[人工智能] 美国尖端人工智能视频教程 五大部分 规模系统和算法的数据操作 105集 英文带字幕

资源介绍

---

课程介绍:
2 k7 W: y2 S$ M
高级货,全英文,朋友从美国传过来的他们学校公开课内容,适合英文基础不错的同学来学习和理解.0 Z& s# l( K, o3 E) r
! k& _0 \$ B: u9 X4 ^/ b5 b

详细目录:, g# R% e. z. O
$ u  e5 e: r/ d0 e
+ C: r+ o- V  h* z* k7 |4 t
    ├─01_data-science-context-and-concepts
    │  ├─01_lesson-1-examples-and-the-diversity-of-data-science
    │  ├─02_lesson-2-working-definitions-of-data-science
    │  ├─03_lesson-3-characterizing-this-course
    │  │      01_tools-vs-abstractions.mp4
    │  │      01_tools-vs-abstractions.srt
    │  │      02_desktop-scale-vs-cloud-scale.mp4. Y( A7 F' O; g  e
    │  │      02_desktop-scale-vs-cloud-scale.srt
    │  │      03_hackers-vs-analysts.mp4
    │  │      03_hackers-vs-analysts.srt
    │  │      04_structs-vs-stats.mp4- k+ n  M+ a+ A5 Q( @  H8 o
    │  │      04_structs-vs-stats.srt& v% i0 C- F  |# U7 X% A. ^9 _0 D
    │  │      05_structs-vs-stats-cont-d.mp42 {7 F# @: g* l* z% x+ V  ~
    │  │      05_structs-vs-stats-cont-d.srt
    │  │      ( m2 @5 D" l+ t/ E, ~% E
    │  ├─04_lesson-4-related-topics  [- t1 H  I: K4 Y, D8 s
    │  │      01_a-fourth-paradigm-of-science.mp47 {+ S, z: S' y& {! C- ?0 L' N4 k! y
    │  │      01_a-fourth-paradigm-of-science.srt
    │  │      02_data-intensive-science-examples.mp4
    │  │      02_data-intensive-science-examples.srt- n% ]. L  F+ E) h2 I
    │  │      03_big-data-and-the-3-vs.mp4
    │  │      03_big-data-and-the-3-vs.srt
    │  │      04_big-data-definitions.mp4% N" X+ G& R) h1 {
    │  │      04_big-data-definitions.srt6 C6 _1 E" }$ h3 d6 ?& i
    │  │      05_big-data-sources.mp4
    │  │      05_big-data-sources.srt, O- o% F' {/ e) R2 ~2 V6 E6 n* s2 o7 ]: E
    │  │      - B- h+ F; L$ u, I' r$ {
    │  ├─05_lesson-5-course-logistics3 j2 X( Y: i! a) f* J
    │  │      01_course-logistics.mp4; M. P4 a4 F, F; D, d
    │  │      01_course-logistics.srt4 K# j8 m" [4 C& [
    │  │      5 i- [* A: V0 n
    │  └─06_assignment-1-twitter-sentiment-analysis* |! t; D) |- P  Y; K- }
    ├─02_relational-databases-and-the-relational-algebra
    │  ├─01_lesson-6-principles-of-data-manipulation-and-management
    │  ├─02_lesson-7-relational-algebra
    │  ├─03_lesson-8-sql-for-data-science
    │  │      01_from-sql-to-ra.mp4
    │  │      01_from-sql-to-ra.srt% o0 _) Y0 O3 w+ o. X- s+ z0 O
    │  │      05_user-defined-functions.mp4+ {  C7 k5 C) w: v- g) y. [0 @
    │  │      05_user-defined-functions.srt
    │  │      
    │  └─04_lesson-9-key-principles-of-relational-databases
    ├─03_mapreduce-and-parallel-dataflow-programming% I6 \8 W+ [3 X; y8 k! y% o1 J
    │  ├─01_lesson-10-reasoning-about-scale7 t; v0 Y0 {1 l( S3 h! q; p4 n9 f1 B
    │  │      01_what-does-scalable-mean.mp4. T# T6 y  d0 W) b
    │  │      01_what-does-scalable-mean.srt% v3 ?' `; d' \7 s+ t8 L
    │  │      / r8 n& z% Q  s6 S
    │  ├─02_lesson-11-the-mapreduce-programming-model
    │  ├─03_lesson-12-algorithms-in-mapreduce
    │  │      08_mapreduce-phases.mp4& }/ W) D0 |8 ~. a/ i" e$ @
    │  │      08_mapreduce-phases.srt
    │  │      ; X4 q/ |) y3 c1 r# S6 [* D( m/ k
    │  └─04_lesson-13-parallel-databases-vs-mapreduce
    ├─04_nosql-systems-and-concepts
    │  ├─01_lesson-14-what-problems-do-nosql-systems-aim-to-solve2 A' Q' |! s6 Q& c" l
    │  │      02_nosql-roundup.mp4' t+ m, X2 u$ T, j( n$ i
    │  │      02_nosql-roundup.srt/ X' Y# ]7 k3 W6 }6 w  M  o# _
    │  │      05_eventual-consistency.mp4: ]# [2 S9 r# a, m0 l  A+ V8 ]5 X
    │  │      05_eventual-consistency.srt
    │  │      06_cap-theorem.mp4
    │  │      06_cap-theorem.srt# E1 h  z) ^* I
    │  │      2 q3 H7 i7 }4 ?4 L! o
    │  ├─02_lesson-15-early-key-value-systems-and-key-concepts
    │  │      01_types-of-nosql-systems.mp4
    │  │      01_types-of-nosql-systems.srt
    │  │      05_dynamodb-vector-clocks.mp4
    │  │      05_dynamodb-vector-clocks.srt' z8 e' j2 p% C
    │  │      06_vector-clocks-cont-d.mp4
    │  │      06_vector-clocks-cont-d.srt2 g& v2 |, ^# T& B
    │  │      
    │  ├─03_lesson-16-document-stores-and-extensible-record-stores
    │  │      01_couchdb-overview.mp4( v% z5 t& O' a* C7 [; e4 K
    │  │      01_couchdb-overview.srt3 z; E. {) n) {8 }- l8 q/ r. e
    │  │      02_couchb-views.mp4$ p* k2 Z2 O% ~; s; ?6 l/ ^9 ~
    │  │      02_couchb-views.srt" ^7 E2 p& d; q* r# y# E
    │  │      03_bigtable-overview.mp4
    │  │      03_bigtable-overview.srt
    │  │      2 q+ @2 {3 G, J3 T, Q6 y! V4 d: R
    │  ├─04_lesson-17-extended-nosql-systems9 p  r8 A( |/ T1 R
    │  │      01_hbase-megastore.mp4/ o, b% [3 S" i* [3 o, @
    │  │      01_hbase-megastore.srt
    │  │      02_spanner.mp4
    │  │      02_spanner.srt
    │  │      03_spanner-cont-d-google-systems.mp4
    │  │      03_spanner-cont-d-google-systems.srt
    │  │      04_mapreduce-based-systems.mp4; N) U# S# h' N2 i% q
    │  │      04_mapreduce-based-systems.srt8 R3 J) E& E1 I9 k
    │  │      05_bringing-back-joins.mp4
    │  │      05_bringing-back-joins.srt5 t: o- w& x' W" I. D4 q" @
    │  │      06_nosql-rebuttal.mp4: @3 q) w: ], q  e) V( p# a$ B4 _
    │  │      06_nosql-rebuttal.srt
    │  │      8 n  M8 @8 v$ Q+ _! j8 r% @! y
    │  ├─05_lesson-18-pig-programming-with-relational-algebra
    │  │      01_almost-sql-pig.mp4
    │  │      01_almost-sql-pig.srt( ^2 b6 w1 t3 k
    │  │      03_data-model.mp4# M2 ^7 P5 i$ H, t7 r0 o) s+ n1 ~
    │  │      03_data-model.srt
    │  │      04_load-filter-group.mp4
    │  │      04_load-filter-group.srt  l& F( G- H, n7 L) e0 H' Q
    │  │      3 |6 B- S; R  _* t$ p$ S9 i
    │  ├─06_lesson-19-pig-analytics
    │  │      01_cogroup-join.mp4( |7 m1 c5 i- @. f0 S
    │  │      01_cogroup-join.srt6 S+ B4 [8 X- H5 _, P
    │  │      02_join-algorithms.mp4
    │  │      02_join-algorithms.srt9 ^4 b7 Y4 y& K' G2 q  Y& e
    │  │      03_skew.mp46 m2 V% [4 V- c: H2 h
    │  │      03_skew.srt
    │  │      04_other-commands.mp46 p( v' Z& f7 p& ^! B. L
    │  │      04_other-commands.srt
    │  │      05_evaluation-walkthrough.mp4$ {/ c: j, b. P6 u' q
    │  │      05_evaluation-walkthrough.srt' _2 u/ Q% u) q1 U
    │  │      06_review.mp4
    │  │      06_review.srt
    │  │      # p# ~7 }9 S% p& @
    │  └─07_lesson-20-spark2 A0 m8 ^! v) t( o
    │          01_context.mp45 w3 d% B% t3 D% z% i4 i
    │          01_context.srt
    │          02_spark-examples.mp4! d) w0 f! v6 `+ b
    │          02_spark-examples.srt0 k% E$ T3 [  @/ v) g8 s6 _& }+ d
    │          03_rdds-benefits.mp45 Q2 O8 D% r, y9 M
    │          03_rdds-benefits.srt
    │          2 F% V9 F# k  y5 G2 }
    └─05_graph-analytics
        ├─01_lesson-21-structural-tasks; }& q( i# K) M, \* N4 i( \8 f
        │      01_graph-overview.mp4
        │      01_graph-overview.srt6 y3 J! h- Q4 b) v
        │      02_structural-analysis.mp4
        │      02_structural-analysis.srt
        │      03_degree-histograms-structure-of-the-web.mp4
        │      03_degree-histograms-structure-of-the-web.srt
        │      04_connectivity-and-centrality.mp4
        │      04_connectivity-and-centrality.srt
        │      + m0 T$ Z5 @! _) y9 y, p6 ?& ^
        ├─02_lesson-22-traversal-tasks* F, B  z/ d: |$ [6 a. q
        │      01_pagerank.mp47 C! S9 G7 o  `8 `
        │      01_pagerank.srt
        │      02_pagerank-in-more-detail.mp49 C3 t/ a0 S/ \$ N0 z+ C4 y
        │      02_pagerank-in-more-detail.srt
        │      03_traversal-tasks-spanning-trees-and-circuits.mp47 S7 j8 ~% j: s$ ]
        │      03_traversal-tasks-spanning-trees-and-circuits.srt
        │      04_traversal-tasks-maximum-flow.mp4
        │      04_traversal-tasks-maximum-flow.srt
        │      
        ├─03_lesson-23-pattern-matching-tasks-and-graph-query
        │      01_pattern-matching.mp4
        │      01_pattern-matching.srt
        │      02_querying-edge-tables.mp4
        │      02_querying-edge-tables.srt
        │      05_graph-query-example-nsa.mp4
        │      05_graph-query-example-nsa.srt
        │      
        ├─04_lesson-24-recursive-queries" B* Q2 V, E; e4 _
        │      01_graph-query-example-recursion.mp4
        │      01_graph-query-example-recursion.srt

---

百度网盘可以用手机平板电脑在线播放，也可以下载之后播放

百度网盘下载地址