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Aula 01 - Introdução a Machine Learning

Vitor Kessler

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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

    01:59

2Avisos.

  • Novidades na nova plataforma 1 - Acesso aos cursos, acompanhamento dos cursos e novidades no acesso.

    13:10

    ASSISTIR

  • Conhecendo nossas Categorias de Cursos e tirando maior proveito da plataforma.

    13:33

3CONCEITOS DE INFORMÁTICA E SISTEMAS OPERACIONAIS – TODAS AS AULAS DISPONÍVEIS

1. Conceitos de informática básica e aplicada. 2. Sistemas operacionais (Windows, Linux, macOS): navegação, gerenciamento de arquivos, instalação de aplicativos, pacote Office (Word, Excel, PowerPoint) - formatação, fórmulas, funções básicas. 3. Internet: navegadores, pesquisa segura, e-mail, navegação web.

  • Hardware e Software (1)

    29:46

  • Hardware e Software (2)

    34:56

  • Hardware e Software (3)

    29:32

  • Hardware e Software (4)

    32:54

  • Hardware e Software (5)

    26:16

  • Hardware e Software (6)

    28:36

  • Windows 11 - Regular (1)

    30:59

  • Windows 11 - Regular (2)

    30:36

  • Windows 11 - Regular (3)

    32:28

  • Windows 11 - Regular (4)

    25:51

  • Windows 11 - Regular (5)

    25:59

  • Windows 11 - Regular (6)

    27:09

  • Windows 11 - Regular (7)

    28:00

  • Windows 11 - Regular (8)

    28:39

  • Windows 11 - Regular (9)

    26:52

  • Linux - Multibancas - 01

    28:34

  • Linux - Multibancas - 02

    28:48

  • Linux - Multibancas - 03

    29:29

  • Linux - Multibancas - 04

    19:57

4LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO E DESENVOLVIMENTO – TODAS AS AULAS DISPONÍVEIS

4. Conceitos de programação: variáveis, tipos primitivos, operadores, atribuição. 5. Controle de fluxo: estruturas condicionais (if/else), loops (for, while). 6. Funções e procedimentos: parâmetros, escopo; estruturas de dados: arrays, listas, pilhas, filas, matrizes. 8. Tratamento de exceções. 9. Desenvolvimento front-end: HTML5, CSS3, JavaScript, frameworks (React, Angular). 10. Desenvolvimento back-end: Node.js, Python (Django), PHP (Laravel), rotas, APIs REST, autenticação, Ajax, JSON, XML, manipulação de DOM. 11. Desenvolvimento mobile: Android (Java/Kotlin), Flutter, React Native.

  • Lógica de Programação - Regular - 01

    34:02

    ASSISTIR

  • Lógica de Programação - Regular - 02

    38:51

    ASSISTIR

  • Lógica de Programação - Regular - 03

    37:35

  • Lógica de Programação - Regular - 04

    31:36

  • Lógica de Programação - Regular - 05

    26:01

  • Lógica de Programação - Regular - 06

    35:51

  • Lógica de Programação - Regular - 07

    39:28

  • Lógica de Programação - Regular - 08

    23:06

  • Estrutura de Dados - Regular - 01

    31:13

  • Estrutura de Dados - Regular - 02

    36:35

  • Estrutura de Dados - Regular - 03

    34:31

  • Estrutura de Dados - Regular - 04

    29:28

  • Estrutura de Dados - Regular - 05

    30:42

  • Busca e Ordenação- Regular - 01

    32:24

  • Busca e Ordenação- Regular - 02

    34:33

  • HTML - CESPE - 01

    28:22

  • HTML - CESPE - 02

    26:30

  • HTML - CESPE - 03

    25:34

  • HTML - CESPE - 04

    36:27

  • HTML - CESPE - 05

    31:20

  • HTML - CESPE - 06

    33:38

  • CSS - CESPE - 01

    28:23

  • CSS - CESPE - 02

    29:14

  • CSS - CESPE - 03

    31:23

  • JavaScript - Regular - 01

    30:21

    ASSISTIR

  • JavaScript - Regular - 02

    35:06

  • JavaScript - Regular - 03

    31:47

  • JavaScript - Regular - 04

    27:56

  • JavaScript - Regular - 05

    31:46

  • JavaScript - Regular - 06

    33:21

  • JavaScript - Regular - 07

    30:26

  • React - Multibancas -01

    38:37

  • React - Multibancas - 02

    25:40

  • Angular - Multibancas

    39:52

  • Python - Regular - 01

    31:47

    ASSISTIR

  • Python - Regular - 02

    33:23

  • Python - Regular - 03

    30:31

  • Python - Regular - 04

    31:25

  • Python - Regular - 05

    31:07

  • Python - Regular - 06

    31:54

  • Python - Regular - 07

    33:44

  • Python - Regular - 08

    33:09

  • PHP - Regular - 01

    30:52

  • PHP - Regular - 02

    33:19

  • PHP - Regular - 03

    34:08

  • PHP - Regular - 04

    34:55

  • PHP - Regular - 05

    34:19

  • PHP - Regular - 06

    30:54

  • PHP - Regular - 07

    35:14

  • PHP - Regular - 08

    27:59

  • API REST - FGV - 01

    39:08

  • API REST - FGV - 02

    34:39

  • AJAX - Multibancas - 01

    32:30

  • AJAX - Multibancas - 02

    26:53

  • AJAX - Multibancas - 03

    35:05

  • AJAX - Multibancas - 04

    28:03

  • AJAX - Multibancas - 05

    34:51

  • XML JSON CSV - Aula 01 - XML

    30:45

    ASSISTIR

  • XML JSON CSV - Aula 02 - DTD e XML Schema

    25:31

  • XML JSON CSV - Aula 03 - XSLT, XPath e CSV

    21:50

  • XML JSON CSV - Aula 04 - JSON

    24:10

  • Kotlin - Multibancas - 01

    31:01

  • Kotlin - Multibancas - 02

    34:45

  • Kotlin - Multibancas - 03

    29:09

  • Kotlin - Multibancas - 04

    26:35

  • Flutter - Multibancas

    30:47

5BANCO DE DADOS – 30/09/2025

12. Banco de dados: modelo relacional, integridade referencial, transações, concorrência. 13. SQL: SELECT, JOIN, INSERT, UPDATE, DELETE, views, índices. 14. Noções de bancos NoSQL.

  • NoSQL - Regular - Aula 01 - Introdução

    35:33

  • NoSQL - Regular - Aula 02 - Questões de Concurso

    37:06

  • NoSQL - Regular - Aula 03 - NoSQL orientados a grafos

    25:07

  • NoSQL - Regular - Aula 04 - NoSQL orientados a colunas e a documentos

    23:19

  • NoSQL - Regular - Aula 05 - MongoDB

    34:49

6ENGENHARIA DE SOFTWARE – TODAS AS AULAS DISPONÍVEIS

15. Ciclo de vida de software. 16. Modelagem e análise: UML, levantamento de requisitos. 17. Design patterns: GoF, GRASP. 18. Testes de software: unitários, integração, TDD, BDD, testes automatizados. 19. Automação de tarefas. 20. Metodologias ágeis: Scrum, XP, Kanban. 21. DevOps e CI/CD. 22. Controle de versão com Git e gerenciamento de branches.

  • Ciclo de Vida de Software e Processos de Software - Regular - 01

    31:55

  • Ciclo de Vida de Software e Processos de Software - Regular - 02

    31:17

  • Ciclo de Vida de Software e Processos de Software - Regular - 03

    28:00

  • Ciclo de Vida de Software e Processos de Software - Regular - 04

    25:08

  • UML FCC - 01 - Tipos de Diagrama e Diagrama de Classes

    27:33

    ASSISTIR

  • UML FCC - 02 - Diagrama de Classes

    25:45

  • UML FCC - 03 - Diagrama de Casos de Usos, de Seq. e de Comunicação

    28:19

  • UML FCC - 04 - Outros Diagramas

    24:05

  • Padrões de Projetos - GOF - Regular - 01

    31:47

    ASSISTIR

  • Padrões de Projetos - GOF - Regular - 02

    32:07

  • Padrões de Projetos - GOF - Regular - 03

    30:30

  • Padrões de Projetos - GOF - Regular - 04

    37:07

  • Padrões de Projetos - GOF - Regular - 05

    32:39

  • Padrões de Projetos - GOF - Regular - 06

    34:21

  • Aula 01 - Padrões GRASP

    39:49

  • Aula 02 - Padrões SOLID

    19:46

  • Testes de Software - FCC - Reta Final - 01

    26:16

  • Testes de Software - FCC - Reta Final - 02

    24:21

  • Metodologias Ágeis, Scrum, XP, Kanban, Lean - Vunesp - 01

    40:06

  • Metodologias Ágeis, Scrum, XP, Kanban, Lean - Vunesp - 02

    36:01

  • Metodologias Ágeis, Scrum, XP, Kanban, Lean - Vunesp - 03

    27:29

  • DevOps - Multibancas - 01

    27:54

  • DevOps - Multibancas - 02

    30:20

  • integração e entrega contínuas (CI_CD) - Multibancas - 01

    25:07

  • integração e entrega contínuas (CI_CD) - Multibancas - 02

    28:23

  • Git - Multibancas - 01

    26:05

  • Git - Multibancas - 02

    26:49

  • Git - Multibancas - 03

    34:07

7SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO - TODAS AS AULAS DISPONÍVEIS

23. Segurança da informação: autenticação, controle de acesso, certificados digitais, PKI, criptografia simétrica e assimétrica, assinaturas digitais, hashes.

  • Segurança da Informação - Conceitos - Vunesp - 01

    31:30

    ASSISTIR

  • Segurança da Informação - Ataques e Malwares - Vunesp - 01

    28:43

  • Segurança da Informação - Ataques e Malwares - Vunesp - 02

    29:37

  • Segurança da Informação - Ataques e Malwares - Vunesp - 03

    37:28

  • Segurança da Informação - Proteção contra vírus, Dispositivos e Sistemas de Segurança da Informação - Vunesp - 01

    34:31

  • Segurança da Informação - Proteção contra vírus, Dispositivos e Sistemas de Segurança da Informação - Vunesp - 02

    32:24

  • Segurança da Informação - Proteção contra vírus, Dispositivos e Sistemas de Segurança da Informação - Vunesp - 03

    23:20

  • Segurança da Informação - Autenticação, Criptografia, Assinatura e Certificado Digital - Vunesp - 01

    29:44

  • Segurança da Informação - Autenticação, Criptografia, Assinatura e Certificado Digital - Vunesp - 02

    31:28

  • Segurança da Informação - Autenticação, Criptografia, Assinatura e Certificado Digital - Vunesp - 03

    27:31

  • Segurança da Informação - Autenticação, Criptografia, Assinatura e Certificado Digital - Vunesp - 04

    21:36

8CIÊNCIA DE DADOS – TODAS AS AULAS

24. Inteligência artificial: agentes inteligentes, busca, lógica, aprendizado de máquina básico. 25. Business intelligence e data warehousing: ETL, modelagem multidimensional, OLAP, indicadores. 26. Usabilidade e acessibilidade. 27. Design centrado no usuário, heurísticas, prototipagem.

  • 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

    ASSISTIR

  • Aula 02 - Introdução a Machine Learning - 02

    09:10

  • Aula 03 - Machine Learning - Over e Underfitting

    26:21

    ASSISTIR

  • 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

    ASSISTIR

  • 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

  • Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 01

    33:57

  • Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 02

    26:05

    ASSISTIR

  • Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 03

    35:30

  • Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 04

    25:54

  • 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

    27:58

  • Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 08

    18:55

  • Usabilidade - Multibancas - Aula 01

    26:53

  • Usabilidade - Multibancas - Aula 02

    17:11
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