Data Science Prerequisites - Numpy, Matplotlib, and Pandas in Python

0dayddl

U P L O A D E R
359020115_tuto.jpg

1.02 GB | 00:14:49 | mp4 | 1920X1080 | 16:9
Genre:eLearning |Language:English


Files Included :
001 Introduction and Outline (43.24 MB)
002 Course Resources (16.15 MB)
001 NumPy Section Introduction (17.77 MB)
002 Arrays Versus Lists (37.93 MB)
003 Dot Product (21.33 MB)
004 Speed Test (13.52 MB)
005 Matrices (42.73 MB)
006 Solving Linear Systems (13.62 MB)
007 Generating Data (47.79 MB)
008 NumPy Exercise (5.98 MB)
009 Where to Learn More NumPy (31.18 MB)
010 Suggestion Box (17.35 MB)
001 Matplotlib Section Introduction (13.59 MB)
002 Line Chart (13.64 MB)
003 Scatterplot (15.38 MB)
004 Histogram (10.1 MB)
005 Plotting Images (27.73 MB)
006 Matplotlib Exercise (11.37 MB)
007 Where to Learn More Matplotlib (53.25 MB)
001 Pandas Section Introduction (7.8 MB)
002 Loading in Data (18.69 MB)
003 Selecting Rows and Columns (33.98 MB)
004 The apply() Function (10.55 MB)
005 Plotting with Pandas (11.37 MB)
006 Pandas Exercise (12.86 MB)
007 Where to Learn More Pandas (20.28 MB)
001 SciPy Section Introduction (8.5 MB)
002 PDF and CDF (12.16 MB)
003 Convolution (17.26 MB)
004 SciPy Exercise (7.81 MB)
005 Where to Learn More SciPy (28.3 MB)
001 Machine Learning Section Introduction (33.59 MB)
002 What Is Classification (49.77 MB)
003 Classification in Code (81 MB)
004 What Is Regression (37.88 MB)
005 Regression in Code (41.5 MB)
006 What Is a Feature Vector (27.65 MB)
007 Machine Learning Is Nothing but Geometry (18.05 MB)
008 All Data Is the Same (19.43 MB)
009 Comparing Different Machine Learning Models (38.1 MB)
010 Machine Learning and Deep Learning Future Topics (31.2 MB)
011 Machine Learning Section Summary (20.3 MB)
]
Screenshot
VsNwO16A_o.jpg


Fikper
Code:
Bitte Anmelden oder Registrieren um Code Inhalt zu sehen!
FileAxa
Code:
Bitte Anmelden oder Registrieren um Code Inhalt zu sehen!
RapidGator
Code:
Bitte Anmelden oder Registrieren um Code Inhalt zu sehen!
TurboBit
Code:
Bitte Anmelden oder Registrieren um Code Inhalt zu sehen!
 
Kommentar
359020115_tuto.jpg

1.02 GB | 00:14:49 | mp4 | 1920X1080 | 16:9
Genre:eLearning |Language:English


Files Included :
001 Introduction and Outline (43.24 MB)
002 Course Resources (16.15 MB)
001 NumPy Section Introduction (17.77 MB)
002 Arrays Versus Lists (37.93 MB)
003 Dot Product (21.33 MB)
004 Speed Test (13.52 MB)
005 Matrices (42.73 MB)
006 Solving Linear Systems (13.62 MB)
007 Generating Data (47.79 MB)
008 NumPy Exercise (5.98 MB)
009 Where to Learn More NumPy (31.18 MB)
010 Suggestion Box (17.35 MB)
001 Matplotlib Section Introduction (13.59 MB)
002 Line Chart (13.64 MB)
003 Scatterplot (15.38 MB)
004 Histogram (10.1 MB)
005 Plotting Images (27.73 MB)
006 Matplotlib Exercise (11.37 MB)
007 Where to Learn More Matplotlib (53.25 MB)
001 Pandas Section Introduction (7.8 MB)
002 Loading in Data (18.69 MB)
003 Selecting Rows and Columns (33.98 MB)
004 The apply() Function (10.55 MB)
005 Plotting with Pandas (11.37 MB)
006 Pandas Exercise (12.86 MB)
007 Where to Learn More Pandas (20.28 MB)
001 SciPy Section Introduction (8.5 MB)
002 PDF and CDF (12.16 MB)
003 Convolution (17.26 MB)
004 SciPy Exercise (7.81 MB)
005 Where to Learn More SciPy (28.3 MB)
001 Machine Learning Section Introduction (33.59 MB)
002 What Is Classification (49.77 MB)
003 Classification in Code (81 MB)
004 What Is Regression (37.88 MB)
005 Regression in Code (41.5 MB)
006 What Is a Feature Vector (27.65 MB)
007 Machine Learning Is Nothing but Geometry (18.05 MB)
008 All Data Is the Same (19.43 MB)
009 Comparing Different Machine Learning Models (38.1 MB)
010 Machine Learning and Deep Learning Future Topics (31.2 MB)
011 Machine Learning Section Summary (20.3 MB)
]
Screenshot
VsNwO16A_o.jpg


Fikper
Code:
Bitte Anmelden oder Registrieren um Code Inhalt zu sehen!
FileAxa
Code:
Bitte Anmelden oder Registrieren um Code Inhalt zu sehen!
RapidGator
Code:
Bitte Anmelden oder Registrieren um Code Inhalt zu sehen!
TurboBit
Code:
Bitte Anmelden oder Registrieren um Code Inhalt zu sehen!
 
Kommentar

In der Börse ist nur das Erstellen von Download-Angeboten erlaubt! Ignorierst du das, wird dein Beitrag ohne Vorwarnung gelöscht. Ein Eintrag ist offline? Dann nutze bitte den Link  Offline melden . Möchtest du stattdessen etwas zu einem Download schreiben, dann nutze den Link  Kommentieren . Beide Links findest du immer unter jedem Eintrag/Download.

Data-Load.me | Data-Load.ing | Data-Load.to | Data-Load.in

Auf Data-Load.me findest du Links zu kostenlosen Downloads für Filme, Serien, Dokumentationen, Anime, Animation & Zeichentrick, Audio / Musik, Software und Dokumente / Ebooks / Zeitschriften. Wir sind deine Boerse für kostenlose Downloads!

Ist Data-Load legal?

Data-Load ist nicht illegal. Es werden keine zum Download angebotene Inhalte auf den Servern von Data-Load gespeichert.
Oben Unten