1. Home
  2. Detail

@koreamuatuyetroi2013: 🚀 10M IS A MILESTONE, NOT THE END OF THE JOURNEY 🌍 Reaching 10 Million Linkers marks an important chapter for InterLink. But the story doesn't stop here. 🤝 Communities continue to connect. 🌎 Meetups continue to take place. 🎉 Linkers continue to celebrate together. ✨ New chapters continue to unfold. The Global Meetup Series is one part of the wider 10M celebration. And there is still more to come. #InterLink #ITLG #ITL

KHOAT| InterLink T3 Ambassador
KHOAT| InterLink T3 Ambassador
Open In TikTok:
Region: KR
Tuesday 01 September 2026 06:37:37 GMT
89
1
0
0

Music

Download

No Watermark .mp4 (2.54MB) No Watermark(HD) .mp4 (2.13MB) Watermark .mp4 (2.46MB) Music .mp3

Comments

There are no more comments for this video.
To see more videos from user @koreamuatuyetroi2013, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

This is the difference between Absolutgrip and Ultragrip! 🧤 #goalkeeper #goalkeepers #goalkeepertraining
This is the difference between Absolutgrip and Ultragrip! 🧤 #goalkeeper #goalkeepers #goalkeepertraining
Wyobraź sobie, że powstaje futurystyczne miasto za około 100 miliardów dolarów. Wieżowce, luksusowe apartamenty, centra handlowe, sztuczne wyspy i plany na setki tysięcy mieszkańców. A później… ludzie nie przyjeżdżają w zakładanej liczbie. To Forest City w Malezji - gigantyczny projekt w Johor, niedaleko Singapuru, który miał stać się nowoczesnym miastem przyszłości. Z czasem media zaczęły jednak nazywać go „miastem-widmem” ze względu na niewielkie zaludnienie w stosunku do ogromnej skali inwestycji. Co poszło nie tak? Dlaczego tysiące mieszkań pozostały bez mieszkańców i jak wygląda codzienne życie w miejscu zaprojektowanym dla ogromnej liczby ludzi? To dopiero część #1. W kolejnych filmach zajrzymy do środka Forest City. Zamieszkałbyś w takim mieście? #ForestCity #Malezja #MiastoWidmo #OpuszczoneMiejsca
Wyobraź sobie, że powstaje futurystyczne miasto za około 100 miliardów dolarów. Wieżowce, luksusowe apartamenty, centra handlowe, sztuczne wyspy i plany na setki tysięcy mieszkańców. A później… ludzie nie przyjeżdżają w zakładanej liczbie. To Forest City w Malezji - gigantyczny projekt w Johor, niedaleko Singapuru, który miał stać się nowoczesnym miastem przyszłości. Z czasem media zaczęły jednak nazywać go „miastem-widmem” ze względu na niewielkie zaludnienie w stosunku do ogromnej skali inwestycji. Co poszło nie tak? Dlaczego tysiące mieszkań pozostały bez mieszkańców i jak wygląda codzienne życie w miejscu zaprojektowanym dla ogromnej liczby ludzi? To dopiero część #1. W kolejnych filmach zajrzymy do środka Forest City. Zamieszkałbyś w takim mieście? #ForestCity #Malezja #MiastoWidmo #OpuszczoneMiejsca


📊 DATA SCIENCE ROADMAP From Beginner to Job-Ready Data Scientist 🚀 Data Science isn’t just Python or Machine Learning. It’s the combination of data, statistics, programming, ML, and business thinking. 🟢 1. PYTHON 🐍 Master: • Variables & Data Types • Conditions & Loops • Functions • Data Structures • OOP Basics • NumPy • Pandas 🎯 Goal: Work confidently with data. 🔵 2. SQL 🗄️ Learn: • SELECT & Filtering • GROUP BY • JOINs • CASE WHEN • Subqueries • CTEs • Window Functions 🎯 Goal: Extract and analyze data from databases. 🟡 3. STATISTICS 📈 Understand: • Mean & Median • Variance & Standard Deviation • Probability • Distributions • Correlation • Hypothesis Testing • Confidence Intervals 🎯 Goal: Understand what the data actually means. 🟠 4. DATA ANALYSIS 🔍 Learn: • Data Cleaning • EDA • Feature Engineering • Visualization • Pattern Detection • Insight Generation Tools: 🐼 Pandas 📊 Matplotlib 📈 Seaborn 🔴 5. MACHINE LEARNING 🤖 Master the fundamentals: • Linear Regression • Logistic Regression • Decision Trees • Random Forest • Gradient Boosting • Clustering • Model Evaluation 🎯 Goal: Build models that solve real problems. 🟣 6. DEEP LEARNING 🧠 Then explore: • Neural Networks • CNNs • RNNs • Transformers • Computer Vision • NLP ⚫ 7. ML ENGINEERING 🚀 Learn how to take models beyond notebooks: • APIs • FastAPI • Docker • Git & GitHub • Cloud Deployment • Model Monitoring • MLOps 🎯 Goal: Build systems people can actually use. 🟢 8. GENERATIVE AI 🤖 Modern Data Scientists can also benefit from understanding: • LLMs • Embeddings • Vector Databases • RAG • AI Agents • LLM Evaluation 🗺️ THE COMPLETE PATH Python ⬇️ SQL ⬇️ Statistics ⬇️ Data Analysis ⬇️ Machine Learning ⬇️ Deep Learning ⬇️ ML Engineering ⬇️ Generative AI ⬇️ 🚀 Real-World Projects 💡 DON’T LEARN EVERYTHING AT ONCE Pick one layer. Learn → Practice → Build → Explain → Deploy Then move to the next. The goal isn’t to collect certificates or memorize algorithms. The goal is to become someone who can take: Raw Data → Analysis → Model → Insight → Solution 📌 Save this roadmap for your Data Science journey. #DataScience #DataScientist #DataAnalysis #creatorsearchinsights #datascience
📊 DATA SCIENCE ROADMAP From Beginner to Job-Ready Data Scientist 🚀 Data Science isn’t just Python or Machine Learning. It’s the combination of data, statistics, programming, ML, and business thinking. 🟢 1. PYTHON 🐍 Master: • Variables & Data Types • Conditions & Loops • Functions • Data Structures • OOP Basics • NumPy • Pandas 🎯 Goal: Work confidently with data. 🔵 2. SQL 🗄️ Learn: • SELECT & Filtering • GROUP BY • JOINs • CASE WHEN • Subqueries • CTEs • Window Functions 🎯 Goal: Extract and analyze data from databases. 🟡 3. STATISTICS 📈 Understand: • Mean & Median • Variance & Standard Deviation • Probability • Distributions • Correlation • Hypothesis Testing • Confidence Intervals 🎯 Goal: Understand what the data actually means. 🟠 4. DATA ANALYSIS 🔍 Learn: • Data Cleaning • EDA • Feature Engineering • Visualization • Pattern Detection • Insight Generation Tools: 🐼 Pandas 📊 Matplotlib 📈 Seaborn 🔴 5. MACHINE LEARNING 🤖 Master the fundamentals: • Linear Regression • Logistic Regression • Decision Trees • Random Forest • Gradient Boosting • Clustering • Model Evaluation 🎯 Goal: Build models that solve real problems. 🟣 6. DEEP LEARNING 🧠 Then explore: • Neural Networks • CNNs • RNNs • Transformers • Computer Vision • NLP ⚫ 7. ML ENGINEERING 🚀 Learn how to take models beyond notebooks: • APIs • FastAPI • Docker • Git & GitHub • Cloud Deployment • Model Monitoring • MLOps 🎯 Goal: Build systems people can actually use. 🟢 8. GENERATIVE AI 🤖 Modern Data Scientists can also benefit from understanding: • LLMs • Embeddings • Vector Databases • RAG • AI Agents • LLM Evaluation 🗺️ THE COMPLETE PATH Python ⬇️ SQL ⬇️ Statistics ⬇️ Data Analysis ⬇️ Machine Learning ⬇️ Deep Learning ⬇️ ML Engineering ⬇️ Generative AI ⬇️ 🚀 Real-World Projects 💡 DON’T LEARN EVERYTHING AT ONCE Pick one layer. Learn → Practice → Build → Explain → Deploy Then move to the next. The goal isn’t to collect certificates or memorize algorithms. The goal is to become someone who can take: Raw Data → Analysis → Model → Insight → Solution 📌 Save this roadmap for your Data Science journey. #DataScience #DataScientist #DataAnalysis #creatorsearchinsights #datascience
Mái ai hay bết bơi vào đây ngay @Lotion Kiềm dầu Phồng tóc VDP #lotionkiemdau #verdantpark #lotion #kiemdau #lotionphongtoc
Mái ai hay bết bơi vào đây ngay @Lotion Kiềm dầu Phồng tóc VDP #lotionkiemdau #verdantpark #lotion #kiemdau #lotionphongtoc
eww 😤 ib: @jenneee777 @telurnasiayam #anah2h #fyp #rvn #indahkus
eww 😤 ib: @jenneee777 @telurnasiayam #anah2h #fyp #rvn #indahkus

About

Legal