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Cursos de Dados
Introdução ao Pensamento Computacional e Ciência de Dados – MIT (6.0002)
Introdução ao Pensamento Computacional e Ciência de Dados – MIT (6.0002)
Aulas
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Aulas em vídeo
15
1.0
Introdução e Problemas de Otimização (Aula 1)
40 Minutos
1.1
Problemas de Otimização (Aula 2)
48 Minutos
1.2
Modelos Teóricos de Grafos (Aula 3)
50 Minutos
1.3
Pensamento Estocástico (Aula 4)
49 Minutos
1.4
Caminhadas Aleatórias (Aula 5)
49 Minutos
1.5
Simulação de Monte Carlo (Aula 6)
50 Minutos
1.6
Intervalos de Confiança (Aula 7)
50 Minutos
1.7
Amostragem e Erro Padrão (Aula 8)
46 Minutos
1.8
Compreensão de Dados Experimentais (Aula 9)
47 Minutos
1.9
Compreensão de Dados Experimentais (Aula 10)
50 Minutos
1.10
Introdução ao Aprendizado de Máquina (Aula 11)
51 Minutos
1.11
Agrupamento (Aula 12)
50 Minutos
1.12
Classificação (Aula 13)
49 Minutos
1.13
Classificação e Pecados Estatísticos (Aula 14)
49 Minutos
1.14
Pecados Estatísticos e Conclusão (Aula 15)
45 Minutos
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