@user.nqdung011: #abcxyz

dungbeo

Open In TikTok:

Region: VN

Tuesday 22 September 2026 00:24:11 GMT

66713

8729

23

2387

Music

Download

No Watermark .mp4 (0MB) No Watermark(HD) .mp4 (0MB) Watermark .mp4 (0MB) Music .mp3

Comments

nguynhoangtien :

thứ của mình mình chưa tranh giành của ai cả

2026-09-22 10:58:22

8

user.2306.bqv :

nhưng đau lắm roii

2026-09-22 11:13:50

3

huyen trang :

cặp đóii

2026-09-22 23:34:59

0

vqg. :

quên mat

2026-09-23 03:52:39

0

user 1106. :

đg hỏi chủ tus ở đâu

2026-09-22 13:08:50

0

minhbinn :

2026-09-22 02:02:17

2

FC Pegasus :

đăng ae pgs toi lên vs:)))

2026-09-22 14:23:22

0

buồn ngủ :

2026-09-22 11:23:26

0

ecun :

2026-09-22 09:26:25

0

tuan vit 😴 :

2026-09-22 02:04:52

0

nhật minh :

iu

2026-09-22 04:10:33

0

alabuchu :

vđ đó chưa bh xảy ra vì chẳng thg nào ao ước ai

2026-09-23 04:40:21

0

vàngg>< :

ny t dlai

2026-09-23 10:28:36

0

bii :

@thanhmai sướng nhé

2026-09-22 11:20:58

1

mờ un mun :

@pờ on pon cap hay nè

2026-09-22 10:22:25

1

🐶 :

☹️

2026-09-22 10:35:27

0

Lâm cutephomaique :

😳😳😳

2026-09-23 04:10:36

0

baoloc. :

@thốii?!

2026-09-22 12:41:15

1

To see more videos from user @user.nqdung011, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

#fypppppp🤣Roommate problem🤣@🅰️💲Ⓜ️ℹ️T🅰️👑🗡️🥷 @🪷Asmu🐍🪐

#fypppppp🤣Roommate problem🤣@🅰️💲Ⓜ️ℹ️T🅰️👑🗡️🥷 @🪷Asmu🐍🪐

Haha 😅 #xuhuong #xhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh

Haha 😅 #xuhuong #xhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh

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

About

Robot
API

Legal

Privacy Policy