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Notificações, Validação e Segurança
Dashboards com R

Notificações, Validação e Segurança

Notificações, modais e validação com shinyvalidate, mais o que o Shiny não dá de graça: autenticação na plataforma, segredos fora do código, SQL parametrizado.

Avaliação de Modelos e Validação Cruzada
AI Programming with Python

Avaliação de Modelos e Validação Cruzada

Um modelo mal avaliado é pior do que nenhum modelo — você toma decisões baseadas em uma performance que não existe na prática.

Coesão: o outro lado da moeda
Desenvolvendo Aplicações Enterprise Modernas

Coesão: o outro lado da moeda

A escala do pior ao melhor agrupamento, o teste do ator para decidir se duas coisas pertencem ao mesmo módulo, e por que fragmentar demais também é defeito.

Simulador de Crédito: um App de Ponta a Ponta
Dashboards com R

Simulador de Crédito: um App de Ponta a Ponta

SAC e Price num app de ponta a ponta: o cálculo numa função pura e testável, os casos-limite que derrubam o app, e o cuidado com dinheiro.

Árvores de Decisão e Random Forest
AI Programming with Python

Árvores de Decisão e Random Forest

Como uma árvore escolhe cada divisão, onde ela quebra por excesso de variância, e como o Random Forest contorna esse limite juntando muitas árvores.

As dimensões do acoplamento: força, distância e tempo
Desenvolvendo Aplicações Enterprise Modernas

As dimensões do acoplamento: força, distância e tempo

Acoplamento em três eixos em vez de um adjetivo: força, distância e tempo — e por que força alta a distância grande é a combinação que custa caro.

Projeto 1: investigação de dataset
Data Analyst

Projeto 1: investigação de dataset

Fase 1 — Fundamentos | Pré-requisitos: Aulas 0 a 6 | Tipo: projeto prático | Duração estimada: 3 a 5 horas