Data Science & Machine Learning

• 1. Boas-vindas 1min
• 2. Asimov Academy: nossos princípios 2min
• 3. O que é uma linguagem de programação 2min
• 4. O que podemos e não podemos fazer com Python 2min
• 5. Como tirar suas dúvidas? 3min
• 6. Apresentação à lógica de programação 2min

+ 11 aulas neste curso

• 1. Como vamos aprender Python? 4min
• 2. Criando nosso primeiro script 11min
• 3. Números em Python 7min
• 4. Texto em Python 11min
• 5. Variáveis 10min
• 6. Pegando valores do usuário 6min

+ 41 aulas neste curso

• 1. O que você vai aprender 5min
• 2. O que é um terminal 6min
• 3. Quiz – Terminal
• 4. O terminal do Windows 8min
• 5. Instalando Python no Windows 9min
• 6. O terminal do Mac 5min

+ 19 aulas neste curso

• 1. Apresentação do Curso 2min
• 2. O que são SQL e Pandas 5min
• 3. SQL x Pandas 5min
• 4. Quando usar cada um 4min
• 5. Como tirar suas dúvidas? 3min
• 6. O que é o Pandas e do que ele é capaz 8min

+ 36 aulas neste curso

• 1. Introdução ao Machine Learning 6min
• 2. Como tirar suas dúvidas? 3min
• 3. AI Forte x AI Fraco 4min
• 4. Machine Learning x Inteligência Artificial 2min
• 5. A estrutura de um projeto de Machine Learning 1min
• 6. Tipos de algoritmos de ML 10min

+ 16 aulas neste curso

• 1. Introdução ao curso de matemática 6min
• 2. Como o curso está dividido? 2min
• 3. O que são funções? 10min
• 4. Funções clássicas 6min
• 5. Limites 4min
• 6. O que são derivadas? 8min

+ 23 aulas neste curso

• 1. Apresentação do curso – Modelos de Classificação 1min
• 2. MNIST 2min
• 3. Explorando o dataset 6min
• 4. O classificador binário 9min
• 5. Medindo a acurácia de um modelo binário 4min
• 6. Métricas essenciais para modelos de classificação 8min

+ 29 aulas neste curso

• 1. Apresentação do curso – Aprendizado não supervisionado 4min
• 2. KMeans na prática 6min
• 3. Como o algoritmo de KMeans funciona? 6min
• 4. Problemas do K-Means 2min
• 5. Elbow Method (O método do cotovelo) 5min
• 6. Mixture Models 3min

+ 7 aulas neste curso

• 1. Apresentação do curso – Modelos de árvores 0min
• 2. O que é uma árvore de decisão 8min
• 3. Como funciona uma árvore de decisão 3min
• 4. Gini Impurity 4min
• 5. A lógica por trás da função custo 5min
• 6. Overfitting em modelos de árvores 12min

+ 14 aulas neste curso

• 1. Apresentação do projeto 3min
• 2. Análise exploratória dos dados 16min
• 3. Aplicando Machine Learning 14min

• 1. Apresentação do projeto 2min
• 2. Explorando do dataset 10min
• 3. Limpeza dos dados 12min
• 4. Análise exploratória dos dados – pt. 1 15min
• 5. Análise exploratória dos dados – pt. 2 18min
• 6. O poder do Machine Learning 15min

• 1. Apresentação do módulo 0min
• 2. Apresentação – Analisando dados de ações 1min
• 3. Biblioteca YFinance 14min
• 4. Explicando o projeto 8min
• 5. Resolução pt1 12min
• 6. Resolução pt2 12min

+ 1 aula neste projeto