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1. Introduç¦o

przez Samuel Vinícius Mello Campos 442,025 KB • 25 pliki

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1. Bemvindo(a).mp4
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2. Formaç¦o Engenheiro de Dados.mp4
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3. Perguntas e Respostas.txt
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4. Navegando pela Data Science Academy.mp4
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5. Suporte e Canais de Comunicaç¦o.txt
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6. Termos e CondiçSes de Uso.txt
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7. Introduç¦o Parte 1.2.mp4
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8. Introduç¦o Parte 2.2.mp4
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9. Inteligência Artificial x Machine Learning x Deep Learning.mp4
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10. Qual o Papel do Engenheiro de Dados no Processo de Machine Learning.mp4
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11. Processamento Paralelo em Ambientes Distribuídos.mp4
11. Processamento Paralelo em Ambientes Distribuídos.mp4
12. Diferenças Entre CPU x GPU.mp4
12. Diferenças Entre CPU x GPU.mp4
14. Como Funciona o Paralelismo.pdf
14. Como Funciona o Paralelismo.pdf
14. links - Como Funciona o Paralelismo.txt
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15. Programaç¦o Paralela, Concorrente e Distribuída.txt
15. Programaç¦o Paralela, Concorrente e Distribuída.txt
16. O que s¦o Threads.pdf
16. O que s¦o Threads.pdf
19. APIs de Programaç¦o Paralela.pdf
19. APIs de Programaç¦o Paralela.pdf
19. APIs de Programaç¦o Paralela.txt
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22. O que S¦o REST APIs.mp4
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23. Como Publicar Modelos de Machine Learning em Produç¦o.mp4
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24.1 Continuous Machine Learning.pdf
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24. Exemplo de Monetizaç¦o de Pipeline de Dados.txt
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25. Slides Módulo 01.pdf
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26. Bibliografia, Referências e Links Tteis.txt
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27. Ebook Guia de Estudo e Aprendizagem da Data Science Academy.pdf
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