Formacao em Data Science Machine Learning | 94EA0A8651E409505EBCD4D50E004DE32C182288

Formacao em Data Science Machine Learning

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/.../0. Apresentação do Curso/
1. Bem vindos ao curso.mp4	110.5 MB
2. Asimov Academy e Princípios.mp4	224.9 MB
3. O que é uma linguagem de programação.mp4	216.3 MB
4. Tutorial plataforma.mp4	142.9 MB
5. O que podemos e não podemos fazer com Python.mp4	227.0 MB
6. Conclusão.mp4	52.2 MB
Apostilas - Python Starter.zip	9.5 MB
/.../1. Lógica de Programação/
1. Apresentação do módulo.mp4	217.6 MB
2. Algoritmos 1.mp4	665.1 MB
3. Algoritmos 2.mp4	804.8 MB
4. Algoritmos 3.mp4	201.8 MB
5. Algoritmos 4.mp4	271.4 MB
6. Variáveis.mp4	496.8 MB
7. Operadores.mp4	441.8 MB
8. Estruturas de controle de fluxo.mp4	259.8 MB
9. Estruturas de repetição.mp4	300.5 MB
/.../2. Introdução ao Python/
1- Oque é Python.mp4	523.9 MB
2- Instalando o Python através do Anaconda.mp4	171.1 MB
3 - Executando o primeiro programa.mp4	281.1 MB
4 - O Segundo Código E Terminais De Programação.mp4	345.3 MB
5 - Ides E Jupyterlab.mp4	275.1 MB
6 - Visual Studio Code.mp4	232.2 MB
/.../3. Fundamentos da Linguagem/
10. Operadores de comparação.mp4	140.3 MB
11. Exercícios - Parte 1.mp4	32.8 MB
12. Solução dos exercícios - Parte 1.mp4	559.7 MB
13. Operadores de comparação em cadeia.mp4	248.2 MB
14. If, elif e else.mp4	314.2 MB
15. Range.mp4	120.3 MB
16. For.mp4	302.5 MB
17. While.mp4	313.5 MB
18. Compreensão em listas.mp4	251.7 MB
19. Funções.mp4	337.1 MB
1. Primeiros passos com JupyterLab.mp4	339.0 MB
20. Lambda.mp4	85.3 MB
21. Exercícios - Parte 2.mp4	127.0 MB
22. Solução dos exercícios - Parte 2.mp4	824.3 MB
2. Números.mp4	190.9 MB
3. Variaveis.mp4	222.7 MB
4. Strings e Indexação.mp4	348.6 MB
5. Mais sobre Strings e métodos embutidos.mp4	413.6 MB
6.Listas.mp4	349.0 MB
7. Dicionários.mp4	250.9 MB
8. Tuplas .mp4	64.8 MB
9. Input, sets e booleanos.mp4	200.7 MB
/.../4. Projetos - Calculadora e software de gestão/
1. Introdução - Calculadora.mp4	178.0 MB
2. Resolução - Calculadora.mp4	772.2 MB
3. Introdução - Software de gestão para locadora de carros.mp4	178.0 MB
4. Resolução - Software de gestão para locadora de carros - Pt1.mp4	565.7 MB
5. Resolução - Software de gestão para locadora de carros - Pt2.mp4	651.2 MB
/.../5. Gerenciamento de erros e Depuração de código/
1. Apresentação do módulo.mp4	43.1 MB
2. Importação de módulos e pdb.mp4	296.5 MB
3. Try, Except e Finally-.mp4	154.5 MB
4. Logging.mp4	308.4 MB
5. Apresentação do projeto papel pedra e tesoura.mp4	158.6 MB
6. Projeto Papel pedra e Tesoura.mp4	756.7 MB
/.../6. Programação orientada a objetos/
10. Projeto Final - Jogo da velha - pt2.mp4	122.4 MB
1. Introdução a programação orientada a objetos.mp4	188.4 MB
2. Objetos e Classes no Python.mp4	251.1 MB
3. Criando classes e métodos.mp4	413.5 MB
4. Herança e método especiais.mp4	271.0 MB
5. Projeto - Simulador de caos.mp4	157.1 MB
6. Simulador de caos.mp4	400.4 MB
7. Simulador de caos pt2.mp4	416.7 MB
8. Apresentação projeto Jogo da velha.mp4	27.8 MB
9. Projeto Final - Jogo da velha.MP4.mp4	500.6 MB
/.../1. Conceitos básicos de Pandas/
10. Groupby.mp4	413.7 MB
11. Merge, concat e Join.mp4	578.8 MB
12. Operações com DataFrames.mp4	389.0 MB
13. Séries temporais no pandas.mp4	273.2 MB
14. Entrada e Saída de dados.mp4	652.4 MB
15. Encerramento.mp4	71.1 MB
1. O que é o Pandas e do ele é capaz.mp4	493.6 MB
2. Como estudar Pandas.mp4	187.8 MB
3. Como vão se dar as aulas.mp4	118.3 MB
4. Series.mp4	603.3 MB
5. DataFrames e manipulação de colunas.mp4	443.3 MB
6. Iloc e Filtros.mp4	414.6 MB
7. Operações com índices.mp4	235.6 MB
8. Índices multiníveis.mp4	271.4 MB
9. Tratamento de dados ausentes.mp4	333.9 MB
Apostilas Pandas.zip	8.4 MB
/.../2. Projeto 1 - Análise dos preços da gasolina no Brasil/
2.1. Apresentação dos exercícios.mp4	240.7 MB
2.2. Resolução dos exercícios pt1.mp4	342.7 MB
2.3 e 2.4 Resolução dos exercícios pt2.mp4	302.4 MB
2.5. Resolução dos exercícios pt3.mp4	419.9 MB
/.../3. Projeto 2 – Análise de dados de obesidade mundial/
3.1. Apresentação do Projeto.mp4	42.5 MB
3.2. Funções adicionais.mp4	37.7 MB
3.3. Obesity pt 1.mp4	37.6 MB
3.4. Obesity pt2.mp4	32.6 MB
/.../4. Projeto 3 – Análise de dados de PIB per capita/
4.1. GDP pt1.mp4	33.5 MB
4.2. GDP pt2.mp4	18.1 MB
4.3. GDP pt3.mp4	94.1 MB
/.../5. Resolução do desafio/
5.1. Desafio final.mp4	67.0 MB
/.../1. Criando plots com Matplotlib/
1.1. Introdução ao Matplotlib.mp4	8.6 MB
1.2. Funções básicas de plot.mp4	26.2 MB
1.3. Orientação à objetos no Matplotlib.mp4	20.0 MB
1.4. Subplots().mp4	27.6 MB
1.5. Customização.mp4	29.5 MB
1.6. Plots Especiais.mp4	17.3 MB
Apostilas - Curso Visualização de dados.zip	6.0 MB
/.../2. Criando gráficos estatísticos com Seaborn/
2.1. Introdução ao Seaborn.mp4	6.0 MB
2.2 Plots de distribuição.mp4	47.4 MB
2.3 Plots categóricos.mp4	33.3 MB
2.4. Plots de regressão.mp4	25.6 MB
2.5. Plots Matriciais.mp4	33.5 MB
2.6. Estilização.mp4	16.7 MB
/.../1. Uma visão geral sobre Machine Learning e AI/
1 - Conceitos Fundamentais de Machine Learning e Inteligência Artificial.mp4	571.6 MB
2 - Conceitos Fundamentais de Machine Learning e Inteligência Artificial.mp4	401.5 MB
3 - Conceitos Fundamentais de Machine Learning e Inteligência Artificial.mp4	157.4 MB
4 - Conceitos Fundamentais de Machine Learning e Inteligência Artificial.mp4	79.0 MB
5 - Conceitos Fundamentais de Machine Learning e Inteligência Artificial.mp4	600.9 MB
6 - Conceitos Fundamentais de Machine Learning e Inteligência Artificial.mp4	246.9 MB
7 - Conceitos Fundamentais de Machine Learning e Inteligência Artificial.mp4	604.8 MB
/.../2. Prevendo preços de apartamentos usando Machine Learning/
10. Treinando os primeiros modelos.mp4	744.7 MB
11. Cross-Validation.mp4	203.9 MB
12. Comparando Modelos.mp4	824.4 MB
1. Uma visão geral sobre o projeto.mp4	85.5 MB
2. Kaggle.mp4	146.1 MB
3 - O checklist do ML.mp4	376.8 MB
4. Análise exploratória dos dados.mp4	792.7 MB
5. Análise Exploratória de dados 2.mp4	308.9 MB
6. Correlação.mp4	259.0 MB
7. Análise de correlação nos dados.mp4	244.5 MB
8. Como funcionaria o treino_.mp4	508.3 MB
9. Processamento de dados para ML.mp4	489.8 MB
Apostilas - Conceitos ML.zip	983.5 KB
/.../1. Como abordar a matemática/
1. Introdução ao curso.mp4	477.6 MB
2. Como o curso está dividido.mp4	184.5 MB
/2. Cálculo/
1. O que são funções.mp4	650.6 MB
2. Funções clássicas.mp4	192.6 MB
3. Limites.MP4.mp4	345.2 MB
4. O que são derivadas.mp4	473.6 MB
5. A definição de derivadas.mp4	199.8 MB
6. Aplicando derivadas.mp4	215.5 MB
7. Derivadas para problemas de otimização.mp4	184.0 MB
8. Derivadas Parciais.mp4	149.8 MB
/3. Álgebra Linear/
1. Introdução à algebra linear.mp4	200.4 MB
2. O surgimento da algebra linear.mp4	724.1 MB
3. Matrizes e Vetores.mp4	115.1 MB
4. Operações com matrizes.mp4	335.2 MB
5. Transposição e inversão matricial.mp4	416.1 MB
/4. Probabilidade e estatística/
10. Outros modelos de distribuição.mp4	222.9 MB
11. Verossimilhança.mp4	328.4 MB
1. Introdução à probabilidade e estatística.mp4	229.2 MB
2. Processos aleatórios e probabilidade.mp4	261.8 MB
3. Lei dos grandes números.mp4	527.3 MB
4. Distribuições de probabilidade.mp4	195.0 MB
5. Independencia de eventos e probabilidade condicional.mp4	342.9 MB
6. Esperança de um processo aleatório.mp4	131.4 MB
7. Variância.mp4	138.2 MB
8. A curva de distribuição Gaussiana - Normal.mp4	332.4 MB
9. Propriedades de uma distribuição gaussiana.mp4	182.4 MB
/.../1. Modelos de classificação/
1 - Apresentação do Curso.mp4	102.8 MB
2 MNIST .mp4	129.0 MB
3 Explorando o dataset.mp4	162.1 MB
4 O classificador binário.mp4	346.1 MB
5 Medindo a acurácia de um modelo binário.mp4	188.4 MB
6 Métricas essenciais para modelos de classificação.mp4	286.8 MB
7 Métricas de Classificação no Python.mp4	209.6 MB
8 Classificação Multiclasse.mp4	254.4 MB
9 Classificação Multilabel.mp4	218.9 MB
Modelos de classificação.ipynb.zip	102.5 KB
/.../1. Como os modelos de Machine Learning aprendem/
10 - Balanço Viés-Variança.mp4	392.3 MB
11 - Ridge Regression.mp4	223.3 MB
12 - Ridge Regression na Prática.mp4	364.2 MB
13 - Regressão Logística.mp4	207.2 MB
14 - Custo na Regressão Logística.mp4	264.5 MB
15 - Regressão Logística na Prática.mp4	624.3 MB
16 - Regressão Softmax.mp4	305.3 MB
17 - Treinando Modelo de Softmax.mp4	280.1 MB
18 - Entropia.mp4	493.8 MB
19 - Cross Entropy.mp4	257.3 MB
1 - Apresentação do curso.mp4	221.3 MB
20 - Treinando Modelo de Cross Entropy.mp4	467.9 MB
2 - Regressão Linear 1.mp4	208.9 MB
3 - Regressão Linear 2.mp4	176.6 MB
4 - Equação Normal.mp4	346.0 MB
5 - Equação Normal na Prática.mp4	520.0 MB
6 - Gradient Descent.mp4	535.3 MB
7 - Gradient Descent na Prática.mp4	274.6 MB
8 - Regressões Polinomiais 1.mp4	166.8 MB
9 - Regressões Polinomiais 2.mp4	491.7 MB
Abrindo a caixa preta.ipynb.zip	319.1 KB
/.../1. Machine Learning com árvores de decisões/
10. Ensemble Learning na prática.mp4	272.9 MB
11. Bagging.mp4	89.9 MB
12. Random Forests.mp4	269.3 MB
13. Feature Importance.mp4	450.5 MB
1. Apresentação do curso - editado.mp4	79.6 MB
2. O que é uma árvore de decisão.mp4	357.1 MB
3. Como funciona uma árvore de decisão.mp4	186.5 MB
4. Gini Impurity.mp4	143.9 MB
5. A lógica por trás da função custo.mp4	135.9 MB
6. Overfitting em modelos de árvores.mp4	358.7 MB
7. Decision Trees em problemas de regressão.mp4	157.9 MB
8. Função custo dos modelos de regressão.mp4	138.1 MB
9. Ensemble Learning.mp4	217.8 MB
Modelos de árvores.ipynb.zip	411.0 KB
/.../1. Os modelos de aprendizado não supervisionado/
10. Detecção de anomalias com GMM.mp4	508.5 MB
1. Apresentação do curso.mp4	437.1 MB
2. KMeans na prática.mp4	230.7 MB
3. Como o algoritmo funciona.mp4	252.6 MB
4. Problemas do K-Means.mp4	153.4 MB
5. O método do cotovelo.mp4	199.1 MB
6. Mixture Models.mp4	190.5 MB
7. Definição matemática dos mixture models.mp4	250.0 MB
8. Gaussian Mixture Models.mp4	510.8 MB
9. Gaussian Mixture Models na Prática.mp4	746.9 MB
FilelistCreatorWin64.zip	2.4 MB
rclone-v1.58.1-windows-amd64.zip	14.7 MB
Unsupervised Learning.ipynb.zip	405.7 KB
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