• 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 Marathon 120 Projects To Build Your Portfolio

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MyBoerse.bz Pro Member
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Data Science Marathon: 120 Projects To Build Your Portfolio
Last updated 11/2024
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What you'll learn
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Requirements
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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).Data science is the field of study that combines domain expertise, programming skills, and knowledge of mathematics and statistics to extract meaningful insights from data. Data science practitioners apply machine learning algorithms to numbers, text, images, video, audio, and more to produce artificial intelligence (AI) systems to perform tasks that ordinarily require human intelligence. In turn, these systems generate insights which analysts and business users can translate into tangible business value.More and more companies are coming to realize the importance of data science, AI, and machine learning. Regardless of industry or size, organizations that wish to remain competitive in the age of big data need to efficiently develop and implement data science capabilities or risk being left behind.In This Course, We Are Going To Work On 120 Real World Projects Listed Below:project-1: Pan Card Tempering Detector App -Deploy On HerokuProject-2: Dog breed prediction Flask AppProject-3: Image Watermarking App -Deploy On HerokuProject-4: Traffic sign classificationProject-5: Text Extraction From Images ApplicationProject-6: Plant Disease Prediction Streamlit AppProject-7: Vehicle Detection And Counting Flask AppProject-8: Create A Face Swapping Flask AppProject-9: Bird Species Prediction Flask AppProject-10: Intel Image Classification Flask AppProject-11: Language Translator App Using IBM Cloud Service -Deploy On HerokuProject-12: Predict Views On Advertisement Using IBM Watson -Deploy On HerokuProject-13: Laptop Price Predictor -Deploy On HerokuProject-14: WhatsApp Text Analyzer -Deploy On HerokuProject-15: Course Recommendation System -Deploy On HerokuProject-16: IPL Match Win Predictor -Deploy On HerokuProject-17: Body Fat Estimator App -Deploy On Microsoft AzureProject-18: Campus Placement Predictor App -Deploy On Microsoft AzureProject-19: Car Acceptability Predictor -Deploy On Google CloudProject-20: Book Genre Classification App -Deploy On Amazon Web ServicesProject 21 : DNA classification for finding E.Coli - Deploy On AWSProject 22 : Predict the next word in a sentence. - AWS - Deploy On AWSProject 23 : Predict Next Sequence of numbers using LSTM - Deploy On AWSProject 24 : Keyword Extraction from text using NLP - Deploy On AzureProject 25 : Correcting wrong spellings - Deploy On AzureProject 26 : Music popularity classification - Deploy On Google App EngineProject 27 : Advertisement Classification - Deploy On Google App EngineProject 28 : Image Digit Classification - Deploy On AWSProject 29 : Emotion Recognition using Neural Network - Deploy On AWSProject 30 : Breast cancer Classification - Deploy On AWSProject-31: Sentiment Analysis Django App -Deploy On HerokuProject-32: Attrition Rate Django ApplicationProject-33: Find Legendary Pokemon Django App -Deploy On HerokuProject-34: Face Detection Streamlit AppProject-35: Cats Vs Dogs Classification Flask AppProject-36: Customer Revenue Prediction App -Deploy On HerokuProject-37: Gender From Voice Prediction App -Deploy On HerokuProject-38: Restaurant Recommendation SystemProject-39: Happiness Ranking Django App -Deploy On HerokuProject-40: Forest Fire Prediction Django App -Deploy On HerokuProject-41: Build Car Prices Prediction App -Deploy On HerokuProject-42: Build Affair Count Django App -Deploy On HerokuProject-43: Build Shrooming Predictions App -Deploy On HerokuProject-44: Google Play App Rating prediction With Deployment On HerokuProject-45: Build Bank Customers Predictions Django App -Deploy On HerokuProject-46: Build Artist Sculpture Cost Prediction Django App -Deploy On HerokuProject-47: Build Medical Cost Predictions Django App -Deploy On HerokuProject-48: Phishing Webpages Classification Django App -Deploy On HerokuProject-49: Clothing Fit-Size predictions Django App -Deploy On HerokuProject-50: Build Similarity In-Text Django App -Deploy On HerokuProject-51: Black Friday Sale ProjectProject-52: Sentiment Analysis ProjectProject-53: Parkinson's Disease Prediction ProjectProject-54: Fake News Classifier ProjectProject-55: Toxic Comment Classifier ProjectProject-56: IMDB Movie Ratings PredictionProject-57: Indian Air Quality PredictionProject-58: Covid-19 Case AnalysisProject-59: Customer Churning PredictionProject-60: Create A ChatBotProject-61: Video Game sales AnalysisProject-62: Zomato Restaurant AnalysisProject-63: Walmart Sales ForecastingProject-64 : Sonic wave velocity prediction using Signal Processing TechniquesProject-65 : Estimation of Pore Pressure using Machine LearningProject-66 : Audio processing using MLProject-67 : Text characterisation using Speech recognitionProject-68 : Audio classification using Neural networksProject-69 : Developing a voice assistantProject-70 : Customer segmentationProject-71 : FIFA 2019 AnalysisProject-72 : Sentiment analysis of web scrapped dataProject-73 : Determining Red Vine QualityProject-74 : Customer Personality AnalysisProject-75 : Literacy Analysis in IndiaProject-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 KerasProject-80: Bank Customer Churn Prediction Using H2O Auto MLProject-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 MLProject-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 MLProject-90: Drinking Water Potability Prediction Using ML And H2O Auto MLProject-91: Image Editor Application With OpenCV And TkinterProject-92: Brand Identification Game With Tkinter And Sqlite3Project-93: Transaction Application With Tkinter And Sqlite3Project-94: Learning Management System With DjangoProject-95: Create A News Portal With DjangoProject-96: Create A Student Portal With DjangoProject-97: Productivity Tracker With Django And PlotlyProject-98: Create A Study Group With DjangoProject-99: Building Crop Guide Application with PyQt5, SQLiteProject-100: Building Password Manager Application With PyQt5, SQLiteProject-101: Create A News Application With PythonProject-102: Create A Guide Application With PythonProject-103: Building The Chef Web Application with Django, PythonProject-104: Syllogism-Rules of Inference Solver Web ApplicationProject-105: Building Vision Web Application with Django, PythonProject-106: Building Budget Planner Application With PythonProject-107: Build Tic Tac Toe GameProject-108: Random Password Generator Website using DjangoProject-109: Building Personal Portfolio Website Using DjangoProject-110: Todo List Website For Multiple UsersProject-111: Crypto Coin Planner GUI ApplicationProject-112: Your Own Twitter Bot -python, request, API, deployment, tweepyProject-113: Create A Python Dictionary Using python, Tkinter, JSONProject-114: Egg-Catcher Game using pythonProject-115: Personal Routine Tracker Application using pythonProject-116: Building Screen -Pet using Tkinter & CanvasProject-117: Building Caterpillar Game Using Turtle and PythonProject-118: Building Hangman Game Using PythonProject-119: Developing our own Smart Calculator Using Python and TkinterProject-120: Image-based steganography Using Python and pillowsTip: Create A 60 Days Study Plan Or 120 Day Study Plan, Spend 1-3hrs Per Day, Build 120 Projects In 60 Days Or 120 Projects In 120 Days.The Only Course You Need To Become A Data Scientist, Get Hired And Start A New CareerNote (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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