Общая информация
Название Beginning Data Science (Track)
Тип
Размер 3.59Гб

Файлы в торренте
Обратите внимание, что наш сайт не размещает какие-либо файлы из списка. Вы не можете скачать эти файлы или скачать torrent-файл.
[TGx]Downloaded from torrentgalaxy.to .txt 585б
0 460б
0.Importing Data.webm 9.01Мб
0.Welcome.webm 39.76Мб
01. Accessing an API with Python.webm 32.28Мб
01. An Intelligent Spider.webm 19.85Мб
01. Cleaning A Spreadsheet.webm 35.38Мб
01. Complex Relationships.webm 18.73Мб
01. Controlling Conversion.webm 19.70Мб
01. Everyone Loves Charlotte.webm 27.89Мб
01. Examples and Features.webm 12.81Мб
01. Functions.webm 30.28Мб
01. Indexing.webm 48.99Мб
01. Installation and Creating Your First Notebook.webm 17.66Мб
01. Installing scikit-learn using Anaconda.webm 18.02Мб
01. Introducing Tuples.webm 7.81Мб
01. Iterate over Dictionaries.webm 6.28Мб
01. Iteration.webm 11.04Мб
01. Lets Chat About Sequences.webm 11.60Мб
01. Making Better Decisions with Data Analysis.webm 22.24Мб
01. Moving Forward.webm 4.88Мб
01. New Way of Thinking.webm 55.23Мб
01. Numeric.webm 27.06Мб
01. Our Data Set - Flower Power.webm 19.09Мб
01. Packing.webm 13.49Мб
01. Problem Discussion.webm 13.14Мб
01. Project Breakdown.webm 17.06Мб
01. Recap of Functions.webm 11.44Мб
01. Sequence Operations.webm 7.81Мб
01. Summarizing Data Maximum, Minimum, Range.webm 17.91Мб
01. The Application.webm 18.62Мб
01. The Project.webm 17.47Мб
01. Understanding Metrics.webm 28.73Мб
01. Welcome.webm 46.30Мб
01. Welcome.webm 35.87Мб
01. Welcome.webm 19.16Мб
01. Welcome.webm 16.24Мб
01. Welcome to Matplotlib.webm 13.19Мб
01. What Are Objects And Classes.webm 29.96Мб
01. What is a dictionary.webm 15.55Мб
01. What is Anaconda and why use it.webm 21.77Мб
01. What Is Cleaning Data.webm 16.69Мб
01. What is Data Scraping.webm 31.01Мб
01. What is Machine Learning.webm 22.40Мб
01. What Problems Does Netflix Have.webm 29.49Мб
01. Where is it Being Used.webm 14.11Мб
02. Add Items.webm 10.15Мб
02. Boolean Array Indexing.webm 45.36Мб
02. Characteristics of Big Data.webm 10.04Мб
02. Cleaning A Spreadsheet Part 2.webm 21.28Мб
02. Comparing and Combining Dice.webm 17.75Мб
02. Context.webm 17.35Мб
02. Creation.webm 10.18Мб
02. Data is Everywhere.webm 25.82Мб
02. Decision Process.webm 20.41Мб
02. Defining a Function.webm 3.93Мб
02. Defining Terms.webm 20.44Мб
02. Dictionary Syntax and KeyValue Pairs.webm 12.19Мб
02. Functions Recap and Cheat Sheet.md 1.38Кб
02. Gather Information.webm 12.63Мб
02. Gathering Weather Data.webm 8.34Мб
02. Getting Setup.webm 17.49Мб
02. Getting Started with Charting.webm 10.19Мб
02. How Does Netflix Apply Big Data Tools to Solve these Problems.webm 17.38Мб
02. Installing Anaconda.webm 17.66Мб
02. Installing Scrapy.webm 11.90Мб
02. Iterating with Basic For Loops.webm 8.72Мб
02. Labels and Classifiers.webm 10.90Мб
02. Lets Make a Class!.webm 7.62Мб
02. Loading a Dataset.webm 14.41Мб
02. Math.webm 13.95Мб
02. Mutability.webm 14.51Мб
02. Packing, a Practical Example.webm 5.36Мб
02. Packing with Dictionaries.webm 6.16Мб
02. Recap.webm 8.99Мб
02. Returning Values.webm 24.82Мб
02. Running Code in Cells.webm 12.40Мб
02. Running Scripts.webm 14.24Мб
02. Scatter Plot.webm 17.23Мб
02. Scraping APIs.webm 22.92Мб
02. Slices.webm 6.99Мб
02. Strings and Operators.webm 14.02Мб
02. Summarizing Data Mean, Median, Mode.webm 9.26Мб
02. Super-Duper!.webm 16.84Мб
02. Supervised and Unsupervised Learning.webm 29.39Мб
02. Types of Data.webm 22.40Мб
02. Universal Functions.webm 42.94Мб
02. Web Page Anatomy.webm 18.79Мб
03. Accessing Keys and Values.webm 6.29Мб
03. Addition.webm 13.26Мб
03. All About Returns.webm 8.22Мб
03. Analyzing Data Spread.webm 9.54Мб
03. Analyzing the Data.webm 14.43Мб
03. Bad Data Types.webm 17.52Мб
03. Beautiful Soup.webm 27.18Мб
03. Branch and Loop.webm 19.29Мб
03. Calling a Function.webm 3.11Мб
03. Calling the API.webm 25.47Мб
03. Cleaning A CSV.webm 22.81Мб
03. Crawling Spiders.webm 19.59Мб
03. Creating a Spreadsheet.webm 17.91Мб
03. Display the List.webm 13.87Мб
03. Domain Data Storage.webm 34.58Мб
03. Emulating Built-ins.webm 24.24Мб
03. Expecting Exceptions.webm 18.57Мб
03. Giving a Hand.webm 19.73Мб
03. Graphs and Charts.webm 25.31Мб
03. Histogram.webm 18.01Мб
03. Introducing Arrays.webm 38.46Мб
03. Iterating with Enumerate.webm 7.08Мб
03. Len, Min, and Max.webm 4.42Мб
03. Machine Learning Frameworks.webm 18.93Мб
03. Making Predictions with a Classifier.webm 11.34Мб
03. Methods.webm 14.04Мб
03. Multiple Superclasses.webm 31.27Мб
03. Problem Summary and Presentation.webm 8.88Мб
03. Routines in Action.webm 38.46Мб
03. Slicing.webm 28.20Мб
03. Split and Join.webm 13.41Мб
03. String Methods.webm 13.39Мб
03. The Importance of Big Data.webm 22.77Мб
03. The Legend of Charting.webm 10.76Мб
03. The Python Shell.webm 20.53Мб
03. Tuples vs. Lists.md 2.06Кб
03. Unpacking.webm 4.50Мб
03. Unpacking with Dictionaries.md 1.16Кб
03. Using conda to Install Packages.webm 9.35Мб
03. Using Scrapers for Site Testing.webm 22.21Мб
03. Wrapping Up.webm 27.63Мб
04. Arguments and Parameters.webm 6.65Мб
04. Booleans.webm 17.58Мб
04. Box Plot.webm 14.64Мб
04. Chart Types & Reasons to Use.webm 18.92Мб
04. Cleaning A CSV Part 2.webm 24.40Мб
04. Common Issues with Data Scraping.md 1.67Кб
04. Creating the Study Log.webm 29.11Мб
04. Domain Computations.webm 29.31Мб
04. Exploring Our New Problems.webm 41.33Мб
04. Family Tree.webm 20.08Мб
04. Getting Good Data is Hard.webm 37.57Мб
04. Handle Exceptions.webm 19.96Мб
04. Indexing.webm 31.57Мб
04. Is Our Data Normal.webm 10.71Мб
04. Iterating with Ranges.webm 6.38Мб
04. Lets Talk About Scope.webm 10.96Мб
04. Machine Learning Review.webm 7.79Мб
04. Manipulation.webm 43.46Мб
04. Membership Testing.webm 4.12Мб
04. Method Arguments.webm 13.49Мб
04. miniconda.webm 20.41Мб
04. More Soup in the Tureen.webm 23.56Мб
04. Multidimensional Lists.webm 14.17Мб
04. Other Languages.webm 20.20Мб
04. Plotting.webm 38.74Мб
04. Presenting Your Findings.webm 30.37Мб
04. Raising Exceptions.webm 15.95Мб
04. Saving the Data.webm 22.30Мб
04. Subclassing Built-ins.webm 28.47Мб
04. Syntax and Errors.webm 23.06Мб
04. The Endless Web.webm 38.37Мб
04. Tuple Syntax.md 2.58Кб
04. Unpacking, a Practical Example.webm 5.00Мб
04. Update and Mutate Dictionaries.webm 6.29Мб
04. Wrap Up.webm 6.09Мб
04. Yatzy Scoring.webm 14.14Мб
05. Being a Good Citizen.webm 31.17Мб
05. Cleaner Code Through Refactoring.webm 21.10Мб
05. Cleaning A CSV Part 3.webm 23.96Мб
05. Constructicons.webm 19.30Мб
05. Count and Index.webm 6.86Мб
05. Deletion.webm 14.60Мб
05. Design.webm 31.53Мб
05. Domain Infrastructure.webm 17.49Мб
05. Function Gotchas.md 1.56Кб
05. If, Else and Elif.webm 22.88Мб
05. Multidimensional Arrays.webm 35.33Мб
05. No Problem.webm 17.91Мб
05. Saving Your Work.webm 12.02Мб
05. Variables.webm 20.28Мб
05. Visualizing Data.webm 15.99Мб
05. Where to Now.webm 15.72Мб
05. While Loops.webm 24.61Мб
05. Wrapping Up.webm 7.32Мб
06. Charting Our Data Part 1.webm 9.12Мб
06. Cleaning A CSV Part 4.webm 23.67Мб
06. Code Challenges.md 908б
06. Code Samples Membership Testing, Count, and Index.md 1.19Кб
06. Comparisons.webm 25.42Мб
06. For Loops.webm 11.23Мб
06. Multiple Arguments and Parameters.webm 5.99Мб
06. Special Methods.webm 19.91Мб
06. Wrapping Up.webm 18.82Мб
07. Charting Our Data Part 2.webm 12.63Мб
07. Concatenation and Multiplication.webm 4.42Мб
07. Input and Coding Style.webm 25.83Мб
08. Sequence Operations Cheat Sheet.md 2.70Кб
1 18б
1.Manipulation.webm 5.47Мб
1.Meet Series.webm 11.99Мб
10 27.09Кб
100 668.93Кб
101 792.05Кб
102 962.99Кб
103 160.64Кб
104 313.50Кб
105 782.21Кб
106 11.69Кб
107 50.48Кб
108 282.29Кб
109 459.41Кб
11 178.97Кб
110 369.48Кб
111 407.34Кб
112 500.90Кб
113 583.45Кб
114 599.29Кб
115 779.86Кб
116 848.53Кб
117 883.57Кб
118 913.26Кб
119 984.44Кб
12 142.57Кб
120 1008.15Кб
121 56.20Кб
122 137.87Кб
123 294.89Кб
124 322.00Кб
125 521.76Кб
126 526.46Кб
127 608.60Кб
128 627.79Кб
129 760.48Кб
13 131.03Кб
130 827.43Кб
131 876.32Кб
132 199.63Кб
133 378.44Кб
134 380.59Кб
135 611.91Кб
136 833.25Кб
137 1005.76Кб
138 11.19Кб
139 97.99Кб
14 100.00Кб
140 410.93Кб
141 413.63Кб
142 575.69Кб
143 680.04Кб
144 790.62Кб
145 978.30Кб
146 39.29Кб
147 100.69Кб
148 245.99Кб
149 292.25Кб
15 691.00Кб
150 830.84Кб
151 841.17Кб
152 872.00Кб
153 978.18Кб
154 468.83Кб
155 661.55Кб
156 759.41Кб
157 901.70Кб
158 1010.96Кб
159 13.85Кб
16 430.66Кб
160 54.32Кб
161 126.58Кб
162 290.39Кб
163 680.91Кб
164 797.92Кб
165 191.76Кб
166 198.24Кб
167 217.53Кб
168 390.13Кб
169 695.27Кб
17 9.65Кб
170 943.54Кб
171 10.51Кб
172 141.91Кб
173 356.87Кб
174 638.46Кб
175 723.65Кб
176 725.83Кб
177 737.19Кб
178 861.25Кб
179 934.37Кб
18 439.49Кб
180 5.28Кб
181 540.16Кб
182 654.10Кб
183 1022.22Кб
184 126.71Кб
185 231.42Кб
186 512.76Кб
187 593.20Кб
188 597.71Кб
189 903.19Кб
19 483.69Кб
190 1022.10Кб
191 71.54Кб
192 909.23Кб
193 776.87Кб
194 798.56Кб
2 1.09Кб
2.Combining DataFrames.webm 8.95Мб
2.Vectorization and Broadcasting Review.webm 13.69Мб
20 33.01Кб
21 853.43Кб
22 70.04Кб
23 645.43Кб
24 732.80Кб
25 37.71Кб
26 524.99Кб
27 623.31Кб
28 708.01Кб
29 46.56Кб
3 9.59Кб
3.Meet DataFrames.webm 11.60Мб
3.Until Next Time.webm 13.71Мб
30 279.46Кб
31 547.17Кб
32 819.34Кб
33 107.85Кб
34 373.94Кб
35 843.50Кб
36 966.53Кб
37 170.81Кб
38 181.91Кб
39 542.52Кб
4 1.54Кб
4.Onwards.webm 4.77Мб
40 597.42Кб
41 707.29Кб
42 189.06Кб
43 401.23Кб
44 617.91Кб
45 782.92Кб
46 36.26Кб
47 342.20Кб
48 449.01Кб
49 963.93Кб
5 7.70Кб
50 82.93Кб
51 119.89Кб
52 198.07Кб
53 232.08Кб
54 610.04Кб
55 619.19Кб
56 718.02Кб
57 783.27Кб
58 809.43Кб
59 232.99Кб
6 37.18Кб
60 738.35Кб
61 926.24Кб
62 480.99Кб
63 570.97Кб
64 600.08Кб
65 606.82Кб
66 737.48Кб
67 824.04Кб
68 942.46Кб
69 35.92Кб
7 23.08Кб
70 94.06Кб
71 150.15Кб
72 277.28Кб
73 304.35Кб
74 415.72Кб
75 717.50Кб
76 725.56Кб
77 857.89Кб
78 934.23Кб
79 76.64Кб
8 4.28Кб
80 84.76Кб
81 180.01Кб
82 218.34Кб
83 271.99Кб
84 386.48Кб
85 442.19Кб
86 1007.75Кб
87 1018.63Кб
88 88.30Кб
89 90.04Кб
9 2.66Кб
90 90.60Кб
91 256.22Кб
92 345.02Кб
93 351.44Кб
94 434.99Кб
95 495.82Кб
96 522.19Кб
97 525.19Кб
98 538.50Кб
99 630.18Кб
About This Course.png 300.66Кб
Accessing a DataFrame.png 718.01Кб
Accessing a Series.png 680.00Кб
Beginning Data Science.md 6.65Кб
Combining DataFrames.png 1.21Мб
Common Issues with Data Scraping.md 1.67Кб
Creating a DataFrame.png 465.05Кб
Creating a Series.png 511.47Кб
Data Analysis Basics.md 3.91Кб
Data from APIs.md 1.02Кб
Exploration Methods.png 1.22Мб
Functions, Packing, and Unpacking.md 4.17Кб
Grouping.png 945.93Кб
Handling Duplicated and Missing Data.png 862.95Кб
intro_matplotlib.zip 265.59Кб
intro_matplotlib.zip 265.59Кб
intro_matplotlib.zip 265.59Кб
Introducing Dictionaries.md 2.89Кб
Introducing Lists.md 3.54Кб
Introducing Tuples.md 1.83Кб
Introduction to Anaconda.md 1.13Кб
Introduction to Big Data.md 4.20Кб
Introduction to Data Visualization with Matplotlib.md 4.51Кб
Introduction to NumPy.md 4.41Кб
Jupyter Notebooks.md 1.24Кб
Learning SQL.md 495б
Machine Learning Basics.md 3.36Кб
Manipulating Text.png 725.39Кб
Manipulation Techniques.png 1.24Мб
marathon_results_2017.csv 4.00Мб
ML-machine-learning-basics.zip 614б
More Visualization.md 1.01Кб
Object-Oriented+Python+2.zip 130.13Кб
Object-Oriented+Python+2.zip 130.13Кб
Object-Oriented+Python+2.zip 130.13Кб
Object-Oriented+Python+2.zip 130.13Кб
Object-Oriented Python.md 7.13Кб
Optional Challenge #1 - Top Referrers.png 393.99Кб
Optional Challenge #2 - Update Users.png 399.39Кб
Optional Challenge #3 - Verified Email List.png 419.33Кб
Preparing Data for Analysis.md 2.31Кб
preparing-data-for-analysis-student.zip 38.00Кб
Python Basics.md 5.63Кб
python-introducing-pandas-1.2.0.zip 88.32Кб
python-intro-to-numpy.zip 57.71Кб
python-intro-to-numpy.zip 57.71Кб
python-intro-to-numpy.zip 57.71Кб
Python Sequences.md 3.48Кб
scraping_data_from_the_web.zip 37.26Кб
scraping_data_from_the_web.zip 37.26Кб
scraping_data_from_the_web.zip 37.26Кб
Scraping Data From the Web.md 4.08Кб
Selecting Data.png 751.58Кб
Series Vectorization and Broadcasting.png 553.42Кб
TutsNode.com.txt 63б
Статистика распространения по странам
Всего 0
Список IP Полный список IP-адресов, которые скачивают или раздают этот торрент