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