Data Science e Machine Learning com Estatística e Python

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文档列表

13. Redução de Dimensões (Dimensionality Reduction)/2. PCA aplicado no Dataset Iris.mp4 175.1 MB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/7. Frequência de Palavras.mp4 156.6 MB
7. Estatística/7. Frequência Relativa.mp4 150.5 MB
14. Visão Computacional YOLO/3. Utilização do YOLO.mp4 149.5 MB
16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/9. Treinando o Agente.mp4 148.4 MB
5. Visualização de Dados/19. catplot, count e heatmap de correlações.mp4 139.1 MB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/8. Investigando solteiras com pais - Engenharia de Recursos.mp4 131.5 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/27. Curva ROC e AUC.mp4 130.7 MB
6. Time Series/10. DataFrame e time series.mp4 123.7 MB
4. Pandas/19. iterrows - Iterando Linha por LInha.mp4 121.0 MB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/4. Remoção de palavras comuns.mp4 117.3 MB
7. Estatística/10. Medidas de Dispersão - Prática.mp4 116.8 MB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/10. Balanceando dados com resampling.mp4 112.5 MB
16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/4. Recriando cenário da figura.mp4 107.1 MB
14. Visão Computacional YOLO/2. Explicação do YOLO.mp4 103.4 MB
16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/7. Visualização Iterativa.mp4 103.3 MB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/6. Extraindo Títulos - Engenharia de Recursos.mp4 102.7 MB
16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/10. Avaliando a performance do Agente.mp4 102.6 MB
4. Pandas/18. Engenharia de Recursos.mp4 100.9 MB
5. Visualização de Dados/11. catplot do tipo point.mp4 100.6 MB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/12. Treinando e avaliando modelo.mp4 99.4 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/10. Sobrevivência da família vinculada.mp4 95.1 MB
7. Estatística/16. Coeficiente de Variação.mp4 91.6 MB
4. Pandas/3. Describe - Resumo Estatístico.mp4 90.8 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/23. Treinando vários modelos de uma vez.mp4 90.8 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/3. Kaggle.mp4 88.2 MB
2. Python/10. Expressões Lambda.mp4 87.7 MB
12. Aprendizagem Não-Supervisionada (Clustering)/4. Segregando dados.mp4 86.5 MB
6. Time Series/4. String para Data Hora (Strptime).mp4 86.4 MB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/2. Leitura e Concatenação de dados.mp4 85.4 MB
2. Python/2. Variáveis.mp4 84.6 MB
16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/8. Q-Learning e Tabela-Q.mp4 83.7 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/29. GridSearch e Hyper Parâmetros.mp4 83.3 MB
5. Visualização de Dados/9. FaceGrid com hist e barplot.mp4 82.5 MB
7. Estatística/34. Teste de Hipóteses Proporções.mp4 81.5 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/14. Sobrevivência das Famílias.mp4 81.2 MB
4. Pandas/17. Expressões Regulares.mp4 80.7 MB
5. Visualização de Dados/12. FacetGrid com pointplot.mp4 79.7 MB
12. Aprendizagem Não-Supervisionada (Clustering)/5. Analisando Clusters.mp4 78.8 MB
4. Pandas/2. Comandos Básicos (head, tail, read_csv, info, describe (numérico e 'O')).mp4 76.5 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/11. TamanhoGrupo de mesmo sobrenome.mp4 73.9 MB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/5. Remoção de variações de palavras.mp4 73.5 MB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/9. Implementando solteiras com pais - Engenharia de Recursos.mp4 73.4 MB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/3. Remoção de pontuação e caracteres especiais.mp4 73.0 MB
7. Estatística/11. Variância e Desvio Padrão.mp4 71.8 MB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/8. Nuvem de Palavras.mp4 71.1 MB
6. Time Series/8. DatetimeIndex para String e configurações de idioma.mp4 68.7 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/9. Visualização de Dados.mp4 68.7 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/13. Sobrevivência Grupo.mp4 68.1 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/28. Alterando probabilidades com threshold.mp4 67.3 MB
7. Estatística/5. Histograma I.mp4 67.2 MB
7. Estatística/6. Histograma II.mp4 66.7 MB
2. Python/3. Operadores Lógicos, Aritméticos e de Comparação.mp4 66.1 MB
1. Introdução/5. Instalação do Jupyter Notebook.mp4 66.1 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/33. Importância de Recursos (Feature Importance).mp4 65.2 MB
7. Estatística/14. Tabela-Z.mp4 64.7 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/34. Predição do test.mp4 63.4 MB
10. Modelos Preditivos/2. Tipos de Machine Learning.mp4 63.4 MB
16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/3. Explicação inicial do projeto.mp4 63.2 MB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/2. Instalação das bibliotecas e leitura inicial dos dados.mp4 63.0 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/24. Validação Cruzada (Cross-validation).mp4 63.0 MB
4. Pandas/8. loc.mp4 62.8 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/15. Expectativa de Vida.mp4 62.7 MB
16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/6. Sem Aprendizagem Reinforçada.mp4 62.4 MB
5. Visualização de Dados/2. Preparando Dados Para Visualização.mp4 62.3 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/26. Métricas - Acuracidade Precisão Revocação e F1-Score.mp4 61.8 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/7. Descrição dos dados.mp4 61.7 MB
6. Time Series/7. Períodos de Tempo.mp4 61.2 MB
13. Redução de Dimensões (Dimensionality Reduction)/5. PCA por percentual de integridade.mp4 60.7 MB
5. Visualização de Dados/20. Dados Artificiais.mp4 59.2 MB
13. Redução de Dimensões (Dimensionality Reduction)/3. PCA aplicado no Dataset Digits.mp4 59.0 MB
6. Time Series/9. Gráfico de Datas e Valores.mp4 58.8 MB
8. Estatística Regressão Linear/15. Regressão Linear Sklearn.mp4 57.9 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/32. Ensembling Impulsionamento (Boosting).mp4 56.8 MB
4. Pandas/11. Crosstab.mp4 56.1 MB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/4. Corrigindo dados nulos.mp4 55.9 MB
7. Estatística/31. Teorema do Limite Central Peso e Altura.mp4 55.4 MB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/5. Correlações.mp4 55.1 MB
7. Estatística/21. Paradoxo de Simpson.mp4 54.6 MB
12. Aprendizagem Não-Supervisionada (Clustering)/2. Leitura e plot dos dados no gráfico.mp4 54.5 MB
12. Aprendizagem Não-Supervisionada (Clustering)/3. Método Elbow (Cotovelo).mp4 53.7 MB
7. Estatística/26. Teorema de Bayes x Probabilidade Condicional (Cartas de Uno).mp4 53.2 MB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/11. Definindo traintest e Xy.mp4 52.5 MB
7. Estatística/18. Coeficiente de Correlação.mp4 51.7 MB
4. Pandas/16. Variáveis Dummy e Concatenação de Dados.mp4 51.4 MB
7. Estatística/8. Média, Mediana e Moda.mp4 51.1 MB
7. Estatística/22. Probabilidade Conceitos Gerais.mp4 50.9 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/5. Preparação inicial dos dados.mp4 50.0 MB
10. Modelos Preditivos/6. K-Means Clustering.mp4 49.6 MB
5. Visualização de Dados/5. pie e countplot.mp4 49.5 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/19. Familiares e Sozinho - Engenharia de Recursos.mp4 49.2 MB
13. Redução de Dimensões (Dimensionality Reduction)/4. Redução de Dimensões com TSNE.mp4 49.2 MB
8. Estatística Regressão Linear/14. Regressão Linear StatsModel.mp4 49.1 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/30. Ensembling Classificação de Votos (Voting Classifier).mp4 48.0 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/25. Matriz de Confusão.mp4 47.0 MB
7. Estatística/24. Eventos Independentes x Mutuamente Exclusivos.mp4 46.9 MB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/3. Tradução e mapeamento de colunas.mp4 46.5 MB
7. Estatística/29. Teorema do Limite Central Aplicando os Conceitos.mp4 46.3 MB
7. Estatística/33. Teste de Hipóteses Tribunal.mp4 45.5 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/8. Dados agrupados.mp4 44.6 MB
5. Visualização de Dados/3. Subplots - 1ª Forma.mp4 44.1 MB
4. Pandas/13. NaN (dropna, fillna, isnull, np.isnan).mp4 43.9 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/16. Variáveis Dummy.mp4 43.6 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/6. Tipos de dados.mp4 43.6 MB
4. Pandas/7. iloc.mp4 43.1 MB
7. Estatística/17. Covariância.mp4 42.8 MB
2. Python/8. Dicionários.mp4 41.7 MB
2. Python/7. Loops (while e for).mp4 41.6 MB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/11. Divisão e preparação de dados para treino.mp4 41.0 MB
4. Pandas/10. groupby (Agrupar Por).mp4 40.9 MB
5. Visualização de Dados/21. Fontes.mp4 40.1 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/17. Preenchendo Idade e Tarifa.mp4 39.8 MB
5. Visualização de Dados/4. Subplots - 2ª Forma.mp4 39.7 MB
8. Estatística Regressão Linear/13. RMSE e Regra Empírica.mp4 39.7 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/18. Criando Faixas de Idade.mp4 39.7 MB
2. Python/5. Listas, Tuplas e Sets.mp4 39.6 MB
4. Pandas/4. Renomear colunas.mp4 39.6 MB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/12. Treinando e avaliando a performance do modelo.mp4 39.4 MB
5. Visualização de Dados/16. pairplot.mp4 38.9 MB
1. Introdução/7. NÃO PULE ESSA AULA - Download dos Recursos de Todas as Aulas.mp4 38.6 MB
7. Estatística/23. Probabilidade Exercícios.mp4 38.5 MB
7. Estatística/4. Técnicas de Amostragens.mp4 38.0 MB
4. Pandas/15. Apply e Lambda.mp4 36.9 MB
4. Pandas/9. map e replace (Mapear e Substituir).mp4 36.9 MB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/10. Criando variáveis dummies.mp4 35.5 MB
7. Estatística/32. Intervalo de Confiança.mp4 35.1 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/21. Definindo X e y.mp4 35.0 MB
6. Time Series/3. timedelta - Diferença de Tempo.mp4 34.8 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/31. Ensembling Ensacamento (Bagging).mp4 34.5 MB
1. Introdução/6. Jupyter notebook - Teclas Atalho.mp4 34.1 MB
2. Python/6. Condicionais (if e else).mp4 34.1 MB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/13. Submetendo para competição.mp4 33.7 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/22. Divisão de train e test.mp4 32.4 MB
7. Estatística/12. Regra Empírica 68-95-99.7.mp4 31.7 MB
5. Visualização de Dados/18. kdeplot.mp4 31.5 MB
4. Pandas/14. Deletando Coluna ou Linha.mp4 30.4 MB
3. Numpy/3. Numpy Array Operações Inteligentes.mp4 30.4 MB
8. Estatística Regressão Linear/2. Criando um DataFrame de Faturamento Mensal.mp4 29.4 MB
8. Estatística Regressão Linear/5. Aplicando a Fórmula.mp4 29.3 MB
4. Pandas/5. Selecionar Colunas Específicas.mp4 29.1 MB
10. Modelos Preditivos/7. Decision Tree.mp4 28.6 MB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/13. Preenchendo dados nulos.mp4 28.0 MB
7. Estatística/27. Teorema de Bayes x Probabilidade Condicional (Moeda Viciada).mp4 27.9 MB
2. Python/9. Compreensão de Listas.mp4 27.8 MB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/14. Gerando CSV idade_completa.mp4 27.4 MB
8. Estatística Regressão Linear/10. R-Quadrado Resíduos x Médias.mp4 27.3 MB
8. Estatística Regressão Linear/4. Identificando Elementos da Fórmula da Regressão Linear.mp4 27.3 MB
7. Estatística/25. Probabilidade Probabilidade de Árvore.mp4 26.9 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/20. Preparando train e test.mp4 26.9 MB
7. Estatística/19. Correlação x Causalidade.mp4 26.8 MB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/9. Método join.mp4 26.8 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/35. Submetendo predições para o Kaggle.mp4 26.2 MB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/7. Averiguando informações e removendo colunas.mp4 26.0 MB
7. Estatística/13. Valor-Z.mp4 25.3 MB
6. Time Series/2. datetime now.mp4 25.3 MB
1. Introdução/3. Big data.mp4 24.5 MB
3. Numpy/2. Numpy Array.mp4 24.4 MB
2. Python/4. Métodos.mp4 24.0 MB
7. Estatística/20. Correlações Espúrias.mp4 23.2 MB
4. Pandas/6. Funções Matemáticas.mp4 23.0 MB
16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/5. Tabela P da recompensa.mp4 21.8 MB
1. Introdução/1. Demanda.mp4 21.5 MB
8. Estatística Regressão Linear/8. R-Quadrado Soma Quadrática dos Resíduos.mp4 21.0 MB
3. Numpy/4. Numpy Array Slicing e Indexing.mp4 20.4 MB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/6. Quantidade de Palavras - Engenharia de Recursos.mp4 20.2 MB
3. Numpy/7. Números Aleatórios.mp4 20.2 MB
6. Time Series/5. String para data.mp4 19.2 MB
7. Estatística/9. Medidas de Dispersão - Teoria.mp4 19.1 MB
7. Estatística/3. Tipos de Dados e Níveis de Mensuração.mp4 18.7 MB
7. Estatística/28. Teorema do Limite Central Explicação.mp4 18.4 MB
4. Pandas/12. Ordenando Dados.mp4 18.2 MB
8. Estatística Regressão Linear/3. Criando Gráfico de Dispersão (Scatterplot).mp4 17.9 MB
7. Estatística/30. Teorema do Limite Central Comprovando o TLC.mp4 17.4 MB
5. Visualização de Dados/14. relplot.mp4 17.2 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/12. Corrigindo TamanhoGrupo para HomemAdulto.mp4 16.4 MB
5. Visualização de Dados/10. FacetGrid com distplot.mp4 16.4 MB
6. Time Series/6. String para tempo.mp4 15.6 MB
10. Modelos Preditivos/3. Linear Regression.mp4 15.6 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/4. Introdução ao desafio.mp4 15.6 MB
1. Introdução/7.1 Recursos.zip 15.3 MB
5. Visualização de Dados/7. boxplot.mp4 15.2 MB
3. Numpy/5. Numpy Array Múltiplas Dimensões.mp4 14.7 MB
7. Estatística/2. Amostra e População.mp4 14.0 MB
8. Estatística Regressão Linear/9. R-Quadrado Soma Quadrática Total.mp4 13.8 MB
8. Estatística Regressão Linear/6. Criando Listas de Predições.mp4 13.7 MB
5. Visualização de Dados/17. jointplots.mp4 13.7 MB
3. Numpy/6. Numpy Array Boolean.mp4 13.2 MB
5. Visualização de Dados/15. scatterplot.mp4 13.0 MB
1. Introdução/2. Diagrama Venn da Ciência de Dados.mp4 12.0 MB
10. Modelos Preditivos/5. KNN.mp4 11.6 MB
1. Introdução/4. Como fazer esse curso.mp4 11.5 MB
8. Estatística Regressão Linear/7. Visualizando Regressão Linear.mp4 11.4 MB
10. Modelos Preditivos/10. Adaboost.mp4 11.2 MB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/2. Introdução ao módulo.mp4 11.1 MB
8. Estatística Regressão Linear/12. Calculando RMSE.mp4 10.9 MB
10. Modelos Preditivos/4. Logistic Regression.mp4 10.9 MB
5. Visualização de Dados/13. Heatmap de Dados Ausentes.mp4 10.8 MB
16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/2. Introdução ao módulo.mp4 8.4 MB
5. Visualização de Dados/6. countplot e hue.mp4 7.9 MB
7. Estatística/15. Encontrar X.mp4 7.7 MB
10. Modelos Preditivos/9. SVM.mp4 7.1 MB
5. Visualização de Dados/8. violinplot.mp4 7.0 MB
8. Estatística Regressão Linear/11. R-Quadrado Aplicando a Fórmula Completa.mp4 4.8 MB
7. Estatística/1.1 07 - Estatistica.zip 4.5 MB
10. Modelos Preditivos/8. Random Forest.mp4 4.0 MB
10. Modelos Preditivos/11. SGD.mp4 3.2 MB
14. Visão Computacional YOLO/1.1 14 - Visao Computacional - YOLO.zip 3.2 MB
10. Modelos Preditivos/12. Gradient Boost.mp4 2.3 MB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/1.1 15 - Processamento de Linguagem Natural - PLN.zip 2.1 MB
5. Visualização de Dados/1.1 05 - Visualizacao de Dados.zip 1.1 MB
13. Redução de Dimensões (Dimensionality Reduction)/1.1 13 - Reducao de Dimensoes - Dimensionality Reduction.zip 1.0 MB
10. Modelos Preditivos/1.1 10 - Modelos Preditivos.zip 905.2 kB
7. Estatística/14.1 Tabela Z.jpg 679.8 kB
16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/1.1 16 - Aprendizagem Reinforcada - Taxi Auto-Dirigivel.zip 496.8 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/1.1 11 - Classificacao - Tecnicas Avancadas de ML.zip 449.4 kB
7. Estatística/10.1 weight-height.csv 428.1 kB
8. Estatística Regressão Linear/1.1 08 - Estatistica - Regressao Linear.zip 175.9 kB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/1.1 09 - Projeto - Regressao Linear - Predicao da Idade.zip 167.7 kB
12. Aprendizagem Não-Supervisionada (Clustering)/1.1 12 - Aprendizagem Nao-Supervisionada - Clustering.zip 126.5 kB
4. Pandas/1.1 04 - Pandas.zip 61.9 kB
6. Time Series/1.1 06 - Time Series.zip 58.2 kB
2. Python/1.1 02 - Python.zip 23.4 kB
7. Estatística/7. Frequência Relativa.srt 18.3 kB
7. Estatística/16. Coeficiente de Variação.srt 18.3 kB
14. Visão Computacional YOLO/3. Utilização do YOLO.srt 15.0 kB
7. Estatística/10. Medidas de Dispersão - Prática.srt 14.9 kB
13. Redução de Dimensões (Dimensionality Reduction)/2. PCA aplicado no Dataset Iris.srt 14.6 kB
4. Pandas/17. Expressões Regulares.srt 14.3 kB
7. Estatística/34. Teste de Hipóteses Proporções.srt 14.1 kB
3. Numpy/1.1 03 - Numpy.zip 13.7 kB
16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/9. Treinando o Agente.srt 13.1 kB
7. Estatística/11. Variância e Desvio Padrão.srt 13.1 kB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/7. Frequência de Palavras.srt 12.8 kB
2. Python/7. Loops (while e for).srt 12.7 kB
1. Introdução/6. Jupyter notebook - Teclas Atalho.srt 11.6 kB
7. Estatística/5. Histograma I.srt 11.5 kB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/10. Balanceando dados com resampling.srt 11.4 kB
7. Estatística/19. Correlação x Causalidade.srt 11.3 kB
2. Python/5. Listas, Tuplas e Sets.srt 11.0 kB
7. Estatística/18. Coeficiente de Correlação.srt 10.9 kB
5. Visualização de Dados/3. Subplots - 1ª Forma.srt 10.9 kB
5. Visualização de Dados/5. pie e countplot.srt 10.7 kB
16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/4. Recriando cenário da figura.srt 10.7 kB
4. Pandas/19. iterrows - Iterando Linha por LInha.srt 10.7 kB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/8. Investigando solteiras com pais - Engenharia de Recursos.srt 10.5 kB
2. Python/2. Variáveis.srt 10.5 kB
4. Pandas/16. Variáveis Dummy e Concatenação de Dados.srt 10.3 kB
4. Pandas/8. loc.srt 10.3 kB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/4. Remoção de palavras comuns.srt 10.2 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/27. Curva ROC e AUC.srt 10.2 kB
7. Estatística/6. Histograma II.srt 10.1 kB
8. Estatística Regressão Linear/15. Regressão Linear Sklearn.srt 10.1 kB
7. Estatística/29. Teorema do Limite Central Aplicando os Conceitos.srt 10.0 kB
8. Estatística Regressão Linear/14. Regressão Linear StatsModel.srt 9.6 kB
7. Estatística/22. Probabilidade Conceitos Gerais.srt 9.5 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/3. Kaggle.srt 9.3 kB
10. Modelos Preditivos/6. K-Means Clustering.srt 9.3 kB
7. Estatística/26. Teorema de Bayes x Probabilidade Condicional (Cartas de Uno).srt 9.2 kB
7. Estatística/14. Tabela-Z.srt 9.2 kB
5. Visualização de Dados/19. catplot, count e heatmap de correlações.srt 9.2 kB
6. Time Series/10. DataFrame e time series.srt 9.1 kB
7. Estatística/17. Covariância.srt 9.0 kB
5. Visualização de Dados/9. FaceGrid com hist e barplot.srt 8.9 kB
4. Pandas/15. Apply e Lambda.srt 8.8 kB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/6. Extraindo Títulos - Engenharia de Recursos.srt 8.8 kB
2. Python/10. Expressões Lambda.srt 8.7 kB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/2. Leitura e Concatenação de dados.srt 8.7 kB
16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/10. Avaliando a performance do Agente.srt 8.6 kB
7. Estatística/12. Regra Empírica 68-95-99.7.srt 8.5 kB
7. Estatística/4. Técnicas de Amostragens.srt 8.5 kB
4. Pandas/18. Engenharia de Recursos.srt 8.4 kB
7. Estatística/33. Teste de Hipóteses Tribunal.srt 8.4 kB
14. Visão Computacional YOLO/2. Explicação do YOLO.srt 8.3 kB
7. Estatística/23. Probabilidade Exercícios.srt 8.3 kB
16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/7. Visualização Iterativa.srt 8.3 kB
10. Modelos Preditivos/2. Tipos de Machine Learning.srt 8.2 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/23. Treinando vários modelos de uma vez.srt 8.2 kB
7. Estatística/32. Intervalo de Confiança.srt 8.1 kB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/12. Treinando e avaliando modelo.srt 8.1 kB
16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/8. Q-Learning e Tabela-Q.srt 8.1 kB
4. Pandas/13. NaN (dropna, fillna, isnull, np.isnan).srt 7.9 kB
5. Visualização de Dados/2. Preparando Dados Para Visualização.srt 7.8 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/10. Sobrevivência da família vinculada.srt 7.8 kB
5. Visualização de Dados/4. Subplots - 2ª Forma.srt 7.8 kB
4. Pandas/9. map e replace (Mapear e Substituir).srt 7.6 kB
6. Time Series/4. String para Data Hora (Strptime).srt 7.4 kB
2. Python/6. Condicionais (if e else).srt 7.3 kB
1. Introdução/5. Instalação do Jupyter Notebook.srt 7.3 kB
2. Python/9. Compreensão de Listas.srt 7.2 kB
2. Python/4. Métodos.srt 7.2 kB
4. Pandas/2. Comandos Básicos (head, tail, read_csv, info, describe (numérico e 'O')).srt 7.1 kB
4. Pandas/10. groupby (Agrupar Por).srt 7.1 kB
7. Estatística/31. Teorema do Limite Central Peso e Altura.srt 7.1 kB
8. Estatística Regressão Linear/5. Aplicando a Fórmula.srt 7.0 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/29. GridSearch e Hyper Parâmetros.srt 6.8 kB
3. Numpy/3. Numpy Array Operações Inteligentes.srt 6.8 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/24. Validação Cruzada (Cross-validation).srt 6.7 kB
5. Visualização de Dados/20. Dados Artificiais.srt 6.7 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/26. Métricas - Acuracidade Precisão Revocação e F1-Score.srt 6.6 kB
8. Estatística Regressão Linear/13. RMSE e Regra Empírica.srt 6.5 kB
7. Estatística/8. Média, Mediana e Moda.srt 6.4 kB
4. Pandas/4. Renomear colunas.srt 6.4 kB
16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/6. Sem Aprendizagem Reinforçada.srt 6.3 kB
4. Pandas/3. Describe - Resumo Estatístico.srt 6.3 kB
12. Aprendizagem Não-Supervisionada (Clustering)/4. Segregando dados.srt 6.3 kB
8. Estatística Regressão Linear/10. R-Quadrado Resíduos x Médias.srt 6.3 kB
8. Estatística Regressão Linear/2. Criando um DataFrame de Faturamento Mensal.srt 6.3 kB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/5. Remoção de variações de palavras.srt 6.3 kB
6. Time Series/8. DatetimeIndex para String e configurações de idioma.srt 6.2 kB
5. Visualização de Dados/16. pairplot.srt 6.2 kB
3. Numpy/2. Numpy Array.srt 6.2 kB
7. Estatística/25. Probabilidade Probabilidade de Árvore.srt 6.2 kB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/3. Remoção de pontuação e caracteres especiais.srt 6.2 kB
2. Python/3. Operadores Lógicos, Aritméticos e de Comparação.srt 6.1 kB
16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/3. Explicação inicial do projeto.srt 6.0 kB
13. Redução de Dimensões (Dimensionality Reduction)/5. PCA por percentual de integridade.srt 6.0 kB
7. Estatística/21. Paradoxo de Simpson.srt 6.0 kB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/8. Nuvem de Palavras.srt 5.9 kB
4. Pandas/7. iloc.srt 5.8 kB
7. Estatística/9. Medidas de Dispersão - Teoria.srt 5.7 kB
12. Aprendizagem Não-Supervisionada (Clustering)/5. Analisando Clusters.srt 5.6 kB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/2. Instalação das bibliotecas e leitura inicial dos dados.srt 5.6 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/15. Expectativa de Vida.srt 5.5 kB
10. Modelos Preditivos/5. KNN.srt 5.5 kB
6. Time Series/7. Períodos de Tempo.srt 5.4 kB
7. Estatística/13. Valor-Z.srt 5.4 kB
1. Introdução/3. Big data.srt 5.3 kB
5. Visualização de Dados/18. kdeplot.srt 5.3 kB
3. Numpy/4. Numpy Array Slicing e Indexing.srt 5.3 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/14. Sobrevivência das Famílias.srt 5.2 kB
1. Introdução/7. NÃO PULE ESSA AULA - Download dos Recursos de Todas as Aulas.srt 5.2 kB
10. Modelos Preditivos/4. Logistic Regression.srt 5.2 kB
7. Estatística/27. Teorema de Bayes x Probabilidade Condicional (Moeda Viciada).srt 5.1 kB
8. Estatística Regressão Linear/4. Identificando Elementos da Fórmula da Regressão Linear.srt 5.0 kB
4. Pandas/14. Deletando Coluna ou Linha.srt 5.0 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/33. Importância de Recursos (Feature Importance).srt 5.0 kB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/11. Definindo traintest e Xy.srt 4.9 kB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/9. Implementando solteiras com pais - Engenharia de Recursos.srt 4.9 kB
7. Estatística/3. Tipos de Dados e Níveis de Mensuração.srt 4.8 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/11. TamanhoGrupo de mesmo sobrenome.srt 4.7 kB
5. Visualização de Dados/7. boxplot.srt 4.7 kB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/4. Corrigindo dados nulos.srt 4.7 kB
5. Visualização de Dados/11. catplot do tipo point.srt 4.7 kB
12. Aprendizagem Não-Supervisionada (Clustering)/3. Método Elbow (Cotovelo).srt 4.6 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/7. Descrição dos dados.srt 4.6 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/34. Predição do test.srt 4.6 kB
7. Estatística/24. Eventos Independentes x Mutuamente Exclusivos.srt 4.6 kB
3. Numpy/7. Números Aleatórios.srt 4.5 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/9. Visualização de Dados.srt 4.5 kB
4. Pandas/11. Crosstab.srt 4.5 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/13. Sobrevivência Grupo.srt 4.4 kB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/5. Correlações.srt 4.4 kB
7. Estatística/30. Teorema do Limite Central Comprovando o TLC.srt 4.4 kB
6. Time Series/9. Gráfico de Datas e Valores.srt 4.4 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/30. Ensembling Classificação de Votos (Voting Classifier).srt 4.3 kB
12. Aprendizagem Não-Supervisionada (Clustering)/2. Leitura e plot dos dados no gráfico.srt 4.3 kB
7. Estatística/2. Amostra e População.srt 4.3 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/28. Alterando probabilidades com threshold.srt 4.2 kB
1. Introdução/1. Demanda.srt 4.2 kB
13. Redução de Dimensões (Dimensionality Reduction)/3. PCA aplicado no Dataset Digits.srt 4.1 kB
1. Introdução/4. Como fazer esse curso.srt 4.1 kB
4. Pandas/5. Selecionar Colunas Específicas.srt 4.1 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/19. Familiares e Sozinho - Engenharia de Recursos.srt 4.0 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/5. Preparação inicial dos dados.srt 4.0 kB
8. Estatística Regressão Linear/3. Criando Gráfico de Dispersão (Scatterplot).srt 3.9 kB
10. Modelos Preditivos/7. Decision Tree.srt 3.9 kB
5. Visualização de Dados/17. jointplots.srt 3.9 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/32. Ensembling Impulsionamento (Boosting).srt 3.9 kB
6. Time Series/3. timedelta - Diferença de Tempo.srt 3.9 kB
3. Numpy/5. Numpy Array Múltiplas Dimensões.srt 3.9 kB
5. Visualização de Dados/21. Fontes.srt 3.8 kB
8. Estatística Regressão Linear/8. R-Quadrado Soma Quadrática dos Resíduos.srt 3.7 kB
5. Visualização de Dados/12. FacetGrid com pointplot.srt 3.7 kB
7. Estatística/28. Teorema do Limite Central Explicação.srt 3.7 kB
2. Python/8. Dicionários.srt 3.6 kB
4. Pandas/6. Funções Matemáticas.srt 3.6 kB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/3. Tradução e mapeamento de colunas.srt 3.5 kB
5. Visualização de Dados/10. FacetGrid com distplot.srt 3.5 kB
1. Introdução/2. Diagrama Venn da Ciência de Dados.srt 3.5 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/25. Matriz de Confusão.srt 3.5 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/8. Dados agrupados.srt 3.4 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/18. Criando Faixas de Idade.srt 3.4 kB
5. Visualização de Dados/14. relplot.srt 3.4 kB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/11. Divisão e preparação de dados para treino.srt 3.3 kB
3. Numpy/6. Numpy Array Boolean.srt 3.3 kB
10. Modelos Preditivos/9. SVM.srt 3.3 kB
13. Redução de Dimensões (Dimensionality Reduction)/4. Redução de Dimensões com TSNE.srt 3.2 kB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/12. Treinando e avaliando a performance do modelo.srt 3.2 kB
6. Time Series/2. datetime now.srt 3.1 kB
4. Pandas/12. Ordenando Dados.srt 3.1 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/6. Tipos de dados.srt 2.9 kB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/10. Criando variáveis dummies.srt 2.8 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/16. Variáveis Dummy.srt 2.8 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/21. Definindo X e y.srt 2.8 kB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/13. Submetendo para competição.srt 2.7 kB
8. Estatística Regressão Linear/7. Visualizando Regressão Linear.srt 2.7 kB
8. Estatística Regressão Linear/6. Criando Listas de Predições.srt 2.7 kB
5. Visualização de Dados/6. countplot e hue.srt 2.6 kB
5. Visualização de Dados/15. scatterplot.srt 2.6 kB
8. Estatística Regressão Linear/12. Calculando RMSE.srt 2.5 kB
10. Modelos Preditivos/3. Linear Regression.srt 2.5 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/31. Ensembling Ensacamento (Bagging).srt 2.5 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/17. Preenchendo Idade e Tarifa.srt 2.5 kB
10. Modelos Preditivos/10. Adaboost.srt 2.5 kB
8. Estatística Regressão Linear/9. R-Quadrado Soma Quadrática Total.srt 2.5 kB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/13. Preenchendo dados nulos.srt 2.4 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/35. Submetendo predições para o Kaggle.srt 2.4 kB
5. Visualização de Dados/13. Heatmap de Dados Ausentes.srt 2.4 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/22. Divisão de train e test.srt 2.3 kB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/14. Gerando CSV idade_completa.srt 2.3 kB
16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/5. Tabela P da recompensa.srt 2.1 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/20. Preparando train e test.srt 2.1 kB
7. Estatística/20. Correlações Espúrias.srt 1.9 kB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/9. Método join.srt 1.9 kB
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/7. Averiguando informações e removendo colunas.srt 1.9 kB
6. Time Series/5. String para data.srt 1.8 kB
10. Modelos Preditivos/8. Random Forest.srt 1.8 kB
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/6. Quantidade de Palavras - Engenharia de Recursos.srt 1.6 kB
7. Estatística/15. Encontrar X.srt 1.6 kB
5. Visualização de Dados/8. violinplot.srt 1.5 kB
10. Modelos Preditivos/11. SGD.srt 1.4 kB
10. Modelos Preditivos/12. Gradient Boost.srt 1.4 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/4. Introdução ao desafio.srt 1.3 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/12. Corrigindo TamanhoGrupo para HomemAdulto.srt 1.3 kB
16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/2. Introdução ao módulo.srt 1.2 kB
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/2. Introdução ao módulo.srt 1.2 kB
6. Time Series/6. String para tempo.srt 1.2 kB
8. Estatística Regressão Linear/11. R-Quadrado Aplicando a Fórmula Completa.srt 963 Bytes
17. Bônus/1. Ofertas para meus outros cursos.html 737 Bytes
15. Processamento de Linguagem Natural (PLN) Análise de Sentimentos/1. Recursos do Módulo.html 116 Bytes
7. Estatística/20.1 Spurious Correlations.html 109 Bytes
13. Redução de Dimensões (Dimensionality Reduction)/1. Recursos do Módulo.html 101 Bytes
9. Projeto Regressão Linear (Predição da Idade)/1. Recursos do Módulo.html 99 Bytes
11. Classificação Técnicas Avançadas de ML/1. Recursos do Módulo.html 99 Bytes
16. Aprendizagem Reinforçada Taxi Auto-Dirigível/1. Recursos do Módulo.html 98 Bytes
12. Aprendizagem Não-Supervisionada (Clustering)/1. Recursos do Módulo.html 96 Bytes
8. Estatística Regressão Linear/1. Recursos do Módulo.html 87 Bytes
14. Visão Computacional YOLO/1. Recursos do Módulo.html 82 Bytes
5. Visualização de Dados/1. Recursos do Módulo.html 74 Bytes
10. Modelos Preditivos/1. Recursos do Módulo.html 69 Bytes
7. Estatística/1. Recursos do Módulo.html 63 Bytes
6. Time Series/1. Recursos do Módulo.html 62 Bytes
2. Python/1. Recursos do Módulo.html 57 Bytes
4. Pandas/1. Recursos do Módulo.html 57 Bytes
3. Numpy/1. Recursos do Módulo.html 56 Bytes

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