Que bom João Pedro! Ficamos muito felizes viu! Mande aos seus amigos de MBA e pra galera toda! Vamos levar conhecimento de qualidade made in Brasil para o mundo com o EstaTiDados! 🤟🤟😊😊
😬😬 que dahora seu depoimento Ricardo! Vai para o nosso mural de depoimentos do canal! Com certeza! 👌. Continue assistindo nossos vídeos! A prof Adriana Silva, vai lançar um curso de estatística em breve 😉
O bootstrap pode gerar problemas em séries temporais no sentido de alterar pontos de dados que precisam obedecer uma sequência (ordem) temporal? Isso seria um problema para modelos de bagging (como Random Forest) ao serem usados em séries financeiras como ações, butcoin, etc, alterando os pontos de dados na reamostragem?
Que dahora Tainá! Agradecemos o seu feedback! Muito obrigado 🙏🙏. Vai direto pro nosso mural de depoimentos! 👌. Continue assistindo nossos vídeos! Tmj! 👍💪👊
Mano... Eu faço random Forest a muito tempo e nem sabia que tinha um termo pra isso, tem mais materiais sobre? Pensando seriamente em cursar estatística mais a fundo e comparar a minha experiência do dia a dia mexendo nos bancos 😂
parabens pela aula professora. Vc desenvolve os cursos para o R? Professora, recomenda algum livro? Este tópico casa bem com um modelo de agrupamento, kmeans.
Excelente videoaula. Mas fiquei com uma dúvida: em 08:10 a Adriana plota um gráfico bidimensional com as variáveis Idade x Salário. Entendo que é possível visualizar como está a distribuição dos dados utilizando essa técnica. Mas como visualizar essa distribuição quando tenho, por exemplo, 10 variáveis (colunas) em meu data set?
Duany Dreyton Bezerra Sousa , tudo bem? Naquele momento estava mostrando as capacidades de cada técnica Infelizmente a vida é dura e não conseguimos ver 10 variáveis em um mesmo gráfico... nosso cérebro só consegue ver até o plano 3D com o auxílio de um computador, certo? Para visualização de duas a duas é o que se faz... A técnica em si que busca combinações entre elas :)
@@chispirita obrigado Adriana. Estou montando um dataset(pequeno) contendo os registros de professores de onde trabalho, e com colunas representando fatores como carga horária semanal, se é a primeira vez que ministra a disciplina ou não, qual o percentual de atendimento de suas preferências quanto aos horários que solicitou, em quantos dias da semana tem aulas alocadas, o quanto suas aulas estão dispersas entre os turnos(se estão concentradas em apenas um turno ou distribuídas em dois turnos). O objetivo disso é tentar mostrar, com alguma técnica de visualização, o grau de "justiça" na distribuição das aulas entre os professores. Por exemplo: alguém que está ministrando disciplinas que já ministrou semestre passado (provavelmente já tem material pronto), cujas aulas estão concentradas apenas no turno da tarde, com aulas alocadas apenas na terça-feira e quarta-feira possui uma situação muito mais confortável do que um professor que está ministrando disciplina nova (tem que estudar mais para preparar material novo), com aulas distribuídas de segunda-feira à quinta-feira, e com aulas alocadas em dois turnos. A ideia é identificar aqueles professores que estão sendo favorecidos/prejudicados ao longo dos semestres letivos. Você teria alguma ideia sobre como eu poderia realizar isso?
Neste caso no Gradient Boosting não posso "paralelizar/dividir " o processamento ? tenho sempre que aguardar o resultado da análise da arvore anterior ?
Explicação mais didática que já vi, parabéns!
Eu tenho pra mim que nós, brasileiros, somos os melhores professores do mundo, e esse vídeo é uma prova. Profundo, mas direto ao assunto. Parabéns!
espetacular 👏👏👏👏👏👏👏👏👏
Profa!! Vc é i n c r i V e l!!!! Obrigada 😅
Excelente!!
Melhor aula de random forest que já assisti. Parabéns!
Ganhei meu dia ao descobrir esse canal. Sou seu aluno na USP/ESALQ e aprendi demais com suas aulas. Já vou me inscrevendo no canal
Que bom João Pedro! Ficamos muito felizes viu! Mande aos seus amigos de MBA e pra galera toda! Vamos levar conhecimento de qualidade made in Brasil para o mundo com o EstaTiDados! 🤟🤟😊😊
sou apaixonado por estatística e ver alguém com essa paixão, dedicação e clareza na explicação é incrível! obrigado, professora! 👏🏼👏🏼👏🏼
SENSACIONAL!
Como faço para curtir 1 milhão de vezes??? Mas que aula. Se garantiu demais!!
Pohha, exatamente algo assim que pensei, pensei aqui, "queria dar mais de um curti", quando desço, vejo seu comentário.
Muito bom mesmo.
Pensei exatamente a mesma coisa 💪
Perfeitaaaa
Como sempre...ela consegue simplificar qualquer assunto! Me ajudou muito, valeeeeu Dri!
Perfeito, curtido e inscrito.
Seja bem vindo, Roberto 🤓👊
essa mulher eh foda, ta maluco, explica bem demais
Excelentes explicações, muito obrigado por esta sequência de vídeos!
completamente impressionada com a explicação! ajudou muito
Professora é otemaaaa
Excelente didática! Parabéns pelo material!
Excelente!! Super pedagógico!! Poucas fontes de informação apresentam tanta clareza nos conceitos! Muito obrigado!
Show de bola!!! Adorei já me inscrevi.
Muita boa sua explicação. Obrigada!
muito bom! melhor explicação que já vi
Muuuuuuuuuiiiittoooooo boa a explicação!! Parabéns 💐
Realmente, estou impressionado com a didática. Parabéns, Dri!
Que explicação maravilhosa!
Isso sim é uma didática top. Parabéns.
Maravilhosa, entendi tudo. Muito obrigada
Aprendendo estatística com conceitos explicados de forma simples! Parabéns e obrigada professora Adriana!
estamos aí =] obrigada
Melhor vídeo aula do assunto
Conteúdo teve uma alta acurácia em atingir minha compreensão e entendimento. Ótima didática! :)
Excelente didática!! Parabéns!!
Parabéns! Mais um inscrito!
Sensacional sua didática.... Parabéns
Muito obrigado pelo vídeo! Bom trabalho!
Mana, vc é fera!
Parabéns pelo vídeo! Muito obrigada por compartilhar seus conhecimentos, principalmente sobre Gradient Boosting!
Agora foi! Excelente explicação professora, parabéns!
Metodologia incrível!!! Excelente! Parabéns por deixar o assunto simples e fácil de entender.
Sensacional né Paula? Muito obrigado pelo feedback para a professora e pela audiência ao canal, continue assistindo nossos vídeos! 💪💪💪
a vida tem que ser mais leve, né? Estatística é muito sexy para ser difícil... =]
Apresentou um super esclarecimento teórico e funcional sobre o tema proposto, excelente!
💪💪💪
Maravilhosa, QUE AULA!!!!!! ❤️
JEDI é JEDI 🙅🏻♀️
Muito legal sua explicação de Random Forest e Boosting. Parabéns
maravilhosa
que professora maravilhosa! muito bom todos os vídeos
Que didática incrivel!
Nossa, muito bom!
Simples na explicação e denso na abordagem
Muito boa a aula! Eu já sabia dos temas, mas os conceitos foram mostrados na forma que ajuda fixar mais ainda.
Show de bola né? Muito obrigado pela sua audiência Pedro! Continue assistindo nossos vídeos! Tmj! 👍💪👊
Muito boa aula!! :)
Obrigado pelo conteúdo! E muito sucesso!
Genteee! Que aula incrível!!!
Mano q canal massa to apaixonado pelas aulas haha vlw msm hein ! sucesso pra vcs. Ótimas aulas, bem didáticas e sem perder o carisma
😬😬 que dahora seu depoimento Ricardo! Vai para o nosso mural de depoimentos do canal! Com certeza! 👌. Continue assistindo nossos vídeos! A prof Adriana Silva, vai lançar um curso de estatística em breve 😉
Que aula linda de se ver! Massa demais!
Quero essas blusas que você usa! Amooo rs
ÓTIMA AULA !!!
Show de bola Adriana. Hiper explicado.
Prof. Dri é 🔝🔝🔝🔝🔝💪💪💪. Obrigado José! Continue assistindo nossos vídeos! Tmj! 👍👊💪
Dri você é d+ !
obrigaaaada!!! =]
O bootstrap pode gerar problemas em séries temporais no sentido de alterar pontos de dados que precisam obedecer uma sequência (ordem) temporal?
Isso seria um problema para modelos de bagging (como Random Forest) ao serem usados em séries financeiras como ações, butcoin, etc, alterando os pontos de dados na reamostragem?
Dri, vc é show!
Prof Adriana Silva é topzera! Segue ele no asn.rocks também 😊
Parabéns professora!! muito bom mesmo!!
Parabéns muito boa a explicação, poderia fazer um video sobre Random Forest utilizando índice de Gini ?
Vê o vídeo do Serrano Academy sobre índice de Gini, vai te dar uma compreensão intuitiva muito boa!
Assertiva é minha mãe, onde vende essas camisas :) Top demais as aulas
Didática Incrível !!!
A Adri é fera !!! Excelente explicação como sempre !!!
Certamente! Manda demais! Ela vai lançar um curso de estatística agora! Vai ser top! 💪💪. Continue assistindo nossos vídeos Paulo! Abração! Tmj!👍💪👊
Sou ex aluno dela no curso de Cientista de Dados da SAS .. Abs
Que maneiro! Parabéns Paulo! Manda seu LinkedIn, por favor?
ótima aula!!! obrigado pela iniciativa!!!!
Tmj Mário! Prof Dri é excelente! Em breve teremos novos vídeos dela, sobre Overfitting e tipos de modelos 💪💪💪💪
MUSA! Adorei!
amei esse canal
Que dahora Tainá! Agradecemos o seu feedback! Muito obrigado 🙏🙏. Vai direto pro nosso mural de depoimentos! 👌. Continue assistindo nossos vídeos! Tmj! 👍💪👊
Perfeito!
Opa! Ficamos felizes que você gostou José! Prof Adriana é top! Fique atento em março tem novidades de aulas da professora 😉
Mano... Eu faço random Forest a muito tempo e nem sabia que tinha um termo pra isso, tem mais materiais sobre? Pensando seriamente em cursar estatística mais a fundo e comparar a minha experiência do dia a dia mexendo nos bancos 😂
Random Forest -> 11:16
parabens pela aula professora. Vc desenvolve os cursos para o R? Professora, recomenda algum livro? Este tópico casa bem com um modelo de agrupamento, kmeans.
eu baixei a sua dissertação. Parabéns pelo cap´tiulo 3. Vc deveria fazer um ebook sobre ele.
vc ensina muito bem moça. Vc tem um curso on line?
Prof Dri é top! Asn.rocks, continue assistindo nossos vídeos, abração! 😃👊
Assertiva é a mãe da profa. Dri.
😂🤣 Boa!
Excelente videoaula.
Mas fiquei com uma dúvida: em 08:10 a Adriana plota um gráfico bidimensional com as variáveis Idade x Salário. Entendo que é possível visualizar como está a distribuição dos dados utilizando essa técnica. Mas como visualizar essa distribuição quando tenho, por exemplo, 10 variáveis (colunas) em meu data set?
Duany Dreyton Bezerra Sousa , tudo bem?
Naquele momento estava mostrando as capacidades de cada técnica
Infelizmente a vida é dura e não conseguimos ver 10 variáveis em um mesmo gráfico... nosso cérebro só consegue ver até o plano 3D com o auxílio de um computador, certo?
Para visualização de duas a duas é o que se faz...
A técnica em si que busca combinações entre elas :)
@@chispirita obrigado Adriana.
Estou montando um dataset(pequeno) contendo os registros de professores de onde trabalho, e com colunas representando fatores como carga horária semanal, se é a primeira vez que ministra a disciplina ou não, qual o percentual de atendimento de suas preferências quanto aos horários que solicitou, em quantos dias da semana tem aulas alocadas, o quanto suas aulas estão dispersas entre os turnos(se estão concentradas em apenas um turno ou distribuídas em dois turnos). O objetivo disso é tentar mostrar, com alguma técnica de visualização, o grau de "justiça" na distribuição das aulas entre os professores. Por exemplo: alguém que está ministrando disciplinas que já ministrou semestre passado (provavelmente já tem material pronto), cujas aulas estão concentradas apenas no turno da tarde, com aulas alocadas apenas na terça-feira e quarta-feira possui uma situação muito mais confortável do que um professor que está ministrando disciplina nova (tem que estudar mais para preparar material novo), com aulas distribuídas de segunda-feira à quinta-feira, e com aulas alocadas em dois turnos. A ideia é identificar aqueles professores que estão sendo favorecidos/prejudicados ao longo dos semestres letivos.
Você teria alguma ideia sobre como eu poderia realizar isso?
Duany Dreyton Bezerra Sousa que legal!!! Me adiciona lá no Linkedin e vamos marcar um hangout qdo vc tiver todos os dados, pode ser?
@@chispirita tranquilo 👍🏻👍🏻👍🏻
Adorei! P.S. Quero essa camisa pra mim kkk
to pensando em começar vender.. ela é ótima! tenho adesivos, só me pedir =]
Neste caso no Gradient Boosting não posso "paralelizar/dividir " o processamento ? tenho sempre que aguardar o resultado da análise da arvore anterior ?
Algoritmos sequenciais desse tipo não dá para paralelizar pois a próxima etapa é dependente da anterior.
MBA podia ser só dela
Dá para curtir mais de uma vez?
😃😃✌️✌️. Continue assistindo nossos vídeos, prof Dri é top! Em breve terão mais dois dela para o canal 😃
pode! uahuahuauha
acurácia = exatidão ? então porque falar de acurácia?
valeu
AAAAAAAAAAAAAAAAAaa ela tem a camisa kkkk
Excelente!
Excelente!!!
Muito bom!