• 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.




Mastering Data Science From Analysis to Application

Tutorials

MyBoerse.bz Pro Member
ae606c18f1e06e551920eb9cbba84756.jpeg

Free Download Mastering Data Science From Analysis to Application
Published 4/2024
Created by Aditya Wadkar | Project Maker
MP4 | Video: h264, 1280x720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English | Duration: 15 Lectures ( 1h 47m ) | Size: 649 MB

Empowering Data Enthusiasts: From Exploration to Deployment with Python
What you'll learn:
Data Exploration and Analysis Proficiency
Data Cleaning and Preprocessing Skills
Model Building and Evaluation Techniques
Deployment and Application Development
Understanding Data Science Workflow
Effective Communication of Data Insights
Requirements:
A basic comprehension of data ideas, experience with Jupyter Notebook, basic Python programming ability, and a strong interest in data analysis and machine learning are prerequisites for this course.
Description:
Embark on a journey of transformation into the field of data science with comprehensive courses designed to provide you with the skills and knowledge you need to navigate the complexities of data analysis, machine learning, and model deployment. . This immersive experience delves into fundamental data science concepts and practical techniques using Python, the industry-leading language for data manipulation and analysis. Introduce the basic principles of data science from the beginning, understand its importance in today's data-driven world, and explore its diverse applications in different fields. Led by an experienced instructor, you'll learn how to harness the power of Python to load datasets, manipulate data with Pandas, and gain insights through exploratory data analysis. Through hands-on exercises and real-world examples, master the art of data visualization using Matplotlib and Seaborn and gain the ability to communicate complex insights clearly and accurately. Then, embark on a fascinating exploration of the legendary Titanic dataset and uncover its secrets through data cleaning, visualization, and feature engineering. Over the course of the course, you will delve into the intricacies of machine learning, use logistic regression to build predictive models, and evaluate their performance using industry standard metrics. But the journey doesn't end here. Step into the realm of model deployment and learn how to use Streamlit to build interactive user interfaces and host predictive models on your web server for seamless access. By the end of this course, you will be a competent data scientist with the skills to tackle real-world data challenges with confidence and accuracy. Whether you're an experienced professional looking to improve your skills or an aspiring data enthusiast looking to embark on a new journey, this course will help you discover the full potential of data science. and make a meaningful impact on weight gain in today's data-driven world. Join us and embark on a journey of data discovery, innovation, and endless possibilities.
Who this course is for:
Regardless of your experience level, this course is intended for aspiring data scientists, analysts, and professionals looking to improve their abilities in Python-based data analysis, machine learning, and model deployment.
Homepage







Recommend Download Link Hight Speed | Please Say Thanks Keep Topic Live
No Password - Links are Interchangeable
 
b8b9cb3fcc0122eb538e594bcd6b9362.jpg


Mastering Data Science: From Analysis To Application
Published 4/2024
MP4 | Video: h264, 1920x1080 | Audio: AAC, 44.1 KHz
Language: English
| Size: 680.29 MB
| Duration: 1h 48m
Empowering Data Enthusiasts: From Exploration to Deployment with Python

What you'll learn

Data Exploration and Analysis Proficiency

Data Cleaning and Preprocessing Skills

Model Building and Evaluation Techniques

Deployment and Application Development

Understanding Data Science Workflow

Effective Communication of Data Insights

Requirements

A basic comprehension of data ideas, experience with Jupyter Notebook, basic Python programming ability, and a strong interest in data analysis and machine learning are prerequisites for this course.

Description

Embark on a journey of transformation into the field of data science with comprehensive courses designed to provide you with the skills and knowledge you need to navigate the complexities of data analysis, machine learning, and model deployment. . This immersive experience delves into fundamental data science concepts and practical techniques using Python, the industry-leading language for data manipulation and analysis. Introduce the basic principles of data science from the beginning, understand its importance in today's data-driven world, and explore its diverse applications in different fields. Led by an experienced instructor, you'll learn how to harness the power of Python to load datasets, manipulate data with Pandas, and gain insights through exploratory data analysis. Through hands-on exercises and real-world examples, master the art of data visualization using Matplotlib and Seaborn and gain the ability to communicate complex insights clearly and accurately. Then, embark on a fascinating exploration of the legendary Titanic dataset and uncover its secrets through data cleaning, visualization, and feature engineering. Over the course of the course, you will delve into the intricacies of machine learning, use logistic regression to build predictive models, and evaluate their performance using industry standard metrics. But the journey doesn't end here. Step into the realm of model deployment and learn how to use Streamlit to build interactive user interfaces and host predictive models on your web server for seamless access. By the end of this course, you will be a competent data scientist with the skills to tackle real-world data challenges with confidence and accuracy. Whether you're an experienced professional looking to improve your skills or an aspiring data enthusiast looking to embark on a new journey, this course will help you discover the full potential of data science. and make a meaningful impact on weight gain in today's data-driven world. Join us and embark on a journey of data discovery, innovation, and endless possibilities.

Overview

Section 1: Introduction to data science

Lecture 1 Introduction to Data Science

Section 2: Loading dataset in Jupyter Notebook

Lecture 2 Loading dataset in Jupyter Notebook

Section 3: Introduction to Pandas

Lecture 3 Introduction to Pandas

Section 4: Exploring Columns in Pandas

Lecture 4 Exploring Columns in Pandas

Section 5: Data Visualization using Matplotlib

Lecture 5 Data Visualization using Matplotlib

Section 6: Data Visualization with Seaborn

Lecture 6 Data Visualization with Seaborn

Section 7: Exploring the Titanic Dataset

Lecture 7 Exploring the Titanic Dataset

Section 8: Data Cleaning on Training Dataset

Lecture 8 Data Cleaning on Training Dataset

Section 9: Data Visualization on Titanic Dataset

Lecture 9 Data Visualization on Titanic Dataset

Section 10: Encoding Categorical Columns on Titanic Dataset

Lecture 10 Encoding Categorical Columns on Titanic Dataset

Section 11: Separating Features and Target Variables in Titanic dataset

Lecture 11 Separating Features and Target Variables in Titanic dataset

Section 12: Building the Logistic Regression Model

Lecture 12 Building the Logistic Regression Model

Section 13: Evaluating and Saving the Logistic Regression model

Lecture 13 Evaluating and Saving the Logistic Regression model

Section 14: Building a User Interface with Streamlit

Lecture 14 Building a User Interface with Streamlit

Section 15: Hosting the Titanic Survival Prediction Model on Streamlit

Lecture 15 Hosting the Titanic Survival Prediction Model on Streamlit

Regardless of your experience level, this course is intended for aspiring data scientists, analysts, and professionals looking to improve their abilities in Python-based data analysis, machine learning, and model deployment.





Free search engine download: Mastering Data Science From Analysis to Application
 
Zurück
Oben Unten