| 1. Identificação | |||||||
| Tipo de Referência | Vídeo em Evento (Audiovisual Material) | ||||||
| Site | mtc-m16c.sid.inpe.br | ||||||
| Identificador | 8JMKD3MGPDW34P/43HC8RH | ||||||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m16c/2020/11.05.17.49 | ||||||
| Última Atualização | 2020:11.13.11.38.44 (UTC) administrator | ||||||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m16c/2020/11.05.17.49.33 | ||||||
| Última Atualização dos Metadados | 2021:03.29.22.55.29 (UTC) administrator | ||||||
| Chave de Citação | AlmeidaCaSoQuLeSa:2020:Pa2 | ||||||
| Título | Minicurso de Data Science e Machine Learning - Parte 2  | ||||||
| Formato | On-line. | ||||||
| Ano | 2020 | ||||||
| Data de Acesso | 14 maio 2024 | ||||||
| Tipo Secundário | PRE CN | ||||||
| Número de Arquivos | 1 | ||||||
| Tamanho | 308505 KiB | ||||||
| 2. Contextualização | |||||||
| Autor | 1 Almeida, Adriano Pereira 2 Carlos, Felipe Menino 3 Souza, Felipe Carvalho de 4 Queiroz, Gilberto Ribeiro 5 Leal Neto, Helvecio Bezerra 6 Santos, Rafael Duarte Coelho dos | ||||||
| Identificador de Curriculo | 1 2 3 4 5 6 8JMKD3MGP5W/3C9JJ4N | ||||||
| Grupo | 1 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 2 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 3 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 4 5 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR | ||||||
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 4 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | ||||||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 adriano.almeida@inpe.br 2 felipe.carlos@inpe.br 3 felipe.carvalho@inpe.br 4 gilberto.queiroz@inpe.br 5 helvecio.neto@inpe.br 6 rafael.santos@inpe.br | ||||||
| Nome do Evento | Workshop dos Cursos de Computação Aplicada do INPE, 20 (WORCAP) | ||||||
| Localização do Evento | São José dos Campos | ||||||
| Data | 8-11 e 14-17 set. 2020 | ||||||
| Editora (Publisher) | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | ||||||
| Cidade da Editora | São José dos Campos | ||||||
| Título do Livro | Vídeos | ||||||
| Tipo Terciário | minicurso | ||||||
| Histórico (UTC) | 2020-11-05 17:49:33 :: simone -> administrator :: 2020-11-06 10:56:44 :: administrator -> simone :: 2020 2020-11-13 11:36:17 :: simone -> administrator :: 2020 2020-11-13 11:36:36 :: administrator -> simone :: 2020 2020-11-13 11:38:45 :: simone -> administrator :: 2020 2020-11-26 17:58:11 :: administrator -> simone :: 2020 2020-11-27 17:43:44 :: simone -> administrator :: 2020 2021-03-29 22:55:29 :: administrator -> simone :: 2020 | ||||||
| 3. Conteúdo e estrutura | |||||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | ||||||
| Estágio do Conteúdo | concluido | ||||||
| Transferível | 1 | ||||||
| Resumo | O minicurso da trilha de Data Science e Machine Learning tem como objetivo apresentar um conteúdo complementar, servindo como aporte para os participantes do hackathon e será divido em três partes. A primeira parte será o módulo de introdução à análise de dados, no qual serão apresentados de forma pragmática e prática à aplicação de algumas técnicas de análise exploratória, processamento e visualização de dados, utilizando as linguagens de programação R e Python. A segunda parte será uma apresentação prática dos principais recursos da plataforma Kaggle, uma plataforma amplamente utilizada para competições de Data Science. A terceira parte do minicurso contará com uma breve visão geral à respeito do contexto histórico e motivações do Machine Learning, em seguida serão apresentados de forma mais aprofundada cada uma das principais abordagens e classes de algoritmo, com exemplos práticos de classificação, regressão e agrupamento, utilizando as linguagens de programação Python e R. | ||||||
| Área | COMP | ||||||
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > WORCAP > Minicurso de Data... | ||||||
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Minicurso de Data... | ||||||
| Arranjo 3 | urlib.net > BDMCI > Fonds > WORCAP > XX WORCAP > Minicurso de Data... | ||||||
| Arranjo 4 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > XX WORCAP > Minicurso de Data... | ||||||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | ||||||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | ||||||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| ||||||
| 4. Condições de acesso e uso | |||||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34P/43HC8RH | ||||||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGPDW34P/43HC8RH | ||||||
| Idioma | pt | ||||||
| Arquivo Alvo | WorCAP 2020_ Minicurso de Data Science e Machine Learning (parte 2 de 2).mp4 | ||||||
| Grupo de Usuários | simone | ||||||
| Visibilidade | shown | ||||||
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.03 | ||||||
| Permissão de Leitura | allow from all | ||||||
| Permissão de Atualização | não transferida | ||||||
| 5. Fontes relacionadas | |||||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGP8W/38ELNHL 8JMKD3MGPCW/3F2PHGS 8JMKD3MGPDW34P/43LA7CL | ||||||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/mtc-m16c/2020/11.23.17.27 3 sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 2 sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.58.32 1 | ||||||
| Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17 | ||||||
| 6. Notas | |||||||
| Notas | (146 min) | ||||||
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress holdercode isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition numberofslides orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume | ||||||
| 7. Controle da descrição | |||||||
| e-Mail (login) | simone | ||||||
| atualizar | |||||||