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Aula 01 - Introdução a Machine Learning

Vitor Kessler

Auditor Federal de Finanças e Controle da Controladoria-Geral da União CGU, trabalhando com auditoria de TI e cruzamento de bases de dados.

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Conteúdo

1Entenda as Parcerias

Aqui serão postados vídeos explicativos sobre cada uma das nossas parcerias e como tudo funciona.

Entenda a Parceria com o TECConcursos e como tudo funciona após a sua matrícula
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2Avisos.

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3ANÁLISE DE DADOS, BUSINESSE INTELLIGENCE E BIG DATA – Todas as aulas disponíveis

Noções de Análise e Mineração de Dados: Estrutura e Organização dos Dados (dados estruturados e não estruturados), Dados abertos. Coleta, Tratamento, Armazenamento e Visualização de dados. Conhecimentos básicos em modelagem de bancos de dados e uso de técnicas de exploração para identificar padrões e tendências. Técnicas para pré-processamento de dados. Técnicas e tarefas de mineração de dados.

Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 01
37:41
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Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 02
38:30
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Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 03
25:57
Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 04
34:49
Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 05
29:27
Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 06
24:44
Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 07
26:40
Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 08
46:29
Big Data Conceitos - 01
25:54
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Big Data Conceitos - 02
31:20
Big Data Conceitos - 03
47:20
Big Data em Relação às demais Disciplinas - 01
25:17
Big Data em Relação às demais Disciplinas - 02
22:31
Papéis dos envolvidos em projetos de Ciência de Dados e Big Data - 01
28:06
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 01
31:47
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 02
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Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 03
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Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 04
26:24
Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 01
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Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 02
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Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 03
35:30
Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 04
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Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 05
23:44
Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 06
25:56
Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 07
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Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 08
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4MODELAGEM DE DADOS RELACIONAIS – Todas as aulas disponíveis

Bancos de dados relacionais: teoria e implementação.

Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 01
32:08
Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 02
26:22
Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 03
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Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 04
32:02
Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 05
30:47
Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 06
33:07
Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 07
33:58
Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 08
35:43
Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 09
28:23

5SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO – Todas as aulas disponíveis

Noções de segurança da informação, incluindo conceitos de confidencialidade, integridade, disponibilidade e autenticidade.

Segurança a Informação 01 - Conceitos e Autenticação - FGV
28:27
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6INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – Todas as aulas disponíveis

Noções de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: Compreensão básica das principais técnicas de aprendizado de máquina, como agrupamento (clustering), classificação, detecção de anomalias. Compreensão básica de Grandes Modelos de Linguagem (LLM) e de engenharia de prompt

Aula em PDF - Inteligência Artificial
94 págs.
Aula 00 - Introdução à Inteligência Artificial.
36:43
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Introdução - Questões - 2023-2024
21:50
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 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
38:25
Aula 02 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
31:42
Aula 03 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
35:07
Aula 04 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
25:15
Aula 05 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
26:18
Aula 06 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
24:57
Resolução de Questões Avançadas IA - FGV - 01
35:47
Resolução de Questões Avançadas IA - FGV - 02
29:59
Resolução de Questões Avançadas IA - FGV - 03
27:41

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