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| .Rhistory |
19.57KB |
| 00 10 Free Must-Read Machine Learning E-Books For Data Scientists & AI Engineers.pdf |
1.12MB |
| 00 Guide 80 Best Data Science Books That Are Worthy Reading _ Octoparse.pdf |
18.63MB |
| 00 Livros recomendados – Data Science – R Mining.pdf |
470.88KB |
| 00 Top 20 Best Data Science Books You Should Read.pdf |
2.00MB |
| 01.00. Apresentação.mp4 |
9.44MB |
| 01.00 Bem-vindo.mp4 |
12.30MB |
| 01.00 Engenharia de Dados com Hadoop e Spark.mp4 |
11.69MB |
| 01.01.01 Carreira e Profissão.mp4 |
16.97MB |
| 01.01.02 Carreira e Profissão.mp4 |
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| 01.01. Bem-Vindo.mp4 |
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| 01.01 Bem Vindo.mp4 |
7.45MB |
| 01.01 Bem-vindo.mp4 |
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| 01.01 Formação Cientista de Dados.mp4 |
22.14MB |
| 01.01 Machine Learning.mp4 |
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| 01.01 O que é Spark.mp4 |
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| 01.02.01 Formação Cientista de Dados.mp4 |
22.14MB |
| 01.02.01 Skills Desejados para Carreira de Data Science.mp4 |
12.47MB |
| 01.02.02 Skills Desejados para Carreira de Data Science.mp4 |
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| 01.02. A Carreira de Cientista de Dados.mp4 |
29.73MB |
| 01.02 Bem-vindo.mp4 |
18.68MB |
| 01.02 Introdução.mp4 |
24.39MB |
| 01.02 Introdução.mp4 |
31.22MB |
| 01.02 Introdução.mp4 |
31.63MB |
| 01.02 Por que Python e Spark.mp4 |
9.22MB |
| 01.03.01 O que é aprendizado de Máquina.mp4 |
22.29MB |
| 01.03.01 O que é Business Analytics.mp4 |
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| 01.03.01 Real Time Analitycs com Spark p1.mp4 |
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| 01.03.02 O que é aprendizado de Máquina.mp4 |
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| 01.03.02 O que é Business Analytics.mp4 |
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| 01.03.02 Real Time Analitycs com Spark p2.mp4 |
5.98MB |
| 01.03.03 O que é aprendizado de Máquina.mp4 |
22.01MB |
| 01.03. Por que Cientistas de Dados usam R.mp4 |
25.12MB |
| 01.03 O Que é Hadoop.mp4 |
22.16MB |
| 01.03 O que é Visualização de Dados - Definição.mp4 |
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| 01.03 Webinar Data Science Academy.mp4 |
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| 01.04. Por que R e Microsoft Azure Machine Learning.mp4 |
30.71MB |
| 01.04 Evento Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial.pdf |
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| 01.04 Evento Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial.zip |
16.44MB |
| 01.04 O que é Data Mining.mp4 |
14.22MB |
| 01.04 O que é Visualização de Dados - Compreendendo sua Audiência.mp4 |
14.80MB |
| 01.04 Por que Machine Learning está transformando o Mundo.mp4 |
8.77MB |
| 01.04 Quais os Benefícios para as Empresas.mp4 |
11.45MB |
| 01.04 Spark x Hadoop.mp4 |
8.91MB |
| 01.05.0. A Importância do Big Data Analytics I.mp4 |
33.00MB |
| 01.05.1. A Importância do Big Data Analytics II.mp4 |
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| 01.05.2. A Importância do Big Data Analytics III.mp4 |
14.81MB |
| 01.05 Big Data, Métricas e Classificação de Dados.mp4 |
16.15MB |
| 01.05 Ecosistema Hadoop.mp4 |
18.71MB |
| 01.05 O que é Storytelling.mp4 |
22.79MB |
| 01.05 Painéis de Estudos, Pesquisas e Soluções em Deep Learning e Inteligência Artificial.pdf |
36.77MB |
| 01.05 Preparando o Ambiente Python e Spark.mp4 |
14.11MB |
| 01.05 Que ferramenteas usaremos nesse curso.mp4 |
6.33MB |
| 01.06.01 Metodologia Analítica.mp4 |
19.84MB |
| 01.06.02 Metodologia Analítica.mp4 |
15.34MB |
| 01.06. Preparação de documentos com R e LaTeX.mp4 |
13.52MB |
| 01.06 Definindo o Propósito da Visualização de Dados.mp4 |
17.40MB |
| 01.06 HDFS Conceito e Importância.mp4 |
20.35MB |
| 01.06 Preparando o Cluster Spark em Cloud.mp4 |
8.99MB |
| 01.06 Processo de Aprendizagem.mp4 |
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| 01.07.01 Tipos de Aprendizagem.mp4 |
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| 01.07.02 Aprendizagem Supervisionada.mp4 |
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| 01.07.03 Aprendizagem Não Supervisionada.mp4 |
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| 01.07.04 Aprendizado Indutivo.mp4 |
5.43MB |
| 01.07.05 Reinforcement Learning.mp4 |
9.15MB |
| 01.07.1 Instalando Anaconda Python no Linux Ubuntu 16.04 LTS.pdf |
8.54MB |
| 01.07.1 Instalando Anaconda Python no Mac.pdf |
21.20MB |
| 01.07.1 Instalando Anaconda Python no Windows.pdf |
1.87MB |
| 01.07.2 Instalando o Spark.pdf |
1.05MB |
| 01.07.3 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
76.89KB |
| 01.07.4 Como Utilizar o Jupyter Notebook.webm |
17.84MB |
| 01.07.5 Apache Spark para Azure HDInsight.pdf |
1.10MB |
| 01.07. Usando R Markdown.mp4 |
8.59MB |
| 01.07 Definindo um Problema de Dados .mp4 |
9.93MB |
| 01.07 Escolhendo o Melhor Design para a Visualização de Dados.mp4 |
13.34MB |
| 01.07 HDFS Arquitetura.mp4 |
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| 01.08.01 Conhecendo seu SO - Windows.mp4 |
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| 01.08.02 Conhecendo seu SO - Windows.mp4 |
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| 01.08.03 Conhecendo seu SO - MAC OS.mp4 |
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| 01.08.04 Conhecendo seu SO - MAC OS.mp4 |
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| 01.08 Design Thinking para Cientistas de Dados.mp4 |
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| 01.08 Treinamento, Validação e Teste.mp4 |
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| 01.09.00. Instalando R e RStudio no Linux.pdf |
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| 01.09.00. Referencias e Links uteis.pdf |
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| 01.09 Business Analytics x Business Intelligence.mp4 |
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| 01.09 Ferramentas de Visualização de Dados.mp4 |
20.34MB |
| 01.09 Hadoop x Bancos de dados Relacionais.mp4 |
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| 01.09 O Que é Um Modelo.mp4 |
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| 01.10.00 Conhecendo o seu S.O. - Windows.mp4 |
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| 01.10.01 Conhecendo o seu S.O. - MAC OS.mp4 |
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| 01.10 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
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| 01.10 Classificação.mp4 |
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| 01.10 Infográficos.mp4 |
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| 01.10 Por que Cientista de Dados Precisa Aprender Hadoop.mp4 |
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| 01.11.01 Hadoop Completa 10 Anos.pdf |
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| 01.11.02 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
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| 01.11 Técnicas de Apresentação.mp4 |
14.40MB |
| 01.11 The Dark Side of Big Data.mp4 |
23.13MB |
| 01.12.01 Conhecendo o seu Sistema Operacional - Windows.mp4 |
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| 01.12.01 Webinar DSA - Visualização de Dados e Design de Dashboards.mp4 |
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| 01.12.03 Conhecendo o seu Sistema Operacional - MacOs Sierra.mp4 |
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| 01.12.04 Conhecendo o seu Sistema Operacional - Unix.mp4 |
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| 01.12.05 Conhecendo o seu Sistema Operacional - Linux.mp4 |
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| 01.12.06 Conhecendo o seu Sistema Operacional - Linux.mp4 |
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| 01.12.07 Plug-in-Velocidade-Video-DSA .pdf |
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| 01.12 Regressão.mp4 |
16.25MB |
| 01.13 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
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| 01.13 Clustering.mp4 |
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| 01.14 Machine Learning é Dividir para Conquistar.mp4 |
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| 01.15 Como escolher o Algoritmo Ideal.mp4 |
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| 01.16 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
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| 01.17.01.01 Conhecendo seu S.O. - Windows.mp4 |
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| 01.17.02.01 Conhecendo seu S.O. - MACOS.mp4 |
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| 01.17.02.02 Conhecendo seu S.O. - MACOS.mp4 |
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| 01.17.03.01 Conhecendo seu S.O. - Linux.mp4 |
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| 01.17.03.02 Conhecendo seu S.O. - Linux.mp4 |
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| 01. Anotações Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning.pptx |
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| 01. Big Data Real-Time Analytics com Python e Spark.pptx |
2.27MB |
| 01. Introdução.mp4 |
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| 01 SlidesMod01.pdf |
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| 01 Slides Modulo 1.pdf |
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20.09MB |
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| 02.01. RStudio.zip |
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| 02.01 Algoritmos de Machine Learning.mp4 |
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| 02.01 Analytics.mp4 |
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| 02.01 Introdução à Análise de Dados com Python.mp4 |
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| 02.02. Operadors Basicos, relacionais e logicos.mp4 |
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| 02.02 Exemplos de Precisão de Modelos Preditivos.mp4 |
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| 02.02 Modos de execução do Hadoop.mp4 |
10.37MB |
| 02.02 Módulos Python para Análise de Dados.mp4 |
9.35MB |
| 02.02 Por que Seu Cérebro Precisa de Visualização de Dados.mp4 |
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| 02.03.01 Aprendizagem Baseada em Instância.mp4 |
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| 02.03.02 Aprendizagem Baseada em Método Probabilístico.mp4 |
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| 02.03.04.01 Redes Neurais Artificiais.mp4 |
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| 02.03.04.03 Redes Neurais Artificiais.mp4 |
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| 02.03.04 Aprendizagem Baseada em Otimização.mp4 |
2.95MB |
| 02.03.05 Máquinas de Vetores de Suporte (SVM).mp4 |
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| 02.03. Tipos de Dados.mp4 |
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| 02.03 Análise Descritiva.mp4 |
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| 02.03 Exemplos do capítulo 2.zip |
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| 02.03 Jupyter Notebook e IDE's Python.mp4 |
17.18MB |
| 02.03 O que é um Modelo Preditivo.mp4 |
15.97MB |
| 02.03 Que Tipo de Gráfico Escolher Para Sumarizar Meus Dados.mp4 |
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| 02.03 Softwares usados para o Ambiente Hadoop.mp4 |
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| 02.03-Tipos de Dados.zip |
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| 02.04.01 Análise Descritiva em R.mp4 |
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| 02.04.01 Computação com o Numpy p1.mp4 |
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| 02.04.02 Computação com o Numpy p2.mp4 |
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| 02.04.04 Análise Descritiva em R.mp4 |
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| 02.04. Variáveis.mp4 |
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| 02.04 Análise Descritiva em R.zip |
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| 02.04 Clustering.mp4 |
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| 02.04 Tipos de Dados.mp4 |
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| 02.04-Variaveis.zip |
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| 02.05.01 Bagging, Gradient e Adaboosting.mp4 |
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| 02.05.01 Indexação e Slicing com Numpy p1.mp4 |
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| 02.05.02 Indexação e Slicing com Numpy p2.mp4 |
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| 02.05. Objetos.mp4 |
47.75MB |
| 02.05 Definindo as Estatísticas.mp4 |
19.86MB |
| 02.05 Definindo as Estatísticas.zip |
1.88KB |
| 02.05 Instalando Utilitários do SO.mp4 |
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| 02.05 Métodos Ensemble.mp4 |
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| 02.05-Objetos.zip |
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| 02.05 Visual Encodings.mp4 |
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| 02.06. Vetores.mp4 |
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| 02.06 Análise Descritiva x Análise Diagnóstica.mp4 |
5.87MB |
| 02.06 Instalando o MySQL Server.mp4 |
8.59MB |
| 02.06 O Processo de Criação de Charts e Plots.mp4 |
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| 02.06 Redução de Dimensionalidade.mp4 |
31.13MB |
| 02.06 Transposição e Reshaping de Arrays.mp4 |
17.01MB |
| 02.06-Vetores.zip |
1.11KB |
| 02.07.01 Manipulação de Dados com Pandas.mp4 |
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| 02.07.02 Manipulação de Dados com Pandas.mp4 |
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| 02.07.04 Manipulação de Dados com Pandas.mp4 |
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| 02.07.05 Manipulação de Dados com Pandas.mp4 |
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| 02.07. Matrizes.mp4 |
42.43MB |
| 02.07 Análise Preditiva x Análise Prescritiva.mp4 |
6.33MB |
| 02.07 Instalando e Configurando o SSH.mp4 |
10.65MB |
| 02.07-Matrizes.zip |
1.25KB |
| 02.07 Modelos Lógicos, Geométricos e Probabilísticos.mp4 |
4.81MB |
| 02.07 Visualização de Dados Numéricos e Não-Numéricos.mp4 |
10.10MB |
| 02.08.01 Analisando Dados de Cidades Digitais.mp4 |
19.77MB |
| 02.08.02 Analisando Dados de Cidades Digitais.mp4 |
26.91MB |
| 02.08. Listas.mp4 |
51.97MB |
| 02.08 Análise Preditiva - Modelando Relacionamento e Tendência nos Dados.mp4 |
17.47MB |
| 02.08 Deep Learning.mp4 |
23.29MB |
| 02.08 Gráficos Padrões (Barra, Coluna, Linha, Pizza, Rosca, Area, Stacked Area).mp4 |
13.95MB |
| 02.08 Instalando e Configurando a Máquina Virtual Java.mp4 |
29.15MB |
| 02.08-Listas.zip |
1.30KB |
| 02.09.01 Distribuições de Probabilidade.mp4 |
33.47MB |
| 02.09.01 Distribuições de Probabilidade.zip |
2.84KB |
| 02.09.01 Instalação do Haddop p1.mp4 |
22.91MB |
| 02.09.01 Métodos Determinísticos x Métodos Estocásticos.mp4 |
11.05MB |
| 02.09.01 O que e Pre Processamento.pdf |
170.50KB |
| 02.09.02-Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
530.13KB |
| 02.09.02 Distribuições de Probabilidade.mp4 |
20.38MB |
| 02.09.02 Instalação do Haddop p2.mp4 |
9.71MB |
| 02.09.03 Distribuições de Probabilidade.mp4 |
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| 02.09.03 Instalação do Haddop p3.mp4 |
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| 02.09.04 Instalação do Haddop p4.mp4 |
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| 02.09.05 Instalação do Haddop p5.mp4 |
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| 02.09. Strings.mp4 |
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| 02.09 Gráficos Comparativos (Bubble Plots, Radar Plot, Waterfall Plot, Packed Circle Diagrams).mp4 |
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| 02.09 Simulação.mp4 |
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| 02.09-Strings.zip |
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| 02.10.01 Análise de Regressão - Pré-Processamento e Análise Exploratória.mp4 |
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| 02.10.01 Regressao-Linear.zip |
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| 02.10.02 Análise de Regressão - Construção do Modelo e Análise de Variância (ANOVA).mp4 |
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| 02.10.03 Análise de Regressão - Inferência Estatística e Análise Diagnóstica.mp4 |
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| 02.10. Dataframes.mp4 |
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| 02.10 Gráficos Espaciais e Mapas (Tree Maps, Choropleths, Point Maps, Raster Surface Maps).mp4 |
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| 02.10 Otimização e Gradient Descent.mp4 |
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| 02.10 Processando Bigdata com Hadoop.mp4 |
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| 02.11.01 Analise-Preditiva.zip |
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| 02.11.01 Análise Preditiva em R - Pré-Processamento e Feature Selection.mp4 |
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| 02.11.01 Ecosistema Hadoop.mp4 |
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| 02.11.01 Manual de Instalacao do Ecosistema Hadoop.pdf |
20.37MB |
| 02.11.02 Análise Preditiva em R - Árvores de Decisão.mp4 |
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| 02.11.02 Análise Preditiva em R - Regressão Logística.mp4 |
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| 02.11.02 Instalando e Configurando o Zookeeper.mp4 |
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| 02.11.03 Análise Preditiva em R - Redes Neurais.mp4 |
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| 02.11.03 Instalando e Configurando o HBase.mp4 |
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| 02.11.04 Instalando e Configurando o Hive.mp4 |
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| 02.11.05 Instalando e Configurando o Pig.mp4 |
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| 02.11.06 Instalando e Configurando o Spark.mp4 |
15.04MB |
| 02.11.07 Instalando e Configurando o Sqoop.mp4 |
12.29MB |
| 02.11.08 Instalando e Configurando o Flume.mp4 |
14.22MB |
| 02.11. Estruturas de Controle.mp4 |
48.09MB |
| 02.11 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
78.46KB |
| 02.11-Estruturas de Controle.zip |
1.24KB |
| 02.11 Plots (Histogramas, Scatter Plots, Scatter Plots Matrix).mp4 |
6.74MB |
| 02.12.01 Teste de Hipótese.mp4 |
20.32MB |
| 02.12.02 Teste de Hipótese.mp4 |
3.41MB |
| 02.12.03 Teste de Hipótese.zip |
2.76KB |
| 02.12. O que Vimos até aqui.mp4 |
4.94MB |
| 02.12. Solução dos Exercícios.txt |
1.99KB |
| 02.12-Comandos Uteis.pdf |
87.50KB |
| 02.12-Exercicios.pdf |
69.74KB |
| 02.12-Exercicios-Capitulo-2.zip |
1.52KB |
| 02.12 Instalando e Configurando Maquina Virtual Cloudera.mp4 |
19.33MB |
| 02.12 Word Clouds (Nuvem de Palavras).mp4 |
4.67MB |
| 02.13 Instalando e Configurando Maquina Virtual Hortonworks.mp4 |
11.60MB |
| 02.13 Sankey Diagrams.mp4 |
2.08MB |
| 02.13 Simulação de Monte Carlo.mp4 |
23.73MB |
| 02.13 Simulação de Monte Carlo.zip |
43.93KB |
| 02.14.01 Instalando R e RStudio no Linux.pdf |
1.45MB |
| 02.14.02 Instalando R e RStudio no Windows.pdf |
4.34MB |
| 02.14.03 Instalando R e RStudio no Mac.pdf |
5.62MB |
| 02.14 Instalando e Configurando Hadoop no Docker.mp4 |
17.95MB |
| 02.14 Stream Graphs.mp4 |
5.16MB |
| 02.15.01 Instalando Anaconda Python no Linux Ubuntu 16.04 LTS.pdf |
8.57MB |
| 02.15.02 Instalando Anaconda Python no Windows.pdf |
47.82MB |
| 02.15.03 Instalando Anaconda Python no Mac.pdf |
21.23MB |
| 02.15-Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
73.27KB |
| 02.15 Heatmaps.mp4 |
3.05MB |
| 02.16 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
73.45KB |
| 02.16 Gantt Charts.mp4 |
3.65MB |
| 02.16 Imagem DataServer-v1.0.rar |
813.66MB |
| 02.16 Imagem DataServer-vFinal.rar |
4.35GB |
| 02.17 Sunburst Diagram.mp4 |
1.88MB |
| 02.18 Box and Whisker Plot.mp4 |
2.69MB |
| 02.19 Density Plot.mp4 |
2.18MB |
| 02.20 Network Diagram.mp4 |
2.62MB |
| 02.21 Melhorando a Leitura e Entendimento de Gráficos.mp4 |
14.92MB |
| 02.22 Galeria de Exemplos com Outros Tipos de Graficos.pdf |
65.17KB |
| 02.23 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
67.28KB |
| 02. Anotações Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning.pptx |
3.76MB |
| 02. Big Data Real-Time Analytics com Python e Spark.pptx |
332.53KB |
| 02 Algotitmos de Machine Learning.docx |
1.98MB |
| 02 Analytics.docx |
12.97KB |
| 02 Anotações.docx |
494.69KB |
| 02 Projeto Final.zip |
111.14KB |
| 02 Projeto Final - Especificacao.pdf |
112.06KB |
| 02 SlidesMod02.pdf |
547.71KB |
| 02 SlidesMod02.pdf |
2.71MB |
| 02 SlidesMod02.pdf |
6.67MB |
| 02 SlidesModulo02.pdf |
3.97MB |
| 02 SlidesModulo2.pdf |
877.57KB |
| 02 Slides Modulo 2.pdf |
1.06MB |
| 03.00 Exemplos Cap03.zip |
2.39MB |
| 03.00 Introdução.mp4 |
4.59MB |
| 03.01. R Fundamentos Parte 2.mp4 |
94.33MB |
| 03.01. R Fundamentos Parte 2.zip |
1.67KB |
| 03.01 Big Data Analytics com R e Azure.pdf |
222.18KB |
| 03.01 Como Funciona o Aprendizado de Máquina.mp4 |
7.86MB |
| 03.01 Map, filter e reduce.mp4 |
22.44MB |
| 03.01 Marketing Analytics.mp4 |
10.36MB |
| 03.01 Organização Visual.mp4 |
16.32MB |
| 03.01 Planejando e Configurando o Hadoop.mp4 |
5.14MB |
| 03.02. Big Data na Prática.mp4 |
56.07MB |
| 03.02-Big Data na Pratica.zip |
1.52KB |
| 03.02 Definindo Marketing Analytics.mp4 |
6.65MB |
| 03.02 Identidade Visual x Design Gráfico.mp4 |
7.35MB |
| 03.02 Introdução ao Aprendizado de Máquina.mp4 |
16.23MB |
| 03.02 List Comprehention e Lambda.mp4 |
21.69MB |
| 03.02 O que é um Cluster.mp4 |
16.70MB |
| 03.03.01 Teste de Hipóteses - Definindo H0 e H1.mp4 |
17.26MB |
| 03.03.02 Teste de Hipóteses - Testes Paramétricos.mp4 |
11.76MB |
| 03.03.03 Teste de Hipóteses - Erro Tipo I e Tipo II.mp4 |
7.55MB |
| 03.03.04 Teste de Hipóteses - Valor-p.mp4 |
8.83MB |
| 03.03. Fatores e Fatores Ordenados.mp4 |
72.42MB |
| 03.03-Fatores e Fatores Ordenados.zip |
1.69KB |
| 03.03-Fatores - Mais Exemplos.zip |
1.27KB |
| 03.03 Operações Array com Numpy.mp4 |
23.59MB |
| 03.03 O que são Sistemas CRM.mp4 |
7.76MB |
| 03.03 UI Design x UX Design.mp4 |
15.47MB |
| 03.04.01 Processo de Aprendizagem - Visualização do Algoritmo.mp4 |
23.44MB |
| 03.04.02 Processo de Aprendizagem - Elementos Essenciais do Aprendizado.mp4 |
32.36MB |
| 03.04.03 Processo de Aprendizagem - Componentes de Aprendizagem.mp4 |
23.10MB |
| 03.04.04 Processo de Aprendizagem - Componentes de Aprendizagem.mp4 |
8.10MB |
| 03.04. Funções.mp4 |
58.18MB |
| 03.04 Arquitetura do Cluster Hadoop.mp4 |
12.35MB |
| 03.04 Caso de Uso - Problema de Negócio.mp4 |
2.36MB |
| 03.04 Concatenação, Join e Split de Array.mp4 |
14.24MB |
| 03.04-Funcoes.zip |
1.28KB |
| 03.04 Visualizando Dados Multidimensionais.mp4 |
8.69MB |
| 03.05.01 Marketing Analytics em R - Coleta de Dados de Marketing e Análise Exploratória.mp4 |
65.86MB |
| 03.05.01 Processo de Aprendizagem - Modelo de Aprendizagem.mp4 |
13.46MB |
| 03.05.01 Técnicas de Visualização de Dados Multidimensionais - Projeções Geométricas.mp4 |
7.56MB |
| 03.05.02 Marketing Analytics em R - Segmentação Estatística de Clientes.mp4 |
44.48MB |
| 03.05.02 Processo de Aprendizagem - Modelo de Aprendizagem.mp4 |
32.34MB |
| 03.05.02 Técnicas de Visualização de Dados Multidimensionais - Técnicas Baseadas em Pixels.mp4 |
13.45MB |
| 03.05.03 Marketing Analytics em R - Segmentação Hierárquica de Clientes.mp4 |
35.06MB |
| 03.05.03 Técnicas de Visualização de Dados Multidimensionais - Iconografia.mp4 |
5.98MB |
| 03.05.04 Marketing Analytics em R - Segmentação Gerencial.mp4 |
80.98MB |
| 03.05.04 Técnicas de Visualização de Dados Multidimensionais - Hierarquia de Visualização.mp4 |
5.02MB |
| 03.05.05 Marketing Analytics em R - Calculando o Faturamento por Segmento.mp4 |
21.83MB |
| 03.05.05 Técnicas de Visualização de Dados Multidimensionais - Grafos.mp4 |
3.91MB |
| 03.05.06 Marketing Analytics em R - Construindo o Modelo Preditivo.mp4 |
30.39MB |
| 03.05.07 Marketing Analytics em R - Aplicando o Modelo e Prevendo Faturamento.mp4 |
16.12MB |
| 03.05.08 Marketing Analytics em R - Previsão de Clientes por Segmento.mp4 |
45.14MB |
| 03.05.09 Marketing Analytics em R - Life Time Value.mp4 |
29.99MB |
| 03.05. Familia Apply.mp4 |
84.62MB |
| 03.05 Array x Matrizes e Matriz Esparsa.mp4 |
21.44MB |
| 03.05 Customizando o Ambiente Virtual.mp4 |
22.84MB |
| 03.05-Familia Apply.zip |
1.67KB |
| 03.05 Marketing Analytics em R.zip |
318.67KB |
| 03.06.01. Funções Especiais.mp4 |
34.49MB |
| 03.06.01 O que é um Teste AB.mp4 |
10.28MB |
| 03.06.02. Funções Especiais.mp4 |
43.63MB |
| 03.06.02 Quanto Tempo Deve Durar um Teste AB.mp4 |
5.80MB |
| 03.06.03. Funções Especiais.mp4 |
21.23MB |
| 03.06.03 Avaliando um Teste AB em R - Carregando os Dados para Avaliar o Teste AB.mp4 |
33.22MB |
| 03.06.04 Avaliando um Teste AB em R - Selecionando o Teste Estatístico (t-test ou z-test).mp4 |
18.57MB |
| 03.06.05 Avaliando um Teste AB em R - Definindo as Hipóteses Nula e Alternativa.mp4 |
27.26MB |
| 03.06.06 Avaliando um Teste AB em R - Executando o z-test.mp4 |
42.38MB |
| 03.06.07 Avaliando um Teste AB em R - Determinando e Avaliando o Resultado.mp4 |
29.78MB |
| 03.06.08 Avaliando um Teste AB em R - Intervalos de Confiança.mp4 |
24.61MB |
| 03.06-Funcoes Especiais.zip |
1.95KB |
| 03.06 Machine Learning é Aprendizado a partir de dados.mp4 |
17.03MB |
| 03.06 TesteAB.zip |
4.84KB |
| 03.06 Topologia de Rede para o Cluster Hadoop.mp4 |
7.51MB |
| 03.06 Vetorização de Arrays Numpy.mp4 |
21.59MB |
| 03.06 Visualização de Dados e Big Data Analytics.mp4 |
16.57MB |
| 03.07.01 Escolha de Técnicas de Visualização de Dados.mp4 |
12.24MB |
| 03.07.01 Operações com Pandas - Series.mp4 |
13.79MB |
| 03.07.02 Escolha de Técnicas de Visualização de Dados.mp4 |
21.72MB |
| 03.07.02 Operações com Pandas - Series.mp4 |
22.82MB |
| 03.07.03 Operações com Pandas - Dataframe.mp4 |
23.33MB |
| 03.07. Pacotes e Instalação de Pacotes.mp4 |
70.08MB |
| 03.07 Calculadora Teste AB Shiny.pdf |
2.50MB |
| 03.07 Calculadora Teste AB Shiny.zip |
3.57KB |
| 03.07 Cost Funtion.mp4 |
23.00MB |
| 03.07-Pacotes e Instalacao de Pacotes.zip |
1.09KB |
| 03.07 Workflow com o Cluster Hadoop.mp4 |
9.47MB |
| 03.08.01 SQL Join e Análise Exploratória de Dados.mp4 |
17.08MB |
| 03.08.02 SQL Join e Análise Exploratória de Dados.mp4 |
8.84MB |
| 03.08. Expressões Regulares.mp4 |
60.00MB |
| 03.08 Avaliando Teste AB em Python.zip |
48.91KB |
| 03.08-Expressoes Regulares.zip |
1.16KB |
| 03.08 Gradiente Descendente (com exemplo).mp4 |
28.68MB |
| 03.08 Planejamento do Cluster Hadoop.mp4 |
4.20MB |
| 03.08 Web Semantica.mp4 |
14.03MB |
| 03.09.reviews.csv |
144.44KB |
| 03.09. Text Mining e Expressões Regulares.mp4 |
54.76MB |
| 03.09 Análise Exploratória de Dados.mp4 |
29.44MB |
| 03.09 Hardware e Configuração de Rede do Cluster Hadoop.mp4 |
6.85MB |
| 03.09 Softwares para Testes AB.pdf |
61.24KB |
| 03.09-TextMining.zip |
3.36KB |
| 03.09 Underfitting x Overfitting.mp4 |
15.28MB |
| 03.09 Visualização de Dados com Realidade Aumentada.mp4 |
13.35MB |
| 03.10.01 Split Apply Combine.mp4 |
17.79MB |
| 03.10.02 Split Apply Combine.mp4 |
16.23MB |
| 03.10.1. Trabalhando com Datas.mp4 |
41.41MB |
| 03.10.2. Trabalhando com Datas.mp4 |
45.10MB |
| 03.10 Arquivos de Configuração.mp4 |
23.54MB |
| 03.10 Bias e Variance.mp4 |
11.05MB |
| 03.10 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
68.98KB |
| 03.10 Extra 1 - Linguagem R - Identificando Clientes Alvo para Ações de Vendas.pdf |
63.03KB |
| 03.10 Extra 1 - Linguagem R - Identificando Clientes Alvo para Ações de Vendas.zip |
65.27KB |
| 03.10-Trabalhando com Datas.zip |
2.12KB |
| 03.11.1. Graficos - Base Plotting System.mp4 |
56.58MB |
| 03.11.1-Graficos.zip |
2.13KB |
| 03.11.2. Graficos - Base Plotting System.mp4 |
49.61MB |
| 03.11 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
82.50KB |
| 03.11 Extra 2 - Linguagem R - Analisando Tráfego de Web Sites.pdf |
63.77KB |
| 03.11 Extra 2 - Linguagem R - Analisando Tráfego de Web Sites.zip |
6.09KB |
| 03.11 Parâmetros de Configuração.mp4 |
16.21MB |
| 03.11 Séries Temporais.mp4 |
18.80MB |
| 03.12.3-a-ScatterPlot.zip |
938B |
| 03.12.3-b-Boxplots.zip |
928B |
| 03.12.3-c-Histogramas.zip |
892B |
| 03.12.3-d-Pie.zip |
1.01KB |
| 03.12.3-e-BarPlots.zip |
872B |
| 03.12. Graficos.mp4 |
63.59MB |
| 03.12 HDFS - Hadoop Distributed File System.mp4 |
19.20MB |
| 03.12 Matplotlib e Regressão Linear.mp4 |
17.80MB |
| 03.12 Projeto 1 - Analisando o Resultado de uma Campanha de Marketing com R.pdf |
71.13KB |
| 03.12 Projeto 1 - Analisando o Resultado de uma Campanha de Marketing com R.zip |
1.85MB |
| 03.13.01 Customização e Configuração Avançada.mp4 |
23.46MB |
| 03.13.02 Customização e Configuração Avançada.mp4 |
17.68MB |
| 03.13.03 Customização e Configuração Avançada.mp4 |
18.49MB |
| 03.13.04 Construindo um Dashboard.mp4 |
21.95MB |
| 03.13.1. Explorando Ggplot2.mp4 |
47.57MB |
| 03.13.2. Explorando Ggplot2.mp4 |
48.13MB |
| 03.13 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
69.65KB |
| 03.13-Explorando ggplot2.zip |
2.48KB |
| 03.13 HDFS Writes e HDFS Reads.mp4 |
12.96MB |
| 03.14.01 Configuração do Namenode.txt |
488B |
| 03.14.01 Trabalhando com HDFS.mp4 |
19.96MB |
| 03.14.02 Trabalhando com HDFS.mp4 |
17.49MB |
| 03.14.03 Trabalhando com HDFS.mp4 |
29.23MB |
| 03.14. Lattice.mp4 |
31.56MB |
| 03.14 Graficos Estatisticos no Python com Seaborn.mp4 |
25.55MB |
| 03.14-Lattice.zip |
1.55KB |
| 03.15.01 Importando Dados do MySQL para o Hadoop.mp4 |
17.70MB |
| 03.15.02 Importando Dados do MySQL para o Hadoop.mp4 |
15.73MB |
| 03.15. Mapas.mp4 |
52.90MB |
| 03.15 Contruindo gráficos com o Ggplot.mp4 |
12.45MB |
| 03.15-Mapas.zip |
1.45KB |
| 03.16. GoogleVis.mp4 |
36.50MB |
| 03.16-Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
69.02KB |
| 03.16-Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
69.21KB |
| 03.16-googleVis.zip |
2.04KB |
| 03.17.0 Folha de Referência do Ggplot2.pdf |
1.15MB |
| 03.17.1 Funcoes Uteis do R.pdf |
80.26KB |
| 03.17.2 Criacao de Pacotes em R.pdf |
69.21KB |
| 03.17.3 Bibliografia e Links Uteis.pdf |
67.77KB |
| 03.17. Tabela - Expressoes Regulares em R.pdf |
81.63KB |
| 03.17-Projeto1.rar |
6.31MB |
| 03.18-Exercicios.pdf |
65.82KB |
| 03.18-Exercicios-Capitulo-3.zip |
1.51KB |
| 03. Anotações Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning.pptx |
5.61MB |
| 03 Anotações - Planejando e configurando um cluster em hadoop.docx |
194.10KB |
| 03 Como Funciona o Aprendizado de Máquina.docx |
2.54MB |
| 03 SlidesMod03.pdf |
1.50MB |
| 03 SlidesMod03.pdf |
1.51MB |
| 03 SlidesMod03.pdf |
7.08MB |
| 03 SlidesModulo03.pdf |
1.85MB |
| 03 SlidesModulo3.pdf |
1.51MB |
| 03 Slides Modulo 3.pdf |
482.75KB |
| 04.01.01 Introdução.mp4 |
33.71MB |
| 04.01.02 Introdução.mp4 |
32.31MB |
| 04.01. R Fundamentos Parte 3.mp4 |
20.41MB |
| 04.01 Dashboard Design.mp4 |
7.84MB |
| 04.01 Empregabilidade na Área de Ciência de Dados.mp4 |
24.42MB |
| 04.01 Regressão.mp4 |
21.33MB |
| 04.01 RH Analytics.mp4 |
11.41MB |
| 04.01 Usando MapReduce em Grande Volume de Dados.mp4 |
4.21MB |
| 04.02.01 AvaliaFilme.zip |
1.21KB |
| 04.02.01 Configurando o Anaconda.mp4 |
22.65MB |
| 04.02.01 Estatistica Descritiva.mp4 |
17.63MB |
| 04.02.01 O Que é Regressão.mp4 |
16.62MB |
| 04.02.02 AvaliaFilme.zip |
1.21KB |
| 04.02.02 Configurando o MRJob.mp4 |
15.96MB |
| 04.02.02 Estatistica Descritiva.mp4 |
25.61MB |
| 04.02.02 O Que é Regressão.mp4 |
13.12MB |
| 04.02.03 .mp4 |
26.17MB |
| 04.02.03 AvaliaFilme.py.txt |
322B |
| 04.02. Biga Data na Prática.mp4 |
67.78MB |
| 04.02-Big Data na Pratica.zip |
1.59KB |
| 04.02 Carreiras_em_Data_Science_Administrador_de_banco_de_dados.pdf |
419.80KB |
| 04.02 Definindo o People Analytics - Como o Google Revolucionou a Gestão de Pessoas.mp4 |
9.69MB |
| 04.02 O que são Dashboards.mp4 |
13.65MB |
| 04.03.01 Avaliando o Modelo de regressão.mp4 |
19.02MB |
| 04.03.02 Avaliando o Modelo de regressão.mp4 |
22.74MB |
| 04.03. Importação e Manipulação de Arquivos.mp4 |
34.94MB |
| 04.03 Carreiras_em_Data_Science_Analista_de_dados.pdf |
425.85KB |
| 04.03 Como o People Analytics Está Sendo Usado.mp4 |
6.98MB |
| 04.03 Computação distribuída e Paralela.mp4 |
11.19MB |
| 04.03 Dashboards Operacionais x Dashboards Analíticos x Dashboards Executivos.mp4 |
8.77MB |
| 04.03 Media, mediana, desvpad e variancia.mp4 |
12.45MB |
| 04.04.01 Regressão Linear Simples - Explorando os Dados.mp4 |
43.94MB |
| 04.04.02.01 Regressão Linear com o StatsModels.mp4 |
29.24MB |
| 04.04.02.02 Regressão Linear com o StatsModels.mp4 |
34.06MB |
| 04.04.02.03 Regressão Linear com o Scikit-Learn.mp4 |
30.59MB |
| 04.04.03 Cost Function de um Modelo de Regressão Linear.mp4 |
29.09MB |
| 04.04.04 Reduçao da Cost Function.mp4 |
12.73MB |
| 04.04.05 Aplicando o Gradient Descent.mp4 |
41.64MB |
| 04.04. Trabalhando com arquivos txt.mp4 |
55.00MB |
| 04.04 Carreiras_em_Data_Science_Arquiteto_de_dados.pdf |
282.41KB |
| 04.04 Computação Distribuída - Cloud Computing.mp4 |
9.71MB |
| 04.04 Medidas de forma Skewness e Curtose.mp4 |
7.18MB |
| 04.04 People Analytics e o Big Data.mp4 |
8.63MB |
| 04.04 RegressaoLinearSimples.zip |
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| 04.04 Tipos de Dasboards.mp4 |
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| 04.05.01 Introdução à probabilidade.mp4 |
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| 04.05.03 Introdução à probabilidade - Análise Combinatória.mp4 |
9.77MB |
| 04.05 Carreiras_em_Data_Science_Cientista_de_dados.pdf |
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| 04.05 O Modelo de Programação MapReduce.mp4 |
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| 04.05 O Processo de Design de Dashboards.mp4 |
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| 04.05 Riscos do People Analytics.mp4 |
5.96MB |
| 04.06.01 Regressao Linear Multipla.zip |
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| 04.06.01 Trabalhando com Arquivos Excel p1.mp4 |
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| 04.06.02 Regressão Linear Múltipla - Multicolinearidade.mp4 |
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| 04.06.02 Trabalhando com Arquivos Excel p2.mp4 |
25.76MB |
| 04.06.03 Regressão Linear Múltipla - Gradiente Descendente.mp4 |
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| 04.06.04 Regressão Linear Múltipla - Importância de Atributos e R Square.mp4 |
21.06MB |
| 04.06 Benefícios e Limites do People Analytics.mp4 |
9.66MB |
| 04.06 Carreiras_em_Data_Science_Engenheiro_de_dados.pdf |
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| 04.06 Como o MapReduce utiliza a computação distribuída.mp4 |
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| 04.06 Desenvolvimento do Layout.mp4 |
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| 04.06 Distribuição de Probabilidade Discritiva.mp4 |
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| 04.06-Trabalhando com Arquivos Excel.zip |
1.49KB |
| 04.07.1-Instalando MySQL no Windows.pdf |
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| 04.07.2. Instalando MySQL no Mac.pdf |
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| 04.07 Características de um Dashboard Eficiente.mp4 |
7.78MB |
| 04.07 Carreiras_em_Data_Science_Estatistico.pdf |
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| 04.07 Como Implementar People Analytics.mp4 |
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| 04.07 YARN.mp4 |
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| 04.08.01 Job Mapreduce para Gerar Media de Amigos no Facebook por Idade.mp4 |
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| 04.08.01 Job Mapreduce para Gerar Media de Amigos no Facebook por Idade.pdf |
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| 04.08.01 Linguagem SQL.zip |
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| 04.08.01 Linguagem SQL p1.mp4 |
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| 04.08.02. Carregando Dados no MySQL via Workbench.pdf |
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| 04.08 Arquivos.zip |
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| 04.08 Dashboards - Desenvolver ou Usar Soluções Proprietárias.mp4 |
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| 04.08 Por que o People Analytics é Importante para a Gestão de Pessoas.mp4 |
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| 04.08 Um Cientista de Dados Conta o Que Faz.pdf |
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| 04.09.01 Construindo Modelo Preditivo - Quais Funcionários Vão Deixar a Empresa.mp4 |
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| 04.10.01Tratamento de Colinearidade em Modelos de Regressao.pdf |
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| 04.10.02 Analisando Logs de Servidores Web.mp4 |
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| 04.10 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
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| 04.11 Avaliando Modelos de Regressão.mp4 |
29.79MB |
| 04.11 Erros Comuns no Design de Dashboards.mp4 |
8.67MB |
| 04.11-Trabalhando com R e MySQL.zip |
1.24KB |
| 04.12.01 Regressao Linear em Julia.pdf |
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| 04.12 Analytics Dashboard.mp4 |
3.13MB |
| 04.12 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
69.44KB |
| 04.12-Instalando o MongoDB no Mac.pdf |
1.30MB |
| 04.12-Instalando o MongoDB no Windows.pdf |
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| 04.12 Tabela_Chi_Quadrado.pdf |
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| 04.12 Teste do Chi Quadrado.mp4 |
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| 04.13 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
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| 04.13 Deep Learning x Machine Learning x Inteligencia Artificial.pdf |
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| 04.13 Importando e Manipulando dados com MongoDB.mp4 |
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| 04.14-Trabalhando com R e MongoDB.zip |
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| 04.15.01 Construindo um Real-Time Dashboard.mp4 |
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| 04.15 Projeto1.zip |
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| 04.15 Projeto1 - Especificacao.pdf |
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| 04.16.1. Formatando e Limpando Dados com Deplyr e Tidyr.mp4 |
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| 04.16. Folha de Referencia dplyr e tidy.pdf |
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| 04.16 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
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| 04.17.0-Bibliografia e Links Uteis.pdf |
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| 04.17.1-Exercicios.pdf |
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| 04.17.1-Exercicios.zip |
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| 04. Anotações Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning.pptx |
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| 04 Anotações - Usando o MaprReduce.docx |
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| 04 Regressão.docx |
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| 04 slidesMod04.pdf |
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| 04 SlidesMod04.pdf |
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| 04 Slides Modulo 4.pdf |
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| 05.00 Machiine Learning em Python.mp4 |
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| 05.01.01. Big Data na Prática p1.mp4 |
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| 05.01 Financial Analytics.mp4 |
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| 05.01 Por que Criar um Portfólio de Projetos.mp4 |
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| 05.01 Visualização de Dados com D3.js.mp4 |
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| 05.02.01. Importando dados de outros softwares estatísticos.mp4 |
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| 05.02.01 Comandos Hbase - Parte 1.pdf |
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| 05.02.02. Importando dados de outros softwares estatísticos.mp4 |
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| 05.02.02 Cientistas de Dados e Exemplos de Portfólios de Projetos.mp4 |
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| 05.02 Construindo Modelos de Machine Learning.mp4 |
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| 05.02 Introduzindo a Biblioteca D3.js para Visualização de Dados.mp4 |
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| 05.02 KNN e a estrutura de Células de Voronoi.mp4 |
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| 05.03 Como funciona o KNN.mp4 |
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| 05.03 Criando Elementos com D3.zip |
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| 05.03 Financial Analytics e os Processos de Negócios.mp4 |
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| 05.03 Machine Learning em Python com Sci Kit Learning.mp4 |
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| 05.03 Repositório DSA e Outros Recursos .mp4 |
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| 05.04. Add-in GREA.mp4 |
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| 05.04 Financial Analytics e Tecnologia Analítica.mp4 |
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| 05.04 O que é o Git.mp4 |
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| 05.04 O que e SVG.pdf |
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| 05.04 Template-Algoritmos-Machine-Learning.ipynb.zip |
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| 05.04 Template-Algoritmos-Machine-Learning.mp4 |
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| 05.04 Trabalhando com Hbase no Hortonworks.mp4 |
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| 05.05.01 Arrays e Objetos.mp4 |
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| 05.05.01 Classificação KNN em R - Pacote Caret.mp4 |
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| 05.05.02 Classificação KNN em R - Pacote Caret.mp4 |
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| 05.05.02 Machine Learning em Financas - Passado e Futuro - Parte 2.pdf |
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| 05.05.1. Remodelando Dados com Reshape.mp4 |
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| 05.05.2. Remodelando Dados com Reshape.mp4 |
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| 05.05 Arquivos.zip |
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| 05.05 Arrays e Objetos.zip |
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| 05.06.02 Filter-e-Map.mp4 |
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| 05.06. Aplicando Split-Apply com plyr.mp4 |
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| 05.06 Conhecendo o Apache Hbase.mp4 |
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| 05.06 Curso Online Gratuito de Git.mp4 |
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| 05.06 Extraindo e Carregando os Dados.mp4 |
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| 05.06 Filter-e-Map.zip |
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| 05.06 Gestão Baseada em Financial Analytics.mp4 |
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| 05.06 KNN Vantagens e Desvantagens.mp4 |
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| 05.06-plyr.zip |
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| 05.07.01 Análise Exploratória - Estatística.mp4 |
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| 05.07.02 Análise Exploratória - MatplotLib.mp4 |
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| 05.07.03 Análise Exploratória - Seaborn.mp4 |
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| 05.07. Pacote Data.table.mp4 |
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| 05.07 A Revolucao das Fintechs.pdf |
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| 05.07 Banco de Dados NoSQL.mp4 |
9.79MB |
| 05.07-data.table.zip |
1.19KB |
| 05.07 E se der empate na votacao do KNN.pdf |
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| 05.07 Funções Especiais do D3.js.mp4 |
21.27MB |
| 05.07 Funções Especiais do D3.js.zip |
52.72KB |
| 05.07 O que é o Github.mp4 |
17.17MB |
| 05.08.01. Subsetting p1.mp4 |
3.24MB |
| 05.08.01 Inicializando um Chart com SVG.mp4 |
19.57MB |
| 05.08.01 Inicializando um Chart com SVG.zip |
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| 05.08.02. Subsetting p2.mp4 |
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| 05.08.02 Construindo um Bar Chart.mp4 |
13.95MB |
| 05.08.02 Construindo um Bar Chart.zip |
52.62KB |
| 05.08.03. Subsetting p3.mp4 |
36.03MB |
| 05.08.03 Ajustando a Escala e Alterando o CSS.mp4 |
17.44MB |
| 05.08.03 Ajustando a Escala e Alterando o CSS.zip |
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| 05.08.04. Subsetting p4.mp4 |
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| 05.08.04 Adicionando Texto ao Chart.mp4 |
7.72MB |
| 05.08.04 Adicionando Texto ao Chart.zip |
52.78KB |
| 05.08.05 Criando uma Função para Construção de Charts.mp4 |
15.12MB |
| 05.08.05 Criando uma Função para Construção de Charts.zip |
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| 05.08.06 Definindo as Margens do Chart.mp4 |
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| 05.08.06 Definindo as Margens do Chart.zip |
52.62KB |
| 05.08.07 Criando Gráficos Bidimensionais.mp4 |
12.77MB |
| 05.08.07 Criando Gráficos Bidimensionais.zip |
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| 05.08.08 Adicionando Cores e Eixos x e y.mp4 |
23.56MB |
| 05.08.08 Adicionando Cores e Eixos x e y.zip |
53.09KB |
| 05.08.09 Invertendo os Eixos.mp4 |
10.01MB |
| 05.08.09 Invertendo os Eixos.zip |
53.04KB |
| 05.08.10 Rotacionando os Eixos.mp4 |
14.88MB |
| 05.08.10 Rotacionando os Eixos.zip |
53.14KB |
| 05.08.11 Adicionando Labels.mp4 |
15.32MB |
| 05.08.11 Adicionando Labels.zip |
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| 05.08.12 Adicionando Interatividade ao Gráfico.mp4 |
30.95MB |
| 05.08.12 Adicionando Interatividade ao Gráfico.zip |
54.11KB |
| 05.08.13 Criando um Plot de Series Temporais.mp4 |
37.44MB |
| 05.08.13 Criando um Plot de Series Temporais.zip |
53.21KB |
| 05.08.14.01 Criando um Scatter Plot Interativo.mp4 |
9.92MB |
| 05.08.14.02 Criando um Scatter Plot Interativo.mp4 |
20.18MB |
| 05.08.14 Criando um Scatter Plot Interativo.zip |
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| 05.08.15 Criando Aplicação de Visualização.mp4 |
23.65MB |
| 05.08 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
71.84KB |
| 05.08 Instalando Git e Github Desktop.mp4 |
29.52MB |
| 05.08 Modelo de Dados Hbase.mp4 |
9.73MB |
| 05.08 Pre-processamento - Escala, normalização.mp4 |
33.13MB |
| 05.08 Principais Relatórios Financeiros.mp4 |
15.91MB |
| 05.08-Subsetting.zip |
1.61KB |
| 05.09.01. Séries Temporais.mp4 |
14.19MB |
| 05.09.01 Criando Charts Reutilizáveis - Layout Padrão.mp4 |
16.11MB |
| 05.09.01-Series Temporais.zip |
1.27KB |
| 05.09.02. Séries Temporais.mp4 |
46.16MB |
| 05.09.02. Séries Temporais.txt |
1.23KB |
| 05.09.02 Criando Charts Reutilizáveis - Adicionando Código de Barras.mp4 |
12.61MB |
| 05.09.03 Criando Charts Reutilizáveis - Carregando Código de Barras com Arquivo CSV.mp4 |
11.96MB |
| 05.09.04 Construindo um Radar Chart Interativo.mp4 |
23.20MB |
| 05.09.05 Construindo um Bubble Chart com Legenda a partir de Arquivo JSON.mp4 |
15.76MB |
| 05.09.06 Criando Gráfico com Slider.mp4 |
15.69MB |
| 05.09.07 Adicionando um Color Picker.mp4 |
16.46MB |
| 05.09.08 Adicionando Tooltips ao Gráfico.mp4 |
19.78MB |
| 05.09.09 Criando Área de Seleção Interativa.mp4 |
19.48MB |
| 05.09.10 Criando Mapas com Dados Geoespaciais, Integracão D3 e Mapbox.mp4 |
31.94MB |
| 05.09.11 Criando Choropleth Map.mp4 |
11.60MB |
| 05.09.12 Criando Heatmaps.mp4 |
13.69MB |
| 05.09.13 Construindo Mapas Avançados.mp4 |
22.79MB |
| 05.09.14.01 Criando Seções no Dashboard.mp4 |
15.70MB |
| 05.09.14.02 Criando Seções no Dashboard.mp4 |
13.00MB |
| 05.09.15 Construindo um Dashboard.mp4 |
14.38MB |
| 05.09 Comandos Hbase - Parte 2.pdf |
93.61KB |
| 05.09 Criando Repositório no Github.mp4 |
16.10MB |
| 05.09 Definindo Métricas Financeiras.mp4 |
18.58MB |
| 05.09 Feature Selection.mp4 |
24.02MB |
| 05.09 Todos os Arquivos da Aplicação de Visualização.pdf |
254.58KB |
| 05.09 Todos os Arquivos da Aplicação de Visualização.zip |
1.76MB |
| 05.09 Trabalhando com Hbase no Claudera.mp4 |
25.96MB |
| 05.0 R Fundamentos Parte 4.mp4 |
7.10MB |
| 05.10. RMarkdown.mp4 |
51.15MB |
| 05.10 Arquitetura Hbase.mp4 |
6.33MB |
| 05.10 Conceitos Básicos de Balanced Scorecard.mp4 |
18.34MB |
| 05.10 Explorando o Repositório.mp4 |
11.93MB |
| 05.10 Método Ensemble para seleção de vairáveis.mp4 |
6.50MB |
| 05.10 Projeto2.pdf |
8.96MB |
| 05.11.01 Análise de Séries Temporais - Tratamento de Datas em R.mp4 |
20.75MB |
| 05.11.01 Importando Dados para o Hbase com o Pig.mp4 |
18.84MB |
| 05.11.02 Análise de Séries Temporais - Tratamento de Datas em R.mp4 |
31.04MB |
| 05.11.02 Importando Dados para o Hbase com o Pig.mp4 |
31.27MB |
| 05.11.03 Análise de Séries Temporais - Tratamento de Datas em R.mp4 |
41.49MB |
| 05.11.03 Importando Dados para o Hbase com o Pig.mp4 |
7.97MB |
| 05.11.04 Análise de Séries Temporais - Tratamento de Datas em R.mp4 |
26.71MB |
| 05.11. RProfiler.mp4 |
24.55MB |
| 05.11 Análise de Séries Temporais - Tratamento de Datas em R.zip |
2.86KB |
| 05.11 Arquivos.zip |
2.03KB |
| 05.11 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
73.69KB |
| 05.11 Clonando o Repositório.mp4 |
13.22MB |
| 05.11 Redução de Dimensionalidade com PCA.mp4 |
28.49MB |
| 05.11-RProfiler.zip |
920B |
| 05.11 Script-Extra-Modelo-Preditivo-PCA-Logistic.zip |
1.41KB |
| 05.12.01 Análise de Séries Temporais - Modelagem Financeira com quantmode em R .mp4 |
34.62MB |
| 05.12.01-Bibliografia e Links Uteis.pdf |
70.84KB |
| 05.12.02 Análise de Séries Temporais - Modelagem Financeira com quantmode em R .mp4 |
43.94MB |
| 05.12.02 Exercicios.pdf |
68.34KB |
| 05.12.03 Análise de Séries Temporais - Modelagem Financeira com quantmode em R .mp4 |
18.27MB |
| 05.12.04.1 Projeto01 - Especificacao.pdf |
70.07KB |
| 05.12.04.2 - Solucao Projeto01 - Leia-me.pdf |
78.18KB |
| 05.12.04.3 Projeto01.zip |
2.48MB |
| 05.12.04 Análise de Séries Temporais - Modelagem Financeira com quantmode em R .mp4 |
36.11MB |
| 05.12 Análise de Séries Temporais - Modelagem Financeira com quantmode em R .zip |
30.48KB |
| 05.12 Comandos Hbase - Parte 3.pdf |
116.96KB |
| 05.12 Criando Arquivos no Repositório.mp4 |
19.86MB |
| 05.12 Ressampling e Cross Validation.mp4 |
27.58MB |
| 05.12 Trabalhando com Hbase no Claudera.mp4 |
30.43MB |
| 05.13.01 Avaliando a Performance - Acurácia.mp4 |
24.45MB |
| 05.13.01 Operações CRUD no Hbase com API Java.mp4 |
3.76MB |
| 05.13.02 Arquivos.zip |
6.74KB |
| 05.13.02 Avaliando a Performance - MAE R2.mp4 |
15.37MB |
| 05.13.02 Operações CRUD no Hbase com API Java.mp4 |
37.03MB |
| 05.13 Análise de Séries Temporais - Usando o Pacote zoo em R.mp4 |
42.95MB |
| 05.13 Análise de Séries Temporais - Usando o Pacote zoo em R.zip |
19.32KB |
| 05.13 Desenvolvendo seu Trabalho.mp4 |
12.45MB |
| 05.13 Github.txt |
921B |
| 05.14 Algoritmos de Classificação - Regressão.mp4 |
29.76MB |
| 05.14 Análise de Séries Temporais - Usando o Pacote xts em R.mp4 |
38.50MB |
| 05.14 Análise de Séries Temporais - Usando o Pacote xts em R.zip |
1.89KB |
| 05.14 Criando o Portfólio.mp4 |
22.68MB |
| 05.14 Hive.zip |
3.19KB |
| 05.14 Introdução ao Hive.mp4 |
9.88MB |
| 05.15.01 Modelando e Prevendo Séries Temporais Lineares com Modelos ARIMA em R.mp4 |
30.64MB |
| 05.15.01 Modelando e Prevendo Séries Temporais Lineares com Modelos ARIMA em R.zip |
4.85KB |
| 05.15.01 Trabalhando com Hive no HortonWorks.mp4 |
25.69MB |
| 05.15.02 Modelando e Prevendo Séries Temporais Lineares com Modelos ARIMA em R.mp4 |
28.54MB |
| 05.15.02 Trabalhando com Hive no HortonWorks.mp4 |
26.23MB |
| 05.15 Algoritmos de Regressão - Regressão.mp4 |
20.57MB |
| 05.16 Analise Financeira, Liquidez e Dupont.pdf |
119.41KB |
| 05.16 -Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
71.07KB |
| 05.16 Seleção do Modelo Preditivo.mp4 |
17.98MB |
| 05.17 Otimizacao de Portfolio.pdf |
92.27KB |
| 05.17 Otimização e Ajuste de Parâmetros.mp4 |
26.30MB |
| 05.18 Capital Aset Pricing Model.pdf |
74.73KB |
| 05.18 Métodos Ensemble.mp4 |
37.04MB |
| 05.19 Algoritmo XGBoost.mp4 |
20.66MB |
| 05.19 Projeto2.zip |
235.25KB |
| 05.19 Projeto2 - Especificacao.pdf |
316.32KB |
| 05.20 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
68.23KB |
| 05.20-Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
74.09KB |
| 05. Anotações Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning.pptx |
1.23MB |
| 05 Anotações.docx |
1.57MB |
| 05 K Nearest Neighbors.docx |
1.43MB |
| 05 SlidesMod05.pdf |
3.93MB |
| 05 SlidesMod05.pdf |
1.23MB |
| 05 SlidesModulo05.pdf |
588.88KB |
| 05 SlidesModulo5.pdf |
1.05MB |
| 05 Slides Modulo 5.pdf |
1.25MB |
| 06.00 A Importância da Estatística para o Cientista de Dados.docx |
15.67KB |
| 06.00 Introdução à Estatística.mp4 |
22.17MB |
| 06.00 SlidesMod06.pdf |
601.86KB |
| 06.01.01 Caso1.zip |
178.29KB |
| 06.01.02 Caso2.zip |
71.10KB |
| 06.01 Conectividade ETL com o Sistema Hadoop.mp4 |
5.12MB |
| 06.01 Decision Tree, Random Forest e Métodos Ensemble.mp4 |
6.72MB |
| 06.01 Fraud Analytics (Análise para Detecção de Fraudes).mp4 |
10.57MB |
| 06.01 População e Amostra.mp4 |
32.20MB |
| 06.01 Visualização de Dados com R.mp4 |
6.36MB |
| 06.02.01 Conceito de Fraude.mp4 |
12.02MB |
| 06.02.02 Conceito de Fraude.mp4 |
9.94MB |
| 06.02 Base Plotting System.mp4 |
9.38MB |
| 06.02 Introdução - Spark.mp4 |
10.30MB |
| 06.02 Observações x Variáveis.mp4 |
25.95MB |
| 06.02 O que são árvores de decisão.mp4 |
14.58MB |
| 06.02 Qual o Papel do ETL no Big Data.mp4 |
10.51MB |
| 06.03.00 Manual Oracle 12c.pdf |
21.42MB |
| 06.03.01 Ganho de Informação, Entropia e Índice de Gini.mp4 |
13.35MB |
| 06.03.01 Média, mediana, moda, variância e desv pad.mp4 |
22.46MB |
| 06.03.01 Preparando o Ambiente Oracle 12c.mp4 |
15.37MB |
| 06.03.02 Ganho de Informação, Entropia e Índice de Gini.mp4 |
5.12MB |
| 06.03.02 Média, mediana, moda, variância e desv pad.mp4 |
34.65MB |
| 06.03.02 Preparando o Ambiente Oracle 12c.mp4 |
17.70MB |
| 06.03.03 Ganho de Informação, Entropia e Índice de Gini.mp4 |
9.20MB |
| 06.03.03 Preparando o Ambiente Oracle 12c.mp4 |
6.54MB |
| 06.03.04 Ganho de Informação, Entropia e Índice de Gini.mp4 |
8.74MB |
| 06.03.04 Preparando o Ambiente Oracle 12c.mp4 |
27.90MB |
| 06.03.05 Preparando o Ambiente Oracle 12c.mp4 |
6.34MB |
| 06.03.06 Preparando o Ambiente Oracle 12c.mp4 |
8.37MB |
| 06.03 Apache Spark e Big Data.mp4 |
22.18MB |
| 06.03 Compreendendo a Gramática dos Gráficos.mp4 |
7.70MB |
| 06.03 Principais Tipos de Fraudes.mp4 |
15.22MB |
| 06.04 Biblioteca ggplot2.mp4 |
6.21MB |
| 06.04 Cap06.zip |
26.01KB |
| 06.04 Carregando 15 Milhões de Registros no Oracle.mp4 |
26.46MB |
| 06.04 Compreendendo a heurística do ID3.mp4 |
14.50MB |
| 06.04 Detecção de Fraude e Prevenção.mp4 |
11.77MB |
| 06.04 Estudos de Caso.zip |
445.84KB |
| 06.04 Medidas de posição relativa.mp4 |
14.39MB |
| 06.05.01 Construindo uma Árvore de Decisão em R.mp4 |
51.99MB |
| 06.05.01 Função Plot e Paleta de Cores.mp4 |
14.11MB |
| 06.05.02 Construindo uma Árvore de Decisão em R.mp4 |
29.09MB |
| 06.05.02 Função Plot e Paleta de Cores.mp4 |
24.45MB |
| 06.05.03 Função Plot e Paleta de Cores.mp4 |
29.93MB |
| 06.05 01 Construindo uma Árvore de Decisão em R.zip |
2.10KB |
| 06.05 Apache Sqoop.mp4 |
8.26MB |
| 06.05 Big Data e Detecção de Fraudes.mp4 |
19.53MB |
| 06.05 Ferramentas de Análise de Dados.mp4 |
28.83MB |
| 06.05 Função Plot e Paleta de Cores.zip |
3.32KB |
| 06.05 Verificando a Configuração do Spark.mp4 |
19.79MB |
| 06.06.01 Ciclo de Vida do Modelo de Análise de Fraude.mp4 |
6.91MB |
| 06.06.01 Gerando Plots Padrões (Histogramas, Boxplots e Scatterplots).mp4 |
21.00MB |
| 06.06.01 Introdução à Probabilidade p1.mp4 |
35.24MB |
| 06.06.01 Movendo dados do Oracle para o HDFS.mp4 |
16.52MB |
| 06.06.02 Ciclo de Vida do Modelo de Análise de Fraude.mp4 |
9.24MB |
| 06.06.02 Gerando Plots Padrões (Histogramas, Boxplots e Scatterplots).mp4 |
16.15MB |
| 06.06.02 Introdução à Probabilidade p2.mp4 |
29.22MB |
| 06.06.02 Movendo dados do Oracle para o HDFS.mp4 |
15.08MB |
| 06.06.03 Ciclo de Vida do Modelo de Análise de Fraude.mp4 |
4.93MB |
| 06.06 Executando uma aplicação com PySpark.mp4 |
37.21MB |
| 06.06 Gerando Plots Padrões (Histogramas, Boxplots e Scatterplots).zip |
15.16KB |
| 06.06 Pruning.zip |
1.27KB |
| 06.06 Pruning da Árvore de Decisão em R.mp4 |
29.27MB |
| 06.07.01 AlgoritmoC5.0.zip |
13.58KB |
| 06.07.01 Calculando a Entropia e Construindo Modelo 5.0.mp4 |
40.10MB |
| 06.07.01 ggplot2 - Definindo as Camadas.mp4 |
21.12MB |
| 06.07.02 Calculando a Entropia e Construindo Modelo 5.0.mp4 |
43.26MB |
| 06.07.02 ggplot2 - Colocando Gráficos Lado a Lado na Área de Desenho.mp4 |
35.16MB |
| 06.07.03 ggplot2 - Plot Multivariado.mp4 |
16.17MB |
| 06.07.04 ggplot2 - Scatter Plots e Scatter Plots 3D.mp4 |
16.98MB |
| 06.07.05 ggplot2 - Barplots, Histogramas e Polígonos de Frequência.mp4 |
19.97MB |
| 06.07.06 ggplot2 - Personalizando os Gráficos.mp4 |
23.80MB |
| 06.07.07 ggplot2 - Facets, Extra Grid e Plotly.mp4 |
19.88MB |
| 06.07 ggplot2 - Definindo as Camadas.zip |
31.90KB |
| 06.07 Inteligência Artificial para Detecção de Fraudes.mp4 |
14.63MB |
| 06.07 MapReduce x Spark.mp4 |
17.60MB |
| 06.07 Projeto1.pdf |
68.42KB |
| 06.07 Projeto1.zip |
20.40MB |
| 06.07 Teorema de Bayes.mp4 |
14.58MB |
| 06.08.01 Detecção de Fraudes em R - Compreendendo o Problema e os Dados.mp4 |
45.39MB |
| 06.08.01 Hortonworks Tutorial 1.mp4 |
25.17MB |
| 06.08.01 Hortonworks Tutorial 2.mp4 |
23.20MB |
| 06.08.01 Tipos de distribuição de Probabilidade.mp4 |
17.17MB |
| 06.08.02.01 Detecção de Fraudes em R - Análise Exploratória.mp4 |
30.65MB |
| 06.08.02.02 Detecção de Fraudes em R - Análise Exploratória.mp4 |
38.76MB |
| 06.08.02 Distribuição Binomial.mp4 |
11.82MB |
| 06.08.02 Exp-Analysis.zip |
1.89MB |
| 06.08.03 Data_Separation.zip |
17.56MB |
| 06.08.03 Detecção de Fraudes em R - Definindo as Regras de Negócio.mp4 |
42.11MB |
| 06.08.03 Distribuição Poisson.mp4 |
7.85MB |
| 06.08.04.01 Detecção de Fraudes em R - Análise Preditiva para Detecção de Fraudes.mp4 |
46.96MB |
| 06.08.04.02 Detecção de Fraudes em R - Análise Preditiva para Detecção de Fraudes.mp4.mp4 |
23.08MB |
| 06.08.04 Distribuição Contínua e Normal.mp4 |
13.08MB |
| 06.08.05 Detecção de Fraudes em R - Definindo o Fraud Detection Rate.mp4 |
38.55MB |
| 06.08.06 Detecção de Fraudes em R - Random Forest.mp4 |
47.27MB |
| 06.08.06 Detecção de Fraudes em R - Random Forest.zip |
2.91KB |
| 06.08.07 Detecção de Fraudes em R - Redes Neurais.mp4 |
34.31MB |
| 06.08.07 Detecção de Fraudes em R - Redes Neurais.zip |
1.50KB |
| 06.08.08 Detecção de Fraudes em R - Avaliando o Modelo Preditivo.mp4 |
21.97MB |
| 06.08.09 Detecção de Fraudes em R - Métricas.mp4 |
17.08MB |
| 06.08.10 ApresentacaoExecutiva.zip |
106.58KB |
| 06.08 Arquiteura Spark.mp4 |
22.43MB |
| 06.08 Capitulo06-DecisionTree-Python.zip |
3.70KB |
| 06.08 Contruindo uma árvore de decisão em Python.mp4 |
46.09MB |
| 06.08 Heat Maps.mp4 |
23.36MB |
| 06.08 Heat Maps.zip |
34.25KB |
| 06.08 Sumario Executivo - Fraudes em Cartoes de Credito.pdf |
90.09KB |
| 06.09.01 Capitulo06-Random-Forest-Python.zip |
31.88KB |
| 06.09.01 Random Forest Classifier em Python.mp4 |
32.97MB |
| 06.09.02 Random Forest Classifier em Python.mp4 |
31.36MB |
| 06.09.03 Random Forest Classifier em Python.mp4 |
32.07MB |
| 06.09 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
70.05KB |
| 06.09 Correlation Heat Maps.mp4 |
17.68MB |
| 06.09 Deteccao de Fraude Online com R e Microsoft Azure.pdf |
210.17KB |
| 06.09 RDD Resilient Distributed Dataset.mp4 |
12.18MB |
| 06.09 Valor Monetário Esperado.mp4 |
6.22MB |
| 06.10.01 Amostragem.mp4 |
14.71MB |
| 06.10.01 Random Forest Regression em Python.mp4 |
56.68MB |
| 06.10.02 Amostragem Probabilística.mp4 |
19.86MB |
| 06.10.02 Random Forest Regression em Python.mp4 |
37.15MB |
| 06.10.03 Erro de Amostragem.mp4 |
7.20MB |
| 06.10 Cientistas de Dados Especializados em Detecção de Fraude.pdf |
60.01KB |
| 06.10 Spark UI e Log4j.mp4 |
19.52MB |
| 06.10 Sumarizando Dados Multivariados em um único Heat Map.mp4 |
21.26MB |
| 06.11.01 Métodos Ensemble.mp4 |
12.84MB |
| 06.11.02 Métodos Ensemble.mp4 |
15.44MB |
| 06.11 Countour Plot e Filled Countour Plot.mp4 |
16.32MB |
| 06.11 Projeto3.zip |
7.70MB |
| 06.11 Projeto3 - Especificacao.pdf |
67.50KB |
| 06.11 Teorema do Limite Central.mp4 |
19.03MB |
| 06.11 Transformações.mp4 |
9.37MB |
| 06.12.01 Bagging, Extratrees e Adaboost em Python.mp4 |
36.69MB |
| 06.12.01 Capitulo06-Metodos-Ensemble-Python.zip |
1.37MB |
| 06.12.02 Bagging, Extratrees e Adaboost em Python.mp4 |
26.56MB |
| 06.12 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
74.96KB |
| 06.12 Escore Z.mp4 |
8.73MB |
| 06.12 Surface Plots 3D.mp4 |
12.83MB |
| 06.12 Transformações - PySpark.mp4 |
37.83MB |
| 06.13.01 Capitulo06-Otimiza-Parametros-Python.zip |
1.38MB |
| 06.13.01 Otimização de Parâmetros com Randomized Search.mp4 |
49.17MB |
| 06.13.02 Otimização de Parâmetros com Randomized Search.mp4.mp4 |
35.49MB |
| 06.13.03 Grid Search x Randomized Search.mp4 |
39.24MB |
| 06.13 Intervalo de Confiança.mp4 |
12.15MB |
| 06.13 Operações Set,Outer Join e Distinct.mp4 |
28.68MB |
| 06.13 Visualizando Séries Temporais com Calendar Heat Maps.mp4 |
29.78MB |
| 06.14.01 Gradient Boosting Model.mp4 |
47.49MB |
| 06.14.01 GradientBoosting-Parte1.zip |
124.90KB |
| 06.14.02 Gradient Boosting Classifier em Python.mp4 |
16.93MB |
| 06.14.02 GradientBoosting-Parte2.zip |
332.52KB |
| 06.14.03 Gradient Boosting Regressor em Python.mp4 |
45.29MB |
| 06.14.04 Stochastic Gradient Boosting em Python.mp4 |
40.88MB |
| 06.14.05 Stochastic Gradient Boosting em Python.mp4 |
20.68MB |
| 06.14 Ações.mp4 |
6.97MB |
| 06.14 Heat Maps com Plotly.mp4 |
14.97MB |
| 06.14 Teste de Hipótese.mp4 |
23.21MB |
| 06.15.01 Criando Gráficos com Lattice.mp4 |
13.67MB |
| 06.15.01 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost em R).mp4 |
30.25MB |
| 06.15.01 XGBoost-R.zip |
2.35MB |
| 06.15.02 Criando Gráficos com Lattice.mp4 |
29.48MB |
| 06.15.02 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost em R).mp4 |
57.76MB |
| 06.15 Ações PySpark.mp4 |
26.46MB |
| 06.15 Criando Gráficos com Lattice.zip |
17.74KB |
| 06.15 Regressão.mp4 |
9.74MB |
| 06.16 Analisando Dados do Uber com Spark.mp4 |
44.56MB |
| 06.16 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
92.84KB |
| 06.16 Boxplots e Violin Plots.mp4 |
27.63MB |
| 06.16 Correlação.mp4 |
14.00MB |
| 06.17.01 Análise de Regressão p1.mp4 |
19.90MB |
| 06.17.01 Gráficos com ggvis.mp4 |
16.35MB |
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| 06.17.02 Gráficos com ggvis.mp4 |
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| 06.17.03 Análise de Regressão p3.mp4 |
24.37MB |
| 06.17 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
71.43KB |
| 06.17 Gráficos com ggvis.zip |
2.42KB |
| 06.18 Construindo Mapas Interativos com ggvis.mp4 |
11.38MB |
| 06.18 Usando Modelo de Regressão.mp4 |
4.62MB |
| 06.19 Construindo Mapas Interativos com ggvis e Shiny.mp4 |
27.83MB |
| 06.19 Construindo Mapas Interativos com ggvis e Shiny.zip |
4.44MB |
| 06.20.01 Criando Mapas com RGoogleMaps.mp4 |
23.70MB |
| 06.20.02 Criando Mapas com RGoogleMaps.mp4 |
22.48MB |
| 06.20 Criando Mapas com RGoogleMaps.zip |
2.66MB |
| 06.21 Mapeando o Trânsito com Heat Maps e RGoogleMaps.mp4 |
34.77MB |
| 06.22 Gráficos Interativos de Séries Temporais com Dygraphs.mp4 |
15.26MB |
| 06.22 Gráficos Interativos de Séries Temporais com Dygraphs.zip |
1.18KB |
| 06.23.01 Criando Aplicações Web Interativas com Shiny Dashboard - Google Analytics.mp4 |
20.09MB |
| 06.23.02 Criando Aplicações Web Interativas com Shiny Dashboard - Google Analytics.mp4 |
31.86MB |
| 06.23.03 Criando Aplicações Web Interativas com Shiny Dashboard - Google Analytics.mp4 |
13.07MB |
| 06.23 Criando Aplicações Web Interativas com Shiny Dashboard - Google Analytics.zip |
1.63MB |
| 06.24 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
66.62KB |
| 06. Anotações Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning.pptx |
2.52MB |
| 06. SlidesModulo6.pdf |
7.96MB |
| 06 Anotações.docx |
718.49KB |
| 06 Decision Tree.docx |
1.53MB |
| 06 SlidesMod06.pdf |
4.34MB |
| 06 SlidesMod06.pdf |
1.14MB |
| 06 SlidesModulo06.pdf |
1.16MB |
| 06 Slides Modulo 6.pdf |
2.59MB |
| 07.00 Introdução ao Machine Learning.mp4 |
6.69MB |
| 07.01.01 Arquivos Cap07.zip |
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| 07.01.01 Definindo Machine Learning p1.mp4 |
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| 07.02 Bayes Exercícios.xlsx |
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| 07.02 Cloud e Cluster Computing.mp4 |
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| 07.02 Ética no Aprendizado de Máquina.mp4 |
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| 07.02 Modelo Carta de Apresentacao.pdf |
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| 07.02 Namenode e Estrutura de Diretórios.mp4 |
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| 07.02 Teorema de Bayes.mp4 |
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| 07.03.01 Construindo um classificador de SPAM em R.mp4 |
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| 07.03.02 Construindo um classificador de SPAM em R.mp4 |
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| 07.03 Modelo Curriculo Cientista de Dados.pdf |
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| 07.03 Plots com Matplotlib.zip |
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| 07.04.01 Cap07-NaiveBayes-Gaussian.zip |
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| 07.04 Linha de Regressão com Matplotlib.zip |
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| 07.04 Modelo_curriculo_Exame .pdf |
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| 07.04 Spark SQL.mp4 |
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| 07.05.01 O Processo de Text Analytics.mp4 |
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| 07.05.02 Multinomial Naive Bayes em Python.mp4 |
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| 07.05.02 O Processo de Text Analytics - Análise Semântica.mp4 |
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| 07.05.03 O Processo de Text Analytics - Análise Estatística.mp4 |
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| 07.05.04.01 O Processo de Text Analytics - Preparação dos Dados.mp4 |
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| 07.05.04.02 O Processo de Text Analytics - Preparação dos Dados.mp4 |
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| 07.05.04.03 O Processo de Text Analytics - Preparação dos Dados.mp4 |
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| 07.05.05.01 O Processo de Text Analytics - Indexação e Normalização.mp4 |
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| 07.05.05.02 O Processo de Text Analytics - Indexação e Normalização.mp4 |
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| 07.05.05.03 O Processo de Text Analytics - Indexação e Normalização.mp4 |
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| 07.05.06 O Processo de Text Analytics - Cálculo da Relevância.mp4 |
6.74MB |
| 07.05.07 O Processo de Text Analytics - Seleção de Termos.mp4 |
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| 07.05 Metadados do Filesystem.mp4 |
8.21MB |
| 07.05 O Processo de Aprendizagem.mp4 |
25.97MB |
| 07.05 Referencias - Links Uteis.pdf |
65.62KB |
| 07.05 Scatter Plot 3D e Plotly.mp4 |
28.88MB |
| 07.05 Scatter Plot 3D e Plotly.zip |
84.48KB |
| 07.06 Bernoulli Naive Bayes em Python.mp4 |
24.95MB |
| 07.06 Cap07-NaiveBayes-Bernoulli.zip |
64.42KB |
| 07.06 Configuração e Customização Avançada do Matplotlib.mp4 |
26.27MB |
| 07.06 Configuração e Customização Avançada do Matplotlib.zip |
1.01MB |
| 07.06 Modelos de Linguagem e Modelo Oculto de Markov.pdf |
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| 07.06 Processo de Checkpoint.mp4 |
8.02MB |
| 07.06 Spark com Arquivos CSV.mp4 |
11.56MB |
| 07.06 Treinamento, validação e teste.mp4 |
8.46MB |
| 07.07 Cap07-NaiveBayes-Modelo-Classificacao.zip |
8.00KB |
| 07.07 Contruindo um classificador Naive Bayes.mp4 |
47.57MB |
| 07.07 Criando Módulos Personalizados.mp4 |
22.49MB |
| 07.07 Métodos Quantitativos em Linguística.mp4 |
8.00MB |
| 07.07 Procedimento de Recuperação à Falhas.mp4 |
11.75MB |
| 07.07 Spark Machine Learning - Clustering.mp4 |
29.53MB |
| 07.08.01 Melhorando o Poder do Modelo Naive Bayes.pdf |
1.86MB |
| 07.08.02 Vantagens e Desvantagens.pdf |
1.83MB |
| 07.08.03 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
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| 07.08 Carregando e Normalizando os Dados.mp4 |
29.57MB |
| 07.08 Modo de Segurança.mp4 |
3.28MB |
| 07.08 O que é um modelo.mp4 |
9.18MB |
| 07.08 Pacotes R Para Text Mining.mp4 |
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| 07.08 Spark SQL com arquivos JSON.mp4 |
17.54MB |
| 07.09.01 Backup p1.mp4 |
5.18MB |
| 07.09.01 Text Analytics em R - Carregando os Arquivos.mp4 |
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| 07.09.01 Text Analytics em R - Carregando os Arquivos.zip |
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| 07.09.02 Backup p2.mp4 |
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| 07.09.02 Text Analytics em R - Convertendo Arquivos PDF em TXT no R.mp4 |
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| 07.09.03 Text Analytics em R - Criação do Corpus e Pré-processamento .mp4 |
41.60MB |
| 07.09.04 Text Analytics em R - Processamento Estatístico.mp4 |
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| 07.09.05 Text Analytics em R - Relacionamentos e Análise Quantitativa.mp4 |
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| 07.09 Alogritmos de Machine Learning.mp4 |
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| 07.09 Plots e GridSpec.mp4 |
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| 07.09 Tabelas Temporárias com Spar SQL.mp4 |
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| 07.10.02 Análise Exploratoria de dados p2.R |
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18.54MB |
| 07.10.03 Análise Exploratoria de dados p3.R |
4.81KB |
| 07.10 Bonus - Topic Modeling em R.pdf |
88.27KB |
| 07.10 Bonus - Topic Modeling em R.zip |
166.68KB |
| 07.10 Instalando MySQL no Mac.pdf |
2.35MB |
| 07.10 Instalando MySQL no Windows.pdf |
3.43MB |
| 07.10 Instalando o MongoDB no Mac.pdf |
1.30MB |
| 07.10 Instalando o MongoDB no Windows.pdf |
2.43MB |
| 07.10 Radar Plot.mp4 |
14.96MB |
| 07.10 Solução de Problemas no Cluster Hadoop.mp4 |
9.49MB |
| 07.11.01 Regressão Linear Simples p1.mp4 |
13.82MB |
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6.10KB |
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17.44MB |
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| 07.11.07 Regressão Linear Simples p7.mp4 |
38.25MB |
| 07.11 Autenticação e Segurança Hadoop.mp4 |
14.83MB |
| 07.11 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
263.11KB |
| 07.11 Plots Combinados.mp4 |
15.64MB |
| 07.11 Spark SQL com Banco de Dados Relacionais.mp4 |
29.31MB |
| 07.12.01 Classificação Utilizando Nearest Neighborhood.mp4 |
11.67MB |
| 07.12.02 Classificação Utilizando Nearest Neighborhood.mp4 |
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| 07.12.03 Classificação Utilizando Nearest Neighborhood.mp4 |
20.26MB |
| 07.12.04 Classificação Utilizando Nearest Neighborhood.mp4 |
29.24MB |
| 07.12 Construindo um Dashboard com Matplotlib.mp4 |
21.17MB |
| 07.12 Melhores Práticas de Monitoramento.mp4 |
9.21MB |
| 07.12 Spark SQL com Banco de Dados Não Relacionais.mp4 |
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| 07.13.01 Bonus - Redes Neurais.pdf |
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| 07.13.01 Bonus - Redes Neurais.R |
2.67KB |
| 07.13.02 Bonus - Support Vector Machines.pdf |
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| 07.13.02 Bonus - Support Vector Machines.R |
1.64KB |
| 07.13.03 Bibliografia e Links Uteis.pdf |
90.96KB |
| 07.13 Pair RDD, Acumuladores, Broadcast e Partições.mp4 |
30.96MB |
| 07.13 Usando o Apache Ambari para Monitoramento.mp4 |
23.93MB |
| 07.13 Usando o Pacote ggplot no Python.mp4 |
22.15MB |
| 07.13 Usando o Pacote ggplot no Python.zip |
196.20KB |
| 07.14.01 Criando Gráficos Estatísticos com Seaborn.mp4 |
33.42MB |
| 07.14.01 Criando Gráficos Estatísticos com Seaborn.zip |
1.09MB |
| 07.14.01 Hadoop Tutorial - Analizing Server Log.mp4 |
24.97MB |
| 07.14.01 Projeto02 - Especificacao.pdf |
70.32KB |
| 07.14.02 Criando Gráficos Estatísticos com Seaborn.mp4 |
19.29MB |
| 07.14.02 Hadoop Tutorial - Analizing Geolocating Data.mp4 |
28.57MB |
| 07.14.02 Solucao.zip |
385.97KB |
| 07.14.02 Solucao Projeto02 - Leia-me.pdf |
74.79KB |
| 07.14.03 Criando Gráficos Estatísticos com Seaborn.mp4 |
20.66MB |
| 07.14.03 Hadoop Tutorial - Analizing Sentiment Data.mp4 |
27.85MB |
| 07.14 Contruindo um Cluster Spark em Cloud.mp4 |
33.91MB |
| 07.15.01 Projeto03 - Especificacao.pdf |
68.81KB |
| 07.15.02 Solucao Projeto03.zip |
1.35MB |
| 07.15.02 Solucao Projeto03 - Leia-me.pdf |
75.12KB |
| 07.15 8-Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
70.26KB |
| 07.15 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
75.16KB |
| 07.15 Criando SVG Charts com Svgwrite.mp4 |
17.09MB |
| 07.15 Criando SVG Charts com Svgwrite.zip |
2.25KB |
| 07.16 Criando SVG Charts com PyGal.mp4 |
29.40MB |
| 07.17 Mapas Interativos com Geoplotlib.mp4 |
40.07MB |
| 07.17 Mapas Interativos com Geoplotlib.zip |
2.79MB |
| 07.18 Mapa Interativo com Uso do Teclado.mp4 |
20.02MB |
| 07.19 Construindo um Mapa com Animação Automática.mp4 |
49.59MB |
| 07.20 Quadtree.mp4 |
9.32MB |
| 07.21.01 Mapeamento de Rotas - Carga e Manipulação de Dados.mp4 |
32.65MB |
| 07.21.02 Mapeamento de Rotas - Carga e Manipulação de Dados.mp4 |
10.31MB |
| 07.21.03 Mapeamento de Rotas - Carga e Manipulação de Dados.mp4 |
19.77MB |
| 07.21 Mapeamento de Rotas - Carga e Manipulação de Dados.zip |
1.11MB |
| 07.22 Projeto3.pdf |
1.76MB |
| 07.22 Projeto3.zip |
1.59MB |
| 07.23 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
66.64KB |
| 07. Anotações Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning.pptx |
4.88MB |
| 07 Naive Bayes.docx |
230.70KB |
| 07 Slides_Modulo7.pdf |
3.74MB |
| 07 SlidesMod07.pdf |
1.75MB |
| 07 SlidesMod07.pdf |
2.73MB |
| 07 SlidesMod07.pdf |
1.06MB |
| 07 SlidesModulo07.pdf |
464.34KB |
| 07 Slides Modulo 7.pdf |
1.59MB |
| 08.00 Azure Machine Learning.mp4 |
5.10MB |
| 08.01.01 Azure Machine Learning - Fundamentos p1.mp4 |
19.82MB |
| 08.01.02 Azure Machine Learning - Fundamentos p2.mp4 |
11.74MB |
| 08.01 Clustering.mp4 |
9.80MB |
| 08.01 Como Demonstrar suas Habilidades.mp4 |
10.63MB |
| 08.01-DSA-Capitulo08-Spark-Streaming-Introducao.zip |
1.97KB |
| 08.01 Gerando um Streaming de Dados em Tempo Real.mp4 |
21.76MB |
| 08.01 Introdução ao Apache Mahout.mp4 |
6.42MB |
| 08.01 Social Network Analytics.mp4 |
16.76MB |
| 08.01 Visualização de Dados com Tableau.mp4 |
6.90MB |
| 08.02.01 O que é Clustering.mp4 |
9.84MB |
| 08.02.02 O que é Clustering.mp4 |
12.34MB |
| 08.02 40 Perguntas Machine Learning Data Science.pdf |
796.98KB |
| 08.02 Apache Mahout x Outros Frameworks.mp4 |
4.80MB |
| 08.02 Criando uma conta no Azure ML.mp4 |
22.29MB |
| 08.02 Criando uma conta no Azure ML.pdf |
5.60MB |
| 08.02 Introdução.mp4 |
10.15MB |
| 08.02 Mídias Sociais e Sua Importância.mp4 |
20.42MB |
| 08.02 Tableau Desktop e Tableau Public.mp4 |
36.22MB |
| 08.03.01 Criando experimentos no Azure ML p1.mp4 |
22.24MB |
| 08.03.02 Criando experimentos no Azure ML p2.mp4 |
15.82MB |
| 08.03 40 Perguntas Estatistica Data Science.pdf |
660.27KB |
| 08.03 Desafios em Social Network Analytics.mp4 |
11.50MB |
| 08.03 Machine Learning - Algoritmos de Classificação.mp4 |
18.26MB |
| 08.03 Spark Streaming.mp4 |
12.84MB |
| 08.03 Tableau Desktop x Tableau Public.mp4 |
11.94MB |
| 08.03 Tipos de Clustering - Hierárquico e Particional.mp4 |
15.40MB |
| 08.04 40 Perguntas Python Data Science.pdf |
1.34MB |
| 08.04 Algoritmos de K-Means.mp4 |
13.63MB |
| 08.04 Criando um Gráfico de Vendas em Apenas 3 Passos.mp4 |
33.18MB |
| 08.04 Criando um Gráfico de Vendas em Apenas 3 Passos.zip |
329.14KB |
| 08.04 Importando Dados no Azure ML.mp4 |
24.74MB |
| 08.04 Instalação e Configuração do Apache Mahout.mp4 |
29.89MB |
| 08.04 Streaming da Dados - A Velocidade do Cartão de Crédito.mp4 |
9.62MB |
| 08.04 Técnicas de Social Media Analytics.mp4 |
4.98MB |
| 08.05.01 Cloudera & Mahout - Naive Bayes p1.mp4 |
19.03MB |
| 08.05.01 Criando e Avaliando um Modelo p1.mp4 |
17.76MB |
| 08.05.01 O Processo de Social Media Analytics - Autenticação.mp4 |
11.11MB |
| 08.05.02 Cloudera & Mahout - Naive Bayes p2.mp4 |
34.43MB |
| 08.05.02 Criando e Avaliando um Modelo p2.mp4 |
12.44MB |
| 08.05.02 O Processo de Social Media Analytics - Visualização e Exploração.mp4 |
8.87MB |
| 08.05.03.01 O Processo de Social Media Analytics - Limpeza e Pré-Processamento.mp4 |
17.93MB |
| 08.05.03.02 O Processo de Social Media Analytics - Limpeza e Pré-Processamento.mp4 |
8.52MB |
| 08.05.04 O Processo de Social Media Analytics - Pré-Processamento de Texto.mp4 |
7.38MB |
| 08.05.05 O Processo de Social Media Analytics - Modelagem de Dados e Análise de Sentimentos.mp4 |
11.22MB |
| 08.05.06 O Processo de Social Media Analytics - Visualizando o Resultado.mp4 |
2.95MB |
| 08.05 Algoritmo K-Means++.mp4 |
8.01MB |
| 08.05 Arquitetura Spark Streaming.mp4 |
9.64MB |
| 08.05 Estratégia de Negociação em Entrevista.mp4 |
14.45MB |
| 08.05 Fontes de Dados e Navegando pelo Tableau.mp4 |
23.72MB |
| 08.05 NaiveBayes.zip |
19.65KB |
| 08.05 O Processo de Social Media Analytics.mp4 |
2.03MB |
| 08.06.01 Documentação e Exemplos p1.mp4 |
23.11MB |
| 08.06.02 Documentação e Exemplos p2.mp4 |
21.72MB |
| 08.06 20 Perguntas para Entrevista em Data Science.pdf |
106.39KB |
| 08.06 Cloudera & Mahout - Random Forest.mp4 |
28.44MB |
| 08.06 Criando App no Twitter.pdf |
2.08MB |
| 08.06 Criando Varios Gráficos Simultaneamente.mp4 |
23.02MB |
| 08.06 Criando Varios Gráficos Simultaneamente.zip |
1.19KB |
| 08.06 Escolhendo o número apropriado de clusters.mp4 |
11.78MB |
| 08.06 O que são DStreams.mp4 |
9.65MB |
| 08.06 RandomForest.zip |
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| 08.07.01.01 Análise de Redes Sociais - Twitter - Coleta, Limpeza e Transformação.mp4 |
35.48MB |
| 08.07.01.02 Análise de Redes Sociais - Twitter - Merge e Apresentação.mp4 |
60.30MB |
| 08.07.01 Análise de Redes Sociais - Twitter.zip |
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| 08.07.01 k-Means.zip |
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| 08.07.01 K-Means em Linguagem R.mp4 |
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| 08.07.01 Usando o Pacote Caret.R |
1.48KB |
| 08.07.01 Usando o Pacote Caret p1.mp4 |
7.63MB |
| 08.07.02 K-Means em Linguagem R.mp4 |
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| 08.07.02 Usando o Pacote Caret p2.mp4 |
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| 08.07.02 Usando o Pacote Caret p3.mp4 |
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| 08.07.03 K-Means em Linguagem R.mp4 |
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| 08.07.04 K-Means em Linguagem R.mp4 |
30.94MB |
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17.79MB |
| 08.07 Markov.zip |
2.45KB |
| 08.07 Modelos Ocultos de Markov.pdf |
107.14KB |
| 08.07 Referencias - Links Uteis.pdf |
67.40KB |
| 08.07 Windowing - Agregando Stream de Dados.mp4 |
6.98MB |
| 08.08.01 Bonus - K-Means Clustering.pdf |
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1.51KB |
| 08.08.01 Cap08-K-Means.zip |
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| 08.08.01 K-Means em Python - Visualização dos Clusters.mp4 |
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| 08.08.02 Bonus - Decision Trees.R |
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| 08.08.02 K-Means em Python - Agrupando Clusters.mp4 |
35.70MB |
| 08.08.03 K-Means em Python - Agrupando Clusters.mp4 |
26.82MB |
| 08.08 Análise de Redes Sociais - Twitter - TweetBot.mp4 |
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| 08.08 Análise de Redes Sociais - Twitter - TweetBot.zip |
2.24KB |
| 08.08 Tolerancia a Falhas.mp4 |
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| 08.09.01 Análise de Redes Sociais - Twitter Analytics - Coletando Dados Offline.mp4 |
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31.63MB |
| 08.09.03 Análise de Redes Sociais - Twitter Analytics - Testes Estatísticos.mp4 |
33.38MB |
| 08.09.04 Análise de Redes Sociais - Twitter Analytics - Visualizando os Resultados.mp4 |
34.53MB |
| 08.09 Análise de Redes Sociais - Twitter Analytics.zip |
2.71KB |
| 08.09-Bibliografia e Links Uteis.pdf |
67.90KB |
| 08.09 Cap08-DBSCAN.zip |
39.53KB |
| 08.09 Customizando o Gráfico - Paleta de Cores.mp4 |
12.86MB |
| 08.09 DBSCAN.mp4 |
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| 08.09 Integração com Outros Sistemas - Kafka, Flume, Kinesis.mp4 |
15.86MB |
| 08.09 MLP.zip |
1.41KB |
| 08.09 Multilayer Perceptron (MLP).pdf |
307.20KB |
| 08.10.01 Análise de Redes Sociais - Facebook - Facebook Developer.mp4 |
9.89MB |
| 08.10.01 Claudera - K-means Clustering p1.mp4 |
18.13MB |
| 08.10.02 Análise de Redes Sociais - Facebook - Criando a Aplicação no Facebook.mp4 |
8.11MB |
| 08.10.02 Claudera - K-means Clustering p2.mp4 |
38.21MB |
| 08.10.03 Análise de Redes Sociais - Facebook - Instalando o Pacote Rfacebook.mp4 |
21.82MB |
| 08.10.04 Análise de Redes Sociais - Facebook - Gerando Autenticação de 2 Horas.mp4 |
5.43MB |
| 08.10.05 Análise de Redes Sociais - Facebook - Gerando Autenticação de 2 Meses.mp4 |
15.62MB |
| 08.10.06 Análise de Redes Sociais.zip |
2.58KB |
| 08.10.06 Análise de Redes Sociais - Facebook - Coletando Dados do Facebook.mp4 |
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| 08.10.07 Análise de Redes Sociais - Facebook - Social Network Analysis e pacote igraph.mp4 |
13.41MB |
| 08.10.08 Análise de Redes Sociais - Facebook - Degree, Betweenness, Closeness e Cluster.mp4 |
19.76MB |
| 08.10 Cap08-Mean-Shift.zip |
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| 08.10 Customizando o Gráfico - Labels e Formatação.mp4 |
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| 08.10 Introdução ao Processamento de Linguagem Natural.mp4 |
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| 08.10 K-Means.zip |
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5.28KB |
| 08.11 Criando Aplicação no Twitter.mp4 |
9.02MB |
| 08.11 Customizando o Gráfico - Caption, Título e Summary.mp4 |
8.09MB |
| 08.11 Projeto2.zip |
163.21KB |
| 08.11 Projeto2 - Especificacao.pdf |
109.53KB |
| 08.11 Projeto4.zip |
453.22KB |
| 08.11 Projeto4 - Especificacao.pdf |
765.17KB |
| 08.12.01 Análise de Redes Sociais - Facebook - Coletando Páginas, Posts, Likes e Comentários.mp4 |
50.36MB |
| 08.12.01 Analise de Sentimentos de Streaming.mp4 |
23.23MB |
| 08.12.02 Análise de Redes Sociais - Facebook - Usando Linguagem SQL para Minerar os Dados do Facebook.mp4 |
41.12MB |
| 08.12.02 Analise de Sentimentos de Streaming.mp4 |
22.26MB |
| 08.12.03 Análise de Redes Sociais - Facebook - Avaliando a Performance de uma Página.mp4 |
25.23MB |
| 08.12.03 Analise de Sentimentos de Streaming.mp4 |
15.67MB |
| 08.12.04 Analise de Sentimentos de Streaming.mp4 |
22.69MB |
| 08.12 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
223.30KB |
| 08.12 Cap08-Pipeline.zip |
2.68KB |
| 08.12 Exportando o Gráfico Para o Word.mp4 |
8.27MB |
| 08.12 Extra - Pipelines Para Automatizacao de Workflows de Machine Learning.pdf |
65.20KB |
| 08.13.01 Criando App no Instagram.pdf |
5.09MB |
| 08.13.02 Análise de Redes Sociais - Instagram.zip |
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| 08.13.02 Análise de Redes Sociais - Instagram - Instalando Pacotes e Testando a Conexão.mp4 |
26.40MB |
| 08.13.03 Análise de Redes Sociais - Instagram - Usando End-points e Coletando Dados.mp4 |
24.07MB |
| 08.13.04 Análise de Redes Sociais - Instagram - Coleta de Dados.mp4 |
19.33MB |
| 08.13.05 Análise de Redes Sociais - Instagram - Analisando Seguidores, Likes e Comentários.mp4 |
42.33MB |
| 08.13.06 Análise de Redes Sociais - Instagram - Analisando Dados Por Localidade.mp4 |
20.50MB |
| 08.13.07 Análise de Redes Sociais - Instagram - Wordcloud com Dados do Instagram.mp4 |
13.20MB |
| 08.13.08.01 Análise de Redes Sociais - Instagram - Identificando Clusters de Usuários.mp4 |
33.45MB |
| 08.13.08.02 Análise de Redes Sociais - Instagram - Identificando Clusters de Usuários.mp4 |
29.11MB |
| 08.13 Extra - Algoritmos Genéticos.docx |
16.29KB |
| 08.13 Extra - Algoritmos Genéticos.zip |
1.92KB |
| 08.13 Inner, Left, Right e Full Outer Join.mp4 |
25.38MB |
| 08.13 Inner, Left, Right e Full Outer Join.zip |
450.34KB |
| 08.13 Visualização de Dados com D3.js.mp4 |
18.10MB |
| 08.14.01 Análise de Redes Sociais - Instagram - Sistema de Recomendação.mp4 |
20.45MB |
| 08.14.02 Análise de Redes Sociais - Instagram - Sistema de Recomendação.mp4 |
39.00MB |
| 08.14 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
74.56KB |
| 08.14 Definindo Hierarquia.mp4 |
9.94MB |
| 08.14 Deploy da Aplicação no Cluster na Databricks.mp4 |
25.51MB |
| 08.14 Projeto5 - Especificacao.pdf |
65.97KB |
| 08.15 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
242.55KB |
| 08.15 Criando um Mapa do Brasil .mp4 |
10.14MB |
| 08.15-Projeto2.zip |
56.52MB |
| 08.16.01 Como o Uber utiliza Spark e Hadoop.pdf |
1.54MB |
| 08.16.02 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
75.28KB |
| 08.16 Criando um Mapa do Brasil com Total de Vendas Por Cidade.mp4 |
18.77MB |
| 08.17 Construindo um Dashboard - Gráfico Individual - Margem de Lucro por Estado.mp4 |
22.30MB |
| 08.18 Construindo um Dashboard - Gráfico Individual - Lucratividade Por Cliente.mp4 |
21.24MB |
| 08.19 Construindo um Dashboard - Montagem do Painel.mp4 |
15.28MB |
| 08.20 Adicionando Interatividade ao seu Dashboard.mp4 |
13.10MB |
| 08.21.01 Preparando um Dashboard para Storyline - Corrigindo Erros no Dataset.mp4 |
22.84MB |
| 08.21.02 Preparando um Dashboard para Storyline - Trabalhando com Porcentagem.mp4 |
5.98MB |
| 08.21.03 Preparando um Dashboard para Storyline - Convertendo os Bins.mp4 |
15.63MB |
| 08.21.04 Preparando um Dashboard para Storyline - Adicionando Parâmetros aos Gráficos.mp4 |
18.66MB |
| 08.21.05 Preparando um Dashboard para Storyline - Tree Map.mp4 |
10.53MB |
| 08.21.06 Preparando um Dashboard para Storyline - Montagem do Painel.mp4 |
23.44MB |
| 08.21 Preparando um Dashboard para Storyline.zip |
68.84KB |
| 08.22.01 Como Apresentar uma Storyline.mp4 |
17.80MB |
| 08.22.02 Como Apresentar uma Storyline.mp4 |
10.93MB |
| 08.23 Criando um Portfólio com Public Tableau.mp4 |
16.75MB |
| 08.24 Bonus - Conectando em Um Banco de Dados Oracle e Gerando Visualizações.mp4 |
13.86MB |
| 08.25 Projeto4.zip |
334.61KB |
| 08.25 Projeto4 - Especificacao.pdf |
76.74KB |
| 08.26 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
65.63KB |
| 08. Anotações Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning.pptx |
1.08MB |
| 08. Clustering.docx |
1.41MB |
| 08 Anotações.docx |
11.66KB |
| 08 Slides_Modulo8.pdf |
1.23MB |
| 08 SlidesMod08.pdf |
662.35KB |
| 08 SlidesMod08.pdf |
6.97MB |
| 08 SlidesMod08.pdf |
2.42MB |
| 08 SlidesModulo08.pdf |
1.01MB |
| 08 Slides Modulo 8.pdf |
2.69MB |
| 09.00 Data Munging.mp4 |
6.13MB |
| 09.00 Hadoop e Spark.mp4 |
21.44MB |
| 09.01.01 Azure-Script1.R |
1.10KB |
| 09.01.01 Executando Scripts R no Azure ML p1.mp4 |
18.18MB |
| 09.01.01 Tools.R |
3.22KB |
| 09.01.02 Executando Scripts R no Azure ML p2.mp4 |
22.63MB |
| 09.01.03 Executando Scripts R no Azure ML p3.mp4 |
13.45MB |
| 09.01 Bonus-Scala.zip |
4.64MB |
| 09.01 Considerações Finais.mp4 |
4.10MB |
| 09.01 Hadoop e Spark juntos.mp4 |
14.93MB |
| 09.01 Spark Machine Learning.mp4 |
9.08MB |
| 09.01 Support Vector Machines.mp4 |
11.60MB |
| 09.01 Visualização de Dados com Qlik Sense .mp4 |
6.71MB |
| 09.02 Análise Exploratória x Análise Preditiva.mp4 |
15.33MB |
| 09.02 Anatomia de uma aplicação Spark.mp4 |
13.44MB |
| 09.02 Como conseguir seu primeiro emprego como cientista de dados.pdf |
220.69KB |
| 09.02 Conhecendo o Qlik Sense.mp4 |
61.28MB |
| 09.02 Editando os Metadados.mp4 |
14.81MB |
| 09.02 O que são SVM.mp4 |
9.99MB |
| 09.03.01 Deploy do Spark em um Cluster Hadoop.mp4 |
19.62MB |
| 09.03.01 Tratamento de dados duplicados e missing.mp4 |
13.63MB |
| 09.03.02 Deploy do Spark em um Cluster Hadoop.mp4 |
15.34MB |
| 09.03.02 Tratamento de dados duplicados e missing.mp4 |
10.13MB |
| 09.03.03 Deploy do Spark em um Cluster Hadoop.mp4 |
20.88MB |
| 09.03.03 Transformação e Padronização.mp4 |
20.42MB |
| 09.03.04 Deploy do Spark em um Cluster Hadoop.mp4 |
19.46MB |
| 09.03.04 Erros e Outliers.mp4 |
14.13MB |
| 09.03 Bias Trade-off - Underfitting x Overfitting.mp4 |
7.95MB |
| 09.03 Cap09.zip |
87.52KB |
| 09.03 Dados Linearmente Separáveis.mp4 |
26.15MB |
| 09.03 O que faco como Cientista de Dados.pdf |
550.33KB |
| 09.03 Qlik View x Tableau x Power BI.mp4 |
23.25MB |
| 09.04.01 Deploy do Spark em um Cluster AWS.mp4 |
19.99MB |
| 09.04.01 SQL no Azure Machine Learning.mp4 |
14.77MB |
| 09.04.02 Deploy do Spark em um Cluster AWS.mp4 |
18.80MB |
| 09.04.02 SQL no Azure Machine Learning.mp4 |
9.20MB |
| 09.04.03 Deploy do Spark em um Cluster AWS.mp4 |
22.12MB |
| 09.04 Café com Cientista de Dados.mp4 |
22.85MB |
| 09.04 Dados Não Linearmente Separáveis.mp4 |
11.73MB |
| 09.04 Instalando Qlik Sense Desktop.mp4 |
10.62MB |
| 09.05.01 Modelo SVM - Kernel Linear.mp4 |
28.00MB |
| 09.05.02 Modelo SVM - Kernel RBF.mp4 |
8.89MB |
| 09.05 Dell Dicas de produtividade.pdf |
2.56MB |
| 09.05 Exemplos.zip |
170.63KB |
| 09.05 Navegando Pelo Qlik Sense Hub.mp4 |
21.16MB |
| 09.05 RRD, cache(), persist().mp4 |
15.97MB |
| 09.05 Spark MLib.mp4 |
22.68MB |
| 09.05 Usando Join para combinar datasets.mp4 |
6.89MB |
| 09.06.01 Teoria do Aprendizado Estatístico.mp4 |
10.65MB |
| 09.06.01 Teoria do Aprendizado Estatístico.pdf |
510.06KB |
| 09.06.02 Teoria do Aprendizado Estatístico.mp4 |
10.49MB |
| 09.06 Dimensões e Medidas.mp4 |
13.38MB |
| 09.06 Referencias - Links Uteis.pdf |
73.19KB |
| 09.06 Spark MLLib - Regressão Linear.mp4 |
45.13MB |
| 09.06 Spark SQL.mp4 |
10.00MB |
| 09.06 Usando o Dplyr no Azure Machine Learning.mp4 |
18.89MB |
| 09.06 Usando o Dplyr no Azure Machine Learning.R |
1.21KB |
| 09.07 Criando uma App.mp4 |
13.09MB |
| 09.07 Instalando e usando o tidyr no Azure ML.mp4 |
17.22MB |
| 09.07 Instalando e usando o tidyr no Azure ML.R |
1006B |
| 09.07 Spark MLLib - Classificação - Decision Tree.mp4 |
33.32MB |
| 09.07 SVM's Lineares x SVM's Não Lineares.mp4 |
12.26MB |
| 09.08 Importando e Carregando Dados.mp4 |
14.99MB |
| 09.08 Importando e Carregando Dados.zip |
106.04KB |
| 09.08 Métodos Kernel.mp4 |
5.43MB |
| 09.08 Spark MLLib - Classificação - Random Forest.mp4 |
42.26MB |
| 09.09 Associando Tabelas.mp4 |
9.94MB |
| 09.09 Funções de Kernel.mp4 |
10.73MB |
| 09.09 Spark MLLib - Classificação - Nayve Bayes.mp4 |
25.35MB |
| 09.10 Criando Gráficos com ggplot no Azure ML.mp4 |
8.87MB |
| 09.10 Criando Gráficos com ggplot no Azure ML.R |
932B |
| 09.10 Gráficos Para Avaliar o Orçamento de uma Startup.mp4 |
14.91MB |
| 09.10 Kernel Trick.mp4 |
5.22MB |
| 09.10 Spark MLLib.mp4 |
15.98MB |
| 09.10 Spark MLLib - Clustering - K Means.mp4 |
28.71MB |
| 09.11.0 Bonus - Criando Notebooks em R no Azure ML.mp4 |
18.13MB |
| 09.11.1 Bonus - Regressao Logistica.pdf |
67.51KB |
| 09.11.1 Bonus - Regressao Logistica.R |
3.91KB |
| 09.11.2 Classificacao Naive Bayes.pdf |
68.53KB |
| 09.11.2 Classificacao Naive Bayes.R |
3.87KB |
| 09.11 Customizando os Gráficos.mp4 |
10.10MB |
| 09.11 Spark MLLib - Sistema de Recomendação.mp4 |
36.15MB |
| 09.11 Spark MLLib - Sistema de Recomendação.zip |
132.28KB |
| 09.11 Spark MLLib x Apache Mahout.mp4 |
6.00MB |
| 09.11 SVM's com Margens Rígidas x Margens Rígidas.mp4 |
10.11MB |
| 09.12.01 Cap09-SVM.zip |
16.42KB |
| 09.12.01 Modelo SVM em R - Construindo o Algoritmo.mp4 |
26.31MB |
| 09.12.02 Modelo SVM em R - Ajuste e Otimização.mp4 |
24.08MB |
| 09.12.03.01 Modelo SVM em R - Caso de Uso.mp4 |
41.69MB |
| 09.12.03.02 Modelo SVM em R - Caso de Uso.mp4 |
23.08MB |
| 09.12.03.03 Modelo SVM em R - Caso de Uso.mp4 |
17.17MB |
| 09.12 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
67.00KB |
| 09.12-Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
71.35KB |
| 09.12 Spark Streaming.mp4 |
12.26MB |
| 09.13.01 Cap09-SVM.zip |
245.88KB |
| 09.13.01 SVC e SVR em Python.mp4 |
30.04MB |
| 09.13.02 Parâmetros C, Gamma e Kernel.mp4 |
30.56MB |
| 09.13 Spark GraphX.mp4 |
7.13MB |
| 09.14 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
68.93KB |
| 09.14 Otimizador RBF x Otimizador Linear.mp4 |
38.92MB |
| 09.15 Cap09-SVM-Reconhecimento-Imagens.zip |
12.69MB |
| 09.15 Dica do Instrutor.txt |
330B |
| 09.15 Reconhecimento de Imagens com SVM.mp4 |
5.95MB |
| 09.16 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
76.35KB |
| 09 Anotações.docx |
13.23KB |
| 09 Slides_Modulo9.pdf |
515.49KB |
| 09 SlidesMod09.pdf |
781.03KB |
| 09 SlidesMod09.pdf |
915.54KB |
| 09 SlidesModulo09.pdf |
1.50MB |
| 09 Slides Modulo 9.pdf |
1.19MB |
| 09 Support Vector Machines.docx |
3.60MB |
| 10.00 Regressão com R e Azure ML.mp4 |
3.46MB |
| 10.01-Business Problem.pdf |
72.78KB |
| 10.01 Chart chooser in color.jpg |
330.43KB |
| 10.01 Como Escolher uma Ferramenta de Visualização.mp4 |
18.92MB |
| 10.01 Processamento de Linguagem Natural.mp4 |
14.72MB |
| 10.01 Scripts.zip |
3.46KB |
| 10.01 Sistema Operacional Linux - Aula 1 - Distribuições Linux .mp4 |
61.29MB |
| 10.02.01 Análise Morfológica, Sintática, Semântica e Pragmática.mp4 |
11.50MB |
| 10.02.02 Análise Morfológica, Sintática, Semântica e Pragmática.mp4 |
14.27MB |
| 10.02 Chart.js.mp4 |
10.53MB |
| 10.02 Coletando os Dados.mp4 |
13.08MB |
| 10.02 Sistema Operacional Linux - Aula 2 - Instalando o Sistema Operacional.mp4 |
42.84MB |
| 10.03.01 Boas Práticas em Processamento de Linguagem Natural.mp4 |
24.16MB |
| 10.03.01 Limpar, compreender e preparar os dados.mp4 |
15.10MB |
| 10.03.01 Limpar, compreender e preparar os dados.R |
2.90KB |
| 10.03.02 Boas Práticas em Processamento de Linguagem Natural.mp4 |
23.85MB |
| 10.03.02 Limpar, compreender e preparar os dados.mp4 |
17.33MB |
| 10.03.03 Limpar, compreender e preparar os dados.mp4 |
9.03MB |
| 10.03.04 Limpar, compreender e preparar os dados.mp4 |
3.57MB |
| 10.03 Cap10-Python.zip |
37.26MB |
| 10.03 Leaflet.mp4 |
11.06MB |
| 10.03 Sistema Operacional Linux - Aula 3 - Primeiros Passos.mp4 |
46.32MB |
| 10.04.01 Examinando as Correlações.mp4 |
14.83MB |
| 10.04.01 Examinando as Correlações.R |
1.75KB |
| 10.04.02 Examinando as Correlações.mp4 |
8.61MB |
| 10.04 Datawrapper.mp4 |
18.68MB |
| 10.04 Expressões Regulares.mp4 |
22.30MB |
| 10.04 Sistema Operacional Linux - Aula 4 - Usando o Terminal.mp4 |
26.79MB |
| 10.05.01 Análise Exploratória de Dados - Time.mp4 |
11.34MB |
| 10.05.01 Análise Exploratória de Dados - Time.R |
1.13KB |
| 10.05.01 NLTK Python - Tokenization, Stopwords, Collocations, Stemming e Corpus.mp4 |
32.94MB |
| 10.05.02 Análise Exploratória de Dados - Box Plot.mp4 |
10.25MB |
| 10.05.02 Análise Exploratória de Dados - Box Plot.R |
1.32KB |
| 10.05.02 NLTK Python - Tokenization, Stopwords, Collocations, Stemming e Corpus.mp4 |
25.72MB |
| 10.05.03 Análise Exploratória de Dados - Densidade.mp4 |
8.69MB |
| 10.05.03 Análise Exploratória de Dados - Densidade.R |
1.77KB |
| 10.05.03 NLTK Python - Tokenization, Stopwords, Collocations, Stemming e Corpus.mp4 |
38.94MB |
| 10.05.04 NLTK Python - Bag of Words.mp4 |
37.03MB |
| 10.05 Dygraphs.mp4 |
12.31MB |
| 10.05 Sistema Operacional Linux - Aula 5 - Usando o Terminal.mp4 |
31.90MB |
| 10.06.01 Random Forest x Filter Beased Feature.mp4 |
11.13MB |
| 10.06.02 Random Forest x Filter Beased Feature.mp4 |
10.48MB |
| 10.06 Construindo um Classificador SVM com Bag of Words Para um Site de E-commerce.mp4 |
33.62MB |
| 10.06 Feature Selection.mp4 |
6.50MB |
| 10.06 Feature Selection.R |
1.61KB |
| 10.06 Highcharts.mp4 |
25.33MB |
| 10.06 Sistema Operacional Linux - Aula 6 - Configurando Acesso Remoto via SSH.mp4 |
46.86MB |
| 10.07.01 Trabalhando seu Modelo Preditivo.mp4 |
11.69MB |
| 10.07.02 Trabalhando seu Modelo Preditivo.mp4 |
5.06MB |
| 10.07 Google Charts.mp4 |
6.59MB |
| 10.07 NLTK Python - Similaridade de Texto.mp4 |
17.42MB |
| 10.07 Sistema Operacional Linux - Aula 7 - Backup Via Linha de Comando.mp4 |
53.19MB |
| 10.08.01 Criando um Módulo no Azure ML.R |
1.36KB |
| 10.08.02 Criando um Módulo no Azure ML.R |
1.31KB |
| 10.08 Criando um Módulo no Azure ML.mp4 |
17.48MB |
| 10.08 Polymaps.mp4 |
5.00MB |
| 10.08 Sistema Operacional Linux - Aula 8 - Usando SCP Para Cópia Segura de Arquivos.mp4 |
43.57MB |
| 10.08 Usando Word2vec Para Computar Similaridades entre Vetores.mp4 |
38.85MB |
| 10.09.01 Computação dos Resíduos e Avaliação do Modelo.mp4 |
19.73MB |
| 10.09.01 Computação dos Resíduos e Avaliação do Modelo.R |
2.74KB |
| 10.09 NLTK Python - Chunking e Parsing.mp4 |
20.51MB |
| 10.09 Sistema Operacional Linux - Aula 9 - Alterando o Proprietário de Arquivos e Pastas.mp4 |
29.04MB |
| 10.09 Weka.mp4 |
14.21MB |
| 10.10 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
64.50KB |
| 10.10 NLTK Python - Reconhecimento de Padrões.mp4 |
20.28MB |
| 10.10 Otimização do Modelo.mp4 |
11.06MB |
| 10.10 Sistema Operacional Linux - Aula 10 - Estrutura de Diretórios.mp4 |
52.70MB |
| 10.11.01 OpenNLP em R.mp4 |
23.51MB |
| 10.11.02 OpenNLP em R.mp4 |
35.28MB |
| 10.11 Cap10-OpenNLP-R.zip |
16.45KB |
| 10.11 Sistema Operacional Linux - Aula 11 - Sistema de Arquivos.mp4 |
54.31MB |
| 10.11 Storytelling.mp4 |
4.57MB |
| 10.12.01 Text Analytics em R e C++.mp4 |
22.29MB |
| 10.12.02 Text Analytics em R e C++.mp4 |
33.30MB |
| 10.12 Cap10-Text-Analytics.zip |
17.03KB |
| 10.12 Sistema Operacional Linux - Aula 12 - Adicionando Disco e Montando Partição.mp4 |
64.01MB |
| 10.13 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
74.82KB |
| 10.13 Sistema Operacional Linux - Aula 13 - Introdução ao Bash Scripting.mp4 |
42.74MB |
| 10.14 Sistema Operacional Linux - Aula 14 - Criando Bash Scripts Para Automação.mp4 |
44.34MB |
| 10.15 Sistema Operacional Linux - Aula 15 - Agendamento de Bash Scripts.mp4 |
64.26MB |
| 10.16 Sistema Operacional Linux - Aula 16 - Gerenciamento de Processos - Parte 1.mp4 |
32.70MB |
| 10.17 Sistema Operacional Linux - Aula 17 - Gerenciamento de Processos - Parte 2.mp4 |
35.72MB |
| 10.18 Sistema Operacional Linux - Aula 18 - Gerenciamento de Serviços - Parte 1.mp4 |
28.17MB |
| 10.19 Sistema Operacional Linux - Aula 19 - Gerenciamento de Serviços - Parte 2.mp4 |
33.76MB |
| 10.20 Sistema Operacional Linux - Aula 20 - Networking - Parte 1.mp4 |
17.16MB |
| 10.21 Sistema Operacional Linux - Aula 21 - Networking - Parte 2.mp4 |
21.24MB |
| 10.22 Sistema Operacional Linux - Aula 22 - Networking - Parte 3.mp4 |
20.04MB |
| 10.23 Sistema Operacional Linux - Aula 23 - Instalando o LAMP Stack (Linux, Apache, MySQL e PHP).mp4 |
27.91MB |
| 10.24 Sistema Operacional Linux - Aula 24 - Configurando o LAMP Stack (Linux, Apache, MySQL e PHP).mp4 |
32.48MB |
| 10.25 Sistema Operacional Linux - Aula 25 - Configurando Aplicação Web com Apache, MySQL e Python.mp4 |
22.22MB |
| 10.26 Sistema Operacional Linux - Aula 26 - Executando Aplicação Web com Apache, MySQL e Python.mp4 |
32.27MB |
| 10.27 Sistema Operacional Linux - Aula 27 - Configurando Firewall no Linux Parte 1.mp4 |
31.19MB |
| 10.28 Sistema Operacional Linux - Aula 28 - Configurando Firewall no Linux Parte 2.mp4 |
38.98MB |
| 10.29 Sistema Operacional Linux - Aula 29 - Instalando e Configurando o CentOS sem Interface Gráfica.mp4 |
54.74MB |
| 10.30 Sistema Operacional Linux - Aula 30 - Configurando um Servidor Linux Completo com CentOS.mp4 |
56.46MB |
| 10 Bonus.pdf |
827.48KB |
| 10 Processamento de Linguagem Natural.docx |
1009.26KB |
| 10 Projeto3.zip |
201.40KB |
| 10 Projeto3 - Especificacaoo.pdf |
78.12KB |
| 10 Slides_Modulo10.pdf |
652.96KB |
| 10 SlidesModulo10.pdf |
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| 10 SparkR.zip |
1.65KB |
| 10 Webinar DSA.mp4 |
150.07MB |
| 11.00 Classificação com R e Azure ML.mp4 |
5.96MB |
| 11.01.01 Bonus - Microsoft Azure HD Insight.mp4 |
30.63MB |
| 11.01.02 Bonus - Microsoft Azure HD Insight.mp4 |
8.26MB |
| 11.01 Business Problem.pdf |
73.01KB |
| 11.01 Introdução à Redes Neurais Artificiais.mp4 |
17.06MB |
| 11.02 Bonus - Configuração e Tunning do Cloudera.mp4 |
44.86MB |
| 11.02 Coletando os Dados.mp4 |
12.23MB |
| 11.02 O que são Redes Neurais Artificiais.mp4 |
16.49MB |
| 11.03.01 Preparando e Transaformando os Dados.mp4 |
12.28MB |
| 11.03.01 Preparando e Transaformando os Dados.R |
563B |
| 11.03.02.01 Class Tools.R |
7.73KB |
| 11.03.02.02 Transformação.R |
1.12KB |
| 11.03.02 Preparando e Transformando os Dados.mp4 |
15.39MB |
| 11.03 Bonus - Fazendo um Deploy Haddop (multinode) no AWS.mp4 |
38.12MB |
| 11.03 Redes Neurais Artificiais - Origem e Evolução.mp4 |
17.45MB |
| 11.04 Análise Exploratória dos Dados.mp4 |
16.07MB |
| 11.04 Análise Exploratória dos Dados.R |
1.01KB |
| 11.04 O Neurônio Biológico.mp4 |
17.45MB |
| 11.05 Balanceamento do Dataset - Smote.mp4 |
11.25MB |
| 11.05 O Neurônio Matemático.mp4 |
17.22MB |
| 11.06 A Arquitetura de Redes Neurais Artificiais.mp4 |
12.87MB |
| 11.06 Feature Selection.mp4 |
14.45MB |
| 11.06 Feature Selection.R |
1.40KB |
| 11.07.01 Construindo o Modelo.mp4 |
11.70MB |
| 11.07.01 Construindo o Modelo.pdf |
279.88KB |
| 11.07.02 Construindo o Modelo.mp4 |
9.79MB |
| 11.07 Processo de Aprendizagem de Uma Rede Neural.mp4 |
14.11MB |
| 11.08.01 Avaliando o Modelo no Azure ML.mp4 |
8.90MB |
| 11.08.01 Avaliando o Modelo no Azure ML.pdf |
205.57KB |
| 11.08.02 Avaliando o Modelo no Azure ML.mp4 |
18.53MB |
| 11.08 Perceptron.mp4 |
13.06MB |
| 11.09 Criando o modelo em R com RandomForest.mp4 |
13.23MB |
| 11.09 Criando o modelo em R com RandomForest.R |
1.30KB |
| 11.09 Perceptron e Funções de Ativação.mp4 |
23.22MB |
| 11.09 Perceptron e Funções de Ativação.zip |
8.04MB |
| 11.0 SlidesModulo11.pdf |
1.87MB |
| 11.10.01 Score Model.R |
355B |
| 11.10.02 AvaliaModelo.R |
1.69KB |
| 11.10 Adaline e Regra Delta.mp4 |
13.08MB |
| 11.10 Avaliando o Modelo e Gerando Curva de Precisão.mp4 |
14.80MB |
| 11.11.01.01 OtimizaModel.R |
2.29KB |
| 11.11.01 Otimizando o Modelo.mp4 |
10.47MB |
| 11.11.01 Perceptron em Python.mp4 |
37.68MB |
| 11.11.02 Otimizando o Modelo.mp4 |
10.42MB |
| 11.11.02 Perceptron em Python.mp4 |
17.25MB |
| 11.12 Extra - Aprendizado pelo Gradient Descent e Stochastic Gradient Descent.pdf |
59.69KB |
| 11.12 Extra - Aprendizado pelo Gradient Descent e Stochastic Gradient Descent.zip |
1.44MB |
| 11.12 Recomendações sobre Otimização.mp4 |
6.09MB |
| 11.13 Perceptron com Scikit-Learn.mp4 |
24.66MB |
| 11.14.01 Perceptrons de Múltiplas Camadas (Multilayer Perceptron - MLP).mp4 |
14.02MB |
| 11.14.02 Perceptrons de Múltiplas Camadas (Multilayer Perceptron - MLP).mp4 |
10.73MB |
| 11.15.01 Multilayer Perceptron com Scikit-Learn.mp4 |
34.24MB |
| 11.15.02 Multilayer Perceptron com Scikit-Learn.mp4 |
29.56MB |
| 11.15.03 Multilayer Perceptron com Scikit-Learn.mp4 |
24.99MB |
| 11.16 O Algoritmo Backpropagation.mp4 |
10.54MB |
| 11.17. Backpropagation e Função Sigmóide em Python.mp4 |
41.18MB |
| 11.18 Multilayer Perceptron com Neurolab em Python.mp4 |
34.11MB |
| 11.19.01 Redes Neurais Artificiais em R.mp4 |
38.27MB |
| 11.19.01 Redes Neurais Artificiais em R.zip |
12.48KB |
| 11.19.02 Redes Neurais Artificiais em R.mp4 |
20.95MB |
| 11.20 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
73.74KB |
| 11.31 Resumo do Evento AWS em Las Vegas, EUA.mp4 |
113.24MB |
| 11 Redes Neurais Artificiais.docx |
3.05MB |
| 11 Slides_Modulo11.pdf |
564.15KB |
| 12.00 Publicação Online do Trabalho.mp4 |
4.55MB |
| 12.01 Introdução ao Deep Learning .mp4 |
15.66MB |
| 12.01 Publicando seu Modelo no Azure ML.mp4 |
12.01MB |
| 12.02 Deploy do Modelo Preditivo.mp4 |
10.87MB |
| 12.02 O que é Deep Learning.mp4 |
18.81MB |
| 12.03 Como Funciona Deep Learning.mp4 |
9.76MB |
| 12.03 Projeto04.zip |
344.05KB |
| 12.03 - Solucao Projeto04 - Leia-me.pdf |
75.19KB |
| 12.04 Onde Deep Learning Está Sendo Utilizado.mp4 |
6.04MB |
| 12.04 Projeto05.zip |
682.17KB |
| 12.04 - Solucao Projeto05 - Leia-me.pdf |
74.98KB |
| 12.05 Deep Neural Networks .mp4 |
11.23MB |
| 12.06 Convolutional Neural Networks.mp4 |
16.00MB |
| 12.06 -Todos os Arquivos do Curso.pdf |
66.57KB |
| 12.07 Recurrent Neural Networks.mp4 |
19.77MB |
| 12.08 LSTM - Long Short-Term Memory.mp4 |
6.61MB |
| 12.09 Função Softmax.mp4 |
11.87MB |
| 12.10 Hot Encoding.mp4 |
5.53MB |
| 12.11 Stochastic Gradient Descent.mp4 |
15.44MB |
| 12.12 Momentum e Learning Rate.mp4 |
6.41MB |
| 12.13 Regularização e Dropout.mp4 |
13.04MB |
| 12.14 Deep Learning Frameworks - Theano, TensorFlow e Keras.mp4 |
13.11MB |
| 12.15.01 Deep Learning em Python com Keras.mp4 |
23.57MB |
| 12.15.02 Deep Learning em Python com Keras.mp4 |
26.69MB |
| 12.15.03 Deep Learning em Python com Keras.mp4 |
27.06MB |
| 12.15 Deep Learning em Python com Keras.zip |
18.41KB |
| 12.16.01 Deep Learning em Python - Redes Convolucionais com Tensorflow.mp4 |
22.90MB |
| 12.16.02 Deep Learning em Python - Redes Convolucionais com Tensorflow.mp4 |
31.59MB |
| 12.16 Deep Learning em Python - Redes Convolucionais com Tensorflow.zip |
1.84MB |
| 12.17.01 Deep Learning em R.mp4 |
33.30MB |
| 12.17.02 Deep Learning em R.mp4 |
43.24MB |
| 12.17 Deep Learning em R.zip |
9.07MB |
| 12.18 Otimização de Gradient Descent em R.pdf |
62.42KB |
| 12.18 Otimização de Gradient Descent em R.zip |
3.51KB |
| 12.19 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
77.99KB |
| 12 Deep Learning.docx |
339.35KB |
| 12 SlidesModulo12.pdf |
2.33MB |
| 13.01 Sistemas de Recomendação.mp4 |
13.93MB |
| 13.02 O que são sistemas de Recomendação.mp4 |
13.60MB |
| 13.03 Tipos de Sistemas de Recomendação.mp4 |
8.50MB |
| 13.04 Sistema de Recomendação Baseado no Item Mais Popular.mp4 |
4.06MB |
| 13.05 Associação e Modelos Market Basket.mp4 |
6.70MB |
| 13.06 Filtros Colaborativos.mp4 |
17.94MB |
| 13.07 Filtragem de Conteúdo.mp4 |
14.50MB |
| 13.08 Modelos Híbridos.mp4 |
9.28MB |
| 13.09.01 Sistema de Recomendação em Linguagem R.mp4 |
28.61MB |
| 13.09.02 Sistema de Recomendação em Linguagem R.mp4 |
27.20MB |
| 13.09.03 Sistema de Recomendação em Linguagem R.mp4 |
55.17MB |
| 13.09 Sistema de Recomendação em Linguagem R.zip |
2.96KB |
| 13.10 Evolução dos Sistemas de Recomendação.mp4 |
8.91MB |
| 13.11.01 Sistemas de Recomendação - Neighborhood-based.mp4 |
14.53MB |
| 13.11.02 Sistemas de Recomendação - Mathematical-based.mp4 |
3.17MB |
| 13.11.03 Sistemas de Recomendação - Machine Learning-based.mp4 |
2.61MB |
| 13.12.01 Sistema de Recomendação em Python.mp4 |
15.88MB |
| 13.12.02 Sistema de Recomendação em Python.mp4 |
19.54MB |
| 13.12.03 Sistema de Recomendação em Python.mp4 |
31.40MB |
| 13.12 Sistema de Recomendação em Python.zip |
827.17KB |
| 13.13 Sistema de Recomendação com Recommender Lab.mp4 |
44.70MB |
| 13.13 Sistema de Recomendação com Recommender Lab.zip |
2.64KB |
| 13.14 Bibliografia - Referencias - Links Uteis.pdf |
69.22KB |
| 13.15 P1 Implementando um Classificador de Spam com Naive Bayes.pdf |
468.71KB |
| 13.15 P1 Implementando um Classificador de Spam com Naive Bayes.zip |
15.68MB |
| 13.16 P2 Construindo um Sistema de Recomendação.pdf |
67.75KB |
| 13.16 P2 Construindo um Sistema de Recomendação.zip |
8.23MB |
| 13.17 P3 Criando um Modelo de Machine Learning para Retorno Sobre Investimentos.pdf |
67.30KB |
| 13.17 P3 Criando um Modelo de Machine Learning para Retorno Sobre Investimentos.zip |
63.41KB |
| 13.18 P4 Otimizando o Sistema de Voos de uma Companhia Aérea.pdf |
67.16KB |
| 13.18 P4 Otimizando o Sistema de Voos de uma Companhia Aérea.zip |
120.19KB |
| 13.19 P5 Análise para Prever a Força do Real em relação a outras moedas.pdf |
152.58KB |
| 13.19 P5 Análise para Prever a Força do Real em relação a outras moedas.zip |
329.89KB |
| 13 Sistemas de Recomendação.docx |
517.96KB |
| 13 SlidesModulo13.pdf |
1.18MB |
| 14.01.01 Revisão Cap 1, 2 e 3.mp4 |
30.04MB |
| 14.01.02 Revisão Cap 4, 5, 6, 7 e 8.mp4 |
25.32MB |
| 14.01.03 Revisão Cap 9, 10, 11, 12 e 13.mp4 |
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| 14.02 Projetos.mp4 |
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| 15.01 Introdução.mp4 |
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| 15.02 Definindo o Projeto.mp4 |
19.73MB |
| 15.03 Construindo e Treinando o Modelo de Deep Learning.mp4 |
22.33MB |
| 15.04 Módulo para Carregar o Modelo em Formato Json.mp4 |
13.01MB |
| 15.05 Design da Interface WEB.mp4 |
17.82MB |
| 15.06 Construindo a Aplicação WEB.mp4 |
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| 15.07 Usando o Modelo de Deep Learning para Previsões em Tempo Real Via Aplicação Web.mp4 |
15.58MB |
| 15.08 Fazendo o Deploy em Produção em Nuvem na AWS.mp4 |
16.98MB |
| 15.09 Publicando a Aplicação Web e Fazendo Previsões em Tempo Real.mp4 |
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| 15.10 Configurando o DNS Para a Aplicação Web.mp4 |
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| 15 Bonus - Deploy do Modelo de Machine Learning em Produção com App Web .pdf |
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| 15 Bonus - Deploy do Modelo de Machine Learning em Produção com App Web .zip |
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| A Brief Introduction to Neural Networks - David Kriesel.pdf |
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| Advanced R - Data Programming and the Cloud.pdf |
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| Agile Data Science 2.0 - Russell Jurney.pdf |
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| An Introduction to Statistical Learning with Applications in R.pdf |
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| An Introduction to Statistics with Python - Thomas Haslwanter.pdf |
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| Apache Flume Distributed Log Collection for Hadoop, 2Ed - Steve Hoffman.pdf |
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| Apache HBase Primer - Deepak Vohra.pdf |
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| Applied Predictive Modeling - Max Kuhn & Kjell Johnson.pdf |
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| Avaliação.pptx |
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| Avaliação.pptx |
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