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Analise_Dados_Telecom
Análise da Base de dados de uma empresa de Telecom disponibilizada no desafio Kaggle.
API_NuBank
Nubank API Client Library
Avengers_Analysis
Análise do dataset sobre informações dos vingadores e suas participações no Universo Marvel das HQ's. Análise em Python e Dashboards e Visualização utilizando Tableau Desktop.
Classificando-vinhos-com-ML
Um breve algoritmo para diferenciar vinhos em tinto ou branco.
Consumindo_Pentaho_Kafka
Plug-in do Apache Kafka de etapa do consumidor para Pentaho Kettle.
Curso_basico_Machine_learning
Etapas e conceitos iniciais para o aprendizado de máquina.
Cursos_SCRUM
Lista com cursos gratuitos para a introdução a metodologia ágil e o uso do framework SCRUM
Estudo_AWSKinesis_NETFLIX
Estudo de caso da Netflix e do Amazon Kinesis Data Streams
Modelos_Aprendizagem_ML
Simulador_Ferrovia_Java
Simulador de Ferrovia utilizando Java
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fernandozoomp/Avengers_Analysis
Análise do dataset sobre informações dos vingadores e suas participações no Universo Marvel das HQ's. Análise em Python e Dashboards e Visualização utilizando Tableau Desktop.
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Um breve algoritmo para diferenciar vinhos em tinto ou branco.
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Plug-in do Apache Kafka de etapa do consumidor para Pentaho Kettle.
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Estudo de caso da Netflix e do Amazon Kinesis Data Streams
fernandozoomp/Estudos_Python
Links úteis para apoio nos estudos iniciais em Python
fernandozoomp/fernandozoomp
Hello ! I am an Dev in Python, and evolving to the application in Machine Learning.
fernandozoomp/Integracao_Mqqt
Sintaxe em Python para integração do AWS IOTcore com utilizando Mqqt.
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Tradução para o português do Livro Pense Python 2 edição.
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Introdução a Data Science com IBM Cloud
fernandozoomp/Regras_AWSCore
Criando regras para rotear dados dos dispositivos conectados
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Simulador de Ferrovia utilizando Java
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Análise da Base de dados de uma empresa de Telecom disponibilizada no desafio Kaggle.
fernandozoomp/data
Data and code behind the articles and graphics at FiveThirtyEight
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Data science Python notebooks: Deep learning (TensorFlow, Theano, Caffe, Keras), scikit-learn, Kaggle, big data (Spark, Hadoop MapReduce, HDFS), matplotlib, pandas, NumPy, SciPy, Python essentials, AWS, and various command lines.
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Repositório do lab "Contribuindo em um Projeto Open Source no GitHub" da Digital Innovation One.
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Materiais e links úteis para estudo e pesquisa
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Usando o aprendizado de máquina para criar um modelo que preveja quais passageiros sobreviveram ao naufrágio do Titanic.
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