Como Criar uma Solução Completa de Data Science

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Como Criar uma Solução Completa de Data Science

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文件列表

  • 6. Lives do Canal Editadas/3. Live 24 - Tutorial Básico de Pytorch/1. parte.mp4 583.1 MB
  • 6. Lives do Canal Editadas/2. Live 18 - Introdução Básica a Redes Neurais com Tensorflow/1. parte.mp4 545.1 MB
  • 6. Lives do Canal Editadas/1. Live 1 - Perguntas Gerais Sobre Data Science/1. parte.mp4 469.0 MB
  • 1. Atualização O Scraper Quebrou E Agora/1. 1 Consertando o Extrator de Dados (Módulo 2)/1. parte.mp4 464.0 MB
  • 8. Material de Suporte/2. Expanda seu conhecimento sobre validação de modelos para criar soluções mais robustas/1. parte.mp4 364.6 MB
  • 8. Material de Suporte/1. Tutorial rápido de Scrapy/1. parte.mp4 244.1 MB
  • 1. Atualização O Scraper Quebrou E Agora/2. 2 Consertando os Scripts de Deploy (Módulos 4 e X)/1. parte.mp4 237.8 MB
  • 2. Validação Avançada para Time Series/7. 7 Comentários sobre o Paper que Usei como Referência/1. parte.mp4 225.7 MB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/9. 27 Comparando a CNN e a RNN/1. parte.mp4 195.8 MB
  • 2. 2 Prepare os Dados/1. ATUALIZAÇÃO Assista este vídeo antes de iniciar o módulo 2/1. parte.mp4 160.3 MB
  • 2. 2 Prepare os Dados/7. 26 Limpando e Transformando os Dados/1. parte.mp4 155.5 MB
  • 4. Ensembles (Stacking) para Time Series/3. 3 Redes Neurais e Primeira Stack/1. parte.mp4 151.4 MB
  • 3. Feature Engineering/4. 14 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Featurização e Modelagem/1. parte.mp4 151.2 MB
  • 3. Feature Engineering/6. 22 Como Construir o Alvo (Y) Para a Previsão/1. parte.mp4 137.8 MB
  • 4. Ensembles (Stacking) para Time Series/9. 9 Stacking (com Model Selection) Usando Ridge/1. parte.mp4 135.7 MB
  • 3. 3 Crie o Modelo/2. 32 LightGBM e Bayesian Optimization/1. parte.mp4 135.6 MB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/10. 28 Encoder-Decoder (Seq2Seq) para Time Series/1. parte.mp4 128.3 MB
  • 4. Ensembles (Stacking) para Time Series/6. 6 XGBoost na GPU e Diversidade em Grupos de Linhas/1. parte.mp4 126.5 MB
  • 3. Feature Engineering/8. 24 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 2/1. parte.mp4 124.4 MB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/1. 1 Redes Neurais Convolucionais para Time Series - Primeiros Passos/1. parte.mp4 123.2 MB
  • 2. 2 Prepare os Dados/5. 24 Criando o Extrator de Dados da Página de Vídeo/1. parte.mp4 122.7 MB
  • 4. 4 Coloque em Produção/7. 47 Analisando a Solução Final/1. parte.mp4 113.8 MB
  • 3. Feature Engineering/3. 13 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Weighted Likelihood/1. parte.mp4 113.6 MB
  • 2. 2 Prepare os Dados/2. 21 Criando o Coletor da Página de Busca do Youtube/1. parte.mp4 107.6 MB
  • 4. Ensembles (Stacking) para Time Series/10. 10 Stack Final com Média Ponderada de 2 Modelos/1. parte.mp4 107.5 MB
  • 4. Ensembles (Stacking) para Time Series/1. 1 Introdução ao Stacking na Prática/1. parte.mp4 107.4 MB
  • 3. Feature Engineering/7. 23 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 1/1. parte.mp4 106.6 MB
  • 4. Ensembles (Stacking) para Time Series/7. 7 Diversidade de Hiperparâmetros e Ideias Criativas com XGBoost/1. parte.mp4 104.3 MB
  • 3. Feature Engineering/5. 21 Juntando informações de time series diferentes/1. parte.mp4 104.1 MB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/4. 22 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - LSTM parte 2/1. parte.mp4 103.1 MB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/7. 25 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - Estabilizando as previsões e rodando na GPU/1. parte.mp4 103.0 MB
  • 2. Validação Avançada para Time Series/5. 5 Block e Combinatorial Cross-Validation/1. parte.mp4 100.4 MB
  • 4. Ensembles (Stacking) para Time Series/5. 5 Diversidade com Grupos de Features e Mais uma Rede Neural/1. parte.mp4 97.4 MB
  • 3. Feature Engineering/12. 28 Encoding de Categóricas - Embeddings Supervisionados/1. parte.mp4 97.1 MB
  • 4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/1. parte.mp4 96.0 MB
  • 2. Validação Avançada para Time Series/1. 1 Holdout Simples/Materiais/train_test_feather_MAIS_DE_1GB_split.z01 94.4 MB
  • 4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/Materiais/train_test_feather_MAIS_DE_1GB_split.z01 94.4 MB
  • 4. 4 Coloque em Produção/3. 43 Criando o Web App com o Flask - get_datapy e ml_utilspy/1. parte.mp4 93.7 MB
  • 2. Validação Avançada para Time Series/1. 1 Holdout Simples/1. parte.mp4 91.9 MB
  • 4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/1. parte.mp4 90.9 MB
  • 3. 3 Crie o Modelo/1. 31 O Primeiro Modelo - Random Forest/1. parte.mp4 90.2 MB
  • 1. 1 Defina o Problema/2. 11 Traduzindo a Ideia para a Linguagem da Data Science/1. parte.mp4 87.9 MB
  • 3. Feature Engineering/11. 27 Encoding de Categóricas - Model Likelihood, Reduzir Cardinalidade e PCA/1. parte.mp4 86.8 MB
  • 5. X Melhorando o App/1. X1 Armazenando dados numa DB SQL com SQLite3/1. parte.mp4 86.6 MB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/5. 23 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - LSTM com variáveis da estrutura da data/1. parte.mp4 85.6 MB
  • 3. Feature Engineering/9. 25 Encoding de Categóricas - CountFrequency e Target Encoding Simples/1. parte.mp4 83.4 MB
  • 3. 3 Crie o Modelo/4. 34 Ensemble Final/1. parte.mp4 82.7 MB
  • 2. 2 Prepare os Dados/3. 22 Criando o Extrator de Dados da Página de Busca do Youtube/1. parte.mp4 75.2 MB
  • 3. Feature Engineering/13. 29 Aproveitando Embeddings para Outros Modelos/1. parte.mp4 74.4 MB
  • 2. 2 Prepare os Dados/8. 27 Criando as Primeiras Features/1. parte.mp4 73.5 MB
  • 3. Feature Engineering/14. 210 Autoencoder Clássico (Self-supervised Learning)/1. parte.mp4 72.7 MB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/3. 21 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - LSTM parte 1/1. parte.mp4 72.1 MB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/6. 24 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - LSTM com previsão a cada passo/1. parte.mp4 68.0 MB
  • 2. Validação Avançada para Time Series/3. 3 Prequential Expanding/1. parte.mp4 67.8 MB
  • 3. Feature Engineering/15. 211 Denoising Autoencoder/1. parte.mp4 67.6 MB
  • 2. 2 Prepare os Dados/10. 29 Active Learning e Adicionando Features de Texto do Título/1. parte.mp4 66.3 MB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/8. 26 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - Tunando com Bayesian Optimization/1. parte.mp4 62.8 MB
  • 3. Feature Engineering/10. 26 Encoding de Categóricas - Cuidados com Vazamento de Dados no Target Encoder e KNN/1. parte.mp4 61.0 MB
  • 3. Feature Engineering/2. 12 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Likelihood/1. parte.mp4 60.8 MB
  • 4. 4 Coloque em Produção/5. 45 Construindo e Rodando o Docker/1. parte.mp4 60.5 MB
  • 4. Ensembles (Stacking) para Time Series/8. 8 (Boosted) Random Forest/1. parte.mp4 58.9 MB
  • 2. Validação Avançada para Time Series/6. 6 Comparação dos Métodos com a Distribuição de Avaliações do Teste/1. parte.mp4 58.8 MB
  • 3. Feature Engineering/16. 212 Transformação de Numéricas para Categóricas com Decision Trees/1. parte.mp4 57.1 MB
  • 2. 2 Prepare os Dados/11. 210 Selecionando Exemplos para o Active Learning/1. parte.mp4 55.9 MB
  • 4. 4 Coloque em Produção/4. 44 Criando o Contêiner com Docker/1. parte.mp4 55.4 MB
  • 3. Feature Engineering/1. 11 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Pré-processamento dos dados/1. parte.mp4 54.1 MB
  • 2. 2 Prepare os Dados/12. 211 Avaliando os Resultados do Active Learning/1. parte.mp4 51.6 MB
  • 4. Ensembles (Stacking) para Time Series/4. 4 EXTRA Análise de Overfitting entre Validação e Teste (Robustez)/1. parte.mp4 50.3 MB
  • 2. 2 Prepare os Dados/6. 25 Inspecionando os Dados Extraídos da Página de Vídeo/1. parte.mp4 49.8 MB
  • 1. 1 Defina o Problema/3. 12 Como Escolher um Problema para Resolver/1. parte.mp4 49.4 MB
  • 4. 4 Coloque em Produção/6. 46 Enviando para o Heroku/1. parte.mp4 45.9 MB
  • 2. Validação Avançada para Time Series/2. 2 Repeated Holdout/1. parte.mp4 45.3 MB
  • 2. Validação Avançada para Time Series/4. 4 Prequential Sliding/1. parte.mp4 45.1 MB
  • 5. X Melhorando o App/2. X2 Criando a API predict para retornar previsões em vídeos fora da DB/1. parte.mp4 42.9 MB
  • 2. 2 Prepare os Dados/4. 23 Criando o Coletor de Dados da Página de Vídeo/1. parte.mp4 41.1 MB
  • 3. 3 Crie o Modelo/3. 33 Regressão Logística/1. parte.mp4 36.1 MB
  • 2. 2 Prepare os Dados/5. 24 Criando o Extrator de Dados da Página de Vídeo/Materiais/parsed_video_infojson.zip 34.9 MB
  • 2. 2 Prepare os Dados/6. 25 Inspecionando os Dados Extraídos da Página de Vídeo/Materiais/parsed_video_infojson.zip 34.9 MB
  • 2. 2 Prepare os Dados/9. 28 Visualizando e Interpretando uma Árvore de Decisão/1. parte.mp4 28.4 MB
  • 4. 4 Coloque em Produção/2. 42 Criando o Web App com o Flask - run_backendpy/1. parte.mp4 24.6 MB
  • 2. Validação Avançada para Time Series/1. 1 Holdout Simples/Materiais/train_test_feather_MAIS_DE_1GB_split.zip 19.1 MB
  • 4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/Materiais/train_test_feather_MAIS_DE_1GB_split.zip 19.1 MB
  • 1. 1 Defina o Problema/1. Apresentação do Autor/1. parte.mp4 9.0 MB
  • 1. Atualização O Scraper Quebrou E Agora/2. 2 Consertando os Scripts de Deploy (Módulos 4 e X)/Materiais/deploy_ytrec3.zip 4.4 MB
  • 5. X Melhorando o App/1. X1 Armazenando dados numa DB SQL com SQLite3/Materiais/deploy_ytrec_v2.zip 4.4 MB
  • 5. X Melhorando o App/2. X2 Criando a API predict para retornar previsões em vídeos fora da DB/Materiais/deploy_ytrec_v2.zip 4.4 MB
  • 4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/Materiais/scripts_e_modelos_juntos_modulo4.zip 4.4 MB
  • 4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/Materiais/modelos_salvos.zip 4.4 MB
  • 4. 4 Coloque em Produção/2. 42 Criando o Web App com o Flask - run_backendpy/Materiais/modelos_salvos.zip 4.4 MB
  • 4. 4 Coloque em Produção/3. 43 Criando o Web App com o Flask - get_datapy e ml_utilspy/Materiais/modelos_salvos.zip 4.4 MB
  • 4. 4 Coloque em Produção/4. 44 Criando o Contêiner com Docker/Materiais/modelos_salvos.zip 4.4 MB
  • 4. 4 Coloque em Produção/5. 45 Construindo e Rodando o Docker/Materiais/modelos_salvos.zip 4.4 MB
  • 4. 4 Coloque em Produção/6. 46 Enviando para o Heroku/Materiais/modelos_salvos.zip 4.4 MB
  • 3. Feature Engineering/8. 24 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 2/Materiais/train_val_parquet.zip 1.8 MB
  • 3. Feature Engineering/6. 22 Como Construir o Alvo (Y) Para a Previsão/Materiais/full_direct_dfparquet.zip 1.3 MB
  • 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/Materiais/full_direct_dfparquet.zip 1.3 MB
  • 3. Feature Engineering/5. 21 Juntando informações de time series diferentes/Materiais/full_plant1parquet.zip 1.1 MB
  • 3. Feature Engineering/6. 22 Como Construir o Alvo (Y) Para a Previsão/Materiais/full_plant1parquet.zip 1.1 MB
  • 2. 2 Prepare os Dados/2. 21 Criando o Coletor da Página de Busca do Youtube/Materiais/notebooks_e_dados_brutos_modulos2e3.zip 402.4 kB
  • 2. 2 Prepare os Dados/7. 26 Limpando e Transformando os Dados/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip 229.7 kB
  • 2. 2 Prepare os Dados/8. 27 Criando as Primeiras Features/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip 229.7 kB
  • 2. 2 Prepare os Dados/9. 28 Visualizando e Interpretando uma Árvore de Decisão/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip 229.7 kB
  • 2. 2 Prepare os Dados/10. 29 Active Learning e Adicionando Features de Texto do Título/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip 229.7 kB
  • 2. 2 Prepare os Dados/11. 210 Selecionando Exemplos para o Active Learning/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip 229.7 kB
  • 2. 2 Prepare os Dados/12. 211 Avaliando os Resultados do Active Learning/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip 229.7 kB
  • 2. 2 Prepare os Dados/6. 25 Inspecionando os Dados Extraídos da Página de Vídeo/Materiais/raw_data_sem_labelscsv.zip 228.6 kB
  • 3. 3 Crie o Modelo/1. 31 O Primeiro Modelo - Random Forest/Materiais/labels_curso - to_label_2csv.zip 228.0 kB
  • 3. 3 Crie o Modelo/2. 32 LightGBM e Bayesian Optimization/Materiais/labels_curso - to_label_2csv.zip 228.0 kB
  • 3. 3 Crie o Modelo/3. 33 Regressão Logística/Materiais/labels_curso - to_label_2csv.zip 228.0 kB
  • 3. 3 Crie o Modelo/4. 34 Ensemble Final/Materiais/labels_curso - to_label_2csv.zip 228.0 kB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/1. 1 Redes Neurais Convolucionais para Time Series - Primeiros Passos/Materiais/sales-feb2020-prep2ipynb.zip 111.1 kB
  • 4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/Materiais/p2_diario_dev_ensemble.pdf 95.0 kB
  • 3. Feature Engineering/5. 21 Juntando informações de time series diferentes/Materiais/0_analysisipynb.zip 89.0 kB
  • 2. 2 Prepare os Dados/7. 26 Limpando e Transformando os Dados/Materiais/modelo1ipynb.zip 70.7 kB
  • 2. 2 Prepare os Dados/8. 27 Criando as Primeiras Features/Materiais/modelo1ipynb.zip 70.7 kB
  • 2. 2 Prepare os Dados/9. 28 Visualizando e Interpretando uma Árvore de Decisão/Materiais/modelo1ipynb.zip 70.7 kB
  • 8. Material de Suporte/2. Expanda seu conhecimento sobre validação de modelos para criar soluções mais robustas/Materiais/p2_live006.pdf 48.5 kB
  • 2. 2 Prepare os Dados/4. 23 Criando o Coletor de Dados da Página de Vídeo/Materiais/parsed_videosjson.zip 43.1 kB
  • 4. Ensembles (Stacking) para Time Series/4. 4 EXTRA Análise de Overfitting entre Validação e Teste (Robustez)/Materiais/6_overfitting_analysisipynb.zip 42.2 kB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/1. 1 Redes Neurais Convolucionais para Time Series - Primeiros Passos/Materiais/sales-feb2020-cnn1ipynb.zip 39.5 kB
  • bloq.txt 31.1 kB
  • 2. 2 Prepare os Dados/12. 211 Avaliando os Resultados do Active Learning/Materiais/active_labels1_donecsv.zip 20.3 kB
  • 2. 2 Prepare os Dados/11. 210 Selecionando Exemplos para o Active Learning/Materiais/active_label1csv.zip 20.0 kB
  • 1. 1 Defina o Problema/2. 11 Traduzindo a Ideia para a Linguagem da Data Science/Materiais/p2_video1_perguntas.pdf 19.3 kB
  • 8. Material de Suporte/1. Tutorial rápido de Scrapy/Materiais/scrapy_youtube.zip 19.0 kB
  • 1. Atualização O Scraper Quebrou E Agora/1. 1 Consertando o Extrator de Dados (Módulo 2)/Materiais/extrator_novoipynb.zip 18.3 kB
  • 3. Feature Engineering/1. 11 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Pré-processamento dos dados/Materiais/cat_like_notebooks.zip 17.8 kB
  • 3. Feature Engineering/2. 12 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Likelihood/Materiais/cat_like_notebooks.zip 17.8 kB
  • 3. Feature Engineering/3. 13 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Weighted Likelihood/Materiais/cat_like_notebooks.zip 17.8 kB
  • 3. Feature Engineering/4. 14 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Featurização e Modelagem/Materiais/cat_like_notebooks.zip 17.8 kB
  • 3. Feature Engineering/7. 23 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 1/Materiais/2_fundamentalipynb.zip 12.0 kB
  • 3. Feature Engineering/8. 24 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 2/Materiais/2_fundamentalipynb.zip 12.0 kB
  • 4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/Materiais/novos_videosjson.zip 10.2 kB
  • 4. 4 Coloque em Produção/2. 42 Criando o Web App com o Flask - run_backendpy/Materiais/novos_videosjson.zip 10.2 kB
  • 4. 4 Coloque em Produção/3. 43 Criando o Web App com o Flask - get_datapy e ml_utilspy/Materiais/novos_videosjson.zip 10.2 kB
  • 3. Feature Engineering/12. 28 Encoding de Categóricas - Embeddings Supervisionados/Materiais/6_supervised_embeddingsipynb.zip 9.8 kB
  • 2. 2 Prepare os Dados/10. 29 Active Learning e Adicionando Features de Texto do Título/Materiais/modelo2ipynb.zip 9.6 kB
  • 2. 2 Prepare os Dados/11. 210 Selecionando Exemplos para o Active Learning/Materiais/modelo2ipynb.zip 9.6 kB
  • 4. Ensembles (Stacking) para Time Series/6. 6 XGBoost na GPU e Diversidade em Grupos de Linhas/Materiais/11_xgb_rows_groupsipynb.zip 9.6 kB
  • 3. 3 Crie o Modelo/1. 31 O Primeiro Modelo - Random Forest/Materiais/modelo4ipynb.zip 9.4 kB
  • 3. 3 Crie o Modelo/2. 32 LightGBM e Bayesian Optimization/Materiais/modelo4ipynb.zip 9.4 kB
  • 3. 3 Crie o Modelo/3. 33 Regressão Logística/Materiais/modelo4ipynb.zip 9.4 kB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/10. 28 Encoder-Decoder (Seq2Seq) para Time Series/Materiais/rnn_gru1_encoderdecoder_seedavg_cuda.zip 8.3 kB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/3. 21 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - LSTM parte 1/Materiais/rnn_lstm1_notebook_dados.zip 8.2 kB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/4. 22 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - LSTM parte 2/Materiais/rnn_lstm1_notebook_dados.zip 8.2 kB
  • 2. Validação Avançada para Time Series/6. 6 Comparação dos Métodos com a Distribuição de Avaliações do Teste/Materiais/6_distro_analysis.zip 8.1 kB
  • 2. 2 Prepare os Dados/4. 23 Criando o Coletor de Dados da Página de Vídeo/Materiais/coleta_de_dados_videoipynb.zip 7.7 kB
  • 2. 2 Prepare os Dados/5. 24 Criando o Extrator de Dados da Página de Vídeo/Materiais/coleta_de_dados_videoipynb.zip 7.7 kB
  • 2. 2 Prepare os Dados/6. 25 Inspecionando os Dados Extraídos da Página de Vídeo/Materiais/coleta_de_dados_videoipynb.zip 7.7 kB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/1. 1 Redes Neurais Convolucionais para Time Series - Primeiros Passos/Materiais/ts_hr_feb_2020csv.zip 5.9 kB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/5. 23 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - LSTM com variáveis da estrutura da data/Materiais/ts_hr_feb_2020csv.zip 5.9 kB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/6. 24 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - LSTM com previsão a cada passo/Materiais/ts_hr_feb_2020csv.zip 5.9 kB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/7. 25 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - Estabilizando as previsões e rodando na GPU/Materiais/ts_hr_feb_2020csv.zip 5.9 kB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/8. 26 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - Tunando com Bayesian Optimization/Materiais/ts_hr_feb_2020csv.zip 5.9 kB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/9. 27 Comparando a CNN e a RNN/Materiais/ts_hr_feb_2020csv.zip 5.9 kB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/10. 28 Encoder-Decoder (Seq2Seq) para Time Series/Materiais/ts_hr_feb_2020csv.zip 5.9 kB
  • 4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/Materiais/scripts.zip 5.8 kB
  • 4. 4 Coloque em Produção/2. 42 Criando o Web App com o Flask - run_backendpy/Materiais/scripts.zip 5.8 kB
  • 4. 4 Coloque em Produção/3. 43 Criando o Web App com o Flask - get_datapy e ml_utilspy/Materiais/scripts.zip 5.8 kB
  • 4. 4 Coloque em Produção/4. 44 Criando o Contêiner com Docker/Materiais/scripts.zip 5.8 kB
  • 4. 4 Coloque em Produção/5. 45 Construindo e Rodando o Docker/Materiais/scripts.zip 5.8 kB
  • 4. 4 Coloque em Produção/6. 46 Enviando para o Heroku/Materiais/scripts.zip 5.8 kB
  • 5. Redes Neurais para Time Series/9. 27 Comparando a CNN e a RNN/Materiais/cnn1_emb1_seedavg_cuda_tuneipynb.zip 5.7 kB
  • 2. Validação Avançada para Time Series/5. 5 Block e Combinatorial Cross-Validation/Materiais/5_block_cvipynb.zip 4.8 kB
  • 3. 3 Crie o Modelo/4. 34 Ensemble Final/Materiais/modelo5ipynb.zip 4.5 kB
  • et/BN6AVXUX.zip 4.0 kB
  • et/CEF4FF5W.zip 4.0 kB
  • et/G7EXWS6C.zip 4.0 kB
  • et/QWZSJI0B.zip 4.0 kB
  • et/QXQ6RBRM.zip 4.0 kB
  • 2. 2 Prepare os Dados/12. 211 Avaliando os Resultados do Active Learning/Materiais/modelo3_alipynb.zip 3.8 kB
  • 3. Feature Engineering/11. 27 Encoding de Categóricas - Model Likelihood, Reduzir Cardinalidade e PCA/Materiais/5_categorical_model_leakyipynb.zip 3.7 kB
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