Pазработчик BigData

BT种子名称

请保存以下最新地址

BT种子基本信息

种子哈希：578ac03508ff4cf4abc847586d484fc7c6a53a2a
文档大小：15.8 GB
文档个数：237个文档
下载次数：10506次
下载速度：极快
收录时间：2020-02-13
最近下载：2025-01-01
DMCA/屏蔽：DMCA/屏蔽

下载磁力链接

magnet:?xt=urn:btih:578AC03508FF4CF4ABC847586D484FC7C6A53A2A
复制磁力链接到PikPak、utorrent、Bitcomet、迅雷、115、百度网盘等下载工具进行下载。

下载BT种子

磁力链接种子下载迅雷下载二维码 YouTube成人版 91视频 91短视频 51品茶逼哩逼哩萝莉岛欲漫涩草榴社区含羞草抖阴破解版 TikTok成人版成人快手乱伦社区 91AV 暗网禁地

文档列表

11. Уменьшение размерности/BigData-2018-03 2018 05 17.mp4 1.1 GB
18. Анализ текстовых данных 2/BigData-2018-03 2018 06 14 20 01 59.mp4 1.1 GB
31. Spark/BigData-2018-03 2018 07 31 20 03 46.mp4 895.0 MB
13. Деревья решений/BigData 2018 03 2018 05 22.mp4 884.7 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 813.0 MB
29. Слои данных для оптимизации процессов использования данных. Hive/BigData-2018-03 2018 07 24 20 02 05.mp4 682.4 MB
22. Нейронные сети, часть 1/BigData-2018-03 2018 06 28 20 00 00.mp4 667.5 MB
23. Нейронные сети, часть 2/BigData 2018 07 03 20 00.mp4 664.8 MB
26. Vowpal Wabbit для обучения линейных моделей на одной машине/BigData-2018-03 2018 07 12 20 05 13.mp4 630.5 MB
20. Временные ряды/BigData-2018-03-2018 06 21 20 00 00.mp4 622.6 MB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/BidData-2018-03 - 2018 07 19.mp4 610.3 MB
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/BigData-2018-03 2018 07 26 20 07 43.mp4 578.6 MB
32. Обзор решений для аналитики больших данных/BigData-2018-03 2018 08 02 20 02 42.mp4 571.5 MB
4. Линейная регрессия/BigData-2018-03 2018 04 19 20 00.mp4 570.1 MB
24. Алгоритмы на графах/BigData-2018-03-2018.mp4 521.6 MB
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/BigData-2018-03 2018 07 17 part 2.mp4 419.4 MB
21. Latent Dirichlet Allocation/BigData-2018-03 06 26.mp4 404.8 MB
15. Бустинг/BigData-2018-03 2018 05 29 20 01 07.mp4 283.6 MB
17. Анализ текстовых данных/BigData-2018-03 2018 06 07 20 01 01.mp4 267.6 MB
5. Логистическая регрессия/BigData-2018-03 2018 04 24 20 01 11.mp4 264.4 MB
14. Ансамбли моделей/BigData-2018-03 2018 05 24 20 00 00.mp4 262.9 MB
3. Визуализация/BigData-2018-03 2018 04 10 20 00 15.mp4 258.4 MB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/BigData 2018 03 27 20 00 28.mp4 257.7 MB
7. kMeans, EM/BigData-2018-03 2018 05 03 19 59 53.mp4 251.0 MB
16. SVM, Support vector machine/BigData-2018-03 2018 05 31 20 01 15.mp4 242.6 MB
8. Иерархическая кластеризация, DB-Scan/BigData-2018-03 2018 05 08 20 00 09.mp4 238.5 MB
2. Вводная в математические операции/BigData-2018-03 2018 04 05 20 00 46.mp4 236.9 MB
6. KNN, наивный байес/BigData-2018-03 2018 04 26 20 04 06.mp4 236.5 MB
9. Feature engineering/BigData-2018-03 2018 05 10 20 00 26.mp4 229.4 MB
19. Рекомендательные системы/BigData-2018-03 2018 06 19 20 01 15.mp4 225.4 MB
10. Поиск выбросов в данных/BigData-2018-15 2018 05 15 20 01 34.mp4 222.1 MB
12. Методы оптимизации/BigData-2018-03 2018 06 05 20 01 07.mp4 192.2 MB
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/BigData-2018-03 2018 07 17 part 1.mp4 125.2 MB
20. Временные ряды/otus_items.txt 83.8 MB
11. Уменьшение размерности/orders.csv 76.3 MB
8. Иерархическая кластеризация, DB-Scan/data.csv 45.6 MB
24. Алгоритмы на графах/lecture24_networks.ipynb 9.2 MB
3. Визуализация/3_Data_Visualisation_in_Python.ipynb 7.0 MB
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/lecture_25-watermark.pdf 2.9 MB
3. Визуализация/flights.csv 2.4 MB
2. Вводная в математические операции/Correlation_examples2.svg 2.3 MB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines.pdf 2.2 MB
12. Методы оптимизации/lecture_12_opt.zip 2.0 MB
5. Логистическая регрессия/lecture_05_logreg.pdf 2.0 MB
18. Анализ текстовых данных 2/pics.zip 1.8 MB
32. Обзор решений для аналитики больших данных/lecture_32_schemas.pdf 1.7 MB
19. Рекомендательные системы/lecture_19.zip 1.6 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 1.3 MB
6. KNN, наивный байес/l6_knn_ex.ipynb 1.3 MB
22. Нейронные сети, часть 1/backpropagation.pdf 1.2 MB
7. kMeans, EM/lecture_07_clustering.ipynb 1.1 MB
8. Иерархическая кластеризация, DB-Scan/lecture_08_clustering.ipynb 1.1 MB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/lecture_01_intro.pdf 910.5 kB
20. Временные ряды/lecture_20_ts.ipynb 775.6 kB
3. Визуализация/pics.zip 719.1 kB
29. Слои данных для оптимизации процессов использования данных. Hive/lecture_29_hive.pdf 702.5 kB
23. Нейронные сети, часть 2/DL.pdf 677.1 kB
4. Линейная регрессия/lecture_04_linreg.pdf 673.6 kB
3. Визуализация/lecture_03_vis.pdf 625.3 kB
5. Логистическая регрессия/05_log_regression.ipynb 550.3 kB
4. Линейная регрессия/04_linear_regression.ipynb 520.5 kB
17. Анализ текстовых данных/spam.csv 503.7 kB
10. Поиск выбросов в данных/lecture_10_outliers.ipynb 502.6 kB
9. Feature engineering/lecture_09_features.ipynb 496.1 kB
14. Ансамбли моделей/lecture_14_ens.ipynb 490.3 kB
2. Вводная в математические операции/lecture_02_math.pdf 486.0 kB
18. Анализ текстовых данных 2/LDA.ipynb 478.1 kB
13. Деревья решений/pics.zip 476.6 kB
6. KNN, наивный байес/lecture_06_knn.pdf 460.8 kB
6. KNN, наивный байес/pics.zip 449.3 kB
16. SVM, Support vector machine/lecture_16_svm.ipynb 442.1 kB
22. Нейронные сети, часть 1/lecture_22_nn_pytorch.ipynb 404.3 kB
31. Spark/lecture_31_spark.pdf 403.8 kB
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/lecture_30_spark.pdf 402.4 kB
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/lecture_27_mapred.pdf 396.0 kB
7. kMeans, EM/lecture_07_clustering.pdf 382.4 kB
26. Vowpal Wabbit для обучения линейных моделей на одной машине/lecture_26_vw.pdf 373.4 kB
16. SVM, Support vector machine/lecture_16_svm.zip 353.8 kB
4. Линейная регрессия/pics.zip 320.7 kB
20. Временные ряды/Sales_Transactions_Dataset_Weekly.csv 317.4 kB
15. Бустинг/lecture_15_ens_lib.ipynb 302.5 kB
13. Деревья решений/lecture_13_trees.ipynb 267.9 kB
26. Vowpal Wabbit для обучения линейных моделей на одной машине/lecture_26.ipynb 256.8 kB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines.zip 203.7 kB
18. Анализ текстовых данных 2/lecture_18_text.ipynb 174.9 kB
2. Вводная в математические операции/p_x.png 167.4 kB
24. Алгоритмы на графах/6_centrality_measures.png 166.6 kB
22. Нейронные сети, часть 1/graph.png 160.2 kB
23. Нейронные сети, часть 2/graph.png 160.2 kB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/lecture-1-intro.ipynb 156.8 kB
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/alice.txt 151.9 kB
11. Уменьшение размерности/dims.png 129.3 kB
11. Уменьшение размерности/data.csv 125.2 kB
7. kMeans, EM/homework-clustering.ipynb 124.0 kB
9. Feature engineering/grad.png 123.6 kB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/env.pdf 116.5 kB
22. Нейронные сети, часть 1/g1.png 94.7 kB
5. Логистическая регрессия/homework.ipynb 79.9 kB
22. Нейронные сети, часть 1/g3.png 79.8 kB
22. Нейронные сети, часть 1/act.png 78.0 kB
22. Нейронные сети, часть 1/g2.png 77.9 kB
4. Линейная регрессия/exercises_key.ipynb 75.0 kB
23. Нейронные сети, часть 2/net.jpeg 68.9 kB
2. Вводная в математические операции/lecture_02_math.ipynb 65.6 kB
24. Алгоритмы на графах/image016.jpg 61.6 kB
9. Feature engineering/train.csv 61.2 kB
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/train.csv 61.2 kB
21. Latent Dirichlet Allocation/lecture_21_ab.ipynb 61.0 kB
17. Анализ текстовых данных/lecture_17_text.ipynb 60.1 kB
24. Алгоритмы на графах/photo_2018_02_06_19_27_02.jpg 59.3 kB
17. Анализ текстовых данных/lecture_17_text_word2vec.ipynb 59.2 kB
29. Слои данных для оптимизации процессов использования данных. Hive/smallwikipedia.csv 55.4 kB
19. Рекомендательные системы/lecture_19_rec_p2.ipynb 55.4 kB
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/homework-watermark.pdf 54.3 kB
21. Latent Dirichlet Allocation/ab_test_3_kak_provoditsya_ab_testirovanie.jpg 54.2 kB
2. Вводная в математические операции/corr2.png 53.5 kB
9. Feature engineering/Features Homework.pdf 53.4 kB
11. Уменьшение размерности/proj.png 50.9 kB
24. Алгоритмы на графах/photo_2018_02_06_01_28_08.jpg 49.3 kB
21. Latent Dirichlet Allocation/band.png 48.7 kB
21. Latent Dirichlet Allocation/button_ab_test.png 38.9 kB
19. Рекомендательные системы/lecture_19_rec.ipynb 37.9 kB
21. Latent Dirichlet Allocation/Hypothesis_Testing.jpg 36.2 kB
29. Слои данных для оптимизации процессов использования данных. Hive/homework.pdf 35.0 kB
8. Иерархическая кластеризация, DB-Scan/clusters 35.0 kB
2. Вводная в математические операции/limit.png 34.0 kB
23. Нейронные сети, часть 2/lecture_23_nn_pytorch.ipynb 33.0 kB
4. Линейная регрессия/exercises.ipynb 32.9 kB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering.zip 31.8 kB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/homework_description.pdf 31.0 kB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/Roadmap.pdf 29.7 kB
31. Spark/spark_hw.pdf 29.1 kB
9. Feature engineering/test.csv 28.6 kB
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/test.csv 28.6 kB
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/homework.pdf 28.4 kB
11. Уменьшение размерности/pca.png 27.2 kB
21. Latent Dirichlet Allocation/BabyAge_Variation.jpg 26.4 kB
32. Обзор решений для аналитики больших данных/Проект.pdf 25.5 kB
2. Вводная в математические операции/norm_dist.png 25.2 kB
21. Latent Dirichlet Allocation/BabyAge_Control.jpg 24.9 kB
2. Вводная в математические операции/norm_f.png 24.2 kB
24. Алгоритмы на графах/585px_VR_complex.svg 22.4 kB
15. Бустинг/homework.ipynb 22.3 kB
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/titanic.ipynb 21.4 kB
16. SVM, Support vector machine/linear.png 18.2 kB
11. Уменьшение размерности/PearsonFig.jpg 18.1 kB
24. Алгоритмы на графах/otus.png 17.7 kB
26. Vowpal Wabbit для обучения линейных моделей на одной машине/otus.png 17.7 kB
11. Уменьшение размерности/otus.png 17.7 kB
9. Feature engineering/otus.png 17.7 kB
15. Бустинг/otus.png 17.7 kB
22. Нейронные сети, часть 1/otus.png 17.7 kB
17. Анализ текстовых данных/otus.png 17.7 kB
23. Нейронные сети, часть 2/otus.png 17.7 kB
21. Latent Dirichlet Allocation/otus.png 17.7 kB
2. Вводная в математические операции/otus.png 17.7 kB
14. Ансамбли моделей/otus.png 17.7 kB
20. Временные ряды/otus.png 17.7 kB
21. Latent Dirichlet Allocation/h1.png 15.3 kB
4. Линейная регрессия/meeting_saved_chat.txt 15.3 kB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/exercises.ipynb 15.0 kB
3. Визуализация/homework-20180409T202335Z-001.zip 14.0 kB
22. Нейронные сети, часть 1/pytorch_tutorial.ipynb 13.9 kB
24. Алгоритмы на графах/photo_2018_02_06_15_57_29.jpg 13.8 kB
11. Уменьшение размерности/dim_var.png 13.5 kB
21. Latent Dirichlet Allocation/ab_process.png 13.0 kB
2. Вводная в математические операции/uniform_f.png 11.0 kB
3. Визуализация/cars.csv 10.7 kB
2. Вводная в математические операции/corr.png 10.4 kB
2. Вводная в математические операции/uniform_dist.png 9.9 kB
5. Логистическая регрессия/exercises.ipynb 9.6 kB
20. Временные ряды/ts2.png 9.2 kB
13. Деревья решений/homework.ipynb 9.1 kB
13. Деревья решений/chat.txt 9.0 kB
21. Latent Dirichlet Allocation/AB_Testing_Normal_Curve.jpg 8.7 kB
17. Анализ текстовых данных/homework.zip 8.7 kB
23. Нейронные сети, часть 2/bAutoEncoder.png 8.4 kB
20. Временные ряды/ts3.png 8.2 kB
20. Временные ряды/ts1.png 8.1 kB
6. KNN, наивный байес/chat.txt 7.7 kB
7. kMeans, EM/edit.png 7.1 kB
11. Уменьшение размерности/proj_1.png 7.1 kB
23. Нейронные сети, часть 2/chat.txt 6.9 kB
11. Уменьшение размерности/homework_dimred.ipynb 6.9 kB
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/lecture_27_mr.zip 6.8 kB
22. Нейронные сети, часть 1/chat.txt 6.4 kB
20. Временные ряды/cv.png 6.2 kB
24. Алгоритмы на графах/203px_Unconnected_graph.png 6.1 kB
22. Нейронные сети, часть 1/neuron.png 5.4 kB
23. Нейронные сети, часть 2/neuron.png 5.4 kB
11. Уменьшение размерности/chat.txt 5.3 kB
20. Временные ряды/chat.txt 5.2 kB
3. Визуализация/nba.csv 5.0 kB
19. Рекомендательные системы/homework.txt 3.3 kB
9. Feature engineering/gender_submission.csv 3.3 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 2.8 kB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/chat.txt 2.6 kB
31. Spark/stackoverflow.zip 2.6 kB
2. Вводная в математические операции/vectors.png 1.8 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

==查看完整文档列表==