Data Science do Zero

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Data Science do Zero

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  • Extra - Aulas extras e Plantões/Deploy de um Modelo de Machine Learning em Produção.ts 334.3 MB
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  • Extra - Aulas extras e Plantões/Análise Exploratória de Dados do Enem 2018 - Fernanda Santos.ts 299.0 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/model_keras.h5 246.8 MB
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  • Extra - Aulas extras e Plantões/Felipe Polo e Samuel da Neuron Data Science.ts 243.5 MB
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  • Extra - Aulas extras e Plantões/Dia a Dia do Ciêntista de Dados - Convidado Filipe Luz.ts 196.5 MB
  • Extra - Aulas extras e Plantões/Como comecei trabalhar com Deep Learning - Armando Gualberto.ts 186.4 MB
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  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.3 - Análise de Dados de uma Série Temporais.ts 117.3 MB
  • Semana Data Science do Zero/Tira dúvidas - Semana de Data Science (continuacao).mp4 107.8 MB
  • Módulo 7 - Estatística e Pré-Processamento de dados/7.4 - O que é assimetria, curtose , boxplot.ts 96.3 MB
  • Módulo 7 - Estatística e Pré-Processamento de dados/7.8 - Medidas de Posição e Tendência Central.ts 96.1 MB
  • Extra - Portfólio Incrível/Desafio Lambda3.ts 94.1 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/Facenet/facenet/model/facenet_keras.h5 92.4 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.24 - Utilizando dicionario léxico SentilexPT em tarefas de análise de sentimentos.ts 89.2 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.48 - Arvore de Decisão - Mergulhando na estrutura da arvore e entendendo seus objetos.ts 89.0 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.47 - Arvores de Decisão - Visualizando as arvores de forma gráfica e controlando o crescimento dinamicamente.ts 86.0 MB
  • Módulo 7 - Estatística e Pré-Processamento de dados/7.7 - Técnicas de Amostragem de dados.ts 85.0 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.16 - Textblob, tradução de sentenças , correção de textos , bigrams, analise de sentimentos e classificadores.ts 84.1 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.14 - Previsões com Janelas deslizantes.ts 78.8 MB
  • Módulo 7 - Estatística e Pré-Processamento de dados/7.3 - Algoritmo de tipos de variáveis, média, moda e mediana.ts 73.3 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.9 - Regressão Linear - Aplicando Regressão Linear para prever preços de ações da bolsa de valores parte 2.ts 72.9 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.27 - Modelo ARIMA com Walk-Forward.ts 71.0 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.2 - O que são Séries Temporais e Exemplos.ts 70.9 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.15 - Detecção de Faces em Imagens utilizando OpenCV.ts 68.3 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.29 - Tunning ARIMA utilizando Gridsearch.ts 68.2 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.50 - Arvores de Decisão - Comparando modelos e controlando o overfitting.ts 68.0 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.65 - Lidando com classes desbalanceadas aula 5.ts 66.9 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.5 - Re-Modelando Séries Temporais.ts 66.9 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.7 - Manipulando dados do tipo date.ts 66.8 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.11 - Trabalhando com Médias Móveis.ts 62.4 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.24 - SVM - Criando pipelines para automatização de Fluxos de dados.ts 61.6 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.6 - Entendendo Engenharia de Features.ts 61.5 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.14 - Aplicando NLTK em uma base de dados em portugues com dados do Twitter parte 3.ts 60.5 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.12 - Classsificação de imagens com Keras e Tensor Flow.ts 60.4 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.22 - O que é ARIMA e como funciona.ts 60.2 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.29 - Criando um modelo de machine learning para tarefas de análise de sentimentos parte 5.ts 59.0 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.28 - Criando um modelo de machine learning para tarefas de análise de sentimentos parte 4.ts 58.9 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.22 - SVM - Processando dados categóricos com o One Hot Encoding.ts 58.2 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.30 - Avaliando Residuos.ts 57.3 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.26 - Criando um modelo naive p baseline.ts 57.2 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.13 - Pandas - Consultando e Alterando Data Frames.ts 56.6 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.20 - Pandas - Mesclando dados a partir de diversos data frames.ts 55.5 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.10 - Trabalhando com Janelas e Operações.ts 54.5 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.20 - Diferenciação para remoção de sazonalidade.ts 54.4 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.27 - Criando um modelo de machine learning para tarefas de análise de sentimentos parte 3.ts 54.2 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.59 - Random Forest - Comparativo de performance entre o Random Forest e Arvore de Decisão parte 2.ts 54.1 MB
  • Módulo 7 - Estatística e Pré-Processamento de dados/7.9 - Diferenças entre média aritmética, geométrica e harmônica.ts 53.9 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.5 - Acessando dimensões e escrevendo em arquivos no SO.ts 53.7 MB
  • Módulo 9 - Machine Learning em Produção/9.6 - Desenvolvendo uma Web API utilizando o Microframework Flask.ts 52.2 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.46 - Arvores de Decisão - Criando a primeira arvore e entendendo os parametros iniciais.ts 52.0 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.23 - Rodando um primeiro modelo ARIMA.ts 51.7 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.7 - Conhecendo a técnica de Lemmatization e Stopwords e aplicando esses recursos nos dados.ts 51.5 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.26 - Criando um modelo de machine learning para tarefas de análise de sentimentos parte 2.ts 51.2 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.16 - Detecção de Faces em Imagens utilizando Deep Learning.ts 50.9 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.11 - Trabalhando com NLTK, métodos count, percentual de frequencia, similaridade de contexto, collocations e concordance.ts 50.5 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.57 - Random Forest - Explorando em detalhes as arvores geradas na floresta.ts 50.5 MB
  • Extra - Portfólio Incrível/Projeto Machine Learning.ts 50.4 MB
  • Módulo 11 - Ferramentas Gráficas Para machine Learning/11.5 - Trabalhando com pré processadores e avaliando o desempenho de classificadores de machine learning.ts 49.8 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.62 - Lidando com classes desbalanceadas aula 2.ts 49.6 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.17 - Decompondo uma série temporal.ts 49.4 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.22 - Criando um data frame a partir de uma tabela do banco de dados.ts 49.0 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.16 - Resolução dos exercicios.ts 49.0 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.13 - Aplicando NLTK em uma base de dados em portugues com dados do Twitter parte 2.ts 48.9 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.7 - Regressão Linear - Introdução.ts 48.4 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.8 - Criando Features de Datas e Lags.ts 48.4 MB
  • Módulo 7 - Estatística e Pré-Processamento de dados/7.6 - Gráficos estatisticos para variaveis quantitativas parte 2.ts 48.2 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.4 - Métodos e Atributos de arrays Numpy.ts 47.8 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.21 - SVM - Criando um classificador de músicas do Spotify.ts 47.5 MB
  • Módulo 9 - Machine Learning em Produção/9.3 - Persistência de Objetos em disco.ts 47.5 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.58 - Random Forest - Comparativo de performance entre o Random Forest e Arvore de Decisão.ts 47.4 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.17 - SVM - Visualizando o desempenho do classificador SVM.ts 46.8 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.12 - Aplicando NLTK em uma base de dados em portugues com dados do Twitter.ts 46.4 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.60 - Random Forest - Fazendo tunning do modelo usando Gridsearch CV.ts 46.1 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.1 - O que é Mineração de textos, conceitos, aplicações e tarefas.ts 46.0 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.7 - Pandas - Conhecendo dataframes.ts 45.7 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.45 - Arvores de Decisão - Introdução.ts 45.6 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.4 - KNN - Aplicando os algoritmos nos dados datasets do Iris.ts 45.6 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.55 - Random Forest - Criando o modelo e entendendo os seus parametros.ts 45.5 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.41 - Naive Bayes - Aplicando o classificador para a análise de sentimentos e visualizando as probabilidades de saída.ts 44.8 MB
  • Semana Data Science do Zero/PROJETO DATA SCIENCE DO ZERO - DIA 3.mp4 44.7 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.12 - Pandas - Mais recursos para trabalhar com grandes bases de dados parte 2.ts 44.5 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.19 - Pandas - Tabela Pivot e Manipulação de planilha excel.mp4 44.4 MB
  • Módulo 9 - Machine Learning em Produção/9.7 - Aplicação Web consumindo uma API para predição de empréstimo.ts 44.2 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.38 - Naive Bayes - Introdução.ts 44.1 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.25 - SVM - Aplicando pipelines com lebel encoder nos dados.ts 44.0 MB
  • Módulo 11 - Ferramentas Gráficas Para machine Learning/11.6 - Testando pré processador como o PCA e impacto no desempenho dos modelos de machine learning.ts 43.7 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.5 - KNN - Utilizando KNN para identificar digitos escritos a mão.ts 43.4 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.20 - SVM - Analisando dados de músicas do Spotify.ts 43.4 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.26 - Calculando os Embeddings das imagens utilizando o Facenet.ts 43.1 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.25 - Análise e Visualização de Séries temporal.ts 42.8 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.8 - Regressão Linear - Aplicando Regressão Linear para prever preços de ações da bolsa de valores.ts 42.5 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.56 - Random Forest - Selecionando features importantes para o seu modelo.ts 42.1 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.7 - Matplotlib - Criando subplots e eixos.ts 41.5 MB
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  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.31 - Plotly - Gráficos de Pizza e Customizações.ts 40.5 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.18 - Pandas - Gráficos de Boxplot e Correlação entre variáveis.ts 40.4 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.15 - Entendendo e trabalhando com Bigrams usando a NLTK.ts 40.1 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.37 - Plotly - Visualizadno categorias.ts 39.9 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.18 - Criando um classificador de notícias usando a biblioteca textblob parte 2.ts 39.1 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.13 - Seaborn - Replot e parâmetros semânticos.ts 39.0 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.8 - Conhecendo a técnica de Part of Speech e aplicando essa técnica utilizando NLTK.ts 38.7 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.64 - Lidando com classes desbalanceadas aula 4.ts 38.6 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.14 - Pandas - Percorrendo linhas de um data frame.ts 38.6 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.51 - Arvores de Decisão - Verificando aa importancia de features.ts 38.5 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.35 - Plotly - Destacando barras do plot.ts 38.1 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.21 - Teste de estacionariedade com Dickey fu.ts 38.1 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.10 - Conhedendo e trabalhando com o corpus da NLTK, frequencia de tokens.ts 37.8 MB
  • Módulo 9 - Machine Learning em Produção/9.14 - Atualizando o modelo e o dashboard.ts 37.7 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.29 - SVM - Fazendo tunning do Algoritmo usando GridsearchCV.ts 37.6 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.5 - Instalando o NLTK, baixando bases de dados de corpus, tokenation, frequencia de tokens.ts 37.3 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.49 - Arvore de Decisão - Visualizando as fronteiras de complexidade de arvores geradas.ts 37.0 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.28 - Conhecendo a Base de Dados LFW e Carregando as Imagens.ts 37.0 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.38 - Plotly - Explorando o chart studio.ts 36.9 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.25 - Criando uma tabela no banco de dados a partir de um data frame.ts 36.8 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.16 - Seaborn - Usando Color Brewer.ts 36.6 MB
  • Módulo 1 - Como funciona o Data Science do Zero/1.1 Como funciona o curso.ts 36.4 MB
  • Módulo 11 - Ferramentas Gráficas Para machine Learning/11.3 - Lendo arquivos e analisando dados usando o Orange data Mining.ts 36.3 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.18 - SVM - Visualizando o desempenho do classificador SVM.ts 36.2 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.36 - Overfitting e Underfitting.ts 36.1 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.17 - Criando um classificador de notícias usando a biblioteca textblob.ts 35.9 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.21 - Seaborn - Boxplot e Boxen.ts 35.9 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.43 - Naive Bayes - Fazendo tunning no algoritmo e avaliando resultados.ts 35.8 MB
  • Módulo 9 - Machine Learning em Produção/9.13 - Construindo o dashboard de visualização.ts 35.7 MB
  • Extra - Portfólio Incrível/Criando seu portfólio com Github.ts 35.6 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.11 - Regressão Linear - Aplicando Regressão Linear para prever preços de ações da bolsa de valores parte 4.ts 35.6 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.23 - O que é análise de sentimentos, tipos de abordagens e desafios.ts 35.4 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.33 - Plotly - Dados Financeiros e Range Selector.ts 35.2 MB
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  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.24 - Criando um data frame utilizando parametros nomeados.ts 34.8 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.63 - Lidando com classes desbalanceadas aula 3.ts 34.7 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.40 - Naive Bayes - Aplicando Analise de Sentimentos utilizando um classificador Naive Bayes.ts 34.6 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.15 - Seaborn - Entendendo paletas de cores.ts 34.6 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.61 - Lidando com classes desbalanceadas.ts 34.6 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.21 - Trabalhando com similaridade de strings usando a biblioteca Fuzzywuzzy parte 3.ts 34.5 MB
  • Módulo 13 - Azure Machine Learning na prática/13.2 - Conhecendo o Azure ML e Criando uma Conta.ts 34.4 MB
  • Módulo 9 - Machine Learning em Produção/9.12 - Exportando o resultad do modelo parte 2.ts 34.4 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.8 - Matplotlib - Configurando eixos e subplots.ts 34.3 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.10 - Pandas - Trabalhando com grandes arquivos de dados.ts 34.2 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.52 - Random Forest - Introdução - .ts 34.2 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.19 - Seaborn - Gráficos com regressão.ts 34.2 MB
  • Módulo 13 - Azure Machine Learning na prática/13.5 - Visualizando informações do Dataset.ts 33.7 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.16 - Pandas - Visualizando dados e informações estatistica da base de dados.ts 33.6 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.12 - Seaborn - O que é.ts 33.5 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.23 - Data frame e consulta ao banco de dados.ts 33.4 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.44 - Naive Bayes - Estudo de caso de Alteração do parametro Alpha e recomendações de melhorias para modelos.ts 33.3 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.23 - Realizando o Reconhecimento Facial a partir das Imagens Cadastradas.ts 33.3 MB
  • Módulo 4 - Dominando Python/4.15 - Dominando Python - Trabalhando com laços de repetição parte 2.ts 33.2 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.34 - Plotly - Visualizando vendas por mês.ts 33.1 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.17 - Detecção de Faces em Vídeo utilizando OpenCV.ts 33.0 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.54 - Random Forest - Carregando e transformando o dataset.ts 33.0 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.24 - Etapas de um projeto de série temporal.ts 32.9 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.11 - Classificação de imagens com Transfer Learning.ts 32.5 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.20 - Trabalhando com similaridade de strings usando a biblioteca Fuzzywuzzy parte 2.ts 32.4 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.22 - Trabalhando com similaridade de strings usando a biblioteca Fuzzywuzzy parte 4.ts 32.3 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.4 - Conhecendo a biblioteca NLTK.ts 32.3 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.4 - Visualizando Auto-Correlação entre Lags.ts 32.1 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.18 - Remoção de tendência e sazonalidade.ts 32.1 MB
  • Módulo 4 - Dominando Python/4.19 - Dominando o python - Escrevendo arquivos com python parte 2.ts 32.0 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.9 - Conhecendo o dicionário Wordnet, utilizando synsets, hyponyms, hypernyms, part_meronyms.ts 31.8 MB
  • Módulo 9 - Machine Learning em Produção/9.11 - Exportando o resultado do modelo.ts 31.6 MB
  • Semana Data Science do Zero/PROJETO DATA SCIENCE DO ZERO - DIA 1.mp4 31.5 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.15 - Pandas - Missing values e Visualização de dados.ts 31.3 MB
  • Módulo 7 - Estatística e Pré-Processamento de dados/7.12 - Detecção e tratamento de anomalias.ts 31.0 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.8 - Pandas - Inspecionando dataframes com profiling.ts 30.9 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.32 - Plotly - Histogramas , Boxplot, etc.ts 30.2 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.1 - Machine Learning - Introdução.ts 30.1 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.18 - Detecção de Faces em Vídeo utilizando Deep Learning.ts 30.1 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.25 - Criando um modelo de machine learning para tarefas de análise de sentimentos.ts 29.9 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.11 - Pandas - Mais recursos para trabalhar com grandes bases de dados parte 1.ts 29.9 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.28 - SVM - Conhecendo parametros e entendendo os Impactors.ts 29.5 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.15 - Exercicios.ts 29.5 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.12 - Como você pode aplicar seus conhecimentos.ts 29.5 MB
  • Módulo 4 - Dominando Python/4.17 - Dominando Python - Manipulação de arquivos de dados.ts 29.4 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.36 - Plotly - Conhecendo o Chart Studio.ts 28.9 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.30 - Plotly - Bubble charts e Histogramas.ts 28.9 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.6 - Matplotlib - Gráficos horizontais e de pizza.ts 28.8 MB
  • Módulo 13 - Azure Machine Learning na prática/13.12 - Executando o Modelo de Machine Learning.ts 28.6 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.2 - Trabalhando com arrays Numpy.ts 28.5 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.37 - Oberfitting e Underfitting parte 2.ts 28.5 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.13 - Classificação de Imagens - Verificação de resultados.ts 28.3 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.9 - Matplotlib - Textos, Layout e Histogramas.ts 28.2 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.6 - Conhecendo a técnica de stemming a aplicando esse recurso nos dados.ts 28.1 MB
  • Módulo 4 - Dominando Python/4.16 - Dominando Python - Trabalhando com lações de repetição parte 3.ts 27.9 MB
  • Módulo 7 - Estatística e Pré-Processamento de dados/7.5 - Gráficos estatisticos para variaveis quantitativas.ts 27.6 MB
  • Módulo 7 - Estatística e Pré-Processamento de dados/7.10 - Estudo de caso sobre a média harmônica.ts 27.6 MB
  • Módulo 4 - Dominando Python/4.11 - Dominando Python - Manipulando dicionários a conhecendo métodos.ts 27.5 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.4 - Matplotlib - Plotando gráficos e definindo limites.ts 27.4 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.41 - Plotly - Criando um Dashboard.ts 27.4 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.3 - Matplotlib - O que é e como plotar gráficos.ts 27.3 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.23 - SVM - Aplicando o get Dummies nos Dados.ts 27.3 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.22 - Seaborn - Aplicando Violinplots.ts 27.3 MB
  • Módulo 4 - Dominando Python/4.10 - Dominando Python - Trabalhando com dicionários.ts 26.7 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.9 - Expando Lags e Concatenando Colunas.ts 26.6 MB
  • Módulo 13 - Azure Machine Learning na prática/13.7 - Cleaning Missing Values.ts 26.6 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.30 - Treinando o Algoritmo de Machine Learning para Reconhecimento de Imagens.ts 26.5 MB
  • Módulo 11 - Ferramentas Gráficas Para machine Learning/11.2 - Atualizando a versão do Orange3 via Anaconda ou via Conda.ts 26.2 MB
  • Módulo 4 - Dominando Python/4.18 - Dominando Python - Escrevendo em arquivos com python.ts 26.1 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.10 - Deep e Transfer learning - Introdução e Conceitos.ts 26.0 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.13 - Métricas de Avaliação de Modelos.ts 26.0 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.18 - Seaborn - Gráficos categóricos.ts 26.0 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.19 - Trabalhando com similaridade de strings usando a biblioteca Fuzzywuzzy parte 1.ts 25.9 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.16 - SVM - Criando um classificado SVM para classificar Flores.ts 25.8 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.13 - Entendendo Walk Forward.ts 25.8 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.9 - Pandas - Inspecionando data frames com profiling.ts 25.8 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.3 - Processamento de imagens - Instalação de bibliotecas.ts 25.6 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.33 - K-Means - Estimando o valor do K para aplicar o K-Means.ts 25.6 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.19 - Diferenciação para remoção de tendência.ts 25.3 MB
  • Módulo 4 - Dominando Python/4.4 - Dominando Python - Trabalhando com strings.ts 25.3 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.29 - Plotly - Configurando textos e formatos.ts 25.2 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.38 - Plotly - Ajustando valores dos eixos.ts 25.2 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.32 - Plotly - Plots de dados de finanças.ts 25.2 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.36 - Plotly - Destacando máximo de vendas.ts 25.1 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.5 - Matplotlib - Plotando gráficos categóricos.ts 25.1 MB
  • Módulo 13 - Azure Machine Learning na prática/13.16 - Validando um modelo com SMOTE 100%.ts 24.8 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.29 - Calculando os Embeddings e Criando a Base de Dados de Treino e Teste Utilizando o Facenet.ts 24.7 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.11 - Matplotlib - Exemplo de gráficos.ts 24.7 MB
  • Módulo 9 - Machine Learning em Produção/9.4 - Persistência de Objetos em disco parte 2.ts 24.5 MB
  • Módulo 4 - Dominando Python/4.3 - Dominando Python - Manipulação de variáveis.ts 24.4 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.5 - KNN - Otimizando o parametro K para garantir melhor desempenho.ts 24.4 MB
  • Módulo 11 - Ferramentas Gráficas Para machine Learning/11.4 - Trabalhando com algoritmos de amchine learning , avaliando algoritmos para uma tarefa de classificação.ts 24.4 MB
  • Módulo 3 - Ferramentas Essenciais/3.5 - Google Colab - Carregando uma base de dados para o drive.ts 24.2 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.21 - Processo de Coleta de Imagens para Reconhecimento Facial utilizando OpenCV.ts 24.0 MB
  • Módulo 4 - Dominando Python/4.14 - Dominando Python - Trabalhando com laços de repetição parte 1.ts 23.7 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.30 - Plotly - Conhecendo Cufflinks.ts 23.4 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.34 - Plotly - Trabalhando com Candlesticks.ts 23.0 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.19 - SVM - Avaliando modelos usando Cross Validation.ts 23.0 MB
  • Módulo 7 - Estatística e Pré-Processamento de dados/7.16 - Aplicando StandartScaler nos dados.ts 22.9 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.22 - Treinando o Algoritmo Local Binary Patterns Histograms (LBPH).ts 22.7 MB
  • Módulo 3 - Ferramentas Essenciais/3.12 - Manipulando bibliotecas com o Anaconda Navigator.ts 22.7 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.23 - Seaborn - Usando Histogramas e KDE.ts 22.6 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.2 - Machine Learning - Tipos de Aprendizado.ts 22.5 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.35 - Plotly - Candlesticks e Anotações.ts 22.4 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.33 - Plotly - Explorando dados de vendas.ts 22.3 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.31 - Plotly - Conhecendo Cufflinks e Plotly.ts 22.3 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.37 - Plotly - Upload de gráficos para a cloud.ts 22.3 MB
  • Módulo 9 - Machine Learning em Produção/9.15 - Publicando o dashboard na nuvem.ts 22.1 MB
  • Módulo 13 - Azure Machine Learning na prática/13.11 - Módulo de SVM e Cross Validation.ts 22.0 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.42 - Naive Bayes - Avaliando o classificador de analise de sentimentos de Tweets.ts 21.9 MB
  • Módulo 13 - Azure Machine Learning na prática/13.14 - Entendendo o que é OVERSAMPLING, UNDERSAMPLING E SMOTE.ts 21.9 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.17 - Seaborn - Aplicando paletas de cores.ts 21.7 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.30 - SVM - Exercicios.ts 21.6 MB
  • Módulo 7 - Estatística e Pré-Processamento de dados/7.13 - Entendendo a aplicando discretização de dados.ts 21.6 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.2 - Trabalhando com string - Manipulação de caracteres.ts 21.5 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.10 - Matplotlib - Data frames Pandas.ts 21.4 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.20 - Seaborn - Entendendo gráficos de Boxplot.ts 21.1 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.21 - Pandas - Mesclando dados a partir de diversos data frames parte 2.ts 20.9 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.3 - Diferença entre arrays Numpy e Listas no Python.ts 20.7 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.28 - Entendendo métricas de avaliação.ts 20.4 MB
  • Módulo 13 - Azure Machine Learning na prática/13.4 - Criando um projeto com um Dataset e Experimento.ts 20.4 MB
  • Módulo 13 - Azure Machine Learning na prática/13.6 - Manipulando colunas do dataset.ts 20.3 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.27 - Comparando Imagens e Calculando Distâncias.ts 20.2 MB
  • Módulo 4 - Dominando Python/4.2 - Dominando Python - Conhecendo a linguagem.ts 20.1 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.14 - Validação Cruzada.ts 20.0 MB
  • Módulo 13 - Azure Machine Learning na prática/13.15 - Aplicando a técnica de SMOTE nos dados.ts 19.7 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.26 - Seaborn - Gráficos Heatmap.ts 19.7 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.35 - Entendendo Pipelines.ts 19.5 MB
  • Módulo 3 - Ferramentas Essenciais/3.4 - Google Colab - Conhecendo as funcionalidades.ts 19.3 MB
  • Módulo 13 - Azure Machine Learning na prática/13.9 - Conhecendo o Módulo Edit Metadata.ts 19.2 MB
  • Semana Data Science do Zero/PROJETO DATA SCIENCE DO ZERO - DIA 4.mp4 19.2 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.24 - Seaborn - Aplicando Jointplot e Hexbin.ts 18.9 MB
  • Módulo 10 - Mineração de Textos e Natural language Processing/10.3 - Trabalhando com strings - Concatenação de Listas e expressões regulares.ts 18.7 MB
  • Módulo 13 - Azure Machine Learning na prática/13.8 - Cleaning Missing Values continuação.ts 18.7 MB
  • Módulo 3 - Ferramentas Essenciais/3.11 - Conhecendo os recursos do Jupyter Notebook.ts 18.5 MB
  • Módulo 13 - Azure Machine Learning na prática/13.13 - Interpretando Resultados de Modelos.ts 18.5 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.2 - Como escolher seus gráficos.ts 18.5 MB
  • Módulo 4 - Dominando Python/4.13 - Dominando Python - Trabalhando com estruturas condicionais parte 2.ts 18.3 MB
  • Módulo 9 - Machine Learning em Produção/9.10 - Entendendo o projeto de Visualização.ts 18.3 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.31 - K-Means - Introdução.ts 18.2 MB
  • Módulo 13 - Azure Machine Learning na prática/13.10 - Configurando Colunas Categóricas.ts 17.8 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/materiais-de-apoio-pandas-merge-datasets/datasets/olist_orders_dataset.csv 17.7 MB
  • Módulo 4 - Dominando Python/4.8 - Dominando Python - Conhecendo e entendendo tuplas.ts 17.5 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.39 - Naive Bayes - Entendendo a modelagem de Bag of Words.ts 17.3 MB
  • Módulo 4 - Dominando Python/4.12 - Dominando Python - Trabalhando com estruturas condicionais.ts 17.3 MB
  • Módulo 9 - Machine Learning em Produção/9.1 - Introdução e Conceitos.ts 17.0 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.27 - SVM - Validando modelos com diferentes Kernels.ts 16.3 MB
  • Módulo 9 - Machine Learning em Produção/9.8 - Introdução ao Microsoft Power BI.ts 16.3 MB
  • Módulo 4 - Dominando Python/4.5 - Dominando Python - Manipulando listas.ts 16.3 MB
  • Módulo 7 - Estatística e Pré-Processamento de dados/7.14 - Entendendo e aplicando normalização de dados.ts 16.2 MB
  • Módulo 3 - Ferramentas Essenciais/3.14 - Ambientes Virtuais e Atualização de pacotes com o Anaconda Navigator.ts 16.1 MB
  • Módulo 3 - Ferramentas Essenciais/3.7 - Ferramentas Essenciais - Download e Instalação do Anaconda Windows.ts 15.9 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.24 - Testando o Reconhecimento Facial.ts 15.8 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.34 - K-Means - Conhecendo os parametros do algoritmo K-Means.ts 15.7 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.2 - KNN - Introdução e Conceitos.ts 15.6 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.39 - Plotly - Usando Falcon SQL Client.ts 15.6 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.40 - Plotly - Gráficos a partir do MySQL.ts 15.6 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.4 - Processamento de Imagens - Conversão em arrays.ts 15.5 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.15 - SVM - Introdução.ts 15.1 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.14 - Seaborn - Scatter plot e tamanhos.ts 15.0 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.20 - Estrutura de Arquivos do Sistema de Reconhecimento Facial utilizando OpenCV.ts 14.5 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.12 - Entendendo a Matriz de Confuão.ts 14.4 MB
  • Módulo 13 - Azure Machine Learning na prática/13.3 - Entendendo a Tarefa de Machine Learning.ts 14.2 MB
  • Módulo 9 - Machine Learning em Produção/9.9 - Instalando Microsoft Power BI.ts 14.1 MB
  • Módulo 7 - Estatística e Pré-Processamento de dados/7.15 - Aplicando técnicas de Standartzation nos dados.ts 14.0 MB
  • Módulo 14 - Séries Temporais com Python/14.1 - Introdução ao Curso.ts 13.9 MB
  • Módulo 2 - Conceitos e Aplicações/2.2 Tarefas da Mineração de dados.ts 13.7 MB
  • Módulo 4 - Dominando Python/4.6 - Dominando Python - Conhecendo a aplicando métodos em listas.ts 13.4 MB
  • Módulo 4 - Dominando Python/4.7 - Dominando Python - Entendendo e aplicando listas aninhadas.ts 13.4 MB
  • Módulo 3 - Ferramentas Essenciais/3.6 - Google Colab - Alterando o Runtime para executar a GPU.ts 13.4 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/materiais-de-apoio-pandas-merge-datasets/datasets/olist_order_items_dataset.csv 13.2 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.7 - Processamento de Imagens - Inversão e Rotações.ts 13.0 MB
  • Módulo 2 - Conceitos e Aplicações/2.1 - Conceitos e Aplicações.ts 12.9 MB
  • Módulo 3 - Ferramentas Essenciais/3.10 - Executando Jupyter Notebook no Linux.ts 12.9 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.1 - Visualização de dados - Introdução.ts 12.7 MB
  • Módulo 3 - Ferramentas Essenciais/3.2 - Google Colab ou Anaconda - Qual ferramenta utilizar.ts 12.6 MB
  • Módulo 3 - Ferramentas Essenciais/3.8 - Ferramentas Essenciais - Download e Instalação do Anaconda Linux.ts 12.6 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.5 - Processamento de Imagens - Salvando e convertendo imagens.ts 12.5 MB
  • Módulo 7 - Estatística e Pré-Processamento de dados/7.11 - O que é pré processamento de dados .ts 12.4 MB
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  • Extra - Portfólio Incrível/O que é um portfólio.ts 12.2 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.26 - SVM - Entendendo os Kernels usados no SVM.ts 12.2 MB
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  • Módulo 4 - Dominando Python/4.1 - Dominando Python - Introdução.ts 11.9 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.19 - Algoritmo Local Binary Patterns Histograms (LBPH) - Introdução e Conceitos.ts 11.7 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.53 - Random Forest - Introdução e conceitos.ts 11.7 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.3 - KNN - Entendendo o funcionamento do Algoritmo.ts 11.6 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.31 - Avaliando Resultados e Desafio Final.ts 11.4 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.14 - Reconhecimento Facial - Introdução e Conceitos.ts 11.1 MB
  • Módulo 4 - Dominando Python/4.9 - Dominando Python - Conhecendo e entendendo tuplas parte 2.ts 10.9 MB
  • Módulo 11 - Ferramentas Gráficas Para machine Learning/11.1 - O que é e como funciona o Orange data Mining.ts 10.7 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.9 - Processamento de Imagens - Normalização de Pixels.ts 10.7 MB
  • Módulo 3 - Ferramentas Essenciais/3.9 - Executando Jupyter Notebook no Windows.ts 10.1 MB
  • Módulo 12 - Visão Computacional e Deep Learning/12.25 - Projeto Facenet Reconhecimento Facial utilizando Deep Learning - Introdução e Conceitos.ts 10.0 MB
  • Módulo 9 - Machine Learning em Produção/9.5 - Deploy utilizando uma web API.ts 9.8 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.27 - Seaborn - Galeria de exemplos.ts 9.7 MB
  • Módulo 3 - Ferramentas Essenciais/3.1 - Ferramentas Essenciais - Introdução.ts 9.7 MB
  • Módulo 8 - Machine Learning/8.6 - KNN - Documentação e Considerações finais.ts 9.4 MB
  • Módulo 5 - Python para análise de dados/5.17 - Pandas - Entendendo gráficos do tipo Boxplot.ts 9.3 MB
  • Módulo 7 - Estatística e Pré-Processamento de dados/7.1 - Introdução ao módulo.ts 9.1 MB
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  • Módulo 2 - Conceitos e Aplicações/2.3 - O processo de Mineração de dados CRISP-DM.ts 8.7 MB
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  • Módulo 13 - Azure Machine Learning na prática/13.1 - Introdução ao Azure Machine Learning.ts 8.3 MB
  • Módulo 6 - Visualização de Dados/6.28 - Plotly - Introdução.ts 7.4 MB
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  • Módulo 3 - Ferramentas Essenciais/3.13 - Anaconda Navigator no Ubuntu.ts 6.4 MB
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