1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/__init__.py
0B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/storages/__init__.py
0B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/scrappers/__init__.py
0B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/parsers/__init__.py
0B
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/lecture_27_mr/ClickStreamExtra/stopwords.txt
4B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.dockerignore
5B
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/lecture_27_mr/WordCountSimple/file01
22B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/HEAD
23B
3. Визуализация/homework/vkstatsbot/_gitignore
24B
17. Анализ текстовых данных/homework/vkstatsbot/.gitignore
24B
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/lecture_27_mr/WordCountSimple/file02
28B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/refs/remotes/origin/HEAD
32B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/refs/heads/master
41B
18. Анализ текстовых данных 2/requirements.txt
44B
3. Визуализация/homework/vkstatsbot/vkstat_example.cfg
49B
17. Анализ текстовых данных/homework/vkstatsbot/vkstat_example.cfg
49B
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/sample.txt
50B
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/test_env.sh
58B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/luigi/run.sh
65B
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/text_3.txt
66B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/luigi/luigi_mr_conf.cfg
70B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/description
73B
11. Уменьшение размерности/ДЗ.txt
76B
19. Рекомендательные системы/lecture_19/requirements.txt
79B
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/text_1.txt
92B
13. Деревья решений/ДЗ.txt
122B
31. Spark/stackoverflow/build.sbt
134B
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/scala_project/build.sbt
134B
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/mapper.py
135B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/parsers/__pycache__/__init__.cpython-34.pyc
156B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/storages/__pycache__/__init__.cpython-34.pyc
157B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/scrappers/__pycache__/__init__.cpython-34.pyc
158B
5. Логистическая регрессия/ДЗ.txt
170B
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/lecture_27_mr/WordCountSimple/run.sh
182B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/vkstat.cfg
187B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/hooks/post-update.sample
189B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/logs/HEAD
192B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/logs/refs/heads/master
192B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/logs/refs/remotes/origin/HEAD
192B
17. Анализ текстовых данных/ДЗ.txt
196B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/ДЗ.txt
196B
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/reducer.py
202B
17. Анализ текстовых данных/homework/vkstatsbot/.idea/misc.xml
208B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/.idea/misc.xml
208B
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/text.txt
221B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/info/exclude
240B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/config
269B
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/text_2.txt
270B
17. Анализ текстовых данных/homework/vkstatsbot/.idea/modules.xml
272B
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/run.sh
280B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/.idea/modules.xml
280B
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/lecture_27_mr/ClickStream/run.sh
282B
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/lecture_27_mr/ClickStreamExtra/run.sh
310B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/circle.yml
320B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/storages/storage.py
335B
17. Анализ текстовых данных/homework/vkstatsbot/constants.py
339B
3. Визуализация/homework/vkstatsbot/constants.py
339B
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/connect
346B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/hooks/pre-applypatch.sample
398B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/.idea/data_gathering.iml
398B
17. Анализ текстовых данных/homework/vkstatsbot/.idea/vkstatsbot.iml
398B
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/sample.scala
428B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/hooks/applypatch-msg.sample
452B
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/lecture_27_mr/ClickStreamTool/run.sh
465B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/parsers/filter_parser.py
468B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.gitignore
475B
3. Визуализация/populations.txt
523B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/parsers/test_parsers.py
533B
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/start_jupyter.sh
576B
23. Нейронные сети, часть 2/ДЗ.txt
579B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/parsers/html_parser.py
581B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/parsers/parser.py
625B
29. Слои данных для оптимизации процессов использования данных. Hive/wiki_part.hql
631B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/cron/daily.sh
663B
29. Слои данных для оптимизации процессов использования данных. Hive/clickstream.sql
713B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/docker-compose-LocalExecutor.yml
811B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/storages/__pycache__/storage.cpython-34.pyc
844B
17. Анализ текстовых данных/homework/vkstatsbot/visualisation.py
885B
3. Визуализация/homework/vkstatsbot/visualisation.py
885B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/hooks/commit-msg.sample
896B
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/word_count.py
907B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/scrappers/scrapper.py
922B
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/index
944B
31. Spark/examples.scala
980B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/parsers/__pycache__/filter_parser.cpython-34.pyc
1005B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/scrappers/__pycache__/scrapper.cpython-34.pyc
1018B
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/storages/file_storage.py
1KB
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/scala_project/SparkWordCount.scala
1.02KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/luigi/luigi_graph.py
1.03KB
22. Нейронные сети, часть 1/ДЗ.txt
1.08KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/dags/__pycache__/tuto.cpython-36.pyc
1.1KB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/parsers/__pycache__/test_parsers.cpython-34.pyc
1.1KB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/parsers/__pycache__/parser.cpython-34.pyc
1.17KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/hooks/prepare-commit-msg.sample
1.21KB
29. Слои данных для оптимизации процессов использования данных. Hive/wiki_part_orc.hql
1.22KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/dags/tuto.py
1.27KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/luigi/luigi_mr.py
1.27KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/hooks/pre-push.sample
1.32KB
3. Визуализация/homework/vkstatsbot/bot_handlers.py
1.43KB
17. Анализ текстовых данных/homework/vkstatsbot/bot_handlers.py
1.43KB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/storages/__pycache__/file_storage.cpython-34.pyc
1.44KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/packed-refs
1.54KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/hooks/pre-commit.sample
1.6KB
20. Временные ряды/AirPassengers.csv
1.71KB
2. Вводная в математические операции/] vectors.png
1.74KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/oozie/example.xml
2.02KB
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/lecture_27_mr/WordCountSimple/WordCount.java
2.15KB
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/lecture_27_mr/ClickStream/ClickStream.java
2.15KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/Dockerfile
2.25KB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/scrappers/__pycache__/vk_api.cpython-34.pyc
2.25KB
3. Визуализация/homework/vkstatsbot/vk_api.py
2.29KB
17. Анализ текстовых данных/homework/vkstatsbot/vk_api.py
2.29KB
3. Визуализация/homework/vkstatsbot/main.py
2.3KB
17. Анализ текстовых данных/homework/vkstatsbot/main.py
2.3KB
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/lecture_27_mr/ClickStreamTool/ClickStreamTool.java
2.45KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/chat.txt
2.58KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/script/entrypoint.sh
2.6KB
24. Алгоритмы на графах/125px_Undirected.png
2.71KB
9. Feature engineering/sample_submission.csv
2.77KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/docker-compose-CeleryExecutor.yml
2.79KB
24. Алгоритмы на графах/125px_Directed.png
2.86KB
3. Визуализация/crimeRatesByState2005.tsv
2.87KB
9. Feature engineering/gender_submission.csv
3.18KB
19. Рекомендательные системы/homework.txt
3.2KB
19. Рекомендательные системы/lecture_19/homework.txt
3.2KB
17. Анализ текстовых данных/homework/homework_description.txt
3.47KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/hooks/update.sample
3.53KB
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/lecture_27_mr/ClickStreamExtra/ClickStreamExtra.java
3.83KB
12. Методы оптимизации/pics/Stogra.png
3.84KB
31. Spark/stackoverflow/src/main/scala/StackOverflowDataset.scala
4.07KB
13. Деревья решений/pics/DS1.png
4.16KB
13. Деревья решений/pics/DS2.png
4.24KB
13. Деревья решений/pics/DS3.png
4.28KB
16. SVM, Support vector machine/lecture_16_svm/margin.png
4.78KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/hooks/pre-rebase.sample
4.78KB
3. Визуализация/nba.csv
4.88KB
20. Временные ряды/chat.txt
5.1KB
11. Уменьшение размерности/chat.txt
5.15KB
22. Нейронные сети, часть 1/neuron.png
5.23KB
23. Нейронные сети, часть 2/neuron.png
5.23KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/README.md
5.83KB
24. Алгоритмы на графах/203px_Unconnected_graph.png
5.92KB
20. Временные ряды/cv.png
6.01KB
22. Нейронные сети, часть 1/chat.txt
6.21KB
11. Уменьшение размерности/homework_dimred.ipynb
6.71KB
23. Нейронные сети, часть 2/chat.txt
6.75KB
11. Уменьшение размерности/proj_1.png
6.98KB
7. kMeans, EM/] edit.png
6.98KB
3. Визуализация/pics/heatmap.png
7.09KB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/gathering.py
7.44KB
6. KNN, наивный байес/chat.txt
7.53KB
20. Временные ряды/ts1.png
7.92KB
20. Временные ряды/ts3.png
7.96KB
23. Нейронные сети, часть 2/AutoEncoder.png
8.19KB
21. Latent Dirichlet Allocation/AB_Testing_Normal_Curve.jpg
8.53KB
12. Методы оптимизации/pics/var.png
8.69KB
13. Деревья решений/chat.txt
8.74KB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/__pycache__/gathering.cpython-34.pyc
8.87KB
13. Деревья решений/homework.ipynb
8.87KB
20. Временные ряды/ts2.png
8.99KB
17. Анализ текстовых данных/homework/vkstatsbot/.idea/workspace.xml
9.28KB
5. Логистическая регрессия/exercises.ipynb
9.38KB
3. Визуализация/homework/description.docx
9.55KB
2. Вводная в математические операции/uniform_dist.png
9.7KB
19. Рекомендательные системы/lecture_19/netflix_progress.jpg
9.89KB
12. Методы оптимизации/pics/sgd_plot.pdf
10.17KB
2. Вводная в математические операции/[corr.png
10.19KB
3. Визуализация/cars.csv
10.43KB
2. Вводная в математические операции/uniform_f.png
10.7KB
3. Визуализация/pics/box.png
10.9KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/LICENSE
11.09KB
5. Логистическая регрессия/pics/logistic_function_plot.pdf
11.54KB
5. Логистическая регрессия/pics/sgd_plot.pdf
11.7KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/config/airflow.cfg
12.61KB
21. Latent Dirichlet Allocation/ab_process.png
12.72KB
6. KNN, наивный байес/pics/m1.png
13.02KB
11. Уменьшение размерности/dim_var.png
13.17KB
5. Логистическая регрессия/pics/step.pdf
13.24KB
4. Линейная регрессия/pics/regression_poly_overfit.pdf
13.37KB
24. Алгоритмы на графах/photo_2018_02_06_15_57_29.jpg
13.45KB
5. Логистическая регрессия/pics/underfitting_learning_curves_plot.pdf
13.49KB
4. Линейная регрессия/pics/underfitting_learning_curves_plot.pdf
13.49KB
22. Нейронные сети, часть 1/pytorch_tutorial.ipynb
13.53KB
6. KNN, наивный байес/pics/m2.png
13.95KB
5. Логистическая регрессия/pics/classification_random_line.pdf
14.31KB
5. Логистическая регрессия/pics/classification.pdf
14.59KB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/exercises.ipynb
14.64KB
5. Логистическая регрессия/pics/logloss.pdf
14.77KB
5. Логистическая регрессия/pics/error_function.pdf
14.9KB
6. KNN, наивный байес/pics/blobs_new.pdf
14.92KB
4. Линейная регрессия/meeting_saved_chat.txt
14.93KB
21. Latent Dirichlet Allocation/h1.png
14.97KB
6. KNN, наивный байес/pics/blobs_nearest1.pdf
15.1KB
6. KNN, наивный байес/pics/blobs.pdf
15.14KB
6. KNN, наивный байес/pics/regression_poly_overfit.pdf
15.29KB
4. Линейная регрессия/pics/regression_poly.pdf
15.36KB
5. Логистическая регрессия/pics/regression_poly.pdf
15.41KB
4. Линейная регрессия/pics/regression.pdf
15.45KB
5. Логистическая регрессия/pics/regression.pdf
15.47KB
6. KNN, наивный байес/pics/of.png
15.59KB
6. KNN, наивный байес/pics/m3.png
15.75KB
19. Рекомендательные системы/lecture_19/star_ratings.png
15.8KB
4. Линейная регрессия/pics/regression_poly_predicted.pdf
16.54KB
5. Логистическая регрессия/pics/regression_poly_predicted.pdf
16.76KB
5. Логистическая регрессия/pics/descision.pdf
16.89KB
5. Логистическая регрессия/pics/regression_poly_overfit.pdf
16.93KB
4. Линейная регрессия/pics/regression_random_line.pdf
17.11KB
20. Временные ряды/otus.png
17.28KB
24. Алгоритмы на графах/otus.png
17.28KB
3. Визуализация/pics/otus.png
17.28KB
26. Vowpal Wabbit для обучения линейных моделей на одной машине/otus.png
17.28KB
4. Линейная регрессия/pics/otus.png
17.28KB
11. Уменьшение размерности/otus.png
17.28KB
22. Нейронные сети, часть 1/otus.png
17.28KB
5. Логистическая регрессия/pics/otus.png
17.28KB
12. Методы оптимизации/pics/otus.png
17.28KB
21. Latent Dirichlet Allocation/otus.png
17.28KB
17. Анализ текстовых данных/otus.png
17.28KB
13. Деревья решений/pics/otus.png
17.28KB
14. Ансамбли моделей/otus.png
17.28KB
15. Бустинг/otus.png
17.28KB
23. Нейронные сети, часть 2/otus.png
17.28KB
16. SVM, Support vector machine/lecture_16_svm/otus.png
17.28KB
6. KNN, наивный байес/pics/otus.png
17.28KB
2. Вводная в математические операции/otus.png
17.28KB
19. Рекомендательные системы/lecture_19/otus.png
17.28KB
18. Анализ текстовых данных 2/pics/otus.png
17.28KB
9. Feature engineering/otus.png
17.28KB
13. Деревья решений/pics/DT1.png
17.39KB
5. Логистическая регрессия/pics/regression_random_line.pdf
17.42KB
11. Уменьшение размерности/PearsonFig.jpg
17.67KB
13. Деревья решений/pics/DT6.png
17.73KB
13. Деревья решений/pics/DT5.png
17.79KB
16. SVM, Support vector machine/lecture_16_svm/regression.png
17.8KB
16. SVM, Support vector machine/lecture_16_svm/linear.png
17.81KB
16. SVM, Support vector machine/linear.png
17.81KB
4. Линейная регрессия/pics/regression_estimated.pdf
17.88KB
5. Логистическая регрессия/pics/zero_one_loss.pdf
18.03KB
5. Логистическая регрессия/pics/classification_error.pdf
18.03KB
13. Деревья решений/pics/DT3.png
18.28KB
13. Деревья решений/pics/DT4.png
18.3KB
4. Линейная регрессия/pics/regression_random_line_mse.pdf
18.5KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/objects/pack/pack-350773030e4626b979dd0965444cfb4dc5defb79.idx
18.52KB
5. Логистическая регрессия/pics/regression_estimated.pdf
18.66KB
5. Логистическая регрессия/pics/regression_random_line_mse.pdf
19.14KB
16. SVM, Support vector machine/lecture_16_svm/slack.png
19.59KB
4. Линейная регрессия/pics/supervised.pdf
19.9KB
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/titanic.ipynb
20.91KB
5. Логистическая регрессия/pics/supervised.pdf
20.92KB
19. Рекомендательные системы/lecture_19/mf.png
21.03KB
15. Бустинг/homework.ipynb
21.77KB
24. Алгоритмы на графах/585px_VR_complex.svg
21.84KB
3. Визуализация/pics/bar.png
22.29KB
3. Визуализация/pics/plot.png
23.27KB
2. Вводная в математические операции/norm_f.png
23.68KB
21. Latent Dirichlet Allocation/BabyAge_Control.jpg
24.32KB
2. Вводная в математические операции/norm_dist.png
24.56KB
32. Обзор решений для аналитики больших данных/Проект.pdf
24.93KB
19. Рекомендательные системы/lecture_19/svd.png
25.1KB
12. Методы оптимизации/pics/g2.png
25.13KB
21. Latent Dirichlet Allocation/BabyAge_Variation.jpg
25.74KB
11. Уменьшение размерности/pca.png
26.59KB
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/homework.pdf
27.71KB
9. Feature engineering/test.csv
27.96KB
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/test.csv
27.96KB
19. Рекомендательные системы/lecture_19/effect_factorizations.png
28.11KB
31. Spark/spark_hw.pdf
28.38KB
4. Линейная регрессия/pics/supervised.png
28.42KB
5. Логистическая регрессия/pics/supervised.png
28.42KB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/Roadmap.pdf
28.99KB
12. Методы оптимизации/pics/g3.png
30.08KB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/homework_description.pdf
30.24KB
5. Логистическая регрессия/pics/circles.pdf
30.44KB
4. Линейная регрессия/] exercises.ipynb
32.09KB
23. Нейронные сети, часть 2/lecture_23_nn_pytorch.ipynb
32.23KB
19. Рекомендательные системы/lecture_19/linkedin.png
32.27KB
2. Вводная в математические операции/limit.png
33.17KB
5. Логистическая регрессия/pics/circles0050001.pdf
34.02KB
8. Иерархическая кластеризация, DB-Scan/clusters
34.16KB
13. Деревья решений/pics/DT2.png
34.17KB
29. Слои данных для оптимизации процессов использования данных. Hive/homework.pdf
34.2KB
5. Логистическая регрессия/pics/circles020001.pdf
34.84KB
21. Latent Dirichlet Allocation/Hypothesis_Testing.jpg
35.32KB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/.idea/workspace.xml
36.44KB
12. Методы оптимизации/pics/g1.png
36.49KB
5. Логистическая регрессия/pics/circles005001.pdf
36.84KB
19. Рекомендательные системы/lecture_19_rec.ipynb
36.97KB
19. Рекомендательные системы/lecture_19/lecture_19_rec.ipynb
36.97KB
5. Логистическая регрессия/pics/circles021.pdf
37.15KB
5. Логистическая регрессия/pics/circles00501.pdf
37.25KB
5. Логистическая регрессия/pics/circles02001.pdf
37.33KB
5. Логистическая регрессия/pics/circles0201.pdf
37.42KB
5. Логистическая регрессия/pics/circles0210000.pdf
37.66KB
5. Логистическая регрессия/pics/circles0051.pdf
37.67KB
21. Latent Dirichlet Allocation/button_ab_test.png
37.96KB
16. SVM, Support vector machine/lecture_16_svm/rocauc.png
39.3KB
4. Линейная регрессия/pics/regression_3d.pdf
39.77KB
4. Линейная регрессия/pics/regression_3d_estimated.pdf
40.89KB
12. Методы оптимизации/pics/ada.png
41.06KB
12. Методы оптимизации/pics/nesterov.png
44.13KB
21. Latent Dirichlet Allocation/band.png
47.59KB
24. Алгоритмы на графах/photo_2018_02_06_01_28_08.jpg
48.14KB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/data_gathering/data_gathering/scrapped_data.txt
48.97KB
11. Уменьшение размерности/proj.png
49.74KB
5. Логистическая регрессия/pics/regression_3d.pdf
51.45KB
9. Feature engineering/Features Homework.pdf
52.1KB
2. Вводная в математические операции/corr2.png
52.24KB
21. Latent Dirichlet Allocation/ab_test_3_kak_provoditsya_ab_testirovanie.jpg
52.92KB
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/homework-watermark.pdf
53KB
18. Анализ текстовых данных 2/pics/latent-dirichlet-allocation-7-1024.jpg
53.01KB
5. Логистическая регрессия/pics/regression_3d_estimated.pdf
53.53KB
19. Рекомендательные системы/lecture_19/lecture_19_rec_p2.ipynb
54.09KB
19. Рекомендательные системы/lecture_19_rec_p2.ipynb
54.09KB
29. Слои данных для оптимизации процессов использования данных. Hive/smallwikipedia.csv
54.14KB
6. KNN, наивный байес/pics/lr_cls.png
54.37KB
17. Анализ текстовых данных/lecture_17_text_word2vec.ipynb
57.83KB
24. Алгоритмы на графах/photo_2018_02_06_19_27_02.jpg
57.95KB
17. Анализ текстовых данных/lecture_17_text.ipynb
58.66KB
21. Latent Dirichlet Allocation/lecture_21_ab.ipynb
59.54KB
9. Feature engineering/train.csv
59.76KB
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/train.csv
59.76KB
6. KNN, наивный байес/pics/knn_cls.png
59.92KB
24. Алгоритмы на графах/image016.jpg
60.17KB
12. Методы оптимизации/pics/nesterov2.png
62.41KB
2. Вводная в математические операции/lecture_02_math.ipynb
64.1KB
23. Нейронные сети, часть 2/net.jpeg
67.26KB
13. Деревья решений/pics/housing.png
70.01KB
16. SVM, Support vector machine/lecture_16_svm/svm_equations.png
70.27KB
6. KNN, наивный байес/pics/knn_cls_1.png
70.6KB
19. Рекомендательные системы/lecture_19/fm.png
71.17KB
13. Деревья решений/pics/creditdecisiontree.png
71.85KB
6. KNN, наивный байес/pics/vtt.png
71.92KB
4. Линейная регрессия/exercises_key.ipynb
73.24KB
13. Деревья решений/pics/golf.png
75.79KB
22. Нейронные сети, часть 1/g2.png
76.04KB
22. Нейронные сети, часть 1/act.png
76.13KB
22. Нейронные сети, часть 1/g3.png
77.95KB
5. Логистическая регрессия/homework.ipynb
78.03KB
18. Анализ текстовых данных 2/pics/kmeans.png
82.39KB
22. Нейронные сети, часть 1/g1.png
92.47KB
3. Визуализация/pics/pair.png
103.81KB
5. Логистическая регрессия/pics/unsupervised.pdf
104.46KB
4. Линейная регрессия/pics/unsupervised.pdf
104.94KB
3. Визуализация/pics/pie.png
105.62KB
19. Рекомендательные системы/lecture_19/cfuser.png
109.14KB
18. Анализ текстовых данных 2/pics/gauss.png
109.6KB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/env.pdf
113.79KB
13. Деревья решений/pics/obama.jpg
116.37KB
9. Feature engineering/grad.png
120.73KB
7. kMeans, EM/homework-clustering.ipynb
121.13KB
11. Уменьшение размерности/data.csv
122.27KB
19. Рекомендательные системы/lecture_19/content.png
124.77KB
11. Уменьшение размерности/dims.png
126.28KB
6. KNN, наивный байес/pics/cv.png
135.61KB
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/alice.txt
148.39KB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/lecture-1-intro.ipynb
153.13KB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines/docker-airflow/.git/objects/pack/pack-350773030e4626b979dd0965444cfb4dc5defb79.pack
155.73KB
22. Нейронные сети, часть 1/graph.png
156.46KB
23. Нейронные сети, часть 2/graph.png
156.46KB
24. Алгоритмы на графах/6_centrality_measures.png
162.72KB
2. Вводная в математические операции/p_x.png
163.46KB
18. Анализ текстовых данных 2/lecture_18_text.ipynb
170.78KB
3. Визуализация/pics/salaries.png
171.03KB
16. SVM, Support vector machine/lecture_16_svm/svm_plots.png
171.83KB
5. Логистическая регрессия/pics/grad.png
225.79KB
12. Методы оптимизации/pics/grad.png
225.79KB
26. Vowpal Wabbit для обучения линейных моделей на одной машине/lecture_26.ipynb
250.79KB
13. Деревья решений/lecture_13_trees.ipynb
261.59KB
3. Визуализация/pics/scatter.png
288.73KB
15. Бустинг/lecture_15_ens_lib.ipynb
295.38KB
20. Временные ряды/Sales_Transactions_Dataset_Weekly.csv
309.96KB
12. Методы оптимизации/lecture_12_opt.ipynb
318.1KB
19. Рекомендательные системы/lecture_19/amazon.png
319.94KB
19. Рекомендательные системы/lecture_19/lastfm.png
347.63KB
26. Vowpal Wabbit для обучения линейных моделей на одной машине/lecture_26_vw.pdf
364.61KB
7. kMeans, EM/lecture_07_clustering.pdf
373.4KB
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/lecture_27_mapred.pdf
386.69KB
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/lecture_30_spark.pdf
393.01KB
31. Spark/lecture_31_spark.pdf
394.31KB
22. Нейронные сети, часть 1/lecture_22_nn_pytorch.ipynb
394.78KB
19. Рекомендательные системы/lecture_19/lamoda.png
408.43KB
16. SVM, Support vector machine/lecture_16_svm.ipynb
431.72KB
6. KNN, наивный байес/lecture_06_knn.pdf
450.02KB
18. Анализ текстовых данных 2/LDA.ipynb
466.88KB
2. Вводная в математические операции/lecture_02_math.pdf
474.61KB
14. Ансамбли моделей/lecture_14_ens.ipynb
478.81KB
5. Логистическая регрессия/pics/irissm.pdf
480.62KB
5. Логистическая регрессия/pics/iris.pdf
480.73KB
9. Feature engineering/lecture_09_features.ipynb
484.51KB
10. Поиск выбросов в данных/lecture_10_outliers.ipynb
490.77KB
17. Анализ текстовых данных/spam.csv
491.86KB
4. Линейная регрессия/04_linear_regression.ipynb
508.32KB
5. Логистическая регрессия/05_log_regression.ipynb
537.43KB
4. Линейная регрессия/0_Информация.pdf
539.1KB
3. Визуализация/lecture_03_vis.pdf
610.62KB
4. Линейная регрессия/lecture_04_linreg.pdf
657.79KB
23. Нейронные сети, часть 2/DL.pdf
661.23KB
29. Слои данных для оптимизации процессов использования данных. Hive/lecture_29_hive.pdf
686.04KB
12. Методы оптимизации/pics/saddle_point_evaluation_optimizers.gif
714.05KB
20. Временные ряды/lecture_20_ts.ipynb
757.41KB
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/lecture_01_intro.pdf
889.21KB
12. Методы оптимизации/pics/contours_evaluation_optimizers.gif
893.14KB
8. Иерархическая кластеризация, DB-Scan/lecture_08_clustering.ipynb
1.04MB
7. kMeans, EM/lecture_07_clustering.ipynb
1.05MB
22. Нейронные сети, часть 1/backpropagation.pdf
1.12MB
6. KNN, наивный байес/l6_knn_ex.ipynb
1.2MB
6. KNN, наивный байес/l6_knn.ipynb
1.21MB
24. Алгоритмы на графах/animation_d5.gif
1.46MB
11. Уменьшение размерности/lecture_11_dimred.ipynb
1.46MB
32. Обзор решений для аналитики больших данных/lecture_32_schemas.pdf
1.59MB
5. Логистическая регрессия/lecture_05_logreg.pdf
1.93MB
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/lecture_28_pipelines.pdf
2.07MB
2. Вводная в математические операции/Correlation_examples2.svg
2.18MB
3. Визуализация/flights.csv
2.26MB
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/lecture_25-watermark.pdf
2.74MB
18. Анализ текстовых данных 2/pics/LogDirichletDensity-alpha_0.3_to_alpha_2.0.gif
3.35MB
3. Визуализация/3_Data_Visualisation_in_Python.ipynb
6.68MB
24. Алгоритмы на графах/lecture24_networks.ipynb
8.8MB
8. Иерархическая кластеризация, DB-Scan/data.csv
43.47MB
11. Уменьшение размерности/orders.csv
72.74MB
20. Временные ряды/otus_items.txt
79.88MB
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/BigData-2018-03 2018 07 17 part 1.mp4
119.37MB
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
12. Методы оптимизации/BigData-2018-03 2018 06 05 20 01 07.mp4
183.28MB
W3siaWQiOiJleG9jX2JfUExBWSIsImFkc3BvdCI6ImJfUExBWSIsIndlaWdodCI6IjEiLCJmY2FwIjpmYWxzZSwic2NoZWR1bGUiOmZhbHNlLCJtYXhXaWR0aCI6ZmFsc2UsIm1pbldpZHRoIjpmYWxzZSwidGltZXpvbmUiOmZhbHNlLCJleGNsdWRlIjpmYWxzZSwiZG9tYWluIjpmYWxzZSwiY29kZSI6IjwhLS1cclxuPGEgaHJlZj1cImh0dHBzOlwvXC9zeW5kaWNhdGlvbi5keW5zcnZ0YmcuY29tXC9zcGxhc2gucGhwP2lkem9uZT0xOTYxMDkyJnJldHVybl91cmw9aHR0cHM6XC9cL3RlbGxtZS5wd1wvZ29cL2J0c1wiICBjbGFzcz1cImJ0biBidG4td2FybmluZ1wiIHRhcmdldD1cIl9ibGFua1wiPjxzcGFuIGNsYXNzPVwiZ2x5cGhpY29uIGdseXBoaWNvbi1wbGF5XCI+PFwvc3Bhbj4gUGxheSBOb3c8XC9hPlxyXG4tLT4ifV0=
19. Рекомендательные системы/BigData-2018-03 2018 06 19 20 01 15.mp4
214.92MB
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
9. Feature engineering/BigData-2018-03 2018 05 10 20 00 26.mp4
218.75MB
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
6. KNN, наивный байес/BigData-2018-03 2018 04 26 20 04 06.mp4
225.56MB
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
2. Вводная в математические операции/BigData-2018-03 2018 04 05 20 00 46.mp4
225.94MB
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
8. Иерархическая кластеризация, DB-Scan/BigData-2018-03 2018 05 08 20 00 09.mp4
227.49MB
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
16. SVM, Support vector machine/BigData-2018-03 2018 05 31 20 01 15.mp4
231.32MB
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
7. kMeans, EM/BigData-2018-03 2018 05 03 19 59 53.mp4
239.38MB
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
1. Базовые инструменты анализа данных в Python/lesson1.mp4
245.74MB
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
3. Визуализация/BigData-2018-03 2018 04 10 20 00 15.mp4
246.47MB
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
14. Ансамбли моделей/BigData-2018-03 2018 05 24 20 00 00.mp4
250.7MB
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
5. Логистическая регрессия/BigData-2018-03 2018 04 24 20 01 11.mp4
252.18MB
W3siaWQiOiJleG9jX2JfUExBWSIsImFkc3BvdCI6ImJfUExBWSIsIndlaWdodCI6IjEiLCJmY2FwIjpmYWxzZSwic2NoZWR1bGUiOmZhbHNlLCJtYXhXaWR0aCI6ZmFsc2UsIm1pbldpZHRoIjpmYWxzZSwidGltZXpvbmUiOmZhbHNlLCJleGNsdWRlIjpmYWxzZSwiZG9tYWluIjpmYWxzZSwiY29kZSI6IjwhLS1cclxuPGEgaHJlZj1cImh0dHBzOlwvXC9zeW5kaWNhdGlvbi5keW5zcnZ0YmcuY29tXC9zcGxhc2gucGhwP2lkem9uZT0xOTYxMDkyJnJldHVybl91cmw9aHR0cHM6XC9cL3RlbGxtZS5wd1wvZ29cL2J0c1wiICBjbGFzcz1cImJ0biBidG4td2FybmluZ1wiIHRhcmdldD1cIl9ibGFua1wiPjxzcGFuIGNsYXNzPVwiZ2x5cGhpY29uIGdseXBoaWNvbi1wbGF5XCI+PFwvc3Bhbj4gUGxheSBOb3c8XC9hPlxyXG4tLT4ifV0=
18. Анализ текстовых данных 2/lesson18.mp4
252.78MB
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
17. Анализ текстовых данных/BigData-2018-03 2018 06 07 20 01 01.mp4
255.23MB
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
15. Бустинг/BigData-2018-03 2018 05 29 20 01 07.mp4
270.46MB
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
21. Latent Dirichlet Allocation/BigData-2018-03 06 26.mp4
386.05MB
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
27. MapReduce на Java, Hadoop Streaming - MapReduce на Python, bash/BigData-2018-03 2018 07 17 part 2.mp4
399.97MB
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
24. Алгоритмы на графах/BigData-2018-03-2018.mp4
497.43MB
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
4. Линейная регрессия/BigData-2018-03 2018 04 19 20 00.mp4
543.68MB
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
32. Обзор решений для аналитики больших данных/BigData-2018-03 2018 08 02 20 02 42.mp4
545.05MB
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
30. Организация хранения данных для решения задач машинного обучения/BigData-2018-03 2018 07 26 20 07 43.mp4
551.78MB
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
28. Пайплайны. Способы выстроить поток задач, обеспечить выполнение. Отказоустойчивость, мониторинг/BidData-2018-03 - 2018 07 19.mp4
582.01MB
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
20. Временные ряды/BigData-2018-03-2018 06 21 20 00 00.mp4
593.73MB
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
26. Vowpal Wabbit для обучения линейных моделей на одной машине/BigData-2018-03 2018 07 12 20 05 13.mp4
601.34MB
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
23. Нейронные сети, часть 2/BigData 2018 07 03 20 00.mp4
633.96MB
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
22. Нейронные сети, часть 1/BigData-2018-03 2018 06 28 20 00 00.mp4
636.57MB
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
29. Слои данных для оптимизации процессов использования данных. Hive/BigData-2018-03 2018 07 24 20 02 05.mp4
650.83MB
W3siaWQiOiJleG9jX2JfUExBWSIsImFkc3BvdCI6ImJfUExBWSIsIndlaWdodCI6IjEiLCJmY2FwIjpmYWxzZSwic2NoZWR1bGUiOmZhbHNlLCJtYXhXaWR0aCI6ZmFsc2UsIm1pbldpZHRoIjpmYWxzZSwidGltZXpvbmUiOmZhbHNlLCJleGNsdWRlIjpmYWxzZSwiZG9tYWluIjpmYWxzZSwiY29kZSI6IjwhLS1cclxuPGEgaHJlZj1cImh0dHBzOlwvXC9zeW5kaWNhdGlvbi5keW5zcnZ0YmcuY29tXC9zcGxhc2gucGhwP2lkem9uZT0xOTYxMDkyJnJldHVybl91cmw9aHR0cHM6XC9cL3RlbGxtZS5wd1wvZ29cL2J0c1wiICBjbGFzcz1cImJ0biBidG4td2FybmluZ1wiIHRhcmdldD1cIl9ibGFua1wiPjxzcGFuIGNsYXNzPVwiZ2x5cGhpY29uIGdseXBoaWNvbi1wbGF5XCI+PFwvc3Bhbj4gUGxheSBOb3c8XC9hPlxyXG4tLT4ifV0=
11. Уменьшение размерности/lesson11.mp4
683.63MB
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
25. Процесс CRISP-DM. Выбор хранилища, запросы к базе (Реляционная, нереляционная). Большие данные и параллельные вычисления/BigData-2018-03 2018 07 10 20 02 49.mp4
775.36MB
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
13. Деревья решений/BigData 2018 03 2018 05 22.mp4
843.72MB
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
31. Spark/BigData-2018-03 2018 07 31 20 03 46.mp4
853.59MB
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
10. Поиск выбросов в данных/BigData-2018-15 2018 05 15 20 01 34.mp4
919.17MB
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