• 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.


Python for Data Analytics & Science

babymore87

MyBoerse.bz Pro Member
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Python for Data Analytics & Science
Published 9/2026
Created by Indian Paradise Trainer
MP4 | Video: h264, 1920x1080 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Level: All Levels | Genre: eLearning | Language: English | Duration: 10 Lectures ( 2h 8m ) | Size: 869 MB

Learn Python, NumPy, Pandas, Data Visualization, EDA and real-world data analysis techniques from scratch
What you'll learn
⚡ Python for Data Analytics
⚡ Numpy Fandamentals
⚡ Numpy Analytics
⚡ Pandas Fundamentals
⚡ Python for Data Science
Requirements
❗ Very Basic Coding Idea
Description
Are you looking to learn Python for Data Analytics and Data Science but don't know where to start?
This course takes you from the fundamentals of Python to practical data analysis using some of the most widely used Python libraries and techniques. Instead of focusing only on Python programming concepts, you will learn how Python is actually used to work with real-world data, clean datasets, perform analysis, create visualizations, and extract meaningful insights.
Build Practical Data Analytics Skills Using Python, Pandas, NumPy, Visualization, And Exploratory Data Analysis
In this course, you will
• Build a strong foundation in Python programming for data-related tasks
• Work with NumPy arrays and perform numerical operations
• Use Pandas to import, clean, transform, filter, and analyze datasets
• Handle missing values, duplicates, incorrect data types, and other common data-quality issues
• Perform Exploratory Data Analysis (EDA) to understand datasets and identify patterns
• Create meaningful data visualizations using Python
• Analyze real-world datasets and answer business and analytical questions
• Apply Python techniques commonly used in Data Analytics and Data Science projects
• Develop practical skills that you can use in projects, interviews, and your professional career
What Is This Course About?
Python has become one of the most widely used programming languages for working with data. It is used across Data Analytics, Data Science, Machine Learning, Business Intelligence, Automation, and many other areas of the technology industry.
However, learning Python syntax alone is not enough for a career in data.
You need to know how to take a dataset, understand its structure, clean the data, transform it, analyze it, visualize important patterns, and finally communicate useful insights.
That is the approach followed in this course.
You will gradually move from Python fundamentals into practical data analytics workflows using libraries such as NumPy and Pandas. You will also work with data visualization and Exploratory Data Analysis so that you can understand how Python is applied to real-world datasets.
Learn Python With a Data Analytics Focus
If you are coming from Excel, Power BI, SQL, or another data-related background, this course can help you add Python to your existing skill set.
You will learn how to work with data programmatically instead of performing every operation manually.
You will practice important tasks such as
• Loading datasets
• Exploring data
• Selecting and filtering records
• Sorting and aggregating data
• Creating calculated columns
• Handling missing values
• Removing duplicates
• Transforming datasets
• Working with different data types
• Grouping and summarizing data
• Performing exploratory analysis
• Creating visualizations
• Finding patterns and trends in data
• Answering analytical questions using Python
Practical Learning Approach
The course is designed with a practical, hands-on approach.
Instead of learning Python concepts in isolation, you will continuously connect programming concepts with data-related use cases. You will work with datasets and apply the techniques you learn throughout the course.
This helps you understand not onlyhow to write Python code, but alsowhen and why to use a particular technique while analyzing data.
Who Is This Course For?
This course is suitable for
• Beginners who want to learn Python for Data Analytics
• Aspiring Data Analysts and Data Scientists
• Excel, SQL, or Power BI professionals who want to add Python to their skill set
• Students preparing for Data Analytics or Data Science careers
• Working professionals looking to transition into data-related roles
• Anyone who wants to learn practical Python data analysis skills
You don't need to be an advanced programmer to get started. The course builds the required Python foundation before moving into data analytics concepts.
What Will You Gain From This Course?
By the end of the course, you will have a practical understanding of how Python can be used throughout a typical data analysis workflow.
You will be able to work with datasets using Python, perform data cleaning and transformation, conduct exploratory analysis, create visualizations, and generate useful insights from data.
More importantly, you will have a foundation that you can continue building toward advanced Data Analytics, Data Science, and Machine Learning topics.
If you want to move beyond basic Python programming and learn how Python can be applied to real-world data problems, this course will give you a practical starting point.
Enroll in the course and start building your Python Data Analytics skills step by step.
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