
Mario Filho - Data Science/Machine Learning
By Mario Filho

Bate-papo com a comunidade IA Rio Preto sobre carreira em Data Science e competições
IA Rio Preto: https://iariopreto.com.br
https://mariofilho.com
01:13:25
February 12, 2021

Dicas Para sua Carreira em Data Science: Conversa entre Carlos Melo e Mario Filho
Carreira no Brasil, exterior, freelancer, competições Kaggle e muito mais nessa conversa cheia de insights com o Carlos Melo.
Instagram do Carlos: https://www.instagram.com/carlos_melo.py
Instagram: https://www.instagram.com/mariofilhoml
59:15
February 11, 2021

Será que é melhor passar mais tempo “executando as tarefas” ou “pensando na estratégia”?
Será que é melhor passar mais tempo “executando as tarefas” ou “pensando na estratégia”? Acesse webinar.mariofilho.com
02:38
February 04, 2021

Como consegui meus primeiros clientes de Data Science no Linkedin
Aproveite e conecte-se comigo: https://www.linkedin.com/in/mariofilho/
04:21
January 28, 2021

Esta é a Empresa De Data Science Que eu Abriria Para Começar A Faturar Nos Próximos 30 Dias
Se eu quisesse começar uma empresa em Data Science (e conseguir meu primeiro cliente nos próximos 30 dias), isso é o que eu faria.
Instagram: https://www.instagram.com/mariofilhoml
07:35
January 20, 2021

Porque Começar Aprendendo a Teoria Dificulta seu Progresso (e a Solução)
Deixe a prática guiar seu estudo da teoria!
[TREINAMENTO] Os 3 Segredos De Um Campeão Do Kaggle Para Criar Modelos De Machine Learning Que Vencem Competições:webinar.mariofilho.com
07:46
December 21, 2020

Esta Área de Machine Learning será mais Revolucionária que Deep Learning
Esta Área de Machine Learning será mais Revolucionária que Deep Learning
Trecho da entrevista com o pessoal do DataSciMT: https://www.youtube.com/watch?v=pkN8kBxep0U
[TREINAMENTO] Os 3 Segredos De Um Campeão Do Kaggle Para Criar Modelos De Machine Learning Que Vencem Competições:webinar.mariofilho.com
05:14
September 04, 2020

Como Andrew Ng Treinava Novos Cientistas de Dados no Google Brain
Como Andrew Ng Treinava Novos Cientistas de Dados no Google Brain
[TREINAMENTO] Os 3 Segredos De Um Campeão Do Kaggle Para Criar Modelos De Machine Learning Que Vencem Competições:webinar.mariofilho.com
04:37
July 23, 2020

Qual graduação fazer para ser cientista de dados?
Qual graduação fazer para ser cientista de dados?
[TREINAMENTO] Os 3 Segredos De Um Campeão Do Kaggle Para Criar Modelos De Machine Learning Que Vencem Competições:webinar.mariofilho.com
03:40
July 09, 2020

Um exemplo simples para entender a diferença entre causa e correlação
Um exemplo simples para entender a diferença entre causa e correlação
03:56
June 29, 2020

Vale a pena fazer uma pós em Data Science? O que você deve saber antes de tomar essa decisão.
Vale a pena fazer uma pós em Data Science? O que você deve saber antes de tomar essa decisão.
[TREINAMENTO] Os 3 Segredos De Um Campeão Do Kaggle Para Criar Modelos De Machine Learning Que Vencem Competições:webinar.mariofilho.com
07:14
June 24, 2020

Como Ter Ideias Quando Você Não Sabe Mais o que Fazer para Resolver um Problema
Como Ter Ideias Quando Você Não Sabe Mais o que Fazer para Resolver um Problema
05:47
June 18, 2020

Como me organizei para completar mais de 50 cursos online
Como me organizei para completar mais de 50 cursos online
07:33
June 09, 2020

Estas são duas habilidades essenciais para você ter sucesso em Data Science!
Estas são duas habilidades essenciais para você ter sucesso em Data Science!
06:43
June 05, 2020

Não existe material "básico demais" que não possa te ensinar alguma coisa
Não existe material "básico demais" que não possa te ensinar alguma coisa
07:21
June 04, 2020

Quanto Ganha um Cientista de Dados no Brasil? (A REALIDADE!)
Acompanhe enquanto mostro como fazer uma solução de Data Science da ideia ao deploy, acesse https://CursoDeDataScience.com
Juntei todas as minhas dicas de machine learning num e-book. Conheça https://www.ManualDeDataScience.com
Me siga no Instagram e receba dicas exclusivas: https://www.instagram.com/mariofilhoml
A discussão sobre o salário de um cientista de dados no Brasil só deve perder para a disputa Python vs R.
Algumas fontes alegam que são 25 mil reais.
Cursos andam prometendo 15 mil reais.
Outros dizem que é salário mínimo + VT + VR.
Quem está certo em tudo isso?
Vamos analisar uma pesquisa feita com 1.700 profissionais da área promovida pelo Data Hackers, a maior comunidade de Data Science do Brasil.
Estes resultados são esperados desde o fim do ano passado e finalmente saíram nesta semana!
Através dela também vamos descobrir:
- quais são as áreas de graduação mais comuns dos cientistas de dados?
- quais são as linguagens de programação mais populares da área?
- qual é a plataforma mais usada para fazer cursos de data science?
Uma pesquisa sem a influência de interesses conflitantes com o resultado, feita por quem se preocupa de verdade com o seu desenvolvimento na área.
Venha entender o verdadeiro cenário do mercado nacional junto comigo.
Esta foi uma live feita no canal: http://youtube.com/mariofilhoml
52:53
May 28, 2020

Ep. 23 - Rodando Modelos em Larga Escala - Dia 23 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre rodar modelos em larga escala.
Se você quiser aprender a habilidade mais importante para trabalhar com Data Science, acesse http://CursoDeDataScience.com
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10:56
March 13, 2020

Ep. 22 - Matriz de Similaridade - Dia 22 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre matrizes de similaridade.
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04:08
March 12, 2020

Ep. 21 - Preenchendo dados nulos - Dia 21 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre Imputação dos Dados e Random Projections.
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15:37
March 11, 2020

Ep. 20 - Pré-processamento dos Dados - Dia 20 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre Pré-processamento dos Dados.
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11:52
March 10, 2020

Ep. 19 - Extração de Features de Texto e Imagem - Dia 19 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre Extração de Features de Texto e Imagem
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07:42
March 09, 2020

Ep. 18 - Ferramentas para acelerar o desenvolvimento dos modelos - Dia 18 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre pipelines e composições de estimadores.
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08:25
March 08, 2020

Ep. 17 - Feature Permutation Importances - Dia 17 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre partial dependence plots e permutation importances.
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08:36
March 07, 2020

Ep. 16 - Salvando Modelos Treinados - Dia 16 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre persistência de modelos e curvas de aprendizado e validação.
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12:02
March 06, 2020

Ep. 15 - Tuning de Modelos e Métricas - Dia 15 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre tuning de modelos e métricas.
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18:20
March 05, 2020

Ep. 14 - Validação Cruzada - Dia 14 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre validação cruzada.
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13:53
March 04, 2020

Ep. 13 - Detecção de Anomalias e RBMs - Dia 13 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre detecção de anomalias, estimação de matrizes de covariâncias, estimação de densidade e Restricted Boltzmann Machines.
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16:13
March 03, 2020

Ep. 12 - Biclustering e Fatoração de Matrizes - Dia 12 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre Biclustering e Fatoração de Matrizes.
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10:41
March 02, 2020

Ep. 11 - Dicas sobre Clustering - Dia 11 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre Clustering.
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07:42
March 01, 2020

Ep. 10 - Manifold Learning - Dia 10 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre Manifold Learning.
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09:01
February 29, 2020

Ep. 9 - Redes Neurais e Gaussian Mixture Models - Dia 9 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre Redes Neurais e Gaussian Mixture Models,
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04:12
February 28, 2020

Ep. 8 - Calibragem de modelos - Dia 8 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre calibragem da probabilidade dos modelos.
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06:15
February 27, 2020

Ep. 7 - Multioutput e Multilabel - Dia 7 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre as ferramentas para lidar com problemas multioutput e multilabel.
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07:46
February 26, 2020

Ep. 6 - Ensembles - Dia 6 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre ensembles.
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07:15
February 25, 2020

Ep. 5 - Árvores de Decisão - Dia 5 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre árvores de decisão, a base dos meus modelos favoritos.
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07:12
February 24, 2020

Ep. 4 - Gaussian Processes, Naive Bayes e uma reflexão sobre como ensinamos machine learning - Dia 4 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre Gaussian Processes, Naive Bayes e uma reflexão sobre como ensinamos machine learning.
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08:46
February 23, 2020

Ep. 3 - SGD e Nearest Neighbors - Dia 3 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre SGD e Nearest Neighbors.
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13:55
February 22, 2020

Ep. 2 - SVM, Truque do Kernel e Discriminant Analysis - Dia 2 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre SVM, Truque do Kernel e Discriminant Analysis no segundo dia do desafio dos mestres do scikit-learn.
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09:02
February 21, 2020

Ep. 1 - Modelos Lineares - Dia 1 - Desafio Mestres do Scikit-learn
Neste episódio compartilho o que aprendi lendo a documentação do Scikit-learn sobre modelos lineares no primeiro dia do desafio dos mestres do scikit-learn.
[TREINAMENTO] Os 3 Segredos De Um Campeão Do Kaggle Para Criar Modelos De Machine Learning Que Vencem Competições:webinar.mariofilho.com
06:25
February 20, 2020