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