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| 100 - Preprocessiamo le nuove Recensioni.mp4 |
54.18MB |
| 101 - Testiamo il modello sulle nuove Recensioni.mp4 |
36.53MB |
| 102 - Introduzione a Spark Streaming e al DStream.mp4 |
31.90MB |
| 103 - Esempio di Echo Streaming.mp4 |
55.94MB |
| 103 - Notebook del laboratorio.txt |
93B |
| 104 - Notebook del laboratorio.txt |
93B |
| 104 - Processare il DStream.mp4 |
30.07MB |
| 105 - Esempio di Monitor di Keywords.mp4 |
56.27MB |
| 105 - Notebook del laboratorio.txt |
93B |
| 106 - Creare uno Stato per il DStream.mp4 |
131.73MB |
| 106 - Notebook del laboratorio.txt |
93B |
| 107 - Notebook del laboratorio.txt |
93B |
| 107 - Salvare il DStream in una Tabella SQL Temporanea.mp4 |
56.35MB |
| 108 - Leggi qui prima di iniziare.html |
1.50KB |
| 109 - Creiamo un Account Sviluppatore su Twitter.mp4 |
72.53MB |
| 10 - Installare Java e Scala.mp4 |
53.82MB |
| 110 - Creiamo la nostra Twitter App.mp4 |
33.53MB |
| 111 - Creiamo lo Stream dei Tweets.mp4 |
86.01MB |
| 111 - Script del laboratorio.txt |
88B |
| 112 - Creiamo una Data Source Custom con un Socket.mp4 |
76.85MB |
| 112 - Script del laboratorio.txt |
88B |
| 113 - Eseguiamo lo Stream dei Tweets con Spark.mp4 |
30.36MB |
| 113 - Notebook del laboratorio.txt |
95B |
| 114 - Estraiamo gli Hashtags dai Tweets.mp4 |
29.19MB |
| 114 - Notebook del laboratorio.txt |
95B |
| 115 - Creiamo un DataFrame con gli Hashtags più popolari.mp4 |
153.04MB |
| 115 - Notebook del laboratorio.txt |
95B |
| 116 - Notebook del laboratorio.txt |
95B |
| 116 - Salviamo i Tweets in una Tabella SQL Temporanea.mp4 |
97.65MB |
| 117 - Mostriamo gli Hashtags in un Grafico Dinamico.mp4 |
103.23MB |
| 117 - Notebook del laboratorio.txt |
95B |
| 118 - (Bonus) Mostriamo gli Hashtags in un Grafico Dinamico.mp4 |
81.42MB |
| 118 - Notebook del laboratorio.txt |
95B |
| 119 - Scegli il tuo percorso.html |
1.28KB |
| 11 - Installare Spark sulla Machina Virtuale.mp4 |
145.24MB |
| 120 - Non sai (ancora) programmare Parti da qui.html |
3.15KB |
| 121 - Eseguire codice Python.mp4 |
135.86MB |
| 122 - Input e output.mp4 |
24.13MB |
| 123 - Variabili e tipi di dati.mp4 |
23.11MB |
| 124 - Gestire le eccezioni.mp4 |
46.49MB |
| 125 - Formattazione.mp4 |
45.01MB |
| 126 - Liste e tuple.mp4 |
87.91MB |
| 127 - Set e frozenset.mp4 |
70.15MB |
| 128 - I dizionari.mp4 |
18.05MB |
| 129 - Il ciclo for.mp4 |
85.46MB |
| 12 - Creare una Macchina Virtuale con AWS EC2.mp4 |
86.03MB |
| 130 - Ciclo while ed espressioni booleane.mp4 |
23.62MB |
| 131 - Istruzioni condizionali e operatori logici.mp4 |
27.69MB |
| 132 - Le funzioni.mp4 |
29.99MB |
| 133 - Classi e basi di programmazione ad oggetti.mp4 |
56.04MB |
| 134 - pip e il Python Package Index.mp4 |
15.89MB |
| 135 - I comandi di base.mp4 |
13.97MB |
| 136 - Formattare il testo con Markdown.mp4 |
30.74MB |
| 137 - Inserire file multimediali.mp4 |
35.45MB |
| 138 - Scrivere formule scientifiche con LaTeX.mp4 |
33.56MB |
| 139 - Eseguire codice Python.mp4 |
37.80MB |
| 13 - Installare Spark sulla Machina Remota.mp4 |
190.55MB |
| 140 - Utilizzare comandi di sistema.mp4 |
9.55MB |
| 141 - Il Modello Bag of Words.mp4 |
23.18MB |
| 142 - Il Modello TF IDF.mp4 |
38.92MB |
| 14 - Non dimenticare questo.html |
1.32KB |
| 15 - Creazione di un Cluster con AWS EMR (Elastic Map Reduce).mp4 |
145.16MB |
| 16 - Utilizzare Spark con DataBricks.mp4 |
88.05MB |
| 17 - Importare i Notebook su DataBricks.mp4 |
19.30MB |
| 18 - Introduzione al RDD.mp4 |
34.57MB |
| 19 - Azioni del RDD.mp4 |
69.59MB |
| 19 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 1 - Cosa sono i Big Data.mp4 |
48.03MB |
| 20 - MapReduce sul RDD.mp4 |
67.94MB |
| 20 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 21 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 21 - Trasformazioni sul RDD.mp4 |
84.59MB |
| 22 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 22 - RDD con chiave e valore.mp4 |
192.23MB |
| 23 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 23 - Procuriamoci il Dataset.mp4 |
50.85MB |
| 24 - Contiamo il numero di valutazioni.mp4 |
79.48MB |
| 24 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 25 - Contiamo il numero di libri.mp4 |
31.13MB |
| 25 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 26 - Contiamo il numero di valutazioni per libro.mp4 |
35.63MB |
| 26 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 27 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 27 - Troviamo i 10 libri più valutati.mp4 |
83.39MB |
| 28 - Calcoliamo la valutazione media per ogni libro.mp4 |
176.08MB |
| 28 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 29 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 29 - Troviamo i 10 libri con la valutazione più alta.mp4 |
115.43MB |
| 2 - Domande Frequenti.html |
1.58KB |
| 30 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 30 - Troviamo i 10 recensori più critici.mp4 |
101.47MB |
| 31 - Introduzione al DataFrame.mp4 |
22.13MB |
| 32 - Creazione di un DataFrame.mp4 |
59.28MB |
| 32 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 33 - Modificare lo Schema di un DataFrame.mp4 |
52.69MB |
| 33 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 34 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 34 - Operare su Righe e Colonne.mp4 |
106.65MB |
| 35 - Filtri, Aggregazione e Ordinamento.mp4 |
138.95MB |
| 35 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 36 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 36 - Query SQL su un DataFrame.mp4 |
42.35MB |
| 37 - (Opzionale) Query SQL di Selezione.mp4 |
152.33MB |
| 37 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 38 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 38 - Procuriamoci il Dataset MovieLens.mp4 |
47.65MB |
| 39 - Creiamo il DataFrame.mp4 |
92.19MB |
| 39 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 3 - I vantaggi dei Big Data.mp4 |
132.50MB |
| 40 - Correggiamo lo Schema.mp4 |
97.39MB |
| 40 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 41 - Contiamo il numero di Recensioni Totali e la Media per Utente.mp4 |
60.14MB |
| 41 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 42 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 42 - Troviamo l'Utente che ha Scritto più Recensioni.mp4 |
30.62MB |
| 43 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 43 - Troviamo i 10 Film che hanno ricevuto più Recensioni.mp4 |
40.59MB |
| 44 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 44 - Troviamo i 10 Film con le Recensioni più Positive e più Negative.mp4 |
146.15MB |
| 45 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 45 - Troviamo le 10 Recensioni più Recenti.mp4 |
23.58MB |
| 46 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 46 - Troviamo i Film più Visti ogni Anno.mp4 |
168.15MB |
| 47 - Aggiungiamo Titolo e Genere alla lista dei Film più Visti.mp4 |
116.32MB |
| 47 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 48 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 48 - Procuriamoci il Valore Giornaliero delle Azioni di Apple dal 1980 a Oggi.mp4 |
32.99MB |
| 49 - Creiamo il DataFrame e Correggiamo lo Schema.mp4 |
160.92MB |
| 49 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 4 - Le tecnologie per i Big Data Spark.mp4 |
72.69MB |
| 50 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 50 - Troviamo i Valori Massimi e Minimi.mp4 |
50.24MB |
| 51 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 51 - Troviamo i giorni in cui il Valore è stato inferiore ai 100 $.mp4 |
60.08MB |
| 52 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 52 - Troviamo il Valore Massimo per ogni Anno.mp4 |
44.39MB |
| 53 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 53 - Troviamo l'Anno con i Volumi Maggiori.mp4 |
24.77MB |
| 54 - Calcoliamo la Variazione delle Azioni dopo il rilascio dell'iPhone.mp4 |
105.33MB |
| 54 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 55 - Cosa è il Machine Learning.mp4 |
96.15MB |
| 56 - I problemi del Machine Learning.mp4 |
42.37MB |
| 57 - La Regressione Lineare e Logistica.mp4 |
103.13MB |
| 58 - (Opzionale) L'algoritmo Gradient Descent.mp4 |
67.00MB |
| 59 - Introduzione a Spark MLlib.mp4 |
43.29MB |
| 5 - Le tecnologie per i Big Data Hadoop MapReduce.mp4 |
67.44MB |
| 60 - Altri modelli di Machine Learning.html |
1.57KB |
| 61 - Introduzione a Kaggle.mp4 |
65.08MB |
| 62 - Creazione di un Account.mp4 |
21.07MB |
| 63 - Utilizzare le API di Kaggle.mp4 |
41.53MB |
| 64 - Scaricare un Dataset con le API.mp4 |
40.38MB |
| 65 - Scaricare il Dataset di una Competizione con le API.mp4 |
80.85MB |
| 66 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 66 - Procuriamoci il Dataset.mp4 |
87.59MB |
| 67 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 67 - Vettorizzazione delle Features.mp4 |
75.42MB |
| 68 - Applichiamo la Normalizzazione.mp4 |
72.17MB |
| 68 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 69 - Creare un modello di Regressione Lineare.mp4 |
78.92MB |
| 69 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 6 - Leggi questo prima di iniziare.html |
1.50KB |
| 70 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 70 - Valutazione del Modello.mp4 |
15.73MB |
| 71 - Metriche Mean Squared Error.mp4 |
16.15MB |
| 71 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 72 - Metriche Root Mean Squared Error e Mean Absolute Error.mp4 |
21.57MB |
| 72 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 73 - Metriche R2 - Coefficiente di Determinazione.mp4 |
22.66MB |
| 73 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 74 - Eseguire Predizioni con il Modello.mp4 |
109.23MB |
| 74 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 75 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 75 - Procuriamoci il Dataset di Tumori al Seno.mp4 |
25.38MB |
| 76 - Creiamo il DataFrame.mp4 |
47.62MB |
| 76 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 77 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 77 - Vettorizzazione delle Features.mp4 |
49.36MB |
| 78 - Applichiamo la Standardizzazione.mp4 |
52.12MB |
| 78 - Notebook del laboratorio.txt |
137B |
| 79 - Codifichiamo il Target.mp4 |
48.43MB |
| 79 - Notebook del laboratorio.txt |
137B |
| 7 - Usare VirtualBox per Creare una Macchina Virtuale.mp4 |
200.86MB |
| 80 - Creare un Modello di Regressione Logistica.mp4 |
12.61MB |
| 80 - Notebook del laboratorio.txt |
137B |
| 81 - Metriche L'Accuracy.mp4 |
16.03MB |
| 81 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 82 - Metriche Precision e Recall.mp4 |
29.44MB |
| 82 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 83 - Notebook del laboratorio.txt |
158B |
| 83 - Testiamo il modello sulle nuove Agobiopsie.mp4 |
77.61MB |
| 84 - Introduzione alla Sentiment Analysis.mp4 |
101.96MB |
| 85 - Notebook del laboratorio.txt |
99B |
| 85 - Procuriamoci il Dataset.mp4 |
41.66MB |
| 86 - Creiamo il DataFrame.mp4 |
109.48MB |
| 86 - Notebook del laboratorio.txt |
99B |
| 87 - Notebook del laboratorio.txt |
99B |
| 87 - Rimuoviamo la Punteggiatura.mp4 |
50.34MB |
| 88 - Eseguiamo la Tokenizzazione.mp4 |
43.69MB |
| 88 - Notebook del laboratorio.txt |
99B |
| 89 - Notebook del laboratorio.txt |
99B |
| 89 - Rimuoviamo le Stop Words.mp4 |
40.25MB |
| 8 - Installare Ubuntu sulla Macchina Virtuale.mp4 |
121.78MB |
| 90 - Creiamo un modello Bag of Words.mp4 |
155.51MB |
| 90 - Notebook del laboratorio.txt |
99B |
| 91 - Codifichiamo il Target.mp4 |
64.29MB |
| 91 - Notebook del laboratorio.txt |
99B |
| 92 - Il Problema dell'Overfitting.mp4 |
36.73MB |
| 92 - Notebook del laboratorio.txt |
99B |
| 93 - Applichiamo la Regolarizzazione.mp4 |
25.64MB |
| 93 - Notebook del laboratorio.txt |
99B |
| 94 - Il Problema delle Classi Sbilanciate.mp4 |
27.97MB |
| 94 - Notebook del laboratorio.txt |
99B |
| 95 - Bilanciamo il DataFrame e Creiamo il Modello.mp4 |
75.93MB |
| 95 - Notebook del laboratorio.txt |
99B |
| 96 - Carichiamo il Dataset su un Bucket S3.mp4 |
61.00MB |
| 96 - File JSON di Configurazione.txt |
86B |
| 97 - Creiamo il Cluster con EMR.mp4 |
120.92MB |
| 98 - File JSON con il Zeppelin Note da Importare.txt |
107B |
| 98 - Il Modello TF IDF.mp4 |
76.34MB |
| 99 - Cerchiamo delle Recensioni su TripAdvisor.mp4 |
170.98MB |
| 9 - Installare Pip e Jupyter Notebook.mp4 |
74.85MB |
| Read Me.txt |
90B |