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22.05Мб |
| 31.Programa Stack Labs - Apresentação - 16.12.2021.ts |
212.47Мб |
| 31.Regressão Logística - Etapas do projeto - Aula 07.ts |
10.59Мб |
| 32.Plotly- Histogramas, boxplot.. etc. - Aula 05.ts |
28.74Мб |
| 32.Regressão Logística - Coleta de dados - Aula 08.ts |
41.92Мб |
| 32.Trabalhando com Docker em Projetos de Data Science - Aula 18.ts |
46.67Мб |
| 33.Criando um Ambiente de Desenvolvimento para Data Science - Aula 19.ts |
42.11Мб |
| 33.Plotly- Explorando dados de vendas - Aula 06.ts |
22.15Мб |
| 33.Regressão Logística - Análise exploratória pandas profiling - Aula 09.ts |
58.49Мб |
| 34.Instalando Bibliotecas e Softwares no Container - Aula 20.ts |
112.98Мб |
| 34.Plotly- Visualizando vendas por mês - Aula 07.ts |
30.92Мб |
| 34.Regressão Logística - Análise exploratória questionamentos - Aula 10.ts |
64.79Мб |
| 35.Instalando Bibliotecas e Softwares no Container (Parte 2) - Aula 21.ts |
71.16Мб |
| 35.Plotly- Destacando barras do plot - Aula 08.ts |
35.59Мб |
| 35.Regressão Logística - Análise exploratória respondendo questionamentos - Aula 11.ts |
105.27Мб |
| 36.Automatizando a Criação de Containers com o DockerFile - Aula 22.ts |
51.91Мб |
| 36.Plotly- Destacando máximo de vendas - Aula 09.ts |
23.26Мб |
| 36.Regressão Logística - Implementando regressão logística - Aula 12.ts |
140.52Мб |
| 37.Definindo Instruções para criação do DockerFile - Aula 23.ts |
42.93Мб |
| 37.Plotly- Visualizando categorias - Aula 10.ts |
37.37Мб |
| 37.Regressão Logística - Vantagens e desvantagens RL - Aula 13.ts |
47.17Мб |
| 38.Definindo Instruções para criação do DockerFile (Parte 2) - Aula 24.ts |
45.36Мб |
| 38.Machine Learning - Entendendo o que é a Matriz de Confusão.ts |
18.80Мб |
| 38.Plotly- Ajustando valores de eixos - Aula 11.ts |
25.95Мб |
| 39.Criando o DockerFile para criação da Imagem - Aula 25.ts |
59.15Мб |
| 39.Machine Learning - Métricas de Avaliação de Modelos.ts |
34.51Мб |
| 39.Plotly- Configurando textos e formatos - Aula 12.ts |
24.55Мб |
| 4.Aula 03 - O que é Assimetria, Curtose, Box-plot ....ts |
160.42Мб |
| 4.Cientista de Dados Vs Analista de Dados Vs Engenheiro de Dados - Aula 4.ts |
100.02Мб |
| 4.Conhecendo a Biblioteca NLTK - Aula 04.ts |
32.57Мб |
| 4.Dia a Dia do Ciêntista de Dados - Convidado Filipe Luz.ts |
207.53Мб |
| 4.Dominando o Python - Trabalhando com Strings, Método Split - Aula 04.ts |
30.22Мб |
| 4.Ferramentas da Plataforma.ts |
9.47Мб |
| 4.Google Colab - Conhecendo as Funcionalidades - Aula 02.ts |
21.50Мб |
| 4.K Nearest Neighboors (KNN) - Entendendo o Funcionamento do Algoritmo Passo a Passo - Aula 02.ts |
15.63Мб |
| 4.Matplotlib- Plotando gráficos e Definindo Limites- Aula 02.ts |
30.40Мб |
| 4.Pandas - Inspecionando Dataframes com Profiling - Aula 04.ts |
28.80Мб |
| 4.Persistência de Objetos em Disco - Aula 04.ts |
32.31Мб |
| 4.Processamento de Imagens Conversão em Arrays - Aula 04.ts |
18.01Мб |
| 4.Trabalhando com a função COUNT() e a cláusula WHERE - Aula 04.ts |
55.75Мб |
| 4.Trabalhando com Machine Learning Avaliando algoritmos para uma tarefa de classificação - Aula 04.ts |
28.83Мб |
| 40.Construindo Imagens utilizando DockerFile e Docker Build - Aula 26.ts |
61.72Мб |
| 40.Machine Learning - Validação Cruzada.ts |
30.11Мб |
| 40.Plotly- Bubble Charts, Histograms - Aula 13.ts |
29.37Мб |
| 41.Plotly- Gráficos de Pizza e customizações - Aula 14.ts |
39.03Мб |
| 41.Realizando o Push da nova Imagem para o Docker Hub - Aula 27.ts |
75.67Мб |
| 41.SVM - Introdução - Aula 01.ts |
17.43Мб |
| 42.Plotly- Plots de Dados de Finanças- Aula 15.ts |
24.01Мб |
| 42.SVM - Criando um Classificador SVM para classificar Flores - Aula 02.ts |
37.32Мб |
| 43.Plotly- Dados financeiros (rangeselector) - Aula 16.ts |
32.64Мб |
| 43.SVM - Visualizando o Desempenho do Classificador SVM - Aula 03.ts |
75.58Мб |
| 44.Plotly- Trabalhando com Candlesticks - Aula 17.ts |
22.93Мб |
| 44.SVM - Visualizando o Desempenho do Classificador e Avaliando o Modelo - Aula 04.ts |
59.67Мб |
| 45.Plotly- Candlesticks e anotações - Aula 18.ts |
21.27Мб |
| 45.SVM - Avaliando Modelos usando Cross Validation - Aula 05.ts |
38.14Мб |
| 46.Plotly- Conhecendo o Chart Studio- Aula 19.ts |
29.82Мб |
| 46.SVM - Analisando Dados de Músicas do Spotify - Aula 06.ts |
58.17Мб |
| 47.Plotly- Uploads de gráficos para cloud - Aula 20.ts |
21.95Мб |
| 47.SVM - Criando um Classificador de Músicas do Spotify - Aula 07.ts |
66.40Мб |
| 48.Plotly- Explorando o Chart Studio - Aula 21.ts |
36.09Мб |
| 48.SVM - Processando Dados Categóricos com o One hot Enconding- Aula 08.ts |
79.40Мб |
| 49.Plotly- Usando Falcon SQL Client - Aula 22.ts |
14.14Мб |
| 49.SVM - Aplicando o Get Dummies nos Dados - Aula 09.ts |
43.07Мб |
| 5.Aula 04 - Gráficos Estatísticos para variáveis qualitativas.ts |
47.37Мб |
| 5.Conceitos e Aplicações - Aula 5.ts |
22.09Мб |
| 5.Deploy de um Modelo de Machine Learning em Produção.ts |
321.96Мб |
| 5.Deploy Utilizando uma Web API - Aula 05.ts |
10.68Мб |
| 5.Dominando o Python - Manipulando Objetos Listas e Operadores - Aula 05.ts |
25.86Мб |
| 5.Google Colab - Carregando uma Base de Dados p o Drive - Aula 03.ts |
38.10Мб |
| 5.Instalando o NLTK, Baixando base de dados de corpus, Tokenation, Freqüência de tokens - Aula 04.ts |
46.14Мб |
| 5.K Nearest Neighboors (KNN) - Aplicando o Algoritmo nos Dados do Dataset Iris - Aula 03.ts |
58.15Мб |
| 5.Matplotlib- Plotando Dados Categóricos - Aula 03.ts |
26.32Мб |
| 5.Pandas - Trabalhando com Grandes Arquivos de Dados - Aula 05.ts |
42.29Мб |
| 5.Processamento de Imagens Salvando e Convertendo Imagens - Aula 05.ts |
15.87Мб |
| 5.Trabalhando com o operador LIKE e o operador GROUP BY - Aula 05.ts |
76.75Мб |
| 5.Trabalhando com pré-processadores e avaliando o desempenho de classificadores de machine learning - Aula 05.ts |
62.89Мб |
| 50.Plotly- Gráficos a partir do MySQL - Aula 23.ts |
16.73Мб |
| 50.SVM - Criando Pipelines para Automatização de Fluxos de Dados - Aula 10.ts |
78.97Мб |
| 51.Plotly- Criando um Dashboard - Aula 24.ts |
27.11Мб |
| 51.SVM - Aplicando Pipelines com Label Encoder nos Dados - Aula 11.ts |
62.33Мб |
| 52.SVM - Entendendo os Kernels usandos no SVM - Aula 12.ts |
19.19Мб |
| 53.SVM - Validando Modelos com Diferentes Kernels - Aula 13.ts |
21.09Мб |
| 54.SVM - Conhecendo Parâmetros e Entendendo os Impactors - Aula 14.ts |
36.88Мб |
| 55.SVM - Fazendo Tunning do Algoritmo SVM usando GridSearchCV - Aula 15.ts |
67.17Мб |
| 56.SVM - Exercícios - Aula 16.ts |
23.21Мб |
| 57.K-Means - Introdução - Aula 01.ts |
21.88Мб |
| 58.K-Means - Aplicando o K-means para Agrupamento de Dados - Aula 02.ts |
53.56Мб |
| 59.K-Means - Estimando o Valor do K para Aplicar o K-means - Aula 03.ts |
28.92Мб |
| 6.Agile in real life The data manager rising - Marcus Oliveira.ts |
591.45Мб |
| 6.Aula 05 - Gráficos Estatísticos para variáveis quantitativas..ts |
77.10Мб |
| 6.Conhecendo a técnica de Stemming e Aplicando esse Recurso nos dados - Aula 05.ts |
31.94Мб |
| 6.Conhecendo na prática as funções SUM(), AVG(), MIN(), MAX() e COUNT() - Aula 06.ts |
28.32Мб |
| 6.Desenvolvendo uma Web API utilizando o Microframework Flask - Aula 06.ts |
68.75Мб |
| 6.Dominando o Python - Conhecendo e Aplicando Métodos em objetos do tipo Lista - Aula 06.ts |
21.53Мб |
| 6.Google Colab - Alterando o Runtime para Executar a GPU - Aula 04.ts |
20.10Мб |
| 6.K Nearest Neighboors (KNN) - Utilizando o KNN para Identificar Dígitos escritos a Mão - Aula 04.ts |
56.23Мб |
| 6.Matplotlib- Gráficos horizontais e Pizza - Aula 04.ts |
32.44Мб |
| 6.Pandas - Mais recursos para trabalhar com Grandes bases de dados - Aula 06.ts |
31.35Мб |
| 6.Processamento de Imagens Aplicando Resize em Imagens - Aula 06.ts |
11.52Мб |
| 6.Tarefas da Mineração de Dados - Aula 6.ts |
15.52Мб |
| 6.Testando pré-processador como o PCA e impacto no desempenho dos modelos de machine Learning - Aula 06.ts |
54.90Мб |
| 60.K-Means - Conhecendo os Parâmetros do Algoritmo K-means - Aula 04.ts |
22.53Мб |
| 61.Machine Learning - Entendendo Pipelines.ts |
31.15Мб |
| 62.Machine Learning - Overfitting e Underfitting.ts |
42.60Мб |
| 63.Machine Learning - Overfitting e Underfitting - Aula 02.ts |
47.23Мб |
| 64.Naive Bayes - Introdução - Aula 01.ts |
51.69Мб |
| 65.Naive Bayes - Entendendo a Modelagem Bag of Words- Aula 02.ts |
20.23Мб |
| 66.Naive Bayes - Aplicando Análise de Sentimentos Utilizando um Classificador Naive Bayes - Aula 03.ts |
48.85Мб |
| 67.Naive Bayes - Aplicando o Classificador para Análise de Sentimentos e Visualizando as Probabilidades de saída - Aula 04.ts |
55.56Мб |
| 68.Naive Bayes - Avaliando o Classificador de Análise de Sentimentos de Tweets - Aula 05.ts |
32.35Мб |
| 69.Naive Bayes - Fazendo Tunning no Algoritmo e Avaliando os Resultados - Aula 06.ts |
45.04Мб |
| 7.Aplicação Web Consumindo uma API para Predição de Empréstimo - Aula 07.ts |
57.88Мб |
| 7.Apresentação de Alunos - Explicação sobre aulas de portfólio..ts |
410.25Мб |
| 7.Aula 06 - Técnicas de Amostragem de Dados.ts |
106.45Мб |
| 7.Conhecendo a técnica de Lemmatization e Stopwords e aplicando esses recursos nos dados - Aula 06.ts |
59.98Мб |
| 7.Dominando o Python - Entendendo e Aplicando Listas Aninhadas - Aula 07.ts |
22.11Мб |
| 7.Ferramentas Essênciais Download e Instalação Anaconda Windows - Aula 01.ts |
20.96Мб |
| 7.K Nearest Neighboors (KNN) - Otimizando o Parametro K para Garantir o Melhor Desempenho - Aula 05.ts |
43.15Мб |
| 7.Lista de Exercícios 1 - Aula 07.ts |
10.33Мб |
| 7.Matplotlib- Criando Subplots e Eixos - Aula 05.ts |
45.74Мб |
| 7.O Processo de Mineração de Dados CRISP-DM - Aula 07.ts |
11.62Мб |
| 7.Pandas - Mais recursos para trabalhar com Grandes bases de dados - Aula 07.ts |
46.30Мб |
| 7.Processamento de Imagens Inversão e Rotações - Aula 07.ts |
17.48Мб |
| 70.Naive Bayes - Estudo de Caso de Alteração do Parâmetro Alpha e Recomendações para Melhoria de Modelos..ts |
47.85Мб |
| 71.Arvores de Decisão - Introdução e Conceitos - Aula 01.ts |
50.02Мб |
| 72.Árvores de Decisão - Criando a sua Primeira Árvore e Entendendo os Parametros Iniciais - Aula 02.ts |
55.70Мб |
| 73.Árvores de Decisão - Visualizando as Árvores de Forma Gráfica e Controlando o Crescimento Dinâmicamente - Aula 03.ts |
103.30Мб |
| 74.Árvores de Decisão - Mergulhando na Estrutura da Árvore e Entendendo seus Objetos - Aula 04.ts |
99.81Мб |
| 75.Árvores de Decisão - Visualizando as Fronteiras de Complexidade das Árvores Geradas - Aula 05.ts |
39.15Мб |
| 76.Árvores de Decisão - Comparando Modelos e Controlando o Overfitting - Aula 06.ts |
77.84Мб |
| 77.Árvores de Decisão - Verificando a Importância de Features - Aula 07.ts |
47.82Мб |
| 78.Random Forest - Introdução e Conceitos - Aula 01.ts |
45.37Мб |
| 79.Random Forest - introdução e Conceitos - Aula 02.ts |
14.28Мб |
| 8.Aula 07 - Medidas de Posição e Tendência Central..ts |
120.72Мб |
| 8.Conhecendo a técnica de Part of Speech e aplicando essa técnica utilizando a NLTK - Aula 07.ts |
47.27Мб |
| 8.Dominando o Python - Conhecendo e Entendendo Tuplas - Aula 08.ts |
21.77Мб |
| 8.Instalação Anaconda Linux - Aula 01.01.ts |
24.15Мб |
| 8.Introdução ao Microsoft Power BI - Aula 08.ts |
13.23Мб |
| 8.K Nearest Neighboors (KNN) - Documentação e Considerações Finais - Aula 06.ts |
15.91Мб |
| 8.Matplotlib- Configurando Eixos e Subplots - Aula 06.ts |
41.15Мб |
| 8.Pandas - Consultando e Alterando Dataframes - Aula 08.ts |
81.17Мб |
| 8.Processamento de Imagens Aplicando Crop e Thumbnail - Aula 08.ts |
14.88Мб |
| 8.Resoluções de Exercícios 1 - Aula 08.ts |
25.76Мб |
| 8.Reunião de Alinhamento Novos Alunos 15.04.19.ts |
384.11Мб |
| 80.Random Forest - Carregando e Transformando o Dataset - Aula 03.ts |
39.36Мб |
| 81.Random Forest - Criando o Modelo e Entendendo os seus Parametros - Aula 04.ts |
55.73Мб |
| 82.Random Forest - Selecionando Features Importantes para o Modelo - Aula 05.ts |
56.31Мб |
| 83.Random Forest - Explorando em Detalhes as Árvores Geradas na Floresta - Aula 06.ts |
69.92Мб |
| 84.Random Forest - Comparativo de Performance entre o Random Forest vs Árvore de Decisão - Aula 07.ts |
56.06Мб |
| 85.Random Forest - Comparativo de Overfitting entre o Random Forest e Árvore de Decisão - Aula 08.ts |
67.77Мб |
| 86.Random Forest - Fazendo Tunning do Modelo utilizando GridSearch CV - Aula 09.ts |
64.53Мб |
| 87.Lidando com Classes Desbalanceadas - Aula 01.ts |
64.57Мб |
| 88.Lidando com Classes Desbalanceadas - Aula 02.ts |
79.72Мб |
| 89.Lidando com Classes Desbalanceadas - Aula 03.ts |
57.51Мб |
| 9.Aula 08 - Diferenças entre as Médias Aritmética, Geométrica e Harmônica..ts |
95.48Мб |
| 9.Conhecendo o Dicionário Wordnet, Utilizando synsets, hyponyms, hypernyms, part_meronyms - Aula 08.ts |
30.53Мб |
| 9.Dominando o Python - Conhecendo e Entendendo Tuplas - Aula 09.ts |
17.74Мб |
| 9.Estatística na Ciência de Dados - Aula Thiago Marques 16.04.ts |
835.36Мб |
| 9.Executando Jupyter Notebook Windows - Aula 02.ts |
15.38Мб |
| 9.Instalando o Microsoft Power BI - Aula 09.ts |
14.96Мб |
| 9.Matplotlib- Textos, Layout e Histogramas - Aula 07.ts |
31.72Мб |
| 9.Pandas - Percorrendo linhas de um Dataframe - Aula 09.ts |
43.53Мб |
| 9.Processamento de Imagens Normalização de Pixels - Aula 09.ts |
16.26Мб |
| 9.Regressão Linear - Aprendizado Supervisionado - Aula 01.ts |
67.31Мб |
| 9.Trabalhando com as cláusulas HAVING, e ORDER BY - Aula 09.ts |
69.15Мб |
| 90.Lidando com Classes Desbalanceadas - Aula 04.ts |
64.91Мб |
| 91.Lidando com Classes Desbalanceadas - Aula 05.ts |
111.74Мб |
| Agendamento baseado em intervalos vs ponto no tempo - Aula 38.ts |
30.00Мб |
| Airflow Command Interface - Aula 17.ts |
88.33Мб |
| Airflow vs outros Worloads Managers - Aula 10.ts |
37.57Мб |
| Airflow vs Scripts Bash - Aula 09.ts |
27.73Мб |
| Analisando e entendendo a documentação do projeto para o portfólio - Aula 31.ts |
43.89Мб |
| Analisando grupos de empregados - Aula 20.ts |
40.94Мб |
| Analisando o turnover em relação a número de projetos - Aula 19.ts |
33.50Мб |
| Análise de Dados de uma Série Temp. - Aula 02.ts |
126.85Мб |
| Análise de dados e preparação dos conjuntos de dados - Aula 37.ts |
64.89Мб |
| Análise e Visualização de Séries temporal - Aula23.ts |
48.35Мб |
| Análise Exploratória de Dados - Aula 17.ts |
74.00Мб |
| APIs - Aula 04.ts |
40.71Мб |
| Aplicando a técnica de SMOTE nos dados - Aula 15.ts |
22.07Мб |
| Aplicando métodos de feature selection (Parte 2) - Aula 35.ts |
49.62Мб |
| Aplicando métodos de feature selection - Aula 34.ts |
86.17Мб |
| Aplicando o Prophet - Aula31.ts |
64.27Мб |
| Apresentação do Professor - Aula 02.ts |
53.35Мб |
| Apresentações de Squads.ts |
1.36Гб |
| ATUALIZAÇÃO IMPORTANTE - AULA 1.ts |
67.19Мб |
| Aula 01 - Seja Bem Vindo(a).ts |
32.14Мб |
| Aula 02 - O que é Engenharia de Dados.ts |
29.94Мб |
| Aula 03 - Para quem é esse curso.ts |
44.00Мб |
| Aula 04 - Para quem é esse curso - Parte 2.ts |
25.54Мб |
| Aula 05 - Responsabilidades do Cientista de Dados.ts |
35.95Мб |
| Aula 06 - Responsabilidades do Engenheiro de Dados.ts |
66.07Мб |
| Aula 07 - O que é Big Data.ts |
44.41Мб |
| Aula 08 - O que são Data Lakes.ts |
42.40Мб |
| Aula 09 - Soluções de Data Lakes no Mercado - Parte 2.ts |
41.95Мб |
| Aula 100 - Entendendo o Projeto Hadoop.ts |
34.92Мб |
| Aula 101 - Criando um cluster Hadoop com Amazon EMR.ts |
28.41Мб |
| Aula 102 - Gerenciando arquivos e diretórios usando HDFS.ts |
35.96Мб |
| Aula 103 - Copiando arquivos de dados para HDFS.ts |
25.18Мб |
| Aula 104 - Organizando arquivos e diretórios no HDFS..ts |
62.46Мб |
| Aula 105 - Listando arquivos e diretórios no HDFS.ts |
54.48Мб |
| Aula 106 - Habilitando o acesso remoto ao Hadoop UI na AWS..ts |
52.73Мб |
| Aula 107 - Conhecendo os recursos do Hadoop UI.ts |
29.57Мб |
| Aula 108 - Conhecendo o HIVE e sua arquitetura..ts |
26.31Мб |
| Aula 109 - Criando tabelas Hive usando dados no HDFS..ts |
72.32Мб |
| Aula 10 - Entenda o que é ETL e ELT.ts |
22.90Мб |
| Aula 10 - Entendendo e usando componentes..ts |
13.88Мб |
| Aula 10 - Soluções de Data Lakes no Mercado - Parte 3.ts |
26.51Мб |
| Aula 110 - Criando tabelas Hive usando dados no HDFS - Parte 2..ts |
51.17Мб |
| Aula 111 - Criando tabelas Hive usando dados no HDFS - Parte 3..ts |
35.43Мб |
| Aula 112 - Conhecendo a ferramenta Hue para trabalhar com Hive..ts |
63.83Мб |
| Aula 113 - Trabalhando com HUE para criação de tabelas no Hive..ts |
53.10Мб |
| Aula 114 - Criando tabelas Parquet no Hive.ts |
37.39Мб |
| Aula 115 - Criando tabelas no Hive a partir dos dados em buckets s3.ts |
40.74Мб |
| Aula 116 - Conceitos e Fundamentos AWS Athena.ts |
24.86Мб |
| Aula 117 - Criando tabelas no AWS Athena a partir de buckets s3 com arquivos Json..ts |
55.77Мб |
| Aula 118 - Conhecendo a interface do Editor AWS Athena e criando tabelas parquet..ts |
41.30Мб |
| Aula 119 - Criando tabelas particionadas com AWS Athena..ts |
49.12Мб |
| Aula 11 - Entendendo e usando componentes part2..ts |
15.24Мб |
| Aula 11 - Soluções de Data Lakes Open Source..ts |
36.19Мб |
| Aula 11 - Soluções de Data Pipeline - Apache Airflow.ts |
24.16Мб |
| Aula 120 - Medindo a performance em tabelas particionadas no AWS Athena.ts |
28.84Мб |
| Aula 121 - Medindo a performance em tabelas particionadas no AWS Athena - Parte 2.ts |
51.34Мб |
| Aula 122 - Trabalhando com Workgroups no AWS Athena.ts |
41.56Мб |
| Aula 123 - Conceitos e Fundamentos do AWS Glue.ts |
21.79Мб |
| Aula 124 - Trabalhando com Crawlers com o AWS Glue.ts |
49.28Мб |
| Aula 125 - Trabalhando com Crawlers com o AWS Glue - Parte 2.ts |
48.09Мб |
| Aula 126 - Validando a execução do Crawler no Glue..ts |
72.64Мб |
| Aula 127 - Conceitos e fundamentos do Glue Studio.ts |
19.09Мб |
| Aula 128 - Conhecendo tipos de Jobs do Glue Studio..ts |
53.27Мб |
| Aula 129 - Criando um Job do tipo Spark Application no Glue Studio..ts |
31.82Мб |
| Aula 12 - Boas práticas em Data Lakes.ts |
39.82Мб |
| Aula 12 - Entendendo o Bootstrap.ts |
48.08Мб |
| Aula 12 - Soluções para Data Pipeline - Azure, Google Cloud Plataform e AWS.ts |
21.46Мб |
| Aula 130 - Criando uma Role e definindo permissões para Job Glue Studio - Parte 2.ts |
33.82Мб |
| Aula 131 - Revisando configurações de Job Glue Studio..ts |
42.81Мб |
| Aula 132 - Analisando Logs de Job Glue Studio..ts |
35.81Мб |
| Aula 13 - Data Warehouses Vs Data Lakes.ts |
53.06Мб |
| Aula 13 - Entendendo nosso dashboard parte1.ts |
28.27Мб |
| Aula 13 - O que é Apache Spark.ts |
18.24Мб |
| Aula 14 - Data Warehouses vs Data Lakes vs Data Lakehouses.ts |
46.54Мб |
| Aula 14 - O que é Cluster.ts |
38.75Мб |
| Aula 14 - Preparando o Visual Studio Code.ts |
26.93Мб |
| Aula 15 - Conhecendo as APIs do Spark.ts |
31.76Мб |
| Aula 15 - Construindo nosso Dashboard.ts |
46.72Мб |
| Aula 15 - Data Warehouses vs Data Lakes vs Data Lakehouses - Parte 2.ts |
54.93Мб |
| Aula 16 - Construindo nosso Dashboard parte 2.ts |
72.35Мб |
| Aula 16 - Hadoop Vs Spark, entenda as diferenças..ts |
25.59Мб |
| Aula 17 - Construindo nosso Dashboard - parte3.ts |
58.84Мб |
| Aula 17 - Entendendo os conceitos de ETL e ELT.ts |
48.49Мб |
| Aula 17 - O que é Databricks.ts |
18.41Мб |
| Aula 18 - Construindo nosso Dashboard - parte4.ts |
72.74Мб |
| Aula 18 - Criando uma conta no Databricks Community.ts |
45.37Мб |
| Aula 18 - Data Marts e Soluções de ETL´s existentes no mercado..ts |
34.38Мб |
| Aula 19 - Ambiente On-Premise vs Cloud.ts |
39.77Мб |
| Aula 19 - Conhecendo a interface do Databricks Community..ts |
27.86Мб |
| Aula 19 - Construindo nosso Dashboard - parte4.ts |
58.75Мб |
| Aula 1 - O que é o Dash e para que serve.ts |
9.73Мб |
| Aula 1 - Para Quem é Esse Curso.ts |
29.14Мб |
| Aula 20 - Ambientes On-Premises vs Cloud - Parte 2.ts |
57.69Мб |
| Aula 20 - Conhecendo a interface do Databricks Community (Parte 2).ts |
31.69Мб |
| Aula 20 - Construindo nosso Dashboard - parte5.ts |
49.65Мб |
| Aula 21 - Construindo nosso Dashboard - parte6.ts |
60.80Мб |
| Aula 21 - Criando um cluster com Spark 3.1.ts |
25.72Мб |
| Aula 21 - Soluções de Data Pipelines no mercado..ts |
27.66Мб |
| Aula 22 - Conhecendo os notebooks dentro do Databricks Community..ts |
42.74Мб |
| Aula 22 - Fazendo o deploy em produção.ts |
48.17Мб |
| Aula 22 - Soluções de Data Pipelines no mercado - Parte 2.ts |
46.81Мб |
| Aula 23 - Construindo nosso Dashboard - parte7.ts |
38.68Мб |
| Aula 23 - Data Engineering at World - Databricks e Confluent.ts |
34.12Мб |
| Aula 23 - Importando o notebook e lendo arquivos de dados com o Spark.ts |
49.38Мб |
| Aula 24 - Construindo nosso Dashboard - parte8.ts |
25.62Мб |
| Aula 24 - Data Engineering at World (Cloudera, HortonWorks, Azure, Google Cloud Plataform).ts |
40.02Мб |
| Aula 24 - Entendendo os conceitos de Dataframes do Spark.ts |
22.96Мб |
| Aula 25 - Concluindo o Dashboard..ts |
60.47Мб |
| Aula 25 - Data Engineering at World - AWS e Ecossistema Hadoop.ts |
49.53Мб |
| Aula 25 - Entendendo o parâmetro infer_schema na leitura de arquivos do Spark.ts |
39.23Мб |
| Aula 26 - Entendendo Processamento em Batch.ts |
16.45Мб |
| Aula 26 - Lendo vários arquivos de uma vez para o Dataframe Spark.ts |
54.74Мб |
| Aula 27 - Entendendo o processamento em Streaming.ts |
31.70Мб |
| Aula 27 - Trabalhando com a API Spark SQL.ts |
54.57Мб |
| Aula 28 - Formas diferentes de consultar dataframes Spark.ts |
33.56Мб |
| Aula 28 - Processamento em Batch vs Processamento em Streaming - Arquitetura Lambda e Kappa..ts |
40.31Мб |
| Aula 29 - Entendendo o framework Apache Spark.ts |
28.51Мб |
| Aula 29 - Trabalhando com dataframes no Spark.ts |
35.22Мб |
| Aula 2 - Conhecendo os componentes do Dash..ts |
23.74Мб |
| Aula 2 - Responsabilidades de um Cientista de Dados.ts |
33.73Мб |
| Aula 30 - Entendendo as APIs do Apache Spark.ts |
24.58Мб |
| Aula 30 - Trabalhando com strings no Pyspark.ts |
48.26Мб |
| Aula 31 - Comparando performance entre código SQL e códigos Python.ts |
44.15Мб |
| Aula 31 - Spark Vs Hadoop.ts |
27.55Мб |
| Aula 32 - Conhecendo a Cloud do Databricks.ts |
23.58Мб |
| Aula 32 - Trabalhando com operadores boleanos no Pyspark.ts |
83.90Мб |
| Aula 33 - Criando a conta no Databricks Community.ts |
43.57Мб |
| Aula 33 - Entendendo modos de leitura de Dataframes com Pyspark.ts |
47.24Мб |
| Aula 34 - Criando um Cluster Spark no Databricks.ts |
17.78Мб |
| Aula 34 - Entendendo o parâmetro inferSchema com Pyspark.ts |
67.67Мб |
| Aula 35 - Conhecendo o notebook no Databricks.ts |
33.83Мб |
| Aula 35 - Criando um Schema e testando modos de leitura com Pyspark.ts |
78.65Мб |
| Aula 36 - Alterando o modo de leitura para Failfast com Pyspark.ts |
40.30Мб |
| Aula 36 - Entendendo os Dataframes e boas práticas para gestão de Data Lakes..ts |
24.94Мб |
| Aula 37 - Especificando formato de tipos de data e lendo arquivos JSON no Pyspark.ts |
59.66Мб |
| Aula 37 - Fazendo Upload do Dataset no Databricks..ts |
38.70Мб |
| Aula 38 - Escrevendo arquivos no disco com Pyspark e entendendo as saídas.ts |
55.42Мб |
| Aula 38 - Lendo dataset e Monitorando jobs com Spark Ui.ts |
50.40Мб |
| Aula 39 - Contando a quantidade de registros do Dataframe Spark.ts |
30.65Мб |
| Aula 39 - Escrevendo dados em partições com Pyspark.ts |
44.22Мб |
| Aula 3 - Adicionando mais um gráfico no nosso dashboard..ts |
10.72Мб |
| Aula 3 - Responsabilidades de um Engenheiro de Dados.ts |
30.46Мб |
| Aula 40 - Entendendo o formato de dados Parquet.ts |
30.52Мб |
| Aula 40 - Fazendo upload do dataset csv do Kaggle para o Databricks.ts |
35.75Мб |
| Aula 41 - Diferenças entre arquivos CSV e Parquet.ts |
22.74Мб |
| Aula 41 - Lendo dataset com Pyspark.ts |
25.99Мб |
| Aula 42 - Convertendo arquivos CSV para Parquet com Spark.ts |
56.61Мб |
| Aula 42 - Entendendo os arquivos de dados Apache Parquet.ts |
31.61Мб |
| Aula 43 - Entendendo a arquitetura e modos de Deploy do Spark..ts |
40.47Мб |
| Aula 43 - Entendendo os arquivos de dados Apache Parquet.ts |
56.72Мб |
| Aula 44 - Conceitos sobre o Spark Submit.ts |
28.21Мб |
| Aula 44 - Convertendo um dataframe para parquet com Pyspark.ts |
53.08Мб |
| Aula 45 - Boas práticas para desenvolvimento de Aplicações Spark.ts |
37.11Мб |
| Aula 45 - Lendo arquivos de dados parquet com Pyspark.ts |
61.43Мб |
| Aula 46 - Acessando o portal do Azure.ts |
30.82Мб |
| Aula 46 - Conhecendo o ambiente On-premises..ts |
34.68Мб |
| Aula 47 - Conhecendo o MinIO (Object Storage Server).ts |
31.22Мб |
| Aula 47 - Criando um servidor de banco de dados PostgreSQL na Azure.ts |
46.44Мб |
| Aula 48 - Executando uma query no PostgreSQL a partir do Pyspark.ts |
53.14Мб |
| Aula 48 - Instalando o MinIO localmente..ts |
64.07Мб |
| Aula 49 - Criando as zonas Landing, Processing e Curated no MinIO.ts |
41.92Мб |
| Aula 49 - Criando e populando uma tabela no PostgreSQL com Pyspark.ts |
88.75Мб |
| Aula 4 - Conhecendo e entendendo o Callback..ts |
13.83Мб |
| Aula 4 - O que é Big Data.ts |
22.13Мб |
| Aula 50 - Fazendo upload dos datasets na Landing Zone no Data Lake..ts |
34.94Мб |
| Aula 50 - Trabalhando com funções de agregação no Pyspark.ts |
39.95Мб |
| Aula 51 - Instalando o Spark localmente. (Tutorial em PDF anexo).ts |
54.65Мб |
| Aula 51 - Manipulando datas no Pyspark.ts |
41.58Мб |
| Aula 52 - Fazendo o Setup do Spark no Visual Studio Code.ts |
36.95Мб |
| Aula 52 - Manipulando datas no Pyspark.ts |
60.05Мб |
| Aula 53 - Entendendo as configurações para integração do Spark com protocolo S3a..ts |
44.58Мб |
| Aula 53 - Manipulando Missing Values com Pyspark.ts |
47.71Мб |
| Aula 54 - Entendendo linha a linha da aplicação Spark..ts |
42.73Мб |
| Aula 54 - Manipulando Missing Values no Pyspark.ts |
46.80Мб |
| Aula 55 - Entendendo e trabalhando com UDFs no Pyspark.ts |
43.86Мб |
| Aula 55 - Entendendo linha a linha da aplicação Spark - Parte2.ts |
42.87Мб |
| Aula 56 - Executando aplicação Spark via Spark Submit.ts |
89.73Мб |
| Aula 56 - Trabalhando com UDFs no Pyspark.ts |
23.34Мб |
| Aula 57 - Corrigindo erro da falta de bibliotecas do protocolo s3a..ts |
53.19Мб |
| Aula 57 - Entendendo e escrevendo código usando Koalas.ts |
35.92Мб |
| Aula 58 - Entendendo e escrevendo código usando Koalas (Parte 2).ts |
38.75Мб |
| Aula 58 - Lendo a saída da aplicação Spark..ts |
33.31Мб |
| Aula 59 - Acompanhando o processamento da aplicação usando Spark UI.ts |
75.36Мб |
| Aula 59 - Métodos avançados usando Koalas.ts |
32.17Мб |
| Aula 5 - Explorando o callback..ts |
25.18Мб |
| Aula 5 - O que são Data Lakes.ts |
23.24Мб |
| Aula 60 - Entendendo o nosso ambiente na AWS.ts |
19.16Мб |
| Aula 60 - Instalando o Spark localmente..ts |
58.87Мб |
| Aula 61 - Conhecendo o Amazon EMR.ts |
29.11Мб |
| Aula 61 - Fazendo o setup do Visual Studio Code..ts |
38.93Мб |
| Aula 62 - Criando buckets S3 na AWS.ts |
46.31Мб |
| Aula 62 - Entendendo processamento Streaming..ts |
52.25Мб |
| Aula 63 - Entendendo como funciona o Spark Streming..ts |
32.26Мб |
| Aula 63 - Fazendo upload dos arquivos para o bucket S3.ts |
21.12Мб |
| Aula 64 - Criando um cluster Spark com o Amazon EMR..ts |
64.79Мб |
| Aula 64 - Entendendo conceito de unbounded table..ts |
16.12Мб |
| Aula 65 - Executando Spark Streaming em arquivos JSON..ts |
37.91Мб |
| Aula 65 - Revisando a aplicação Spark.ts |
42.75Мб |
| Aula 66 - Criando uma Step para processar aplicação Spark no Amazon EMR.ts |
49.54Мб |
| Aula 66 - Executando uma aplicação Spark Streaming..ts |
60.40Мб |
| Aula 67 - Acompanhando logs da step no Amazon EMR.ts |
29.60Мб |
| Aula 67 - Executando uma aplicação Spark Streaming com outputMode update..ts |
54.97Мб |
| Aula 68 - Conhecendo a plataforma MINIO para construção de Data Lake..ts |
18.24Мб |
| Aula 68 - Visualizando o histórico da aplicação Spark no Spark History Server no Amazon EMR.ts |
52.86Мб |
| Aula 69 - Conectando via SSH no node Master do cluster Amazon EMR.ts |
43.15Мб |
| Aula 69 - Instalando MINIO Server para construção de Data Lake..ts |
31.46Мб |
| Aula 6 - O que são Data Lakes.ts |
27.52Мб |
| Aula 6 - Usando o State para controlar ações..ts |
16.89Мб |
| Aula 70 - Automatizando deploy e destruição do cluster usando Step no Amazon EMR.ts |
40.05Мб |
| Aula 70 - Criando Buckets e fazendo upload de arquivos para o MINIO..ts |
27.02Мб |
| Aula 71 - Acompanhando logs da aplicação Spark e destruindo os buckets S3 na AWS..ts |
49.92Мб |
| Aula 71 - Conhecendo recursos do MINIO para gestão de Data Lakes..ts |
32.84Мб |
| Aula 72 - Conhecendo a APi MLlib para trabalhar com Machine Learning com Spark.ts |
23.73Мб |
| Aula 72 - Conhecendo o Azure HdInsight e o Azure Data Lake Gen 2.ts |
23.56Мб |
| Aula 73 - Conhecendo a base de dados..ts |
39.68Мб |
| Aula 73 - Criando um Storage Account do tipo Azure Data Lake Gen 2.ts |
27.56Мб |
| Aula 74 - Conhecendo o Azure Storage Explorer.ts |
37.85Мб |
| Aula 74 - Conhecendo os recursos da APi MLlib.ts |
60.08Мб |
| Aula 75 - Criando containers e fazendo upload dos arquivos de dados para o Data Lake.ts |
36.40Мб |
| Aula 75 - Entendendo e aplicando o objeto VectorAssemble.ts |
45.24Мб |
| Aula 76 - Criando uma User Identity Managed e atribuindo ao Storage Account.ts |
42.65Мб |
| Aula 76 - Treinando um algoritmo de Regressão Logística com Spark.ts |
43.50Мб |
| Aula 77 - Aplicando Pre-Processing nos dados.ts |
58.62Мб |
| Aula 77 - Criando um cluster HDinsight.ts |
62.81Мб |
| Aula 78 - Trabalhando com CrossValidation e GridSearch com Spark.ts |
82.46Мб |
| Aula 78 - Transferindo via SSH a aplicação Spark para node Master do cluster..ts |
41.37Мб |
| Aula 79 - Conhecendo a aplicação Spark e o protocolo ABFS.ts |
59.16Мб |
| Aula 7 - Criando um mini Dashboard..ts |
27.38Мб |
| Aula 7 - Data Warehouses Vs Data Lakes.ts |
36.30Мб |
| Aula 80 - Executando a aplicação Spark e monitorando com Spark History.ts |
68.00Мб |
| Aula 81 - Monitorando aplicação Spark History - parte 2.ts |
63.01Мб |
| Aula 82 - Agendando uma aplicação Spark no node Master via crontab.ts |
57.70Мб |
| Aula 83 - Entendendo o parâmetro infer_schema.ts |
31.03Мб |
| Aula 84 - Entendendo os objetos Struct para criação de schemas..ts |
42.63Мб |
| Aula 85 - Usando object struct para criação de schemas.ts |
56.39Мб |
| Aula 86 - Trabalhando com collect(), withColoumnRenamed() para processar dataframes com Pyspark.ts |
41.01Мб |
| Aula 87 - Trabalhando com missing values com Pyspark.ts |
42.16Мб |
| Aula 88 - Trabalhando com missing values com Pyspark - parte 2.ts |
26.34Мб |
| Aula 89 - Trabalhando com strings com Pyspark.ts |
37.80Мб |
| Aula 8 - Criando um mini Dashboard parte 2..ts |
40.36Мб |
| Aula 8 - Data Lake Vs Data Warehouse Vs Data Lakehouse.ts |
43.16Мб |
| Aula 90 - Trabalhando com estatística descritiva com Pyspark..ts |
36.38Мб |
| Aula 91 - Trabalhando com datas com Pyspark.ts |
56.29Мб |
| Aula 92 - Trabalhando com operadores boleanos com Pyspark.ts |
38.41Мб |
| Aula 93 - Trabalhando com operadores boleanos com Pyspark - parte 2.ts |
36.04Мб |
| Aula 94 - Comparando performance de código SQL e Pyspark.ts |
32.74Мб |
| Aula 95 - Trabalhando com joins com Dataframes Pyspark..ts |
36.53Мб |
| Aula 96 - Trabalhando com joins com Dataframes Pyspark - parte 2.ts |
66.87Мб |
| Aula 97 - Processando Dataframes com UDF's com Pyspark.ts |
14.59Мб |
| Aula 98 - Entendendo e Trabalhando com Koalas.ts |
45.63Мб |
| Aula 99 - Entendendo e Trabalhando com Koalas - parte 2.ts |
33.36Мб |
| Aula 9 - Conhecendo componentes HTML..ts |
21.25Мб |
| Aula 9 - Entenda o que são Data Pipelines.ts |
23.02Мб |
| Automação de um projeto de Data Science - Aula 66.ts |
36.10Мб |
| Automatizando a criação do atributo de carga de trabalho nos ultimos meses - Aula 15.ts |
75.79Мб |
| Automatizando a criação dos atributos Departamento, Salário e Left - Aula 14.ts |
96.46Мб |
| Avaliando a Performance do Modelo utilizando Gráficos - Aula 16.ts |
40.96Мб |
| Avaliando os resultados e aplicando o tunning do modelo - Aula 45.ts |
84.11Мб |
| Avaliando Residuos - Aula 28.ts |
66.91Мб |
| Boas Vindas, Objetivo do Curso e Conceitos Introdutórios - Aula 01.ts |
25.73Мб |
| cap06-ml-producao-materiais-apoio - MOD.10.zip |
265.50Кб |
| Carregando os dados no Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados - Aula 09.ts |
23.33Мб |
| Carregando os dados para o Data Lake - Aula 08.ts |
57.87Мб |
| Cleaning Missing Values - Aula 07.ts |
29.07Мб |
| Cleaning Missing Values continuação - Aula 08.ts |
20.32Мб |
| Codificando features categóricas preservando a ordem de grandeza - Aula 28.ts |
51.94Мб |
| Combinando features com valores raros - Aula 33.ts |
60.94Мб |
| Como você pode aplicar seus conhecimentos - Aula 10.1.ts |
39.45Мб |
| Comparando e avaliando modelos de regressão - Aula 40.ts |
51.36Мб |
| Comparando Modelos de Machine Learning Automaticamente - Aula 13.ts |
78.79Мб |
| Comparando Modelos utilizando o Pycaret - Aula 27.ts |
57.51Мб |
| Componentes e Arquitetura do Airflow - Aula 11.ts |
30.42Мб |
| Conceitos de Agendamentos - Aula 35.ts |
29.71Мб |
| Conceitos de DAG's e Declarações - Aula 18.ts |
34.02Мб |
| Conceitos de Dependência e Controles de Fluxo - Aula 19.ts |
33.39Мб |
| Conceitos de Operadores Especiais do tipo Sensores - Aula 60.ts |
33.42Мб |
| Conceitos de XComs, Operadores, Introdução e Requisitos do Data Pipeline 01 - Aula 24.ts |
40.66Мб |
| Conceitos Fundamentais de Cross Comunications - Aula 55.ts |
28.84Мб |
| Conceitos fundamentais do módulo de Regressão - Aula 36.ts |
25.20Мб |
| Concluindo a documentação do projeto para o portfólio - Aula 32.ts |
83.11Мб |
| Configurando a conexão e carregando dados - Aula 53.ts |
63.51Мб |
| Configurando Colunas Categóricas - Aula 10.ts |
19.12Мб |
| Configurando o Airflow para Enviar E-mails - Aula 29.ts |
52.93Мб |
| Configurando o ambiente e definindo conexões - Aula 06.ts |
73.58Мб |
| Configurando o Servidor SMTP no Airflow para Envio de E-mails - Aula 30.ts |
97.81Мб |
| Configurando o setup do pipeline de Machine Learning com o Pycaret - Aula 26.ts |
52.00Мб |
| Conhecendo a Biblioteca Pycaret - Aula 07.ts |
30.34Мб |
| Conhecendo e Aplicando o Prophet - Aula30.ts |
51.47Мб |
| Conhecendo e Aplicando o SARIMA - Aula29.ts |
70.49Мб |
| Conhecendo o Azure ML e Criando uma Conta - Aula 02.ts |
37.01Мб |
| Conhecendo o Módulo Edit Metadata - Aula 09.ts |
21.27Мб |
| Construindo a Primeira DAG - Aula 16.ts |
43.02Мб |
| Construindo modelos e avaliando performance - Aula 25.ts |
44.11Мб |
| Construindo o Ambiente OLAP do Data Pipeline - Aula 28.ts |
55.82Мб |
| Construindo o Data App e consumindo o modelo de predição - Aula 29.ts |
107.90Мб |
| Criando a estrutura da solução (Airflow) - Aula 05.ts |
54.76Мб |
| Criando a estrutura da solução (Banco de Dados) - Aula 03.ts |
43.36Мб |
| Criando a estrutura da solução (Data Lake) - Aula 04.ts |
45.68Мб |
| Criando a Estrutura e Carregando os Dados no Ambiente OLTP - Aula 26.ts |
67.48Мб |
| Criando e Configurando o Ambiente OLTP para o Data Pipeline - Aula 25.ts |
63.93Мб |
| Criando Features de Datas e Lags - Aula 07.ts |
55.17Мб |
| Criando o Container e Configurando o Airflow - Aula 14.ts |
53.70Мб |
| Criando o modelo utilizando o KMeans - Aula 44.ts |
62.74Мб |
| Criando o Pipeline de Transformação e Preparação de Dados - Aula 12.ts |
85.82Мб |
| Criando o relatório de atributos - Aula 21.ts |
61.15Мб |
| Criando o repositório para armazenar os artefatos do projeto - Aula 33.ts |
63.02Мб |
| Criando um experimento para testar diferentes tipos de input e seus parametros (Parte 2) - Aula 27.ts |
40.05Мб |
| Criando um experimento para testar diferentes tipos de input e seus parametros - Aula 26.ts |
87.04Мб |
| Criando um experimento para tratar features com alta cardinalidade - Aula 30.ts |
53.14Мб |
| Criando um experimento para tratar registros missing com inputation simple - Aula 21.ts |
88.97Мб |
| Criando um modelo naive p baseline - Aula24.ts |
64.35Мб |
| Criando um projeto com um Dataset e Experimento - Aula 04.ts |
21.39Мб |
| Criando um Spider - Aula 11.ts |
28.50Мб |
| Data Pipelines para Machine Learning - Aula 05.ts |
31.28Мб |
| Data Pipelines para o Processo de ETL - Aula 04.ts |
33.61Мб |
| Decompondo uma série temporal - Aula15.ts |
58.97Мб |
| Definindo delay para re-execução de tarefas - Aula 44.ts |
39.50Мб |
| Definindo e calculando a performance da linha de base - Aula 24.ts |
39.70Мб |
| Definindo Edges Labels em Dependências de Tasks - Aula 23.ts |
53.97Мб |
| Definindo e inicializando o Pipeline de Transformação e Preparação dos Dados - Aula 19.ts |
43.41Мб |
| Definindo experimento para tratar missing values com input simple em features categóricas - Aula 22.ts |
43.09Мб |
| Definindo Operadores do Pipeline e suas Configurações - Aula 33.ts |
77.95Мб |
| Definindo o Pipeline de Transformação com o Setup - Aula 39.ts |
63.51Мб |
| Definindo o Pipeline de Transformação e pré-processamento - Aula 43.ts |
80.00Мб |
| Definindo quais fontes de dados utilizar - Aula 07.ts |
57.97Мб |
| Definindo um experimeto para tratar missing values com input do tipo simple para features numéricas (Parte 2) - Aula 24.ts |
54.39Мб |
| Definindo um experimeto para tratar missing values com input do tipo simple para features numéricas - Aula 23.ts |
75.83Мб |
| Definindo um Pipeline para buscar dados incrementais do MySQL - Aula 52.ts |
41.08Мб |
| Desenvolvendo a DAG para a Seleção de Modelos Automáticos - Aula 58.ts |
83.57Мб |
| Desenvolvendo a DAG para automatização do Pipeline - Aula 50.ts |
61.40Мб |
| Desenvolvendo a DAG para o Data Pipeline (Função Extract) - Aula 31.ts |
99.95Мб |
| Desenvolvendo a DAG para o Data Pipeline (Funções Transform e Load) - Aula 32.ts |
55.79Мб |
| Desenvolvendo as tarefas para a Dag de automação do projeto de Data Science - Aula 83.ts |
53.48Мб |
| Desenvolvendo DAG's com parametros dinâmicos utilizando templates - Aula 47.ts |
70.94Мб |
| Desenvolvendo uma DAG utilizando re-execução de tarefas - Aula 42.ts |
61.59Мб |
| Desenvolvendo um Pipeline para Buscar Dados Incrementais do Mercado Financeiro - Aula 48.ts |
53.90Мб |
| Detalhando o projeto a ser automatizado com o Airflow - Aula 76.ts |
85.17Мб |
| Diferenciação para remoção de sazona. - Aula18.ts |
64.29Мб |
| Diferenciação para remoção de tendê. - Aula17.ts |
32.69Мб |
| Documentando o projeto na ferramenta de portfólio e considerações finais - Aula 34.ts |
81.97Мб |
| Entendendo a estrutura da Dag para automação do projeto de Data Science - Aula 81.ts |
58.91Мб |
| Entendendo a Estrutura de Métodos do Pycaret - Aula 11.ts |
42.75Мб |
| Entendendo as funções utilizadas para a automação do projeto de Data Science - Aula 82.ts |
134.75Мб |
| Entendendo a Tarefa de Machine Learning - Aula 03.ts |
15.33Мб |
| Entendendo cenários para a implementação de XComs - Aula 56.ts |
31.37Мб |
| Entendendo como funcionam as variáveis no Airflow - Aula 45.ts |
65.83Мб |
| Entendendo e aplicando o agendamento baseado em frequência - Aula 40.ts |
52.16Мб |
| Entendendo e criando um experimento para o método de input do tipo iterative em features numéricas - Aula 25.ts |
62.40Мб |
| Entendendo Engenharia de Features - Aula 05.ts |
65.85Мб |
| Entendendo intervalos de agendamento diário - Aula 36.ts |
36.65Мб |
| Entendendo métricas de avaliação - Aula 26.ts |
22.69Мб |
| Entendendo o agendamento cron based - Aula 39.ts |
33.83Мб |
| Entendendo o projeto - Aula 06.ts |
21.88Мб |
| Entendendo o que é OVERSAMPLING, UNDERSAMPLING E SMOTE - Aula 14.ts |
23.03Мб |
| Entendendo o recursos de templates e macro no Airflow - Aula 46.ts |
38.90Мб |
| Entendendo os conceitos de re-execução de tarefas - Aula 41.ts |
21.43Мб |
| Entendendo o script para coletar dados através da API - Aula 49.ts |
35.89Мб |
| Entendendo os métodos para tratamento de features com alta cardinalidade - Aula 29.ts |
43.47Мб |
| Entendendo os tipos de imputação Simple e Iterative - Aula 20.ts |
30.39Мб |
| Entendendo Regras de Acionamento - Aula 21.ts |
36.29Мб |
| Entendendo Walk Forward - Aula 11.ts |
28.69Мб |
| Escrevendo a primeira DAG com o Operador do tipo Sensor - Aula 61.ts |
41.06Мб |
| Estrutura para documentação do projeto - Aula 30.ts |
44.94Мб |
| Etapas de um projeto de Data Science - Aula 75.ts |
26.72Мб |
| Etapas de um projeto de série temporal - Aula22.ts |
38.24Мб |
| Etapas e Tarefas do Pipeline de Machine Learning - Aula 05.ts |
30.08Мб |
| Executando a DAG e analisando os resultados - Aula 62.ts |
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| Executando a Dag e avaliando os resultados - Aula 84.ts |
103.48Мб |
| Executando as Dags e criando o conjunto de dados final - Aula 16.ts |
95.35Мб |
| Executando as etapas de Feature Engineering (Parte 2) - Aula 79.ts |
52.59Мб |
| Executando as etapas de Feature Engineering - Aula 78.ts |
58.56Мб |
| Executando as etapas de Machine Learning e Tunning - Aula 80.ts |
78.03Мб |
| Executando e avaliando os resultados do Pipeline para buscar dados do Mercado Financeiro - Aula 51.ts |
65.87Мб |
| Executando notebooks e definindo parametros - Aula 68.ts |
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32.26Мб |
| Executando o Papermill através de Dags do Airflow - Aula 72.ts |
53.92Мб |
| Executando o Papermill através de Dags do Airflow com a interface Python - Aula 73.ts |
88.02Мб |
| Executando o Papermill utilizando a interface Python - Aula 69.ts |
34.80Мб |
| Executando o Pipeline e Analisando os Resultados - Aula 59.ts |
45.60Мб |
| Executando o Pipeline e Avaliando os Resultados - Aula 34.ts |
123.41Мб |
| Executando o Pipeline e Avaliando os Resultados - Aula 54.ts |
75.49Мб |
| Executando o Pipeline para Monitoramento de Diretórios e avaliando os resultados - Aula 64.ts |
75.21Мб |
| Executando o projeto e verificando os resultados - Aula 77.ts |
59.39Мб |
| Executando uma DAG com agendamento diário - Aula 37.ts |
68.38Мб |
| Executando uma DAG utilizando re-execução de tarefas - Aula 43.ts |
91.88Мб |
| Exercícios 01.ts |
32.70Мб |
| Expando Lags e Concatenando Colunas - Aula 08.ts |
30.42Мб |
| Explorando a Interface do Airflow Webserver - Aula 15.ts |
85.41Мб |
| Extraindo insights a partir dos dados - Aula 18.ts |
87.29Мб |
| Finalizando o modelo campeão e enviando para o Data Lake - Aula 28.ts |
40.51Мб |
| Finalizando o Modelo e Preparando para Deploy - Aula 18.ts |
32.72Мб |
| Fundamentos e conceitos do módulo de clustering - Aula 42.ts |
51.97Мб |
| Implementando uma DAG com Control Flow Braching - Aula 20.ts |
65.40Мб |
| Importante Problemas com Versões Atuais do Anaconda.txt |
563б |
| Inspecionando a base de dados através do Pandas Profiling - Aula 38.ts |
51.78Мб |
| Instalando o Airflow utilizando o Docker - Aula 13.ts |
41.25Мб |
| Instalando o Papermill e executando o notebook do projeto - Aula 67.ts |
68.78Мб |
| Instalando o provider para o Papermill no Airflow e praparando o ambiente - Aula 70.ts |
55.09Мб |
| Instalando o Pycaret e Carregando a Base de Dados - Aula 09.ts |
96.82Мб |
| Integrando o Papermill ao Airflow para executar notebooks do projeto - Aula 71.ts |
68.33Мб |
| Interpretando Resultados de Modelos - Aula 13.ts |
20.32Мб |
| Introdução ao Azure Machine Learning - Aula 01.ts |
8.80Мб |
| Introdução ao Curso - Aula 01.ts |
40.19Мб |
| Introdução - Aula 01.ts |
14.59Мб |
| Introdução e Conceitos de AutoML - Aula 04.ts |
37.77Мб |
| Introdução e objetivo do curso - Aula 01.ts |
31.56Мб |
| Introdução e Porque Escolher o Apache Airflow - Aula 08.ts |
27.04Мб |
| K Nearest Neighboors (KNN) - Materiais de Apoio 03 - MOD.9.zip |
822.49Кб |
| Manipulando colunas do dataset - Aula 06.ts |
22.34Мб |
| Manipulando dados do tipo date - Aula 06.ts |
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| materiais_apoio - MOD.7.zip |
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| materiais_de_apoio -B1.zip |
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| Materiais+de+Apoio+-+Conceitos+e+Aplicac_o_es.zip |
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| Materiais+de+Apoio - arquivo 03 - PYTHON.zip |
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| Materiais+de+Apoio - DASH.zip |
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| materiais-apoio - MOD.9.zip |
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1.95Мб |
| Mentoria - Flávio Maruyama - Aplicações e Oportunidades no Segmento de Saúde..ts |
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| mod 5 - arquivo 03 - MOD.6.zip |
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| mod 9 - arquivo 56 parte 1 - MOD.9.zip |
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| mod 9 - arquivo 56 parte 2 - MOD.9.pdf |
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| model_keras - MOD.12.h5 |
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| Modelando os dados e criando atributos (parte 2) - Aula 11.ts |
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| Modelando os dados e criando atributos - Aula 10.ts |
62.30Мб |
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| Modelo ARIMA com Walk-Forward - Aula25.ts |
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| Módulo de SVM e Cross Validation - Aula 11.ts |
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| Objetivo do projeto e entendimento do problema - Aula 01.ts |
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| O que é ARIMA e como funciona - Aula20.ts |
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| Otimizando Hiperparametros do Modelo Automaticamente - Aula 15.ts |
82.96Мб |
| Padrões de página e selector gadget - Aula 12.ts |
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43.32Мб |
| Pipeline para Seleção de Modelos Automáticos - Aula 57.ts |
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| Pipelines em Grafos vs Scripts Sequenciais - Aula 07.ts |
30.48Мб |
| Preparando nosso ambiente - Aula 09.ts |
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67.69Мб |
| Pré-requisitos para a Instalação do Airflow - Aula 12.ts |
32.49Мб |
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87.83Мб |
| Projeto - Aula 13.ts |
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| python-analise-de-dados-exercicios - MOD.4.zip |
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1.05Гб |
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