Trending
Latest
Login
Sign Up
message

Продвинутая аналитика данных (Часть 1-6 из 6)

Other
Likes 0 Dislikes 0
Seeders 2
Leechers 33
File Size 16.1 GB
Downloads 0
Uploaded Mar 19, 2024
Torrent Torrent Download
Magnet Magnet Download
Refresh Refresh
Report Report
Files
Trackers
More Info
FolderПродвинутая аналитика данных (Часть 1-6 из 6)
Folderpart 4
Folderкурс
Folderкурс
Folderмодули
Folder7
FileВебинар -Как не опустить руки при поиске работы-.mp4 - 317 MB
Folder9 блок исправлено
File12 Воркшоп с Дмитрием Казаковым HardDA-1.mp4 - 386 MB
File6.2 Статистические критерии. Практика в Python.mp4 - 353 MB
File7.2 Бустрап. Практика в Python.mp4 - 337 MB
File9.1 Эффект новизны.mp4 - 207 MB
File9.2 Эффект новизны. Практика в Python.mp4 - 147 MB
File8.4 Способы решения проблемы множественных сравнений. Практика в Python.mp4 - 142 MB
File3.3 Proxy метрики. Практика в Python.mp4 - 138 MB
File5.2 Типы выборок. Практика в Python.mp4 - 129 MB
File7.1 Бутстрап.mp4 - 127 MB
File11 Презентация результатов.mp4 - 126 MB
File4.8 Анализ мощности в Python Notebook. Резюме.mp4 - 119 MB
File3.1 Метрики в эксперименте.mp4 - 111 MB
File5.4 Ошибки формирования выборок + SRM. Практика в Python.mp4 - 80.3 MB
File5.5 Репрезентативность.mp4 - 79.8 MB
File2.4 Работа с метриками в деталях.mp4 - 78.1 MB
File5.3 Ошибки формирования выборок + SRM.mp4 - 77.6 MB
File6.1 Статистические критерии.mp4 - 71.9 MB
File3.2 Типы метрик.mp4 - 71.5 MB
File10.3 Чек-лист этапов после запуска эксперимента.mp4 - 66.8 MB
File4.2 Мощность теста.mp4 - 65.1 MB
File4.9 Бизнес аспекты работы.mp4 - 59.5 MB
File10.2 Чек-лист дизайна экспериментов.mp4 - 59.4 MB
File2.3 Классификация метрик. Метрики движущих сил и Ограничительные метрики.mp4 - 57.6 MB
File10.1 Чек-лист экспериментов.mp4 - 53.9 MB
File2.5 Важные практики при работе с метриками. Закон Гудхарта.mp4 - 53 MB
File5.1 Интро. Типы выборок.mp4 - 50.9 MB
File4. MDE, ошибки 1-го и 2-го рода в тесте, статистическая и практическая значимость эксперимента.pdf - 50.4 MB
File4.6 Выбор MDE.mp4 - 46.1 MB
File4.1 Интро. Виды ошибок.mp4 - 44.1 MB
File5.6 Репрезентативность. Практика в Python.mp4 - 42 MB
File2.2 Классификация метрик. Целевые показатели.mp4 - 40.7 MB
File8.2 Причины возникновения проблемы множественных сравнений. Практика в Python.mp4 - 35.6 MB
File4.4 Размер эффекта и чувствительность теста MDE.mp4 - 32.3 MB
File8.1 Причины возникновения проблемы множественных сравнений.mp4 - 30.3 MB
File4.3 Мощность в Python Notebook.mp4 - 29.2 MB
File5. Формирование выборок.pdf - 24.1 MB
File8.3 Способы решения проблемы множественных сравнений.mp4 - 23.2 MB
File7. Оптимальные критерии. Бутстрап.pdf - 21.9 MB
File2. Урок 1. Работа с метриками. Метрики бизнеса и метрики эксперимента.pdf - 17.6 MB
File4.5 MDE в Python Notebook.mp4 - 17 MB
File3 и 4. Работа с метриками.pdf - 17 MB
File9. Эффекты новизны и сопротивления новому..pdf - 16.2 MB
File7.3 Буnстрап. Резюме.mp4 - 14.8 MB
File1 Интро к блоку 'Продвинутый дизайн экспериментов'.mp4 - 13.9 MB
File11. Презентация результатов эксперимента.pdf - 13.4 MB
File4.7 Анализ мощности.mp4 - 10.6 MB
File8. Обход проблемы множественных сравнений.pdf - 9.76 MB
File10. Чек-листы запуска и контроля эксперимента.pdf - 5.22 MB
File6. part 1. Stat criteries.ipynb - 2.42 MB
File7. part 2. bootstrap.ipynb - 1.5 MB
File2.docx - 1.33 MB
File2. Урок 2. Работа с метриками Метрики бизнеса и метрики эксперимента.pdf - 1.32 MB
File6 bootstrap_homework.csv - 1.3 MB
File7 bootstrap_homework.csv - 1.3 MB
File9. Угрозы внешней достоверности результатов. Эффекты новизны и сопротивления новому..pdf - 1.13 MB
File7. Бутстрап.pdf - 1.09 MB
File4.docx - 1.05 MB
File6. Статистические критерии.pdf - 895 kB
File5. Формирование выборки.pdf - 871 kB
File4. MDE, ошибки 1-го и 2-го рода в тесте.pdf - 776 kB
File3. Proxy_metrics_case.ipynb - 733 kB
File3 proxy_metrics_case_abtest.csv - 629 kB
File3. Работа с метриками Метрики бизнеса и метрики эксперимента.pdf - 608 kB
File10. Чек-листы запуска и контроля эксперимента2.pdf - 311 kB
File5. Samples.ipynb - 304 kB
File9. External Validity.ipynb - 284 kB
File4. MDE, Power, effect size.ipynb - 273 kB
File11. Презентация_результатов_эксперимента_бизнесу.pdf - 255 kB
File8. Multitesting.ipynb - 165 kB
File3 proxy_metrics_homework.csv - 158 kB
File3 proxy_metrics_case_data.csv - 63.5 kB
File5.docx - 23.4 kB
File3.docx - 17.6 kB
File8.docx - 14.9 kB
File6.docx - 14.7 kB
File7.docx - 14.3 kB
File10.docx - 12.5 kB
File9.docx - 12.5 kB
File11.docx - 12.5 kB
Folder8.2
File3.4 Разные способы проверки гипотез.mp4 - 99.3 MB
File3.2 Double diamond.mp4 - 96.4 MB
File2.4 Data driven и experiment driven принципы.mp4 - 74.6 MB
File2. Культура и принципы экспериментов в компании.pdf - 70.2 MB
File3.3 Фреймворк оценки проблемы решения.mp4 - 66.7 MB
File3.5 Правильные гипотезы.mp4 - 65.4 MB
File3.6 Кумулятивные эффекты. Проблема Exploration Exploitation.mp4 - 38.1 MB
File3. Процесс развития продукта через эксперименты.pdf - 20.4 MB
FolderПродвинутая аналитика данных [2023] [karpov.courses] [Часть 4] [Н. Багиян,
FolderПродвинутая аналитика данных [2023] [karpov.courses] [Часть 4] [Н. Багиян,
File2.3 Ключевые ингредиенты хорошей экспериментальной кухни.mp4 - 56.1 MB
File2.1 Вводное слово. Место эксперимента в data driven компаниях.mp4 - 49.2 MB
File1 Интро к блоку бизнес предпосылки эксперимента.mp4 - 48 MB
File3.1 Интро. Как выстроить правильные процессы.mp4 - 31.8 MB
File2.5 Эволюция экспериментов в компании.mp4 - 27.5 MB
File2.2 Evidence leader. Уровни доказательной силы.mp4 - 23.5 MB
File3. Процесс развития продукта через экспериментыj.pdf - 13.3 MB
File2. Культура и принципы экспериментов в компанииf.pdf - 10.7 MB
File2.docx - 1.73 MB
File3.docx - 1.66 MB
FolderПродвинутая аналитика данных [2023] часть 1
Folder2 Модуль
File9 Воркшоп с Ромой Буниным 07.06.2023 (1).mkv - 369 MB
File6 Какие типы дашбордов бывают и какие задачи они решают (1).mkv - 268 MB
File10 Итоговое задание. Сбор информации (1).mkv - 192 MB
File3 Алгоритм создания Dashboard Map.mkv - 119 MB
File8 Фасилитация.mkv - 99 MB
File5 Анализ продуктов, бизнес-процессов и сущностей компании.mkv - 98.3 MB
File2 BI-система как продукт.mkv - 83.5 MB
File4 Роли бизнес пользователей системы отчетности.mkv - 73.6 MB
File7 Метрики и Срезы.mkv - 53.5 MB
File1.2 Интро к модулю -Продуктовый подход к созданию отчетности-.mkv - 25 MB
File6. Какие типы дашбордов бывают и какие задачи они решают.pdf - 17.8 MB
File1.1 Вводное интро от хедлайнера.mkv - 14.4 MB
File2. BI-система как продукт.pdf - 10.1 MB
File6. Какие типы дашбордов бывают и какие задачи они решают (1).pdf - 4.96 MB
File3. Алгоритм создания Dashboard Map.pdf - 3.06 MB
File8. Фасилитация.pdf - 2.05 MB
File5. Анализ продуктов, бизнес-процессов и сущностей компании.pdf - 1.82 MB
File7. Метрики и срезы.pdf - 1.19 MB
File3. Алгоритм создания Dashboard Map (1).pdf - 1.19 MB
File5. Анализ продуктов бизнес-процессов и сущностей компании.pdf - 1.07 MB
File4. Роли бизнес-пользователей системы отчётности.pdf - 968 kB
File8. Фасилитация (1).pdf - 645 kB
File2. BI-система как продукт (1).pdf - 207 kB
File7. Метрики и срезы (1).pdf - 97.4 kB
File10.docx - 13.8 kB
File2.docx - 13.1 kB
File3.docx - 12.9 kB
File5.docx - 12.9 kB
File4.docx - 12.9 kB
File6.docx - 12.9 kB
File7.docx - 12.9 kB
File8.docx - 12.4 kB
File1 Модуль Вводный вебинар -HardDA.mkv - 108 MB
Folderpart 5
Folder5
File5.4 Diff in Diff. Практика в Python. Работа с грязными данными.mp4 - 294 MB
Folderhdidayan
Folder10
File7.3 PSM. Практика в Python.mp4 - 281 MB
File6.3 Causal Impact. Практика в Python.mp4 - 225 MB
File6.4 Ковариаты. Практика в Python.mp4 - 201 MB
File2.6 Тесты со стратификацией. Практика в Python.mp4 - 174 MB
File4.5 Практика в Python. Резюме.mp4 - 154 MB
File5.1 Diff in Diff. Практика в Python.mp4 - 146 MB
File3.6 Пустые значения и размер выборки для CUPED. Практика в Python.mp4 - 120 MB
File2.4 Стратификация. Практика в Python.mp4 - 101 MB
File4.3 SPRT. Практика в Python.mp4 - 96.1 MB
File3.4 CUPED t-test практика в Python.mp4 - 92.2 MB
File6.2 Ковариаты. Использование Causal Impact.mp4 - 90.6 MB
File7.2 Propensity Score Matching (PSM).mp4 - 83.6 MB
File4.2 SPRT. Варианты решения.mp4 - 70.4 MB
File2.1 Дисперсия данных. Работа с выбросами данных.mp4 - 70.3 MB
File7.1 Matching.mp4 - 66.9 MB
File6.1 Causal Impact.mp4 - 65.9 MB
File2.5 Варианты работы со стратификацией. Практика в Python.mp4 - 58.7 MB
File4.4 Доработка SPRT. Нужный размер выборки.mp4 - 58.6 MB
File3.1 CUPED.mp4 - 54.1 MB
File4.1 SPRT. Проблема подглядывания.mp4 - 51.2 MB
File3.2 CUPED. Практика в Python.mp4 - 46.9 MB
File6.5 Использование Causal Impact. Плюсы, минусы. Резюме.mp4 - 41.2 MB
File3.5 Пустые значения и размер выборки для CUPED.mp4 - 36.6 MB
File2.2 Работа с выбросами. Практика в Python.mp4 - 35 MB
File7.4 Требования к методике. Плюсы, минусы. Резюме.mp4 - 34.8 MB
File3.3 CUPED t-test.mp4 - 29.7 MB
File2.3 Стратификация.mp4 - 23.5 MB
File5.2 Diff in Diff. Резюме.mp4 - 20.2 MB
File1 Интро к блоку -Продвинутые методики анализа результатов экспериментов-.mp4 - 17.7 MB
File5. Diff in Diff.pdf - 17.5 MB
File4. SPRT.pdf - 8.57 MB
File6. Causal Impact.pdf - 5.45 MB
File3.CUPED.pdf - 4.7 MB
File7. Методика Propensity score matching (PSM).pdf - 4.66 MB
File2. Стратификация. Обход проблемы нечувствительных тестов.pdf - 4.14 MB
File7. PSM.pdf - 4.12 MB
File6. Causal Impact (1).ipynb - 3.72 MB
File3. Cuped.pdf - 3.56 MB
File6. Методика Causal impact.pdf - 3.07 MB
File5. Методики Causal Inference Методика Diff in diff.pdf - 1.93 MB
File7 dataset_for_psm.csv - 1.52 MB
File4. SPRT Обход проблемы подглядывания и ускорения тест.pdf - 1.47 MB
File2. Стратификация. Обход проблемы нечувствительных тест.pdf - 1.32 MB
File7. PSM.ipynb - 1.23 MB
File5. Diff in Diff.ipynb - 1.18 MB
File3. CUPED.ipynb - 927 kB
File8.5. Causal Impact. homework (2).ipynb - 867 kB
File4 SPRT.ipynb - 717 kB
File2. Stratification.ipynb - 448 kB
File8.4 .Diff_in_Diff.Homework (2).ipynb - 303 kB
File8.6. PSM. Homework.ipynb - 278 kB
File2 stratification_homework_2.csv - 172 kB
File8.3. SPRT. Homework.ipynb - 156 kB
File4 SPRT_homework_1.csv - 106 kB
File3 cuped_homework.csv - 64 kB
File8.2. CUPED. Homework.ipynb - 22.7 kB
File8.1 Stratification. Homework.ipynb - 16.5 kB
File3.docx - 16 kB
File2.docx - 15 kB
File4.docx - 14.2 kB
File7.docx - 12.5 kB
File6.docx - 12.5 kB
File6 ci_spares_data (1).csv - 8.61 kB
File5.3 Diff in Diff. Практика в Python.mp4 - 146 MB
File5.1 Causal inference и Causal Discovery.mp4 - 90.6 MB
File5.2 Difference in difference.mp4 - 74.9 MB
File5.5 Diff in Diff. Резюме.mp4 - 20.1 MB
Folderpart 6
Folder11
File1.4 Алгоритмы машинного обучения. Практика в Python [skladchik.org].mp4 - 292 MB
File2.4 Валидация и обработка данных. Практика в Python. Часть 2 [skladchik.org].mp4 - 247 MB
File9.3 Авторегрессионные стратегии прогнозирования. Практика в Python. [skladchik.org].mp4 - 229 MB
File2.5 Валидация и обработка данных. Практика в Python. Часть 3 [skladchik.org].mp4 - 214 MB
File7.3 Кластеризация. Практика в Python [skladchik.org].mp4 - 207 MB
File3.8 Проведение эксперимента. Практика в Python [skladchik.org].mp4 - 184 MB
File1.4 6Алгоритмы машинного обучения. Практика в Python [skladchik.org].mp4 - 165 MB
File9.4 ARIMA, SARIMA, SARIMAX. Практика в Python [skladchik.org].mp4 - 148 MB
File11.1 Решающие деревья [skladchik.org].mp4 - 143 MB
File7.4 Алгоритм KMeans и DBSCAN. Практика в Python [skladchik.org].mp4 - 137 MB
File11.2 Решающие деревья. Практика в Python [skladchik.org].mp4 - 126 MB
File3.2 Классификационные ML модели. Практика в Python [skladchik.org].mp4 - 123 MB
File11.5 Random Forest и Gradient boosting. Практика в Python [skladchik.org].mp4 - 118 MB
File5.5 Практика в Python. Моделирование и эксперименты. [skladchik.org].mp4 - 106 MB
File2.8 Выбор модели. Практика в Python [skladchik.org].mp4 - 95.3 MB
File1.2 Градиентный спуск [skladchik.org].mp4 - 93.1 MB
File11.4 Алгоритмы Random Forest и Gradient boosting [skladchik.org].mp4 - 89.7 MB
File9.1 Эконометрический подход в решении задачи прогнозирования временных рядов [skladchik.org].mp4 - 89.4 MB
File1.1 Что такое машинное обучение. Компоненты классической ML-задачи [skladchik.org].mp4 - 87.7 MB
File5.3 Практика в Python. Спецификация задачи [skladchik.org].mp4 - 82.9 MB
File11.3 Ансамбли моделей [skladchik.org].mp4 - 80.6 MB
File9.2 ARIMA, SARIMA, SARIMAX [skladchik.org].mp4 - 77.1 MB
File7.1 Кластеризация. Алгоритм KMeans [skladchik.org].mp4 - 69.8 MB
File2.3 Валидация и обработка данных. Практика в Python [skladchik.org].mp4 - 69.6 MB
File3.4 Deep dive в logReg и SVM [skladchik.org].mp4 - 68.9 MB
File3.6 Метрики [skladchik.org].mp4 - 67.7 MB
File2.6 Валидация и обработка данных. Практика в Python. Часть 4 [skladchik.org].mp4 - 66.8 MB
File2.2 Валидация и обработка данных [skladchik.org].mp4 - 62.4 MB
File3.9 Метрики. Практика в Python [skladchik.org].mp4 - 61.3 MB
File1.3 Линейные модели [skladchik.org].mp4 - 55.4 MB
File1.5 Линейные модели. Практика в Python [skladchik.org].mp4 - 53.9 MB
File2.1 Эксперимент машинного обучения [skladchik.org].mp4 - 52.2 MB
File5.4 Практика в Python. Pipeline обработки данных. [skladchik.org].mp4 - 44.3 MB
File5.1 Метрические модели. KNN [skladchik.org].mp4 - 41.1 MB
File7.2 DBSCAN [skladchik.org].mp4 - 37.4 MB
File3.5 SVM, LogReg. Практика в Python [skladchik.org].mp4 - 34.7 MB
File3.3 Знакомство с общей концепцией в классификации [skladchik.org].mp4 - 32.4 MB
File3.10 Множественная классификация [skladchik.org].mp4 - 31.6 MB
File5.2 Гиперпараметры KNN [skladchik.org].mp4 - 31.4 MB
File2.7 Выбор модели [skladchik.org].mp4 - 31.4 MB
File3.1 Введение [skladchik.org].mp4 - 21.2 MB
File3.7 Калибровка вероятностей [skladchik.org].mp4 - 19.6 MB
File1. Компоненты Машинного обучения. [skladchik.org].pdf - 15.3 MB
File3. Линейные модели МО [skladchik.org].pdf - 10.1 MB
File2. Дизайн экспериментов с моделями МО [skladchik.org].pdf - 5.77 MB
File2 lecture_2 [skladchik.org].zip - 5.32 MB
File11 Lecture_7 [skladchik.org].zip - 4.73 MB
File1 lecture_1 [skladchik.org].zip - 4.36 MB
File9 Эконометрический подход в решении задач прогнозирования временных рядов [skladchik.org].pdf - 4.24 MB
File3. Линейные модели МО для решения задач классификаци [skladchik.org].pdf - 4.14 MB
File5. Метрические подходы МО для решения задач прогнозирования [skladchik.org].pdf - 4.09 MB
File1. Компоненты Машинного обучения [skladchik.org].pdf - 3.74 MB
File7. Метрические подходы МО для решения задач кластеризации объектов [skladchik.org].pdf - 3.69 MB
File11. Решающие деревья композиции. Градиентный бустинг и случайный лес [skladchik.org].pdf - 3.11 MB
File7 Lecture_5 [skladchik.org].zip - 2.97 MB
File7. Метрические подходы МО для решения задач кластеризации объектов [skladchik.org].pdf - 2.91 MB
File2. Дизайн экспериментов с моделями МО r [skladchik.org].pdf - 2.71 MB
File9. Эконометрический подход в решении задачи прогнозирования временных рядов [skladchik.org].pdf - 2.57 MB
File3 lecture_3 [skladchik.org].zip - 2.46 MB
File5. Метрические подходы МО для решения задач прогнозирования5 [skladchik.org].pdf - 2.13 MB
File9 Lecture 6 [skladchik.org].zip - 1.08 MB
File5 lecture_4 [skladchik.org].zip - 623 kB
File10 [skladchik.org].docx - 387 kB
File8 [skladchik.org].docx - 203 kB
File12 [skladchik.org].docx - 172 kB
File4 Задания [skladchik.org].docx - 150 kB
File6 Практика [skladchik.org].docx - 147 kB
Folder12
File3 Q&A по модулю “Продвинутые эксперименты” с Дмитрием Казаковым HardDA [skladchik.org].mp4 - 162 MB
File1 Q&A сессия [skladchik.org].mp4 - 80.2 MB
File2 Q&A-сессия по модулю DWH [skladchik.org].mp4 - 43.6 MB
FileБонус. Как учиться быстрее и эффективнее.pdf - 1.67 MB
FileЕсли вы еще не в Клубе.pdf - 396 kB
FolderПродвинутая аналитика данных [2023] часть 2
Folder2 часть
File9 Вебинар по итоговому проекту по дашбордам.mkv - 201 MB
File6.2 Разбор кейса.mkv - 175 MB
File4 Дизайн-паттерны.mkv - 169 MB
File3. Структурирование требований в Dashboard Canvas (Исправленная).pdf - 17.3 MB
File4. Дизайн-паттерны.pdf - 14.1 MB
File1. Алгоритм Dashboard Canvas фреймворк Исправленная.pdf - 9.88 MB
File7. Прототип, демо и оценка результатов проекта.pdf - 4.71 MB
File2. Подготовка и проведение интервью.pdf - 3.16 MB
File5. Утверждение макета с заказчиком.pdf - 2.69 MB
File8.docx - 16.1 kB
File3.docx - 15.8 kB
File5.docx - 14.3 kB
File2.docx - 14.1 kB
File1.docx - 12.9 kB
File7.docx - 12.5 kB
File4.docx - 12.4 kB
File3 Karpov.Courses. HDA_ Бизнес-кейс для команды Listings.docx - 10.3 kB
File6.docx
Folderpart 3
Folderкурс
Folderмодули
Folder5 модуль
File3 Организация работы DWH. Data Mesh.mp4 - 105 MB
File3. Организация работы DWH. Data Mesh.pdf - 33.1 MB
File4 Процессы вокруг данных по DAMA DMBOK.pdf - 16.2 MB
File1. Степ 2. Многомерное моделирование.pdf - 15.9 MB
File2. Варианты проектирования DWH Степ 2.Anchor Modeling.pdf - 13.3 MB
File1. Степ 1. Логическая архитектура DWH.pdf - 11.2 MB
File2. Варианты проектирования DWH Степ 1.Data Vault.pdf - 9.34 MB
File2. Варианты проектирования DWH Степ 3. USS и Activity schema.pdf - 9.23 MB
File3. Организация работы DWH.pdf - 6.74 MB
File1. Логическая архитектура DWH.pdf - 3.34 MB
File2. Варианты строительства DWH.pdf - 3.21 MB
File4. Процессы вокруг данных по DAMA DMBOK.pdf - 1.21 MB
Folder4 модуль
File1.2 Архитектура хранилища данных.mp4 - 100 MB
File3 Spark. Что такое Spark и его основные концепции.mp4 - 86.1 MB
File3.2 Spark. RDD, Dataframe, Dataset, Narrow и Wide Transformations.mp4 - 85.7 MB
File5.2 Оптимизация запросов в Spark. Партиции и способы решения skew.mp4 - 83.4 MB
File2.2 Понятия, необходимые для работы с S3 и Библиотека Boto3.mp4 - 72.9 MB
File7 Оптимизация запросов в ClickHouse.mp4 - 70.6 MB
File2.1 Что такое S3, примеры использования и понятия.mp4 - 59.1 MB
File7.2 Типичные ошибки использования ClickHouse.mp4 - 55.6 MB
File5.3 Оптимизация запросов в Spark. Кэширование, пользовательские функции, фильтрация.mp4 - 55.3 MB
File5.1 Оптимизация запросов в Spark. Устройство, архитектура, контекст применения, знакомство со Spark UI.mp4 - 55.2 MB
File6.2 ClickHouse. Основные понятия СУБД.mp4 - 47.6 MB
File6.3 ClickHouse. Движки.mp4 - 47.5 MB
File1.1 Понятие хранилища данных.mp4 - 41 MB
File6.4 ClickHouse. Специфичные функции.mp4 - 35 MB
File6.1 ClickHouse. Профиль использования.mp4 - 34.2 MB
File1.4 Инструменты для построения платформы данных.mp4 - 31.1 MB
File1.3 Процессы вокруг хранилища данных.mp4 - 23.4 MB
File4 Инструкция к практике по Spark.mp4 - 19.1 MB
File1. Аналитические хранилища данных. Степ 2.pdf - 15.6 MB
File3 Spark устройство, архитектура.pdf - 15 MB
File2. S3.pdf - 10.5 MB
File5 Оптимизация запросов Spark.pdf - 9.59 MB
File1. Аналитические хранилища данных. Степ 1.pdf - 8.78 MB
File6 Степ 2. Clickhouse.pdf - 7.38 MB
File1. Архитектура современной платформы данных.pdf - 5.41 MB
File6 Как устроен ClickHouse и для каких задач он подходит.pdf - 4.07 MB
File1. Аналитические хранилища данных. Степ 3.pdf - 3.77 MB
File3 Spark. Устройство, Архитектура, Контекст применения, основные термины.pdf - 3.56 MB
File7. Степ 2. Оптимизация запросов в Clickhouse.pdf - 2.32 MB
File7. Простые и сложные запросы в ClickHouse, оптимизация запросов к ClickHouse.pdf - 2.03 MB
File2. S3_Как устроен инструмент и для каких задач подходит.pdf - 1.75 MB
File5 Оптимизация запросов в Spark.pdf - 1.75 MB
File7. Степ 1. Оптимизация запросов в Clickhouse.pdf - 1.6 MB
File6 Степ 1. Clickhouse.pdf - 1.11 MB
File6 Степ 3. Clickhouse.pdf - 877 kB
File1. Аналитические хранилища данных. Степ 4.pdf - 877 kB
File6 Степ 4. Clickhouse.pdf - 294 kB
File5.docx - 235 kB
File3.docx - 12.5 kB
File7.docx - 12.5 kB
File2.docx - 12.5 kB
File6.docx - 12.5 kB
Folder6 модуль
File6.docx - 58 kB
Folderпрактика
Fileorder_items.csv - 5.41 MB
Fileorders.csv - 3 MB
File23_read_write.ipynb - 25.7 kB
File02_create_df_Row_Schema.ipynb - 15.4 kB
File21_joins.ipynb - 15 kB
File22_joins_2.ipynb - 14.3 kB
File15_where_filter.ipynb - 13.6 kB
File20_aggregations.ipynb - 12.2 kB
File24_udf.ipynb - 11.9 kB
File17_drop_rows.ipynb - 11 kB
File00_S3.ipynb - 10.4 kB
File19_sort_2.ipynb - 9.95 kB
File06_select.ipynb - 9.54 kB
File07_withColumn.ipynb - 9.43 kB
File11_datetime.ipynb - 9.35 kB
File18_sorting.ipynb - 9.26 kB
File10_strings_func.ipynb - 8.35 kB
File12_datetime_2.ipynb - 8.13 kB
File14_when_case.ipynb - 8.03 kB
File16_drop_cols.ipynb - 7.97 kB
File09_lit_col.ipynb - 7.95 kB
File04_Map_Type.ipynb - 7.89 kB
File25_caching.ipynb - 7.78 kB
File03_Array_Type.ipynb - 7.29 kB
File05_Struct_Type.ipynb - 6.71 kB
File01_create_df_list.ipynb - 5.83 kB
File13_coalesce.ipynb - 5.55 kB
File08_function_example.ipynb - 4.67 kB
Tracker Seeder Leecher
udp://tracker.breizh.pm:6969/announce 0 0
udp://tracker.torrent.eu.org:451/announce 1 0
udp://tracker.moeking.me:6969/announce 1 0
udp://www.torrent.eu.org:451/announce 1 0
udp://tracker.opentrackr.org:1337/announce 2 0
udp://opentracker.i2p.rocks:6969/announce 0 0
udp://open.stealth.si:80/announce 1 0
udp://pow7.com:80/announce 0 0
udp://movies.zsw.ca:6969/announce 0 0
udp://exodus.desync.com:6969/announce 0 0
udp://tracker.theoks.net:6969/announce 0 0
udp://bt1.archive.org:6969/announce 0 0
udp://bt2.archive.org:6969/announce 1 0
udp://tracker2.dler.com:80/announce 0 0
udp://tracker.dler.com:6969/announce 0 0
  • InfoHash: 6E7A0D243B20E05A6FA7D6B2F9438A24BEE96C46
  • Last Updated: Mar 19, 2024
  • File Count: 372
  • File Category: 1
  • Tags: продвинутая, аналитика, данных, часть
Comments (0)
 

Write your comment

Did you like this torrent? [Optional]