Курсы Аналитик Данных
File List
- Раздел 12/12.6/Практика/genres-20221112T211941Z-001.zip 1.1 GB
- Раздел 12/12.9/Практика/genres-20221116T142559Z-001.zip 1.1 GB
- Вебинары/9/Занятие 9.mkv 911.1 MB
- Вебинары/17/Занятие 17.mkv 883.5 MB
- Вебинары/4/Занятие 4.mkv 814.6 MB
- Вебинары/22/Занятие 22.mkv 808.4 MB
- Вебинары/24/Занятие 24.mkv 806.8 MB
- Вебинары/1/Занятие 1.mkv 781.5 MB
- Вебинары/8/Занятие 8.mkv 755.1 MB
- Вебинары/13/Занятие 13.mkv 683.2 MB
- Вебинары/5/Занятие 5.mkv 652.6 MB
- Вебинары/16/Занятие 16.mkv 651.8 MB
- Код/Python Distribution/Anaconda3 2022.10.exe 621.2 MB
- Вебинары/20/Занятие 20.mkv 537.5 MB
- Вебинары/12/Занятие 12.mkv 528.0 MB
- Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/pycharm-professional-2022.2.exe 469.5 MB
- Раздел 13/13.4/Контроль версионности моделей с tensorflow serving. Практика.mp4 389.7 MB
- Раздел 12/12.5/Построение архитектуры нейронной сети для задач segmentation. Практика - 1080.mp4 362.1 MB
- Вебинары/2/Занятие 2.mkv 357.9 MB
- Вебинары/25/Занятие 25.mkv 339.2 MB
- Вебинары/4/Консультация.mkv 333.3 MB
- Раздел 11/11.1/Активационные функции/Практика/Активационные функции. Практика.mp4 292.7 MB
- Вебинары/15/Занятие 15.mkv 283.0 MB
- Вебинары/11/Занятие 11.mkv 280.5 MB
- Раздел 11/11.2/Практика/Полносвязные нейронные сети. Dence слои. Практика.mp4 278.4 MB
- Раздел 13/13.1/Сохранение моделей.mp4 258.5 MB
- Раздел 12/12.7/Задачи NLP. Препроцессинга текстовых неструктурированных данных/Задачи NLP. Препроцессинга текстовых неструктурированных данных - 1080.mp4 238.8 MB
- Раздел 3/3.3/Функции и элементы функционального программирования в Python. Часть 1 - 1080.mp4 238.3 MB
- Вебинары/21/Занятие 21.mkv 233.8 MB
- Вебинары/1/Консультация.mkv 227.3 MB
- Вебинары/10/Занятие 10.mkv 221.9 MB
- Раздел 3/3.3/Функции и элементы функционального программирования в Python. Часть 3 - 1080.mp4 216.0 MB
- Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 4 - 1080.mp4 209.6 MB
- Раздел 3/3.6/Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Часть 4 - 1080.mp4 205.8 MB
- Вебинары/19/Занятие 19.mkv 205.3 MB
- Раздел 5/5.7/Библиотека Beautifulsoup. Парсинг данных из html страниц. Практика - 1080.mp4 197.4 MB
- Вебинары/18/Занятие 18.mkv 186.1 MB
- Раздел 12/12.4/Построение архитектуры нейронной сети для задач object detection. - 1080.mp4 184.9 MB
- Раздел 12/12.7/Построение архитектуры нейронной сети для классификации текстов/Построение архитектуры нейронной сети для классификации текстов. Практика - 1080.mp4 183.7 MB
- Раздел 12/12.4/Построение архитектуры нейронной сети для задач object detection. Практика - 1080.mp4 183.6 MB
- Раздел 1/Data Science, 1 часть - 1080.mp4 181.8 MB
- Вебинары/23/Занятие 23.mkv 178.1 MB
- Раздел 4/4.3/Ленивые вычисления. Практика - 1080.mp4 176.5 MB
- Раздел 12/12.1/Построение архитектуры нейронной сети для задач бинарной и множественной классификации. Практика.Ч.2 - 1080.mp4 175.8 MB
- Раздел 3/3.5/Библиотека Pandas, как стандарт исследования данных. Часть 2 - 1080.mp4 172.6 MB
- Раздел 3/3.7/Работа с командной строкой. Linux, Windows. - 1080.mp4 171.2 MB
- Раздел 13/13.3/Flask приложение. Выведение моделей в production.mp4 167.2 MB
- Раздел 3/3.2/Базовые конструкции и структуры программирования. Циклы и условия - 1080.mp4 166.4 MB
- Раздел 12/12.8/Метод обратного распространения ошибки. Практика. Часть 1 - 1080.mp4 157.7 MB
- Раздел 5/5.4/Разбалансированные датасеты и методы балансировки, практика - 1080.mp4 157.6 MB
- Раздел 12/12.1/Построение архитектуры нейронной сети для задач бинарной и множественной классификации. Практика.Ч.1 - 1080.mp4 156.8 MB
- Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 1 - 1080.mp4 156.6 MB
- Раздел 12/12.9/Практика/Генеративные состязательные сети. Практика. Часть 3.mp4 155.5 MB
- Раздел 12/12.9/Практика/Генеративные состязательные сети. Практика. Часть 2.mp4 153.4 MB
- Раздел 12/12.5/Построение архитектуры нейронной сети для задач segmentation - 1080.mp4 152.3 MB
- Раздел 11/11.3/Свёрточные нейронные сети. Conv слои. Практика.mp4 151.0 MB
- Раздел 3/3.5/Библиотека Pandas, как стандарт исследования данных. Часть 1 - 1080.mp4 149.9 MB
- Раздел 1/Data Science, 2 часть - 1080.mp4 147.5 MB
- Раздел 6/6.1/Обучение на размеченных и неразмеченных данных. Практика. Часть 1 - 1080.mp4 146.4 MB
- Раздел 12/12.2/Архитектуры для решения задач регрессии. Практика. Часть 1 - 1080.mp4 145.9 MB
- Раздел 12/12.3/Прогнозирование временных рядов в системе Deductor. Практика - 1080.mp4 145.2 MB
- Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 6 - 1080.mp4 141.0 MB
- Раздел 9/9.1/Решающие деревья/Решающие деревья (Decision tree). Часть 1 - 1080.mp4 139.6 MB
- Раздел 11/11.3/Свёрточные нейронные сети. Conv слои. Часть 2.mp4 139.3 MB
- Раздел 13/13.5/Практика/Облачная платформа Kaggle для решения data science задач. Практика. Часть 1.mp4 139.0 MB
- Раздел 12/12.7/Задачи NLP. Препроцессинга текстовых неструктурированных данных/Задачи NLP. Препроцессинга текстовых неструктурированных данных. Практика - 1080.mp4 137.6 MB
- Раздел 3/3.1/Типы данных в Python - 1080.mp4 135.5 MB
- Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 3 - 1080.mp4 135.4 MB
- Раздел 3/3.3/Функции и элементы функционального программирования в Python. Часть 2 - 1080.mp4 134.2 MB
- Раздел 3/3.6/Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Часть 1 - 1080.mp4 131.5 MB
- Вебинары/14/Занятие 14.mkv 128.6 MB
- Раздел 10/10.3/Прогнозирование временных рядом в Python с использованием ARMA. Практика. Часть 1.mp4 125.2 MB
- Раздел 4/4.1/Pipeline машинного обучения. Особенности архитектурных решений. Часть 1 - 1080.mp4 120.9 MB
- Раздел 12/12.9/Практика/24_autopilot.zip 119.9 MB
- Раздел 12/12.5/drive-download-20220929T084853Z-001.zip 119.8 MB
- Раздел 1/Data Science, 3 часть - 1080.mp4 118.7 MB
- Раздел 3/3.7/Практика/Практика 1.mp4 116.9 MB
- Раздел 10/10.1/Практика.mp4 113.8 MB
- Раздел 6/6.3/Кластеризация. Метод k-means, c-means. Часть 2 - 1080.mp4 113.0 MB
- Раздел 3/3.7/Практика/Практика 2.mp4 112.7 MB
- Раздел 11/11.2/Полносвязные нейронные сети. Dense слои. Часть 1.mp4 112.1 MB
- Раздел 12/12.3/Прогнозирование временных рядов в системе loginom. Практика - 1080.mp4 111.5 MB
- Раздел 5/5.1/Ключевые задачи в подготовке датасетов и их важность - 1080.mp4 111.3 MB
- Раздел 13/13.2/Работа с предобученными моделями. Практика.mp4 109.2 MB
- Раздел 12/12.6/Анализ аудиосигналов. Особенности препроцессинга и архитектуры нейронной сети - 1080.mp4 107.5 MB
- Раздел 12/12.9/Генеративные состязательные сети. Теория. Часть 1.mp4 105.8 MB
- Вебинары/2/Консультация.mkv 104.7 MB
- Раздел 1/Data Science, 5 часть - 1080.mp4 102.1 MB
- Раздел 6/6.1/Обучение на размеченных и неразмеченных данных. Практика. Часть 2 - 1080.mp4 101.8 MB
- Раздел 8/8.2/Метод опорных векторов (SVM)/Часть 1. Метод опорных векторов (SVM). Линейно разделимые и неразделимые выборки, методы обработки..mp4 100.9 MB
- Раздел 7/7.1/Теория вероятности. Полная и условная вероятность. Байесовские классификаторы. Часть 1 - 1080.mp4 100.4 MB
- Раздел 13/13.5/Облачная платформа Kaggle для решения data science задач. Часть 2.mp4 100.3 MB
- Раздел 13/13.5/Практика/Облачная платформа Kaggle для решения data science задач. Практика. Часть 2.mp4 100.2 MB
- Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 2 - 1080.mp4 99.8 MB
- Раздел 11/11.3/Свёрточные нейронные сети. Conv слои. Часть 1.mp4 98.3 MB
- Раздел 8/8.1/Метрики классификации. Матрица ошибок (Confusion-matrix). Precision, recall, f1. ROC-AUC.mp4 98.3 MB
- Раздел 6/6.3/Кластеризация. Метод k-means, c-means. Часть 1 - 1080.mp4 98.1 MB
- Раздел 9/9.1/Решающие деревья/Решающие деревья (Decision tree). Часть 2 - 1080.mp4 96.0 MB
- Раздел 10/10.3/Прогнозирование временных рядом в Python с использованием ARMA. Практика. Часть 2.mp4 93.8 MB
- Раздел 12/12.7/Построение архитектуры нейронной сети для классификации текстов/Построение архитектуры нейронной сети для классификации текстов - 1080.mp4 93.6 MB
- Раздел 11/11.2/Полносвязные нейронные сети. Dense слои. Часть 3.mp4 93.4 MB
- Раздел 3/3.3/Объектно-ориентированное программирование в Python. Часть 2 - 1080.mp4 93.3 MB
- Раздел 5/5.6/Доверительные интервалы - 1080.mp4 92.9 MB
- Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 5 - 1080.mp4 92.6 MB
- Раздел 6/6.2/Метод главных компонент PCA. Метод t-SNE для линейно разделимой выборки. Часть 1 - 1080.mp4 91.9 MB
- Раздел 11/11.2/Полносвязные нейронные сети. Dense слои. Часть 2.mp4 90.6 MB
- Раздел 6/6.3/Иерархическая кластеризация - hiererchical clustering. Алгоритм кластеризации DBSCAN. Часть 1 - 1080.mp4 88.3 MB
- Раздел 3/3.3/Объектно-ориентированное программирование в Python. Часть 1 - 1080.mp4 88.3 MB
- Раздел 10/10.1/Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Логическая регрессия. Часть 2.mp4 87.9 MB
- Раздел 4/4.2/Обзор библиотеки SKLEARN. Практика - 1080.mp4 87.7 MB
- Раздел 4/4.3/Ленивые вычисления - 1080.mp4 87.4 MB
- Раздел 3/3.6/Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Часть 3 - 1080.mp4 87.2 MB
- Раздел 10/10.3/Использование ARIMA на платформе Loginom. Практика.mp4 86.8 MB
- Раздел 13/13.5/Облачная платформа Kaggle для решения data science задач. Часть 1.mp4 86.6 MB
- Раздел 8/8.2/Метод опорных векторов (SVM)/Часть 3. Метод опорных векторов (SVM). Линейно разделимые и неразделимые выборки, методы обработки..mp4 86.3 MB
- Раздел 6/6.3/Иерархическая кластеризация - hiererchical clustering. Алгоритм кластеризации DBSCAN. Часть 2 - 1080.mp4 86.1 MB
- Раздел 4/4.1/Pipeline машинного обучения. Особенности архитектурных решений. Часть 2 - 1080.mp4 85.4 MB
- Раздел 12/12.8/Метод обратного распространения ошибки. Практика. Часть 2 - 1080.mp4 84.0 MB
- Раздел 5/5.5/Обработка категориальных признаков. LabelEncoder, One Hot encoding - 1080.mp4 83.5 MB
- Раздел 8/8.2/Метод опорных векторов (SVM)/Часть 2. Метод опорных векторов (SVM). Линейно разделимые и неразделимые выборки, методы обработки..mp4 80.3 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 79.6 MB
- Раздел 1/Data Science, 4 часть - 1080.mp4 78.3 MB
- Раздел 6/6.1/Обучение на размеченных и неразмеченных данных. Часть 2 - 1080.mp4 77.9 MB
- Раздел 12/12.6/Практика/Анализ аудиосигналов. Особенности препроцессинга и архитектуры нейронной сети. Практика. Часть 2 - 1080.mp4 76.3 MB
- Раздел 5/5.3/Поиск аномалий и выбросов. Методы обработки и визуализации. - 1080.mp4 75.7 MB
- Раздел 5/5.2/Нормализация и стандартизация - 1080.mp4 75.2 MB
- Раздел 12/12.6/Практика/Анализ аудиосигналов. Особенности препроцессинга и архитектуры нейронной сети. Практика. Часть 1 - 1080.mp4 74.8 MB
- Раздел 12/12.2/Архитектуры для решения задач регрессии. Практика. Часть 2 - 1080.mp4 74.7 MB
- Раздел 5/5.7/Библиотека Beautifulsoup. Парсинг данных из html страниц - 1080.mp4 74.0 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 72.0 MB
- Раздел 5/5.4/Разбалансированные датасеты и методы балансировки - 1080.mp4 71.9 MB
- Раздел 9/9.2/Ансамбли алгоритмов. Bagging, boosting, stacking. Часть 1 - 1080.mp4 71.5 MB
- Раздел 12/12.6/Практика/Анализ аудиосигналов. Особенности препроцессинга и архитектуры нейронной сети. Практика. Часть 3 - 1080.mp4 71.5 MB
- Раздел 10/10.2/Метод наименьших квадратов. Средняя квадратичная ошибка, средняя абсолютная ошибка. Практика - 1080.mp4 70.6 MB
- Раздел 6/6.2/Метод главных компонент PCA. Метод t-SNE для линейно разделимой выборки. Практика - 1080.mp4 70.5 MB
- Раздел 6/6.1/Обучение на размеченных и неразмеченных данных. Часть 1 - 1080.mp4 68.1 MB
- Раздел 3/3.5/Библиотека Pandas, как стандарт исследования данных. Часть 3 - 1080.mp4 67.4 MB
- Раздел 6/6.3/Практика/Иерархическая кластеризация - hiererchical clustering. Алгоритм кластеризации DBSCAN. Практика. Ч. 1 - 1080.mp4 67.3 MB
- Раздел 3/3.1/Введение, среды исполнения (IDE). Часть 2 - 1080.mp4 67.1 MB
- Раздел 3/3.6/Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Часть 2 - 1080.mp4 66.8 MB
- Раздел 9/9.2/Практика/Вложения/17_credit_card_fraud..zip 66.0 MB
- Раздел 5/5.3/Поиск аномалий и выбросов. Методы обработки и визуализации. Практика. - 1080.mp4 65.9 MB
- Раздел 6/6.3/Практика/Кластеризация. Метод k-means, c-means. Практика. Часть 2 - 1080.mp4 63.4 MB
- Раздел 6/6.3/Практика/Кластеризация. Метод k-means, c-means. Практика. Часть 1 - 1080.mp4 61.6 MB
- Раздел 4/4.2/Обзор библиотеки SKLEARN - 1080.mp4 61.2 MB
- Раздел 10/10.1/Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Логическая регрессия. Часть 1.mp4 57.4 MB
- Раздел 7/7.1/Полная и условная вероятность, теорема Байеса. Байесовский вероятностный классификатор. Часть 3 - 1080.mp4 57.2 MB
- Раздел 11/11.1/Введение в нейронные сети/Часть 3. Введение в нейронные сети. Обзор библиотеки tensorflow.keras..mp4 56.9 MB
- Раздел 5/5.6/Доверительные интервалы, практика - 1080.mp4 56.8 MB
- Раздел 11/11.1/Введение в нейронные сети/Часть 2. Введение в нейронные сети. Обзор библиотеки tensorflow.keras..mp4 56.4 MB
- Раздел 13/13.2/Работа с предобученными моделями.mp4 56.0 MB
- Раздел 5/5.2/Нормализация и стандартизация, практика - 1080.mp4 55.3 MB
- Раздел 7/7.1/Теория вероятности. Полная и условная вероятность. Байесовские классификаторы. Часть 2 - 1080.mp4 55.2 MB
- Раздел 8/8.2/Метод опорных векторов (SVM)/Практика. Метод опорных векторов (SWM). Линейно разделимы и неразделимые выборки, методы обработки..mp4 54.1 MB
- Раздел 10/10.3/Авторегрессия ARIMA. Временные ряды. Часть 1.mp4 53.7 MB
- Раздел 3/3.1/Введение, среды исполнения (IDE). Часть 1 - 1080.mp4 52.9 MB
- Раздел 10/10.3/Авторегрессия ARIMA. Модели. Часть 2.mp4 51.9 MB
- Раздел 13/13.1/Сохранение моделей. Практика.mp4 51.5 MB
- Раздел 5/5.5/Обработка категориальных признаков. LabelEncoder, One Hot encoding. Практика. - 1080.mp4 50.6 MB
- Раздел 11/11.1/Введение в нейронные сети/Часть 1. Введение в нейронные сети. Обзор библиотеки tensorflow.keras..mp4 50.1 MB
- Раздел 11/11.1/Активационные функции/Активационные функции. Часть 1.mp4 49.2 MB
- Раздел 9/9.2/Ансамбли алгоритмов. Bagging, boosting, stacking. Часть 2 - 1080.mp4 46.8 MB
- Раздел 8/8.1/Метрики классификации. Матрица ошибок. Практика. (Confusion-matrix, Precision, recall, f1.ROC-AUC).mp4 46.8 MB
- Раздел 11/11.1/Активационные функции/Активационные функции. Часть 3.mp4 43.6 MB
- Раздел 3/3.7/Практика/Вложения/Копия data.csv 43.5 MB
- Раздел 8/8.1/Кросс-валидация. Особенности применения. Практика.mp4 42.7 MB
- Раздел 6/6.3/Практика/Иерархическая кластеризация - hiererchical clustering. Алгоритм кластеризации DBSCAN. Практика. Ч. 2 - 1080.mp4 42.2 MB
- Раздел 10/10.1/Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Логическая регрессия. Часть 4.mp4 40.6 MB
- Раздел 9/9.2/Практика/Ансамбли алгоритмов. Bagging boosting, stacking. Практика - 1080.mp4 36.7 MB
- Раздел 6/6.2/Метод главных компонент PCA. Метод t-SNE для линейно разделимой выборки. Часть 2 - 1080.mp4 36.2 MB
- Раздел 8/8.2/Метод ближайших соседей k-NN/Практика. Метод ближайших соседей k-NN. Метрики подсчета расстояния. Плюсы и минусы алгоритма..mp4 35.8 MB
- Раздел 13/13.4/Контроль версионности моделей с tensotflow serving.mp4 35.3 MB
- Раздел 9/9.1/Случайный лес/Случайный лес (Random forest). Практика - 1080.mp4 33.0 MB
- Раздел 6/6.3/Практика/Вложения/08_patents.zip 32.9 MB
- Раздел 9/9.1/Решающие деревья/Решающие деревья (Decision tree). Практика - 1080.mp4 32.4 MB
- Раздел 3/3.6/Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Часть 5 - 1080.mp4 30.4 MB
- Раздел 9/9.1/Случайный лес/Случайный лес (Random forest) - 1080.mp4 29.7 MB
- Раздел 7/7.2/Байесовский вероятностный классификатор. Практика - 1080.mp4 28.8 MB
- Раздел 11/11.1/Активационные функции/Активационные функции. Часть 2.mp4 28.6 MB
- Раздел 11/11.1/Введение в нейронные сети/Часть 4. Введение в нейронные сети. Обзор библиотеки tensorflow.keras..mp4 25.2 MB
- Раздел 10/10.1/Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Логическая регрессия. Часть 3.mp4 22.3 MB
- Вебинары/9/Материалы по курсу.zip 22.2 MB
- Раздел 12/12.7/12.7.zip 17.3 MB
- Вебинары/13/Вложения/Презентация.pptx 17.0 MB
- Раздел 13/13.1/Вложения/ratings_Electronics.csv 12.1 MB
- Раздел 8/8.1/Кросс-валидация. Особенности применения.mp4 11.6 MB
- Вебинары/8/Вложения/augmentation -3-.html 11.3 MB
- Вебинары/20/Презентация 1.pptx 10.7 MB
- Вебинары/14/Презентации/1.3 часть 1 Практика.pptx 10.1 MB
- Раздел 10/10.1/Вложения/Линейная регрессия часть 1.pdf 8.6 MB
- Вебинары/4/2.zip 8.5 MB
- Вебинары/20/Презентация 2.pptx 8.4 MB
- Раздел 6/6.3/Практика/Вложения/07_Online_News_Popularity_shares.zip 7.1 MB
- Вебинары/14/Презентации/Занятие_1_5_Практика_1.pptx 5.3 MB
- Вебинары/1/Вложения/Презентация/1.2 Источники данных.pdf 4.3 MB
- Вебинары/14/Презентации/Занятие_1_5_Практика_2 итог.pptx 4.2 MB
- Вебинары/4/python/lesson_data/tmp.txt 4.1 MB
- Вебинары/1/Вложения/Презентация/1.4 Описательная статистика.pdf 3.3 MB
- Вебинары/9/Презентация.pptx 3.1 MB
- Вебинары/11/Вложения/Презентация.pptx 3.1 MB
- Раздел 11/11.2/Презентация.pdf 2.7 MB
- Раздел 13/13.1/Вложения/Презентация.pdf 2.5 MB
- Раздел 11/11.1/Активационные функции/Презентация.pdf 2.5 MB
- Раздел 12/12.7/Задачи NLP. Препроцессинга текстовых неструктурированных данных/Презентация.pdf 2.5 MB
- Раздел 11/11.3/Презентация.pdf 2.4 MB
- Раздел 12/12.5/Презентация.pdf 2.3 MB
- Вебинары/1/Вложения/Презентация/1.1 Вводная лекция.pdf 2.3 MB
- Раздел 9/9.1/Презентации/Решающие деревья(Decision tree). Часть 1.pdf 2.3 MB
- Вебинары/16/Вложения/Презентация.pptx 2.2 MB
- Вебинары/12/Вложения/Презентация/7.1 Классификация а.pptx 2.1 MB
- Раздел 12/12.6/Практика/sound.zip 2.0 MB
- Код/Python Distribution/BatToExeConverter/Bat_To_Exe_Converter_x64.exe 2.0 MB
- Раздел 13/13.5/Презентация.pdf 1.9 MB
- Раздел 12/12.4/Презентация.pdf 1.9 MB
- Раздел 12/12.9/Презентация.pdf 1.9 MB
- Раздел 12/12.6/Презентация.pdf 1.8 MB
- Вебинары/8/Вложения/Презентация/3 Выбросы и пропуски.pptx 1.8 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 1.6 MB
- Вебинары/8/Вложения/Презентация/1 Ключевые задачи в подготовке датасетов и их важность.pptx 1.5 MB
- Раздел 5/5.7/Практика/09_Energy_and_Water_Data_Disclosure_for_Local_Law_84_2017__Data_for_Calendar_Year_2016_.zip 1.5 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 1.4 MB
- Раздел 12/12.7/Построение архитектуры нейронной сети для классификации текстов/Презентация.pdf 1.4 MB
- Раздел 8/8.2/Презентации/Метод опорных векторов (SVM). Линейно разделимые и неразделимые выборки, методы обработки. Плюсы и минусы алгоритма. Часть 1.pdf 1.3 MB
- Вебинары/10/Вложения/web-gov -3-.html 1.3 MB
- Вебинары/8/Вложения/Презентация/4 Балансировка.pptx 1.2 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 1.1 MB
- Раздел 6/6.3/Презентации/Кластеризация. Медот k-means, c-means. Часть 1.pdf 1.1 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 1023.2 KB
- Раздел 10/10.3/Презентации/Модели.pdf 989.0 KB
- Раздел 5/5.7/Презентация.pdf 977.3 KB
- Раздел 9/9.2/Презентации/Ансамбли алгоритмов. Bagging, boosting, stacking. Часть 2.pdf 935.8 KB
- Раздел 8/8.2/Презентации/Метод ближайших соседей k-NN. Метрики подсчёта расстояния. Плюсы и минусы алгоритма. Часть 1.pdf 923.0 KB
- Вебинары/8/Вложения/Презентация/5 Кодирование.pptx 913.9 KB
- Раздел 8/8.2/Презентации/Метод опорных векторов (SVM). Линейно разделимые и неразделимые выборки, методы обработки. Плюсы и минусы алгоритма. Часть 3.pdf 875.9 KB
- Раздел 6/6.3/Презентации/Иерархическая кластеризация - hierarchical clustering. Алгоритм кластеризации DBSCAN. Часть 1.pdf 862.0 KB
- Раздел 13/13.4/Презентация.pdf 823.0 KB
- Вебинары/8/Вложения/missing -3-.html 814.2 KB
- Вебинары/20/Вложения/MLP -1-.html 808.9 KB
- Раздел 12/12.2/Презентация.pdf 766.3 KB
- Вебинары/10/Вложения/preprocessing -2-.html 754.3 KB
- Вебинары/25/wbnr.zip 719.8 KB
- Раздел 3/3.7/Презентация.pdf 690.7 KB
- Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/2 Управляющие конструкции в Python-checkpoint.ipynb 666.0 KB
- Вебинары/4/python/2 Управляющие конструкции в Python.ipynb 666.0 KB
- Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/Pandas practice-checkpoint.ipynb 629.4 KB
- Вебинары/4/python/Pandas practice.ipynb 629.4 KB
- Раздел 9/9.1/Презентации/Случайный лес (Random forest).pdf 616.2 KB
- Раздел 12/12.4/img_pack.zip 615.1 KB
- Раздел 5/5.7/Практика/10_fire_dataset_bin.zip 598.5 KB
- Раздел 7/7.2/Вложения/10_fire_dataset_bin.zip 598.5 KB
- Раздел 3/3.7/Практика/Вложения/Copy of datatraining.txt 582.7 KB
- Вебинары/8/Вложения/Презентация/2 Нормализация и стандартизация.pptx 570.0 KB
- Вебинары/8/Вложения/encoding -2-.html 567.0 KB
- Раздел 8/8.2/Практика/12_bank_marketing.zip 565.5 KB
- Раздел 3/3.7/Практика/Вложения/05_adult.zip 474.4 KB
- Вебинары/12/Вложения/Классификаторы.pdf 467.7 KB
- Раздел 12/Уровни П и Н_Тунгуски (1)-20221118T125539Z-001.zip 444.1 KB
- Раздел 8/8.2/Презентации/Метод опорных векторов (SVM). Линейно разделимые и неразделимые выборки, методы обработки. Плюсы и минусы алгоритма. Часть 2.pdf 422.2 KB
- Раздел 10/10.3/Презентации/Временные Ряды.pdf 421.2 KB
- Вебинары/4/python/Plotly.ipynb 405.7 KB
- Раздел 10/10.1/Вложения/Линейная регрессия часть 2.pdf 368.7 KB
- Раздел 12/12.8/Презентация.pdf 367.1 KB
- Раздел 3/3.7/Практика/Вложения/Практическое задание.pdf 365.3 KB
- Раздел 5/5.7/Практика/Практическое задание.pdf 361.1 KB
- Раздел 10/10.1/Вложения/Линейная регрессия часть 4.pdf 353.9 KB
- Раздел 11/11.1/Литература + Программное обеспечение.pdf 353.6 KB
- Раздел 8/8.1/Литература + Программное обеспечение.pdf 351.7 KB
- Раздел 6/6.2/Литература + Программное обеспечение.pdf 351.2 KB
- Раздел 6/6.3/Практика/Вложения/Практическое задание.pdf 350.5 KB
- Раздел 11/11.1/Активационные функции/Практика/Практика.pdf 349.9 KB
- Раздел 10/10.1/Вложения/Литература + Программное обеспечение.pdf 346.5 KB
- Раздел 8/8.2/Практика/Практическое задание.pdf 345.2 KB
- Раздел 9/9.2/Практика/Вложения/Практическое задание.pdf 344.1 KB
- Раздел 10/10.3/Практика/Практическое задание.pdf 343.7 KB
- Раздел 4/4.3/Практика/Практическое задание.pdf 343.7 KB
- Раздел 7/7.2/Вложения/Практическое задание.pdf 342.2 KB
- Раздел 7/7.1/Литература.pdf 341.6 KB
- Вебинары/1/Вложения/Уровни П и Н_Тунгуски.rar 317.3 KB
- Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/Numpy-checkpoint.ipynb 229.4 KB
- Вебинары/4/python/Numpy.ipynb 229.4 KB
- Раздел 11/11.2/Практика/Практика к занятию Полносвязные НС (dense слои).pdf 225.8 KB
- Вебинары/4/python/Scipy.ipynb 221.2 KB
- Раздел 10/10.1/Вложения/Линейная регрессия часть 3.pdf 220.4 KB
- Раздел 8/8.1/Презентации/Кросс-валидация. Особенности применения.pdf 203.7 KB
- Итоговое задание/Датасет по 2 кейсу.zip 173.7 KB
- Вебинары/8/Вложения/pokemon.csv 156.9 KB
- Вебинары/16/Вложения/CreditAustralia.xlsx 146.5 KB
- Раздел 13/13.5/Практика/Практическое задание.pdf 117.2 KB
- Раздел 12/12.1/Литература + Программное обеспечение.pdf 115.8 KB
- Раздел 13/13.1/Вложения/Литература + Программное обеспечение.pdf 115.6 KB
- Вебинары/4/python/Разбор по каналам.ipynb 96.3 KB
- Вебинары/4/python/lesson_data/OpenCV_logo_no_text_.png 89.4 KB
- Вебинары/13/Вложения/CreditAustralia.xlsx 84.5 KB
- Вебинары/4/python/lesson_data/audit_risk.csv 79.3 KB
- Раздел 11/11.2/Практика/Практика 6.docx 71.5 KB
- Код/DS/Расписание.pdf 70.7 KB
- Вебинары/11/Вложения/Iris_Processed.xlsx 67.8 KB
- Раздел 4/4.3/Практика/файлы (1).zip 65.4 KB
- Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/README.pdf 63.7 KB
- Вебинары/22/Вложения/dataset.csv 59.8 KB
- Раздел 12/dataset.csv 59.8 KB
- Раздел 3/3.7/Практика/Вложения/00_ jupyter_notebook_python.zip 55.1 KB
- Вебинары/4/python/Seaborn.ipynb 51.6 KB
- Вебинары/4/python/lesson_data/rectangles.jpg 48.7 KB
- Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/ja-netfilter.jar 47.5 KB
- Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/3 Коллекции в Python. Списки, кортежи, словари-checkpoint.ipynb 42.1 KB
- Вебинары/4/python/3 Коллекции в Python. Списки, кортежи, словари.ipynb 42.1 KB
- Вебинары/4/python/lesson_data/2.png 41.0 KB
- Вебинары/4/python/lesson_data/1.png 39.8 KB
- Вебинары/4/python/lesson_data/trial.csv 39.0 KB
- Итоговое задание/Итоговое_задание_Аналитика_данных_Data_scientist.docx 36.6 KB
- Вебинары/20/Вложения/1.jpg 35.5 KB
- Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/1 Основы языка Python. Введение-checkpoint.ipynb 35.5 KB
- Вебинары/4/python/1 Основы языка Python. Введение.ipynb 35.5 KB
- Раздел 3/3.7/Практика/Вложения/файлы (1).zip 32.5 KB
- Вебинары/22/Вложения/Регрессия.ipynb 31.1 KB
- Код/Python Distribution/BatToExeConverter/settings 30.4 KB
- Раздел 10/10.3/Практика/14_Real estate valuation data set.zip 29.7 KB
- Раздел 3/3.7/Практика/Вложения/03_audit_data.zip 27.8 KB
- Итоговое задание/Датасет по 3 кейсу.zip 25.3 KB
- Вебинары/13/Вложения/Iris.xlsx 19.7 KB
- Раздел 12/12.9/Практика/Задание.png 19.1 KB
- Вебинары/8/Вложения/outliers.ipynb 18.3 KB
- Вебинары/1/Вложения/Задача с Хакатона World AI DataMasters 2021.docx 17.3 KB
- Вебинары/4/python/lesson_data/generated_data.csv 17.1 KB
- Вебинары/10/Вложения/web-gov.ipynb 16.8 KB
- Вебинары/4/python/lesson_data/sphx_glr_colormaps_004.png 15.5 KB
- Вебинары/8/Вложения/preprocessing.ipynb 14.6 KB
- Вебинары/4/python/lesson_data/example_pic.png 14.3 KB
- Вебинары/22/Вложения/Примеры классификации изображений.ipynb 14.1 KB
- Вебинары/5/Занятие 5 (доп).docx 13.7 KB
- Вебинары/10/Вложения/preprocessing.ipynb 13.6 KB
- Вебинары/20/Вложения/MLP.ipynb 13.3 KB
- Раздел 10/10.3/Практика/13_credit_approve.zip 13.3 KB
- Раздел 8/8.2/Практика/13_credit_approve.zip 13.3 KB
- Раздел 9/9.2/Практика/Вложения/13_credit_approve.zip 13.3 KB
- Вебинары/22/Вложения/Пример с Титаником.ipynb 11.4 KB
- Раздел 13/13.5/Практика/vgg19.py 10.3 KB
- Вебинары/8/Вложения/augmentation.ipynb 9.8 KB
- Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/5 Функции в языке Python-checkpoint.ipynb 9.5 KB
- Вебинары/4/python/5 Функции в языке Python.ipynb 9.5 KB
- Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/7 Классы-checkpoint.ipynb 9.2 KB
- Вебинары/4/python/7 Классы.ipynb 9.2 KB
- Вебинары/8/Вложения/missing.ipynb 9.0 KB
- Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/4 Функции в языке Python-checkpoint.ipynb 9.0 KB
- Вебинары/4/python/4 Функции в языке Python.ipynb 9.0 KB
- Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/plugins-jetbrains/power.jar 9.0 KB
- Вебинары/4/python/rectangles.png 8.5 KB
- Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/Pandas-checkpoint.ipynb 8.0 KB
- Вебинары/4/python/Pandas.ipynb 8.0 KB
- Раздел 5/5.7/Практика/11_automobiles.zip 7.7 KB
- Вебинары/4/python/.ipynb_checkpoints/6 Классы-checkpoint.ipynb 7.2 KB
- Вебинары/4/python/6 Классы.ipynb 7.2 KB
- Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/plugins-jetbrains/hideme.jar 7.0 KB
- Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/config-jetbrains/power.conf 6.7 KB
- Вебинары/8/Вложения/encoding.ipynb 5.8 KB
- Код/DS/Уроки (код)/3.4/Специализированные массивы, операции над массивами.py 5.4 KB
- Вебинары/20/Вложения/Работа с фильтрами.ipynb 5.3 KB
- Код/DS/Уроки (код)/3.4/Numpy массивы.py 5.1 KB
- Вебинары/22/Вложения/Functional API.ipynb 5.1 KB
- Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/plugins-jetbrains/dns.jar 4.7 KB
- Код/DS/Уроки (код)/3.3/Декораторы, логирование, кеширование.py 4.7 KB
- Вебинары/22/Вложения/Несколько выходов.ipynb 4.6 KB
- Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/plugins-jetbrains/url.jar 4.4 KB
- Код/DS/Уроки (код)/3.3/Работа с последовательностями.py 4.3 KB
- Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/ja-netfilter-all/scripts/install.sh 3.4 KB
- Код/DS/Уроки (код)/3.4/Полные и частичные копии массивов, изменение размерности массивов.py 3.3 KB
- Код/Python Distribution/PyCharm Professional 2022.2.3/Activation Code.txt 2.7 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 2.2 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 1.7 KB
- Вебинары/4/python/Пример модулей.ipynb 1.7 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 1.0 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
Download Torrent
Related Resources
Copyright Infringement
If the content above is not authorized, please contact us via activebusinesscommunication[AT]gmail.com. Remember to include the full url in your complaint.