Aula 11 - Machine Learning - Agrupamento

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  • Como baixar e utilizar nossas aulas e PDF dos Cursos Regulares

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  • Entenda a Parceria com o TECConcursos e como tudo funciona após a sua matrícula

    01:59

2Aulas exclusivas ao vivo.

Aqui serão postadas agendas das aulas ao vivo e também as próprias aulas realizadas para que possam acompanhar.

3Análise de Dados - 20/02/2024.

1 Conceitos e fundamentos de dados. 1.1 Dados estruturados e não estruturados. 1.2 Dados abertos. 1.3 Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados. 1.4 Noções de processos de ETL. 1.5 Representação de dados numéricos, textuais e estruturados. 1.6 Fontes de dados orçamentários. 2 Bancos de dados relacionais. 2.1 Teoria e implementação. 2.2 Noções do uso de SQL como DDL e DML. 3 Noções de exploração de dados: conceituação e características. 4 Inteligência Artificial: conceitos básicos e principais aplicações no setor público. 5 Noções da Linguagem R. 6 Pareamento de dados (record linkage). 7. Microsoft PowerBI: conceitos básicos e a elaboração de painéis para visualização de dados. 8 Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD (Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018): disposições gerais; tratamento de dados pessoais; direitos do titular; tratamento de dados pessoais pelo poder público; e segurança e boas práticas.
  • Aula em PDF - Inteligência Artificial

    94 págs.

  • Aula 00 - Introdução à Inteligência Artificial.

    36:43

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  • Aula 01 - Introdução a Machine Learning

    26:36

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  • Aula 02 - Introdução a Machine Learning - 02

    09:10

  • Aula 03 - Machine Learning - Over e Underfitting

    26:21

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  • Aula 04 - Machine Learning - Tipos de Aprendizado

    14:42

  • Aula 05 - Machine Learning - Métricas de Classificação

    24:08

  • Aula 06 - Machine Learning - Classificação, Árvores de Decisão e Random Forest

    36:16

  • Aula 07 - Machine Learning - KNN e Naive Bayes

    29:00

  • Aula 08 - Machine Learning - Redes Neurais Artificais

    26:40

  • Aula 09 - Machine Learning - Regressão Logística e SVM

    23:52

  • Aula 10 - Machine Learning - Regressão

    11:40

  • Aula 11 - Machine Learning - Agrupamento

    29:37

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  • Aula 12 - Machine Learning - Regras de Associação e Redução de Dimensionalidade

    17:21

  • Aula 01 - Deep Learning Parte 01

    19:08

  • Aula 02 - Deep Learning Parte 02

    27:28

  • Aula 03 - PLN Parte 01

    21:34

  • Aula 04 - PLN Parte 02

    23:21

  • Aula 05 - Visão Computacional e Mineração de Textos

    18:43

  • Visualização e Análise Exploratória de Dados - 1

    28:57

  • Visualização e Análise Exploratória de Dados - 2 - Questões

    08:32

  • Programação - R - Introdução Conceituação e Sintaxe - 1

    24:50

  • Programação - R - Variáveis e Tipos de Dados - 2

    23:49

  • Programação - R - Tipos Numéricos Caracter Lógico - 3

    35:19

  • Programação - R - Objetos - 1

    24:13

  • Programação - R - Objetos - 2

    23:32

  • Programação - R - Operadores

    30:41

  • Programação - R - Estruturas Controle

    24:44

  • Pareamento de Dados - 1

    31:26

  • Pareamento de Dados - 2

    25:59

  • Pareamento de Dados - 3 - Questões

    13:51

  • Power BI - Aula em PDF

    64 págs.

  • Power BI - Regular - 01 Introdução e Power BI Desktop

    26:36

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  • Power BI - Regular - 02 - Power BI Desktop

    31:33

  • Power BI - Regular - 03 - Power BI Service e Conceitos

    30:53

  • LGPD - Lei 13.853/2019 - PDF

    70 págs.

  • LGPD-Regular-01

    34:00

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  • LGPD-Regular-02

    31:15

  • LGPD-Regular-03

    31:57

  • LGPD-Regular-04

    31:21

  • LGPD-Regular-05

    31:26

  • LGPD-Regular-06

    28:37

  • LGPD-Regular-07

    34:17

  • LGPD-Regular-08

    28:45

  • LGPD-Regular-09

    32:01

  • LGPD-Regular-10

    30:52

  • LGPD-Regular-11

  • LGPD-Regular-12

    31:26

  • LGPD-Regular-13

    36:56

  • LGPD-Regular-14

    36:53

  • LGPD-Regular-15

    26:40

  • LGPD-Regular-16

    35:59

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