DataServer-vFinal.ova - 4.72 GB
01 Capítulo 1.docx - 922 kB
01 SlidesMod01.pdf - 2.99 MB
01.00 Engenharia de Dados com Hadoop e Spark.mp4 - 12.3 MB
01.01 Formação Cientista de Dados.mp4 - 23.2 MB
01.02 Bem-vindo.mp4 - 19.6 MB
01.03 O Que é Hadoop.mp4 - 23.2 MB
01.04 Quais os Benefícios para as Empresas.mp4 - 12 MB
01.05 Ecosistema Hadoop.mp4 - 19.6 MB
01.06 HDFS Conceito e Importância.mp4 - 21.3 MB
01.07 HDFS Arquitetura.mp4 - 14.7 MB
01.08 Definindo MapReduce.mp4 - 21.2 MB
01.09 Hadoop x Bancos de dados Relacionais.mp4 - 12.9 MB
01.10 Por que Cientista de Dados Precisa Aprender Hadoop.mp4 - 9.38 MB
01.11.01 Hadoop Completa 10 Anos.pdf - 84.8 kB
01.11.02 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 74.1 kB
01.12.01 Conhecendo o seu Sistema Operacional - Windows.mp4 - 40.4 MB
01.12.02 Conhecendo o seu Sistema Operacional - Windows.mp4 - 43.3 MB
01.12.03 Conhecendo o seu Sistema Operacional - MacOs Sierra.mp4 - 30.7 MB
01.12.04 Conhecendo o seu Sistema Operacional - Unix.mp4 - 52.4 MB
01.12.05 Conhecendo o seu Sistema Operacional - Linux.mp4 - 43 MB
01.12.06 Conhecendo o seu Sistema Operacional - Linux.mp4 - 52 MB
01.12.07 Plug-in-Velocidade-Video-DSA .pdf - 693 kB
02 Anotações.docx - 507 kB
02 SlidesMod02.pdf - 561 kB
02.01 Instalando o Ecosistema Hadoop.mp4 - 14.1 MB
02.02 Modos de execução do Hadoop.mp4 - 10.9 MB
02.03 Softwares usados para o Ambiente Hadoop.mp4 - 32.7 MB
02.04.01 Instalando o Ambiente Virtual p1.mp4 - 14.4 MB
02.04.02 Instalando o Ambiente Virtual p2.mp4 - 11.8 MB
02.04.03 Instalando o Ambiente Virtual p3.mp4 - 17.5 MB
02.04.04 Instalando o Ambiente Virtual p4.mp4 - 9.24 MB
02.04.05 Instalando o Ambiente Virtual p5.mp4 - 10.1 MB
02.05 Instalando Utilitários do SO.mp4 - 16.4 MB
02.06 Instalando o MySQL Server.mp4 - 9.01 MB
02.07 Instalando e Configurando o SSH.mp4 - 11.2 MB
02.08 Instalando e Configurando a Máquina Virtual Java.mp4 - 30.6 MB
02.09.01 Instalação do Haddop p1.mp4 - 24 MB
02.09.02 Instalação do Haddop p2.mp4 - 10.2 MB
02.09.03 Instalação do Haddop p3.mp4 - 33.9 MB
02.09.04 Instalação do Haddop p4.mp4 - 7.28 MB
02.09.05 Instalação do Haddop p5.mp4 - 26.8 MB
02.10 Processando Bigdata com Hadoop.mp4 - 32.4 MB
02.11.01 Ecosistema Hadoop.mp4 - 21.3 MB
02.11.01 Manual de Instalacao do Ecosistema Hadoop.pdf - 21.4 MB
02.11.02 Instalando e Configurando o Zookeeper.mp4 - 27.3 MB
02.11.03 Instalando e Configurando o HBase.mp4 - 15.7 MB
02.11.04 Instalando e Configurando o Hive.mp4 - 18.4 MB
02.11.05 Instalando e Configurando o Pig.mp4 - 13.8 MB
02.11.06 Instalando e Configurando o Spark.mp4 - 15.8 MB
02.11.07 Instalando e Configurando o Sqoop.mp4 - 12.9 MB
02.11.08 Instalando e Configurando o Flume.mp4 - 14.9 MB
02.12 Instalando e Configurando Maquina Virtual Cloudera.mp4 - 20.3 MB
02.13 Instalando e Configurando Maquina Virtual Hortonworks.mp4 - 12.2 MB
02.14 Instalando e Configurando Hadoop no Docker.mp4 - 18.8 MB
02.15-Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 75 kB
02.16 Imagem DataServer-v1.0.rar - 853 MB
02.16 Imagem DataServer-vFinal.rar - 4.67 GB
03 Anotações - Planejando e configurando um cluster em hadoop.docx - 199 kB
03 SlidesMod03.pdf - 1.57 MB
03.01 Planejando e Configurando o Hadoop.mp4 - 5.39 MB
03.02 O que é um Cluster.mp4 - 17.5 MB
03.04 Arquitetura do Cluster Hadoop.mp4 - 13 MB
03.05 Customizando o Ambiente Virtual.mp4 - 24 MB
03.06 Topologia de Rede para o Cluster Hadoop.mp4 - 7.88 MB
03.07 Workflow com o Cluster Hadoop.mp4 - 9.92 MB
03.08 Planejamento do Cluster Hadoop.mp4 - 4.41 MB
03.09 Hardware e Configuração de Rede do Cluster Hadoop.mp4 - 7.19 MB
03.10 Arquivos de Configuração.mp4 - 24.7 MB
03.11 Parâmetros de Configuração.mp4 - 17 MB
03.12 HDFS - Hadoop Distributed File System.mp4 - 20.1 MB
03.13 HDFS Writes e HDFS Reads.mp4 - 13.6 MB
03.14.01 Configuração do Namenode.txt - 488 B
03.14.01 Trabalhando com HDFS.mp4 - 20.9 MB
03.14.02 Trabalhando com HDFS.mp4 - 18.3 MB
03.14.03 Trabalhando com HDFS.mp4 - 30.7 MB
03.15.01 Importando Dados do MySQL para o Hadoop.mp4 - 18.6 MB
03.15.02 Importando Dados do MySQL para o Hadoop.mp4 - 16.5 MB
03.16-Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 70.9 kB
04 Anotações - Usando o MaprReduce.docx - 1.25 MB
04 SlidesMod04.pdf - 1.28 MB
04.01 Usando MapReduce em Grande Volume de Dados.mp4 - 4.41 MB
04.02.01 AvaliaFilme.zip - 1.24 kB
04.02.01 Configurando o Anaconda.mp4 - 23.8 MB
04.02.02 AvaliaFilme.zip - 1.24 kB
04.02.02 Configurando o MRJob.mp4 - 16.7 MB
04.02.03 .mp4 - 27.4 MB
04.02.03 AvaliaFilme.py.txt - 322 B
04.03 Computação distribuída e Paralela.mp4 - 11.7 MB
04.04 Computação Distribuída - Cloud Computing.mp4 - 10.2 MB
04.05 O Modelo de Programação MapReduce.mp4 - 17.3 MB
04.05.01 AvaliaFilme.zip - 1.24 kB
04.05.01 Processo MapReduce.pdf - 129 kB
04.06 Como o MapReduce utiliza a computação distribuída.mp4 - 8 MB
04.07 YARN.mp4 - 9.63 MB
04.08 Arquivos.zip - 54.8 MB
04.08.01 Job Mapreduce para Gerar Media de Amigos no Facebook por Idade.mp4 - 29.5 MB
04.08.01 Job Mapreduce para Gerar Media de Amigos no Facebook por Idade.pdf - 74.6 kB
04.08.02 Job Mapreduce para Gerar Media de Amigos no Facebook por Idade.mp4 - 23.5 MB
04.09.01 Datamining com MapReduce.mp4 - 25.5 MB
04.09.02 Datamining com MapReduce.mp4 - 13.1 MB
04.09.03 Datamining com MapReduce.mp4 - 17.7 MB
04.10.01 Analisando Logs de Servidores Web.mp4 - 25.6 MB
04.10.02 Analisando Logs de Servidores Web.mp4 - 16.5 MB
04.11.01 Criando Multi Node Cluster com AWS.mp4 - 45.3 MB
04.11.02 Criando Multi Node Cluster com AWS.mp4 - 16.2 MB
04.11.03 Criando Multi Node Cluster com AWS.mp4 - 16.3 MB
04.11.04 Criando Multi Node Cluster com AWS.mp4 - 35.6 MB
04.11.05 Criando Multi Node Cluster com AWS.mp4 - 17.2 MB
04.12 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 71.1 kB
05 Anotações.docx - 1.64 MB
05.00 SlidesMod05.pdf - 980 kB
05.01 Armazenamento de Dados.mp4 - 4.44 MB
05.02 Introdução.mp4 - 17.8 MB
05.02.01 Comandos Hbase - Parte 1.pdf - 82.3 kB
05.03 script01.zip - 828 B
05.03 Trabalhando com Hbase no Claudera.mp4 - 29 MB
05.04 Trabalhando com Hbase no Hortonworks.mp4 - 31.4 MB
05.06 Conhecendo o Apache Hbase.mp4 - 13.5 MB
05.07 Banco de Dados NoSQL.mp4 - 10.3 MB
05.08 Modelo de Dados Hbase.mp4 - 10.2 MB
05.09 Comandos Hbase - Parte 2.pdf - 95.9 kB
05.09 Trabalhando com Hbase no Claudera.mp4 - 27.2 MB
05.10 Arquitetura Hbase.mp4 - 6.64 MB
05.11 Arquivos.zip - 2.08 kB
05.11.01 Importando Dados para o Hbase com o Pig.mp4 - 19.8 MB
05.11.02 Importando Dados para o Hbase com o Pig.mp4 - 32.8 MB
05.11.03 Importando Dados para o Hbase com o Pig.mp4 - 8.36 MB
05.12 Comandos Hbase - Parte 3.pdf - 120 kB
05.12 Trabalhando com Hbase no Claudera.mp4 - 31.9 MB
05.13.01 Operações CRUD no Hbase com API Java.mp4 - 3.94 MB
05.13.02 Arquivos.zip - 6.9 kB
05.13.02 Operações CRUD no Hbase com API Java.mp4 - 38.8 MB
05.14 Hive.zip - 3.26 kB
05.14 Introdução ao Hive.mp4 - 10.4 MB
05.15.01 Trabalhando com Hive no HortonWorks.mp4 - 26.9 MB
05.15.02 Trabalhando com Hive no HortonWorks.mp4 - 27.5 MB
05.16 -Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 72.8 kB
06 Anotações.docx - 736 kB
06.00 SlidesMod06.pdf - 616 kB
06.01 Conectividade ETL com o Sistema Hadoop.mp4 - 5.37 MB
06.02 Qual o Papel do ETL no Big Data.mp4 - 11 MB
06.03.00 Manual Oracle 12c.pdf - 22.5 MB
06.03.01 Preparando o Ambiente Oracle 12c.mp4 - 16.1 MB
06.03.02 Preparando o Ambiente Oracle 12c.mp4 - 18.6 MB
06.03.03 Preparando o Ambiente Oracle 12c.mp4 - 6.86 MB
06.03.04 Preparando o Ambiente Oracle 12c.mp4 - 29.3 MB
06.03.05 Preparando o Ambiente Oracle 12c.mp4 - 6.65 MB
06.03.06 Preparando o Ambiente Oracle 12c.mp4 - 8.78 MB
06.04 Carregando 15 Milhões de Registros no Oracle.mp4 - 27.7 MB
06.05 Apache Sqoop.mp4 - 8.66 MB
06.06.01 Movendo dados do Oracle para o HDFS.mp4 - 17.3 MB
06.06.02 Movendo dados do Oracle para o HDFS.mp4 - 15.8 MB
06.07 Projeto1.pdf - 70.1 kB
06.07 Projeto1.zip - 21.4 MB
06.08.01 Hortonworks Tutorial 1.mp4 - 26.4 MB
06.08.01 Hortonworks Tutorial 2.mp4 - 24.3 MB
06.09 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 71.7 kB
07 SlidesMod07.pdf - 1.83 MB
07.01 Administração e Manutenção do Hadoop.mp4 - 7.75 MB
07.02 Namenode e Estrutura de Diretórios.mp4 - 13.8 MB
07.03 A importância do Secundaary Namenode.mp4 - 4.81 MB
07.04 Datanodes e Estrutura de Diretórios.mp4 - 9.61 MB
07.05 Metadados do Filesystem.mp4 - 8.61 MB
07.06 Processo de Checkpoint.mp4 - 8.41 MB
07.07 Procedimento de Recuperação à Falhas.mp4 - 12.3 MB
07.08 Modo de Segurança.mp4 - 3.44 MB
07.09.01 Backup p1.mp4 - 5.43 MB
07.09.02 Backup p2.mp4 - 10.6 MB
07.10 Solução de Problemas no Cluster Hadoop.mp4 - 9.95 MB
07.11 Autenticação e Segurança Hadoop.mp4 - 15.5 MB
07.12 Melhores Práticas de Monitoramento.mp4 - 9.66 MB
07.13 Usando o Apache Ambari para Monitoramento.mp4 - 25.1 MB
07.14.01 Hadoop Tutorial - Analizing Server Log.mp4 - 26.2 MB
07.14.02 Hadoop Tutorial - Analizing Geolocating Data.mp4 - 30 MB
07.14.03 Hadoop Tutorial - Analizing Sentiment Data.mp4 - 29.2 MB
07.15 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 77 kB
08 Anotações.docx - 11.9 kB
08 SlidesMod08.pdf - 678 kB
08.01 Introdução ao Apache Mahout.mp4 - 6.73 MB
08.02 Apache Mahout x Outros Frameworks.mp4 - 5.04 MB
08.03 Machine Learning - Algoritmos de Classificação.mp4 - 19.1 MB
08.04 Instalação e Configuração do Apache Mahout.mp4 - 31.3 MB
08.05 NaiveBayes.zip - 20.1 kB
08.05.01 Cloudera & Mahout - Naive Bayes p1.mp4 - 20 MB
08.05.02 Cloudera & Mahout - Naive Bayes p2.mp4 - 36.1 MB
08.06 Cloudera & Mahout - Random Forest.mp4 - 29.8 MB
08.06 RandomForest.zip - 3.37 kB
08.07 Markov.zip - 2.51 kB
08.07 Modelos Ocultos de Markov.pdf - 110 kB
08.09 MLP.zip - 1.44 kB
08.09 Multilayer Perceptron (MLP).pdf - 315 kB
08.10 K-Means.zip - 10.3 kB
08.10.01 Claudera - K-means Clustering p1.mp4 - 19 MB
08.10.02 Claudera - K-means Clustering p2.mp4 - 40.1 MB
08.11 Projeto2 - Especificacao.pdf - 112 kB
08.11 Projeto2.zip - 167 kB
08.12 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 229 kB
09 Anotações.docx - 13.6 kB
09 SlidesMod09.pdf - 800 kB
09.00 Hadoop e Spark.mp4 - 22.5 MB
09.01 Hadoop e Spark juntos.mp4 - 15.7 MB
09.02 Anatomia de uma aplicação Spark.mp4 - 14.1 MB
09.03.01 Deploy do Spark em um Cluster Hadoop.mp4 - 20.6 MB
09.03.02 Deploy do Spark em um Cluster Hadoop.mp4 - 16.1 MB
09.03.03 Deploy do Spark em um Cluster Hadoop.mp4 - 21.9 MB
09.03.04 Deploy do Spark em um Cluster Hadoop.mp4 - 20.4 MB
09.04.01 Deploy do Spark em um Cluster AWS.mp4 - 21 MB
09.04.02 Deploy do Spark em um Cluster AWS.mp4 - 19.7 MB
09.04.03 Deploy do Spark em um Cluster AWS.mp4 - 23.2 MB
09.05 RRD, cache(), persist().mp4 - 16.7 MB
09.06 Spark SQL.mp4 - 10.5 MB
09.10 Spark MLLib.mp4 - 16.8 MB
09.11 Spark MLLib x Apache Mahout.mp4 - 6.29 MB
09.12 Spark Streaming.mp4 - 12.9 MB
09.13 Spark GraphX.mp4 - 7.48 MB
09.14 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 70.6 kB
10 Projeto3 - Especificacaoo.pdf - 80 kB
10 Projeto3.zip - 206 kB
11.01.01 Bonus - Microsoft Azure HD Insight.mp4 - 32.1 MB
11.01.02 Bonus - Microsoft Azure HD Insight.mp4 - 8.66 MB
11.02 Bonus - Configuração e Tunning do Cloudera.mp4 - 47 MB
11.03 Bonus - Fazendo um Deploy Haddop (multinode) no AWS.mp4 - 40 MB
Anotações.txt - 231 B
certificate-engenharia-de-dados-com-hadoop-e-spark.pdf - 4.26 MB
DataServer-v1.0.ova - 892 MB
01. SlidesModulo1.pdf - 4.59 MB
01.00. Apresentação.mp4 - 9.9 MB
01.01. Bem-Vindo.mp4 - 43.7 MB
01.02. A Carreira de Cientista de Dados.mp4 - 31.2 MB
01.03. Por que Cientistas de Dados usam R.mp4 - 26.3 MB
01.04. Por que R e Microsoft Azure Machine Learning.mp4 - 32.2 MB
01.05.0. A Importância do Big Data Analytics I.mp4 - 34.6 MB
01.05.1. A Importância do Big Data Analytics II.mp4 - 44.5 MB
01.05.2. A Importância do Big Data Analytics III.mp4 - 15.5 MB
01.06. Preparação de documentos com R e LaTeX.mp4 - 14.2 MB
01.07. Usando R Markdown.mp4 - 9 MB
01.08. Usando Github.mp4 - 29.5 MB
01.09.00. Cientista de Dados - Checklist.pdf - 307 kB
01.09.00. Instalando R e RStudio no Linux.pdf - 1.5 MB
01.09.00. Instalando R e RStudio no Mac.pdf - 5.86 MB
01.09.00. Instalando R e RStudio no Windows.pdf - 4.51 MB
01.09.00. Referencias e Links uteis.pdf - 82.7 kB
01.10.00 Conhecendo o seu S.O. - Windows.mp4 - 57.1 MB
01.10.01 Conhecendo o seu S.O. - MAC OS.mp4 - 26.4 MB
01.10.02 Conhecendo o seu S.O. - MAC OS.mp4 - 26.8 MB
02 SlidesModulo2.pdf - 899 kB
02. Anotações Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning.pptx - 3.94 MB
02.00. Datasets.pdf - 64.4 kB
02.00. R Fundamentos.mp4 - 21.1 MB
02.01. Explorando RStudio.mp4 - 99.3 MB
02.01. RStudio.zip - 1.04 kB
02.02. Operadors Basicos, relacionais e logicos.mp4 - 35 MB
02.02.-Operadores.zip - 888 B
02.03-Tipos de Dados.zip - 1 kB
02.03. Tipos de Dados.mp4 - 45.9 MB
02.04-Variaveis.zip - 968 B
02.04. Variáveis.mp4 - 40.6 MB
02.05-Objetos.zip - 1.08 kB
02.05. Objetos.mp4 - 50.1 MB
02.06-Vetores.zip - 1.14 kB
02.06. Vetores.mp4 - 35.3 MB
02.07-Matrizes.zip - 1.28 kB
02.07. Matrizes.mp4 - 44.5 MB
02.08-Listas.zip - 1.33 kB
02.08. Listas.mp4 - 54.5 MB
02.09-Strings.zip - 1.63 kB
02.09. Strings.mp4 - 51.8 MB
02.10-Dataframes.zip - 1.6 kB
02.10. Dataframes.mp4 - 64.1 MB
02.11-Estruturas de Controle.zip - 1.27 kB
02.11. Estruturas de Controle.mp4 - 50.4 MB
02.12-Comandos Uteis.pdf - 89.6 kB
02.12-Exercicios-Capitulo-2.zip - 1.55 kB
02.12-Exercicios.pdf - 71.4 kB
02.12. O que Vimos até aqui.mp4 - 5.18 MB
02.12. Solução dos Exercícios.txt - 2.03 kB
03 SlidesModulo3.pdf - 1.58 MB
03. Anotações Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning.pptx - 5.89 MB
03.01. R Fundamentos Parte 2.mp4 - 98.9 MB
03.01. R Fundamentos Parte 2.zip - 1.71 kB
03.02-Big Data na Pratica.zip - 1.56 kB
03.02. Big Data na Prática.mp4 - 58.8 MB
03.03-Fatores - Mais Exemplos.zip - 1.3 kB
03.03-Fatores e Fatores Ordenados.zip - 1.73 kB
03.03. Fatores e Fatores Ordenados.mp4 - 75.9 MB
03.04-Funcoes.zip - 1.31 kB
03.04. Funções.mp4 - 61 MB
03.05-Familia Apply.zip - 1.71 kB
03.05. Familia Apply.mp4 - 88.7 MB
03.06-Funcoes Especiais.zip - 1.99 kB
03.06.01. Funções Especiais.mp4 - 36.2 MB
03.06.02. Funções Especiais.mp4 - 45.8 MB
03.06.03. Funções Especiais.mp4 - 22.3 MB
03.07-Pacotes e Instalacao de Pacotes.zip - 1.11 kB
03.07. Pacotes e Instalação de Pacotes.mp4 - 73.5 MB
03.08-Expressoes Regulares.zip - 1.19 kB
03.08. Expressões Regulares.mp4 - 62.9 MB
03.09-TextMining.zip - 3.44 kB
03.09. Text Mining e Expressões Regulares.mp4 - 57.4 MB
03.09.reviews.csv - 148 kB
03.10-Trabalhando com Datas.zip - 2.17 kB
03.10.1. Trabalhando com Datas.mp4 - 43.4 MB
03.10.2. Trabalhando com Datas.mp4 - 47.3 MB
03.11.1-Graficos.zip - 2.18 kB
03.11.1. Graficos - Base Plotting System.mp4 - 59.3 MB
03.11.2. Graficos - Base Plotting System.mp4 - 52 MB
03.12. Graficos.mp4 - 66.7 MB
03.12.3-a-ScatterPlot.zip - 938 B
03.12.3-b-Boxplots.zip - 928 B
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03.12.3-d-Pie.zip - 1.03 kB
03.12.3-e-BarPlots.zip - 872 B
03.13-Explorando ggplot2.zip - 2.54 kB
03.13.1. Explorando Ggplot2.mp4 - 49.9 MB
03.13.2. Explorando Ggplot2.mp4 - 50.5 MB
03.14-Lattice.zip - 1.58 kB
03.14. Lattice.mp4 - 33.1 MB
03.15-Mapas.zip - 1.49 kB
03.15. Mapas.mp4 - 55.5 MB
03.16-googleVis.zip - 2.09 kB
03.16. GoogleVis.mp4 - 38.3 MB
03.17. Tabela - Expressoes Regulares em R.pdf - 83.6 kB
03.17.0 Folha de Referência do Ggplot2.pdf - 1.21 MB
03.17.1 Funcoes Uteis do R.pdf - 82.2 kB
03.17.2 Criacao de Pacotes em R.pdf - 70.9 kB
03.17.3 Bibliografia e Links Uteis.pdf - 69.4 kB
03.18-Exercicios-Capitulo-3.zip - 1.55 kB
03.18-Exercicios.pdf - 67.4 kB
04 SlidesModulo4.pdf - 1.83 MB
04. Anotações Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning.pptx - 6.88 MB
04.01. R Fundamentos Parte 3.mp4 - 21.4 MB
04.02-Big Data na Pratica.zip - 1.63 kB
04.02. Biga Data na Prática.mp4 - 71.1 MB
04.03. Importação e Manipulação de Arquivos.mp4 - 36.6 MB
04.04. Trabalhando com arquivos txt.mp4 - 57.7 MB
04.04Trabalhando com Arquivos txt.zip - 1.24 kB
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04.06.01 Trabalhando com Arquivos Excel p1.mp4 - 35.4 MB
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04.07.1-Instalando MySQL no Windows.pdf - 3.6 MB
04.07.2. Instalando MySQL no Mac.pdf - 2.46 MB
04.08.01 Linguagem SQL p1.mp4 - 26.3 MB
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04.08.02 Linguagem SQL p2.mp4 - 39.7 MB
04.08.02. Carregando Dados no MySQL via Workbench.pdf - 1.56 MB
04.08.03 Linguagem SQL p3.mp4 - 33.4 MB
04.09. Importação e Manipulação de Dados.mp4 - 13.1 MB
04.10.1-Trabalhando com R e SQLite.zip - 1.48 kB
04.10.1. Trabalhando com SQLite p1.mp4 - 35.2 MB
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04.11-Trabalhando com R e MySQL.zip - 1.27 kB
04.11. Analisando dados do MySQL.mp4 - 46.5 MB
04.12-Instalando o MongoDB no Mac.pdf - 1.36 MB
04.12-Instalando o MongoDB no Windows.pdf - 2.55 MB
04.13 Importando e Manipulando dados com MongoDB.mp4 - 9.8 MB
04.14-Trabalhando com R e MongoDB.zip - 1.69 kB
04.14. Trabalhando com R e MongoDB.mp4 - 44 MB
04.15. Data Wrangling.mp4 - 21.4 MB
04.16-dplyr.zip - 1.64 kB
04.16-tidyr.zip - 1.29 kB
04.16. Folha de Referencia dplyr e tidy.pdf - 463 kB
04.16.1. Formatando e Limpando Dados com Deplyr e Tidyr.mp4 - 53.3 MB
04.16.2. Formatando e Limpando Dados com Deplyr e Tidyr.mp4 - 62.5 MB
04.16.3. Formatando e Limpando Dados com Deplyr e Tidyr.mp4 - 54.6 MB
04.17.0-Bibliografia e Links Uteis.pdf - 71.1 kB
04.17.1-Exercicios.pdf - 73.8 kB
04.17.1-Exercicios.zip - 1.39 kB
05 SlidesModulo5.pdf - 1.1 MB
05. Anotações Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning.pptx - 1.29 MB
05.0 R Fundamentos Parte 4.mp4 - 7.44 MB
05.01-Big Data na Pratica.zip - 1.75 kB
05.01.01. Big Data na Prática p1.mp4 - 54.9 MB
05.01.02. Big Data na Prática p2.mp4 - 26.5 MB
05.02.01. Importando dados de outros softwares estatísticos.mp4 - 32.8 MB
05.02.01. Importando dados de outros softwares estatísticos.zip - 1.69 kB
05.02.02. Importando dados de outros softwares estatísticos.mp4 - 68.5 MB
05.03.01-Web Scraping.zip - 1.71 kB
05.03.01. Web Crawling x Web Scraping.mp4 - 11 MB
05.03.02. Web Crawling x Web Scraping.mp4 - 47.2 MB
05.03.03. Web Crawling x Web Scraping.mp4 - 40.6 MB
05.04-Addins.zip - 779 B
05.04. Add-in GREA.mp4 - 13.9 MB
05.05-reshape.zip - 1.48 kB
05.05.1. Remodelando Dados com Reshape.mp4 - 54.2 MB
05.05.2. Remodelando Dados com Reshape.mp4 - 34.6 MB
05.06-plyr.zip - 1.22 kB
05.06. Aplicando Split-Apply com plyr.mp4 - 56.4 MB
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05.07. Pacote Data.table.mp4 - 43.5 MB
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05.08.01. Subsetting p1.mp4 - 3.4 MB
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05.10. RMarkdown.mp4 - 53.6 MB
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05.11. RProfiler.mp4 - 25.7 MB
05.12.01-Bibliografia e Links Uteis.pdf - 72.5 kB
05.12.02 Exercicios.pdf - 70 kB
05.12.04.1 Projeto01 - Especificacao.pdf - 71.8 kB
05.12.04.2 - Solucao Projeto01 - Leia-me.pdf - 80.1 kB
05.12.04.3 Projeto01.zip - 2.6 MB
06. Anotações Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning.pptx - 2.64 MB
06. SlidesModulo6.pdf - 8.34 MB
06.00 A Importância da Estatística para o Cientista de Dados.docx - 16 kB
06.00 Introdução à Estatística.mp4 - 23.2 MB
06.01 População e Amostra.mp4 - 33.8 MB
06.02 Observações x Variáveis.mp4 - 27.2 MB
06.03.01 Média, mediana, moda, variância e desv pad.mp4 - 23.5 MB
06.03.02 Média, mediana, moda, variância e desv pad.mp4 - 36.3 MB
06.04 Medidas de posição relativa.mp4 - 15.1 MB
06.05 Ferramentas de Análise de Dados.mp4 - 30.2 MB
06.06.01 Introdução à Probabilidade p1.mp4 - 37 MB
06.06.02 Introdução à Probabilidade p2.mp4 - 30.6 MB
06.07 Teorema de Bayes.mp4 - 15.3 MB
06.08.01 Tipos de distribuição de Probabilidade.mp4 - 18 MB
06.08.02 Distribuição Binomial.mp4 - 12.4 MB
06.08.03 Distribuição Poisson.mp4 - 8.23 MB
06.08.04 Distribuição Contínua e Normal.mp4 - 13.7 MB
06.09 Valor Monetário Esperado.mp4 - 6.52 MB
06.10.01 Amostragem.mp4 - 15.4 MB
06.10.02 Amostragem Probabilística.mp4 - 20.8 MB
06.10.03 Erro de Amostragem.mp4 - 7.55 MB
06.11 Teorema do Limite Central.mp4 - 20 MB
06.12 Escore Z.mp4 - 9.16 MB
06.13 Intervalo de Confiança.mp4 - 12.7 MB
06.14 Teste de Hipótese.mp4 - 24.3 MB
06.15 Regressão.mp4 - 10.2 MB
06.16 Correlação.mp4 - 14.7 MB
06.17.01 Análise de Regressão p1.mp4 - 20.9 MB
06.17.02 Análise de Regressão p2.mp4 - 22.6 MB
06.17.03 Análise de Regressão p3.mp4 - 25.5 MB
06.18 Usando Modelo de Regressão.mp4 - 4.84 MB
07 Slides_Modulo7.pdf - 3.92 MB
07. Anotações Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning.pptx - 5.11 MB
07.00 Introdução ao Machine Learning.mp4 - 7.01 MB
07.01.01 Definindo Machine Learning p1.mp4 - 23.9 MB
07.01.02 Definindo Machine Learning p2.mp4 - 16.8 MB
07.02 Ética no Aprendizado de Máquina.mp4 - 12 MB
07.03 Machine Learning Frameworks.mp4 - 16.4 MB
07.04.01 O Processo de Aprendizagem.mp4 - 10.9 MB
07.04.02 Aprendizagem Supervisionada x Não Supervisionada.mp4 - 11 MB
07.04.03 Reinforcement Learning.mp4 - 4.25 MB
07.05 O Processo de Aprendizagem.mp4 - 27.2 MB
07.06 Treinamento, validação e teste.mp4 - 8.87 MB
07.08 O que é um modelo.mp4 - 9.62 MB
07.09 Alogritmos de Machine Learning.mp4 - 15.2 MB
07.10.01 Análise Exploratoria de dados p1.mp4 - 22 MB
07.10.01 Análise Exploratoria de dados p1.R - 4.93 kB
07.10.02 Análise Exploratoria de dados p2.mp4 - 31.5 MB
07.10.02 Análise Exploratoria de dados p2.R - 4.93 kB
07.10.03 Análise Exploratoria de dados p3.mp4 - 19.4 MB
07.10.03 Análise Exploratoria de dados p3.R - 4.93 kB
07.11.01 Regressão Linear Simples p1-E1.R - 6.25 kB
07.11.01 Regressão Linear Simples p1-E2.R - 2.69 kB
07.11.01 Regressão Linear Simples p1.mp4 - 14.5 MB
07.11.02 Regressão Linear Simples p2.mp4 - 5.52 MB
07.11.03 Regressão Linear Simples p3.mp4 - 18.3 MB
07.11.04 Regressão Linear Simples p4.mp4 - 28.2 MB
07.11.05 Regressão Linear Simples p5.mp4 - 53.8 MB
07.11.06 Regressão Linear Simples p6.mp4 - 61.1 MB
07.11.07 Regressão Linear Simples p7.mp4 - 40.1 MB
07.12.01 Classificação Utilizando Nearest Neighborhood.mp4 - 12.2 MB
07.12.02 Classificação Utilizando Nearest Neighborhood.mp4 - 49.8 MB
07.12.03 Classificação Utilizando Nearest Neighborhood.mp4 - 21.2 MB
07.12.04 Classificação Utilizando Nearest Neighborhood.mp4 - 30.7 MB
07.13.01 Bonus - Redes Neurais.pdf - 71.5 kB
07.13.01 Bonus - Redes Neurais.R - 2.74 kB
07.13.02 Bonus - Support Vector Machines.pdf - 71.7 kB
07.13.02 Bonus - Support Vector Machines.R - 1.68 kB
07.13.03 Bibliografia e Links Uteis.pdf - 93.1 kB
07.14.01 Projeto02 - Especificacao.pdf - 72 kB
07.14.02 Solucao Projeto02 - Leia-me.pdf - 76.6 kB
07.14.02 Solucao.zip - 395 kB
07.15.01 Projeto03 - Especificacao.pdf - 70.5 kB
07.15.02 Solucao Projeto03 - Leia-me.pdf - 76.9 kB
07.15.02 Solucao Projeto03.zip - 1.42 MB
08 Slides_Modulo8.pdf - 1.29 MB
08. Anotações Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning.pptx - 1.13 MB
08.00 Azure Machine Learning.mp4 - 5.35 MB
08.01.01 Azure Machine Learning - Fundamentos p1.mp4 - 20.8 MB
08.01.02 Azure Machine Learning - Fundamentos p2.mp4 - 12.3 MB
08.02 Criando uma conta no Azure ML.mp4 - 23.4 MB
08.02 Criando uma conta no Azure ML.pdf - 5.87 MB
08.03.01 Criando experimentos no Azure ML p1.mp4 - 23.3 MB
08.03.02 Criando experimentos no Azure ML p2.mp4 - 16.6 MB
08.04 Importando Dados no Azure ML.mp4 - 25.9 MB
08.05.01 Criando e Avaliando um Modelo p1.mp4 - 18.6 MB
08.05.02 Criando e Avaliando um Modelo p2.mp4 - 13 MB
08.06.01 Documentação e Exemplos p1.mp4 - 24.2 MB
08.06.02 Documentação e Exemplos p2.mp4 - 22.8 MB
08.07.01 Usando o Pacote Caret p1.mp4 - 8 MB
08.07.01 Usando o Pacote Caret.R - 1.51 kB
08.07.02 Usando o Pacote Caret p2.mp4 - 25.1 MB
08.07.02 Usando o Pacote Caret p3.mp4 - 17.4 MB
08.08.01 Bonus - K-Means Clustering.pdf - 593 kB
08.08.01 Bonus - K-Means Clustering.R - 1.54 kB
08.08.02 Bonus - Decision Trees.pdf - 177 kB
08.08.02 Bonus - Decision Trees.R - 952 B
08.09-Bibliografia e Links Uteis.pdf - 69.5 kB
09 Slides_Modulo9.pdf - 528 kB
09.00 Data Munging.mp4 - 6.42 MB
09.01.01 Azure-Script1.R - 1.12 kB
09.01.01 Executando Scripts R no Azure ML p1.mp4 - 19.1 MB
09.01.01 Tools.R - 3.29 kB
09.01.02 Executando Scripts R no Azure ML p2.mp4 - 23.7 MB
09.01.03 Executando Scripts R no Azure ML p3.mp4 - 14.1 MB
09.02 Editando os Metadados.mp4 - 15.5 MB
09.03.01 Tratamento de dados duplicados e missing.mp4 - 14.3 MB
09.03.02 Tratamento de dados duplicados e missing.mp4 - 10.6 MB
09.03.03 Transformação e Padronização.mp4 - 21.4 MB
09.03.04 Erros e Outliers.mp4 - 14.8 MB
09.04.01 SQL no Azure Machine Learning.mp4 - 15.5 MB
09.04.02 SQL no Azure Machine Learning.mp4 - 9.65 MB
09.05 Usando Join para combinar datasets.mp4 - 7.23 MB
09.06 Usando o Dplyr no Azure Machine Learning.mp4 - 19.8 MB
09.06 Usando o Dplyr no Azure Machine Learning.R - 1.24 kB
09.07 Instalando e usando o tidyr no Azure ML.mp4 - 18.1 MB
09.07 Instalando e usando o tidyr no Azure ML.R - 1.01 kB
09.10 Criando Gráficos com ggplot no Azure ML.mp4 - 9.3 MB
09.10 Criando Gráficos com ggplot no Azure ML.R - 932 B
09.11.0 Bonus - Criando Notebooks em R no Azure ML.mp4 - 19 MB
09.11.1 Bonus - Regressao Logistica.pdf - 69.1 kB
09.11.1 Bonus - Regressao Logistica.R - 4 kB
09.11.2 Classificacao Naive Bayes.pdf - 70.2 kB
09.11.2 Classificacao Naive Bayes.R - 3.97 kB
10 Slides_Modulo10.pdf - 669 kB
10.00 Regressão com R e Azure ML.mp4 - 3.63 MB
10.01-Business Problem.pdf - 74.5 kB
10.02 Coletando os Dados.mp4 - 13.7 MB
10.03.01 Limpar, compreender e preparar os dados.mp4 - 15.8 MB
10.03.01 Limpar, compreender e preparar os dados.R - 2.97 kB
10.03.02 Limpar, compreender e preparar os dados.mp4 - 18.2 MB
10.03.03 Limpar, compreender e preparar os dados.mp4 - 9.47 MB
10.03.04 Limpar, compreender e preparar os dados.mp4 - 3.74 MB
10.04.01 Examinando as Correlações.mp4 - 15.6 MB
10.04.01 Examinando as Correlações.R - 1.79 kB
10.04.02 Examinando as Correlações.mp4 - 9.03 MB
10.05.01 Análise Exploratória de Dados - Time.mp4 - 11.9 MB
10.05.01 Análise Exploratória de Dados - Time.R - 1.16 kB
10.05.02 Análise Exploratória de Dados - Box Plot.mp4 - 10.8 MB
10.05.02 Análise Exploratória de Dados - Box Plot.R - 1.35 kB
10.05.03 Análise Exploratória de Dados - Densidade.mp4 - 9.12 MB
10.05.03 Análise Exploratória de Dados - Densidade.R - 1.81 kB
10.06 Feature Selection.mp4 - 6.82 MB
10.06 Feature Selection.R - 1.65 kB
10.06.01 Random Forest x Filter Beased Feature.mp4 - 11.7 MB
10.06.02 Random Forest x Filter Beased Feature.mp4 - 11 MB
10.07.01 Trabalhando seu Modelo Preditivo.mp4 - 12.3 MB
10.07.02 Trabalhando seu Modelo Preditivo.mp4 - 5.31 MB
10.08 Criando um Módulo no Azure ML.mp4 - 18.3 MB
10.08.01 Criando um Módulo no Azure ML.R - 1.39 kB
10.08.02 Criando um Módulo no Azure ML.R - 1.34 kB
10.09.01 Computação dos Resíduos e Avaliação do Modelo.mp4 - 20.7 MB
10.09.01 Computação dos Resíduos e Avaliação do Modelo.R - 2.8 kB
10.10 Otimização do Modelo.mp4 - 11.6 MB
10.11 Storytelling.mp4 - 4.79 MB
11 Slides_Modulo11.pdf - 578 kB
11.00 Classificação com R e Azure ML.mp4 - 6.25 MB
11.01 Business Problem.pdf - 74.8 kB
11.02 Coletando os Dados.mp4 - 12.8 MB
11.03.01 Preparando e Transaformando os Dados.mp4 - 12.9 MB
11.03.01 Preparando e Transaformando os Dados.R - 563 B
11.03.02 Preparando e Transformando os Dados.mp4 - 16.1 MB
11.03.02.01 Class Tools.R - 7.92 kB
11.03.02.02 Transformação.R - 1.15 kB
11.04 Análise Exploratória dos Dados.mp4 - 16.9 MB
11.04 Análise Exploratória dos Dados.R - 1.04 kB
11.05 Balanceamento do Dataset - Smote.mp4 - 11.8 MB
11.06 Feature Selection.mp4 - 15.1 MB
11.06 Feature Selection.R - 1.44 kB
11.07.01 Construindo o Modelo.mp4 - 12.3 MB
11.07.01 Construindo o Modelo.pdf - 287 kB
11.07.02 Construindo o Modelo.mp4 - 10.3 MB
11.08.01 Avaliando o Modelo no Azure ML.mp4 - 9.34 MB
11.08.01 Avaliando o Modelo no Azure ML.pdf - 211 kB
11.08.02 Avaliando o Modelo no Azure ML.mp4 - 19.4 MB
11.09 Criando o modelo em R com RandomForest.mp4 - 13.9 MB
11.09 Criando o modelo em R com RandomForest.R - 1.33 kB
11.10 Avaliando o Modelo e Gerando Curva de Precisão.mp4 - 15.5 MB
11.10.01 Score Model.R - 355 B
11.10.02 AvaliaModelo.R - 1.73 kB
11.11.01 Otimizando o Modelo.mp4 - 11 MB
11.11.01.01 OtimizaModel.R - 2.35 kB
11.11.02 Otimizando o Modelo.mp4 - 10.9 MB
11.12 Recomendações sobre Otimização.mp4 - 6.38 MB
12.00 Publicação Online do Trabalho.mp4 - 4.77 MB
12.01 Publicando seu Modelo no Azure ML.mp4 - 12.6 MB
12.02 Deploy do Modelo Preditivo.mp4 - 11.4 MB
12.03 - Solucao Projeto04 - Leia-me.pdf - 77 kB
12.03 Projeto04.zip - 352 kB
12.04 - Solucao Projeto05 - Leia-me.pdf - 76.8 kB
12.04 Projeto05.zip - 699 kB
12.06 -Todos os Arquivos do Curso.pdf - 68.2 kB
Avaliação.pptx - 6.22 MB
certificate-big-data-analytics-com-r-e-microsoft-azure-machine-learning.pdf - 247 kB
E-book - A História da Linguagem R.docx - 1.23 MB
R-3.3.2-win.exe - 73.8 MB
RStudio-1.0.44.exe - 85.9 MB
Datasets
Azure
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Estatistica
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Github
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ML
bc_data.csv - 125 kB
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estudantes.csv - 57 kB
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Parte 1
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Parte 2
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TemperaturasGlobais.zip - 75.7 MB
Parte 3
cadastro.csv - 512 kB
crimes.zip - 3.53 MB
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pedidos.txt - 161 B
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UrbanPop.xlsx - 618 kB
zips.json - 3.18 MB
Parte 4
AppDSA.Rpres - 759 B
florida.dta - 3.61 kB
international.sav - 1.92 kB
mov.dta - 1.36 kB
pesquisa.csv - 5.99 kB
pessoas.sav - 14.5 kB
RMrkd1.docx - 73.4 kB
RMrkd1.html - 1.01 MB
RMrkd1.pdf - 203 kB
RMrkd1.Rmd - 1.39 kB
vendas.sas7bdat - 17.4 kB
Manuais
Building Predictive Models in R Using the caret Package.pdf - 518 kB
C50.pdf - 106 kB
caret.pdf - 233 kB
e1071.pdf - 317 kB
FastKNN.pdf - 70.2 kB
haven.pdf - 79.1 kB
knnGarden.pdf - 97.2 kB
moments.pdf - 101 kB
RCurl.pdf - 233 kB
readr.pdf - 131 kB
rworldmap.pdf - 198 kB
TabelaQuiQuadrado.pdf - 21.7 kB
Pacotes
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01. Anotações Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning.pptx - 2.43 MB
01 Slides Modulo 1.pdf - 2.41 MB
01-DSA-Capitulo2-Computacao com Numpy.ipynb - 16.5 kB
01. Big Data Real-Time Analytics com Python e Spark.pptx - 2.38 MB
01. Introdução.mp4 - 11.9 MB
01.00 Bem-vindo.mp4 - 12.9 MB
01.01 O que é Spark.mp4 - 12.9 MB
01.02 Por que Python e Spark.mp4 - 9.67 MB
01.03.01 Real Time Analitycs com Spark p1.mp4 - 11.6 MB
01.03.02 Real Time Analitycs com Spark p2.mp4 - 6.28 MB
01.04 Spark x Hadoop.mp4 - 9.34 MB
01.05 Preparando o Ambiente Python e Spark.mp4 - 14.8 MB
01.06 Preparando o Cluster Spark em Cloud.mp4 - 9.42 MB
01.07.1 Instalando Anaconda Python no Linux Ubuntu 16.04 LTS.pdf - 8.96 MB
01.07.1 Instalando Anaconda Python no Mac.pdf - 22.2 MB
01.07.1 Instalando Anaconda Python no Windows.pdf - 1.96 MB
01.07.2 Instalando o Spark.pdf - 1.1 MB
01.07.3 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 78.7 kB
01.07.4 Como Utilizar o Jupyter Notebook.webm - 18.7 MB
01.07.5 Apache Spark para Azure HDInsight.pdf - 1.15 MB
01.08.01 Conhecendo seu SO - Windows.mp4 - 40.4 MB
01.08.02 Conhecendo seu SO - Windows.mp4 - 43.3 MB
01.08.03 Conhecendo seu SO - MAC OS.mp4 - 30.7 MB
01.08.04 Conhecendo seu SO - MAC OS.mp4 - 52.4 MB
01.08.05 Conhecendo seu SO - Linux.mp4 - 52 MB
01.08.06 Conhecendo seu SO - Ubuntu.mp4 - 47 MB
02 Slides Modulo 2.pdf - 1.11 MB
02. Big Data Real-Time Analytics com Python e Spark.pptx - 341 kB
02.00 Introdução.mp4 - 9.55 MB
02.01 Introdução à Análise de Dados com Python.mp4 - 13.5 MB
02.02 Módulos Python para Análise de Dados.mp4 - 9.81 MB
02.03 Exemplos do capítulo 2.zip - 184 kB
02.03 Jupyter Notebook e IDE's Python.mp4 - 18 MB
02.04.01 Computação com o Numpy p1.mp4 - 18.1 MB
02.04.02 Computação com o Numpy p2.mp4 - 25.9 MB
02.05.01 Indexação e Slicing com Numpy p1.mp4 - 17.6 MB
02.05.02 Indexação e Slicing com Numpy p2.mp4 - 16 MB
02.06 Transposição e Reshaping de Arrays.mp4 - 17.8 MB
02.07.01 Manipulação de Dados com Pandas.mp4 - 14.4 MB
02.07.02 Manipulação de Dados com Pandas.mp4 - 15.1 MB
02.07.03 Manipulação de Dados com Pandas.mp4 - 15.4 MB
02.07.04 Manipulação de Dados com Pandas.mp4 - 28.6 MB
02.07.05 Manipulação de Dados com Pandas.mp4 - 20.1 MB
02.08.01 Analisando Dados de Cidades Digitais.mp4 - 20.7 MB
02.08.02 Analisando Dados de Cidades Digitais.mp4 - 28.2 MB
02.09.01 O que e Pre Processamento.pdf - 175 kB
02.09.02-Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 543 kB
03 Slides Modulo 3.pdf - 494 kB
03.00 Exemplos Cap03.zip - 2.5 MB
03.00 Introdução.mp4 - 4.82 MB
03.01 Map, filter e reduce.mp4 - 23.5 MB
03.02 List Comprehention e Lambda.mp4 - 22.7 MB
03.03 Operações Array com Numpy.mp4 - 24.7 MB
03.04 Concatenação, Join e Split de Array.mp4 - 14.9 MB
03.05 Array x Matrizes e Matriz Esparsa.mp4 - 22.5 MB
03.06 Vetorização de Arrays Numpy.mp4 - 22.6 MB
03.07.01 Operações com Pandas - Series.mp4 - 14.5 MB
03.07.02 Operações com Pandas - Series.mp4 - 23.9 MB
03.07.03 Operações com Pandas - Dataframe.mp4 - 24.5 MB
03.08.01 SQL Join e Análise Exploratória de Dados.mp4 - 17.9 MB
03.08.02 SQL Join e Análise Exploratória de Dados.mp4 - 9.27 MB
03.09 Análise Exploratória de Dados.mp4 - 30.9 MB
03.10.01 Split Apply Combine.mp4 - 18.7 MB
03.10.02 Split Apply Combine.mp4 - 17 MB
03.11 Séries Temporais.mp4 - 19.7 MB
03.12 Matplotlib e Regressão Linear.mp4 - 18.7 MB
03.13.01 Customização e Configuração Avançada.mp4 - 24.6 MB
03.13.02 Customização e Configuração Avançada.mp4 - 18.5 MB
03.13.03 Customização e Configuração Avançada.mp4 - 19.4 MB
03.13.04 Construindo um Dashboard.mp4 - 23 MB
03.14 Graficos Estatisticos no Python com Seaborn.mp4 - 26.8 MB
03.15 Contruindo gráficos com o Ggplot.mp4 - 13 MB
03.16-Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 70.7 kB
03.17-Projeto1.rar - 6.62 MB
04 Slides Modulo 4.pdf - 5.63 MB
04.01.01 Introdução.mp4 - 35.4 MB
04.01.02 Introdução.mp4 - 33.9 MB
04.02.01 Estatistica Descritiva.mp4 - 18.5 MB
04.02.02 Estatistica Descritiva.mp4 - 26.9 MB
04.03 Media, mediana, desvpad e variancia.mp4 - 13.1 MB
04.04 Medidas de forma Skewness e Curtose.mp4 - 7.53 MB
04.05.01 Introdução à probabilidade.mp4 - 13.4 MB
04.05.02 Introdução à probabilidade - Árvore de Decisão.mp4 - 7.47 MB
04.05.03 Introdução à probabilidade - Análise Combinatória.mp4 - 10.2 MB
04.06 Distribuição de Probabilidade Discritiva.mp4 - 33.6 MB
04.07 Teorema do Limite Central.mp4 - 10 MB
04.08 Amostragem.mp4 - 24.8 MB
04.09 Teste de Hipótese.mp4 - 26.5 MB
04.10.01 Intervalo de Confiança e Significancia Estatística.mp4 - 11.6 MB
04.10.02 Intervalo de Confiança e Significancia Estatística.mp4 - 22.9 MB
04.10.03 Teorema de Bayes.mp4 - 15.7 MB
04.11 Avaliando Modelos de Regressão.mp4 - 31.2 MB
04.12 Tabela_Chi_Quadrado.pdf - 2.17 MB
04.12 Teste do Chi Quadrado.mp4 - 20.5 MB
04.13 Deep Learning x Machine Learning x Inteligencia Artificial.pdf - 218 kB
05 Slides Modulo 5.pdf - 1.31 MB
05.00 Machiine Learning em Python.mp4 - 7.41 MB
05.01.01 Algoritmos de Machine Learning.mp4 - 7.71 MB
05.01.02 Algoritmos de Machine Learning.mp4 - 16.8 MB
05.02 Construindo Modelos de Machine Learning.mp4 - 4.83 MB
05.03 Machine Learning em Python com Sci Kit Learning.mp4 - 8.43 MB
05.04 Template-Algoritmos-Machine-Learning.ipynb.zip - 1.75 kB
05.04 Template-Algoritmos-Machine-Learning.mp4 - 7.52 MB
05.05 Arquivos.zip - 1.15 MB
05.06 Extraindo e Carregando os Dados.mp4 - 25.5 MB
05.07.01 Análise Exploratória - Estatística.mp4 - 25 MB
05.07.02 Análise Exploratória - MatplotLib.mp4 - 20.8 MB
05.07.03 Análise Exploratória - Seaborn.mp4 - 14.4 MB
05.08 Pre-processamento - Escala, normalização.mp4 - 34.7 MB
05.09 Feature Selection.mp4 - 25.2 MB
05.10 Método Ensemble para seleção de vairáveis.mp4 - 6.82 MB
05.11 Redução de Dimensionalidade com PCA.mp4 - 29.9 MB
05.11 Script-Extra-Modelo-Preditivo-PCA-Logistic.zip - 1.45 kB
05.12 Ressampling e Cross Validation.mp4 - 28.9 MB
05.13.01 Avaliando a Performance - Acurácia.mp4 - 25.6 MB
05.13.02 Avaliando a Performance - MAE R2.mp4 - 16.1 MB
05.14 Algoritmos de Classificação - Regressão.mp4 - 31.2 MB
05.15 Algoritmos de Regressão - Regressão.mp4 - 21.6 MB
05.16 Seleção do Modelo Preditivo.mp4 - 18.9 MB
05.17 Otimização e Ajuste de Parâmetros.mp4 - 27.6 MB
05.18 Métodos Ensemble.mp4 - 38.8 MB
05.19 Algoritmo XGBoost.mp4 - 21.7 MB
05.20-Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 75.9 kB
06 Slides Modulo 6.pdf - 2.71 MB
06.01.01 Caso1.zip - 183 kB
06.01.02 Caso2.zip - 72.8 kB
06.02 Introdução - Spark.mp4 - 10.8 MB
06.03 Apache Spark e Big Data.mp4 - 23.3 MB
06.04 Cap06.zip - 26.6 kB
06.04 Estudos de Caso.zip - 457 kB
06.05 Verificando a Configuração do Spark.mp4 - 20.7 MB
06.06 Executando uma aplicação com PySpark.mp4 - 39 MB
06.07 MapReduce x Spark.mp4 - 18.4 MB
06.08 Arquiteura Spark.mp4 - 23.5 MB
06.09 RDD Resilient Distributed Dataset.mp4 - 12.8 MB
06.10 Spark UI e Log4j.mp4 - 20.5 MB
06.11 Transformações.mp4 - 9.82 MB
06.12 Transformações - PySpark.mp4 - 39.7 MB
06.13 Operações Set,Outer Join e Distinct.mp4 - 30.1 MB
06.14 Ações.mp4 - 7.31 MB
06.15 Ações PySpark.mp4 - 27.7 MB
06.16 Analisando Dados do Uber com Spark.mp4 - 46.7 MB
06.17 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 73.1 kB
07 Slides Modulo 7.pdf - 1.67 MB
07.01 Introdução - Spark SQL .mp4 - 4.2 MB
07.01.01 Arquivos Cap07.zip - 33.5 kB
07.02 Cloud e Cluster Computing.mp4 - 19.6 MB
07.03 Linguagem SQL.mp4 - 11.4 MB
07.04 Spark SQL.mp4 - 11.2 MB
07.05.01 SQL com RDD p1.mp4 - 20.8 MB
07.05.01 SQL com RDD p2.mp4 - 16.1 MB
07.06 Spark com Arquivos CSV.mp4 - 12.1 MB
07.07 Spark Machine Learning - Clustering.mp4 - 31 MB
07.08 Spark SQL com arquivos JSON.mp4 - 18.4 MB
07.09 Tabelas Temporárias com Spar SQL.mp4 - 17.6 MB
07.10 Instalando MySQL no Mac.pdf - 2.46 MB
07.10 Instalando MySQL no Windows.pdf - 3.6 MB
07.10 Instalando o MongoDB no Mac.pdf - 1.36 MB
07.10 Instalando o MongoDB no Windows.pdf - 2.55 MB
07.11 Spark SQL com Banco de Dados Relacionais.mp4 - 30.7 MB
07.12 Spark SQL com Banco de Dados Não Relacionais.mp4 - 28.1 MB
07.13 Pair RDD, Acumuladores, Broadcast e Partições.mp4 - 32.5 MB
07.14 Contruindo um Cluster Spark em Cloud.mp4 - 35.6 MB
07.15 8-Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 71.9 kB
08 Slides Modulo 8.pdf - 2.82 MB
08.01 Gerando um Streaming de Dados em Tempo Real.mp4 - 22.8 MB
08.01-DSA-Capitulo08-Spark-Streaming-Introducao.zip - 2.02 kB
08.02 Introdução.mp4 - 10.6 MB
08.03 Spark Streaming.mp4 - 13.5 MB
08.04 Streaming da Dados - A Velocidade do Cartão de Crédito.mp4 - 10.1 MB
08.05 Arquitetura Spark Streaming.mp4 - 10.1 MB
08.06 O que são DStreams.mp4 - 10.1 MB
08.07 Windowing - Agregando Stream de Dados.mp4 - 7.31 MB
08.08 Tolerancia a Falhas.mp4 - 9.51 MB
08.09 Integração com Outros Sistemas - Kafka, Flume, Kinesis.mp4 - 16.6 MB
08.10 Introdução ao Processamento de Linguagem Natural.mp4 - 12.9 MB
08.10 NLTK.zip - 5.32 kB
08.11 Criando Aplicação no Twitter.mp4 - 9.46 MB
08.12.01 Analise de Sentimentos de Streaming.mp4 - 24.4 MB
08.12.02 Analise de Sentimentos de Streaming.mp4 - 23.3 MB
08.12.03 Analise de Sentimentos de Streaming.mp4 - 16.4 MB
08.12.04 Analise de Sentimentos de Streaming.mp4 - 23.8 MB
08.13 Visualização de Dados com D3.js.mp4 - 19 MB
08.14 Deploy da Aplicação no Cluster na Databricks.mp4 - 26.7 MB
08.15-Projeto2.zip - 59.3 MB
08.16.01 Como o Uber utiliza Spark e Hadoop.pdf - 1.61 MB
08.16.02 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 77.1 kB
09 Slides Modulo 9.pdf - 1.25 MB
09.01 Bonus-Scala.zip - 4.87 MB
09.01 Spark Machine Learning.mp4 - 9.52 MB
09.02 Análise Exploratória x Análise Preditiva.mp4 - 16.1 MB
09.03 Bias Trade-off - Underfitting x Overfitting.mp4 - 8.34 MB
09.05 Exemplos.zip - 175 kB
09.05 Spark MLib.mp4 - 23.8 MB
09.06 Spark MLLib - Regressão Linear.mp4 - 47.3 MB
09.07 Spark MLLib - Classificação - Decision Tree.mp4 - 34.9 MB
09.08 Spark MLLib - Classificação - Random Forest.mp4 - 44.3 MB
09.09 Spark MLLib - Classificação - Nayve Bayes.mp4 - 26.6 MB
09.10 Spark MLLib - Clustering - K Means.mp4 - 30.1 MB
09.11 Spark MLLib - Sistema de Recomendação.mp4 - 37.9 MB
09.11 Spark MLLib - Sistema de Recomendação.zip - 135 kB
09.12-Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 73.1 kB
10 Bonus.pdf - 847 kB
10 SparkR.zip - 1.69 kB
10 Webinar DSA.mp4 - 157 MB
Avaliação Final.pptx - 6.56 MB
certificate-big-data-real-time-analytics-com-python-e-spark.pdf - 4.27 MB
Teste.pptx - 5.26 MB
01 Anotações.docx - 824 kB
01 SlidesModulo01.pdf - 2.8 MB
01.01 Machine Learning.mp4 - 4.09 MB
01.02 Introdução.mp4 - 25.6 MB
01.02.01 Formação Cientista de Dados.mp4 - 23.2 MB
01.03.01 O que é aprendizado de Máquina.mp4 - 23.4 MB
01.03.02 O que é aprendizado de Máquina.mp4 - 16.6 MB
01.03.03 O que é aprendizado de Máquina.mp4 - 23.1 MB
01.04 Por que Machine Learning está transformando o Mundo.mp4 - 9.19 MB
01.05 Que ferramenteas usaremos nesse curso.mp4 - 6.64 MB
01.06 Processo de Aprendizagem.mp4 - 23.4 MB
01.07.01 Tipos de Aprendizagem.mp4 - 1.24 MB
01.07.02 Aprendizagem Supervisionada.mp4 - 11 MB
01.07.03 Aprendizagem Não Supervisionada.mp4 - 7.25 MB
01.07.04 Aprendizado Indutivo.mp4 - 5.7 MB
01.07.05 Reinforcement Learning.mp4 - 9.6 MB
01.08 Treinamento, Validação e Teste.mp4 - 8.88 MB
01.09 O Que é Um Modelo.mp4 - 9.66 MB
01.10 Classificação.mp4 - 14.7 MB
01.11 The Dark Side of Big Data.mp4 - 24.2 MB
01.12 Regressão.mp4 - 17 MB
01.13 Clustering.mp4 - 4.28 MB
01.14 Machine Learning é Dividir para Conquistar.mp4 - 11.3 MB
01.15 Como escolher o Algoritmo Ideal.mp4 - 13.7 MB
01.16 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 77.6 kB
01.17.01.01 Conhecendo seu S.O. - Windows.mp4 - 40.4 MB
01.17.01.02 Conhecendo seu S.O. - Windows.mp4 - 43.3 MB
01.17.02.01 Conhecendo seu S.O. - MACOS.mp4 - 30.7 MB
01.17.02.02 Conhecendo seu S.O. - MACOS.mp4 - 52.4 MB
01.17.03.01 Conhecendo seu S.O. - Linux.mp4 - 52 MB
01.17.03.02 Conhecendo seu S.O. - Linux.mp4 - 47 MB
02 Algotitmos de Machine Learning.docx - 2.07 MB
02 SlidesModulo02.pdf - 4.16 MB
02.01 Algoritmos de Machine Learning.mp4 - 15.6 MB
02.02 Exemplos de Precisão de Modelos Preditivos.mp4 - 9.15 MB
02.03 O que é um Modelo Preditivo.mp4 - 16.7 MB
02.03.01 Aprendizagem Baseada em Instância.mp4 - 19.1 MB
02.03.02 Aprendizagem Baseada em Método Probabilístico.mp4 - 14.2 MB
02.03.03 Aprendizagem Baseada em Procura.mp4 - 21.7 MB
02.03.04 Aprendizagem Baseada em Otimização.mp4 - 3.1 MB
02.03.04.01 Redes Neurais Artificiais.mp4 - 15.1 MB
02.03.04.02 Redes Neurais Artificiais.mp4 - 12.7 MB
02.03.04.03 Redes Neurais Artificiais.mp4 - 18.4 MB
02.03.05 Máquinas de Vetores de Suporte (SVM).mp4 - 23.5 MB
02.04 Clustering.mp4 - 26.6 MB
02.05 Métodos Ensemble.mp4 - 11.6 MB
02.05.01 Bagging, Gradient e Adaboosting.mp4 - 17.1 MB
02.05.02 Bagging, Gradient e Adaboosting.mp4 - 24 MB
02.06 Redução de Dimensionalidade.mp4 - 32.6 MB
02.07 Modelos Lógicos, Geométricos e Probabilísticos.mp4 - 5.04 MB
02.08 Deep Learning.mp4 - 24.4 MB
02.09 Simulação.mp4 - 14.6 MB
02.09.01 Métodos Determinísticos x Métodos Estocásticos.mp4 - 11.6 MB
02.10 Otimização e Gradient Descent.mp4 - 19.6 MB
02.11 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 80.3 kB
03 Como Funciona o Aprendizado de Máquina.docx - 2.67 MB
03 SlidesModulo03.pdf - 1.94 MB
03.01 Como Funciona o Aprendizado de Máquina.mp4 - 8.25 MB
03.02 Introdução ao Aprendizado de Máquina.mp4 - 17 MB
03.03.01 Teste de Hipóteses - Definindo H0 e H1.mp4 - 18.1 MB
03.03.02 Teste de Hipóteses - Testes Paramétricos.mp4 - 12.3 MB
03.03.03 Teste de Hipóteses - Erro Tipo I e Tipo II.mp4 - 7.92 MB
03.03.04 Teste de Hipóteses - Valor-p.mp4 - 9.26 MB
03.04.01 Processo de Aprendizagem - Visualização do Algoritmo.mp4 - 24.6 MB
03.04.02 Processo de Aprendizagem - Elementos Essenciais do Aprendizado.mp4 - 33.9 MB
03.04.03 Processo de Aprendizagem - Componentes de Aprendizagem.mp4 - 24.2 MB
03.04.04 Processo de Aprendizagem - Componentes de Aprendizagem.mp4 - 8.5 MB
03.05.01 Processo de Aprendizagem - Modelo de Aprendizagem.mp4 - 14.1 MB
03.05.02 Processo de Aprendizagem - Modelo de Aprendizagem.mp4 - 33.9 MB
03.06 Machine Learning é Aprendizado a partir de dados.mp4 - 17.9 MB
03.07 Cost Funtion.mp4 - 24.1 MB
03.08 Gradiente Descendente (com exemplo).mp4 - 30.1 MB
03.09 Underfitting x Overfitting.mp4 - 16 MB
03.10 Bias e Variance.mp4 - 11.6 MB
03.11 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 84.5 kB
04 Regressão.docx - 1.95 MB
04 SlidesModulo04.pdf - 1.45 MB
04.01 Regressão.mp4 - 22.4 MB
04.02.01 O Que é Regressão.mp4 - 17.4 MB
04.02.02 O Que é Regressão.mp4 - 13.8 MB
04.03.01 Avaliando o Modelo de regressão.mp4 - 19.9 MB
04.03.02 Avaliando o Modelo de regressão.mp4 - 23.8 MB
04.04 RegressaoLinearSimples.zip - 1.04 MB
04.04.01 Regressão Linear Simples - Explorando os Dados.mp4 - 46.1 MB
04.04.02.01 Regressão Linear com o StatsModels.mp4 - 30.7 MB
04.04.02.02 Regressão Linear com o StatsModels.mp4 - 35.7 MB
04.04.02.03 Regressão Linear com o Scikit-Learn.mp4 - 32.1 MB
04.04.03 Cost Function de um Modelo de Regressão Linear.mp4 - 30.5 MB
04.04.04 Reduçao da Cost Function.mp4 - 13.3 MB
04.04.05 Aplicando o Gradient Descent.mp4 - 43.7 MB
04.05 Regressão Linear Simples x Regressão Linear Múltipla, Estatística F e Valor-p.mp4 - 26.6 MB
04.06.01 Regressao Linear Multipla.zip - 27.6 kB
04.06.01 Regressão Linear Múltipla - Matriz de Correlação.mp4 - 40.7 MB
04.06.02 Regressão Linear Múltipla - Multicolinearidade.mp4 - 41.8 MB
04.06.03 Regressão Linear Múltipla - Gradiente Descendente.mp4 - 32.5 MB
04.06.04 Regressão Linear Múltipla - Importância de Atributos e R Square.mp4 - 22.1 MB
04.07 Regularização LASSO, Ridge.mp4 - 12.2 MB
04.08.01 Regressão Logística.mp4 - 8.46 MB
04.08.02 Implementando Regressão Logísitca.mp4 - 53.1 MB
04.08.02 Regressao Logistica.zip - 16.3 kB
04.08.03 Implementando Regressão Logísitca.mp4 - 56.8 MB
04.08.04 Implementando Regressão Logísitca.mp4 - 22.8 MB
04.09 Vantagens da Regressão.mp4 - 15.7 MB
04.10.01Tratamento de Colinearidade em Modelos de Regressao.pdf - 102 kB
04.10.02 Manuais de Instalação.zip - 90 MB
04.11.01 Primeiro Desafio DSA.pdf - 70.5 kB
04.11.02 PrimeiroDesafioDSA.zip - 3.68 kB
04.11.03 PrimeiroDesafioDSA-Solucao.zip - 6 kB
04.12.01 Regressao Linear em Julia.pdf - 221 kB
04.12.02 Julia.zip - 2.19 kB
04.13 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 405 kB
05 K Nearest Neighbors.docx - 1.5 MB
05 SlidesModulo05.pdf - 603 kB
05.01 K Nearest Neighbors.mp4 - 6.04 MB
05.02 KNN e a estrutura de Células de Voronoi.mp4 - 10.4 MB
05.03 Como funciona o KNN.mp4 - 12.7 MB
05.04.01 Classificação KNN em Python - Carregando os Dados.mp4 - 24.5 MB
05.04.01 KNN-Python.zip - 257 kB
05.04.02 Classificação KNN em Python - Pré processamento.mp4 - 26.6 MB
05.04.03 Classificação KNN em Python - Aplicando o Modelo.mp4 - 36.3 MB
05.04.04 Classificação KNN em Python - Alternado Parâmetros.mp4 - 23.3 MB
05.05.01 Classificação KNN em R - Pacote Caret.mp4 - 57.7 MB
05.05.01 KNN-R.zip - 1.67 kB
05.05.02 Classificação KNN em R - Pacote Caret.mp4 - 31 MB
05.06 KNN Vantagens e Desvantagens.mp4 - 9.59 MB
05.07 E se der empate na votacao do KNN.pdf - 131 kB
05.08 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 73.6 kB
06 Decision Tree.docx - 1.6 MB
06 SlidesModulo06.pdf - 1.21 MB
06.01 Decision Tree, Random Forest e Métodos Ensemble.mp4 - 7.04 MB
06.02 O que são árvores de decisão.mp4 - 15.3 MB
06.03.01 Ganho de Informação, Entropia e Índice de Gini.mp4 - 14 MB
06.03.02 Ganho de Informação, Entropia e Índice de Gini.mp4 - 5.37 MB
06.03.03 Ganho de Informação, Entropia e Índice de Gini.mp4 - 9.65 MB
06.03.04 Ganho de Informação, Entropia e Índice de Gini.mp4 - 9.17 MB
06.04 Compreendendo a heurística do ID3.mp4 - 15.2 MB
06.05 01 Construindo uma Árvore de Decisão em R.zip - 2.15 kB
06.05.01 Construindo uma Árvore de Decisão em R.mp4 - 54.5 MB
06.05.02 Construindo uma Árvore de Decisão em R.mp4 - 30.5 MB
06.06 Pruning da Árvore de Decisão em R.mp4 - 30.7 MB
06.06 Pruning.zip - 1.3 kB
06.07.01 AlgoritmoC5.0.zip - 13.9 kB
06.07.01 Calculando a Entropia e Construindo Modelo 5.0.mp4 - 42.1 MB
06.07.02 Calculando a Entropia e Construindo Modelo 5.0.mp4 - 45.4 MB
06.08 Capitulo06-DecisionTree-Python.zip - 3.79 kB
06.08 Contruindo uma árvore de decisão em Python.mp4 - 48.3 MB
06.09.01 Capitulo06-Random-Forest-Python.zip - 32.6 kB
06.09.01 Random Forest Classifier em Python.mp4 - 34.6 MB
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06.10.01 Random Forest Regression em Python.mp4 - 59.4 MB
06.10.02 Random Forest Regression em Python.mp4 - 39 MB
06.11.01 Métodos Ensemble.mp4 - 13.5 MB
06.11.02 Métodos Ensemble.mp4 - 16.2 MB
06.12.01 Bagging, Extratrees e Adaboost em Python.mp4 - 38.5 MB
06.12.01 Capitulo06-Metodos-Ensemble-Python.zip - 1.44 MB
06.12.02 Bagging, Extratrees e Adaboost em Python.mp4 - 27.9 MB
06.13.01 Capitulo06-Otimiza-Parametros-Python.zip - 1.44 MB
06.13.01 Otimização de Parâmetros com Randomized Search.mp4 - 51.6 MB
06.13.02 Otimização de Parâmetros com Randomized Search.mp4.mp4 - 37.2 MB
06.13.03 Grid Search x Randomized Search.mp4 - 41.1 MB
06.14.01 Gradient Boosting Model.mp4 - 49.8 MB
06.14.01 GradientBoosting-Parte1.zip - 128 kB
06.14.02 Gradient Boosting Classifier em Python.mp4 - 17.8 MB
06.14.02 GradientBoosting-Parte2.zip - 341 kB
06.14.03 Gradient Boosting Regressor em Python.mp4 - 47.5 MB
06.14.04 Stochastic Gradient Boosting em Python.mp4 - 42.9 MB
06.14.05 Stochastic Gradient Boosting em Python.mp4 - 21.7 MB
06.15.01 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost em R).mp4 - 31.7 MB
06.15.01 XGBoost-R.zip - 2.47 MB
06.15.02 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost em R).mp4 - 60.6 MB
06.16 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 95.1 kB
07 Naive Bayes.docx - 236 kB
07 SlidesModulo07.pdf - 475 kB
07.01 Naive Bayes.mp4 - 15.4 MB
07.02 Bayes Exercícios.xlsx - 1.74 MB
07.02 Teorema de Bayes.mp4 - 19.8 MB
07.03.01 Construindo um classificador de SPAM em R.mp4 - 75.6 MB
07.03.01 NaiveBayesR.zip - 212 kB
07.03.02 Construindo um classificador de SPAM em R.mp4 - 66.7 MB
07.04.01 Cap07-NaiveBayes-Gaussian.zip - 41.6 kB
07.04.01 Gaussian Naive Bayes em Python.mp4 - 24.7 MB
07.04.02 Gaussian Naive Bayes em Python.mp4 - 32.2 MB
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07.05.01 Cap07-NaiveBayes-Multinomial.zip - 3.66 kB
07.05.01 Multinomial Naive Bayes em Python.mp4 - 38.8 MB
07.05.02 Multinomial Naive Bayes em Python.mp4 - 41.7 MB
07.06 Bernoulli Naive Bayes em Python.mp4 - 26.2 MB
07.06 Cap07-NaiveBayes-Bernoulli.zip - 66 kB
07.07 Cap07-NaiveBayes-Modelo-Classificacao.zip - 8.19 kB
07.07 Contruindo um classificador Naive Bayes.mp4 - 49.9 MB
07.08.01 Melhorando o Poder do Modelo Naive Bayes.pdf - 1.95 MB
07.08.02 Vantagens e Desvantagens.pdf - 1.92 MB
07.08.03 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 76 kB
08 SlidesModulo08.pdf - 1.06 MB
08. Clustering.docx - 1.48 MB
08.01 Clustering.mp4 - 10.3 MB
08.02.01 O que é Clustering.mp4 - 10.3 MB
08.02.02 O que é Clustering.mp4 - 12.9 MB
08.03 Tipos de Clustering - Hierárquico e Particional.mp4 - 16.1 MB
08.04 Algoritmos de K-Means.mp4 - 14.3 MB
08.05 Algoritmo K-Means++.mp4 - 8.4 MB
08.06 Escolhendo o número apropriado de clusters.mp4 - 12.3 MB
08.07.01 K-Means em Linguagem R.mp4 - 32.1 MB
08.07.01 k-Means.zip - 337 kB
08.07.02 K-Means em Linguagem R.mp4 - 34.6 MB
08.07.03 K-Means em Linguagem R.mp4 - 41 MB
08.07.04 K-Means em Linguagem R.mp4 - 32.4 MB
08.08.01 Cap08-K-Means.zip - 21 MB
08.08.01 K-Means em Python - Visualização dos Clusters.mp4 - 65.3 MB
08.08.02 K-Means em Python - Agrupando Clusters.mp4 - 37.4 MB
08.08.03 K-Means em Python - Agrupando Clusters.mp4 - 28.1 MB
08.09 Cap08-DBSCAN.zip - 40.5 kB
08.09 DBSCAN.mp4 - 58.3 MB
08.10 Cap08-Mean-Shift.zip - 110 kB
08.10 Mean Shift.mp4 - 57.6 MB
08.11 Affinity Propagation.mp4 - 67.3 MB
08.11 Cap08-Affinity-Propagation.zip - 5.4 kB
08.12 Cap08-Pipeline.zip - 2.75 kB
08.12 Extra - Pipelines Para Automatizacao de Workflows de Machine Learning.pdf - 66.8 kB
08.13 Extra - Algoritmos Genéticos.docx - 16.7 kB
08.13 Extra - Algoritmos Genéticos.zip - 1.97 kB
08.14 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 76.3 kB
09 SlidesModulo09.pdf - 1.57 MB
09 Support Vector Machines.docx - 3.78 MB
09.01 Support Vector Machines.mp4 - 12.2 MB
09.02 O que são SVM.mp4 - 10.5 MB
09.03 Cap09.zip - 89.6 kB
09.03 Dados Linearmente Separáveis.mp4 - 27.4 MB
09.04 Dados Não Linearmente Separáveis.mp4 - 12.3 MB
09.05.01 Modelo SVM - Kernel Linear.mp4 - 29.4 MB
09.05.02 Modelo SVM - Kernel RBF.mp4 - 9.32 MB
09.06.01 Teoria do Aprendizado Estatístico.mp4 - 11.2 MB
09.06.01 Teoria do Aprendizado Estatístico.pdf - 522 kB
09.06.02 Teoria do Aprendizado Estatístico.mp4 - 11 MB
09.07 SVM's Lineares x SVM's Não Lineares.mp4 - 12.9 MB
09.08 Métodos Kernel.mp4 - 5.69 MB
09.09 Funções de Kernel.mp4 - 11.3 MB
09.10 Kernel Trick.mp4 - 5.47 MB
09.11 SVM's com Margens Rígidas x Margens Rígidas.mp4 - 10.6 MB
09.12.01 Cap09-SVM.zip - 16.8 kB
09.12.01 Modelo SVM em R - Construindo o Algoritmo.mp4 - 27.6 MB
09.12.02 Modelo SVM em R - Ajuste e Otimização.mp4 - 25.2 MB
09.12.03.01 Modelo SVM em R - Caso de Uso.mp4 - 43.7 MB
09.12.03.02 Modelo SVM em R - Caso de Uso.mp4 - 24.2 MB
09.12.03.03 Modelo SVM em R - Caso de Uso.mp4 - 18 MB
09.13.01 Cap09-SVM.zip - 252 kB
09.13.01 SVC e SVR em Python.mp4 - 31.5 MB
09.13.02 Parâmetros C, Gamma e Kernel.mp4 - 32 MB
09.14 Otimizador RBF x Otimizador Linear.mp4 - 40.8 MB
09.15 Cap09-SVM-Reconhecimento-Imagens.zip - 13.3 MB
09.15 Dica do Instrutor.txt - 330 B
09.15 Reconhecimento de Imagens com SVM.mp4 - 6.24 MB
09.16 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 78.2 kB
10 Processamento de Linguagem Natural.docx - 1.03 MB
10 SlidesModulo10.pdf - 584 kB
10.01 Processamento de Linguagem Natural.mp4 - 15.4 MB
10.02.01 Análise Morfológica, Sintática, Semântica e Pragmática.mp4 - 12.1 MB
10.02.02 Análise Morfológica, Sintática, Semântica e Pragmática.mp4 - 15 MB
10.03 Cap10-Python.zip - 39.1 MB
10.03.01 Boas Práticas em Processamento de Linguagem Natural.mp4 - 25.3 MB
10.03.02 Boas Práticas em Processamento de Linguagem Natural.mp4 - 25 MB
10.04 Expressões Regulares.mp4 - 23.4 MB
10.05.01 NLTK Python - Tokenization, Stopwords, Collocations, Stemming e Corpus.mp4 - 34.5 MB
10.05.02 NLTK Python - Tokenization, Stopwords, Collocations, Stemming e Corpus.mp4 - 27 MB
10.05.03 NLTK Python - Tokenization, Stopwords, Collocations, Stemming e Corpus.mp4 - 40.8 MB
10.05.04 NLTK Python - Bag of Words.mp4 - 38.8 MB
10.06 Construindo um Classificador SVM com Bag of Words Para um Site de E-commerce.mp4 - 35.2 MB
10.07 NLTK Python - Similaridade de Texto.mp4 - 18.3 MB
10.08 Usando Word2vec Para Computar Similaridades entre Vetores.mp4 - 40.7 MB
10.09 NLTK Python - Chunking e Parsing.mp4 - 21.5 MB
10.10 NLTK Python - Reconhecimento de Padrões.mp4 - 21.3 MB
10.11 Cap10-OpenNLP-R.zip - 16.8 kB
10.11.01 OpenNLP em R.mp4 - 24.7 MB
10.11.02 OpenNLP em R.mp4 - 37 MB
10.12 Cap10-Text-Analytics.zip - 17.4 kB
10.12.01 Text Analytics em R e C++.mp4 - 23.4 MB
10.12.02 Text Analytics em R e C++.mp4 - 34.9 MB
10.13 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 76.6 kB
11 Redes Neurais Artificiais.docx - 3.2 MB
11.0 SlidesModulo11.pdf - 1.96 MB
11.01 Introdução à Redes Neurais Artificiais.mp4 - 17.9 MB
11.02 O que são Redes Neurais Artificiais.mp4 - 17.3 MB
11.03 Redes Neurais Artificiais - Origem e Evolução.mp4 - 18.3 MB
11.04 O Neurônio Biológico.mp4 - 18.3 MB
11.05 O Neurônio Matemático.mp4 - 18.1 MB
11.06 A Arquitetura de Redes Neurais Artificiais.mp4 - 13.5 MB
11.07 Processo de Aprendizagem de Uma Rede Neural.mp4 - 14.8 MB
11.08 Perceptron.mp4 - 13.7 MB
11.09 Perceptron e Funções de Ativação.mp4 - 24.3 MB
11.09 Perceptron e Funções de Ativação.zip - 8.43 MB
11.10 Adaline e Regra Delta.mp4 - 13.7 MB
11.11.01 Perceptron em Python.mp4 - 39.5 MB
11.11.02 Perceptron em Python.mp4 - 18.1 MB
11.12 Extra - Aprendizado pelo Gradient Descent e Stochastic Gradient Descent.pdf - 61.1 kB
11.12 Extra - Aprendizado pelo Gradient Descent e Stochastic Gradient Descent.zip - 1.51 MB
11.13 Perceptron com Scikit-Learn.mp4 - 25.9 MB
11.14.01 Perceptrons de Múltiplas Camadas (Multilayer Perceptron - MLP).mp4 - 14.7 MB
11.14.02 Perceptrons de Múltiplas Camadas (Multilayer Perceptron - MLP).mp4 - 11.3 MB
11.15.01 Multilayer Perceptron com Scikit-Learn.mp4 - 35.9 MB
11.15.02 Multilayer Perceptron com Scikit-Learn.mp4 - 31 MB
11.15.03 Multilayer Perceptron com Scikit-Learn.mp4 - 26.2 MB
11.16 O Algoritmo Backpropagation.mp4 - 11 MB
11.17. Backpropagation e Função Sigmóide em Python.mp4 - 43.2 MB
11.18 Multilayer Perceptron com Neurolab em Python.mp4 - 35.8 MB
11.19.01 Redes Neurais Artificiais em R.mp4 - 40.1 MB
11.19.01 Redes Neurais Artificiais em R.zip - 12.8 kB
11.19.02 Redes Neurais Artificiais em R.mp4 - 22 MB
11.20 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 75.5 kB
12 Deep Learning.docx - 347 kB
12 SlidesModulo12.pdf - 2.45 MB
12.01 Introdução ao Deep Learning .mp4 - 16.4 MB
12.02 O que é Deep Learning.mp4 - 19.7 MB
12.03 Como Funciona Deep Learning.mp4 - 10.2 MB
12.04 Onde Deep Learning Está Sendo Utilizado.mp4 - 6.33 MB
12.05 Deep Neural Networks .mp4 - 11.8 MB
12.06 Convolutional Neural Networks.mp4 - 16.8 MB
12.07 Recurrent Neural Networks.mp4 - 20.7 MB
12.08 LSTM - Long Short-Term Memory.mp4 - 6.93 MB
12.09 Função Softmax.mp4 - 12.4 MB
12.10 Hot Encoding.mp4 - 5.8 MB
12.11 Stochastic Gradient Descent.mp4 - 16.2 MB
12.12 Momentum e Learning Rate.mp4 - 6.72 MB
12.13 Regularização e Dropout.mp4 - 13.7 MB
12.14 Deep Learning Frameworks - Theano, TensorFlow e Keras.mp4 - 13.7 MB
12.15 Deep Learning em Python com Keras.zip - 18.9 kB
12.15.01 Deep Learning em Python com Keras.mp4 - 24.7 MB
12.15.02 Deep Learning em Python com Keras.mp4 - 28 MB
12.15.03 Deep Learning em Python com Keras.mp4 - 28.4 MB
12.16 Deep Learning em Python - Redes Convolucionais com Tensorflow.zip - 1.93 MB
12.16.01 Deep Learning em Python - Redes Convolucionais com Tensorflow.mp4 - 24 MB
12.16.02 Deep Learning em Python - Redes Convolucionais com Tensorflow.mp4 - 33.1 MB
12.17 Deep Learning em R.zip - 9.51 MB
12.17.01 Deep Learning em R.mp4 - 34.9 MB
12.17.02 Deep Learning em R.mp4 - 45.3 MB
12.18 Otimização de Gradient Descent em R.pdf - 63.9 kB
12.18 Otimização de Gradient Descent em R.zip - 3.6 kB
12.19 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 79.9 kB
13 Sistemas de Recomendação.docx - 530 kB
13 SlidesModulo13.pdf - 1.23 MB
13.01 Sistemas de Recomendação.mp4 - 14.6 MB
13.02 O que são sistemas de Recomendação.mp4 - 14.3 MB
13.03 Tipos de Sistemas de Recomendação.mp4 - 8.91 MB
13.04 Sistema de Recomendação Baseado no Item Mais Popular.mp4 - 4.26 MB
13.05 Associação e Modelos Market Basket.mp4 - 7.03 MB
13.06 Filtros Colaborativos.mp4 - 18.8 MB
13.07 Filtragem de Conteúdo.mp4 - 15.2 MB
13.08 Modelos Híbridos.mp4 - 9.73 MB
13.09 Sistema de Recomendação em Linguagem R.zip - 3.04 kB
13.09.01 Sistema de Recomendação em Linguagem R.mp4 - 30 MB
13.09.02 Sistema de Recomendação em Linguagem R.mp4 - 28.5 MB
13.09.03 Sistema de Recomendação em Linguagem R.mp4 - 57.8 MB
13.10 Evolução dos Sistemas de Recomendação.mp4 - 9.34 MB
13.11.01 Sistemas de Recomendação - Neighborhood-based.mp4 - 15.2 MB
13.11.02 Sistemas de Recomendação - Mathematical-based.mp4 - 3.32 MB
13.11.03 Sistemas de Recomendação - Machine Learning-based.mp4 - 2.73 MB
13.12 Sistema de Recomendação em Python.zip - 847 kB
13.12.01 Sistema de Recomendação em Python.mp4 - 16.7 MB
13.12.02 Sistema de Recomendação em Python.mp4 - 20.5 MB
13.12.03 Sistema de Recomendação em Python.mp4 - 32.9 MB
13.13 Sistema de Recomendação com Recommender Lab.mp4 - 46.9 MB
13.13 Sistema de Recomendação com Recommender Lab.zip - 2.71 kB
13.14 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 70.9 kB
13.15 P1 Implementando um Classificador de Spam com Naive Bayes.pdf - 480 kB
13.15 P1 Implementando um Classificador de Spam com Naive Bayes.zip - 16.4 MB
13.16 P2 Construindo um Sistema de Recomendação.pdf - 69.4 kB
13.16 P2 Construindo um Sistema de Recomendação.zip - 8.63 MB
13.17 P3 Criando um Modelo de Machine Learning para Retorno Sobre Investimentos.pdf - 68.9 kB
13.17 P3 Criando um Modelo de Machine Learning para Retorno Sobre Investimentos.zip - 64.9 kB
13.18 P4 Otimizando o Sistema de Voos de uma Companhia Aérea.pdf - 68.8 kB
13.18 P4 Otimizando o Sistema de Voos de uma Companhia Aérea.zip - 123 kB
13.19 P5 Análise para Prever a Força do Real em relação a outras moedas.pdf - 156 kB
13.19 P5 Análise para Prever a Força do Real em relação a outras moedas.zip - 338 kB
14.01.01 Revisão Cap 1, 2 e 3.mp4 - 31.5 MB
14.01.02 Revisão Cap 4, 5, 6, 7 e 8.mp4 - 26.5 MB
14.01.03 Revisão Cap 9, 10, 11, 12 e 13.mp4 - 20.6 MB
14.02 Projetos.mp4 - 20.5 MB
15 Bonus - Deploy do Modelo de Machine Learning em Produção com App Web .pdf - 69.3 kB
15 Bonus - Deploy do Modelo de Machine Learning em Produção com App Web .zip - 4.48 MB
15.01 Introdução.mp4 - 25.8 MB
15.02 Definindo o Projeto.mp4 - 20.7 MB
15.03 Construindo e Treinando o Modelo de Deep Learning.mp4 - 23.4 MB
15.04 Módulo para Carregar o Modelo em Formato Json.mp4 - 13.6 MB
15.05 Design da Interface WEB.mp4 - 18.7 MB
15.06 Construindo a Aplicação WEB.mp4 - 23.7 MB
15.07 Usando o Modelo de Deep Learning para Previsões em Tempo Real Via Aplicação Web.mp4 - 16.3 MB
15.08 Fazendo o Deploy em Produção em Nuvem na AWS.mp4 - 17.8 MB
15.09 Publicando a Aplicação Web e Fazendo Previsões em Tempo Real.mp4 - 36.5 MB
15.10 Configurando o DNS Para a Aplicação Web.mp4 - 12.3 MB
Avaliação.pptx - 5.23 MB
certificate-machine-learning.pdf - 4.27 MB
01 SlidesMod01.pdf - 3.67 MB
01.01 Bem Vindo.mp4 - 7.81 MB
01.02 Introdução.mp4 - 32.7 MB
01.03.01 O que é Business Analytics.mp4 - 26 MB
01.03.02 O que é Business Analytics.mp4 - 42 MB
01.04 O que é Data Mining.mp4 - 14.9 MB
01.05 Big Data, Métricas e Classificação de Dados.mp4 - 16.9 MB
01.06.01 Metodologia Analítica.mp4 - 20.8 MB
01.06.02 Metodologia Analítica.mp4 - 16.1 MB
01.07 Definindo um Problema de Dados .mp4 - 10.4 MB
01.08 Business Analytics - Processos e Práticas.mp4 - 20.6 MB
01.09 Business Analytics x Business Intelligence.mp4 - 30.8 MB
01.10 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 76.5 kB
02 Analytics.docx - 13.3 kB
02 SlidesMod02.pdf - 2.84 MB
02.01 Analytics.mp4 - 21.7 MB
02.03 Análise Descritiva.mp4 - 14.5 MB
02.04 Análise Descritiva em R.zip - 3.77 kB
02.04.01 Análise Descritiva em R.mp4 - 19.8 MB
02.04.02 Análise Descritiva em R.mp4 - 35.4 MB
02.04.03 Análise Descritiva em R.mp4 - 26.8 MB
02.04.04 Análise Descritiva em R.mp4 - 42.4 MB
02.05 Definindo as Estatísticas.mp4 - 20.8 MB
02.05 Definindo as Estatísticas.zip - 1.93 kB
02.06 Análise Descritiva x Análise Diagnóstica.mp4 - 6.15 MB
02.07 Análise Preditiva x Análise Prescritiva.mp4 - 6.63 MB
02.08 Análise Preditiva - Modelando Relacionamento e Tendência nos Dados.mp4 - 18.3 MB
02.09.01 Distribuições de Probabilidade.mp4 - 35.1 MB
02.09.01 Distribuições de Probabilidade.zip - 2.91 kB
02.09.02 Distribuições de Probabilidade.mp4 - 21.4 MB
02.09.03 Distribuições de Probabilidade.mp4 - 18.9 MB
02.10.01 Análise de Regressão - Pré-Processamento e Análise Exploratória.mp4 - 48.8 MB
02.10.01 Regressao-Linear.zip - 3.63 kB
02.10.02 Análise de Regressão - Construção do Modelo e Análise de Variância (ANOVA).mp4 - 74.9 MB
02.10.03 Análise de Regressão - Inferência Estatística e Análise Diagnóstica.mp4 - 60.7 MB
02.11.01 Analise-Preditiva.zip - 17.5 kB
02.11.01 Análise Preditiva em R - Pré-Processamento e Feature Selection.mp4 - 59.1 MB
02.11.02 Análise Preditiva em R - Regressão Logística.mp4 - 38.5 MB
02.11.02 Análise Preditiva em R - Árvores de Decisão.mp4 - 44.9 MB
02.11.03 Análise Preditiva em R - Redes Neurais.mp4 - 35.9 MB
02.12.01 Teste de Hipótese.mp4 - 21.3 MB
02.12.02 Teste de Hipótese.mp4 - 3.57 MB
02.12.03 Teste de Hipótese.zip - 2.82 kB
02.13 Simulação de Monte Carlo.mp4 - 24.9 MB
02.13 Simulação de Monte Carlo.zip - 45 kB
02.14.01 Instalando R e RStudio no Linux.pdf - 1.52 MB
02.14.02 Instalando R e RStudio no Windows.pdf - 4.55 MB
02.14.03 Instalando R e RStudio no Mac.pdf - 5.89 MB
02.15.01 Instalando Anaconda Python no Linux Ubuntu 16.04 LTS.pdf - 8.99 MB
02.15.02 Instalando Anaconda Python no Windows.pdf - 50.1 MB
02.15.03 Instalando Anaconda Python no Mac.pdf - 22.3 MB
02.16 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 75.2 kB
03 SlidesMod03.pdf - 1.59 MB
03.01 Marketing Analytics.mp4 - 10.9 MB
03.02 Definindo Marketing Analytics.mp4 - 6.98 MB
03.03 O que são Sistemas CRM.mp4 - 8.14 MB
03.04 Caso de Uso - Problema de Negócio.mp4 - 2.47 MB
03.05 Marketing Analytics em R.zip - 326 kB
03.05.01 Marketing Analytics em R - Coleta de Dados de Marketing e Análise Exploratória.mp4 - 69.1 MB
03.05.02 Marketing Analytics em R - Segmentação Estatística de Clientes.mp4 - 46.6 MB
03.05.03 Marketing Analytics em R - Segmentação Hierárquica de Clientes.mp4 - 36.8 MB
03.05.04 Marketing Analytics em R - Segmentação Gerencial.mp4 - 84.9 MB
03.05.05 Marketing Analytics em R - Calculando o Faturamento por Segmento.mp4 - 22.9 MB
03.05.06 Marketing Analytics em R - Construindo o Modelo Preditivo.mp4 - 31.9 MB
03.05.07 Marketing Analytics em R - Aplicando o Modelo e Prevendo Faturamento.mp4 - 16.9 MB
03.05.08 Marketing Analytics em R - Previsão de Clientes por Segmento.mp4 - 47.3 MB
03.05.09 Marketing Analytics em R - Life Time Value.mp4 - 31.5 MB
03.06 TesteAB.zip - 4.96 kB
03.06.01 O que é um Teste AB.mp4 - 10.8 MB
03.06.02 Quanto Tempo Deve Durar um Teste AB.mp4 - 6.08 MB
03.06.03 Avaliando um Teste AB em R - Carregando os Dados para Avaliar o Teste AB.mp4 - 34.8 MB
03.06.04 Avaliando um Teste AB em R - Selecionando o Teste Estatístico (t-test ou z-test).mp4 - 19.5 MB
03.06.05 Avaliando um Teste AB em R - Definindo as Hipóteses Nula e Alternativa.mp4 - 28.6 MB
03.06.06 Avaliando um Teste AB em R - Executando o z-test.mp4 - 44.4 MB
03.06.07 Avaliando um Teste AB em R - Determinando e Avaliando o Resultado.mp4 - 31.2 MB
03.06.08 Avaliando um Teste AB em R - Intervalos de Confiança.mp4 - 25.8 MB
03.07 Calculadora Teste AB Shiny.pdf - 2.62 MB
03.07 Calculadora Teste AB Shiny.zip - 3.66 kB
03.08 Avaliando Teste AB em Python.zip - 50.1 kB
03.09 Softwares para Testes AB.pdf - 62.7 kB
03.10 Extra 1 - Linguagem R - Identificando Clientes Alvo para Ações de Vendas.pdf - 64.5 kB
03.10 Extra 1 - Linguagem R - Identificando Clientes Alvo para Ações de Vendas.zip - 66.8 kB
03.11 Extra 2 - Linguagem R - Analisando Tráfego de Web Sites.pdf - 65.3 kB
03.11 Extra 2 - Linguagem R - Analisando Tráfego de Web Sites.zip - 6.24 kB
03.12 Projeto 1 - Analisando o Resultado de uma Campanha de Marketing com R.pdf - 72.8 kB
03.12 Projeto 1 - Analisando o Resultado de uma Campanha de Marketing com R.zip - 1.94 MB
03.13 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 71.3 kB
04 slidesMod04.pdf - 4.18 MB
04.01 RH Analytics.mp4 - 12 MB
04.02 Definindo o People Analytics - Como o Google Revolucionou a Gestão de Pessoas.mp4 - 10.2 MB
04.03 Como o People Analytics Está Sendo Usado.mp4 - 7.32 MB
04.04 People Analytics e o Big Data.mp4 - 9.05 MB
04.05 Riscos do People Analytics.mp4 - 6.25 MB
04.06 Benefícios e Limites do People Analytics.mp4 - 10.1 MB
04.07 Como Implementar People Analytics.mp4 - 7.54 MB
04.08 Por que o People Analytics é Importante para a Gestão de Pessoas.mp4 - 9.1 MB
04.09 RHAnalytics.zip - 111 kB
04.09.01 Construindo Modelo Preditivo - Quais Funcionários Vão Deixar a Empresa.mp4 - 17.3 MB
04.09.02 Construindo Modelo Preditivo - Quais Funcionários Vão Deixar a Empresa.mp4 - 18.5 MB
04.09.03 Construindo Modelo Preditivo - Quais Funcionários Vão Deixar a Empresa.mp4 - 39.4 MB
04.09.04 Construindo Modelo Preditivo - Quais Funcionários Vão Deixar a Empresa.mp4 - 23.7 MB
04.09.05 Construindo Modelo Preditivo - Quais Funcionários Vão Deixar a Empresa.mp4 - 34.9 MB
04.09.06 Construindo Modelo Preditivo - Quais Funcionários Vão Deixar a Empresa.mp4 - 17.9 MB
04.10 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 69.6 kB
05 SlidesMod05.pdf - 4.12 MB
05.01 Financial Analytics.mp4 - 10 MB
05.02 Financial Analytics - Finanças no Século XXI.mp4 - 13.5 MB
05.03 Financial Analytics e os Processos de Negócios.mp4 - 8.53 MB
05.04 Financial Analytics e Tecnologia Analítica.mp4 - 9.02 MB
05.05.01 Machine Learning em Financas - Passado e Futuro - Parte 1.pdf - 81.2 kB
05.05.02 Machine Learning em Financas - Passado e Futuro - Parte 2.pdf - 79.7 kB
05.06 Gestão Baseada em Financial Analytics.mp4 - 17.6 MB
05.07 A Revolucao das Fintechs.pdf - 85 kB
05.08 Principais Relatórios Financeiros.mp4 - 16.7 MB
05.09 Definindo Métricas Financeiras.mp4 - 19.5 MB
05.10 Conceitos Básicos de Balanced Scorecard.mp4 - 19.2 MB
05.11 Análise de Séries Temporais - Tratamento de Datas em R.zip - 2.93 kB
05.11.01 Análise de Séries Temporais - Tratamento de Datas em R.mp4 - 21.8 MB
05.11.02 Análise de Séries Temporais - Tratamento de Datas em R.mp4 - 32.5 MB
05.11.03 Análise de Séries Temporais - Tratamento de Datas em R.mp4 - 43.5 MB
05.11.04 Análise de Séries Temporais - Tratamento de Datas em R.mp4 - 28 MB
05.12 Análise de Séries Temporais - Modelagem Financeira com quantmode em R .zip - 31.2 kB
05.12.01 Análise de Séries Temporais - Modelagem Financeira com quantmode em R .mp4 - 36.3 MB
05.12.02 Análise de Séries Temporais - Modelagem Financeira com quantmode em R .mp4 - 46.1 MB
05.12.03 Análise de Séries Temporais - Modelagem Financeira com quantmode em R .mp4 - 19.2 MB
05.12.04 Análise de Séries Temporais - Modelagem Financeira com quantmode em R .mp4 - 37.9 MB
05.13 Análise de Séries Temporais - Usando o Pacote zoo em R.mp4 - 45 MB
05.13 Análise de Séries Temporais - Usando o Pacote zoo em R.zip - 19.8 kB
05.14 Análise de Séries Temporais - Usando o Pacote xts em R.mp4 - 40.4 MB
05.14 Análise de Séries Temporais - Usando o Pacote xts em R.zip - 1.93 kB
05.15.01 Modelando e Prevendo Séries Temporais Lineares com Modelos ARIMA em R.mp4 - 32.1 MB
05.15.01 Modelando e Prevendo Séries Temporais Lineares com Modelos ARIMA em R.zip - 4.97 kB
05.15.02 Modelando e Prevendo Séries Temporais Lineares com Modelos ARIMA em R.mp4 - 29.9 MB
05.16 Analise Financeira, Liquidez e Dupont.pdf - 122 kB
05.17 Otimizacao de Portfolio.pdf - 94.5 kB
05.18 Capital Aset Pricing Model.pdf - 76.5 kB
05.19 Projeto2 - Especificacao.pdf - 324 kB
05.19 Projeto2.zip - 241 kB
05.20 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 69.9 kB
06 SlidesMod06.pdf - 4.55 MB
06.01 Fraud Analytics (Análise para Detecção de Fraudes).mp4 - 11.1 MB
06.02.01 Conceito de Fraude.mp4 - 12.6 MB
06.02.02 Conceito de Fraude.mp4 - 10.4 MB
06.03 Principais Tipos de Fraudes.mp4 - 16 MB
06.04 Detecção de Fraude e Prevenção.mp4 - 12.3 MB
06.05 Big Data e Detecção de Fraudes.mp4 - 20.5 MB
06.06.01 Ciclo de Vida do Modelo de Análise de Fraude.mp4 - 7.24 MB
06.06.02 Ciclo de Vida do Modelo de Análise de Fraude.mp4 - 9.69 MB
06.06.03 Ciclo de Vida do Modelo de Análise de Fraude.mp4 - 5.17 MB
06.07 Inteligência Artificial para Detecção de Fraudes.mp4 - 15.3 MB
06.08 Sumario Executivo - Fraudes em Cartoes de Credito.pdf - 92.2 kB
06.08.01 Detecção de Fraudes em R - Compreendendo o Problema e os Dados.mp4 - 47.6 MB
06.08.02 Exp-Analysis.zip - 1.99 MB
06.08.02.01 Detecção de Fraudes em R - Análise Exploratória.mp4 - 32.1 MB
06.08.02.02 Detecção de Fraudes em R - Análise Exploratória.mp4 - 40.6 MB
06.08.03 Data_Separation.zip - 18.4 MB
06.08.03 Detecção de Fraudes em R - Definindo as Regras de Negócio.mp4 - 44.2 MB
06.08.04.01 Detecção de Fraudes em R - Análise Preditiva para Detecção de Fraudes.mp4 - 49.2 MB
06.08.04.02 Detecção de Fraudes em R - Análise Preditiva para Detecção de Fraudes.mp4.mp4 - 24.2 MB
06.08.05 Detecção de Fraudes em R - Definindo o Fraud Detection Rate.mp4 - 40.4 MB
06.08.06 Detecção de Fraudes em R - Random Forest.mp4 - 49.6 MB
06.08.06 Detecção de Fraudes em R - Random Forest.zip - 2.98 kB
06.08.07 Detecção de Fraudes em R - Redes Neurais.mp4 - 36 MB
06.08.07 Detecção de Fraudes em R - Redes Neurais.zip - 1.53 kB
06.08.08 Detecção de Fraudes em R - Avaliando o Modelo Preditivo.mp4 - 23 MB
06.08.09 Detecção de Fraudes em R - Métricas.mp4 - 17.9 MB
06.08.10 ApresentacaoExecutiva.zip - 109 kB
06.09 Deteccao de Fraude Online com R e Microsoft Azure.pdf - 215 kB
06.10 Cientistas de Dados Especializados em Detecção de Fraude.pdf - 61.4 kB
06.11 Projeto3 - Especificacao.pdf - 69.1 kB
06.11 Projeto3.zip - 8.07 MB
06.12 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 76.8 kB
07 SlidesMod07.pdf - 2.86 MB
07.01 Text Analytics.mp4 - 11.8 MB
07.02 O Processo de Descoberta de Conhecimento.mp4 - 9.42 MB
07.03.01 Text Analytics em Dados Estruturados.mp4 - 10.3 MB
07.03.02 Text Analytics em Dados Estruturados.mp4 - 7.7 MB
07.04 Text Analytics em Dados Não-Estruturados.mp4 - 12.8 MB
07.05.01 O Processo de Text Analytics.mp4 - 2.39 MB
07.05.02 O Processo de Text Analytics - Análise Semântica.mp4 - 5.03 MB
07.05.03 O Processo de Text Analytics - Análise Estatística.mp4 - 6.12 MB
07.05.04.01 O Processo de Text Analytics - Preparação dos Dados.mp4 - 6.14 MB
07.05.04.02 O Processo de Text Analytics - Preparação dos Dados.mp4 - 9.19 MB
07.05.04.03 O Processo de Text Analytics - Preparação dos Dados.mp4 - 9.32 MB
07.05.05.01 O Processo de Text Analytics - Indexação e Normalização.mp4 - 4.33 MB
07.05.05.02 O Processo de Text Analytics - Indexação e Normalização.mp4 - 13.8 MB
07.05.05.03 O Processo de Text Analytics - Indexação e Normalização.mp4 - 7.07 MB
07.05.06 O Processo de Text Analytics - Cálculo da Relevância.mp4 - 7.06 MB
07.05.07 O Processo de Text Analytics - Seleção de Termos.mp4 - 8.27 MB
07.06 Modelos de Linguagem e Modelo Oculto de Markov.pdf - 223 kB
07.07 Métodos Quantitativos em Linguística.mp4 - 8.39 MB
07.08 Pacotes R Para Text Mining.mp4 - 10.8 MB
07.09.01 Text Analytics em R - Carregando os Arquivos.mp4 - 37.3 MB
07.09.01 Text Analytics em R - Carregando os Arquivos.zip - 16.3 MB
07.09.02 Text Analytics em R - Convertendo Arquivos PDF em TXT no R.mp4 - 33.1 MB
07.09.03 Text Analytics em R - Criação do Corpus e Pré-processamento .mp4 - 43.6 MB
07.09.04 Text Analytics em R - Processamento Estatístico.mp4 - 28.9 MB
07.09.05 Text Analytics em R - Relacionamentos e Análise Quantitativa.mp4 - 38.2 MB
07.09.06 Text Analytics em R - Visualização de Dados e Sumário dos Resultados.mp4 - 32.8 MB
07.10 Bonus - Topic Modeling em R.pdf - 90.4 kB
07.10 Bonus - Topic Modeling em R.zip - 171 kB
07.11 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 269 kB
08 SlidesMod08.pdf - 7.31 MB
08.01 Social Network Analytics.mp4 - 17.6 MB
08.02 Mídias Sociais e Sua Importância.mp4 - 21.4 MB
08.03 Desafios em Social Network Analytics.mp4 - 12.1 MB
08.04 Técnicas de Social Media Analytics.mp4 - 5.22 MB
08.05 O Processo de Social Media Analytics.mp4 - 2.13 MB
08.05.01 O Processo de Social Media Analytics - Autenticação.mp4 - 11.6 MB
08.05.02 O Processo de Social Media Analytics - Visualização e Exploração.mp4 - 9.3 MB
08.05.03.01 O Processo de Social Media Analytics - Limpeza e Pré-Processamento.mp4 - 18.8 MB
08.05.03.02 O Processo de Social Media Analytics - Limpeza e Pré-Processamento.mp4 - 8.93 MB
08.05.04 O Processo de Social Media Analytics - Pré-Processamento de Texto.mp4 - 7.74 MB
08.05.05 O Processo de Social Media Analytics - Modelagem de Dados e Análise de Sentimentos.mp4 - 11.8 MB
08.05.06 O Processo de Social Media Analytics - Visualizando o Resultado.mp4 - 3.1 MB
08.06 Criando App no Twitter.pdf - 2.18 MB
08.07.01 Análise de Redes Sociais - Twitter.zip - 4.31 kB
08.07.01.01 Análise de Redes Sociais - Twitter - Coleta, Limpeza e Transformação.mp4 - 37.2 MB
08.07.01.02 Análise de Redes Sociais - Twitter - Merge e Apresentação.mp4 - 63.2 MB
08.08 Análise de Redes Sociais - Twitter - TweetBot.mp4 - 34.4 MB
08.08 Análise de Redes Sociais - Twitter - TweetBot.zip - 2.3 kB
08.09 Análise de Redes Sociais - Twitter Analytics.zip - 2.77 kB
08.09.01 Análise de Redes Sociais - Twitter Analytics - Coletando Dados Offline.mp4 - 30.4 MB
08.09.02 Análise de Redes Sociais - Twitter Analytics - Análise Exploratória.mp4 - 33.2 MB
08.09.03 Análise de Redes Sociais - Twitter Analytics - Testes Estatísticos.mp4 - 35 MB
08.09.04 Análise de Redes Sociais - Twitter Analytics - Visualizando os Resultados.mp4 - 36.2 MB
08.10.01 Análise de Redes Sociais - Facebook - Facebook Developer.mp4 - 10.4 MB
08.10.02 Análise de Redes Sociais - Facebook - Criando a Aplicação no Facebook.mp4 - 8.51 MB
08.10.03 Análise de Redes Sociais - Facebook - Instalando o Pacote Rfacebook.mp4 - 22.9 MB
08.10.04 Análise de Redes Sociais - Facebook - Gerando Autenticação de 2 Horas.mp4 - 5.69 MB
08.10.05 Análise de Redes Sociais - Facebook - Gerando Autenticação de 2 Meses.mp4 - 16.4 MB
08.10.06 Análise de Redes Sociais - Facebook - Coletando Dados do Facebook.mp4 - 11.8 MB
08.10.06 Análise de Redes Sociais.zip - 2.64 kB
08.10.07 Análise de Redes Sociais - Facebook - Social Network Analysis e pacote igraph.mp4 - 14.1 MB
08.10.08 Análise de Redes Sociais - Facebook - Degree, Betweenness, Closeness e Cluster.mp4 - 20.7 MB
08.11 Projeto4 - Especificacao.pdf - 784 kB
08.11 Projeto4.zip - 464 kB
08.12.01 Análise de Redes Sociais - Facebook - Coletando Páginas, Posts, Likes e Comentários.mp4 - 52.8 MB
08.12.02 Análise de Redes Sociais - Facebook - Usando Linguagem SQL para Minerar os Dados do Facebook.mp4 - 43.1 MB
08.12.03 Análise de Redes Sociais - Facebook - Avaliando a Performance de uma Página.mp4 - 26.5 MB
08.13.01 Criando App no Instagram.pdf - 5.34 MB
08.13.02 Análise de Redes Sociais - Instagram - Instalando Pacotes e Testando a Conexão.mp4 - 27.7 MB
08.13.02 Análise de Redes Sociais - Instagram.zip - 2.01 MB
08.13.03 Análise de Redes Sociais - Instagram - Usando End-points e Coletando Dados.mp4 - 25.2 MB
08.13.04 Análise de Redes Sociais - Instagram - Coleta de Dados.mp4 - 20.3 MB
08.13.05 Análise de Redes Sociais - Instagram - Analisando Seguidores, Likes e Comentários.mp4 - 44.4 MB
08.13.06 Análise de Redes Sociais - Instagram - Analisando Dados Por Localidade.mp4 - 21.5 MB
08.13.07 Análise de Redes Sociais - Instagram - Wordcloud com Dados do Instagram.mp4 - 13.8 MB
08.13.08.01 Análise de Redes Sociais - Instagram - Identificando Clusters de Usuários.mp4 - 35.1 MB
08.13.08.02 Análise de Redes Sociais - Instagram - Identificando Clusters de Usuários.mp4 - 30.5 MB
08.14 Projeto5 - Especificacao.pdf - 67.6 kB
08.14.01 Análise de Redes Sociais - Instagram - Sistema de Recomendação.mp4 - 21.4 MB
08.14.02 Análise de Redes Sociais - Instagram - Sistema de Recomendação.mp4 - 40.9 MB
08.15 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 248 kB
Avaliação Final.pptx - 5.49 MB
certificate-business-analytics.pdf - 4.27 MB
01 SlidesMod01.pdf - 8.8 MB
01.01 Bem-vindo.mp4 - 12.2 MB
01.02 Introdução.mp4 - 33.2 MB
01.03 O que é Visualização de Dados - Definição.mp4 - 14.3 MB
01.04 O que é Visualização de Dados - Compreendendo sua Audiência.mp4 - 15.5 MB
01.05 O que é Storytelling.mp4 - 23.9 MB
01.06 Definindo o Propósito da Visualização de Dados.mp4 - 18.2 MB
01.07 Escolhendo o Melhor Design para a Visualização de Dados.mp4 - 14 MB
01.08 Design Thinking para Cientistas de Dados.mp4 - 12 MB
01.09 Ferramentas de Visualização de Dados.mp4 - 21.3 MB
01.10 Infográficos.mp4 - 6.75 MB
01.11 Técnicas de Apresentação.mp4 - 15.1 MB
01.12.01 Webinar DSA - Visualização de Dados e Design de Dashboards.mp4 - 140 MB
01.12.02 Webinar DSA - Visualização de Dados e Design de Dashboards.mp4.mp4 - 82.1 MB
01.13 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 71.9 kB
02 SlidesMod02.pdf - 7 MB
02.01 Métodos de Visualização.mp4 - 17.7 MB
02.02 Por que Seu Cérebro Precisa de Visualização de Dados.mp4 - 13.3 MB
02.03 Que Tipo de Gráfico Escolher Para Sumarizar Meus Dados.mp4 - 12.8 MB
02.04 Tipos de Dados.mp4 - 3.44 MB
02.05 Visual Encodings.mp4 - 10.1 MB
02.06 O Processo de Criação de Charts e Plots.mp4 - 4.62 MB
02.07 Visualização de Dados Numéricos e Não-Numéricos.mp4 - 10.6 MB
02.08 Gráficos Padrões (Barra, Coluna, Linha, Pizza, Rosca, Area, Stacked Area).mp4 - 14.6 MB
02.09 Gráficos Comparativos (Bubble Plots, Radar Plot, Waterfall Plot, Packed Circle Diagrams).mp4 - 7.57 MB
02.10 Gráficos Espaciais e Mapas (Tree Maps, Choropleths, Point Maps, Raster Surface Maps).mp4 - 12.9 MB
02.11 Plots (Histogramas, Scatter Plots, Scatter Plots Matrix).mp4 - 7.07 MB
02.12 Word Clouds (Nuvem de Palavras).mp4 - 4.9 MB
02.13 Sankey Diagrams.mp4 - 2.18 MB
02.14 Stream Graphs.mp4 - 5.41 MB
02.15 Heatmaps.mp4 - 3.2 MB
02.16 Gantt Charts.mp4 - 3.82 MB
02.17 Sunburst Diagram.mp4 - 1.97 MB
02.18 Box and Whisker Plot.mp4 - 2.83 MB
02.19 Density Plot.mp4 - 2.28 MB
02.20 Network Diagram.mp4 - 2.75 MB
02.21 Melhorando a Leitura e Entendimento de Gráficos.mp4 - 15.6 MB
02.22 Galeria de Exemplos com Outros Tipos de Graficos.pdf - 66.7 kB
02.23 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 68.9 kB
03 SlidesMod03.pdf - 7.42 MB
03.01 Organização Visual.mp4 - 17.1 MB
03.02 Identidade Visual x Design Gráfico.mp4 - 7.71 MB
03.03 UI Design x UX Design.mp4 - 16.2 MB
03.04 Visualizando Dados Multidimensionais.mp4 - 9.12 MB
03.05.01 Técnicas de Visualização de Dados Multidimensionais - Projeções Geométricas.mp4 - 7.93 MB
03.05.02 Técnicas de Visualização de Dados Multidimensionais - Técnicas Baseadas em Pixels.mp4 - 14.1 MB
03.05.03 Técnicas de Visualização de Dados Multidimensionais - Iconografia.mp4 - 6.27 MB
03.05.04 Técnicas de Visualização de Dados Multidimensionais - Hierarquia de Visualização.mp4 - 5.26 MB
03.05.05 Técnicas de Visualização de Dados Multidimensionais - Grafos.mp4 - 4.1 MB
03.06 Visualização de Dados e Big Data Analytics.mp4 - 17.4 MB
03.07.01 Escolha de Técnicas de Visualização de Dados.mp4 - 12.8 MB
03.07.02 Escolha de Técnicas de Visualização de Dados.mp4 - 22.8 MB
03.08 Web Semantica.mp4 - 14.7 MB
03.09 Visualização de Dados com Realidade Aumentada.mp4 - 14 MB
03.10 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 70.6 kB
04 SlidesMod04.pdf - 6.34 MB
04.01 Dashboard Design.mp4 - 8.22 MB
04.02 O que são Dashboards.mp4 - 14.3 MB
04.03 Dashboards Operacionais x Dashboards Analíticos x Dashboards Executivos.mp4 - 9.2 MB
04.04 Tipos de Dasboards.mp4 - 9.48 MB
04.05 O Processo de Design de Dashboards.mp4 - 16.2 MB
04.06 Desenvolvimento do Layout.mp4 - 19.9 MB
04.07 Características de um Dashboard Eficiente.mp4 - 8.16 MB
04.08 Dashboards - Desenvolver ou Usar Soluções Proprietárias.mp4 - 5.26 MB
04.09 Storyboard.mp4 - 12.5 MB
04.10 Narrativa Visual.mp4 - 8.45 MB
04.11 Erros Comuns no Design de Dashboards.mp4 - 9.09 MB
04.12 Analytics Dashboard.mp4 - 3.29 MB
04.13 Real-Time Dashboards.mp4 - 5.64 MB
04.14 Alinhando a Terminologia Dataviz, BI, Reporting, Analytics e KPI's.mp4 - 3.24 MB
04.15 Projeto1 - Especificacao.pdf - 869 kB
04.15 Projeto1.zip - 790 kB
04.15.01 Construindo um Real-Time Dashboard.mp4 - 30.5 MB
04.15.02 Construindo um Real-Time Dashboard.mp4 - 24.3 MB
04.15.03 Construindo um Real-Time Dashboard.mp4 - 31.3 MB
04.16 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 74.3 kB
05 SlidesMod05.pdf - 1.29 MB
05.01 Visualização de Dados com D3.js.mp4 - 13.6 MB
05.02 Introduzindo a Biblioteca D3.js para Visualização de Dados.mp4 - 72.8 MB
05.03 Criando Elementos com D3.zip - 247 kB
05.03.01 Criando Elementos com D3.mp4 - 30.3 MB
05.03.02 Criando Elementos com D3.mp4 - 14.5 MB
05.03.03 Criando Elementos com D3.mp4 - 15.1 MB
05.04 O que e SVG.pdf - 102 kB
05.05 Arrays e Objetos.zip - 54 kB
05.05.01 Arrays e Objetos.mp4 - 24.7 MB
05.05.02 Arrays e Objetos.mp4 - 16.1 MB
05.06 Filter-e-Map.zip - 54.1 kB
05.06.01 Filter-e-Map.mp4 - 12.7 MB
05.06.02 Filter-e-Map.mp4 - 8.91 MB
05.07 Funções Especiais do D3.js.mp4 - 22.3 MB
05.07 Funções Especiais do D3.js.zip - 54 kB
05.08.01 Inicializando um Chart com SVG.mp4 - 20.5 MB
05.08.01 Inicializando um Chart com SVG.zip - 53.8 kB
05.08.02 Construindo um Bar Chart.mp4 - 14.6 MB
05.08.02 Construindo um Bar Chart.zip - 53.9 kB
05.08.03 Ajustando a Escala e Alterando o CSS.mp4 - 18.3 MB
05.08.03 Ajustando a Escala e Alterando o CSS.zip - 109 kB
05.08.04 Adicionando Texto ao Chart.mp4 - 8.1 MB
05.08.04 Adicionando Texto ao Chart.zip - 54 kB
05.08.05 Criando uma Função para Construção de Charts.mp4 - 15.9 MB
05.08.05 Criando uma Função para Construção de Charts.zip - 53.9 kB
05.08.06 Definindo as Margens do Chart.mp4 - 18 MB
05.08.06 Definindo as Margens do Chart.zip - 53.9 kB
05.08.07 Criando Gráficos Bidimensionais.mp4 - 13.4 MB
05.08.07 Criando Gráficos Bidimensionais.zip - 54.1 kB
05.08.08 Adicionando Cores e Eixos x e y.mp4 - 24.7 MB
05.08.08 Adicionando Cores e Eixos x e y.zip - 54.4 kB
05.08.09 Invertendo os Eixos.mp4 - 10.5 MB
05.08.09 Invertendo os Eixos.zip - 54.3 kB
05.08.10 Rotacionando os Eixos.mp4 - 15.6 MB
05.08.10 Rotacionando os Eixos.zip - 54.4 kB
05.08.11 Adicionando Labels.mp4 - 16.1 MB
05.08.11 Adicionando Labels.zip - 54.6 kB
05.08.12 Adicionando Interatividade ao Gráfico.mp4 - 32.5 MB
05.08.12 Adicionando Interatividade ao Gráfico.zip - 55.4 kB
05.08.13 Criando um Plot de Series Temporais.mp4 - 39.3 MB
05.08.13 Criando um Plot de Series Temporais.zip - 54.5 kB
05.08.14 Criando um Scatter Plot Interativo.zip - 56.1 kB
05.08.14.01 Criando um Scatter Plot Interativo.mp4 - 10.4 MB
05.08.14.02 Criando um Scatter Plot Interativo.mp4 - 21.2 MB
05.08.15 Criando Aplicação de Visualização.mp4 - 24.8 MB
05.09 Todos os Arquivos da Aplicação de Visualização.pdf - 261 kB
05.09 Todos os Arquivos da Aplicação de Visualização.zip - 1.85 MB
05.09.01 Criando Charts Reutilizáveis - Layout Padrão.mp4 - 16.9 MB
05.09.02 Criando Charts Reutilizáveis - Adicionando Código de Barras.mp4 - 13.2 MB
05.09.03 Criando Charts Reutilizáveis - Carregando Código de Barras com Arquivo CSV.mp4 - 12.5 MB
05.09.04 Construindo um Radar Chart Interativo.mp4 - 24.3 MB
05.09.05 Construindo um Bubble Chart com Legenda a partir de Arquivo JSON.mp4 - 16.5 MB
05.09.06 Criando Gráfico com Slider.mp4 - 16.4 MB
05.09.07 Adicionando um Color Picker.mp4 - 17.3 MB
05.09.08 Adicionando Tooltips ao Gráfico.mp4 - 20.7 MB
05.09.09 Criando Área de Seleção Interativa.mp4 - 20.4 MB
05.09.10 Criando Mapas com Dados Geoespaciais, Integracão D3 e Mapbox.mp4 - 33.5 MB
05.09.11 Criando Choropleth Map.mp4 - 12.2 MB
05.09.12 Criando Heatmaps.mp4 - 14.4 MB
05.09.13 Construindo Mapas Avançados.mp4 - 23.9 MB
05.09.14.01 Criando Seções no Dashboard.mp4 - 16.5 MB
05.09.14.02 Criando Seções no Dashboard.mp4 - 13.6 MB
05.09.15 Construindo um Dashboard.mp4 - 15.1 MB
05.10 Projeto2.pdf - 9.39 MB
05.11 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 75.5 kB
06 SlidesMod06.pdf - 1.19 MB
06.01 Visualização de Dados com R.mp4 - 6.67 MB
06.02 Base Plotting System.mp4 - 9.83 MB
06.03 Compreendendo a Gramática dos Gráficos.mp4 - 8.07 MB
06.04 Biblioteca ggplot2.mp4 - 6.51 MB
06.05 Função Plot e Paleta de Cores.zip - 3.4 kB
06.05.01 Função Plot e Paleta de Cores.mp4 - 14.8 MB
06.05.02 Função Plot e Paleta de Cores.mp4 - 25.6 MB
06.05.03 Função Plot e Paleta de Cores.mp4 - 31.4 MB
06.06 Gerando Plots Padrões (Histogramas, Boxplots e Scatterplots).zip - 15.5 kB
06.06.01 Gerando Plots Padrões (Histogramas, Boxplots e Scatterplots).mp4 - 22 MB
06.06.02 Gerando Plots Padrões (Histogramas, Boxplots e Scatterplots).mp4 - 16.9 MB
06.07 ggplot2 - Definindo as Camadas.zip - 32.7 kB
06.07.01 ggplot2 - Definindo as Camadas.mp4 - 22.1 MB
06.07.02 ggplot2 - Colocando Gráficos Lado a Lado na Área de Desenho.mp4 - 36.9 MB
06.07.03 ggplot2 - Plot Multivariado.mp4 - 17 MB
06.07.04 ggplot2 - Scatter Plots e Scatter Plots 3D.mp4 - 17.8 MB
06.07.05 ggplot2 - Barplots, Histogramas e Polígonos de Frequência.mp4 - 20.9 MB
06.07.06 ggplot2 - Personalizando os Gráficos.mp4 - 25 MB
06.07.07 ggplot2 - Facets, Extra Grid e Plotly.mp4 - 20.8 MB
06.08 Heat Maps.mp4 - 24.5 MB
06.08 Heat Maps.zip - 35.1 kB
06.09 Correlation Heat Maps.mp4 - 18.5 MB
06.10 Sumarizando Dados Multivariados em um único Heat Map.mp4 - 22.3 MB
06.11 Countour Plot e Filled Countour Plot.mp4 - 17.1 MB
06.12 Surface Plots 3D.mp4 - 13.5 MB
06.13 Visualizando Séries Temporais com Calendar Heat Maps.mp4 - 31.2 MB
06.14 Heat Maps com Plotly.mp4 - 15.7 MB
06.15 Criando Gráficos com Lattice.zip - 18.2 kB
06.15.01 Criando Gráficos com Lattice.mp4 - 14.3 MB
06.15.02 Criando Gráficos com Lattice.mp4 - 30.9 MB
06.16 Boxplots e Violin Plots.mp4 - 29 MB
06.17 Gráficos com ggvis.zip - 2.47 kB
06.17.01 Gráficos com ggvis.mp4 - 17.1 MB
06.17.02 Gráficos com ggvis.mp4 - 25.4 MB
06.18 Construindo Mapas Interativos com ggvis.mp4 - 11.9 MB
06.19 Construindo Mapas Interativos com ggvis e Shiny.mp4 - 29.2 MB
06.19 Construindo Mapas Interativos com ggvis e Shiny.zip - 4.66 MB
06.20 Criando Mapas com RGoogleMaps.zip - 2.79 MB
06.20.01 Criando Mapas com RGoogleMaps.mp4 - 24.8 MB
06.20.02 Criando Mapas com RGoogleMaps.mp4 - 23.6 MB
06.21 Mapeando o Trânsito com Heat Maps e RGoogleMaps.mp4 - 36.5 MB
06.22 Gráficos Interativos de Séries Temporais com Dygraphs.mp4 - 16 MB
06.22 Gráficos Interativos de Séries Temporais com Dygraphs.zip - 1.21 kB
06.23 Criando Aplicações Web Interativas com Shiny Dashboard - Google Analytics.zip - 1.71 MB
06.23.01 Criando Aplicações Web Interativas com Shiny Dashboard - Google Analytics.mp4 - 21.1 MB
06.23.02 Criando Aplicações Web Interativas com Shiny Dashboard - Google Analytics.mp4 - 33.4 MB
06.23.03 Criando Aplicações Web Interativas com Shiny Dashboard - Google Analytics.mp4 - 13.7 MB
06.24 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 68.2 kB
07 SlidesMod07.pdf - 1.11 MB
07.01 Visualização de Dados com Python.mp4 - 5.34 MB
07.02 Preparando o Ambiente.mp4 - 29.1 MB
07.03 Plots com Matplotlib.zip - 936 kB
07.03.01 Plots com Matplotlib.mp4 - 15.9 MB
07.03.02 Plots com Matplotlib.mp4 - 19.6 MB
07.03.03 Plots com Matplotlib.mp4 - 28.1 MB
07.04 Linha de Regressão com Matplotlib.mp4 - 18 MB
07.04 Linha de Regressão com Matplotlib.zip - 156 kB
07.05 Scatter Plot 3D e Plotly.mp4 - 30.3 MB
07.05 Scatter Plot 3D e Plotly.zip - 86.5 kB
07.06 Configuração e Customização Avançada do Matplotlib.mp4 - 27.5 MB
07.06 Configuração e Customização Avançada do Matplotlib.zip - 1.06 MB
07.07 Criando Módulos Personalizados.mp4 - 23.6 MB
07.08 Carregando e Normalizando os Dados.mp4 - 31 MB
07.09 Plots e GridSpec.mp4 - 18.7 MB
07.10 Radar Plot.mp4 - 15.7 MB
07.11 Plots Combinados.mp4 - 16.4 MB
07.12 Construindo um Dashboard com Matplotlib.mp4 - 22.2 MB
07.13 Usando o Pacote ggplot no Python.mp4 - 23.2 MB
07.13 Usando o Pacote ggplot no Python.zip - 201 kB
07.14.01 Criando Gráficos Estatísticos com Seaborn.mp4 - 35 MB
07.14.01 Criando Gráficos Estatísticos com Seaborn.zip - 1.14 MB
07.14.02 Criando Gráficos Estatísticos com Seaborn.mp4 - 20.2 MB
07.14.03 Criando Gráficos Estatísticos com Seaborn.mp4 - 21.7 MB
07.15 Criando SVG Charts com Svgwrite.mp4 - 17.9 MB
07.15 Criando SVG Charts com Svgwrite.zip - 2.3 kB
07.16 Criando SVG Charts com PyGal.mp4 - 30.8 MB
07.17 Mapas Interativos com Geoplotlib.mp4 - 42 MB
07.17 Mapas Interativos com Geoplotlib.zip - 2.93 MB
07.18 Mapa Interativo com Uso do Teclado.mp4 - 21 MB
07.19 Construindo um Mapa com Animação Automática.mp4 - 52 MB
07.20 Quadtree.mp4 - 9.77 MB
07.21 Mapeamento de Rotas - Carga e Manipulação de Dados.zip - 1.16 MB
07.21.01 Mapeamento de Rotas - Carga e Manipulação de Dados.mp4 - 34.2 MB
07.21.02 Mapeamento de Rotas - Carga e Manipulação de Dados.mp4 - 10.8 MB
07.21.03 Mapeamento de Rotas - Carga e Manipulação de Dados.mp4 - 20.7 MB
07.22 Projeto3.pdf - 1.85 MB
07.22 Projeto3.zip - 1.67 MB
07.23 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 68.2 kB
08 SlidesMod08.pdf - 2.54 MB
08.01 Visualização de Dados com Tableau.mp4 - 7.23 MB
08.02 Tableau Desktop e Tableau Public.mp4 - 38 MB
08.03 Tableau Desktop x Tableau Public.mp4 - 12.5 MB
08.04 Criando um Gráfico de Vendas em Apenas 3 Passos.mp4 - 34.8 MB
08.04 Criando um Gráfico de Vendas em Apenas 3 Passos.zip - 337 kB
08.05 Fontes de Dados e Navegando pelo Tableau.mp4 - 24.9 MB
08.06 Criando Varios Gráficos Simultaneamente.mp4 - 24.1 MB
08.06 Criando Varios Gráficos Simultaneamente.zip - 1.21 kB
08.07 Criando Campos Calculados.mp4 - 18.7 MB
08.09 Customizando o Gráfico - Paleta de Cores.mp4 - 13.5 MB
08.10 Customizando o Gráfico - Labels e Formatação.mp4 - 14.2 MB
08.11 Customizando o Gráfico - Caption, Título e Summary.mp4 - 8.48 MB
08.12 Exportando o Gráfico Para o Word.mp4 - 8.67 MB
08.13 Inner, Left, Right e Full Outer Join.mp4 - 26.6 MB
08.13 Inner, Left, Right e Full Outer Join.zip - 461 kB
08.14 Definindo Hierarquia.mp4 - 10.4 MB
08.15 Criando um Mapa do Brasil .mp4 - 10.6 MB
08.16 Criando um Mapa do Brasil com Total de Vendas Por Cidade.mp4 - 19.7 MB
08.17 Construindo um Dashboard - Gráfico Individual - Margem de Lucro por Estado.mp4 - 23.4 MB
08.18 Construindo um Dashboard - Gráfico Individual - Lucratividade Por Cliente.mp4 - 22.3 MB
08.19 Construindo um Dashboard - Montagem do Painel.mp4 - 16 MB
08.20 Adicionando Interatividade ao seu Dashboard.mp4 - 13.7 MB
08.21 Preparando um Dashboard para Storyline.zip - 70.5 kB
08.21.01 Preparando um Dashboard para Storyline - Corrigindo Erros no Dataset.mp4 - 23.9 MB
08.21.02 Preparando um Dashboard para Storyline - Trabalhando com Porcentagem.mp4 - 6.27 MB
08.21.03 Preparando um Dashboard para Storyline - Convertendo os Bins.mp4 - 16.4 MB
08.21.04 Preparando um Dashboard para Storyline - Adicionando Parâmetros aos Gráficos.mp4 - 19.6 MB
08.21.05 Preparando um Dashboard para Storyline - Tree Map.mp4 - 11 MB
08.21.06 Preparando um Dashboard para Storyline - Montagem do Painel.mp4 - 24.6 MB
08.22.01 Como Apresentar uma Storyline.mp4 - 18.7 MB
08.22.02 Como Apresentar uma Storyline.mp4 - 11.5 MB
08.23 Criando um Portfólio com Public Tableau.mp4 - 17.6 MB
08.24 Bonus - Conectando em Um Banco de Dados Oracle e Gerando Visualizações.mp4 - 14.5 MB
08.25 Projeto4 - Especificacao.pdf - 78.6 kB
08.25 Projeto4.zip - 343 kB
08.26 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 67.2 kB
09 SlidesMod09.pdf - 938 kB
09.01 Visualização de Dados com Qlik Sense .mp4 - 7.03 MB
09.02 Conhecendo o Qlik Sense.mp4 - 64.3 MB
09.03 Qlik View x Tableau x Power BI.mp4 - 24.4 MB
09.04 Instalando Qlik Sense Desktop.mp4 - 11.1 MB
09.05 Navegando Pelo Qlik Sense Hub.mp4 - 22.2 MB
09.06 Dimensões e Medidas.mp4 - 14 MB
09.07 Criando uma App.mp4 - 13.7 MB
09.08 Importando e Carregando Dados.mp4 - 15.7 MB
09.08 Importando e Carregando Dados.zip - 109 kB
09.09 Associando Tabelas.mp4 - 10.4 MB
09.10 Gráficos Para Avaliar o Orçamento de uma Startup.mp4 - 15.6 MB
09.11 Customizando os Gráficos.mp4 - 10.6 MB
09.12 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 68.6 kB
10.01 Chart chooser in color.jpg - 338 kB
10.01 Como Escolher uma Ferramenta de Visualização.mp4 - 19.8 MB
10.02 Chart.js.mp4 - 11 MB
10.03 Leaflet.mp4 - 11.6 MB
10.04 Datawrapper.mp4 - 19.6 MB
10.05 Dygraphs.mp4 - 12.9 MB
10.06 Highcharts.mp4 - 26.6 MB
10.07 Google Charts.mp4 - 6.91 MB
10.08 Polymaps.mp4 - 5.25 MB
10.09 Weka.mp4 - 14.9 MB
10.10 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf - 66 kB
certificate-visualizacao-de-dados-e-design-de-dashboards.pdf - 4.27 MB
01.01.01 Carreira e Profissão.mp4 - 17.8 MB
01.01.02 Carreira e Profissão.mp4 - 10 MB
01.02.01 Skills Desejados para Carreira de Data Science.mp4 - 13.1 MB
01.02.02 Skills Desejados para Carreira de Data Science.mp4 - 8.78 MB
01.03 Webinar Data Science Academy.mp4 - 246 MB
01.04 Evento Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial.pdf - 62.4 kB
01.04 Evento Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial.zip - 17.2 MB
01.05 Painéis de Estudos, Pesquisas e Soluções em Deep Learning e Inteligência Artificial.pdf - 38.6 MB
02 Projeto Final - Especificacao.pdf - 115 kB
02 Projeto Final.zip - 114 kB
03.01 Big Data Analytics com R e Azure.pdf - 228 kB
04.01 Empregabilidade na Área de Ciência de Dados.mp4 - 25.6 MB
04.02 Carreiras_em_Data_Science_Administrador_de_banco_de_dados.pdf - 430 kB
04.03 Carreiras_em_Data_Science_Analista_de_dados.pdf - 436 kB
04.04 Carreiras_em_Data_Science_Arquiteto_de_dados.pdf - 289 kB
04.05 Carreiras_em_Data_Science_Cientista_de_dados.pdf - 347 kB
04.06 Carreiras_em_Data_Science_Engenheiro_de_dados.pdf - 326 kB
04.07 Carreiras_em_Data_Science_Estatistico.pdf - 323 kB
04.08 Um Cientista de Dados Conta o Que Faz.pdf - 111 kB
04.09 Referencias_e_Links_uteis.pdf - 72.8 kB
05.01 Por que Criar um Portfólio de Projetos.mp4 - 3.26 MB
05.02.01 Cientistas de Dados e Exemplos de Portfólios de Projetos.mp4 - 16.7 MB
05.02.02 Cientistas de Dados e Exemplos de Portfólios de Projetos.mp4 - 8.61 MB
05.03 Repositório DSA e Outros Recursos .mp4 - 11.5 MB
05.04 O que é o Git.mp4 - 14.5 MB
05.06 Curso Online Gratuito de Git.mp4 - 4.96 MB
05.07 O que é o Github.mp4 - 18 MB
05.08 Instalando Git e Github Desktop.mp4 - 31 MB
05.09 Criando Repositório no Github.mp4 - 16.9 MB
05.10 Explorando o Repositório.mp4 - 12.5 MB
05.11 Clonando o Repositório.mp4 - 13.9 MB
05.12 Criando Arquivos no Repositório.mp4 - 20.8 MB
05.13 Desenvolvendo seu Trabalho.mp4 - 13.1 MB
05.13 Github.txt - 921 B
05.14 Criando o Portfólio.mp4 - 23.8 MB
07.01 Competências Adequadas Para o dia a dia.mp4 - 5.83 MB
07.02 Modelo Carta de Apresentacao.pdf - 72.5 kB
07.03 Modelo Curriculo Cientista de Dados.pdf - 93.7 kB
07.04 Modelo_curriculo_Exame .pdf - 1.53 MB
07.05 Referencias - Links Uteis.pdf - 67.2 kB
08.01 Como Demonstrar suas Habilidades.mp4 - 11.1 MB
08.02 40 Perguntas Machine Learning Data Science.pdf - 816 kB
08.03 40 Perguntas Estatistica Data Science.pdf - 676 kB
08.04 40 Perguntas Python Data Science.pdf - 1.41 MB
08.05 Estratégia de Negociação em Entrevista.mp4 - 15.2 MB
08.06 20 Perguntas para Entrevista em Data Science.pdf - 109 kB
08.07 Referencias - Links Uteis.pdf - 69 kB
09.01 Considerações Finais.mp4 - 4.3 MB
09.02 Como conseguir seu primeiro emprego como cientista de dados.pdf - 226 kB
09.03 O que faco como Cientista de Dados.pdf - 564 kB
09.04 Café com Cientista de Dados.mp4 - 24 MB
09.05 Dell Dicas de produtividade.pdf - 2.69 MB
09.06 Referencias - Links Uteis.pdf - 75 kB
10.01 Scripts.zip - 3.55 kB
10.01 Sistema Operacional Linux - Aula 1 - Distribuições Linux .mp4 - 64.3 MB
10.02 Sistema Operacional Linux - Aula 2 - Instalando o Sistema Operacional.mp4 - 44.9 MB
10.03 Sistema Operacional Linux - Aula 3 - Primeiros Passos.mp4 - 48.6 MB
10.04 Sistema Operacional Linux - Aula 4 - Usando o Terminal.mp4 - 28.1 MB
10.05 Sistema Operacional Linux - Aula 5 - Usando o Terminal.mp4 - 33.5 MB
10.06 Sistema Operacional Linux - Aula 6 - Configurando Acesso Remoto via SSH.mp4 - 49.1 MB
10.07 Sistema Operacional Linux - Aula 7 - Backup Via Linha de Comando.mp4 - 55.8 MB
10.08 Sistema Operacional Linux - Aula 8 - Usando SCP Para Cópia Segura de Arquivos.mp4 - 45.7 MB
10.09 Sistema Operacional Linux - Aula 9 - Alterando o Proprietário de Arquivos e Pastas.mp4 - 30.5 MB
10.10 Sistema Operacional Linux - Aula 10 - Estrutura de Diretórios.mp4 - 55.3 MB
10.11 Sistema Operacional Linux - Aula 11 - Sistema de Arquivos.mp4 - 56.9 MB
10.12 Sistema Operacional Linux - Aula 12 - Adicionando Disco e Montando Partição.mp4 - 67.1 MB
10.13 Sistema Operacional Linux - Aula 13 - Introdução ao Bash Scripting.mp4 - 44.8 MB
10.14 Sistema Operacional Linux - Aula 14 - Criando Bash Scripts Para Automação.mp4 - 46.5 MB
10.15 Sistema Operacional Linux - Aula 15 - Agendamento de Bash Scripts.mp4 - 67.4 MB
10.16 Sistema Operacional Linux - Aula 16 - Gerenciamento de Processos - Parte 1.mp4 - 34.3 MB
10.17 Sistema Operacional Linux - Aula 17 - Gerenciamento de Processos - Parte 2.mp4 - 37.5 MB
10.18 Sistema Operacional Linux - Aula 18 - Gerenciamento de Serviços - Parte 1.mp4 - 29.5 MB
10.19 Sistema Operacional Linux - Aula 19 - Gerenciamento de Serviços - Parte 2.mp4 - 35.4 MB
10.20 Sistema Operacional Linux - Aula 20 - Networking - Parte 1.mp4 - 18 MB
10.21 Sistema Operacional Linux - Aula 21 - Networking - Parte 2.mp4 - 22.3 MB
10.22 Sistema Operacional Linux - Aula 22 - Networking - Parte 3.mp4 - 21 MB
10.23 Sistema Operacional Linux - Aula 23 - Instalando o LAMP Stack (Linux, Apache, MySQL e PHP).mp4 - 29.3 MB
10.24 Sistema Operacional Linux - Aula 24 - Configurando o LAMP Stack (Linux, Apache, MySQL e PHP).mp4 - 34.1 MB
10.25 Sistema Operacional Linux - Aula 25 - Configurando Aplicação Web com Apache, MySQL e Python.mp4 - 23.3 MB
10.26 Sistema Operacional Linux - Aula 26 - Executando Aplicação Web com Apache, MySQL e Python.mp4 - 33.8 MB
10.27 Sistema Operacional Linux - Aula 27 - Configurando Firewall no Linux Parte 1.mp4 - 32.7 MB
10.28 Sistema Operacional Linux - Aula 28 - Configurando Firewall no Linux Parte 2.mp4 - 40.9 MB
10.29 Sistema Operacional Linux - Aula 29 - Instalando e Configurando o CentOS sem Interface Gráfica.mp4 - 57.4 MB
10.30 Sistema Operacional Linux - Aula 30 - Configurando um Servidor Linux Completo com CentOS.mp4 - 59.2 MB
11.31 Resumo do Evento AWS em Las Vegas, EUA.mp4 - 119 MB
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