける可能性のあるものを見つけた場合は、貢献してください。
MLSA-Nit Suratのチームメンバー全員が、この驚くべきアイデアに貢献しています。
すべての人に乾杯！
