Como Criar uma Solução Completa de Data Science

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2. Validação Avançada para Time Series/1. 1 Holdout Simples/Materiais/train_test_feather_MAIS_DE_1GB_split.z01

90 MB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/Materiais/train_test_feather_MAIS_DE_1GB_split.z01

90 MB

6. Lives do Canal Editadas/3. Live 24 - Tutorial Básico de Pytorch/1. parte.mp4

556 MB

1. 1 Defina o Problema/2. 11 Traduzindo a Ideia para a Linguagem da Data Science/1. parte.mp4

84 MB

1. 1 Defina o Problema/2. 11 Traduzindo a Ideia para a Linguagem da Data Science/desc.html

232 B

1. 1 Defina o Problema/2. 11 Traduzindo a Ideia para a Linguagem da Data Science/Materiais/p2_video1_perguntas.pdf

19 kB

1. 1 Defina o Problema/3. 12 Como Escolher um Problema para Resolver/1. parte.mp4

47 MB

1. 1 Defina o Problema/3. 12 Como Escolher um Problema para Resolver/desc.html

643 B

1. Atualização O Scraper Quebrou E Agora/1. 1 Consertando o Extrator de Dados (Módulo 2)/1. parte.mp4

442 MB

1. Atualização O Scraper Quebrou E Agora/1. 1 Consertando o Extrator de Dados (Módulo 2)/desc.html

871 B

1. Atualização O Scraper Quebrou E Agora/1. 1 Consertando o Extrator de Dados (Módulo 2)/Materiais/extrator_novoipynb.zip

18 kB

1. Atualização O Scraper Quebrou E Agora/2. 2 Consertando os Scripts de Deploy (Módulos 4 e X)/1. parte.mp4

227 MB

1. Atualização O Scraper Quebrou E Agora/2. 2 Consertando os Scripts de Deploy (Módulos 4 e X)/Materiais/deploy_ytrec3.zip

4.2 MB

2. 2 Prepare os Dados/1. ATUALIZAÇÃO Assista este vídeo antes de iniciar o módulo 2/1. parte.mp4

153 MB

2. 2 Prepare os Dados/2. 21 Criando o Coletor da Página de Busca do Youtube/1. parte.mp4

103 MB

2. 2 Prepare os Dados/2. 21 Criando o Coletor da Página de Busca do Youtube/desc.html

424 B

2. 2 Prepare os Dados/2. 21 Criando o Coletor da Página de Busca do Youtube/Materiais/coleta_de_dados_searchipynb.zip

2.9 kB

2. 2 Prepare os Dados/2. 21 Criando o Coletor da Página de Busca do Youtube/Materiais/notebooks_e_dados_brutos_modulos2e3.zip

393 kB

2. 2 Prepare os Dados/3. 22 Criando o Extrator de Dados da Página de Busca do Youtube/1. parte.mp4

72 MB

2. 2 Prepare os Dados/3. 22 Criando o Extrator de Dados da Página de Busca do Youtube/desc.html

831 B

2. 2 Prepare os Dados/3. 22 Criando o Extrator de Dados da Página de Busca do Youtube/Materiais/coleta_de_dados_searchipynb.zip

2.9 kB

2. 2 Prepare os Dados/4. 23 Criando o Coletor de Dados da Página de Vídeo/1. parte.mp4

39 MB

2. 2 Prepare os Dados/4. 23 Criando o Coletor de Dados da Página de Vídeo/desc.html

490 B

2. 2 Prepare os Dados/4. 23 Criando o Coletor de Dados da Página de Vídeo/Materiais/coleta_de_dados_videoipynb.zip

7.5 kB

2. 2 Prepare os Dados/4. 23 Criando o Coletor de Dados da Página de Vídeo/Materiais/parsed_videosjson.zip

42 kB

2. 2 Prepare os Dados/5. 24 Criando o Extrator de Dados da Página de Vídeo/1. parte.mp4

117 MB

2. 2 Prepare os Dados/5. 24 Criando o Extrator de Dados da Página de Vídeo/desc.html

333 B

2. 2 Prepare os Dados/5. 24 Criando o Extrator de Dados da Página de Vídeo/Materiais/coleta_de_dados_videoipynb.zip

7.5 kB

2. 2 Prepare os Dados/5. 24 Criando o Extrator de Dados da Página de Vídeo/Materiais/parsed_video_infojson.zip

33 MB

2. 2 Prepare os Dados/6. 25 Inspecionando os Dados Extraídos da Página de Vídeo/1. parte.mp4

48 MB

2. 2 Prepare os Dados/6. 25 Inspecionando os Dados Extraídos da Página de Vídeo/desc.html

570 B

2. 2 Prepare os Dados/6. 25 Inspecionando os Dados Extraídos da Página de Vídeo/Materiais/coleta_de_dados_videoipynb.zip

7.5 kB

2. 2 Prepare os Dados/6. 25 Inspecionando os Dados Extraídos da Página de Vídeo/Materiais/parsed_video_infojson.zip

33 MB

2. 2 Prepare os Dados/6. 25 Inspecionando os Dados Extraídos da Página de Vídeo/Materiais/raw_data_sem_labelscsv.zip

223 kB

2. 2 Prepare os Dados/7. 26 Limpando e Transformando os Dados/1. parte.mp4

148 MB

2. 2 Prepare os Dados/7. 26 Limpando e Transformando os Dados/desc.html

590 B

2. 2 Prepare os Dados/7. 26 Limpando e Transformando os Dados/Materiais/modelo1ipynb.zip

69 kB

2. 2 Prepare os Dados/7. 26 Limpando e Transformando os Dados/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip

224 kB

2. 2 Prepare os Dados/8. 27 Criando as Primeiras Features/1. parte.mp4

70 MB

2. 2 Prepare os Dados/8. 27 Criando as Primeiras Features/desc.html

1.3 kB

2. 2 Prepare os Dados/8. 27 Criando as Primeiras Features/Materiais/modelo1ipynb.zip

69 kB

2. 2 Prepare os Dados/8. 27 Criando as Primeiras Features/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip

224 kB

2. 2 Prepare os Dados/9. 28 Visualizando e Interpretando uma Árvore de Decisão/1. parte.mp4

27 MB

2. 2 Prepare os Dados/9. 28 Visualizando e Interpretando uma Árvore de Decisão/desc.html

248 B

2. 2 Prepare os Dados/9. 28 Visualizando e Interpretando uma Árvore de Decisão/Materiais/modelo1ipynb.zip

69 kB

2. 2 Prepare os Dados/9. 28 Visualizando e Interpretando uma Árvore de Decisão/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip

224 kB

2. 2 Prepare os Dados/10. 29 Active Learning e Adicionando Features de Texto do Título/1. parte.mp4

63 MB

2. 2 Prepare os Dados/10. 29 Active Learning e Adicionando Features de Texto do Título/desc.html

490 B

2. 2 Prepare os Dados/10. 29 Active Learning e Adicionando Features de Texto do Título/Materiais/modelo2ipynb.zip

9.4 kB

2. 2 Prepare os Dados/10. 29 Active Learning e Adicionando Features de Texto do Título/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip

224 kB

2. 2 Prepare os Dados/11. 210 Selecionando Exemplos para o Active Learning/1. parte.mp4

53 MB

2. 2 Prepare os Dados/11. 210 Selecionando Exemplos para o Active Learning/desc.html

196 B

2. 2 Prepare os Dados/11. 210 Selecionando Exemplos para o Active Learning/Materiais/active_label1csv.zip

20 kB

2. 2 Prepare os Dados/11. 210 Selecionando Exemplos para o Active Learning/Materiais/modelo2ipynb.zip

9.4 kB

2. 2 Prepare os Dados/11. 210 Selecionando Exemplos para o Active Learning/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip

224 kB

2. 2 Prepare os Dados/12. 211 Avaliando os Resultados do Active Learning/1. parte.mp4

49 MB

2. 2 Prepare os Dados/12. 211 Avaliando os Resultados do Active Learning/Materiais/active_labels1_donecsv.zip

20 kB

2. 2 Prepare os Dados/12. 211 Avaliando os Resultados do Active Learning/Materiais/modelo3_alipynb.zip

3.7 kB

2. 2 Prepare os Dados/12. 211 Avaliando os Resultados do Active Learning/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip

224 kB

2. Validação Avançada para Time Series/1. 1 Holdout Simples/1. parte.mp4

88 MB

2. Validação Avançada para Time Series/1. 1 Holdout Simples/desc.html

783 B

2. Validação Avançada para Time Series/1. 1 Holdout Simples/Materiais/0_1_holdout_nbs.zip

3.1 kB

bloq.txt

30 kB

2. Validação Avançada para Time Series/1. 1 Holdout Simples/Materiais/train_test_feather_MAIS_DE_1GB_split.zip

18 MB

2. Validação Avançada para Time Series/2. 2 Repeated Holdout/1. parte.mp4

43 MB

2. Validação Avançada para Time Series/2. 2 Repeated Holdout/desc.html

699 B

2. Validação Avançada para Time Series/2. 2 Repeated Holdout/Materiais/2_rep_holdoutipynb.zip

1.6 kB

2. Validação Avançada para Time Series/3. 3 Prequential Expanding/1. parte.mp4

65 MB

2. Validação Avançada para Time Series/3. 3 Prequential Expanding/desc.html

694 B

2. Validação Avançada para Time Series/3. 3 Prequential Expanding/Materiais/3_prequential_expandingipynb.zip

2.3 kB

2. Validação Avançada para Time Series/4. 4 Prequential Sliding/1. parte.mp4

43 MB

2. Validação Avançada para Time Series/4. 4 Prequential Sliding/desc.html

297 B

2. Validação Avançada para Time Series/4. 4 Prequential Sliding/Materiais/4_prequential_slidingipynb.zip

2.3 kB

2. Validação Avançada para Time Series/5. 5 Block e Combinatorial Cross-Validation/1. parte.mp4

96 MB

2. Validação Avançada para Time Series/5. 5 Block e Combinatorial Cross-Validation/desc.html

297 B

2. Validação Avançada para Time Series/5. 5 Block e Combinatorial Cross-Validation/Materiais/5_block_cvipynb.zip

4.6 kB

2. Validação Avançada para Time Series/6. 6 Comparação dos Métodos com a Distribuição de Avaliações do Teste/1. parte.mp4

56 MB

2. Validação Avançada para Time Series/6. 6 Comparação dos Métodos com a Distribuição de Avaliações do Teste/desc.html

297 B

2. Validação Avançada para Time Series/6. 6 Comparação dos Métodos com a Distribuição de Avaliações do Teste/Materiais/6_distro_analysis.zip

7.9 kB

2. Validação Avançada para Time Series/7. 7 Comentários sobre o Paper que Usei como Referência/1. parte.mp4

215 MB

2. Validação Avançada para Time Series/7. 7 Comentários sobre o Paper que Usei como Referência/desc.html

511 B

3. 3 Crie o Modelo/1. 31 O Primeiro Modelo - Random Forest/1. parte.mp4

86 MB

3. 3 Crie o Modelo/1. 31 O Primeiro Modelo - Random Forest/Materiais/labels_curso - to_label_2csv.zip

223 kB

3. 3 Crie o Modelo/1. 31 O Primeiro Modelo - Random Forest/Materiais/modelo4ipynb.zip

9.2 kB

3. 3 Crie o Modelo/2. 32 LightGBM e Bayesian Optimization/1. parte.mp4

129 MB

3. 3 Crie o Modelo/2. 32 LightGBM e Bayesian Optimization/desc.html

588 B

3. 3 Crie o Modelo/2. 32 LightGBM e Bayesian Optimization/Materiais/labels_curso - to_label_2csv.zip

223 kB

3. 3 Crie o Modelo/2. 32 LightGBM e Bayesian Optimization/Materiais/modelo4ipynb.zip

9.2 kB

3. 3 Crie o Modelo/3. 33 Regressão Logística/1. parte.mp4

34 MB

3. 3 Crie o Modelo/3. 33 Regressão Logística/desc.html

284 B

3. 3 Crie o Modelo/3. 33 Regressão Logística/Materiais/labels_curso - to_label_2csv.zip

223 kB

3. 3 Crie o Modelo/3. 33 Regressão Logística/Materiais/modelo4ipynb.zip

9.2 kB

3. 3 Crie o Modelo/4. 34 Ensemble Final/1. parte.mp4

79 MB

3. 3 Crie o Modelo/4. 34 Ensemble Final/desc.html

167 B

3. 3 Crie o Modelo/4. 34 Ensemble Final/Materiais/labels_curso - to_label_2csv.zip

223 kB

3. 3 Crie o Modelo/4. 34 Ensemble Final/Materiais/modelo5ipynb.zip

4.4 kB

3. Feature Engineering/1. 11 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Pré-processamento dos dados/1. parte.mp4

52 MB

3. Feature Engineering/1. 11 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Pré-processamento dos dados/desc.html

249 B

3. Feature Engineering/1. 11 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Pré-processamento dos dados/Materiais/cat_like_notebooks.zip

17 kB

3. Feature Engineering/2. 12 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Likelihood/1. parte.mp4

58 MB

3. Feature Engineering/2. 12 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Likelihood/desc.html

441 B

3. Feature Engineering/2. 12 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Likelihood/Materiais/cat_like_notebooks.zip

17 kB

3. Feature Engineering/3. 13 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Weighted Likelihood/1. parte.mp4

108 MB

3. Feature Engineering/3. 13 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Weighted Likelihood/desc.html

253 B

3. Feature Engineering/3. 13 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Weighted Likelihood/Materiais/cat_like_notebooks.zip

17 kB

3. Feature Engineering/4. 14 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Featurização e Modelagem/1. parte.mp4

144 MB

3. Feature Engineering/4. 14 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Featurização e Modelagem/desc.html

201 B

3. Feature Engineering/4. 14 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Featurização e Modelagem/Materiais/cat_like_notebooks.zip

17 kB

3. Feature Engineering/5. 21 Juntando informações de time series diferentes/1. parte.mp4

99 MB

3. Feature Engineering/5. 21 Juntando informações de time series diferentes/desc.html

572 B

3. Feature Engineering/5. 21 Juntando informações de time series diferentes/Materiais/0_analysisipynb.zip

87 kB

3. Feature Engineering/5. 21 Juntando informações de time series diferentes/Materiais/full_plant1parquet.zip

1.0 MB

3. Feature Engineering/6. 22 Como Construir o Alvo (Y) Para a Previsão/1. parte.mp4

132 MB

3. Feature Engineering/6. 22 Como Construir o Alvo (Y) Para a Previsão/Materiais/1_targetipynb.zip

2.9 kB

3. Feature Engineering/6. 22 Como Construir o Alvo (Y) Para a Previsão/Materiais/full_direct_dfparquet.zip

1.3 MB

3. Feature Engineering/6. 22 Como Construir o Alvo (Y) Para a Previsão/Materiais/full_plant1parquet.zip

1.0 MB

3. Feature Engineering/7. 23 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 1/1. parte.mp4

102 MB

3. Feature Engineering/7. 23 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 1/desc.html

121 B

3. Feature Engineering/7. 23 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 1/Materiais/2_fundamentalipynb.zip

12 kB

3. Feature Engineering/7. 23 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 1/Materiais/full_direct_dfparquet.zip

1.3 MB

3. Feature Engineering/8. 24 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 2/1. parte.mp4

119 MB

3. Feature Engineering/8. 24 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 2/Materiais/2_fundamentalipynb.zip

12 kB

3. Feature Engineering/8. 24 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 2/Materiais/full_direct_dfparquet.zip

1.3 MB

3. Feature Engineering/8. 24 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 2/Materiais/train_val_parquet.zip

1.7 MB

3. Feature Engineering/9. 25 Encoding de Categóricas - CountFrequency e Target Encoding Simples/1. parte.mp4

80 MB

3. Feature Engineering/9. 25 Encoding de Categóricas - CountFrequency e Target Encoding Simples/Materiais/2b_baseline_winsoripynb.zip

2.5 kB

3. Feature Engineering/9. 25 Encoding de Categóricas - CountFrequency e Target Encoding Simples/Materiais/3_categorical_rapidsipynb.zip

2.6 kB

3. Feature Engineering/10. 26 Encoding de Categóricas - Cuidados com Vazamento de Dados no Target Encoder e KNN/1. parte.mp4

58 MB

3. Feature Engineering/10. 26 Encoding de Categóricas - Cuidados com Vazamento de Dados no Target Encoder e KNN/desc.html

290 B

3. Feature Engineering/10. 26 Encoding de Categóricas - Cuidados com Vazamento de Dados no Target Encoder e KNN/Materiais/3_categorical_rapidsipynb.zip

2.6 kB

3. Feature Engineering/11. 27 Encoding de Categóricas - Model Likelihood, Reduzir Cardinalidade e PCA/1. parte.mp4

83 MB

3. Feature Engineering/11. 27 Encoding de Categóricas - Model Likelihood, Reduzir Cardinalidade e PCA/desc.html

94 B

3. Feature Engineering/11. 27 Encoding de Categóricas - Model Likelihood, Reduzir Cardinalidade e PCA/Materiais/5_categorical_model_leakyipynb.zip

3.6 kB

3. Feature Engineering/12. 28 Encoding de Categóricas - Embeddings Supervisionados/1. parte.mp4

93 MB

3. Feature Engineering/12. 28 Encoding de Categóricas - Embeddings Supervisionados/desc.html

222 B

3. Feature Engineering/12. 28 Encoding de Categóricas - Embeddings Supervisionados/Materiais/6_supervised_embeddingsipynb.zip

9.5 kB

3. Feature Engineering/13. 29 Aproveitando Embeddings para Outros Modelos/1. parte.mp4

71 MB

3. Feature Engineering/13. 29 Aproveitando Embeddings para Outros Modelos/Materiais/7_supervised_embeddings_2ipynb.zip

2.9 kB

3. Feature Engineering/14. 210 Autoencoder Clássico (Self-supervised Learning)/1. parte.mp4

69 MB

3. Feature Engineering/14. 210 Autoencoder Clássico (Self-supervised Learning)/desc.html

833 B

3. Feature Engineering/14. 210 Autoencoder Clássico (Self-supervised Learning)/Materiais/8_autoencoderipynb.zip

2.9 kB

3. Feature Engineering/15. 211 Denoising Autoencoder/1. parte.mp4

64 MB

3. Feature Engineering/15. 211 Denoising Autoencoder/desc.html

425 B

3. Feature Engineering/15. 211 Denoising Autoencoder/Materiais/9_denoising_autoencoderipynb.zip

2.6 kB

3. Feature Engineering/16. 212 Transformação de Numéricas para Categóricas com Decision Trees/1. parte.mp4

54 MB

3. Feature Engineering/16. 212 Transformação de Numéricas para Categóricas com Decision Trees/desc.html

604 B

3. Feature Engineering/16. 212 Transformação de Numéricas para Categóricas com Decision Trees/Materiais/10_num_to_leavesipynb.zip

2.4 kB

4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/1. parte.mp4

92 MB

4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/desc.html

350 B

4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/Materiais/modelos_salvos.zip

4.2 MB

4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/Materiais/novos_videosjson.zip

10 kB

4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/Materiais/scripts.zip

5.6 kB

4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/Materiais/scripts_e_modelos_juntos_modulo4.zip

4.2 MB

4. 4 Coloque em Produção/2. 42 Criando o Web App com o Flask - run_backendpy/1. parte.mp4

23 MB

4. 4 Coloque em Produção/2. 42 Criando o Web App com o Flask - run_backendpy/Materiais/modelos_salvos.zip

4.2 MB

4. 4 Coloque em Produção/2. 42 Criando o Web App com o Flask - run_backendpy/Materiais/novos_videosjson.zip

10 kB

4. 4 Coloque em Produção/2. 42 Criando o Web App com o Flask - run_backendpy/Materiais/scripts.zip

5.6 kB

4. 4 Coloque em Produção/3. 43 Criando o Web App com o Flask - get_datapy e ml_utilspy/1. parte.mp4

89 MB

4. 4 Coloque em Produção/3. 43 Criando o Web App com o Flask - get_datapy e ml_utilspy/Materiais/modelos_salvos.zip

4.2 MB

4. 4 Coloque em Produção/3. 43 Criando o Web App com o Flask - get_datapy e ml_utilspy/Materiais/novos_videosjson.zip

10 kB

4. 4 Coloque em Produção/3. 43 Criando o Web App com o Flask - get_datapy e ml_utilspy/Materiais/scripts.zip

5.6 kB

4. 4 Coloque em Produção/4. 44 Criando o Contêiner com Docker/1. parte.mp4

53 MB

4. 4 Coloque em Produção/4. 44 Criando o Contêiner com Docker/desc.html

806 B

4. 4 Coloque em Produção/4. 44 Criando o Contêiner com Docker/Materiais/modelos_salvos.zip

4.2 MB

4. 4 Coloque em Produção/4. 44 Criando o Contêiner com Docker/Materiais/scripts.zip

5.6 kB

4. 4 Coloque em Produção/5. 45 Construindo e Rodando o Docker/1. parte.mp4

58 MB

4. 4 Coloque em Produção/5. 45 Construindo e Rodando o Docker/desc.html

359 B

4. 4 Coloque em Produção/5. 45 Construindo e Rodando o Docker/Materiais/modelos_salvos.zip

4.2 MB

4. 4 Coloque em Produção/5. 45 Construindo e Rodando o Docker/Materiais/scripts.zip

5.6 kB

4. 4 Coloque em Produção/6. 46 Enviando para o Heroku/1. parte.mp4

44 MB

4. 4 Coloque em Produção/6. 46 Enviando para o Heroku/desc.html

754 B

4. 4 Coloque em Produção/6. 46 Enviando para o Heroku/Materiais/modelos_salvos.zip

4.2 MB

4. 4 Coloque em Produção/6. 46 Enviando para o Heroku/Materiais/scripts.zip

5.6 kB

4. 4 Coloque em Produção/7. 47 Analisando a Solução Final/1. parte.mp4

109 MB

4. 4 Coloque em Produção/7. 47 Analisando a Solução Final/desc.html

175 B

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/1. 1 Introdução ao Stacking na Prática/1. parte.mp4

102 MB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/1. parte.mp4

87 MB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/desc.html

707 B

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/Materiais/0_data_prepipynb.zip

1.8 kB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/Materiais/0_splitipynb.zip

2.1 kB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/Materiais/1_lgbmipynb.zip

2.2 kB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/Materiais/p2_diario_dev_ensemble.pdf

93 kB

info.txt

385 B

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/Materiais/train_test_feather_MAIS_DE_1GB_split.zip

18 MB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/3. 3 Redes Neurais e Primeira Stack/1. parte.mp4

144 MB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/3. 3 Redes Neurais e Primeira Stack/desc.html

305 B

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/3. 3 Redes Neurais e Primeira Stack/Materiais/2_nnipynb.zip

2.7 kB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/3. 3 Redes Neurais e Primeira Stack/Materiais/3_stack1ipynb.zip

2.0 kB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/4. 4 EXTRA Análise de Overfitting entre Validação e Teste (Robustez)/1. parte.mp4

48 MB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/4. 4 EXTRA Análise de Overfitting entre Validação e Teste (Robustez)/Materiais/4_linearipynb.zip

1.1 kB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/4. 4 EXTRA Análise de Overfitting entre Validação e Teste (Robustez)/Materiais/6_overfitting_analysisipynb.zip

41 kB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/5. 5 Diversidade com Grupos de Features e Mais uma Rede Neural/1. parte.mp4

93 MB

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5. Redes Neurais para Time Series/7. 25 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - Estabilizando as previsões e rodando na GPU/1. parte.mp4

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5. Redes Neurais para Time Series/9. 27 Comparando a CNN e a RNN/1. parte.mp4

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6. Lives do Canal Editadas/2. Live 18 - Introdução Básica a Redes Neurais com Tensorflow/1. parte.mp4

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1. 1 Defina o Problema/1. Apresentação do Autor/1. parte.mp4

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8. Material de Suporte/1. Tutorial rápido de Scrapy/1. parte.mp4

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8. Material de Suporte/1. Tutorial rápido de Scrapy/Materiais/scrapy_youtube.zip

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8. Material de Suporte/2. Expanda seu conhecimento sobre validação de modelos para criar soluções mais robustas/1. parte.mp4

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8. Material de Suporte/2. Expanda seu conhecimento sobre validação de modelos para criar soluções mais robustas/Materiais/p2_live006.pdf

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