Como Criar uma Solução Completa de Data Science

2. Validação Avançada para Time Series/1. 1 Holdout Simples/Materiais/train_test_feather_MAIS_DE_1GB_split.z01

90 MB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/Materiais/train_test_feather_MAIS_DE_1GB_split.z01

90 MB

6. Lives do Canal Editadas/3. Live 24 - Tutorial Básico de Pytorch/1. parte.mp4

556.09 MB

1. 1 Defina o Problema/2. 11 Traduzindo a Ideia para a Linguagem da Data Science/1. parte.mp4

83.84 MB

1. 1 Defina o Problema/2. 11 Traduzindo a Ideia para a Linguagem da Data Science/desc.html

232 B

1. 1 Defina o Problema/2. 11 Traduzindo a Ideia para a Linguagem da Data Science/Materiais/p2_video1_perguntas.pdf

18.85 KB

1. 1 Defina o Problema/3. 12 Como Escolher um Problema para Resolver/1. parte.mp4

47.11 MB

1. 1 Defina o Problema/3. 12 Como Escolher um Problema para Resolver/desc.html

643 B

1. Atualização O Scraper Quebrou E Agora/1. 1 Consertando o Extrator de Dados (Módulo 2)/1. parte.mp4

442.48 MB

1. Atualização O Scraper Quebrou E Agora/1. 1 Consertando o Extrator de Dados (Módulo 2)/desc.html

871 B

1. Atualização O Scraper Quebrou E Agora/1. 1 Consertando o Extrator de Dados (Módulo 2)/Materiais/extrator_novoipynb.zip

17.89 KB

1. Atualização O Scraper Quebrou E Agora/2. 2 Consertando os Scripts de Deploy (Módulos 4 e X)/1. parte.mp4

226.74 MB

1. Atualização O Scraper Quebrou E Agora/2. 2 Consertando os Scripts de Deploy (Módulos 4 e X)/Materiais/deploy_ytrec3.zip

4.23 MB

2. 2 Prepare os Dados/1. ATUALIZAÇÃO Assista este vídeo antes de iniciar o módulo 2/1. parte.mp4

152.88 MB

2. 2 Prepare os Dados/2. 21 Criando o Coletor da Página de Busca do Youtube/1. parte.mp4

102.62 MB

2. 2 Prepare os Dados/2. 21 Criando o Coletor da Página de Busca do Youtube/desc.html

424 B

2. 2 Prepare os Dados/2. 21 Criando o Coletor da Página de Busca do Youtube/Materiais/coleta_de_dados_searchipynb.zip

2.9 KB

2. 2 Prepare os Dados/2. 21 Criando o Coletor da Página de Busca do Youtube/Materiais/notebooks_e_dados_brutos_modulos2e3.zip

392.93 KB

2. 2 Prepare os Dados/3. 22 Criando o Extrator de Dados da Página de Busca do Youtube/1. parte.mp4

71.75 MB

2. 2 Prepare os Dados/3. 22 Criando o Extrator de Dados da Página de Busca do Youtube/desc.html

831 B

2. 2 Prepare os Dados/3. 22 Criando o Extrator de Dados da Página de Busca do Youtube/Materiais/coleta_de_dados_searchipynb.zip

2.9 KB

2. 2 Prepare os Dados/4. 23 Criando o Coletor de Dados da Página de Vídeo/1. parte.mp4

39.19 MB

2. 2 Prepare os Dados/4. 23 Criando o Coletor de Dados da Página de Vídeo/desc.html

490 B

2. 2 Prepare os Dados/4. 23 Criando o Coletor de Dados da Página de Vídeo/Materiais/coleta_de_dados_videoipynb.zip

7.53 KB

2. 2 Prepare os Dados/4. 23 Criando o Coletor de Dados da Página de Vídeo/Materiais/parsed_videosjson.zip

42.06 KB

2. 2 Prepare os Dados/5. 24 Criando o Extrator de Dados da Página de Vídeo/1. parte.mp4

116.97 MB

2. 2 Prepare os Dados/5. 24 Criando o Extrator de Dados da Página de Vídeo/desc.html

333 B

2. 2 Prepare os Dados/5. 24 Criando o Extrator de Dados da Página de Vídeo/Materiais/coleta_de_dados_videoipynb.zip

7.53 KB

2. 2 Prepare os Dados/5. 24 Criando o Extrator de Dados da Página de Vídeo/Materiais/parsed_video_infojson.zip

33.28 MB

2. 2 Prepare os Dados/6. 25 Inspecionando os Dados Extraídos da Página de Vídeo/1. parte.mp4

47.47 MB

2. 2 Prepare os Dados/6. 25 Inspecionando os Dados Extraídos da Página de Vídeo/desc.html

570 B

2. 2 Prepare os Dados/6. 25 Inspecionando os Dados Extraídos da Página de Vídeo/Materiais/coleta_de_dados_videoipynb.zip

7.53 KB

2. 2 Prepare os Dados/6. 25 Inspecionando os Dados Extraídos da Página de Vídeo/Materiais/parsed_video_infojson.zip

33.28 MB

2. 2 Prepare os Dados/6. 25 Inspecionando os Dados Extraídos da Página de Vídeo/Materiais/raw_data_sem_labelscsv.zip

223.27 KB

2. 2 Prepare os Dados/7. 26 Limpando e Transformando os Dados/1. parte.mp4

148.31 MB

2. 2 Prepare os Dados/7. 26 Limpando e Transformando os Dados/desc.html

590 B

2. 2 Prepare os Dados/7. 26 Limpando e Transformando os Dados/Materiais/modelo1ipynb.zip

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2. 2 Prepare os Dados/7. 26 Limpando e Transformando os Dados/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip

224.36 KB

2. 2 Prepare os Dados/8. 27 Criando as Primeiras Features/1. parte.mp4

70.09 MB

2. 2 Prepare os Dados/8. 27 Criando as Primeiras Features/desc.html

1.34 KB

2. 2 Prepare os Dados/8. 27 Criando as Primeiras Features/Materiais/modelo1ipynb.zip

69.09 KB

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224.36 KB

2. 2 Prepare os Dados/9. 28 Visualizando e Interpretando uma Árvore de Decisão/1. parte.mp4

27.05 MB

2. 2 Prepare os Dados/9. 28 Visualizando e Interpretando uma Árvore de Decisão/desc.html

248 B

2. 2 Prepare os Dados/9. 28 Visualizando e Interpretando uma Árvore de Decisão/Materiais/modelo1ipynb.zip

69.09 KB

2. 2 Prepare os Dados/9. 28 Visualizando e Interpretando uma Árvore de Decisão/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip

224.36 KB

2. 2 Prepare os Dados/10. 29 Active Learning e Adicionando Features de Texto do Título/1. parte.mp4

63.26 MB

2. 2 Prepare os Dados/10. 29 Active Learning e Adicionando Features de Texto do Título/desc.html

490 B

2. 2 Prepare os Dados/10. 29 Active Learning e Adicionando Features de Texto do Título/Materiais/modelo2ipynb.zip

9.4 KB

2. 2 Prepare os Dados/10. 29 Active Learning e Adicionando Features de Texto do Título/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip

224.36 KB

2. 2 Prepare os Dados/11. 210 Selecionando Exemplos para o Active Learning/1. parte.mp4

53.27 MB

2. 2 Prepare os Dados/11. 210 Selecionando Exemplos para o Active Learning/desc.html

196 B

2. 2 Prepare os Dados/11. 210 Selecionando Exemplos para o Active Learning/Materiais/active_label1csv.zip

19.56 KB

2. 2 Prepare os Dados/11. 210 Selecionando Exemplos para o Active Learning/Materiais/modelo2ipynb.zip

9.4 KB

2. 2 Prepare os Dados/11. 210 Selecionando Exemplos para o Active Learning/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip

224.36 KB

2. 2 Prepare os Dados/12. 211 Avaliando os Resultados do Active Learning/1. parte.mp4

49.17 MB

2. 2 Prepare os Dados/12. 211 Avaliando os Resultados do Active Learning/Materiais/active_labels1_donecsv.zip

19.87 KB

2. 2 Prepare os Dados/12. 211 Avaliando os Resultados do Active Learning/Materiais/modelo3_alipynb.zip

3.75 KB

2. 2 Prepare os Dados/12. 211 Avaliando os Resultados do Active Learning/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip

224.36 KB

2. Validação Avançada para Time Series/1. 1 Holdout Simples/1. parte.mp4

87.6 MB

2. Validação Avançada para Time Series/1. 1 Holdout Simples/desc.html

783 B

2. Validação Avançada para Time Series/1. 1 Holdout Simples/Materiais/0_1_holdout_nbs.zip

3.09 KB

bloq.txt

30.32 KB

2. Validação Avançada para Time Series/1. 1 Holdout Simples/Materiais/train_test_feather_MAIS_DE_1GB_split.zip

18.18 MB

2. Validação Avançada para Time Series/2. 2 Repeated Holdout/1. parte.mp4

43.22 MB

2. Validação Avançada para Time Series/2. 2 Repeated Holdout/desc.html

699 B

2. Validação Avançada para Time Series/2. 2 Repeated Holdout/Materiais/2_rep_holdoutipynb.zip

1.58 KB

2. Validação Avançada para Time Series/3. 3 Prequential Expanding/1. parte.mp4

64.68 MB

2. Validação Avançada para Time Series/3. 3 Prequential Expanding/desc.html

694 B

2. Validação Avançada para Time Series/3. 3 Prequential Expanding/Materiais/3_prequential_expandingipynb.zip

2.25 KB

2. Validação Avançada para Time Series/4. 4 Prequential Sliding/1. parte.mp4

43.04 MB

2. Validação Avançada para Time Series/4. 4 Prequential Sliding/desc.html

297 B

2. Validação Avançada para Time Series/4. 4 Prequential Sliding/Materiais/4_prequential_slidingipynb.zip

2.34 KB

2. Validação Avançada para Time Series/5. 5 Block e Combinatorial Cross-Validation/1. parte.mp4

95.79 MB

2. Validação Avançada para Time Series/5. 5 Block e Combinatorial Cross-Validation/desc.html

297 B

2. Validação Avançada para Time Series/5. 5 Block e Combinatorial Cross-Validation/Materiais/5_block_cvipynb.zip

4.64 KB

2. Validação Avançada para Time Series/6. 6 Comparação dos Métodos com a Distribuição de Avaliações do Teste/1. parte.mp4

56.12 MB

2. Validação Avançada para Time Series/6. 6 Comparação dos Métodos com a Distribuição de Avaliações do Teste/desc.html

297 B

2. Validação Avançada para Time Series/6. 6 Comparação dos Métodos com a Distribuição de Avaliações do Teste/Materiais/6_distro_analysis.zip

7.95 KB

2. Validação Avançada para Time Series/7. 7 Comentários sobre o Paper que Usei como Referência/1. parte.mp4

215.23 MB

2. Validação Avançada para Time Series/7. 7 Comentários sobre o Paper que Usei como Referência/desc.html

511 B

3. 3 Crie o Modelo/1. 31 O Primeiro Modelo - Random Forest/1. parte.mp4

86.02 MB

3. 3 Crie o Modelo/1. 31 O Primeiro Modelo - Random Forest/Materiais/labels_curso - to_label_2csv.zip

222.61 KB

3. 3 Crie o Modelo/1. 31 O Primeiro Modelo - Random Forest/Materiais/modelo4ipynb.zip

9.19 KB

3. 3 Crie o Modelo/2. 32 LightGBM e Bayesian Optimization/1. parte.mp4

129.29 MB

3. 3 Crie o Modelo/2. 32 LightGBM e Bayesian Optimization/desc.html

588 B

3. 3 Crie o Modelo/2. 32 LightGBM e Bayesian Optimization/Materiais/labels_curso - to_label_2csv.zip

222.61 KB

3. 3 Crie o Modelo/2. 32 LightGBM e Bayesian Optimization/Materiais/modelo4ipynb.zip

9.19 KB

3. 3 Crie o Modelo/3. 33 Regressão Logística/1. parte.mp4

34.42 MB

3. 3 Crie o Modelo/3. 33 Regressão Logística/desc.html

284 B

3. 3 Crie o Modelo/3. 33 Regressão Logística/Materiais/labels_curso - to_label_2csv.zip

222.61 KB

3. 3 Crie o Modelo/3. 33 Regressão Logística/Materiais/modelo4ipynb.zip

9.19 KB

3. 3 Crie o Modelo/4. 34 Ensemble Final/1. parte.mp4

78.89 MB

3. 3 Crie o Modelo/4. 34 Ensemble Final/desc.html

167 B

3. 3 Crie o Modelo/4. 34 Ensemble Final/Materiais/labels_curso - to_label_2csv.zip

222.61 KB

3. 3 Crie o Modelo/4. 34 Ensemble Final/Materiais/modelo5ipynb.zip

4.4 KB

3. Feature Engineering/1. 11 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Pré-processamento dos dados/1. parte.mp4

51.63 MB

3. Feature Engineering/1. 11 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Pré-processamento dos dados/desc.html

249 B

3. Feature Engineering/1. 11 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Pré-processamento dos dados/Materiais/cat_like_notebooks.zip

17.4 KB

3. Feature Engineering/2. 12 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Likelihood/1. parte.mp4

57.99 MB

3. Feature Engineering/2. 12 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Likelihood/desc.html

441 B

3. Feature Engineering/2. 12 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Likelihood/Materiais/cat_like_notebooks.zip

17.4 KB

3. Feature Engineering/3. 13 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Weighted Likelihood/1. parte.mp4

108.34 MB

3. Feature Engineering/3. 13 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Weighted Likelihood/desc.html

253 B

3. Feature Engineering/3. 13 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Weighted Likelihood/Materiais/cat_like_notebooks.zip

17.4 KB

3. Feature Engineering/4. 14 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Featurização e Modelagem/1. parte.mp4

144.22 MB

3. Feature Engineering/4. 14 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Featurização e Modelagem/desc.html

201 B

3. Feature Engineering/4. 14 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Featurização e Modelagem/Materiais/cat_like_notebooks.zip

17.4 KB

3. Feature Engineering/5. 21 Juntando informações de time series diferentes/1. parte.mp4

99.3 MB

3. Feature Engineering/5. 21 Juntando informações de time series diferentes/desc.html

572 B

3. Feature Engineering/5. 21 Juntando informações de time series diferentes/Materiais/0_analysisipynb.zip

86.96 KB

3. Feature Engineering/5. 21 Juntando informações de time series diferentes/Materiais/full_plant1parquet.zip

1 MB

3. Feature Engineering/6. 22 Como Construir o Alvo (Y) Para a Previsão/1. parte.mp4

131.45 MB

3. Feature Engineering/6. 22 Como Construir o Alvo (Y) Para a Previsão/Materiais/1_targetipynb.zip

2.86 KB

3. Feature Engineering/6. 22 Como Construir o Alvo (Y) Para a Previsão/Materiais/full_direct_dfparquet.zip

1.26 MB

3. Feature Engineering/6. 22 Como Construir o Alvo (Y) Para a Previsão/Materiais/full_plant1parquet.zip

1 MB

3. Feature Engineering/7. 23 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 1/1. parte.mp4

101.7 MB

3. Feature Engineering/7. 23 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 1/desc.html

121 B

3. Feature Engineering/7. 23 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 1/Materiais/2_fundamentalipynb.zip

11.69 KB

3. Feature Engineering/7. 23 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 1/Materiais/full_direct_dfparquet.zip

1.26 MB

3. Feature Engineering/8. 24 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 2/1. parte.mp4

118.6 MB

3. Feature Engineering/8. 24 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 2/Materiais/2_fundamentalipynb.zip

11.69 KB

3. Feature Engineering/8. 24 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 2/Materiais/full_direct_dfparquet.zip

1.26 MB

3. Feature Engineering/8. 24 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 2/Materiais/train_val_parquet.zip

1.7 MB

3. Feature Engineering/9. 25 Encoding de Categóricas - CountFrequency e Target Encoding Simples/1. parte.mp4

79.58 MB

3. Feature Engineering/9. 25 Encoding de Categóricas - CountFrequency e Target Encoding Simples/Materiais/2b_baseline_winsoripynb.zip

2.49 KB

3. Feature Engineering/9. 25 Encoding de Categóricas - CountFrequency e Target Encoding Simples/Materiais/3_categorical_rapidsipynb.zip

2.58 KB

3. Feature Engineering/10. 26 Encoding de Categóricas - Cuidados com Vazamento de Dados no Target Encoder e KNN/1. parte.mp4

58.19 MB

3. Feature Engineering/10. 26 Encoding de Categóricas - Cuidados com Vazamento de Dados no Target Encoder e KNN/desc.html

290 B

3. Feature Engineering/10. 26 Encoding de Categóricas - Cuidados com Vazamento de Dados no Target Encoder e KNN/Materiais/3_categorical_rapidsipynb.zip

2.58 KB

3. Feature Engineering/11. 27 Encoding de Categóricas - Model Likelihood, Reduzir Cardinalidade e PCA/1. parte.mp4

82.81 MB

3. Feature Engineering/11. 27 Encoding de Categóricas - Model Likelihood, Reduzir Cardinalidade e PCA/desc.html

94 B

3. Feature Engineering/11. 27 Encoding de Categóricas - Model Likelihood, Reduzir Cardinalidade e PCA/Materiais/5_categorical_model_leakyipynb.zip

3.6 KB

3. Feature Engineering/12. 28 Encoding de Categóricas - Embeddings Supervisionados/1. parte.mp4

92.58 MB

3. Feature Engineering/12. 28 Encoding de Categóricas - Embeddings Supervisionados/desc.html

222 B

3. Feature Engineering/12. 28 Encoding de Categóricas - Embeddings Supervisionados/Materiais/6_supervised_embeddingsipynb.zip

9.54 KB

3. Feature Engineering/13. 29 Aproveitando Embeddings para Outros Modelos/1. parte.mp4

70.98 MB

3. Feature Engineering/13. 29 Aproveitando Embeddings para Outros Modelos/Materiais/7_supervised_embeddings_2ipynb.zip

2.92 KB

3. Feature Engineering/14. 210 Autoencoder Clássico (Self-supervised Learning)/1. parte.mp4

69.37 MB

3. Feature Engineering/14. 210 Autoencoder Clássico (Self-supervised Learning)/desc.html

833 B

3. Feature Engineering/14. 210 Autoencoder Clássico (Self-supervised Learning)/Materiais/8_autoencoderipynb.zip

2.94 KB

3. Feature Engineering/15. 211 Denoising Autoencoder/1. parte.mp4

64.52 MB

3. Feature Engineering/15. 211 Denoising Autoencoder/desc.html

425 B

3. Feature Engineering/15. 211 Denoising Autoencoder/Materiais/9_denoising_autoencoderipynb.zip

2.6 KB

3. Feature Engineering/16. 212 Transformação de Numéricas para Categóricas com Decision Trees/1. parte.mp4

54.48 MB

3. Feature Engineering/16. 212 Transformação de Numéricas para Categóricas com Decision Trees/desc.html

604 B

3. Feature Engineering/16. 212 Transformação de Numéricas para Categóricas com Decision Trees/Materiais/10_num_to_leavesipynb.zip

2.38 KB

4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/1. parte.mp4

91.58 MB

4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/desc.html

350 B

4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/Materiais/modelos_salvos.zip

4.22 MB

4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/Materiais/novos_videosjson.zip

9.99 KB

4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/Materiais/scripts.zip

5.62 KB

4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/Materiais/scripts_e_modelos_juntos_modulo4.zip

4.23 MB

4. 4 Coloque em Produção/2. 42 Criando o Web App com o Flask - run_backendpy/1. parte.mp4

23.42 MB

4. 4 Coloque em Produção/2. 42 Criando o Web App com o Flask - run_backendpy/Materiais/modelos_salvos.zip

4.22 MB

4. 4 Coloque em Produção/2. 42 Criando o Web App com o Flask - run_backendpy/Materiais/novos_videosjson.zip

9.99 KB

4. 4 Coloque em Produção/2. 42 Criando o Web App com o Flask - run_backendpy/Materiais/scripts.zip

5.62 KB

4. 4 Coloque em Produção/3. 43 Criando o Web App com o Flask - get_datapy e ml_utilspy/1. parte.mp4

89.33 MB

4. 4 Coloque em Produção/3. 43 Criando o Web App com o Flask - get_datapy e ml_utilspy/Materiais/modelos_salvos.zip

4.22 MB

4. 4 Coloque em Produção/3. 43 Criando o Web App com o Flask - get_datapy e ml_utilspy/Materiais/novos_videosjson.zip

9.99 KB

4. 4 Coloque em Produção/3. 43 Criando o Web App com o Flask - get_datapy e ml_utilspy/Materiais/scripts.zip

5.62 KB

4. 4 Coloque em Produção/4. 44 Criando o Contêiner com Docker/1. parte.mp4

52.79 MB

4. 4 Coloque em Produção/4. 44 Criando o Contêiner com Docker/desc.html

806 B

4. 4 Coloque em Produção/4. 44 Criando o Contêiner com Docker/Materiais/modelos_salvos.zip

4.22 MB

4. 4 Coloque em Produção/4. 44 Criando o Contêiner com Docker/Materiais/scripts.zip

5.62 KB

4. 4 Coloque em Produção/5. 45 Construindo e Rodando o Docker/1. parte.mp4

57.71 MB

4. 4 Coloque em Produção/5. 45 Construindo e Rodando o Docker/desc.html

359 B

4. 4 Coloque em Produção/5. 45 Construindo e Rodando o Docker/Materiais/modelos_salvos.zip

4.22 MB

4. 4 Coloque em Produção/5. 45 Construindo e Rodando o Docker/Materiais/scripts.zip

5.62 KB

4. 4 Coloque em Produção/6. 46 Enviando para o Heroku/1. parte.mp4

43.74 MB

4. 4 Coloque em Produção/6. 46 Enviando para o Heroku/desc.html

754 B

4. 4 Coloque em Produção/6. 46 Enviando para o Heroku/Materiais/modelos_salvos.zip

4.22 MB

4. 4 Coloque em Produção/6. 46 Enviando para o Heroku/Materiais/scripts.zip

5.62 KB

4. 4 Coloque em Produção/7. 47 Analisando a Solução Final/1. parte.mp4

108.56 MB

4. 4 Coloque em Produção/7. 47 Analisando a Solução Final/desc.html

175 B

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/1. 1 Introdução ao Stacking na Prática/1. parte.mp4

102.44 MB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/1. parte.mp4

86.71 MB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/desc.html

707 B

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/Materiais/0_data_prepipynb.zip

1.77 KB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/Materiais/0_splitipynb.zip

2.15 KB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/Materiais/1_lgbmipynb.zip

2.2 KB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/Materiais/p2_diario_dev_ensemble.pdf

92.78 KB

info.txt

385 B

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/Materiais/train_test_feather_MAIS_DE_1GB_split.zip

18.18 MB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/3. 3 Redes Neurais e Primeira Stack/1. parte.mp4

144.43 MB

4. Ensembles (Stacking) para Time Series/3. 3 Redes Neurais e Primeira Stack/desc.html

305 B

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