Aula 048 – Introdução à Previsão de Demanda

Aula 049 – Modelos Avançados para Previsão de Demanda

Aula 050 – Aplicando a Metodologia Científica em Projetos de Data Science

Aula 051 – Modelagem de Processos e Abordagem de Pesquisa em Machine Learning

Aula 052 – R para Data Science: Introdução e Aplicações

Aula 053 – Pesquisa Operacional em Data Science

Aula 054 – Criando Visualizações de Dados com Seaborn e Matplotlib

Aula 055 – Introdução à Fotogrametria

Aula 056 – Fotogrametria com Python

Aula 057 – GeoAI: Aplicações de Inteligência Artificial em Geociências

Aula 058 – Ultra Aprendizado – Parte 1

Aula 059 – Ultra Aprendizado – Parte 2

Aula 060 – SQL para Data Science: Conceitos Fundamentais

Aula 061 – SQL Avançado para Data Science

Aula 062 – Data Science Aplicada ao Esporte

Aula 063 – Análise de Dados no Esporte: Técnicas e Estudos de Caso

Aula 064 – Criação de Cenários 3D e Efeitos Visuais com Python

Aula 065 – Explorando o Apache Spark para Big Data

Aula 066 – MIT 6.S191: Introdução à Deep Learning – Parte 1

Aula 067 – MIT 6.S191: Técnicas de Otimização para Deep Learning – Parte 2

Aula 068 – Inovação Corporativa: Entrevista com Ana Luísa Nogueira

Aula 069 – MIT 6.S191: Redes Neurais Recorrentes – Parte 3

Aula 070 – MIT 6.S191: Aplicações de Deep Learning – Parte 4

Aula 071 – MIT 6.S191: Convolutional Neural Networks – Parte 5

Aula 072 – MIT 6.S191: Sequence Modeling com Redes Neurais – Parte 6

Aula 073 – MIT 6.S191: Introdução a Reinforcement Learning – Parte 7

Aula 074 – MIT 6.S191: Reinforcement Learning Avançado – Parte 8

Aula 075 – MIT 6.S191: Generative Models – Parte 9

Aula 076 – MIT 6.S191: Deep Learning para Saúde – Parte 10

Aula 077 – MIT 6.S191: Tendências Futuras em Deep Learning – Parte 11

Aula 078 – Segmentação de Clientes RFM com K-means

Aula 079 – Dashboard para Análise de Dados Financeiros

Aula 080 – Neural Style Transfer: Criando Arte com Python

Aula 081 – Introdução às Redes Generativas Adversariais (GANs)

Aula 082 – Aplicando a Transformada de Fourier e Autoencoders para Denoising

Aula 083 – Probabilidade e Modelos Probabilísticos em Data Science

Aula 084 – Estratégias para Testes Técnicos em Data Science

Aula 085 – Preparação para Entrevistas em Ciência de Dados

Aula 086 – Revisão de Machine Learning – Parte 1

Aula 087 – Revisão de Machine Learning – Parte 2

Aula 088 – Avaliação de Modelos em Machine Learning

Aula 089 – Métricas de Avaliação Avançadas para Machine Learning

Aula 090 – Trabalhando com Variáveis Categóricas em Modelos Preditivos

Aula 092 – Mentoria em Grupo e Revisão de Portfólio

Aula 092 – Mentoria em Grupo e Revisão de Portfólio

…

Em constante atualização!