• 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.

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Data Science Bundle 180 Hands-On Projects - Course 2 of 3

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Requirements
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By working on real industry-inspired projects, you'll develop the confidence and skills needed to excel in the real worldIn This Course, We Are Going To Work On 60 Real World Projects Listed Below:Data Science Projects:project-1: Developing an AI Chatbot using GPT-3.5Project-2: American Sign Language Detection with CNNProject-3: Builtup Area Classification using K-Means and DNNProject-4: Clustering COVID-19 Research Articles using Vector EmbeddingsProject-5: Crop Recommendation and Yield Prediction ModelProject-6: Generating Images with DCGAN ArchitectureProject-7: Seizure Prediction using EEG Signals and SVMProject-8: Music Genre Classification using SpectrometersProject-9: Disease Detection from Symptoms using Transformers and TokenizerProject-10: Text Summarization with Advanced TechniquesProject-11: SentimentSense: Deciphering Sentiments - Sentiment Analysis Django App on HerokuProject-12: AttritionMaster: Navigating the Path of Employee Attrition - Django ApplicationProject-13: PokeSearch: Legendary Pokemon Quest - Django App Adventure on HerokuProject-14: FaceFinder: Unmasking Hidden Faces - Face Detection with Streamlit MagicProject-15: FelineCanine: Pawsitively Classy - Cats Vs Dogs Classification Flask AppProject-16: RevGenius: Predicting Revenue Gems - Customer Revenue Prediction on HerokuProject-17: VoiceGender: Vocal Clues Unveiled - Gender Prediction from Voice on HerokuProject-18: EatSuggest: A Culinary Companion - Restaurant Recommendation SystemProject-19: JoyRank: Spreading Happiness - Happiness Ranking Django App on HerokuProject-20: WildFireWarn: Taming the Inferno - Forest Fire Prediction Django App on HerokuProject-21: SonicWaveWhisper: Echoes of Prediction - Sonic Wave Velocity Prediction using Signal Processing TechniquesProject-22: PressureQuest: Delving into Pore Pressure - Estimation of Pore Pressure using Machine LearningProject-23: SoundSorcerer: Enchanting Audio Processing - Audio Processing using MLProject-24: TextTalker: Unveiling Textual Secrets - Text Characterization using Speech RecognitionProject-25: AudioMaestro: Harmonizing Audio Classifications - Audio Classification using Neural NetworksProject-26: VoiceCompanion: Your AI Voice Assistant - Developing a Voice AssistantProject-27: SegmentSense: Uncovering Customer Segments - Customer SegmentationProject-28: FIFAPhenom: Scoring Goals with FIFA 2019 AnalysisProject-29: SentimentWeb: Surfing the Waves of Web Scraped Sentiments - Sentiment Analysis of Web Scraped DataProject-30: VinoVirtuoso: Unveiling the Essence of Red Wine - Determining Red Vine QualityProject-31: PersonaProbe: Decoding Customer Personalities - Customer Personality AnalysisProject-32: LiterateNation: A Journey into India's Literacy Landscape - Literacy Analysis in IndiaProject-33: CropGuide: Cultivating Crop Knowledge with PyQt5 and SQLite - Building Crop Guide ApplicationProject-34: PassKeeper: Safeguarding Secrets with PyQt5 and SQLite - Building Password Manager ApplicationProject-35: NewsNow: Unveiling the News with Python - Create A News ApplicationProject-36: GuideMe: Guiding You Along the Way - Create A Guide Application with PythonProject-37: ChefWeb: Savoring Culinary Delights - Building The Chef Web Application with Django, PythonProject-38: SyllogismSolver: Unlocking the Logic of Inference - Syllogism-Rules of Inference Solver Web ApplicationProject-39: VisionCraft: Crafting Visual Experiences - Building Vision Web Application with Django, PythonProject-40: BudgetPal: Navigating Financial Paths - Building Budget Planner Application with PythonPower BI Projects:project-41: Road Accident Analysis: Relations and Time IntelligenceProject-42: Generic Sales Analysis for Practice: Data TransformationProject-43: Maven Toy Sales Analysis: Transformations and DAXProject-44: Maven Pizza Sales Analysis: Transformations and DAXProject-45: IT Spend Analysis: Variance of Global IT FirmProject-46: Sales Data Analysis: Generic Super Market SalesProject-47: Foods and Beverages Sales Analysis DashboardProject-48: Budget vs. Actual Spending Analysis DashboardProject-49: HR Analytics Dashboard: Attrition AnalysisProject-50: E-commerce Super Store Sales AnalysisTableau Projects:project-51: Video Game Sales Dashboard: Gaming MarketProject-52: IMDB Movie Review Dataset Dashboard: Film InsightsProject-53: Goodreads Dataset Dashboard: Book AnalysisProject-54: Friends Sitcom Dashboard: TV Series Data AnalysisProject-55: Amazon Sales Dashboard: Online Retail InsightsProject-56: Hollywood's Most Profitable Stories Dashboard: Film AnalysisProject-57: Netflix Dashboard: Streaming Service PerformanceProject-58: TripAdvisor Hotel Review Dataset: Travel AnalysisProject-59: Breaking Bad Dashboard: TV Series InsightsProject-60: Customer Personality Analysis: Marketing and Sales StrategiesTips: Create A 60 Days Study Plan , Spend 1-2hrs Per Day, Build 60 Projects In 60 Days.The Only Course You Need To Become A Data Scientist, Get Hired And Start A New CareerNote: This Course Is Worth Of Your Time And Money, Enroll Now Before Offer Expires.
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Beginners in data science
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