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| 1. Aula Bônus.mp4 |
4.58MB |
| 1. Dicas de Carreira e Estudos.mp4 |
43.67MB |
| 1. Instruções Gerais.mp4 |
24.08MB |
| 1. Introdução.mp4 |
27.07MB |
| 1. Introdução.mp4 |
39.37MB |
| 1. Material para Download.html |
457B |
| 1. Material para Download.html |
457B |
| 1. Material para Download.html |
457B |
| 1. Material para Download.html |
457B |
| 1. Material para Download.html |
457B |
| 1. Material para Download.html |
457B |
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457B |
| 1. Material para Download.html |
457B |
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457B |
| 1. Material para Download.html |
457B |
| 1. Material para Download.html |
457B |
| 1. Material para Download.html |
457B |
| 1. Teste Final.html |
128B |
| 10. Anova - Parte I.mp4 |
10.58MB |
| 10. Classificação - Parte IV.mp4 |
15.05MB |
| 10. Conclusão.mp4 |
42.68MB |
| 10. Estrutura de Dados Parte I.mp4 |
22.30MB |
| 10. Junções (JOINS) Parte II.mp4 |
53.20MB |
| 10. Listas Parte II.mp4 |
22.33MB |
| 10. Mineração de Texto.html |
128B |
| 10. MongoDB na prática Parte III.mp4 |
103.96MB |
| 10. Python Amostragem Parte II.mp4 |
105.14MB |
| 10. Python Regressão Linear Simples - Parte I.mp4 |
72.39MB |
| 10. R Deep Learning na Prática - Parte II.mp4 |
35.78MB |
| 10. R Dispersão.mp4 |
11.37MB |
| 10. R Igraph - Introdução Parte II.mp4 |
16.60MB |
| 10. R Previsão.mp4 |
29.75MB |
| 11. Anova - Parte II.mp4 |
51.55MB |
| 11. Classificação - Parte V.mp4 |
18.59MB |
| 11. DML.mp4 |
17.02MB |
| 11. Estruturas de Dados Parte II.mp4 |
95.42MB |
| 11. Fundamentos de Gestão de Projetos.html |
129B |
| 11. Módulos e Pacotes Parte I.mp4 |
44.16MB |
| 11. Python Amostragem Parte III.mp4 |
52.36MB |
| 11. Python Neural Networks na Prática.mp4 |
191.72MB |
| 11. Python Previsão - Parte I.mp4 |
87.10MB |
| 11. Python Regressão Linear Simples - Parte II.mp4 |
38.14MB |
| 11. R Conexão com MongoDB.mp4 |
24.07MB |
| 11. R Dispersão com Legendas.mp4 |
10.55MB |
| 11. R Igraph - Introdução Parte III.mp4 |
21.49MB |
| 12. Condições.mp4 |
6.34MB |
| 12. Funções Parte I.mp4 |
18.59MB |
| 12. Medidas de Centralidade e Variabilidade - Parte I.mp4 |
12.34MB |
| 12. Módulos e Pacotes Parte II.mp4 |
11.66MB |
| 12. Python Conexão com MongoDB.mp4 |
29.97MB |
| 12. Python Deep Learning na Prática - Parte I.mp4 |
117.19MB |
| 12. Python Previsão - Parte II.mp4 |
100.63MB |
| 12. R Acessando PostgreSQL.mp4 |
36.99MB |
| 12. R Anova.mp4 |
52.83MB |
| 12. R Classificação na Prática com Naive Bayes - Parte I.mp4 |
30.95MB |
| 12. R Dividindo a Tela.mp4 |
7.99MB |
| 12. R Igraph - Impressão.mp4 |
19.96MB |
| 13. Funções Parte I.mp4 |
30.64MB |
| 13. Funções Parte II.mp4 |
15.67MB |
| 13. Medias de Centralidade e Variabilidade - Parte II.mp4 |
34.55MB |
| 13. Para saber mais.html |
543B |
| 13. Para Saber Mais.mp4 |
9.06MB |
| 13. Python Acessando PostgreSQL.mp4 |
43.17MB |
| 13. Python Anova.mp4 |
63.39MB |
| 13. Python Deep Learning na Prática - Parte II.mp4 |
151.97MB |
| 13. R Boxplot.mp4 |
7.13MB |
| 13. R Classificação na Prática com Naive Bayes - Parte II.mp4 |
15.22MB |
| 13. Regressão Linear Múltipla.mp4 |
49.62MB |
| 13. R Igraph - Métricas.mp4 |
14.11MB |
| 14. Ajuda Parte I.mp4 |
19.03MB |
| 14. Funções Parte II.mp4 |
14.01MB |
| 14. Outliers.mp4 |
59.08MB |
| 14. Para Saber Mais.mp4 |
10.93MB |
| 14. Para Saber Mais.mp4 |
16.39MB |
| 14. Python Aula Bônus Parte I.mp4 |
91.06MB |
| 14. R Gráficos de Barras e de Setores.mp4 |
11.16MB |
| 14. R Igraph - Caminhos e Distâncias.mp4 |
14.76MB |
| 14. R Medias de Centralidade e Variabilidade.mp4 |
15.80MB |
| 14. R Regressão Linear Múltipla.mp4 |
19.46MB |
| 14. R Simulando o Modelo em Produção.mp4 |
9.13MB |
| 15. Ajuda Parte II.mp4 |
5.98MB |
| 15. Funções Padrão Parte I.mp4 |
11.57MB |
| 15. Python Aula Bônus Parte II.mp4 |
111.46MB |
| 15. Python Medidas de Centralidade e Variabilidade.mp4 |
29.82MB |
| 15. Python Regressão Linear Múltipla.mp4 |
139.15MB |
| 15. R Árvore de Decisão com Rpart.mp4 |
21.29MB |
| 15. R Boxplot com Lattice.mp4 |
3.44MB |
| 15. R Igraph - Caminhos e Distâncias (impressão).mp4 |
4.06MB |
| 15. R Outliers.mp4 |
22.08MB |
| 15. Series Temporais.html |
128B |
| 16. Cálculos e Fórmulas.mp4 |
52.29MB |
| 16. Funções Padrão Parte II.mp4 |
3.50MB |
| 16. Importando Dados Parte I.mp4 |
5.44MB |
| 16. Para Saber Mais.mp4 |
9.42MB |
| 16. Python Outliers.mp4 |
52.14MB |
| 16. R Histograma com Lattice.mp4 |
9.98MB |
| 16. R Igraph - Comunidades e Cliques.mp4 |
8.87MB |
| 16. R Seleção de Atributos Aula Prática.mp4 |
22.52MB |
| 16. Usando a Estatística a seu Favor.mp4 |
5.46MB |
| 17. Funções Padrão Parte III.mp4 |
15.09MB |
| 17. Importando Dados Parte II.mp4 |
67.37MB |
| 17. Neural Networks e Deep Learning.html |
128B |
| 17. Para Saber Mais.mp4 |
16.08MB |
| 17. Probabilidade - Parte I.mp4 |
22.00MB |
| 17. R Aprendizado baseado em instância.mp4 |
11.63MB |
| 17. R Densidade com Lattice.mp4 |
2.41MB |
| 17. Regressão Logística.mp4 |
4.81MB |
| 17. R Igraph - Grafos clássicos.mp4 |
17.52MB |
| 18. Estatística III.html |
128B |
| 18. Probabilidade - Parte II.mp4 |
22.91MB |
| 18. Programação Parte I.mp4 |
6.86MB |
| 18. Python Igraph - Introdução Parte I.mp4 |
63.49MB |
| 18. R Dispersão com Lattice.mp4 |
7.40MB |
| 18. R Ensamble Learning.mp4 |
7.71MB |
| 18. R Regressão Logística.mp4 |
25.35MB |
| 19. Entendendo Distribuições.mp4 |
7.87MB |
| 19. Programação Parte II.mp4 |
34.66MB |
| 19. Python Classificação na Prática com Naive Bayes - Parte I.mp4 |
102.70MB |
| 19. Python Igraph - Introdução Parte II.mp4 |
55.16MB |
| 19. Python Regressão Logistica.mp4 |
99.95MB |
| 19. R Gráfico 3D com Lattice.mp4 |
4.11MB |
| 2.1 Credito.zip |
15.88KB |
| 2.2 ExemploRandomForest.zip |
1.46KB |
| 2. Ambiente.mp4 |
22.07MB |
| 2. Análise de Dados Exploratória.mp4 |
14.29MB |
| 2. Apresentação.mp4 |
71.55MB |
| 2. Conceitos Gerais.mp4 |
16.79MB |
| 2. Inglês.mp4 |
40.37MB |
| 2. Introdução.mp4 |
35.98MB |
| 2. Introdução.mp4 |
17.31MB |
| 2. Introdução.mp4 |
20.44MB |
| 2. Introdução.mp4 |
104.63MB |
| 2. Introdução.mp4 |
30.80MB |
| 2. Introdução a Correlação e Regressão Linear.mp4 |
20.43MB |
| 2. Introdução a Grafos.mp4 |
14.85MB |
| 2. Introdução a NoSQL.mp4 |
56.10MB |
| 2. Introdução - Parte I.mp4 |
16.95MB |
| 2. Introdução - Parte I.mp4 |
26.77MB |
| 2. RStudio.mp4 |
65.34MB |
| 2. Tarefa Prática Final.mp4 |
25.32MB |
| 20. Distribuição Binomial - Parte I.mp4 |
15.73MB |
| 20. Estatística II.html |
128B |
| 20. Python Classificação na Prática com Naive Bayes Parte II.mp4 |
111.51MB |
| 20. Python Histograma.mp4 |
30.42MB |
| 20. Python Igraph - Introdução Parte III.mp4 |
121.60MB |
| 21. Distribuição Binomial - Parte II.mp4 |
120.11MB |
| 21. Python Densidade.mp4 |
28.88MB |
| 21. Python Igraph - Impressão.mp4 |
42.01MB |
| 21. Python Simulando o Modelo em Produção.mp4 |
57.18MB |
| 22. Python Árvore de Decisão.mp4 |
98.43MB |
| 22. Python Dispersão.mp4 |
47.18MB |
| 22. Python Igraph - Métricas.mp4 |
62.15MB |
| 22. R - Distribuição Binomial.mp4 |
23.26MB |
| 23. Python Dispersão com Legendas.mp4 |
35.01MB |
| 23. Python Distribuição Binomial.mp4 |
35.32MB |
| 23. Python Igraph - Caminhos e Distâncias.mp4 |
70.72MB |
| 23. Python Seleção de Atributos.mp4 |
99.60MB |
| 24. Distribuição Normal - Parte I.mp4 |
46.05MB |
| 24. Python Aprendizado Baseado em Instância.mp4 |
63.83MB |
| 24. Python Dividindo a Tela.mp4 |
29.87MB |
| 24. Python Igraph - Caminhos e Distâncias (impressão).mp4 |
59.11MB |
| 25. Distribuição Normal - Parte II.mp4 |
23.55MB |
| 25. Ptyhon Boxplot.mp4 |
29.51MB |
| 25. Python Ensamble Learning.mp4 |
73.70MB |
| 25. Python Igraph - Comunidades e Clique.mp4 |
101.68MB |
| 26. Distribuição Normal - Parte III.mp4 |
14.91MB |
| 26. Métricas de Erros ME MAE RMSE MPE MAPE.mp4 |
52.90MB |
| 26. Para Saber Mais.mp4 |
13.48MB |
| 26. Python Gráfico de Barras e de Setores.mp4 |
23.68MB |
| 27. Categorical encoding.mp4 |
38.07MB |
| 27. Distribuição Normal - Parte IV - Verificando a Normalidade de Uma Distribuição.mp4 |
66.54MB |
| 27. Grafos.html |
128B |
| 27. Python Mais Boxplot.mp4 |
7.94MB |
| 28. Feature Scalling.mp4 |
41.02MB |
| 28. Python Histograma e Densidade.mp4 |
68.54MB |
| 28. R Distribuição Normal Parte I.mp4 |
42.71MB |
| 29. Python Mais Gráfico de Dispersão.mp4 |
84.22MB |
| 29. R Categorical Encoding.mp4 |
25.98MB |
| 29. R Distribuição Normal II.mp4 |
3.73MB |
| 3. Amostragem - Parte I.mp4 |
23.16MB |
| 3. Banco de Dados de Documentos.mp4 |
18.05MB |
| 3. Conceitos Gerais.mp4 |
92.22MB |
| 3. Correlação - Parte I.mp4 |
10.27MB |
| 3. Dicas Diversas.mp4 |
13.91MB |
| 3. Distribuição de Poisson - Parte I.mp4 |
7.05MB |
| 3. Instalação do PostgreSQL.mp4 |
27.41MB |
| 3. Introdução - Parte II.mp4 |
5.73MB |
| 3. Introdução - Parte II.mp4 |
10.86MB |
| 3. Pacotes Parte I.mp4 |
51.01MB |
| 3. R Criação de Um Corpus.mp4 |
21.49MB |
| 3. Redes Neurais.mp4 |
25.69MB |
| 3. Roteiro.mp4 |
130.31MB |
| 3. Teoria de Grafos Parte I.mp4 |
19.50MB |
| 3. Variáveis e Objetos Parte I.mp4 |
61.85MB |
| 30. Python Distribuição Normal Parte I.mp4 |
37.39MB |
| 30. Python Gráfico 3D.mp4 |
20.91MB |
| 30. R Features Scalling.mp4 |
22.37MB |
| 31. Python Categorical Encoding.mp4 |
55.70MB |
| 31. Python Distribuição Normal Parte II.mp4 |
13.13MB |
| 31. Referências e Dicas de Leitura.mp4 |
5.48MB |
| 32. Estatística não Paramétrica.mp4 |
5.12MB |
| 32. Python Feature Scalling.mp4 |
33.55MB |
| 32. Visualização, Gráficos e Dashboards.html |
128B |
| 33. Agrupamentos.mp4 |
28.09MB |
| 33. Intervalos de Confiança - Parte I.mp4 |
30.61MB |
| 34. Intervalos de Confiança - Parte II.mp4 |
37.28MB |
| 34. R Agrupamento com Kmeans.mp4 |
19.29MB |
| 35. R Agrupamento com Fuzzy c-means.mp4 |
7.95MB |
| 35. Testes de Hipótese - Parte I.mp4 |
17.56MB |
| 36. R Agrupamento com K-medoids.mp4 |
4.32MB |
| 36. Testes de Hipótese - Parte II.mp4 |
85.10MB |
| 37. Distribuição T de Student - Parte I.mp4 |
10.29MB |
| 37. Python Agrupamento com Kmeans.mp4 |
82.54MB |
| 38. Distribuição T de Student - Parte II.mp4 |
13.14MB |
| 38. Python Agrupamento com Fuzzy c-means.mp4 |
74.11MB |
| 39. Python Agrupamento com K-medoids.mp4 |
113.19MB |
| 39. R Distribuição T de Student.mp4 |
4.54MB |
| 4. Amostragem - Parte II.mp4 |
5.10MB |
| 4. Aplicações.mp4 |
7.51MB |
| 4. Componentes de Uma Série Temporal.mp4 |
16.57MB |
| 4. Correlação - Parte II.mp4 |
17.21MB |
| 4. Criando a Estrutura de Dados.mp4 |
69.69MB |
| 4. Dicas Diversas Parte II.mp4 |
18.50MB |
| 4. Distribuição de Poisson - Parte II.mp4 |
31.45MB |
| 4. Framwork Clássico (Waterfall) Parte I.mp4 |
131.58MB |
| 4. Função de Ativação.mp4 |
44.51MB |
| 4. Instruções.mp4 |
35.46MB |
| 4. Introdução do MongoDB.mp4 |
16.39MB |
| 4. Pacotes Parte II.mp4 |
27.44MB |
| 4. R Geração de Nuvem de Palavras.mp4 |
10.67MB |
| 4. Teoria de Grafos Parte II.mp4 |
13.49MB |
| 4. Variáveis e Objetos Parte II.mp4 |
45.66MB |
| 40. Python Distribuição T de Student.mp4 |
15.04MB |
| 40. Regras de Associação.mp4 |
32.33MB |
| 41. Estatística I.html |
128B |
| 41. R Regras de Associação Aula Prática com apriori.mp4 |
24.26MB |
| 42. R Itens frequentes com Eclat.mp4 |
6.86MB |
| 43. Python Regras de Associação Aula prática com Apriori.mp4 |
59.37MB |
| 44. Python Itens frequentes com Eclat.mp4 |
50.79MB |
| 45. Para Saber Mais.mp4 |
24.66MB |
| 46. Machine Learning Teste I.html |
128B |
| 47. Machine Learning Teste II.html |
128B |
| 5. Alguns Exemplos.mp4 |
9.57MB |
| 5. Amostragem - Parte III.mp4 |
58.78MB |
| 5. Aplicações.mp4 |
27.09MB |
| 5. Capacidade de Percepção do Cérebro Humano.mp4 |
8.96MB |
| 5. Conceitos - Parte I.mp4 |
23.73MB |
| 5. Estruturas de Decisão Parte I.mp4 |
75.59MB |
| 5. Framwork Clássico (Waterfall) Parte II.mp4 |
39.96MB |
| 5. Gradient Descent.mp4 |
58.20MB |
| 5. Instalação do MongoDB.mp4 |
32.85MB |
| 5. Pacotes Parte III.mp4 |
8.78MB |
| 5. Populando o Banco de Dados.mp4 |
106.97MB |
| 5. R Distribuição de Poisson.mp4 |
16.98MB |
| 5. Regressão Linear - Previsão.mp4 |
13.26MB |
| 5. R Matriz de Termos Frequentes.mp4 |
6.57MB |
| 5. Teoria de Grafos Parte III.mp4 |
7.13MB |
| 6. Aspectos Diversos Parte I.mp4 |
21.91MB |
| 6. Conceitos - Parte II.mp4 |
22.65MB |
| 6. Consultando MongoDB Parte I.mp4 |
51.88MB |
| 6. DDL.mp4 |
8.33MB |
| 6. Deep Learning.mp4 |
110.20MB |
| 6. Estruturas de Decisão Parte II.mp4 |
19.41MB |
| 6. Metodologias Ágeis Parte I.mp4 |
50.67MB |
| 6. O dia a dia de um Cientista de Dados.mp4 |
91.00MB |
| 6. Python Criação de um Corpus.mp4 |
42.74MB |
| 6. Python Distribuição de Poisson.mp4 |
8.93MB |
| 6. R Amostragem parte I.mp4 |
31.46MB |
| 6. Regressão Linear - Residuais.mp4 |
35.52MB |
| 6. R Explorando.mp4 |
11.51MB |
| 6. Sugestões de Elementos Gráficos para Usar.mp4 |
6.72MB |
| 6. Teoria de Grafos Parte IV.mp4 |
13.41MB |
| 7. Aspectos Diversos Parte II.mp4 |
45.05MB |
| 7. Checklist.mp4 |
12.46MB |
| 7. Classificação - Parte I.mp4 |
31.83MB |
| 7. Consultando MongoDB Parte II.mp4 |
42.44MB |
| 7. Estruturas de Repetição Parte I.mp4 |
39.40MB |
| 7. Exemplos.mp4 |
23.68MB |
| 7. Metodologias Ágeis Parte II.mp4 |
58.08MB |
| 7. Principais Comandos Select Parte I.mp4 |
101.24MB |
| 7. Python Explorando.mp4 |
96.15MB |
| 7. Python Geração de Nuvem de Palavras.mp4 |
58.17MB |
| 7. Qui Quadrado.mp4 |
47.53MB |
| 7. R Amostragem parte II.mp4 |
16.00MB |
| 7. Regressão Linear - Outliers, Extrapolação, Correlação não é Causa.mp4 |
17.97MB |
| 7. Representação em Dados.mp4 |
8.90MB |
| 7. R Instruções.mp4 |
29.90MB |
| 8. Classificação - Parte II.mp4 |
18.88MB |
| 8. Estruturas de Repetição Parte II.mp4 |
18.21MB |
| 8. Metodologias Ágeis Parte III.mp4 |
50.98MB |
| 8. MongoDB na prática Parte I.mp4 |
72.02MB |
| 8. Orientações para Problemas com Anaconda para Windows.html |
2.37KB |
| 8. Principais Comandos Select Parte II.mp4 |
42.89MB |
| 8. Problemas, Algoritmos e Curiosidades.mp4 |
19.54MB |
| 8. Python Matriz de Termos Frequentes.mp4 |
67.27MB |
| 8. R Amostragem parte III.mp4 |
4.85MB |
| 8. R Decomposição.mp4 |
12.50MB |
| 8. R Histograma.mp4 |
8.34MB |
| 8. R Neural Network na Prática.mp4 |
37.68MB |
| 8. R Qui Quadrado.mp4 |
14.94MB |
| 8. R Regressão Linear Simples - Parte I.mp4 |
12.40MB |
| 8. Tipos de Operadores Parte I.mp4 |
15.00MB |
| 9. Classificação - Parte III.mp4 |
14.80MB |
| 9. Junções (JOINS) Parte I.mp4 |
99.88MB |
| 9. Listas Parte I.mp4 |
24.19MB |
| 9. Metodologias Ágeis Parte IV.mp4 |
31.47MB |
| 9. MongoDB na prática Parte II.mp4 |
48.78MB |
| 9. Para Saber Mais.mp4 |
18.33MB |
| 9. Python Amostragem Parte I.mp4 |
58.47MB |
| 9. Python Decomposição.mp4 |
69.12MB |
| 9. Python Instruções.mp4 |
41.73MB |
| 9. Python Qui quadrado.mp4 |
10.63MB |
| 9. R Deep Learning na Prática - Parte I.mp4 |
58.34MB |
| 9. R Densidade.mp4 |
5.47MB |
| 9. R Igraph - Introdução Parte I.mp4 |
16.78MB |
| 9. R Regressão Linear Simples - Parte II.mp4 |
5.30MB |
| 9. Tipos de Operadores Parte II.mp4 |
26.63MB |