Turmas de Estudos e Mentoria Planos e Assinaturas Mapeamentos de Concursos Específicos. Cursos Regulares - Teoria Completa, Exercícios e Aulas em PDF Revisões de Véspera, Simulados e Provas Corrigidas Aprendendo a Estudar - Técnicas de Estudos, de Aprendizagem e Mentoria.

Pesquisar por cursos... Pesquisando por … Sem resultados para … Ver todos os cursos com …

Python - Regular - 01

Júlio César Leitão

Servidor Público Federal, graduado em Ciências da Computação e Pós-Graduado em Governança de TI. Experiência como Programador e Gestão de Projetos Ágeis.

Compre agora e tenha acesso ao curso completo

12 × de R$ 25,21 R$ 302,50 à vista

Comprar agora

Conteúdo

1Avisos e Notificações

Muita atenção neste módulo, pois serão postados todos os avisos e notificações geais do curso aqui.

Entenda a Parceria com o TECConcursos e como tudo funciona após a sua matrícula
01:59
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

2Entenda 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

3Fluência em dados

1 Fluência em dados. 1.1 Conceitos. 1.2 Atributos. 1.3 Métricas, 1.4 Transformação de dados.

Fluência em Dados - Conceitos, Atributos, Métricas, Transformação de Dados - 1
32:12
Fluência em Dados - Conceitos, Atributos, Métricas, Transformação de Dados - 2
31:20
Fluência em Dados - Conceitos, Atributos, Métricas, Transformação de Dados - 3
38:40

4Análise de Dados

2. Análise de dados. 2.1 Agrupamentos. 2.2 Tendências. 2.3 Projeções. 2.4 Conceitos de Analytics. 2.5 Aprendizado de máquina. 2.6 Inteligência artificial. 2.7 Processamento de linguagem natural.

Aula em PDF - Inteligência Artificial
94 págs.
Aula 00 - Introdução à Inteligência Artificial.
36:43
ASSISTIR
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
Aula 03 - PLN Parte 01
21:34
Aula 04 - PLN Parte 02
23:21
PLN e Visão Computacional - Questões - 2023-2024
24:49
Tópicos de IA - Aula 01 - IA Generativa Parte 01
27:30
Tópicos de IA - Aula 02 - IA Generativa Parte 02
35:20

5Governança de Dados

3. Governança de Dados. 3.1 Conceito. 3.2 Tipos (centralizada, compartilhada e colegiada).

Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 01 - Multibancas
29:45
ASSISTIR
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 02 - Multibancas
30:50
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 03 - Multibancas
24:00
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 04 - Multibancas
29:07

6Ciência de Dados

4. Ciência de dados 4.1 Importância da informação. 4.2 Ciclo de vida do processo de ciência de dados.

Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 1
29:45
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 2
28:48
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 3
30:29
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 4
33:45
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 5
27:08
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 6
30:47

7Big Data

5. Big Data. 5.1 Big Data em relação a outras disciplinas. 5.2 Papéis dos envolvidos em projetos de ciência de dados e Big Data. 5.3 Arquitetura de Big Data. 5.4 Modelos de entrega e distribuição de serviços de Big Data.

Big Data Conceitos - 01
25:54
ASSISTIR
Big Data Conceitos - 02
31:20
Big Data Conceitos - 03
47:20
Papéis dos envolvidos em projetos de Ciência de Dados e Big Data - 01
28:06
Big Data em Relação às demais Disciplinas - 01
25:17
Big Data em Relação às demais Disciplinas - 02
22:31

8Computação em nuvem

6. Computação em nuvens. 6.2 Plataformas de computação em nuvem para Big Data. 6.3 Armazenamento de dados na nuvem (cloud storage).

CloudComputing RetaFinal CESPE-01
28:32
CloudComputing RetaFinal CESPE-02
29:00
CloudComputing RetaFinal CESPE-03
28:40
CloudComputing RetaFinal CESPE-04
27:01
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 01
31:47
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 02
30:57
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 03
42:22
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 04
26:24