Machine Learning e Ciência de Dados

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Machine Learning • Aprendizado de máquina nas apostas e no futebol

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Introdução à linguagem de programação Python

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Conhecendo o Jupyter Notebook

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Primeiros passos com o Jupyter Notebook

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Apresentação de slides no Jupyter

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Zen do Python, PEP 20 e PEP 8

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Habilitando e trabalhando com extensões

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Variáveis e o tipo inteiro

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Tipo ponto flutuante

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Tipo string e booleano

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Tipos containers

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Conversão de tipo

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Exercícios

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Comentários e função input

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Operações matemáticas básicas

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Ordem de avaliação dos operadores

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Exercícios

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Operadores relacionais e expressões lógicas

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Operadores booleanos e de filiação

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Estrutura de decisão

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Exercícios

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Listas, tuplas e conjuntos

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Métodos e funções para listas

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Estruturas de repetição

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Exercícios

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Slicing, format e fstrings

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Métodos e funções

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Iteração em strings

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Exercícios

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Acessando elementos de dicionários

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Métodos e funções

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Iterando dicionários

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Exercícios

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Funções definidas pelo usuário

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Argumentos

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Variáveis locais e globais

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Funções anônimas

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Funções built-in

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Exercícios

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Principais erros em Python

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Tratando exceções

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Onde pesquisar sobre erros

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Exercícios

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Instalando módulos externos

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Biblioteca Padrão do Python - Alguns módulos

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Exercícios

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Função built-in open()

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Usando a biblioteca CSV

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Exercícios

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Planilha Fellabot e Jupyter Notebook

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Introdução à Numpy para apostadores

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Média das odds e dos valores apostados

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Retorno potencial das apostas com multiplicação de arrays

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Média ou mediana das odds?

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Buscando ajuda na comunidade e na documentação

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Introdução ao Pandas

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Criando o nosso primeiro DataFrame

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Calculando o lucro potencial em um DataFrame

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Calculando a probabilidade das odds

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Pandas Apply e Lambda Expressions

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Números aleatórios com expressões lambda

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Aposta perdida ou ganha - Lambda Expressions e Apply

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Criando uma função para retornar os lucros ou prejuízos das apostas

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Aplicando a função de lucros e prejuízos em nossos dados

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Abrindo arquivos Excel com Python

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Estatística Descritiva das apostas do Fellabot

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As variáveis e os seus tipos em um Dataframe

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O resultado das apostas do Fellabot

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Trabalhando os DataFrames a partir de iterações

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Iterando o nosso conjunto de dados

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Utilizando o Pandas Iterrows

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Obtendo o mandante e o visitante da partida

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Mandante e Visitante utilizando Apply

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Exportando as apostas para Excel

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Criando filtros para nossas apostas

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Filtrando pela quantidade de gols

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Aplicando filtros nas apostas do Fellabot

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Como saber se um mercado deu lucro?

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Resultados agrupados por mercados com Groupby

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Agregando os resultados por média, soma e contagem

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Estatísticas descritivas por mercado

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Taxa de acertos e breakeven odds

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ROI total e ROI por mercado

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Percentual investido em cada mercado

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Analisando o resultado de cada campeonato

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Erros - Aplicando o principio de Pareto aos campeonatos

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Quais os intervalos de odds mais e menos lucrativos

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Conclusões que podemos tirar com os dados

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Gráfico de linha

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Gráfico de barras

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Apostar apenas em tendências é lucrativo?

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Elo Score

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Gráfico de Dispersão e Heatmap

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Elo Score nas apostas esportivas

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Extraindo dados da internet - Parte 1

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Extraindo dados da internet - Parte 2

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Extraindo dados da internet - Parte 3

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Regressão - Teoria

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Regressão - Pré-processamento dos dados

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Regressão - Linear Regression

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Regressão - ElasticNet

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Regressão - KNN

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Regressão - Hiperparametrização e Validação Cruzada

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Regressão - Fazendo previsões

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Material complementar sobre regressão

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Usando dados de API

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Tratando os dados

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Adicionando o Elo Score

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Análise exploratória

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K-fold e Random Forest

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Hiperparametrização

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Logistic Regression