Pазработчик BigData

Creation Time	Sept. 4, 2023, 10:59 a.m.
Last Access Time	April 20, 2025, 8:39 a.m.
File Size	14.7 GB
Keywords	Pазработчик BigData
Total Requests	265
Total Files	237
Magnet Link	Please wait ...
	Download (Magnet Link) Play (Watch Online)

11. Уменьшение размерности/BigData-2018-03 2018 05 17.mp4 1.0 GB
18. Анализ текстовых данных 2/BigData-2018-03 2018 06 14 20 01 59.mp4 1022.9 MB
31. Spark/BigData-2018-03 2018 07 31 20 03 46.mp4 853.6 MB
13. Деревья решений/BigData 2018 03 2018 05 22.mp4 843.7 MB
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/BigData-2018-03 2018 07 10 20 02 49.mp4 775.4 MB
29. Слои данных для оптимизации процессов использования данных. Hive/BigData-2018-03 2018 07 24 20 02 05.mp4 650.8 MB
22. Нейронные сети, часть 1/BigData-2018-03 2018 06 28 20 00 00.mp4 636.6 MB
23. Нейронные сети, часть 2/BigData 2018 07 03 20 00.mp4 634.0 MB
26. Vowpal Wabbit для обучения линейных моделей на одной машине/BigData-2018-03 2018 07 12 20 05 13.mp4 601.3 MB
20. Временные ряды/BigData-2018-03-2018 06 21 20 00 00.mp4 593.7 MB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/BidData-2018-03 - 2018 07 19.mp4 582.0 MB
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/BigData-2018-03 2018 07 26 20 07 43.mp4 551.8 MB
32. Обзор решений для аналитики больших данных/BigData-2018-03 2018 08 02 20 02 42.mp4 545.0 MB
4. Линейная регрессия/BigData-2018-03 2018 04 19 20 00.mp4 543.7 MB
24. Алгоритмы на графах/BigData-2018-03-2018.mp4 497.4 MB
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/BigData-2018-03 2018 07 17 part 2.mp4 400.0 MB
21. Latent Dirichlet Allocation/BigData-2018-03 06 26.mp4 386.0 MB
15. Бустинг/BigData-2018-03 2018 05 29 20 01 07.mp4 270.5 MB
17. Анализ текстовых данных/BigData-2018-03 2018 06 07 20 01 01.mp4 255.2 MB
5. Логистическая регрессия/BigData-2018-03 2018 04 24 20 01 11.mp4 252.2 MB
14. Ансамбли моделей/BigData-2018-03 2018 05 24 20 00 00.mp4 250.7 MB
3. Визуализация/BigData-2018-03 2018 04 10 20 00 15.mp4 246.5 MB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/BigData 2018 03 27 20 00 28.mp4 245.7 MB
7. kMeans, EM/BigData-2018-03 2018 05 03 19 59 53.mp4 239.4 MB
16. SVM, Support vector machine/BigData-2018-03 2018 05 31 20 01 15.mp4 231.3 MB
8. Иерархическая кластеризация, DB-Scan/BigData-2018-03 2018 05 08 20 00 09.mp4 227.5 MB
2. Вводная в математические операции/BigData-2018-03 2018 04 05 20 00 46.mp4 225.9 MB
6. KNN, наивный байес/BigData-2018-03 2018 04 26 20 04 06.mp4 225.6 MB
9. Feature engineering/BigData-2018-03 2018 05 10 20 00 26.mp4 218.8 MB
19. Рекомендательные системы/BigData-2018-03 2018 06 19 20 01 15.mp4 214.9 MB
10. Поиск выбросов в данных/BigData-2018-15 2018 05 15 20 01 34.mp4 211.8 MB
12. Методы оптимизации/BigData-2018-03 2018 06 05 20 01 07.mp4 183.3 MB
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/BigData-2018-03 2018 07 17 part 1.mp4 119.4 MB
20. Временные ряды/otus_items.txt 79.9 MB
11. Уменьшение размерности/orders.csv 72.7 MB
8. Иерархическая кластеризация, DB-Scan/data.csv 43.5 MB
24. Алгоритмы на графах/lecture24_networks.ipynb 8.8 MB
3. Визуализация/3_Data_Visualisation_in_Python.ipynb 6.7 MB
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/lecture_25-watermark.pdf 2.7 MB
3. Визуализация/flights.csv 2.3 MB
2. Вводная в математические операции/Correlation_examples2.svg 2.2 MB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines.pdf 2.1 MB
12. Методы оптимизации/lecture_12_opt.zip 1.9 MB
5. Логистическая регрессия/lecture_05_logreg.pdf 1.9 MB
18. Анализ текстовых данных 2/pics.zip 1.7 MB
32. Обзор решений для аналитики больших данных/lecture_32_schemas.pdf 1.6 MB
19. Рекомендательные системы/lecture_19.zip 1.5 MB
11. Уменьшение размерности/lecture_11_dimred.ipynb 1.5 MB
24. Алгоритмы на графах/animation_d5.gif 1.5 MB
5. Логистическая регрессия/pics.zip 1.3 MB
6. KNN, наивный байес/l6_knn.ipynb 1.2 MB
6. KNN, наивный байес/l6_knn_ex.ipynb 1.2 MB
22. Нейронные сети, часть 1/backpropagation.pdf 1.1 MB
7. kMeans, EM/lecture_07_clustering.ipynb 1.1 MB
8. Иерархическая кластеризация, DB-Scan/lecture_08_clustering.ipynb 1.0 MB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/lecture_01_intro.pdf 889.2 KB
20. Временные ряды/lecture_20_ts.ipynb 757.4 KB
3. Визуализация/pics.zip 702.2 KB
29. Слои данных для оптимизации процессов использования данных. Hive/lecture_29_hive.pdf 686.0 KB
23. Нейронные сети, часть 2/DL.pdf 661.2 KB
4. Линейная регрессия/lecture_04_linreg.pdf 657.8 KB
3. Визуализация/lecture_03_vis.pdf 610.6 KB
5. Логистическая регрессия/05_log_regression.ipynb 537.4 KB
4. Линейная регрессия/04_linear_regression.ipynb 508.3 KB
17. Анализ текстовых данных/spam.csv 491.9 KB
10. Поиск выбросов в данных/lecture_10_outliers.ipynb 490.8 KB
9. Feature engineering/lecture_09_features.ipynb 484.5 KB
14. Ансамбли моделей/lecture_14_ens.ipynb 478.8 KB
2. Вводная в математические операции/lecture_02_math.pdf 474.6 KB
18. Анализ текстовых данных 2/LDA.ipynb 466.9 KB
13. Деревья решений/pics.zip 465.5 KB
6. KNN, наивный байес/lecture_06_knn.pdf 450.0 KB
6. KNN, наивный байес/pics.zip 438.8 KB
16. SVM, Support vector machine/lecture_16_svm.ipynb 431.7 KB
22. Нейронные сети, часть 1/lecture_22_nn_pytorch.ipynb 394.8 KB
31. Spark/lecture_31_spark.pdf 394.3 KB
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/lecture_30_spark.pdf 393.0 KB
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/lecture_27_mapred.pdf 386.7 KB
7. kMeans, EM/lecture_07_clustering.pdf 373.4 KB
26. Vowpal Wabbit для обучения линейных моделей на одной машине/lecture_26_vw.pdf 364.6 KB
16. SVM, Support vector machine/lecture_16_svm.zip 345.5 KB
4. Линейная регрессия/pics.zip 313.2 KB
20. Временные ряды/Sales_Transactions_Dataset_Weekly.csv 310.0 KB
15. Бустинг/lecture_15_ens_lib.ipynb 295.4 KB
13. Деревья решений/lecture_13_trees.ipynb 261.6 KB
26. Vowpal Wabbit для обучения линейных моделей на одной машине/lecture_26.ipynb 250.8 KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines.zip 198.9 KB
18. Анализ текстовых данных 2/lecture_18_text.ipynb 170.8 KB
2. Вводная в математические операции/p_x.png 163.5 KB
24. Алгоритмы на графах/6_centrality_measures.png 162.7 KB
22. Нейронные сети, часть 1/graph.png 156.5 KB
23. Нейронные сети, часть 2/graph.png 156.5 KB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/lecture-1-intro.ipynb 153.1 KB
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/alice.txt 148.4 KB
11. Уменьшение размерности/dims.png 126.3 KB
11. Уменьшение размерности/data.csv 122.3 KB
7. kMeans, EM/homework-clustering.ipynb 121.1 KB
9. Feature engineering/grad.png 120.7 KB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/env.pdf 113.8 KB
22. Нейронные сети, часть 1/g1.png 92.5 KB
5. Логистическая регрессия/homework.ipynb 78.0 KB
22. Нейронные сети, часть 1/g3.png 78.0 KB
22. Нейронные сети, часть 1/act.png 76.1 KB
22. Нейронные сети, часть 1/g2.png 76.0 KB
4. Линейная регрессия/exercises_key.ipynb 73.2 KB
23. Нейронные сети, часть 2/net.jpeg 67.3 KB
2. Вводная в математические операции/lecture_02_math.ipynb 64.1 KB
24. Алгоритмы на графах/image016.jpg 60.2 KB
9. Feature engineering/train.csv 59.8 KB
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/train.csv 59.8 KB
21. Latent Dirichlet Allocation/lecture_21_ab.ipynb 59.5 KB
17. Анализ текстовых данных/lecture_17_text.ipynb 58.7 KB
24. Алгоритмы на графах/photo_2018_02_06_19_27_02.jpg 58.0 KB
17. Анализ текстовых данных/lecture_17_text_word2vec.ipynb 57.8 KB
29. Слои данных для оптимизации процессов использования данных. Hive/smallwikipedia.csv 54.1 KB
19. Рекомендательные системы/lecture_19_rec_p2.ipynb 54.1 KB
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/homework-watermark.pdf 53.0 KB
21. Latent Dirichlet Allocation/ab_test_3_kak_provoditsya_ab_testirovanie.jpg 52.9 KB
2. Вводная в математические операции/corr2.png 52.2 KB
9. Feature engineering/Features Homework.pdf 52.1 KB
11. Уменьшение размерности/proj.png 49.7 KB
24. Алгоритмы на графах/photo_2018_02_06_01_28_08.jpg 48.1 KB
21. Latent Dirichlet Allocation/band.png 47.6 KB
21. Latent Dirichlet Allocation/button_ab_test.png 38.0 KB
19. Рекомендательные системы/lecture_19_rec.ipynb 37.0 KB
21. Latent Dirichlet Allocation/Hypothesis_Testing.jpg 35.3 KB
29. Слои данных для оптимизации процессов использования данных. Hive/homework.pdf 34.2 KB
8. Иерархическая кластеризация, DB-Scan/clusters 34.2 KB
2. Вводная в математические операции/limit.png 33.2 KB
23. Нейронные сети, часть 2/lecture_23_nn_pytorch.ipynb 32.2 KB
4. Линейная регрессия/exercises.ipynb 32.1 KB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering.zip 31.0 KB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/homework_description.pdf 30.2 KB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/Roadmap.pdf 29.0 KB
31. Spark/spark_hw.pdf 28.4 KB
9. Feature engineering/test.csv 28.0 KB
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/test.csv 28.0 KB
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/homework.pdf 27.7 KB
11. Уменьшение размерности/pca.png 26.6 KB
21. Latent Dirichlet Allocation/BabyAge_Variation.jpg 25.7 KB
32. Обзор решений для аналитики больших данных/Проект.pdf 24.9 KB
2. Вводная в математические операции/norm_dist.png 24.6 KB
21. Latent Dirichlet Allocation/BabyAge_Control.jpg 24.3 KB
2. Вводная в математические операции/norm_f.png 23.7 KB
24. Алгоритмы на графах/585px_VR_complex.svg 21.8 KB
15. Бустинг/homework.ipynb 21.8 KB
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/titanic.ipynb 20.9 KB
16. SVM, Support vector machine/linear.png 17.8 KB
11. Уменьшение размерности/PearsonFig.jpg 17.7 KB
24. Алгоритмы на графах/otus.png 17.3 KB
26. Vowpal Wabbit для обучения линейных моделей на одной машине/otus.png 17.3 KB
11. Уменьшение размерности/otus.png 17.3 KB
9. Feature engineering/otus.png 17.3 KB
15. Бустинг/otus.png 17.3 KB
22. Нейронные сети, часть 1/otus.png 17.3 KB
17. Анализ текстовых данных/otus.png 17.3 KB
23. Нейронные сети, часть 2/otus.png 17.3 KB
21. Latent Dirichlet Allocation/otus.png 17.3 KB
2. Вводная в математические операции/otus.png 17.3 KB
14. Ансамбли моделей/otus.png 17.3 KB
20. Временные ряды/otus.png 17.3 KB
21. Latent Dirichlet Allocation/h1.png 15.0 KB
4. Линейная регрессия/meeting_saved_chat.txt 14.9 KB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/exercises.ipynb 14.6 KB
3. Визуализация/homework-20180409T202335Z-001.zip 13.7 KB
22. Нейронные сети, часть 1/pytorch_tutorial.ipynb 13.5 KB
24. Алгоритмы на графах/photo_2018_02_06_15_57_29.jpg 13.5 KB
11. Уменьшение размерности/dim_var.png 13.2 KB
21. Latent Dirichlet Allocation/ab_process.png 12.7 KB
2. Вводная в математические операции/uniform_f.png 10.7 KB
3. Визуализация/cars.csv 10.4 KB
2. Вводная в математические операции/corr.png 10.2 KB
2. Вводная в математические операции/uniform_dist.png 9.7 KB
5. Логистическая регрессия/exercises.ipynb 9.4 KB
20. Временные ряды/ts2.png 9.0 KB
13. Деревья решений/homework.ipynb 8.9 KB
13. Деревья решений/chat.txt 8.7 KB
21. Latent Dirichlet Allocation/AB_Testing_Normal_Curve.jpg 8.5 KB
17. Анализ текстовых данных/homework.zip 8.5 KB
23. Нейронные сети, часть 2/bAutoEncoder.png 8.2 KB
20. Временные ряды/ts3.png 8.0 KB
20. Временные ряды/ts1.png 7.9 KB
6. KNN, наивный байес/chat.txt 7.5 KB
7. kMeans, EM/edit.png 7.0 KB
11. Уменьшение размерности/proj_1.png 7.0 KB
23. Нейронные сети, часть 2/chat.txt 6.7 KB
11. Уменьшение размерности/homework_dimred.ipynb 6.7 KB
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/lecture_27_mr.zip 6.6 KB
22. Нейронные сети, часть 1/chat.txt 6.2 KB
20. Временные ряды/cv.png 6.0 KB
24. Алгоритмы на графах/203px_Unconnected_graph.png 5.9 KB
22. Нейронные сети, часть 1/neuron.png 5.2 KB
23. Нейронные сети, часть 2/neuron.png 5.2 KB
11. Уменьшение размерности/chat.txt 5.1 KB
20. Временные ряды/chat.txt 5.1 KB
3. Визуализация/nba.csv 4.9 KB
19. Рекомендательные системы/homework.txt 3.2 KB
9. Feature engineering/gender_submission.csv 3.2 KB
3. Визуализация/crimeRatesByState2005.tsv 2.9 KB
24. Алгоритмы на графах/125px_Directed.png 2.9 KB
9. Feature engineering/sample_submission.csv 2.8 KB
24. Алгоритмы на графах/125px_Undirected.png 2.7 KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/chat.txt 2.6 KB
31. Spark/stackoverflow.zip 2.5 KB
2. Вводная в математические операции/vectors.png 1.7 KB
20. Временные ряды/AirPassengers.csv 1.7 KB
29. Слои данных для оптимизации процессов использования данных. Hive/wiki_part_orc.hql 1.2 KB
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/scala_project.zip 1.1 KB
22. Нейронные сети, часть 1/ДЗ.txt 1.1 KB
31. Spark/examples.scala 980 bytes
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/word_count.py 907 bytes
29. Слои данных для оптимизации процессов использования данных. Hive/clickstream.sql 713 bytes
29. Слои данных для оптимизации процессов использования данных. Hive/wiki_part.hql 631 bytes
23. Нейронные сети, часть 2/ДЗ.txt 579 bytes
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/start_jupyter.sh 576 bytes
3. Визуализация/populations.txt 523 bytes
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/sample.scala 428 bytes
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/connect 346 bytes
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/run.sh 280 bytes
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/text_2.txt 270 bytes
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/text.txt 221 bytes
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/reducer.py 202 bytes
17. Анализ текстовых данных/ДЗ.txt 196 bytes
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/ДЗ.txt 196 bytes
5. Логистическая регрессия/ДЗ.txt 170 bytes
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/mapper.py 135 bytes
13. Деревья решений/ДЗ.txt 122 bytes
7. kMeans, EM/ДЗ.txt 116 bytes
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/text_1.txt 92 bytes
11. Уменьшение размерности/ДЗ.txt 76 bytes
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/text_3.txt 66 bytes
15. Бустинг/ДЗ.txt 66 bytes
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/test_env.sh 58 bytes
31. Spark/broad.py 58 bytes
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/sample.txt 50 bytes
18. Анализ текстовых данных 2/requirements.txt 44 bytes
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/Полезные ссылки.txt 0 bytes

Pазработчик BigData

File List

Download Torrent

Related Resources

Copyright Infringement