Grade do Curso
Módulo 1
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Módulo 2
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- 2.1.1 - Medidas de tendência central (19:46)
- 2.1.2 - Avaliando Distribuição de dados (11:55)
- Exercícios de Fixação
- 2.1.3 - Estatística Inferencial (18:33)
- 2.1.4 - Amostragem Mínima (11:05)
- 2.1.5 - Testes de Hipótese (8:36)
- 2.1.6 - Margem de Erro e Grau de Confiança (8:21)
- 2.1.7 - Variância, desvio padrão, covariância, correlação (19:25)
- 2.1.8 - Probabilidade (11:11)
- 2.1.9 - Fatorial (11:54)
Módulo 3
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- 3.1.1 - Variáveis e tipos de modelos (12:53)
- 3.1.2 - Machine Learning (12:24)
- 3.1.3 - Métricas de avaliação dos modelos (14:15)
- 3.1.4 - Algoritmos de Machine Learning (20:39)
- 3.1.5- Interpretabilidade de Modelos (19:05)
- 3.1.6 - Explicabilidade Modelos (Prática) (27:15)
- 3.1.7 - Aprendizado Supervisionado Regressão (14:29)
- 3.1.8 - Regressão Linear Simples (prática) (28:18)
- 3.1.9- Regressão Linear Múltipla (prática) (15:28)
- 3.1.10 - Regressão Linear (prática) (42:53)
- 3.1.11 - Classificação (12:41)
- 3.1.11 - Classificação (Prática) (85:31)
- 3.1.13 - Clustering (11:51)
- 3.1.14 - Clustering (Prática) (25:04)
- 3.1.15 - Sistemas de Recomendação (7:23)
- 3.1.16 - Regras de Associação (prática) (21:26)
- 3.1.17 - Processamento de linguagem natural (10:15)
Módulo 4
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