Introdução ao Pensamento Computacional e Ciência de Dados - MIT 6.0002
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Introdução ao Pensamento Computacional e Ciência de Dados - MIT 6.0002

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16 aulas
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Aulas do curso

16 aulas
  1. 1
    Introdução e Problemas de Otimização (Aula 1) - Pensamento Computacional e Ciência de Dados 40 min
  2. 2
    Problemas de Otimização (Aula 2) - Introdução ao Pensamento Computacional e Ciência de Dados 48 min
  3. 3
    Modelos Teóricos de Grafos (Aula 3) - ntrodução ao Pensamento Computacional e Ciência de Dados 50 min
  4. 4
    Pensamento Estocástico (Aula 4) - Introdução ao Pensamento Computacional e Ciência de Dados 49 min
  5. 5
    Caminhadas Aleatórias (Aula 5) - Introdução ao Pensamento Computacional e Ciência de Dados 49 min
  6. 6
    Simulação de Monte Carlo (Aula 6) - Introdução ao Pensamento Computacional e Ciência de Dados 50 min
  7. 7
    Intervalos de Confiança (Aula 7) - Introdução ao Pensamento Computacional e Ciência de Dados 50 min
  8. 8
    Amostragem e Erro Padrão (Aula 8) - Introdução ao Pensamento Computacional e Ciência de Dados 46 min
  9. 9
    Compreensão de Dados Experimentais (Aula 9) - Pensamento Computacional e Ciência de Dados 47 min
  10. 10
    Compreensão de Dados Experimentais (Aula 10) - Pensamento Computacional e Ciência de Dados 50 min
  11. 11
    Introdução ao Aprendizado de Máquina (Aula 11) - Pensamento Computacional e Ciência de Dados 51 min
  12. 12
    Agrupamento (Aula 11) - Introdução ao Pensamento Computacional e Ciência de Dados 50 min
  13. 13
    Classificação (Aula 13) - Introdução ao Pensamento Computacional e Ciência de Dados 49 min
  14. 14
    Classificação e Pecados Estatísticos (Aula 14) - Pensamento Computacional e Ciência de Dados 49 min
  15. 15
    Pecados Estatísticos e Conclusão (Aula 15) - Pensamento Computacional e Ciência de Dados 44 min
  16. 16
    Agrupamento 50 min