• Regeln für den Video-Bereich:

    In den Börsenbereich gehören nur Angebote die bereits den Allgemeinen Regeln entsprechen.

    Einteilung

    - Folgende Formate gehören in die angegeben Bereiche:
    - Filme: Encodierte Filme von BluRay, DVD, R5, TV, Screener sowie Telesyncs im Format DivX, XviD und x264.
    - DVD: Filme im Format DVD5, DVD9 und HD2DVD.
    - HD: Encodierte Filme mit der Auflösung 720p oder darüber von BluRay, DVD, R5, TV, Screener sowie Telesyncs im Format x264.
    - 3D: Encodierte Filme von BluRay, die in einem 3D Format vorliegen. Dies gilt auch für Dokus, Animation usw.
    - Serien: Cartoon/Zeichentrick, Anime, Tutorials, Dokumentationen, Konzerte/Musik, Sonstiges sind demnach in die entsprechenden Bereiche einzuordnen, auch wenn sie beispielsweise im High Definition-Format oder als DVD5/DVD9/HD2DVD vorliegen. Ausnahme 3D.
    - Bereich Englisch: Englische Releases gehören immer in diesen Bereich.
    - Bereich Talk: Der Bereich, in dem über die Releases diskutiert werden kann, darf, soll und erwünscht ist.


    Angebot/Beitrag erstellen

    - Ein Beitrag darf erst dann erstellt werden, wenn der Upload bei mindestens einem OCH komplett ist. Platzhalter sind untersagt.
    - Bei einem Scenerelease hat der Threadtitel ausschließlich aus dem originalen, unveränderten Releasenamen zu bestehen. Es dürfen keine Veränderungen wie z.B. Sterne, kleine Buchstaben o.ä. vorgenommen werden. Ausnahme Serienbörse:
    - Bei einem Sammelthread für eine Staffel entfällt aus dem Releasename natürlich der Name der Folge. Beispiel: Die Simpsons S21 German DVDRip XviD - ITG
    - Dementsprechend sind also u.a. verboten: Erweiterungen wie "Tipp", "empfehlenswert", "only", "reup", usw. / jegliche andere Zusatzinformation oder Ergänzung, welche nicht in obiger Beschreibung zu finden ist.

    Aufbau des Angebots und Threadtitel

    Der Titel nach folgendem Muster erstellt zu werden. <Name> [3D] [Staffel] [German] <Jahr> <Tonspur> [DL] [Auflösung] <Quelle> <Codec> - <Group>
    Beispiel: The Dark Knight German 2008 AC3 DVDRip XviD - iND
    Beispiel: The Dark Knight 2008 DTS DL BDRip x264 - iND
    Beispiel: The Dark Knight 2008 AC3 DL BDRip XviD - iND
    Beispiel: The Dark Knight German 2008 AC3 720p BluRay x264 iND
    Beispiel: The Dark Knight 2008 DTS DL 1080p BluRay x264 iND
    Beispiel: Die Simpsons S01 German AC3 DVDRip XviD iND
    Beispiel: Die Simpsons S20 German AC3 720p BluRay x264 iND
    Beispiel: Sword Art Online II Ger Sub 2014 AAC 1080p WEBRip x264 - peppermint
    Entsprechend sind also u.a. verboten: Sonderzeichen wie Klammern, Sterne, Ausrufezeichen, Unterstriche, Anführungszeichen / Erweiterungen wie "Tipp", "empfehlenswert", "only", "reup", usw. / jegliche andere Zusatzinformation oder Ergänzung, welche nicht in obiger Beschreibung zu finden ist
    Ausnahmen hiervon können in den Bereichen geregelt sein.

    Die Beiträge sollen wie folgt aufgebaut werden:
    Überschrift entspricht dem Threadtitel
    Cover
    kurze Inhaltsbeschreibung
    Format, Größe, Dauer sind gut lesbar für Downloader außerhalb des Spoilers zu vermerken
    Nfo sind immer Anzugeben und selbige immer im Spoiler in Textform.
    Sind keine Nfo vorhanden z.B. Eigenpublikationen, sind im Spoiler folgende Dateiinformationen zusätzlich anzugeben :
    Quelle
    Video (Auflösung und Bitrate)
    Ton (Sprache, Format und Bitrate der einzelnen Spuren)
    Untertitel (sofern vorhanden)
    Hosterangabe in Textform außerhalb eines Spoiler mit allen enthaltenen Hostern.
    Bei SD kann auf diese zusätzlichen Dateiinformationen verzichtet werden.

    Alle benötigten Passwörter sind, sofern vorhanden, in Textform im Angebot anzugeben.
    Spoiler im Spoiler mit Kommentaren :"Schon Bedankt?" sind unerwünscht.


    Releases

    - Sind Retail-Release verfügbar, sind alle anderen Variationen untersagt. Ausnahmen: Alle deutschen Retail-Release sind CUT, in diesem Fall sind dubbed UNCUT-Release zulässig.
    - Im Serien-Bereich gilt speziell: Wenn ein Retail vor Abschluss einer laufenden Staffel erscheint, darf diese Staffel noch zu Ende gebracht werden.62
    - Gleiche Releases sind unbedingt zusammenzufassen. Das bedeutet, es ist zwingend erforderlich, vor dem Erstellen eines Themas per Suchfunktion zu überprüfen, ob bereits ein Beitrag mit demselben Release besteht. Ist dies der Fall, ist der bereits vorhandene Beitrag zu verwenden.
    - P2P und Scene Releases dürfen nicht verändert oder gar unter einem iND Tag eingestellt werden.


    Support, Diskussionen und Suche

    - Supportanfragen sind entweder per PN oder im Bereich Talk zu stellen.
    - Diskussionen und Bewertungen sind im Talk Bereich zu führen. Fragen an die Uploader haben ausschließlich via PN zu erfolgen, und sind in den Angeboten untersagt.
    - Anfragen zu Upload-Wünschen sind nur im Bereich Suche Video erlaubt. Antworten dürfen nur auf Angebote von MyBoerse.bz verlinkt werden.


    Verbote

    - Untersagt sind mehrere Formate in einem einzigen Angebotsthread, wie beispielsweise das gleichzeitige Anbieten von DivX/XviD, 720p und 1080p in einem Thread. Pro Format, Release und Auflösung ist ein eigener Thread zu eröffnen.
    - Grundsätzlich ebenso verboten sind Dupes. Uploader haben sich an geeigneter Stelle darüber zu informieren, ob es sich bei einem Release um ein Dupe handelt.
    - Gefakte, nur teilweise lauffähige oder unvollständige Angebote sind untersagt. Dies gilt auch für eigene Publikationen, die augenscheinlich nicht selbst von z.B. einer DVD gerippt wurden. Laufende Serien, bei denen noch nicht alle Folgen verfügbar sind, dürfen erstellt und regelmäßig geupdatet werden.
    - Untersagt sind Angebote, welche nur und ausschließlich in einer anderen Sprache als deutsch oder englisch vorliegen. Ausnahmen sind VORHER mit den Moderatoren zu klären.


    Verstoß gegen die Regeln

    - Angebote oder Beiträge, die gegen die Forenregeln verstoßen, sind über den "Melden"-Button im Beitrag zu melden.
  • Bitte registriere dich zunächst um Beiträge zu verfassen und externe Links aufzurufen.




DuckDB - The Ultimate Guide

Tutorials

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Free Download DuckDB - The Ultimate Guide
Published 12/2023
Created by Max Migutin
MP4 | Video: h264, 1280x720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English | Duration: 44 Lectures ( 3h 13m ) | Size: 1.6 GB

Master DuckDB: Analytics Database of Future. 5 Practice Projects+Theory to learn DuckDB Python, Streamlit, CLI and more
What you'll learn
Architect & Implement Analytics Solutions that use DuckDB as the database
You will learn the underlying principles that make DuckDB so fast on any machine (Theory)
You will learn to work with DuckDB from Python environment (Practice)
You will learn to work with DuckDB from CLI (command line) environment (Practice)
Use DuckDB as a backend database for your Streamlit Python Analytics Apps (Practice)
Combine DuckDB with dbt (Data Build Tool) to streamline Analytics Data Warehouse development (Practice)
You will learn to work in MotherDuck: a Cloud-native environment (SaaS) for DuckDB (Practice)
You will understand how DuckDB is different from other data bases: both Analytical (Clickhouse, Redshift, Cassandra) and OLTP (PostgreSQL, SQLITE)
Requirements
Basic SQL is helpful but not necessary (we'll use guides provided)
Basic Python
Laptop or PC
Description
Why should I learn DuckDB?+ 1200% of searches in the last 2 yearsIts popularity is growing RAPIDLY!Data lakes and bulky Big Data Infrastructure (like Apache Hadoop & Spark) are not optimal solution to every Data problemDuckDB is an awesome solution for running a database very similar to PostgreSQL, but with HUGE Analytical Capabilities, locally without any fuss100% free & supports dozens of various integrationsduckdb Python, duckdb dbt, duckdb Streamlit, duckdb s3 & wasm & Docker + many more: you can almost anything with it. Additionally, you can easily do data exports: duckdb csv, duckdb parquet, duckdb json are all ways to share your analysis results in no time! Python integration is as easy as doing "pip install duckdb" & you're ready to go! We will dive deep into duckdb Python integration in one of the cases.Ease of useRather than having a PostgreSQL/Mariadb for each developer on the team, you can setup configuration to spawn an in memory instance of DuckDB. If you need to fetch data from the Internet, it's no problem either: Duckdb Httpfs is a package that we'll also study.Local Analysis of BigDataIf you want to run a columnar database locally on pretty big data, there isn't really anything else like it. You could instead run PySpark locally but that would be much more of a headache. Duckdb Pivot can even help you create Spreadsheet-like tables.Easy to learn after SQLiteIt's a step forward to Analytics field from SQLite. DuckDB performs great when running aggregate queries on limited columns whereas SQLite works great when fetching one or more rows using filters. In the Course we will compare and contrast duckdb vs Sqlite and duckdb vs Clickhouse.300%+ faster than PandasPandas loads all data into memory and runs on a single thread. Hence it can't operate on larger than memory datasets and also doesn't use all of your CPU cores. Whereas DuckDB can operate on datasets larger than memory. Moreover, it can distribute load across all the CPU cores. All that using SQL language by default!This Course is not just a duckdb tutorial: it's a packaged solution to master this new & rapidly growing technology.Expected OutcomesAfter this Course:You will learn how to Architect & Implement Analytics Solutions that use duck db as the databaseYou will learn the underlying principles that make DuckDB so fast on any machine (Theory)You will understand how DuckDB is different from other data bases: both Analytical (Clickhouse, Redshift, Cassandra) and OLTP (PostgreSQL, SQLite)You will learn to work with DuckDB from Python environment (Practice)You will learn to work with DuckDB from CLI (command line) environment (Practice)Use DuckDB as a backend database for your Streamlit Python Analytics Apps (Practice)Use a DuckDB dbt (Data Build Tool) combo to streamline Analytics Data Warehouse development (Practice)You will learn to work in MotherDuck: a Cloud-native environment (SaaS) for duck db (Practice). You can think of it as DuckDB GUI that you might miss in CLIWhat's insideVideo lectures (with interactive annotations)PDFs with Practice Cases OutlinesDemo ResourcesFully packaged code base for Practice ProjectsFull lifetime access with all future updatesCertificate of course completion30-Day Money-Back GuaranteeThe course isn't static! I collect students' feedback and work on improving itDigital assets used:-Image from freepik with free licence from freepik dot com "Free vector gradient dynamic blue lines background"
Who this course is for
Developers & Data Engineers who want to learn about modern local data warehousing and developing Analytics solutions faster
Data Analysts & Data Scientists who want to upskill and learn how to use embedded analytics databases
Data Professionals & Enthusiasts who want to upgrade their skills in DataBases & Data Modelling
People that want to become a Data Scientist, BI analyst, Data Engineer or Data Analyst
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Duckdb - The Ultimate Guide
Published 12/2023
MP4 | Video: h264, 1920x1080 | Audio: AAC, 44.1 KHz
Language: English​
| Size: 1.41 GB[/center]
| Duration: 3h 13m
Master DuckDB: Analytics Database of Future. 5 Practice Projects+Theory to learn DuckDB Python, Streamlit, CLI and more

What you'll learn

Architect & Implement Analytics Solutions that use DuckDB as the database

You will learn the underlying principles that make DuckDB so fast on any machine (Theory)

You will learn to work with DuckDB from Python environment (Practice)

You will learn to work with DuckDB from CLI (command line) environment (Practice)

Use DuckDB as a backend database for your Streamlit Python Analytics Apps (Practice)

Combine DuckDB with dbt (Data Build Tool) to streamline Analytics Data Warehouse development (Practice)

You will learn to work in MotherDuck: a Cloud-native environment (SaaS) for DuckDB (Practice)

You will understand how DuckDB is different from other data bases: both Analytical (Clickhouse, Redshift, Cassandra) and OLTP (PostgreSQL, SQLITE)

Requirements

Basic SQL is helpful but not necessary (we'll use guides provided)

Basic Python

Laptop or PC

Description

Why should I learn DuckDB?+ 1200% of searches in the last 2 yearsIts popularity is growing RAPIDLY!Data lakes and bulky Big Data Infrastructure (like Apache Hadoop & Spark) are not optimal solution to every Data problemDuckDB is an awesome solution for running a database very similar to PostgreSQL, but with HUGE Analytical Capabilities, locally without any fuss100% free & supports dozens of various integrationsduckdb Python, duckdb dbt, duckdb Streamlit, duckdb s3 & wasm & Docker + many more: you can almost anything with it. Additionally, you can easily do data exports: duckdb csv, duckdb parquet, duckdb json are all ways to share your analysis results in no time! Python integration is as easy as doing "pip install duckdb" & you're ready to go! We will dive deep into duckdb Python integration in one of the cases.Ease of useRather than having a PostgreSQL/Mariadb for each developer on the team, you can setup configuration to spawn an in memory instance of DuckDB. If you need to fetch data from the Internet, it's no problem either: Duckdb Httpfs is a package that we'll also study.Local Analysis of BigDataIf you want to run a columnar database locally on pretty big data, there isn't really anything else like it. You could instead run PySpark locally but that would be much more of a headache. Duckdb Pivot can even help you create Spreadsheet-like tables.Easy to learn after SQLiteIt's a step forward to Analytics field from SQLite. DuckDB performs great when running aggregate queries on limited columns whereas SQLite works great when fetching one or more rows using filters. In the Course we will compare and contrast duckdb vs Sqlite and duckdb vs Clickhouse.300%+ faster than PandasPandas loads all data into memory and runs on a single thread. Hence it can't operate on larger than memory datasets and also doesn't use all of your CPU cores. Whereas DuckDB can operate on datasets larger than memory. Moreover, it can distribute load across all the CPU cores. All that using SQL language by default!This Course is not just a duckdb tutorial: it's a packaged solution to master this new & rapidly growing technology.Expected OutcomesAfter this Course:You will learn how to Architect & Implement Analytics Solutions that use duck db as the databaseYou will learn the underlying principles that make DuckDB so fast on any machine (Theory)You will understand how DuckDB is different from other data bases: both Analytical (Clickhouse, Redshift, Cassandra) and OLTP (PostgreSQL, SQLite)You will learn to work with DuckDB from Python environment (Practice)You will learn to work with DuckDB from CLI (command line) environment (Practice)Use DuckDB as a backend database for your Streamlit Python Analytics Apps (Practice)Use a DuckDB dbt (Data Build Tool) combo to streamline Analytics Data Warehouse development (Practice)You will learn to work in MotherDuck: a Cloud-native environment (SaaS) for duck db (Practice). You can think of it as DuckDB GUI that you might miss in CLIWhat's insideVideo lectures (with interactive annotations)PDFs with Practice Cases OutlinesDemo ResourcesFully packaged code base for Practice ProjectsFull lifetime access with all future updatesCertificate of course completion30-Day Money-Back GuaranteeThe course isn't static! I collect students' feedback and work on improving itDigital assets used:-Image from freepik with free licence from freepik dot com "Free vector gradient dynamic blue lines background"

Overview

Section 1: Course Introduction

Lecture 1 Welcome!

Lecture 2 What will You Learn in this Course?

Lecture 3 What is DuckDB & Why is it SO COOL?

Section 2: DuckDB Introduction

Lecture 4 What is DuckDB? (detailed)

Lecture 5 Why use DuckBD?

Lecture 6 What role does DuckDB play in modern Analytics World?

Lecture 7 DuckDB's competition & market niche

Lecture 8 When should you use DuckDB? (typical use cases)

Lecture 9 Who Should Use DuckDB?

Section 3: Environment Setup & Demo

Lecture 10 DuckDB Installation

Lecture 11 Environment configuration

Lecture 12 Getting started with DuckDB's SQL

Lecture 13 Outputting SQL's results into files

Section 4: CLI usage: DuckDB's Innovations in SQL

Lecture 14 Practice Case Description

Lecture 15 Importing Data

Lecture 16 DuckDB SQL Innovations: SUMMARIZE & REPLACE

Lecture 17 DuckDB SQL Innovations: EXCLUDE & COLUMNS & GROUP BY ALL

Lecture 18 Window Functions: the DuckDB way

Lecture 19 PIVOTing in DuckDB

Lecture 20 TABLE Functions in DuckDB

Section 5: Duckdb Python

Lecture 21 Practice Case Description

Lecture 22 Downloading Data

Lecture 23 Duckdb and Python: Analytics workflow - part1

Lecture 24 Duckdb and Python: Analytics workflow - part2

Lecture 25 Duckdb and Python: Analytics workflow - part3

Section 6: Streamlit + Duckdb

Lecture 26 Streamlit Introduction

Lecture 27 Practice Case Description

Lecture 28 Fetching Data - part1

Lecture 29 Fetching Data - part2

Lecture 30 Launching the App

Section 7: Duckdb + DBT

Lecture 31 Data Build Tool (dbt) Introduction

Lecture 32 Practice Case Description

Lecture 33 Data Walkthrough

Lecture 34 Fetching Data - part1

Lecture 35 Fetching Data - part2

Lecture 36 Running dbt Pipeline

Lecture 37 DBeaver: Amazing Database Management Tool

Lecture 38 DuckDB Backward Compatibility Issue: SOLVED

Lecture 39 Exploring End Result: duckdb DataWarehouse

Section 8: MotherDuck: Cloud offering of duckdb as a SaaS

Lecture 40 What is MotherDuck?

Lecture 41 MotherDuck's Features

Lecture 42 Attaching a Remote Database

Lecture 43 Detaching a Remote Database

Lecture 44 Automating Authentication to MotherDuck Platform

Developers & Data Engineers who want to learn about modern local data warehousing and developing Analytics solutions faster,Data Analysts & Data Scientists who want to upskill and learn how to use embedded analytics databases,Data Professionals & Enthusiasts who want to upgrade their skills in DataBases & Data Modelling,People that want to become a Data Scientist, BI analyst, Data Engineer or Data Analyst
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