Курсы Аналитик Данных

磁力链接/BT种子名称

Курсы Аналитик Данных

磁力链接/BT种子简介

种子哈希：62b7736fa44fa7fad7d8ccd6c2fd9b6b089720dc
文件大小： 30.82G
已经下载：9996次
下载速度：极快
收录时间：2024-07-05
最近下载：2025-12-08

移花宫入口

移花宫.com邀月.com怜星.com花无缺.comyhgbt.icuyhgbt.top

磁力链接下载

magnet:?xt=urn:btih:62B7736FA44FA7FAD7D8CCD6C2FD9B6B089720DC
推荐使用PIKPAK网盘下载资源，10TB超大空间，不限制资源，无限次数离线下载，视频在线观看

下载BT种子文件

磁力链接 迅雷下载 PIKPAK在线播放 世界之窗 小蓝俱乐部 含羞草 欲漫涩 逼哩逼哩 成人快手 51品茶 母狗园 51动漫 91短视频 抖音Max 海王TV TikTok成人版 PornHub 暗网Xvideo 草榴社区 哆哔涩漫 呦乐园 萝莉岛 搜同 91暗网

最近搜索

文件列表

  • Раздел 12/12.6/Практика/genres-20221112T211941Z-001.zip 1.2 GB
  • Раздел 12/12.9/Практика/genres-20221116T142559Z-001.zip 1.2 GB
  • Вебинары/9/Занятие 9.mkv 955.4 MB
  • Вебинары/17/Занятие 17.mkv 926.5 MB
  • Вебинары/4/Занятие 4.mkv 854.2 MB
  • Вебинары/22/Занятие 22.mkv 847.6 MB
  • Вебинары/24/Занятие 24.mkv 845.9 MB
  • Вебинары/1/Занятие 1.mkv 819.5 MB
  • Вебинары/8/Занятие 8.mkv 791.8 MB
  • Вебинары/13/Занятие 13.mkv 716.4 MB
  • Вебинары/5/Занятие 5.mkv 684.3 MB
  • Вебинары/16/Занятие 16.mkv 683.5 MB
  • Код/Python Distribution/Anaconda3 2022.10.exe 651.4 MB
  • Вебинары/20/Занятие 20.mkv 563.6 MB
  • Вебинары/12/Занятие 12.mkv 553.7 MB
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/pycharm-professional-2022.2.exe 492.3 MB
  • Раздел 13/13.4/Контроль версионности моделей с tensorflow serving. Практика.mp4 408.6 MB
  • Раздел 12/12.5/Построение архитектуры нейронной сети для задач segmentation. Практика - 1080.mp4 379.6 MB
  • Вебинары/2/Занятие 2.mkv 375.3 MB
  • Вебинары/25/Занятие 25.mkv 355.6 MB
  • Вебинары/4/Консультация.mkv 349.5 MB
  • Раздел 11/11.1/Активационные функции/Практика/Активационные функции. Практика.mp4 307.0 MB
  • Вебинары/15/Занятие 15.mkv 296.7 MB
  • Вебинары/11/Занятие 11.mkv 294.1 MB
  • Раздел 11/11.2/Практика/Полносвязные нейронные сети. Dence слои. Практика.mp4 291.9 MB
  • Раздел 13/13.1/Сохранение моделей.mp4 271.0 MB
  • Раздел 12/12.7/Задачи NLP. Препроцессинга текстовых неструктурированных данных/Задачи NLP. Препроцессинга текстовых неструктурированных данных - 1080.mp4 250.4 MB
  • Раздел 3/3.3/Функции и элементы функционального программирования в Python. Часть 1 - 1080.mp4 249.9 MB
  • Вебинары/21/Занятие 21.mkv 245.1 MB
  • Вебинары/1/Консультация.mkv 238.3 MB
  • Вебинары/10/Занятие 10.mkv 232.7 MB
  • Раздел 3/3.3/Функции и элементы функционального программирования в Python. Часть 3 - 1080.mp4 226.5 MB
  • Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 4 - 1080.mp4 219.8 MB
  • Раздел 3/3.6/Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Часть 4 - 1080.mp4 215.8 MB
  • Вебинары/19/Занятие 19.mkv 215.3 MB
  • Раздел 5/5.7/Библиотека Beautifulsoup. Парсинг данных из html страниц. Практика - 1080.mp4 207.0 MB
  • Вебинары/18/Занятие 18.mkv 195.1 MB
  • Раздел 12/12.4/Построение архитектуры нейронной сети для задач object detection. - 1080.mp4 193.8 MB
  • Раздел 12/12.7/Построение архитектуры нейронной сети для классификации текстов/Построение архитектуры нейронной сети для классификации текстов. Практика - 1080.mp4 192.6 MB
  • Раздел 12/12.4/Построение архитектуры нейронной сети для задач object detection. Практика - 1080.mp4 192.5 MB
  • Раздел 1/Data Science, 1 часть - 1080.mp4 190.6 MB
  • Вебинары/23/Занятие 23.mkv 186.7 MB
  • Раздел 4/4.3/Ленивые вычисления. Практика - 1080.mp4 185.1 MB
  • Раздел 12/12.1/Построение архитектуры нейронной сети для задач бинарной и множественной классификации. Практика.Ч.2 - 1080.mp4 184.3 MB
  • Раздел 3/3.5/Библиотека Pandas, как стандарт исследования данных. Часть 2 - 1080.mp4 180.9 MB
  • Раздел 3/3.7/Работа с командной строкой. Linux, Windows. - 1080.mp4 179.5 MB
  • Раздел 13/13.3/Flask приложение. Выведение моделей в production.mp4 175.3 MB
  • Раздел 3/3.2/Базовые конструкции и структуры программирования. Циклы и условия - 1080.mp4 174.5 MB
  • Раздел 12/12.8/Метод обратного распространения ошибки. Практика. Часть 1 - 1080.mp4 165.3 MB
  • Раздел 5/5.4/Разбалансированные датасеты и методы балансировки, практика - 1080.mp4 165.3 MB
  • Раздел 12/12.1/Построение архитектуры нейронной сети для задач бинарной и множественной классификации. Практика.Ч.1 - 1080.mp4 164.4 MB
  • Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 1 - 1080.mp4 164.2 MB
  • Раздел 12/12.9/Практика/Генеративные состязательные сети. Практика. Часть 3.mp4 163.1 MB
  • Раздел 12/12.9/Практика/Генеративные состязательные сети. Практика. Часть 2.mp4 160.9 MB
  • Раздел 12/12.5/Построение архитектуры нейронной сети для задач segmentation - 1080.mp4 159.7 MB
  • Раздел 11/11.3/Свёрточные нейронные сети. Conv слои. Практика.mp4 158.4 MB
  • Раздел 3/3.5/Библиотека Pandas, как стандарт исследования данных. Часть 1 - 1080.mp4 157.2 MB
  • Раздел 1/Data Science, 2 часть - 1080.mp4 154.7 MB
  • Раздел 6/6.1/Обучение на размеченных и неразмеченных данных. Практика. Часть 1 - 1080.mp4 153.5 MB
  • Раздел 12/12.2/Архитектуры для решения задач регрессии. Практика. Часть 1 - 1080.mp4 152.9 MB
  • Раздел 12/12.3/Прогнозирование временных рядов в системе Deductor. Практика - 1080.mp4 152.3 MB
  • Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 6 - 1080.mp4 147.9 MB
  • Раздел 9/9.1/Решающие деревья/Решающие деревья (Decision tree). Часть 1 - 1080.mp4 146.3 MB
  • Раздел 11/11.3/Свёрточные нейронные сети. Conv слои. Часть 2.mp4 146.0 MB
  • Раздел 13/13.5/Практика/Облачная платформа Kaggle для решения data science задач. Практика. Часть 1.mp4 145.7 MB
  • Раздел 12/12.7/Задачи NLP. Препроцессинга текстовых неструктурированных данных/Задачи NLP. Препроцессинга текстовых неструктурированных данных. Практика - 1080.mp4 144.3 MB
  • Раздел 3/3.1/Типы данных в Python - 1080.mp4 142.1 MB
  • Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 3 - 1080.mp4 142.0 MB
  • Раздел 3/3.3/Функции и элементы функционального программирования в Python. Часть 2 - 1080.mp4 140.7 MB
  • Раздел 3/3.6/Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Часть 1 - 1080.mp4 137.9 MB
  • Вебинары/14/Занятие 14.mkv 134.8 MB
  • Раздел 10/10.3/Прогнозирование временных рядом в Python с использованием ARMA. Практика. Часть 1.mp4 131.3 MB
  • Раздел 4/4.1/Pipeline машинного обучения. Особенности архитектурных решений. Часть 1 - 1080.mp4 126.7 MB
  • Раздел 12/12.9/Практика/24_autopilot.zip 125.8 MB
  • Раздел 12/12.5/drive-download-20220929T084853Z-001.zip 125.6 MB
  • Раздел 1/Data Science, 3 часть - 1080.mp4 124.5 MB
  • Раздел 3/3.7/Практика/Практика 1.mp4 122.6 MB
  • Раздел 10/10.1/Практика.mp4 119.3 MB
  • Раздел 6/6.3/Кластеризация. Метод k-means, c-means. Часть 2 - 1080.mp4 118.4 MB
  • Раздел 3/3.7/Практика/Практика 2.mp4 118.2 MB
  • Раздел 11/11.2/Полносвязные нейронные сети. Dense слои. Часть 1.mp4 117.5 MB
  • Раздел 12/12.3/Прогнозирование временных рядов в системе loginom. Практика - 1080.mp4 116.9 MB
  • Раздел 5/5.1/Ключевые задачи в подготовке датасетов и их важность - 1080.mp4 116.7 MB
  • Раздел 13/13.2/Работа с предобученными моделями. Практика.mp4 114.5 MB
  • Раздел 12/12.6/Анализ аудиосигналов. Особенности препроцессинга и архитектуры нейронной сети - 1080.mp4 112.7 MB
  • Раздел 12/12.9/Генеративные состязательные сети. Теория. Часть 1.mp4 110.9 MB
  • Вебинары/2/Консультация.mkv 109.8 MB
  • Раздел 1/Data Science, 5 часть - 1080.mp4 107.1 MB
  • Раздел 6/6.1/Обучение на размеченных и неразмеченных данных. Практика. Часть 2 - 1080.mp4 106.8 MB
  • Раздел 8/8.2/Метод опорных векторов (SVM)/Часть 1. Метод опорных векторов (SVM). Линейно разделимые и неразделимые выборки, методы обработки..mp4 105.8 MB
  • Раздел 7/7.1/Теория вероятности. Полная и условная вероятность. Байесовские классификаторы. Часть 1 - 1080.mp4 105.3 MB
  • Раздел 13/13.5/Облачная платформа Kaggle для решения data science задач. Часть 2.mp4 105.2 MB
  • Раздел 13/13.5/Практика/Облачная платформа Kaggle для решения data science задач. Практика. Часть 2.mp4 105.1 MB
  • Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 2 - 1080.mp4 104.6 MB
  • Раздел 11/11.3/Свёрточные нейронные сети. Conv слои. Часть 1.mp4 103.1 MB
  • Раздел 8/8.1/Метрики классификации. Матрица ошибок (Confusion-matrix). Precision, recall, f1. ROC-AUC.mp4 103.1 MB
  • Раздел 6/6.3/Кластеризация. Метод k-means, c-means. Часть 1 - 1080.mp4 102.9 MB
  • Раздел 9/9.1/Решающие деревья/Решающие деревья (Decision tree). Часть 2 - 1080.mp4 100.7 MB
  • Раздел 10/10.3/Прогнозирование временных рядом в Python с использованием ARMA. Практика. Часть 2.mp4 98.4 MB
  • Раздел 12/12.7/Построение архитектуры нейронной сети для классификации текстов/Построение архитектуры нейронной сети для классификации текстов - 1080.mp4 98.2 MB
  • Раздел 11/11.2/Полносвязные нейронные сети. Dense слои. Часть 3.mp4 98.0 MB
  • Раздел 3/3.3/Объектно-ориентированное программирование в Python. Часть 2 - 1080.mp4 97.8 MB
  • Раздел 5/5.6/Доверительные интервалы - 1080.mp4 97.4 MB
  • Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 5 - 1080.mp4 97.1 MB
  • Раздел 6/6.2/Метод главных компонент PCA. Метод t-SNE для линейно разделимой выборки. Часть 1 - 1080.mp4 96.4 MB
  • Раздел 11/11.2/Полносвязные нейронные сети. Dense слои. Часть 2.mp4 95.0 MB
  • Раздел 6/6.3/Иерархическая кластеризация - hiererchical clustering. Алгоритм кластеризации DBSCAN. Часть 1 - 1080.mp4 92.6 MB
  • Раздел 3/3.3/Объектно-ориентированное программирование в Python. Часть 1 - 1080.mp4 92.6 MB
  • Раздел 10/10.1/Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Логическая регрессия. Часть 2.mp4 92.2 MB
  • Раздел 4/4.2/Обзор библиотеки SKLEARN. Практика - 1080.mp4 92.0 MB
  • Раздел 4/4.3/Ленивые вычисления - 1080.mp4 91.6 MB
  • Раздел 3/3.6/Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Часть 3 - 1080.mp4 91.5 MB
  • Раздел 10/10.3/Использование ARIMA на платформе Loginom. Практика.mp4 91.1 MB
  • Раздел 13/13.5/Облачная платформа Kaggle для решения data science задач. Часть 1.mp4 90.8 MB
  • Раздел 8/8.2/Метод опорных векторов (SVM)/Часть 3. Метод опорных векторов (SVM). Линейно разделимые и неразделимые выборки, методы обработки..mp4 90.5 MB
  • Раздел 6/6.3/Иерархическая кластеризация - hiererchical clustering. Алгоритм кластеризации DBSCAN. Часть 2 - 1080.mp4 90.2 MB
  • Раздел 4/4.1/Pipeline машинного обучения. Особенности архитектурных решений. Часть 2 - 1080.mp4 89.6 MB
  • Раздел 12/12.8/Метод обратного распространения ошибки. Практика. Часть 2 - 1080.mp4 88.1 MB
  • Раздел 5/5.5/Обработка категориальных признаков. LabelEncoder, One Hot encoding - 1080.mp4 87.6 MB
  • Раздел 8/8.2/Метод опорных векторов (SVM)/Часть 2. Метод опорных векторов (SVM). Линейно разделимые и неразделимые выборки, методы обработки..mp4 84.2 MB
  • Раздел 8/8.2/Метод ближайших соседей k-NN/Часть 2. Метод ближайших соседей k-NN. Метрики подсчета расстояния. Плюсы и минусы алгоритма..mp4 83.5 MB
  • Раздел 1/Data Science, 4 часть - 1080.mp4 82.1 MB
  • Раздел 6/6.1/Обучение на размеченных и неразмеченных данных. Часть 2 - 1080.mp4 81.7 MB
  • Раздел 12/12.6/Практика/Анализ аудиосигналов. Особенности препроцессинга и архитектуры нейронной сети. Практика. Часть 2 - 1080.mp4 80.0 MB
  • Раздел 5/5.3/Поиск аномалий и выбросов. Методы обработки и визуализации. - 1080.mp4 79.4 MB
  • Раздел 5/5.2/Нормализация и стандартизация - 1080.mp4 78.9 MB
  • Раздел 12/12.6/Практика/Анализ аудиосигналов. Особенности препроцессинга и архитектуры нейронной сети. Практика. Часть 1 - 1080.mp4 78.4 MB
  • Раздел 12/12.2/Архитектуры для решения задач регрессии. Практика. Часть 2 - 1080.mp4 78.3 MB
  • Раздел 5/5.7/Библиотека Beautifulsoup. Парсинг данных из html страниц - 1080.mp4 77.6 MB
  • Раздел 8/8.2/Метод ближайших соседей k-NN/Часть 1. Метод ближайших соседей k-NN. Метрики подсчета расстояния. Плюсы и минусы алгоритма..mp4 75.5 MB
  • Раздел 5/5.4/Разбалансированные датасеты и методы балансировки - 1080.mp4 75.4 MB
  • Раздел 9/9.2/Ансамбли алгоритмов. Bagging, boosting, stacking. Часть 1 - 1080.mp4 75.0 MB
  • Раздел 12/12.6/Практика/Анализ аудиосигналов. Особенности препроцессинга и архитектуры нейронной сети. Практика. Часть 3 - 1080.mp4 74.9 MB
  • Раздел 10/10.2/Метод наименьших квадратов. Средняя квадратичная ошибка, средняя абсолютная ошибка. Практика - 1080.mp4 74.1 MB
  • Раздел 6/6.2/Метод главных компонент PCA. Метод t-SNE для линейно разделимой выборки. Практика - 1080.mp4 73.9 MB
  • Раздел 6/6.1/Обучение на размеченных и неразмеченных данных. Часть 1 - 1080.mp4 71.4 MB
  • Раздел 3/3.5/Библиотека Pandas, как стандарт исследования данных. Часть 3 - 1080.mp4 70.7 MB
  • Раздел 6/6.3/Практика/Иерархическая кластеризация - hiererchical clustering. Алгоритм кластеризации DBSCAN. Практика. Ч. 1 - 1080.mp4 70.5 MB
  • Раздел 3/3.1/Введение, среды исполнения (IDE). Часть 2 - 1080.mp4 70.3 MB
  • Раздел 3/3.6/Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Часть 2 - 1080.mp4 70.0 MB
  • Раздел 9/9.2/Практика/Вложения/17_credit_card_fraud..zip 69.2 MB
  • Раздел 5/5.3/Поиск аномалий и выбросов. Методы обработки и визуализации. Практика. - 1080.mp4 69.1 MB
  • Раздел 6/6.3/Практика/Кластеризация. Метод k-means, c-means. Практика. Часть 2 - 1080.mp4 66.5 MB
  • Раздел 6/6.3/Практика/Кластеризация. Метод k-means, c-means. Практика. Часть 1 - 1080.mp4 64.6 MB
  • Раздел 4/4.2/Обзор библиотеки SKLEARN - 1080.mp4 64.2 MB
  • Раздел 10/10.1/Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Логическая регрессия. Часть 1.mp4 60.2 MB
  • Раздел 7/7.1/Полная и условная вероятность, теорема Байеса. Байесовский вероятностный классификатор. Часть 3 - 1080.mp4 59.9 MB
  • Раздел 11/11.1/Введение в нейронные сети/Часть 3. Введение в нейронные сети. Обзор библиотеки tensorflow.keras..mp4 59.7 MB
  • Раздел 5/5.6/Доверительные интервалы, практика - 1080.mp4 59.6 MB
  • Раздел 11/11.1/Введение в нейронные сети/Часть 2. Введение в нейронные сети. Обзор библиотеки tensorflow.keras..mp4 59.2 MB
  • Раздел 13/13.2/Работа с предобученными моделями.mp4 58.7 MB
  • Раздел 5/5.2/Нормализация и стандартизация, практика - 1080.mp4 58.0 MB
  • Раздел 7/7.1/Теория вероятности. Полная и условная вероятность. Байесовские классификаторы. Часть 2 - 1080.mp4 57.9 MB
  • Раздел 8/8.2/Метод опорных векторов (SVM)/Практика. Метод опорных векторов (SWM). Линейно разделимы и неразделимые выборки, методы обработки..mp4 56.7 MB
  • Раздел 10/10.3/Авторегрессия ARIMA. Временные ряды. Часть 1.mp4 56.4 MB
  • Раздел 3/3.1/Введение, среды исполнения (IDE). Часть 1 - 1080.mp4 55.5 MB
  • Раздел 10/10.3/Авторегрессия ARIMA. Модели. Часть 2.mp4 54.4 MB
  • Раздел 13/13.1/Сохранение моделей. Практика.mp4 54.0 MB
  • Раздел 5/5.5/Обработка категориальных признаков. LabelEncoder, One Hot encoding. Практика. - 1080.mp4 53.1 MB
  • Раздел 11/11.1/Введение в нейронные сети/Часть 1. Введение в нейронные сети. Обзор библиотеки tensorflow.keras..mp4 52.5 MB
  • Раздел 11/11.1/Активационные функции/Активационные функции. Часть 1.mp4 51.6 MB
  • Раздел 9/9.2/Ансамбли алгоритмов. Bagging, boosting, stacking. Часть 2 - 1080.mp4 49.1 MB
  • Раздел 8/8.1/Метрики классификации. Матрица ошибок. Практика. (Confusion-matrix, Precision, recall, f1.ROC-AUC).mp4 49.1 MB
  • Раздел 11/11.1/Активационные функции/Активационные функции. Часть 3.mp4 45.8 MB
  • Раздел 3/3.7/Практика/Вложения/Копия data.csv 45.6 MB
  • Раздел 8/8.1/Кросс-валидация. Особенности применения. Практика.mp4 44.8 MB
  • Раздел 6/6.3/Практика/Иерархическая кластеризация - hiererchical clustering. Алгоритм кластеризации DBSCAN. Практика. Ч. 2 - 1080.mp4 44.3 MB
  • Раздел 10/10.1/Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Логическая регрессия. Часть 4.mp4 42.6 MB
  • Раздел 9/9.2/Практика/Ансамбли алгоритмов. Bagging boosting, stacking. Практика - 1080.mp4 38.5 MB
  • Раздел 6/6.2/Метод главных компонент PCA. Метод t-SNE для линейно разделимой выборки. Часть 2 - 1080.mp4 38.0 MB
  • Раздел 8/8.2/Метод ближайших соседей k-NN/Практика. Метод ближайших соседей k-NN. Метрики подсчета расстояния. Плюсы и минусы алгоритма..mp4 37.5 MB
  • Раздел 13/13.4/Контроль версионности моделей с tensotflow serving.mp4 37.0 MB
  • Раздел 9/9.1/Случайный лес/Случайный лес (Random forest). Практика - 1080.mp4 34.6 MB
  • Раздел 6/6.3/Практика/Вложения/08_patents.zip 34.5 MB
  • Раздел 9/9.1/Решающие деревья/Решающие деревья (Decision tree). Практика - 1080.mp4 34.0 MB
  • Раздел 3/3.6/Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Часть 5 - 1080.mp4 31.9 MB
  • Раздел 9/9.1/Случайный лес/Случайный лес (Random forest) - 1080.mp4 31.1 MB
  • Раздел 7/7.2/Байесовский вероятностный классификатор. Практика - 1080.mp4 30.2 MB
  • Раздел 11/11.1/Активационные функции/Активационные функции. Часть 2.mp4 30.0 MB
  • Раздел 11/11.1/Введение в нейронные сети/Часть 4. Введение в нейронные сети. Обзор библиотеки tensorflow.keras..mp4 26.4 MB
  • Раздел 10/10.1/Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Логическая регрессия. Часть 3.mp4 23.4 MB
  • Вебинары/9/Материалы по курсу.zip 23.2 MB
  • Раздел 12/12.7/12.7.zip 18.1 MB
  • Вебинары/13/Вложения/Презентация.pptx 17.8 MB
  • Раздел 13/13.1/Вложения/ratings_Electronics.csv 12.6 MB
  • Раздел 8/8.1/Кросс-валидация. Особенности применения.mp4 12.2 MB
  • Вебинары/8/Вложения/augmentation -3-.html 11.8 MB
  • Вебинары/20/Презентация 1.pptx 11.2 MB
  • Вебинары/14/Презентации/1.3 часть 1 Практика.pptx 10.6 MB
  • Раздел 10/10.1/Вложения/Линейная регрессия часть 1.pdf 9.0 MB
  • Вебинары/4/2.zip 9.0 MB
  • Вебинары/20/Презентация 2.pptx 8.8 MB
  • Раздел 6/6.3/Практика/Вложения/07_Online_News_Popularity_shares.zip 7.5 MB
  • Вебинары/14/Презентации/Занятие_1_5_Практика_1.pptx 5.6 MB
  • Вебинары/1/Вложения/Презентация/1.2 Источники данных.pdf 4.5 MB
  • Вебинары/14/Презентации/Занятие_1_5_Практика_2 итог.pptx 4.4 MB
  • Вебинары/4/python/lesson_data/tmp.txt 4.3 MB
  • Вебинары/1/Вложения/Презентация/1.4 Описательная статистика.pdf 3.5 MB
  • Вебинары/9/Презентация.pptx 3.3 MB
  • Вебинары/11/Вложения/Презентация.pptx 3.2 MB
  • Раздел 11/11.2/Презентация.pdf 2.8 MB
  • Раздел 13/13.1/Вложения/Презентация.pdf 2.7 MB
  • Раздел 11/11.1/Активационные функции/Презентация.pdf 2.6 MB
  • Раздел 12/12.7/Задачи NLP. Препроцессинга текстовых неструктурированных данных/Презентация.pdf 2.6 MB
  • Раздел 11/11.3/Презентация.pdf 2.5 MB
  • Раздел 12/12.5/Презентация.pdf 2.5 MB
  • Вебинары/1/Вложения/Презентация/1.1 Вводная лекция.pdf 2.4 MB
  • Раздел 9/9.1/Презентации/Решающие деревья(Decision tree). Часть 1.pdf 2.4 MB
  • Вебинары/16/Вложения/Презентация.pptx 2.3 MB
  • Вебинары/12/Вложения/Презентация/7.1 Классификация а.pptx 2.2 MB
  • Раздел 12/12.6/Практика/sound.zip 2.1 MB
  • Код/Python Distribution/BatToExeConverter/Bat_To_Exe_Converter_x64.exe 2.1 MB
  • Раздел 13/13.5/Презентация.pdf 2.0 MB
  • Раздел 12/12.4/Презентация.pdf 2.0 MB
  • Раздел 12/12.9/Презентация.pdf 2.0 MB
  • Раздел 12/12.6/Презентация.pdf 1.9 MB
  • Вебинары/8/Вложения/Презентация/3 Выбросы и пропуски.pptx 1.9 MB
  • Раздел 11/11.1/Введение в нейронные сети/Презентация.pdf 1.8 MB
  • Раздел 9/9.1/Презентации/Решающие деревья(Decision tree). Часть 2.pdf 1.7 MB
  • Вебинары/8/Вложения/Презентация/1 Ключевые задачи в подготовке датасетов и их важность.pptx 1.6 MB
  • Раздел 5/5.7/Практика/09_Energy_and_Water_Data_Disclosure_for_Local_Law_84_2017__Data_for_Calendar_Year_2016_.zip 1.6 MB
  • Раздел 6/6.3/Презентации/Кластеризация. Медот k-means, c-means. Часть 2.pdf 1.5 MB
  • Раздел 9/9.2/Презентации/Ансамбли алгоритмов. Bagging, boosting, stacking. Часть 1.pdf 1.5 MB
  • Раздел 12/12.7/Построение архитектуры нейронной сети для классификации текстов/Презентация.pdf 1.5 MB
  • Раздел 8/8.2/Презентации/Метод опорных векторов (SVM). Линейно разделимые и неразделимые выборки, методы обработки. Плюсы и минусы алгоритма. Часть 1.pdf 1.4 MB
  • Вебинары/10/Вложения/web-gov -3-.html 1.4 MB
  • Вебинары/8/Вложения/Презентация/4 Балансировка.pptx 1.3 MB
  • Вебинары/8/Вложения/outliers -4-.html 1.2 MB
  • Раздел 6/6.3/Презентации/Иерархическая кластеризация - hierarchical clustering. Алгоритм кластеризации DBSCAN. Часть 2.pdf 1.2 MB
  • Вебинары/12/Вложения/Презентация/7.2 Байесовский классификатор.pptx 1.2 MB
  • Раздел 6/6.3/Презентации/Кластеризация. Медот k-means, c-means. Часть 1.pdf 1.2 MB
  • Раздел 13/13.2/Презентация.pdf 1.1 MB
  • Раздел 8/8.1/Презентации/Метрики классификации. Матрица ошибок (Confusion-matrix). Precision, recall, f1. ROC-AUC.pdf 1.1 MB
  • Раздел 8/8.2/Презентации/Метод ближайших соседей k-NN. Метрики подсчёта расстояния. Плюсы и минусы алгоритма. Часть 2.pdf 1.0 MB
  • Раздел 10/10.3/Презентации/Модели.pdf 1.0 MB
  • Раздел 5/5.7/Презентация.pdf 1.0 MB
  • Раздел 9/9.2/Презентации/Ансамбли алгоритмов. Bagging, boosting, stacking. Часть 2.pdf 958.2 kB
  • Раздел 8/8.2/Презентации/Метод ближайших соседей k-NN. Метрики подсчёта расстояния. Плюсы и минусы алгоритма. Часть 1.pdf 945.1 kB
  • Вебинары/8/Вложения/Презентация/5 Кодирование.pptx 935.8 kB
  • Раздел 8/8.2/Презентации/Метод опорных векторов (SVM). Линейно разделимые и неразделимые выборки, методы обработки. Плюсы и минусы алгоритма. Часть 3.pdf 896.9 kB
  • Раздел 6/6.3/Презентации/Иерархическая кластеризация - hierarchical clustering. Алгоритм кластеризации DBSCAN. Часть 1.pdf 882.7 kB
  • Раздел 13/13.4/Презентация.pdf 842.8 kB
  • Вебинары/8/Вложения/missing -3-.html 833.7 kB
  • Вебинары/20/Вложения/MLP -1-.html 828.3 kB
  • Раздел 12/12.2/Презентация.pdf 784.7 kB
  • Вебинары/10/Вложения/preprocessing -2-.html 772.4 kB
  • Вебинары/25/wbnr.zip 737.0 kB
  • Раздел 3/3.7/Презентация.pdf 707.3 kB
  • Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/2 Управляющие конструкции в Python-checkpoint.ipynb 682.0 kB
  • Вебинары/4/python/2 Управляющие конструкции в Python.ipynb 682.0 kB
  • Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/Pandas practice-checkpoint.ipynb 644.5 kB
  • Вебинары/4/python/Pandas practice.ipynb 644.5 kB
  • Раздел 9/9.1/Презентации/Случайный лес (Random forest).pdf 631.0 kB
  • Раздел 12/12.4/img_pack.zip 629.9 kB
  • Раздел 5/5.7/Практика/10_fire_dataset_bin.zip 612.9 kB
  • Раздел 7/7.2/Вложения/10_fire_dataset_bin.zip 612.9 kB
  • Раздел 3/3.7/Практика/Вложения/Copy of datatraining.txt 596.7 kB
  • Вебинары/8/Вложения/Презентация/2 Нормализация и стандартизация.pptx 583.6 kB
  • Вебинары/8/Вложения/encoding -2-.html 580.6 kB
  • Раздел 8/8.2/Практика/12_bank_marketing.zip 579.0 kB
  • Раздел 3/3.7/Практика/Вложения/05_adult.zip 485.8 kB
  • Вебинары/12/Вложения/Классификаторы.pdf 478.9 kB
  • Раздел 12/Уровни П и Н_Тунгуски (1)-20221118T125539Z-001.zip 454.8 kB
  • Раздел 8/8.2/Презентации/Метод опорных векторов (SVM). Линейно разделимые и неразделимые выборки, методы обработки. Плюсы и минусы алгоритма. Часть 2.pdf 432.3 kB
  • Раздел 10/10.3/Презентации/Временные Ряды.pdf 431.3 kB
  • Вебинары/4/python/Plotly.ipynb 415.4 kB
  • Раздел 10/10.1/Вложения/Линейная регрессия часть 2.pdf 377.5 kB
  • Раздел 12/12.8/Презентация.pdf 375.9 kB
  • Раздел 3/3.7/Практика/Вложения/Практическое задание.pdf 374.1 kB
  • Раздел 5/5.7/Практика/Практическое задание.pdf 369.8 kB
  • Раздел 10/10.1/Вложения/Линейная регрессия часть 4.pdf 362.4 kB
  • Раздел 11/11.1/Литература + Программное обеспечение.pdf 362.1 kB
  • Раздел 8/8.1/Литература + Программное обеспечение.pdf 360.1 kB
  • Раздел 6/6.2/Литература + Программное обеспечение.pdf 359.7 kB
  • Раздел 6/6.3/Практика/Вложения/Практическое задание.pdf 358.9 kB
  • Раздел 11/11.1/Активационные функции/Практика/Практика.pdf 358.3 kB
  • Раздел 10/10.1/Вложения/Литература + Программное обеспечение.pdf 354.8 kB
  • Раздел 8/8.2/Практика/Практическое задание.pdf 353.5 kB
  • Раздел 9/9.2/Практика/Вложения/Практическое задание.pdf 352.4 kB
  • Раздел 10/10.3/Практика/Практическое задание.pdf 352.0 kB
  • Раздел 4/4.3/Практика/Практическое задание.pdf 352.0 kB
  • Раздел 7/7.2/Вложения/Практическое задание.pdf 350.4 kB
  • Раздел 7/7.1/Литература.pdf 349.8 kB
  • Вебинары/1/Вложения/Уровни П и Н_Тунгуски.rar 324.9 kB
  • Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/Numpy-checkpoint.ipynb 234.9 kB
  • Вебинары/4/python/Numpy.ipynb 234.9 kB
  • Раздел 11/11.2/Практика/Практика к занятию Полносвязные НС (dense слои).pdf 231.2 kB
  • Вебинары/4/python/Scipy.ipynb 226.5 kB
  • Раздел 10/10.1/Вложения/Линейная регрессия часть 3.pdf 225.7 kB
  • Раздел 8/8.1/Презентации/Кросс-валидация. Особенности применения.pdf 208.6 kB
  • Итоговое задание/Датасет по 2 кейсу.zip 177.9 kB
  • Вебинары/8/Вложения/pokemon.csv 160.6 kB
  • Вебинары/16/Вложения/CreditAustralia.xlsx 150.0 kB
  • Раздел 13/13.5/Практика/Практическое задание.pdf 120.0 kB
  • Раздел 12/12.1/Литература + Программное обеспечение.pdf 118.6 kB
  • Раздел 13/13.1/Вложения/Литература + Программное обеспечение.pdf 118.4 kB
  • Вебинары/4/python/Разбор по каналам.ipynb 98.6 kB
  • Вебинары/4/python/lesson_data/OpenCV_logo_no_text_.png 91.5 kB
  • Вебинары/13/Вложения/CreditAustralia.xlsx 86.5 kB
  • Вебинары/4/python/lesson_data/audit_risk.csv 81.2 kB
  • Раздел 11/11.2/Практика/Практика 6.docx 73.2 kB
  • Код/DS/Расписание.pdf 72.4 kB
  • Вебинары/11/Вложения/Iris_Processed.xlsx 69.4 kB
  • Раздел 4/4.3/Практика/файлы (1).zip 67.0 kB
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/README.pdf 65.3 kB
  • Вебинары/22/Вложения/dataset.csv 61.2 kB
  • Раздел 12/dataset.csv 61.2 kB
  • Раздел 3/3.7/Практика/Вложения/00_ jupyter_notebook_python.zip 56.4 kB
  • Вебинары/4/python/Seaborn.ipynb 52.8 kB
  • Вебинары/4/python/lesson_data/rectangles.jpg 49.9 kB
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/ja-netfilter.jar 48.6 kB
  • Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/3 Коллекции в Python. Списки, кортежи, словари-checkpoint.ipynb 43.1 kB
  • Вебинары/4/python/3 Коллекции в Python. Списки, кортежи, словари.ipynb 43.1 kB
  • Вебинары/4/python/lesson_data/2.png 42.0 kB
  • Вебинары/4/python/lesson_data/1.png 40.8 kB
  • Вебинары/4/python/lesson_data/trial.csv 40.0 kB
  • Итоговое задание/Итоговое_задание_Аналитика_данных_Data_scientist.docx 37.5 kB
  • Вебинары/20/Вложения/1.jpg 36.3 kB
  • Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/1 Основы языка Python. Введение-checkpoint.ipynb 36.3 kB
  • Вебинары/4/python/1 Основы языка Python. Введение.ipynb 36.3 kB
  • Раздел 3/3.7/Практика/Вложения/файлы (1).zip 33.3 kB
  • Вебинары/22/Вложения/Регрессия.ipynb 31.8 kB
  • Код/Python Distribution/BatToExeConverter/settings 31.2 kB
  • Раздел 10/10.3/Практика/14_Real estate valuation data set.zip 30.4 kB
  • Раздел 3/3.7/Практика/Вложения/03_audit_data.zip 28.4 kB
  • Итоговое задание/Датасет по 3 кейсу.zip 25.9 kB
  • Вебинары/13/Вложения/Iris.xlsx 20.2 kB
  • Раздел 12/12.9/Практика/Задание.png 19.6 kB
  • Вебинары/8/Вложения/outliers.ipynb 18.8 kB
  • Вебинары/1/Вложения/Задача с Хакатона World AI DataMasters 2021.docx 17.8 kB
  • Вебинары/4/python/lesson_data/generated_data.csv 17.6 kB
  • Вебинары/10/Вложения/web-gov.ipynb 17.2 kB
  • Вебинары/4/python/lesson_data/sphx_glr_colormaps_004.png 15.9 kB
  • Вебинары/8/Вложения/preprocessing.ipynb 14.9 kB
  • Вебинары/4/python/lesson_data/example_pic.png 14.6 kB
  • Вебинары/22/Вложения/Примеры классификации изображений.ipynb 14.4 kB
  • Вебинары/5/Занятие 5 (доп).docx 14.1 kB
  • Вебинары/10/Вложения/preprocessing.ipynb 14.0 kB
  • Вебинары/20/Вложения/MLP.ipynb 13.7 kB
  • Раздел 10/10.3/Практика/13_credit_approve.zip 13.6 kB
  • Раздел 8/8.2/Практика/13_credit_approve.zip 13.6 kB
  • Раздел 9/9.2/Практика/Вложения/13_credit_approve.zip 13.6 kB
  • Вебинары/22/Вложения/Пример с Титаником.ipynb 11.7 kB
  • Раздел 13/13.5/Практика/vgg19.py 10.5 kB
  • Вебинары/8/Вложения/augmentation.ipynb 10.0 kB
  • Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/5 Функции в языке Python-checkpoint.ipynb 9.7 kB
  • Вебинары/4/python/5 Функции в языке Python.ipynb 9.7 kB
  • Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/7 Классы-checkpoint.ipynb 9.4 kB
  • Вебинары/4/python/7 Классы.ipynb 9.4 kB
  • Вебинары/8/Вложения/missing.ipynb 9.2 kB
  • Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/4 Функции в языке Python-checkpoint.ipynb 9.2 kB
  • Вебинары/4/python/4 Функции в языке Python.ipynb 9.2 kB
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/plugins-jetbrains/power.jar 9.2 kB
  • Вебинары/4/python/rectangles.png 8.7 kB
  • Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/Pandas-checkpoint.ipynb 8.2 kB
  • Вебинары/4/python/Pandas.ipynb 8.2 kB
  • Раздел 5/5.7/Практика/11_automobiles.zip 7.8 kB
  • Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/6 Классы-checkpoint.ipynb 7.4 kB
  • Вебинары/4/python/6 Классы.ipynb 7.4 kB
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/plugins-jetbrains/hideme.jar 7.2 kB
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/config-jetbrains/power.conf 6.9 kB
  • Вебинары/8/Вложения/encoding.ipynb 5.9 kB
  • Код/DS/Уроки (код)/3.4/Специализированные массивы, операции над массивами.py 5.6 kB
  • Вебинары/20/Вложения/Работа с фильтрами.ipynb 5.5 kB
  • Код/DS/Уроки (код)/3.4/Numpy массивы.py 5.3 kB
  • Вебинары/22/Вложения/Functional API.ipynb 5.2 kB
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/plugins-jetbrains/dns.jar 4.9 kB
  • Код/DS/Уроки (код)/3.3/Декораторы, логирование, кеширование.py 4.8 kB
  • Вебинары/22/Вложения/Несколько выходов.ipynb 4.7 kB
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/plugins-jetbrains/url.jar 4.5 kB
  • Код/DS/Уроки (код)/3.3/Работа с последовательностями.py 4.4 kB
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/scripts/install.sh 3.5 kB
  • Код/DS/Уроки (код)/3.4/Полные и частичные копии массивов, изменение размерности массивов.py 3.4 kB
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/Activation Code.txt 2.8 kB
  • Вебинары/13/Вложения/CreditDataSet.doc 2.6 kB
  • Вебинары/16/Вложения/CreditDataSet.doc 2.6 kB
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/scripts/install-all-users.vbs 2.4 kB
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/sha1sum.txt 2.3 kB
  • Код/DS/Уроки (код)/3.3/Упаковка и распаковка аргументов.py 2.2 kB
  • Код/DS/Уроки (код)/3.3/Типы данных.py 1.9 kB
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/scripts/install-current-user.vbs 1.8 kB
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/scripts/uninstall.sh 1.8 kB
  • Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/Пример модулей-checkpoint.ipynb 1.8 kB
  • Вебинары/4/python/Пример модулей.ipynb 1.8 kB
  • Код/DS/Уроки (код)/3.3/decoratore.log 1.7 kB
  • Код/DS/Уроки (код)/3.4/Операции над матрицами.py 1.5 kB
  • Вебинары/4/python/Untitled1.ipynb 1.1 kB
  • Вебинары/4/python/Untitled.ipynb 1.1 kB
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/scripts/uninstall-all-users.vbs 1.1 kB
  • Код/DS/Уроки (код)/3.3/Коллекции функций.py 941 Bytes
  • Раздел 11/11.2/Практика/cnn exmpl mnist.zip 837 Bytes
  • Код/DS/Уроки (код)/3.3/Рекурсия для вычисления математических функций.py 786 Bytes
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/scripts/uninstall-current-user.vbs 749 Bytes
  • Код/DS/Уроки (код)/3.3/PDecoratore.log 693 Bytes
  • Раздел 12/12.3/Trade.zip 653 Bytes
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/vmoptions/appcode.vmoptions 636 Bytes
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/vmoptions/clion.vmoptions 636 Bytes
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/vmoptions/datagrip.vmoptions 636 Bytes
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/vmoptions/dataspell.vmoptions 636 Bytes
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/vmoptions/devecostudio.vmoptions 636 Bytes
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/vmoptions/gateway.vmoptions 636 Bytes
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/vmoptions/goland.vmoptions 636 Bytes
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/vmoptions/idea.vmoptions 636 Bytes
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/vmoptions/jetbrains_client.vmoptions 636 Bytes
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/vmoptions/jetbrainsclient.vmoptions 636 Bytes
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/vmoptions/phpstorm.vmoptions 636 Bytes
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/vmoptions/pycharm.vmoptions 636 Bytes
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/vmoptions/rider.vmoptions 636 Bytes
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/vmoptions/rubymine.vmoptions 636 Bytes
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/vmoptions/studio.vmoptions 636 Bytes
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/vmoptions/webide.vmoptions 636 Bytes
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/vmoptions/webstorm.vmoptions 636 Bytes
  • Вебинары/4/python/src/__pycache__/inputs.cpython-38.pyc 303 Bytes
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/config-jetbrains/url.conf 74 Bytes
  • Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/Untitled-checkpoint.ipynb 72 Bytes
  • Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/Untitled1-checkpoint.ipynb 72 Bytes
  • Вебинары/4/python/src/inputs.py 62 Bytes
  • Код/Python Distribution/BatToExeConverter/Bat_to_exe_converter.txt 57 Bytes
  • Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/config-jetbrains/dns.conf 49 Bytes

随机展示

相关说明

本站不存储任何资源内容，只收集BT种子元数据(例如文件名和文件大小)和磁力链接(BT种子标识符)，并提供查询服务，是一个完全合法的搜索引擎系统。 网站不提供种子下载服务，用户可以通过第三方链接或磁力链接获取到相关的种子资源。本站也不对BT种子真实性及合法性负责，请用户注意甄别！