Erstellen einer App für die Stimmungsanalyse mit Node.js, Hapi und React — WalkSelf
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Erstellen einer App für die Stimmungsanalyse mit Node.js, Hapi und React

Erstellen Sie eine Full-Stack-Anwendung, indem Sie eine robuste Hapi- und Node.js-Backend-API mit einem modernen React-Frontend verbinden und gleichzeitig Textsentimentanalysen erkunden.

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Über diesen Kurs

Die Verbindung einer leistungsstarken Backend-API mit einem interaktiven Frontend ist eine grundlegende Fähigkeit für jeden modernen Webentwickler. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den Aufbau einer Full-Stack-Sentimentanalyse-Anwendung von Grund auf.Sie werden vom Verständnis der Kernkonzepte zum Aufbau eines funktionalen Web-Anwenden. Sie lernen, wie Sie einen Node.js-Server mit dem Hapi-Framework strukturieren, saubere RESTful-Endpunkte schreiben, grundlegende natürliche Sprachverarbeitung für die Stimmungsauswertung durchführen und diese Daten nahtlos in einer React-Benutzeroberfläche verwenden. Was Sie lernen werden: Verstehen Sie die grundlegende Architektur von Node.js und dem Hapi Web-Framework; Erstellen Sie saubere, strukturierte RESTful API-Endpunkte mit modernem JavaScript und async / wait; Implementieren Sie grundlegender Text-Sentiment-Analyse-Konzepte, um Benutzereingaben zu bewerten; Erstellung interaktiver Frontend-Komponenten mit modernen React-Hooks und Zustandsmanagement; Verbinden Sie Ihr React-Frontend mit Ihrem Hapi-Backend mithilfe von Standard-Fetching-Techniken. Wenden Sie Best Practices für Projektstruktur, Fehlerbehandlung und saubere Code-Trennung an. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und der Einrichtung der Umgebung. Schritt für Schritt werden Sie durch die Backend-Entwicklung geführt, bevor Sie zur Frontend-Integration und Full-Stack-Konnektivität übergehen. Entwickelt für Anfänger, die ein grundlegendes Verständnis von JavaScript haben und lernen möchten, wie man zusammenhängende Full-stack-Anwendungen erstellt. Keine Vorkenntnisse mit Hapi, React oder Natural Language Processing erforderlich.Lesen Sie weiter, um Ihre erste Full-Stack-Sentiment-Analyse-Anwendung zu erstellen.

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