zhongziso种子搜
首页
功能
磁力转BT
BT转磁力
使用教程
免责声明
关于
zhongziso
搜索
Курсы Аналитик Данных
magnet:?xt=urn:btih:62b7736fa44fa7fad7d8ccd6c2fd9b6b089720dc&dn=Курсы Аналитик Данных
磁力链接详情
Hash值:
62b7736fa44fa7fad7d8ccd6c2fd9b6b089720dc
点击数:
1
文件大小:
26.85 GB
文件数量:
174
创建日期:
2025-9-27 17:20
最后访问:
2025-9-27 17:20
访问标签:
Курсы
Аналитик
Данных
文件列表详情
Вебинары/1/Занятие 1.mkv 781.52 MB
Вебинары/1/Консультация.mkv 227.26 MB
Вебинары/10/Занятие 10.mkv 221.93 MB
Вебинары/11/Занятие 11.mkv 280.51 MB
Вебинары/12/Занятие 12.mkv 528.04 MB
Вебинары/13/Занятие 13.mkv 683.22 MB
Вебинары/14/Занятие 14.mkv 128.57 MB
Вебинары/15/Занятие 15.mkv 283 MB
Вебинары/16/Занятие 16.mkv 651.82 MB
Вебинары/17/Занятие 17.mkv 883.54 MB
Вебинары/18/Занятие 18.mkv 186.07 MB
Вебинары/19/Занятие 19.mkv 205.31 MB
Вебинары/2/Занятие 2.mkv 357.92 MB
Вебинары/2/Консультация.mkv 104.72 MB
Вебинары/20/Занятие 20.mkv 537.49 MB
Вебинары/21/Занятие 21.mkv 233.76 MB
Вебинары/22/Занятие 22.mkv 808.38 MB
Вебинары/23/Занятие 23.mkv 178.07 MB
Вебинары/24/Занятие 24.mkv 806.76 MB
Вебинары/25/Занятие 25.mkv 339.17 MB
Вебинары/4/python/src/inputs.py 62 字节
Вебинары/4/Занятие 4.mkv 814.59 MB
Вебинары/4/Консультация.mkv 333.29 MB
Вебинары/5/Занятие 5.mkv 652.64 MB
Вебинары/8/Занятие 8.mkv 755.12 MB
Вебинары/9/Занятие 9.mkv 911.11 MB
Раздел 1/Data Science, 1 часть - 1080.mp4 181.76 MB
Раздел 1/Data Science, 2 часть - 1080.mp4 147.55 MB
Раздел 1/Data Science, 3 часть - 1080.mp4 118.72 MB
Раздел 1/Data Science, 4 часть - 1080.mp4 78.32 MB
Раздел 1/Data Science, 5 часть - 1080.mp4 102.13 MB
Раздел 10/10.1/Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Логическая регрессия. Часть 1.mp4 57.41 MB
Раздел 10/10.1/Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Логическая регрессия. Часть 2.mp4 87.92 MB
Раздел 10/10.1/Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Логическая регрессия. Часть 3.mp4 22.29 MB
Раздел 10/10.1/Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Логическая регрессия. Часть 4.mp4 40.6 MB
Раздел 10/10.1/Практика.mp4 113.77 MB
Раздел 10/10.2/Метод наименьших квадратов. Средняя квадратичная ошибка, средняя абсолютная ошибка. Практика - 1080.mp4 70.64 MB
Раздел 10/10.3/Авторегрессия ARIMA. Временные ряды. Часть 1.mp4 53.74 MB
Раздел 10/10.3/Авторегрессия ARIMA. Модели. Часть 2.mp4 51.89 MB
Раздел 10/10.3/Использование ARIMA на платформе Loginom. Практика.mp4 86.83 MB
Раздел 10/10.3/Прогнозирование временных рядом в Python с использованием ARMA. Практика. Часть 1.mp4 125.23 MB
Раздел 10/10.3/Прогнозирование временных рядом в Python с использованием ARMA. Практика. Часть 2.mp4 93.82 MB
Раздел 11/11.1/Активационные функции/Практика/Активационные функции. Практика.mp4 292.75 MB
Раздел 11/11.1/Активационные функции/Активационные функции. Часть 1.mp4 49.18 MB
Раздел 11/11.1/Активационные функции/Активационные функции. Часть 2.mp4 28.59 MB
Раздел 11/11.1/Активационные функции/Активационные функции. Часть 3.mp4 43.65 MB
Раздел 11/11.1/Введение в нейронные сети/Часть 1. Введение в нейронные сети. Обзор библиотеки tensorflow.keras..mp4 50.09 MB
Раздел 11/11.1/Введение в нейронные сети/Часть 2. Введение в нейронные сети. Обзор библиотеки tensorflow.keras..mp4 56.45 MB
Раздел 11/11.1/Введение в нейронные сети/Часть 3. Введение в нейронные сети. Обзор библиотеки tensorflow.keras..mp4 56.9 MB
Раздел 11/11.1/Введение в нейронные сети/Часть 4. Введение в нейронные сети. Обзор библиотеки tensorflow.keras..mp4 25.19 MB
Раздел 11/11.2/Практика/Полносвязные нейронные сети. Dence слои. Практика.mp4 278.38 MB
Раздел 11/11.2/Полносвязные нейронные сети. Dense слои. Часть 1.mp4 112.1 MB
Раздел 11/11.2/Полносвязные нейронные сети. Dense слои. Часть 2.mp4 90.56 MB
Раздел 11/11.2/Полносвязные нейронные сети. Dense слои. Часть 3.mp4 93.44 MB
Раздел 11/11.3/Свёрточные нейронные сети. Conv слои. Практика.mp4 151.02 MB
Раздел 11/11.3/Свёрточные нейронные сети. Conv слои. Часть 1.mp4 98.31 MB
Раздел 11/11.3/Свёрточные нейронные сети. Conv слои. Часть 2.mp4 139.27 MB
Раздел 12/12.1/Построение архитектуры нейронной сети для задач бинарной и множественной классификации. Практика.Ч.1 - 1080.mp4 156.8 MB
Раздел 12/12.1/Построение архитектуры нейронной сети для задач бинарной и множественной классификации. Практика.Ч.2 - 1080.mp4 175.77 MB
Раздел 12/12.2/Архитектуры для решения задач регрессии. Практика. Часть 1 - 1080.mp4 145.86 MB
Раздел 12/12.2/Архитектуры для решения задач регрессии. Практика. Часть 2 - 1080.mp4 74.67 MB
Раздел 12/12.3/Прогнозирование временных рядов в системе Deductor. Практика - 1080.mp4 145.24 MB
Раздел 12/12.3/Прогнозирование временных рядов в системе loginom. Практика - 1080.mp4 111.5 MB
Раздел 12/12.4/Построение архитектуры нейронной сети для задач object detection. - 1080.mp4 184.87 MB
Раздел 12/12.4/Построение архитектуры нейронной сети для задач object detection. Практика - 1080.mp4 183.56 MB
Раздел 12/12.5/Построение архитектуры нейронной сети для задач segmentation - 1080.mp4 152.26 MB
Раздел 12/12.5/Построение архитектуры нейронной сети для задач segmentation. Практика - 1080.mp4 362.06 MB
Раздел 12/12.6/Практика/Анализ аудиосигналов. Особенности препроцессинга и архитектуры нейронной сети. Практика. Часть 1 - 1080.mp4 74.81 MB
Раздел 12/12.6/Практика/Анализ аудиосигналов. Особенности препроцессинга и архитектуры нейронной сети. Практика. Часть 2 - 1080.mp4 76.32 MB
Раздел 12/12.6/Практика/Анализ аудиосигналов. Особенности препроцессинга и архитектуры нейронной сети. Практика. Часть 3 - 1080.mp4 71.47 MB
Раздел 12/12.6/Анализ аудиосигналов. Особенности препроцессинга и архитектуры нейронной сети - 1080.mp4 107.51 MB
Раздел 12/12.7/Задачи NLP. Препроцессинга текстовых неструктурированных данных/Задачи NLP. Препроцессинга текстовых неструктурированных данных - 1080.mp4 238.78 MB
Раздел 12/12.7/Задачи NLP. Препроцессинга текстовых неструктурированных данных/Задачи NLP. Препроцессинга текстовых неструктурированных данных. Практика - 1080.mp4 137.63 MB
Раздел 12/12.7/Построение архитектуры нейронной сети для классификации текстов/Построение архитектуры нейронной сети для классификации текстов - 1080.mp4 93.61 MB
Раздел 12/12.7/Построение архитектуры нейронной сети для классификации текстов/Построение архитектуры нейронной сети для классификации текстов. Практика - 1080.mp4 183.71 MB
Раздел 12/12.8/Метод обратного распространения ошибки. Практика. Часть 1 - 1080.mp4 157.67 MB
Раздел 12/12.8/Метод обратного распространения ошибки. Практика. Часть 2 - 1080.mp4 84.04 MB
Раздел 12/12.9/Практика/Генеративные состязательные сети. Практика. Часть 2.mp4 153.42 MB
Раздел 12/12.9/Практика/Генеративные состязательные сети. Практика. Часть 3.mp4 155.53 MB
Раздел 12/12.9/Генеративные состязательные сети. Теория. Часть 1.mp4 105.77 MB
Раздел 13/13.1/Сохранение моделей. Практика.mp4 51.47 MB
Раздел 13/13.1/Сохранение моделей.mp4 258.48 MB
Раздел 13/13.2/Работа с предобученными моделями. Практика.mp4 109.21 MB
Раздел 13/13.2/Работа с предобученными моделями.mp4 55.96 MB
Раздел 13/13.3/Flask приложение. Выведение моделей в production.mp4 167.18 MB
Раздел 13/13.4/Контроль версионности моделей с tensorflow serving. Практика.mp4 389.7 MB
Раздел 13/13.4/Контроль версионности моделей с tensotflow serving.mp4 35.33 MB
Раздел 13/13.5/Практика/Облачная платформа Kaggle для решения data science задач. Практика. Часть 1.mp4 138.99 MB
Раздел 13/13.5/Практика/Облачная платформа Kaggle для решения data science задач. Практика. Часть 2.mp4 100.2 MB
Раздел 13/13.5/Облачная платформа Kaggle для решения data science задач. Часть 1.mp4 86.59 MB
Раздел 13/13.5/Облачная платформа Kaggle для решения data science задач. Часть 2.mp4 100.32 MB
Раздел 3/3.1/Введение, среды исполнения (IDE). Часть 1 - 1080.mp4 52.91 MB
Раздел 3/3.1/Введение, среды исполнения (IDE). Часть 2 - 1080.mp4 67.05 MB
Раздел 3/3.1/Типы данных в Python - 1080.mp4 135.5 MB
Раздел 3/3.2/Базовые конструкции и структуры программирования. Циклы и условия - 1080.mp4 166.4 MB
Раздел 3/3.3/Объектно-ориентированное программирование в Python. Часть 1 - 1080.mp4 88.31 MB
Раздел 3/3.3/Объектно-ориентированное программирование в Python. Часть 2 - 1080.mp4 93.31 MB
Раздел 3/3.3/Функции и элементы функционального программирования в Python. Часть 1 - 1080.mp4 238.34 MB
Раздел 3/3.3/Функции и элементы функционального программирования в Python. Часть 2 - 1080.mp4 134.15 MB
Раздел 3/3.3/Функции и элементы функционального программирования в Python. Часть 3 - 1080.mp4 215.97 MB
Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 1 - 1080.mp4 156.6 MB
Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 2 - 1080.mp4 99.79 MB
Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 3 - 1080.mp4 135.39 MB
Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 4 - 1080.mp4 209.61 MB
Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 5 - 1080.mp4 92.64 MB
Раздел 3/3.4/Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений. Часть 6 - 1080.mp4 141.01 MB
Раздел 3/3.5/Библиотека Pandas, как стандарт исследования данных. Часть 1 - 1080.mp4 149.92 MB
Раздел 3/3.5/Библиотека Pandas, как стандарт исследования данных. Часть 2 - 1080.mp4 172.55 MB
Раздел 3/3.5/Библиотека Pandas, как стандарт исследования данных. Часть 3 - 1080.mp4 67.43 MB
Раздел 3/3.6/Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Часть 1 - 1080.mp4 131.47 MB
Раздел 3/3.6/Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Часть 2 - 1080.mp4 66.8 MB
Раздел 3/3.6/Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Часть 3 - 1080.mp4 87.23 MB
Раздел 3/3.6/Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Часть 4 - 1080.mp4 205.82 MB
Раздел 3/3.6/Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly. Часть 5 - 1080.mp4 30.38 MB
Раздел 3/3.7/Практика/Практика 1.mp4 116.89 MB
Раздел 3/3.7/Практика/Практика 2.mp4 112.69 MB
Раздел 3/3.7/Работа с командной строкой. Linux, Windows. - 1080.mp4 171.17 MB
Раздел 4/4.1/Pipeline машинного обучения. Особенности архитектурных решений. Часть 1 - 1080.mp4 120.86 MB
Раздел 4/4.1/Pipeline машинного обучения. Особенности архитектурных решений. Часть 2 - 1080.mp4 85.44 MB
Раздел 4/4.2/Обзор библиотеки SKLEARN - 1080.mp4 61.18 MB
Раздел 4/4.2/Обзор библиотеки SKLEARN. Практика - 1080.mp4 87.7 MB
Раздел 4/4.3/Ленивые вычисления - 1080.mp4 87.36 MB
Раздел 4/4.3/Ленивые вычисления. Практика - 1080.mp4 176.54 MB
Раздел 5/5.1/Ключевые задачи в подготовке датасетов и их важность - 1080.mp4 111.27 MB
Раздел 5/5.2/Нормализация и стандартизация - 1080.mp4 75.2 MB
Раздел 5/5.2/Нормализация и стандартизация, практика - 1080.mp4 55.33 MB
Раздел 5/5.3/Поиск аномалий и выбросов. Методы обработки и визуализации. - 1080.mp4 75.69 MB
Раздел 5/5.3/Поиск аномалий и выбросов. Методы обработки и визуализации. Практика. - 1080.mp4 65.93 MB
Раздел 5/5.4/Разбалансированные датасеты и методы балансировки - 1080.mp4 71.91 MB
Раздел 5/5.4/Разбалансированные датасеты и методы балансировки, практика - 1080.mp4 157.63 MB
Раздел 5/5.5/Обработка категориальных признаков. LabelEncoder, One Hot encoding - 1080.mp4 83.53 MB
Раздел 5/5.5/Обработка категориальных признаков. LabelEncoder, One Hot encoding. Практика. - 1080.mp4 50.63 MB
Раздел 5/5.6/Доверительные интервалы - 1080.mp4 92.88 MB
Раздел 5/5.6/Доверительные интервалы, практика - 1080.mp4 56.79 MB
Раздел 5/5.7/Библиотека Beautifulsoup. Парсинг данных из html страниц - 1080.mp4 73.99 MB
Раздел 5/5.7/Библиотека Beautifulsoup. Парсинг данных из html страниц. Практика - 1080.mp4 197.42 MB
Раздел 6/6.1/Обучение на размеченных и неразмеченных данных. Практика. Часть 1 - 1080.mp4 146.41 MB
Раздел 6/6.1/Обучение на размеченных и неразмеченных данных. Практика. Часть 2 - 1080.mp4 101.83 MB
Раздел 6/6.1/Обучение на размеченных и неразмеченных данных. Часть 1 - 1080.mp4 68.13 MB
Раздел 6/6.1/Обучение на размеченных и неразмеченных данных. Часть 2 - 1080.mp4 77.9 MB
Раздел 6/6.2/Метод главных компонент PCA. Метод t-SNE для линейно разделимой выборки. Практика - 1080.mp4 70.51 MB
Раздел 6/6.2/Метод главных компонент PCA. Метод t-SNE для линейно разделимой выборки. Часть 1 - 1080.mp4 91.93 MB
Раздел 6/6.2/Метод главных компонент PCA. Метод t-SNE для линейно разделимой выборки. Часть 2 - 1080.mp4 36.22 MB
Раздел 6/6.3/Практика/Иерархическая кластеризация - hiererchical clustering. Алгоритм кластеризации DBSCAN. Практика. Ч. 1 - 1080.mp4 67.26 MB
Раздел 6/6.3/Практика/Иерархическая кластеризация - hiererchical clustering. Алгоритм кластеризации DBSCAN. Практика. Ч. 2 - 1080.mp4 42.23 MB
Раздел 6/6.3/Практика/Кластеризация. Метод k-means, c-means. Практика. Часть 1 - 1080.mp4 61.57 MB
Раздел 6/6.3/Практика/Кластеризация. Метод k-means, c-means. Практика. Часть 2 - 1080.mp4 63.4 MB
Раздел 6/6.3/Иерархическая кластеризация - hiererchical clustering. Алгоритм кластеризации DBSCAN. Часть 1 - 1080.mp4 88.33 MB
Раздел 6/6.3/Иерархическая кластеризация - hiererchical clustering. Алгоритм кластеризации DBSCAN. Часть 2 - 1080.mp4 86.06 MB
Раздел 6/6.3/Кластеризация. Метод k-means, c-means. Часть 1 - 1080.mp4 98.12 MB
Раздел 6/6.3/Кластеризация. Метод k-means, c-means. Часть 2 - 1080.mp4 112.96 MB
Раздел 7/7.1/Полная и условная вероятность, теорема Байеса. Байесовский вероятностный классификатор. Часть 3 - 1080.mp4 57.17 MB
Раздел 7/7.1/Теория вероятности. Полная и условная вероятность. Байесовские классификаторы. Часть 1 - 1080.mp4 100.42 MB
Раздел 7/7.1/Теория вероятности. Полная и условная вероятность. Байесовские классификаторы. Часть 2 - 1080.mp4 55.22 MB
Раздел 7/7.2/Байесовский вероятностный классификатор. Практика - 1080.mp4 28.79 MB
Раздел 8/8.1/Кросс-валидация. Особенности применения. Практика.mp4 42.71 MB
Раздел 8/8.1/Кросс-валидация. Особенности применения.mp4 11.6 MB
Раздел 8/8.1/Метрики классификации. Матрица ошибок (Confusion-matrix). Precision, recall, f1. ROC-AUC.mp4 98.31 MB
Раздел 8/8.1/Метрики классификации. Матрица ошибок. Практика. (Confusion-matrix, Precision, recall, f1.ROC-AUC).mp4 46.81 MB
Раздел 8/8.2/Метод ближайших соседей k-NN/Практика. Метод ближайших соседей k-NN. Метрики подсчета расстояния. Плюсы и минусы алгоритма..mp4 35.75 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 71.98 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 79.63 MB
Раздел 8/8.2/Метод опорных векторов (SVM)/Практика. Метод опорных векторов (SWM). Линейно разделимы и неразделимые выборки, методы обработки..mp4 54.11 MB
Раздел 8/8.2/Метод опорных векторов (SVM)/Часть 1. Метод опорных векторов (SVM). Линейно разделимые и неразделимые выборки, методы обработки..mp4 100.93 MB
Раздел 8/8.2/Метод опорных векторов (SVM)/Часть 2. Метод опорных векторов (SVM). Линейно разделимые и неразделимые выборки, методы обработки..mp4 80.31 MB
Раздел 8/8.2/Метод опорных векторов (SVM)/Часть 3. Метод опорных векторов (SVM). Линейно разделимые и неразделимые выборки, методы обработки..mp4 86.27 MB
Раздел 9/9.1/Решающие деревья/Решающие деревья (Decision tree). Практика - 1080.mp4 32.44 MB
Раздел 9/9.1/Решающие деревья/Решающие деревья (Decision tree). Часть 1 - 1080.mp4 139.56 MB
Раздел 9/9.1/Решающие деревья/Решающие деревья (Decision tree). Часть 2 - 1080.mp4 95.99 MB
Раздел 9/9.1/Случайный лес/Случайный лес (Random forest) - 1080.mp4 29.68 MB
Раздел 9/9.1/Случайный лес/Случайный лес (Random forest). Практика - 1080.mp4 32.98 MB
Раздел 9/9.2/Практика/Ансамбли алгоритмов. Bagging boosting, stacking. Практика - 1080.mp4 36.69 MB
Раздел 9/9.2/Ансамбли алгоритмов. Bagging, boosting, stacking. Часть 1 - 1080.mp4 71.5 MB
Раздел 9/9.2/Ансамбли алгоритмов. Bagging, boosting, stacking. Часть 2 - 1080.mp4 46.81 MB
其他位置