Torrent Info
Title Karpov.Courses - Инженер данных (Все части) (2023)
Category
Size 10.95GB

Files List
Please note that this page does not hosts or makes available any of the listed filenames. You cannot download any of those files from here.
0 Практика 0. Как создать кластер.mkv 61.42MB
1.1. Зачем нужна визуализация для инженера данных_2.mkv 61.69MB
1.1. Практика № 1. Подключение к Hadoop и работа с файлами на HDFS.mkv 154.40MB
1.1 Архитектура HDFS.mkv 68.44MB
1.1 Введение в МО.pdf 11.71MB
1.2. Line chart, bar chart, pie chart и area chart.mkv 36.08MB
1.2. Практика № 1. Интеграция s3 и Hadoop кластера.mkv 133.71MB
1.3.docx 19.21KB
1.3 Scatter plot (точечная диаграмма), фактоиды, таблицы и чарт чузеры.mkv 38.38MB
1.4 Tableau и сравнение инструментов BI.mkv 40.23MB
1.5 Датасет и подключение данных к Tableau.mkv 65.33MB
1.6 Интерфейс и основные настройки.mkv 63.58MB
1.7 Создание line chart.mkv 39.21MB
1.8 Создание bar chart и pie chart.mkv 39.70MB
1.9 Создание area chart, Scatter plot, фактоидов и таблиц в Tableau.mkv 43.69MB
1.docx 12.22KB
1.docx 12.30KB
1. Введение в ETL.pdf 80.49MB
1 Data Management.mkv 113.87MB
1 Введение.mkv 13.07MB
1 Введение в ETL.mkv 53.45MB
1 Введение в машинное обучение.mkv 105.99MB
1 Общий пайплайн обучения моделей.mp4 104.46MB
1 Подготовка данных для выполнения mapreduce задания и разбор примера.mkv 73.55MB
1 Урок. ЗАЧЕМ НУЖНА ВИЗУАЛИЗАЦИЯ. ОСНОВЫ TABLEAU.pdf 138.76MB
1 урок. Data_Management.pdf 1.36MB
1 урок. Введение в машинное обучение.pdf 2.55MB
1 урок. Общий пайплайн обучения моделей.pdf 4.73MB
1 урок. Основы HADOOP.HDFS.pdf 134.84MB
2.1 Введение и приборная панель.mkv 61.42MB
2.1 Конфигурация выполнения задач в Hadoop v.1.mkv 24.42MB
2.1 Основные понятия и компоненты.mkv 31.52MB
2.1 Хранилище данных.mkv 41.63MB
2.2 UI.mkv 56.28MB
2.2 YARN.mkv 47.38MB
2.2 Архитектура DWH. Подходы к проектированию DWH.mkv 46.16MB
2.2 Практика с DVC.mp4 109.30MB
2.2 Практика создаём простой DAG.pdf 138.47MB
2.2 Страница сущности.mkv 49.23MB
2.3. Простой DAG.mkv 28.20MB
2.3 MapReduce.mkv 50.73MB
2.3 Аналитические дашборды.mkv 47.81MB
2.3 Архитектура DWH. Пакетная и потоковая обработка данных..mkv 32.56MB
2.3 Практика 1. Создаём простой DAG.mkv 36.67MB
2.4 Hadoop MapReduce.mkv 24.28MB
2.4 Графический дизайн.mkv 69.84MB
2.5.docx 16.43KB
2.5 Создаем дашборд.mkv 94.94MB
2.6 Применяем правила графического дизайна к дашборду.mkv 119.67MB
2.docx 12.23KB
2.docx 1.01MB
2.docx 12.23KB
2. Архитектура DWH.pdf 5.21MB
2. Знакомство с Airflow.pdf 136.45MB
2 Data Security.mkv 80.39MB
2 Введение в распределенное МО.pdf 17.93MB
2 Введение в теорию распределенного машинного обучения.mkv 83.61MB
2 Версионирование данных (DVC).mkv 65.52MB
2 Запуск mapreduce задания.mkv 94.78MB
2 урок. Data Security.pdf 1.39MB
2 урок. Введение в теорию распределенного МО.pdf 2.64MB
2 урок. Версионирование данных (DVC).pdf 1.63MB
2 урок. Практика 0. Как_создать_кластер.pdf 132.92MB
2 урок КАК СДЕЛАТЬ ДАШБОРД.pdf 121.16MB
3.1 Apache Hive. SQL для Big Data. Введение.mkv 37.52MB
3.1 Нормальные формы.mkv 66.39MB
3.2 Иерархия и архитектура Hive.mkv 52.23MB
3.2 Нормальные формы. Практика.mkv 104.67MB
3.3 Примеры создания таблиц в Hive.mkv 39.69MB
3.4 Join в Hive.mkv 48.92MB
3.5 Транзакции и виртуальные поля.mkv 22.41MB
3.6.docx 24.06KB
3.docx 12.55KB
3. Нормальные формы.pdf 135.93MB
3. Нормальные формы. Практикум.pdf 92.33MB
3. Сложные пайплайны, часть 1.pdf 135.52MB
3. Сложные пайплайны. Часть 1.mkv 57.82MB
3 1 Зачем нужен дашборд и алгоритм его разработки.mkv 17.39MB
3 2 Команда, интервью и основные пользователи_2.mkv 29.05MB
3 3 Формат взаимодействия, вопросы и бизнес решения.mkv 36.40MB
3 4 Структура данных и основные блоки, верстка и прототип.mkv 17.00MB
3 Spark ML и распределенное машинное обучение.mkv 92.84MB
3 Настройка параметров выполнения.mkv 86.64MB
3 урок. Spark ML.pdf 358.52KB
3 урок. SparkML и распределенное машинное обучение.pdf 962.38KB
3 урок. Практика Учет и трекинг моделей с ML Flow.pdf 3.33MB
3 урок. Учет и трекинг моделей с ML Flow.pdf 1.49MB
3 урок Практика. Основы Hadoop. HDFS.pdf 4.65MB
3 урок СБОР ТРЕБОВАНИЙ_ DASHBOARD CANVAS).pdf 271.77KB
4. 1. Подключение и типы данных.mkv 116.40MB
4.1 Dimensional modeling.mkv 49.67MB
4.2. Объединения, настройки и типы подключения.mkv 73.09MB
4.2 Dimensional modeling. Практика. Часть 1..mkv 145.93MB
4.2 Практика 2 DAG с забором данных.mkv 87.38MB
4.3. Типы объединения Join, Union и Relation в Tableau.mkv 96.62MB
4.3 Dimensional modeling. Практика. Часть 2.mkv 98.58MB
4.4 Blending и особенности разных типов соединения данных.mkv 72.54MB
4.5 Подключение к Clickhouse.mp4 25.09MB
4. Dimensional Modeling.pdf 130.77MB
4. Dimensional Modeling. Практикум.pdf 139.44MB
4.docx 12.50KB
4.docx 19.29KB
4. Сложные пайплайны, часть 2.pdf 83.24MB
4. Сложные пайплайны. Часть 2.mkv 29.96MB
4 TitanikSparkML.ipynb 34.10KB
4 train.parquet 7.82KB
4 Изменение типа входных данных.mkv 76.05MB
4 Применяем Spark ML.mp4 221.54MB
4 Урок. Подключение данных к Tableau.pdf 3.71MB
4 урок. Основы HADOOP. YARN, MapReduce.pdf 140.18MB
4 урок. Практика_SparkML.pdf 893.56KB
5.1 Data Mesh.mkv 38.30MB
5.1 Data Vault.mkv 48.62MB
5.1 Основы Spark. Основные идеи.mkv 67.09MB
5.2 Data Mesh.mkv 49.25MB
5.2 Data Vault. Практика.mkv 251.01MB
5.2 Основы Spark. Модель вычислений.mkv 40.39MB
5.3 Основы Spark. Экосистема.mkv 69.55MB
5.4.docx 28.77KB
5.docx 12.48KB
5. Методология Data Vault. Практикум.pdf 135.87MB
5. Разработка своих плагинов.mkv 62.19MB
5. Разработка своих плагинов.pdf 93.05MB
5 iris.parquet 2.55KB
5 Spark UDF.ipynb 18.20KB
5 Методология Data Vault.pdf 4.07MB
5 Практика. Применение не распределенных моделей МО в Spark.mp4 102.15MB
5 Применение не распределенных моделей МО.pdf 405.31KB
5 Применение не распределенных моделей на Spark.mkv 37.92MB
5 Пример выполнения задания на большом объеме данных.mkv 81.97MB
5 Урок. Пример разработки внутренних дашбордов по DWH.pdf 142.33MB
5 урок. Лекция Применение не распределенных моделей МО на больших данных.pdf 634.13KB
5 урок. Практика Применение не распределенных моделей МО на больших данных.pdf 445.69KB
5 урок Практика. Основы HADOOP. YARN, MapReduce.pdf 142.91MB
6.1 Введение Spark SQL . DataFrame.mkv 93.97MB
6.1 Обзор BI систем.mkv 240.18MB
6.1 Якорное моделирование.mkv 30.39MB
6.2 DataLens Подключение данных.mkv 86.20MB
6.2 Работа оптимизатора в Spark SQL.mkv 63.95MB
6.2 Якорное моделирование. Практика.mkv 62.55MB
6.3 DataLens Создание чартов и расчетные поля.mkv 138.94MB
6.4 DataLens Дашборды, селекторы и параметры.mkv 99.50MB
6.docx 12.41KB
6.docx 222.21KB
6. Методология Anchor Modeling, практикум.pdf 80.92MB
6. Методология Anchor Modeling.pdf 2.79MB
6. Установка и настройка Airflow.pdf 54.43MB
6 Установка и настройка AIRFLOW.mkv 170.85MB
6 урок. Apache Hive. SQL для Big Data.pdf 108.35MB
6 урок. Обзор BI-систем.pdf 136.04MB
7.1 Message broker.mkv 30.70MB
7.2 Apache Kafka.mkv 70.01MB
7.3 Kafka Log retention, Cleanup policy.mkv 25.51MB
7.4 Spark streaming, Structure streaming.mkv 33.86MB
7.5 Structure streaming source, sink, triggers.mkv 46.26MB
7.6 урок. Практика. Apache Kafkа. Spark streaming.pdf 107.76MB
7.docx 17.00KB
7.docx 12.22KB
7.docx 585.91KB
7. Сравнение методологий проектирования.pdf 102.79MB
7 Сравнение подходов.mkv 107.33MB
8.docx 16.72KB
8.docx 15.47KB
8 урок. Apache HBase. Масштабируемая БД.pdf 142.21MB
Notions.docx 14.46KB
Notions.docx 13.72KB
Урок 0 Вводный вебинар.mkv 84.53MB
Урок 0 Обзор курса Инженер данных (1).mkv 67.55MB
Урок 1. Реляционные и MPP Базы данных. Что и как в них хранить.pptx 6.22MB
Урок 1. Реляционные и MPP базы данных. Что и как в них хранить.pdf 89.54MB
Урок 1 Урок- Реляционные и MPP базы данных.mkv 79.86MB
Урок 2.1 Урок- Виды таблиц.mkv 22.92MB
Урок 2.2 Типы данных, ограничения целостности и индексы..mkv 22.10MB
Урок 2.3 Урок- Последовательности, триггеры, пользовательские функции, секции и правила.mkv 11.30MB
Урок 2. Объекты баз данных. Зачем и что используется.pdf 72.48MB
Урок 2. Основные объекты БД.pptx 163.92KB
Урок 2 Задания.docx 455.12KB
Урок 3.1 Основные клиенты, подключение, системный каталог. PSQL.mkv 86.45MB
Урок 3.2 Основные клиенты, подключение, системный каталог. DBeaver.mkv 94.57MB
Урок 3. Основные клиенты PostgreSQL и GP, подключение. Что интересного есть в словаре данных..pdf 55.75MB
Урок 3 Задания.docx 623.26KB
Урок 4.1 Как РСУБД обрабатывает запросы пользователей.mkv 20.29MB
Урок 4.2 Оптимизаторы в PostgreSQL и GreenPlum и Планы, которые они строят.mkv 32.53MB
Урок 4.3 Узлы плана, как повлиять на выполнение плана.mkv 26.40MB
Урок 4. Обработка запросов в РСУБД и MPP РСУБД.pptx 184.67KB
Урок 4. Обработка запросов в обычной СУБД и в MPP СУБД.pdf 81.53MB
Урок 4 Задания.docx 275.62KB
Урок 5.1 Обработка запросов в РСУБД и MPP РСУБД - Практика. Часть 3.mkv 40.93MB
Урок 5.2 Обработка запросов в РСУБД и MPP РСУБД- Практика. Часть 1.mkv 62.15MB
Урок 5.3 Обработка запросов в РСУБД и MPP РСУБД- Практика. Часть 2.mkv 37.33MB
Урок 5.4 Обработка запросов в РСУБД и MPP РСУБД- Практика. Часть 4.mkv 34.41MB
Урок 5.docx 13.52KB
Урок 5. Обработка запросов в обычной СУБД и в MPP СУБД Практика.pdf 135.60MB
Урок 5. Практика 1. Обработка запросов в РСУБД и MPP РСУБД.pptx 84.78KB
Урок 5 Задания.docx 341.15KB
Урок 6. Дополнительные_возможности_Гринплам.pptx 693.91KB
Урок 6. Применение R, Python, Geospatial в расчетах на GreenPlum.pdf 135.22MB
Урок 6 Задания.docx 119.25KB
Урок 6 Применение R, Python, GeoSpatial в расчетах на GreenPlum.mkv 52.13MB
Урок 7. Дополнительные возможности GreenPlum Практика.pdf 54.14MB
Урок 7. ПРИМЕНЕНИЕ R, PYTHON, GEOSPATIAL В РАСЧЕТАХ НА GREENPLUM.mkv 178.92MB
Урок 7. Практика 2. Дополнительные возможности GreenPlum.pptx 57.32KB
Урок 7 Задания.docx 77.92KB
Урок 8.docx 2.14MB
Эпилог.docx 14.81KB
Distribution statistics by country
Russia (RU) 20
Ukraine (UA) 3
Romania (RO) 3
United States (US) 2
Czechia (CZ) 1
Kazakhstan (KZ) 1
Poland (PL) 1
Thailand (TH) 1
Republic of Korea (KR) 1
Vietnam (VN) 1
China (CN) 1
Total 35
IP List List of IP addresses which were distributed this torrent