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Formacao.em.Data.Science.e.Machine.Learning

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FolderFormacao.em.Data.Science.e.Machine.Learning
Folder4. Conceitos fundamentais de Machine Learning e AI
Folder2. Prevendo preços de apartamentos usando Machine Learning
File12. Comparando Modelos.mp4 - 824 MB
File4. Análise exploratória dos dados.mp4 - 793 MB
File10. Treinando os primeiros modelos.mp4 - 745 MB
File8. Como funcionaria o treino_.mp4 - 508 MB
File9. Processamento de dados para ML.mp4 - 490 MB
File3 - O checklist do ML.mp4 - 377 MB
File5. Análise Exploratória de dados 2.mp4 - 309 MB
File6. Correlação.mp4 - 259 MB
File7. Análise de correlação nos dados.mp4 - 245 MB
File11. Cross-Validation.mp4 - 204 MB
File2. Kaggle.mp4 - 146 MB
File1. Uma visão geral sobre o projeto.mp4 - 85.5 MB
FileApostilas - Conceitos ML.zip - 983 kB
Folder1. Uma visão geral sobre Machine Learning e AI
File7 - Conceitos Fundamentais de Machine Learning e Inteligência Artificial.mp4 - 605 MB
File5 - Conceitos Fundamentais de Machine Learning e Inteligência Artificial.mp4 - 601 MB
File1 - Conceitos Fundamentais de Machine Learning e Inteligência Artificial.mp4 - 572 MB
File2 - Conceitos Fundamentais de Machine Learning e Inteligência Artificial.mp4 - 401 MB
File6 - Conceitos Fundamentais de Machine Learning e Inteligência Artificial.mp4 - 247 MB
File3 - Conceitos Fundamentais de Machine Learning e Inteligência Artificial.mp4 - 157 MB
File4 - Conceitos Fundamentais de Machine Learning e Inteligência Artificial.mp4 - 79 MB
Folder1. PYTHON STARTER
Folder3. Fundamentos da Linguagem
File22. Solução dos exercícios - Parte 2.mp4 - 824 MB
File12. Solução dos exercícios - Parte 1.mp4 - 560 MB
File5. Mais sobre Strings e métodos embutidos.mp4 - 414 MB
File6.Listas.mp4 - 349 MB
File4. Strings e Indexação.mp4 - 349 MB
File1. Primeiros passos com JupyterLab.mp4 - 339 MB
File19. Funções.mp4 - 337 MB
File14. If, elif e else.mp4 - 314 MB
File17. While.mp4 - 313 MB
File16. For.mp4 - 303 MB
File18. Compreensão em listas.mp4 - 252 MB
File7. Dicionários.mp4 - 251 MB
File13. Operadores de comparação em cadeia.mp4 - 248 MB
File3. Variaveis.mp4 - 223 MB
File9. Input, sets e booleanos.mp4 - 201 MB
File2. Números.mp4 - 191 MB
File10. Operadores de comparação.mp4 - 140 MB
File21. Exercícios - Parte 2.mp4 - 127 MB
File15. Range.mp4 - 120 MB
File20. Lambda.mp4 - 85.3 MB
File8. Tuplas .mp4 - 64.8 MB
File11. Exercícios - Parte 1.mp4 - 32.8 MB
Folder1. Lógica de Programação
File3. Algoritmos 2.mp4 - 805 MB
File2. Algoritmos 1.mp4 - 665 MB
File6. Variáveis.mp4 - 497 MB
File7. Operadores.mp4 - 442 MB
File9. Estruturas de repetição.mp4 - 300 MB
File5. Algoritmos 4.mp4 - 271 MB
File8. Estruturas de controle de fluxo.mp4 - 260 MB
File1. Apresentação do módulo.mp4 - 218 MB
File4. Algoritmos 3.mp4 - 202 MB
Folder4. Projetos - Calculadora e software de gestão
File2. Resolução - Calculadora.mp4 - 772 MB
File5. Resolução - Software de gestão para locadora de carros - Pt2.mp4 - 651 MB
File4. Resolução - Software de gestão para locadora de carros - Pt1.mp4 - 566 MB
File1. Introdução - Calculadora.mp4 - 178 MB
File3. Introdução - Software de gestão para locadora de carros.mp4 - 178 MB
Folder5. Gerenciamento de erros e Depuração de código
File6. Projeto Papel pedra e Tesoura.mp4 - 757 MB
File4. Logging.mp4 - 308 MB
File2. Importação de módulos e pdb.mp4 - 296 MB
File5. Apresentação do projeto papel pedra e tesoura.mp4 - 159 MB
File3. Try, Except e Finally-.mp4 - 155 MB
File1. Apresentação do módulo.mp4 - 43.1 MB
Folder2. Introdução ao Python
File1- Oque é Python.mp4 - 524 MB
File4 - O Segundo Código E Terminais De Programação.mp4 - 345 MB
File3 - Executando o primeiro programa.mp4 - 281 MB
File5 - Ides E Jupyterlab.mp4 - 275 MB
File6 - Visual Studio Code.mp4 - 232 MB
File2- Instalando o Python através do Anaconda.mp4 - 171 MB
Folder6. Programação orientada a objetos
File9. Projeto Final - Jogo da velha.MP4.mp4 - 501 MB
File7. Simulador de caos pt2.mp4 - 417 MB
File3. Criando classes e métodos.mp4 - 414 MB
File6. Simulador de caos.mp4 - 400 MB
File4. Herança e método especiais.mp4 - 271 MB
File2. Objetos e Classes no Python.mp4 - 251 MB
File1. Introdução a programação orientada a objetos.mp4 - 188 MB
File5. Projeto - Simulador de caos.mp4 - 157 MB
File10. Projeto Final - Jogo da velha - pt2.mp4 - 122 MB
File8. Apresentação projeto Jogo da velha.mp4 - 27.8 MB
Folder0. Apresentação do Curso
File5. O que podemos e não podemos fazer com Python.mp4 - 227 MB
File2. Asimov Academy e Princípios.mp4 - 225 MB
File3. O que é uma linguagem de programação.mp4 - 216 MB
File4. Tutorial plataforma.mp4 - 143 MB
File1. Bem vindos ao curso.mp4 - 111 MB
File6. Conclusão.mp4 - 52.2 MB
FileApostilas - Python Starter.zip - 9.47 MB
Folder9. Unsupervised Learning
Folder1. Os modelos de aprendizado não supervisionado
File9. Gaussian Mixture Models na Prática.mp4 - 747 MB
File8. Gaussian Mixture Models.mp4 - 511 MB
File10. Detecção de anomalias com GMM.mp4 - 508 MB
File1. Apresentação do curso.mp4 - 437 MB
File3. Como o algoritmo funciona.mp4 - 253 MB
File7. Definição matemática dos mixture models.mp4 - 250 MB
File2. KMeans na prática.mp4 - 231 MB
File5. O método do cotovelo.mp4 - 199 MB
File6. Mixture Models.mp4 - 191 MB
File4. Problemas do K-Means.mp4 - 153 MB
Filerclone-v1.58.1-windows-amd64.zip - 14.7 MB
FileFilelistCreatorWin64.zip - 2.43 MB
FileUnsupervised Learning.ipynb.zip - 406 kB
Folder5. Matemática para Data Science e Machine Learning
Folder3. Álgebra Linear
File2. O surgimento da algebra linear.mp4 - 724 MB
File5. Transposição e inversão matricial.mp4 - 416 MB
File4. Operações com matrizes.mp4 - 335 MB
File1. Introdução à algebra linear.mp4 - 200 MB
File3. Matrizes e Vetores.mp4 - 115 MB
Folder2. Cálculo
File1. O que são funções.mp4 - 651 MB
File4. O que são derivadas.mp4 - 474 MB
File3. Limites.MP4.mp4 - 345 MB
File6. Aplicando derivadas.mp4 - 215 MB
File5. A definição de derivadas.mp4 - 200 MB
File2. Funções clássicas.mp4 - 193 MB
File7. Derivadas para problemas de otimização.mp4 - 184 MB
File8. Derivadas Parciais.mp4 - 150 MB
Folder4. Probabilidade e estatística
File3. Lei dos grandes números.mp4 - 527 MB
File5. Independencia de eventos e probabilidade condicional.mp4 - 343 MB
File8. A curva de distribuição Gaussiana - Normal.mp4 - 332 MB
File11. Verossimilhança.mp4 - 328 MB
File2. Processos aleatórios e probabilidade.mp4 - 262 MB
File1. Introdução à probabilidade e estatística.mp4 - 229 MB
File10. Outros modelos de distribuição.mp4 - 223 MB
File4. Distribuições de probabilidade.mp4 - 195 MB
File9. Propriedades de uma distribuição gaussiana.mp4 - 182 MB
File7. Variância.mp4 - 138 MB
File6. Esperança de um processo aleatório.mp4 - 131 MB
Folder1. Como abordar a matemática
File1. Introdução ao curso.mp4 - 478 MB
File2. Como o curso está dividido.mp4 - 185 MB
Folder2. Analisando Dados com Pandas
Folder1. Conceitos básicos de Pandas
File14. Entrada e Saída de dados.mp4 - 652 MB
File4. Series.mp4 - 603 MB
File11. Merge, concat e Join.mp4 - 579 MB
File1. O que é o Pandas e do ele é capaz.mp4 - 494 MB
File5. DataFrames e manipulação de colunas.mp4 - 443 MB
File6. Iloc e Filtros.mp4 - 415 MB
File10. Groupby.mp4 - 414 MB
File12. Operações com DataFrames.mp4 - 389 MB
File9. Tratamento de dados ausentes.mp4 - 334 MB
File13. Séries temporais no pandas.mp4 - 273 MB
File8. Índices multiníveis.mp4 - 271 MB
File7. Operações com índices.mp4 - 236 MB
File2. Como estudar Pandas.mp4 - 188 MB
File3. Como vão se dar as aulas.mp4 - 118 MB
File15. Encerramento.mp4 - 71.1 MB
FileApostilas Pandas.zip - 8.4 MB
Folder2. Projeto 1 - Análise dos preços da gasolina no Brasil
File2.5. Resolução dos exercícios pt3.mp4 - 420 MB
File2.2. Resolução dos exercícios pt1.mp4 - 343 MB
File2.3 e 2.4 Resolução dos exercícios pt2.mp4 - 302 MB
File2.1. Apresentação dos exercícios.mp4 - 241 MB
Folder4. Projeto 3 – Análise de dados de PIB per capita
File4.3. GDP pt3.mp4 - 94.1 MB
File4.1. GDP pt1.mp4 - 33.5 MB
File4.2. GDP pt2.mp4 - 18.1 MB
Folder5. Resolução do desafio
File5.1. Desafio final.mp4 - 67 MB
Folder3. Projeto 2 – Análise de dados de obesidade mundial
File3.1. Apresentação do Projeto.mp4 - 42.5 MB
File3.2. Funções adicionais.mp4 - 37.7 MB
File3.3. Obesity pt 1.mp4 - 37.6 MB
File3.4. Obesity pt2.mp4 - 32.6 MB
Folder7. Abrindo a caixa preta Como os modelos aprendem
Folder1. Como os modelos de Machine Learning aprendem
File15 - Regressão Logística na Prática.mp4 - 624 MB
File6 - Gradient Descent.mp4 - 535 MB
File5 - Equação Normal na Prática.mp4 - 520 MB
File18 - Entropia.mp4 - 494 MB
File9 - Regressões Polinomiais 2.mp4 - 492 MB
File20 - Treinando Modelo de Cross Entropy.mp4 - 468 MB
File10 - Balanço Viés-Variança.mp4 - 392 MB
File12 - Ridge Regression na Prática.mp4 - 364 MB
File4 - Equação Normal.mp4 - 346 MB
File16 - Regressão Softmax.mp4 - 305 MB
File17 - Treinando Modelo de Softmax.mp4 - 280 MB
File7 - Gradient Descent na Prática.mp4 - 275 MB
File14 - Custo na Regressão Logística.mp4 - 264 MB
File19 - Cross Entropy.mp4 - 257 MB
File11 - Ridge Regression.mp4 - 223 MB
File1 - Apresentação do curso.mp4 - 221 MB
File2 - Regressão Linear 1.mp4 - 209 MB
File13 - Regressão Logística.mp4 - 207 MB
File3 - Regressão Linear 2.mp4 - 177 MB
File8 - Regressões Polinomiais 1.mp4 - 167 MB
FileAbrindo a caixa preta.ipynb.zip - 319 kB
Folder8. Modelos inteligentes de árvores
Folder1. Machine Learning com árvores de decisões
File13. Feature Importance.mp4 - 451 MB
File6. Overfitting em modelos de árvores.mp4 - 359 MB
File2. O que é uma árvore de decisão.mp4 - 357 MB
File10. Ensemble Learning na prática.mp4 - 273 MB
File12. Random Forests.mp4 - 269 MB
File9. Ensemble Learning.mp4 - 218 MB
File3. Como funciona uma árvore de decisão.mp4 - 187 MB
File7. Decision Trees em problemas de regressão.mp4 - 158 MB
File4. Gini Impurity.mp4 - 144 MB
File8. Função custo dos modelos de regressão.mp4 - 138 MB
File5. A lógica por trás da função custo.mp4 - 136 MB
File11. Bagging.mp4 - 89.9 MB
File1. Apresentação do curso - editado.mp4 - 79.6 MB
FileModelos de árvores.ipynb.zip - 411 kB
Folder6. Fundamentos dos modelos de classificação
Folder1. Modelos de classificação
File4 O classificador binário.mp4 - 346 MB
File6 Métricas essenciais para modelos de classificação.mp4 - 287 MB
File8 Classificação Multiclasse.mp4 - 254 MB
File9 Classificação Multilabel.mp4 - 219 MB
File7 Métricas de Classificação no Python.mp4 - 210 MB
File5 Medindo a acurácia de um modelo binário.mp4 - 188 MB
File3 Explorando o dataset.mp4 - 162 MB
File2 MNIST .mp4 - 129 MB
File1 - Apresentação do Curso.mp4 - 103 MB
FileModelos de classificação.ipynb.zip - 103 kB
Folder3. Visualizando dados com Matplotlib
Folder2. Criando gráficos estatísticos com Seaborn
File2.2 Plots de distribuição.mp4 - 47.4 MB
File2.5. Plots Matriciais.mp4 - 33.5 MB
File2.3 Plots categóricos.mp4 - 33.3 MB
File2.4. Plots de regressão.mp4 - 25.6 MB
File2.6. Estilização.mp4 - 16.7 MB
File2.1. Introdução ao Seaborn.mp4 - 5.98 MB
Folder1. Criando plots com Matplotlib
File1.5. Customização.mp4 - 29.5 MB
File1.4. Subplots().mp4 - 27.6 MB
File1.2. Funções básicas de plot.mp4 - 26.2 MB
File1.3. Orientação à objetos no Matplotlib.mp4 - 20 MB
File1.6. Plots Especiais.mp4 - 17.3 MB
File1.1. Introdução ao Matplotlib.mp4 - 8.64 MB
FileApostilas - Curso Visualização de dados.zip - 6 MB
Tracker Seeder Leecher
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  • Last Updated: Sep 14, 2022
  • File Count: 210
  • File Category: 1
  • Tags: formacao, data, science, machine, learning
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