• 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.


100 Days Of Code Real World Data Science Projects Bootcamp

babymore87

MyBoerse.bz Pro Member
233b2bf55ca54387555e4fbb6a92cf08.webp

100 Days Of Code Real World Data Science Projects Bootcamp
Last updated 9/2025
MP4 | Video: h264, 1920x1080 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Language: English + subtitle | Duration: 106h 32m | Size: 64.42 GB
Build 100 Projects in 100 Days- Data Science, Machine Learning, Deep Learning (Python, Flask, Django, AWS, Heruko Cloud)

What you'll learn
Have a great intuition of many Machine Learning models
Know which Machine Learning model to choose for each type of problem
Implement Machine Learning Algorithms
Create supervised machine learning algorithms to predict classes.
Understand the full product workflow for the machine learning lifecycle.
Explore how to deploy your machine learning models
Learn which Machine Learning model to choose for each type of problem
Real life case studies and projects to understand how things are done in the real world
Learn to use NumPy for Numerical Data
Use Matplotlib to create fully customized data visualizations with Python
Explore large datasets and wrangle data using Pandas
Learn to use Seaborn for statistical plots
Requirements
Basic knowledge of machine learning
Description
In This Course, Solve Business Problems Using Data Science Practically.Learn To Build & Deploy Machine Learning, Data Science, Artificial Intelligence, Auto Ml, Deep Learning, Natural Language Processing (Nlp) Web Applications Projects With Python (Flask, Django, Heroku, AWS, Azure, GCP, IBM Watson, Streamlit Cloud).
We have been able to process such a voluminous amount of data. We are able to analyze and draw insights from this data owing to these advanced computational systems.
However, despite all these advancements, data remains a vast ocean that is growing every second. While the huge abundance of data can prove useful for the industries, the problem lies in the ability to use this data.
As mentioned above, data is fuel but it is a raw fuel that needs to be converted into useful fuel for the industries. In order to make this raw fuel useful, industries require Data Scientists. Therefore, knowledge of data science is a must if you wish to use this data to help companies make powerful decisions.
According to Glassdoor, the average salary for a Data Scientist is $117,345/yr. This is above the national average of $44,564. Therefore, a Data Scientist makes 163% more than the national average salary.
This makes Data Science a highly lucrative career choice. It is mainly due to the dearth in Data Scientists resulting in a huge income bubble.
Since Data Science requires a person to be proficient and knowledgeable in several fields like Statistics, Mathematics and Computer Science, the learning curve is quite steep. Therefore, the value of a Data Scientist is very high in the market.
A Data Scientist enjoys the position of prestige in the company. The company relies on his expertise to make data-driven decisions and enable them to navigate in the right direction.
Furthermore, the role of a Data Scientist depends on the specialization of his employer company. For example - A commercial industry will require a data scientist to analyze their sales.
A health-care company will require data scientists to help them analyze genomic sequences. The salary of a Data Scientist depends on his role and type of work he has to perform. It also depends on the size of the company which is based on the amount of data they utilize.
Still, the pay scale of Data Scientist is way above other IT and management sectors. However, the salary observed by Data Scientists is proportional to the amount of work that they must put in. Data Science needs hard work and requires a person to be thorough with his/her skills.
In This Course, We Are Going To Work On 100 Real World Projects Listed Below
Project-1: Pan Card Tempering Detector App -Deploy On Heroku
Project-2: Dog breed prediction Flask App
Project-3: Image Watermarking App -Deploy On Heroku
Project-4: Traffic sign classification
Project-5: Text Extraction From Images Application
Project-6: Plant Disease Prediction Streamlit App
Project-7: Vehicle Detection And Counting Flask App
Project-8: Create A Face Swapping Flask App
Project-9: Bird Species Prediction Flask App
Project-10: Intel Image Classification Flask App
Project-11: Language Translator App Using IBM Cloud Service -Deploy On Heroku
Project-12: Predict Views On Advertisement Using IBM Watson -Deploy On Heroku
Project-13: Laptop Price Predictor -Deploy On Heroku
Project-14: WhatsApp Text Analyzer -Deploy On Heroku
Project-15: Course Recommendation System -Deploy On Heroku
Project-16: IPL Match Win Predictor -Deploy On Heroku
Project-17: Body Fat Estimator App -Deploy On Microsoft Azure
Project-18: Campus Placement Predictor App -Deploy On Microsoft Azure
Project-19: Car Acceptability Predictor -Deploy On Google Cloud
Project-20: Book Genre Classification App -Deploy On Amazon Web Services
Project 21 : DNA classification for finding E.Coli - Deploy On AWS
Project 22 : Predict the next word in a sentence. - AWS - Deploy On AWS
Project 23 : Predict Next Sequence of numbers using LSTM - Deploy On AWS
Project 24 : Keyword Extraction from text using NLP - Deploy On Azure
Project 25 : Correcting wrong spellings - Deploy On Azure
Project 26 : Music popularity classification - Deploy On Google App Engine
Project 27 : Advertisement Classification - Deploy On Google App Engine
Project 28 : Image Digit Classification - Deploy On AWS
Project 29 : Emotion Recognition using Neural Network - Deploy On AWS
Project 30 : Breast cancer Classification - Deploy On AWS
Project-31: Sentiment Analysis Django App -Deploy On Heroku
Project-32: Attrition Rate Django Application
Project-33: Find Legendary Pokemon Django App -Deploy On Heroku
Project-34: Face Detection Streamlit App
Project-35: Cats Vs Dogs Classification Flask App
Project-36: Customer Revenue Prediction App -Deploy On Heroku
Project-37: Gender From Voice Prediction App -Deploy On Heroku
Project-38: Restaurant Recommendation System
Project-39: Happiness Ranking Django App -Deploy On Heroku
Project-40: Forest Fire Prediction Django App -Deploy On Heroku
Project-41: Build Car Prices Prediction App -Deploy On Heroku
Project-42: Build Affair Count Django App -Deploy On Heroku
Project-43: Build Shrooming Predictions App -Deploy On Heroku
Project-44: Google Play App Rating prediction With Deployment On Heroku
Project-45: Build Bank Customers Predictions Django App -Deploy On Heroku
Project-46: Build Artist Sculpture Cost Prediction Django App -Deploy On Heroku
Project-47: Build Medical Cost Predictions Django App -Deploy On Heroku
Project-48: Phishing Webpages Classification Django App -Deploy On Heroku
Project-49: Clothing Fit-Size predictions Django App -Deploy On Heroku
Project-50: Build Similarity In-Text Django App -Deploy On Heroku
Project-51: Black Friday Sale Project
Project-52: Sentiment Analysis Project
Project-53: Parkinson's Disease Prediction Project
Project-54: Fake News Classifier Project
Project-55: Toxic Comment Classifier Project
Project-56: IMDB Movie Ratings Prediction
Project-57: Indian Air Quality Prediction
Project-58: Covid-19 Case Analysis
Project-59: Customer Churning Prediction
Project-60: Create A ChatBot
Project-61: Video Game sales Analysis
Project-62: Zomato Restaurant Analysis
Project-63: Walmart Sales Forecasting
Project-64 : Sonic wave velocity prediction using Signal Processing Techniques
Project-65 : Estimation of Pore Pressure using Machine Learning
Project-66 : Audio processing using ML
Project-67 : Text characterisation using Speech recognition
Project-68 : Audio classification using Neural networks
Project-69 : Developing a voice assistant
Project-70 : Customer segmentation
Project-71 : FIFA 2019 Analysis
Project-72 : Sentiment analysis of web scrapped data
Project-73 : Determining Red Vine Quality
Project-74 : Customer Personality Analysis
Project-75 : Literacy Analysis in India
Project-76: Heart Attack Risk Prediction Using Eval ML (Auto ML)
Project-77: Credit Card Fraud Detection Using Pycaret (Auto ML)
Project-78: Flight Fare Prediction Using Auto SK Learn (Auto ML)
Project-79: Petrol Price Forecasting Using Auto Keras
Project-80: Bank Customer Churn Prediction Using H2O Auto ML
Project-81: Air Quality Index Predictor Using TPOT With End-To-End Deployment (Auto ML)
Project-82: Rain Prediction Using ML models & PyCaret With Deployment (Auto ML)
Project-83: Pizza Price Prediction Using ML And EVALML(Auto ML)
Project-84: IPL Cricket Score Prediction Using TPOT (Auto ML)
Project-85: Predicting Bike Rentals Count Using ML And H2O Auto ML
Project-86: Concrete Compressive Strength Prediction Using Auto Keras (Auto ML)
Project-87: Bangalore House Price Prediction Using Auto SK Learn (Auto ML)
Project-88: Hospital Mortality Prediction Using PyCaret (Auto ML)
Project-89: Employee Evaluation For Promotion Using ML And Eval Auto ML
Project-90: Drinking Water Potability Prediction Using ML And H2O Auto ML
Project-91: Image Editor Application With OpenCV And Tkinter
Project-92: Brand Identification Game With Tkinter And Sqlite3
Project-93: Transaction Application With Tkinter And Sqlite3
Project-94: Learning Management System With Django
Project-95: Create A News Portal With Django
Project-96: Create A Student Portal With Django
Project-97: Productivity Tracker With Django And Plotly
Project-98: Create A Study Group With Django
Project-99: Building Crop Guide Application with PyQt5, SQLite
Project-100: Building Password Manager Application With PyQt5, SQLite
Tip: Create A 50 Days Study Plan Or 100 Day Study Plan, Spend 1-3hrs Per Day, Build 100 Projects In 50 Days Or 100 Projects In 100 Days.
The Only Course You Need To Become A Data Scientist, Get Hired And Start A New Career
Note (Read This): This Course Is Worth Of Your Time And Money, Enroll Now Before Offer Expires.
Who this course is for
Beginners in data science
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