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Prof. Francisco Rodrigues
Brazil
เข้าร่วมเมื่อ 3 ม.ค. 2012
Nesse canal, vocês vão encontrar aulas sobre probabilidade, estatística, ciência de dados, aprendizado de máquina, processos estocásticos, redes complexas e simulações computacionais. O objetivo desse canal é difundir o conhecimento nessas áreas, de modo que todos tenham oportunidade de aprender.
Os assuntos são organizados em playlists que contém a sequência a ser seguida para aqueles que quiserem acompanhar os cursos completos.
Meu nome é Francisco e sou professor na Universidade de São Paulo.
Se quiserem conhecer sobre minha experiência em ensino e pesquisa, visitem minha página:
sites.icmc.usp.br/francisco
Se inscrevam no canal para receber notificações de novas inclusões.
Contatos:
Twitter:
FranciscoICMC
Linkedin:
www.linkedin.com/in/francisco-rodrigues-ph-d-b613aa3b
Medium:
francisco-rodrigues.medium.com/
Canal no Telegram:
t.me/cdcomplexos
Instagram:
prof.francisco_rodrigues
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Lei de potência
Nessa aula apresentamos a distribuição lei de potência. Calculamos a suas principais propriedades e estimamos o seu coeficiente usando estimação por máxima verossimilhança. Também mostramos como gerar dados de uma lei de potência usando simulação de Monte Carlo.
Sugestões de leitura:
* Lei de potência: universalidade na natureza
medium.com/@francisco-rodrigues/lei-de-pot%C3%AAncia-universalidade-na-natureza-eb016dcaf74e
* Power-law distributions in empirical data
arxiv.org/abs/0706.1062
* Power laws, Pareto distributions and Zipf's law
arxiv.org/abs/cond-mat/0412004
* Canal no Telegram:
t.me/cdcomplexos
* Playlists:
Estatística Básica: www.youtube.com/watch?v=cVIil...
Ciência de Dados: www.youtube.com/watch?v=lm2Ia...
Processos Estocásticos: www.youtube.com/watch?v=cVIil...
Música: www.bensound.com
Sugestões de leitura:
* Lei de potência: universalidade na natureza
medium.com/@francisco-rodrigues/lei-de-pot%C3%AAncia-universalidade-na-natureza-eb016dcaf74e
* Power-law distributions in empirical data
arxiv.org/abs/0706.1062
* Power laws, Pareto distributions and Zipf's law
arxiv.org/abs/cond-mat/0412004
* Canal no Telegram:
t.me/cdcomplexos
* Playlists:
Estatística Básica: www.youtube.com/watch?v=cVIil...
Ciência de Dados: www.youtube.com/watch?v=lm2Ia...
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มุมมอง: 2 576
วีดีโอ
Exercícios resolvidos de probabilidades
มุมมอง 1.2K2 ปีที่แล้ว
Nessa aula resolvemos alguns exercícios de teoria das probabilidades. Exercício 1: 0:01 Exercício 2: 3:08 Exercício 3: 5:45 Exercício 4: 10:11 Exercício 5: 12:20 Exercício 6: 15:21 Roteiro do curso de Probabilidades: sites.icmc.usp.br/francisco/roteiro.html Outros exercícios: th-cam.com/video/2r8mDdVaSBA/w-d-xo.html Playlists: Probabilidades: th-cam.com/video/7aHjkGFtbnM/w-d-xo.html&ab_channel=...
Modelo de Barabási-Albert (Redes Complexas)
มุมมอง 1.7K2 ปีที่แล้ว
Nessa aula apresentamos o modelo de Barabási-Albert que gera redes sem escala. Playlist: Redes complexas: bit.ly/3jbEvLI Instagram: prof.francisco_rodrigues Canal no Telegram: t.me/cdcomplexos Foto da miniatura: unsplash.com Música: www.bensound.com
Grafos aleatórios
มุมมอง 1K2 ปีที่แล้ว
Nessa aula apresentamos os principais conceitos relacionados aos grafos aleatórios de Erdös e Rényi, que constitui o modelo mais simples de redes complexas. Playlist: Redes complexas: bit.ly/3jbEvLI Instagram: prof.francisco_rodrigues Canal no Telegram: t.me/cdcomplexos Foto da miniatura: unsplash.com Música: www.bensound.com
Rede complexas: detecção de comunidades
มุมมอง 1.8K2 ปีที่แล้ว
Nessa aula apresentamos como detectar comunidades em redes complexas através de três métodos. Também discutimos a medida de modularidade e como gerar redes com estrutura de comunidades usando os algoritmos de Girvan-Newman e LFR. Exemplo em Python: github.com/franciscoicmc/tutorial-networks/blob/main/Ex-community.ipynb Foto da miniatura: unsplash.com Música: www.bensound.com
Redes complexas: medidas de centralidade
มุมมอง 2.5K2 ปีที่แล้ว
Nessa aula apresentamos as principais medidas para caracterizar a centralidade de vértices em uma rede complexa, incluindo as medidas eigenvector centrality, grau e closeness centrality. Material adicional: Network centrality: an introduction arxiv.org/abs/1901.07901 Book Chapter to apper in "From nonlinear dynamics to complex systems: A Mathematical modeling approach" by Springer. Vídeo sobre ...
Redes complexas: medidas de distância
มุมมอง 9482 ปีที่แล้ว
Nessa aula introduzimos o conceito de distância entre dois vértices e caminhadas aleatórias. Apresentamos diversas medidas para caracterizar a navegação de transmissão de informação em redes complexas. Playlist: Redes complexas: bit.ly/3jbEvLI Instagram: prof.francisco_rodrigues Canal no Telegram: t.me/cdcomplexos Música: www.bensound.com
Redes complexas: medidas de transitividade
มุมมอง 1.5K2 ปีที่แล้ว
Nessa aula apresentamos o conceito de transitividade e as medidas transitivity e clustering coefficient. Playlist: Redes complexas: bit.ly/3jbEvLI Instagram: prof.francisco_rodrigues Canal no Telegram: t.me/cdcomplexos Música: www.bensound.com
Redes Complexas: medidas de conectividade
มุมมอง 2.5K2 ปีที่แล้ว
Nessa aula apresentamos o conceito de grau de um vértice e diversas medidas relacionadas. Playlist: Redes complexas:bit.ly/3jbEvLI Instagram: prof.francisco_rodrigues Canal no Telegram: t.me/cdcomplexos Música: www.bensound.com
Redes complexas: conceitos fudamentais
มุมมอง 2.7K2 ปีที่แล้ว
Nessa aula apresentamos os tipos de redes complexas e as estruturas para amazenar grafos no computador. Playlist: Redes complexas:bit.ly/3jbEvLI Instagram: prof.francisco_rodrigues Canal no Telegram: t.me/cdcomplexos Música: www.bensound.com
Agrupamento hierárquico
มุมมอง 3.1K2 ปีที่แล้ว
Nessa aula apresentamos algoritmos de agrupamento hierárquico. Apresentamos tanto a parte teórica como a prática em Python. Canal no Telegram: t.me/cdcomplexos Mais material no Github: github.com/franciscoicmc Outras playlists: Estatística Básica: www.youtube.com/watch?v=cVIil... Ciência de Dados: www.youtube.com/watch?v=lm2Ia... Processos Estocásticos: www.youtube.com/watch?v=cVIil... Música: ...
Algoritmo k-means (k-médias)
มุมมอง 10K2 ปีที่แล้ว
Nessa aula apresentamos o algoritmo de agrupamento de dados k-means, tanto a fundamentação teórica como a prática em Python. Códigos em Python: github.com/franciscoicmc Veja a playlista sobre Ciência de Dados: bit.ly/2VX1mPz Acompanhe novidades sobre Ciência de Dados no Telegram: t.me/cdcomplexos Se inscreva no canal: th-cam.com/users/franciscorodrigues Foto da capa: bit.ly/3DR9GVv Música de ab...
Agrupamento de dados: introdução
มุมมอง 1.9K2 ปีที่แล้ว
Nessa aula vamos aprender os conceitos básicos de agrupamento de dados. Canal no Telegram: t.me/cdcomplexos Mais material no Github: github.com/franciscoicmc Outras playlists: Estatística Básica: www.youtube.com/watch?v=cVIil... Ciência de Dados: www.youtube.com/watch?v=lm2Ia... Processos Estocásticos: www.youtube.com/watch?v=cVIil... Música: www.bensound.com Foto da capa: bit.ly/3DR9GVv
O que são redes complexas?
มุมมอง 6K3 ปีที่แล้ว
Redes complexas estão em toda parte. As interações entre proteínas, as redes sociais, a internet e a Wikipedia são exemplos de redes complexas. Nessa aula introduzimos o que são essas redes e como elas se tornaram tão importantes para entendermos as epidemias, as mudanças climáticas e as economias. Leituras sugeridas: Analyzing and modeling real-world phenomena with complex networks: a survey o...
Como calcular o valor pi usando números aleatórios
มุมมอง 1.6K3 ปีที่แล้ว
Nessa aula mostramos como calcular o valor pi usando simulação de Monte Carlo, através da geração de números aleatórios em um círculo. Código em Python: github.com/franciscoicmc/probabilidades/blob/main/aula14-montecarlo.ipynb Playlists: Probabilidades: th-cam.com/video/7aHjkGFtbnM/w-d-xo.html&ab_channel=FranciscoRodrigues Estatística Básica: th-cam.com/video/cVIil-PyilQ/w-d-xo.html&ab_channel=...
Desigualdades de Markov, Chebyshev e Jensen
มุมมอง 3.3K3 ปีที่แล้ว
Desigualdades de Markov, Chebyshev e Jensen
Probabilidade condicional de variáveis aleatórias multidimensionais
มุมมอง 2.8K3 ปีที่แล้ว
Probabilidade condicional de variáveis aleatórias multidimensionais
Resolução de exercícios de probabilidades - Parte 1
มุมมอง 1K3 ปีที่แล้ว
Resolução de exercícios de probabilidades - Parte 1
Probabilidade condicional e independência - Aula 2
มุมมอง 8K3 ปีที่แล้ว
Probabilidade condicional e independência - Aula 2
Modelos de Regressão: regressão linear simples (teoria e prática com Python)
มุมมอง 7K3 ปีที่แล้ว
Modelos de Regressão: regressão linear simples (teoria e prática com Python)
Ciência de Dados: k-vizinhos mais próximos (teoria e prática com Python)
มุมมอง 4.2K3 ปีที่แล้ว
Ciência de Dados: k-vizinhos mais próximos (teoria e prática com Python)
Cadeias de Markov: o algoritmo PageRank
มุมมอง 3.6K3 ปีที่แล้ว
Cadeias de Markov: o algoritmo PageRank
Ciência de Dados: Classificador Naive Bayes
มุมมอง 12K4 ปีที่แล้ว
Ciência de Dados: Classificador Naive Bayes
Excelente
Excelente.
Nossa, muito obrigada professor!!! Eu luto com processos estocasticos faz uns anos, nunca consegui entender "nada". As suas aulas tem ajudado demias!!!❤
Vamos zerar a playlist desse deuso da estatística
Excelente conteúdo
Não sei nem como agradecer por tamanha dedicação, seu conteúdo é incrível e está me ajudando muito, parabéns professor.
Excelente aula
Olá professor, ótimo vídeo mas 9:11 a multiplicação de (3/5*1/5*2/5*1/5) não deveria ser igual a 0,0096?
Melhor achado dos últimos tempos = esse canal
Canal Top
Top !
Olá, professor. Você define a lei de potência como sem escala. Outros definem como lei de escala. Explique esta contradição, please. Outra questão: você afirma que não é linear, ok. Porém, na representação da escala log log, temos uma reta. É não linear, no sentido de que é de crescimento exponencial? Terceira questão: você define fractais como ausência de escala. Tratando-se de autossimilaridade repetida em várias magnitudes, não é melhor definir fractalidade como repetição multiescalar de forma (do menor ao maior)? Como consta em seu próprio texto: "ausência de escala está ligada aos fractais ... possuem autossimilaridade em diferentes escalas. "
Excelente aula!
Não vai fazer diferença na bela explicação, só um detalhe, acredito que seria O(t^3),não?
Professor, qual a melhor alternativa para a limitação de densidade?
Ótima aula!!! Parabéns pelo vídeo!
Aula excelente!!
ótima didática e explicação, ganhou +1 inscrito, parabéns !!!
Assunto muuuuitooo chato!
Na linha 77 eu não entendi o papel da variável s na iteração.
Valeu, hein. Vai salvar na prova
Gratidao por esse curso sensacional
aula magnifica
especial materia
concluso
Excelente aula, gostei
concluso
Sem dúvidas, um conteúdo de altíssima qualidade.
Excelente aula. Um dos melhores professores com que já tive o prazer de aprender.
concluso
Que didática incrível! Adorei! Ataques de tubarão no verão! Bem lembrado!
CONCLUSO
Vim pela recomendação no LinkedIn. Parabéns pela didática e pela qualidade do vídeo.
Muito obrigado!
Olá professor, tudo bem? Tenho vontade de fazer doutorado nesta area. Estou so aguardando me estabilizar mais no meu cargo. Gostaria de mexer com reconhecimento de padrões, redes complexas e series temporais, com foco nos aspectos dinâmicos das redes. Qual a melhor forma de me preparar minha base para um doutorado nessa area? Sabe de algum grupo de discussão nessa area? Conhece outros grupos fortes de estudo em outras universidades? Obrigado e sucesso!
Olá Luiz. Boa tarde! eu diria que estou no mesmo barco que você, gostaria de trabalhar nesta área em um Doutorado, mas talvez com um foco um pouco diferente do que vc descreveu lá estou seguindo as aulas do Prof Francisco com objetivo de ir conhecendo a área e depois partir para outros temas talvez possamos manter contato, partilhar conteúdos relacionados e tentar de alguma forma nos ajudarmos o que acha?
Nossa que playlist incrível!! Muito obrigada professor !!
Aula excelente, de fácil entendimento e com bons exemplos!
em 24:18 qdo reescreve P(AUB) vc diz que P(Ac inter B) = [ P(A) - P(A inter B)], não seria P[Ac inter B] = [P(B) - P(A inter B)]? sei que depois o outro termo P(A inter Bc) = [P(A)- P(A inter B)], e no final a ordem dos fatores não altera o resultado, mas a igualdade termo a termo não parece correta.
Minha opinão é identico ao Araujo, descrito abaixo.
Muito bom o trabalho, continue pfv!
Muito bom, ótimo professor
Muito obrigado professor! Estou estudando sobre algoritmos de detecção de comunidades e redes neurais em grafos no meu mestrado. Suas aulas estão sendo ótimas! Aliás, gostaria de sugerir um vídeo à respeito de geração de grafos com vetores de características. Muito obrigado e um feliz 2024!
O código apresenado também funciona para números contínuos, algum problema, ou apenas para discretos? Obrigado
Escrevi cedo de mais, muito grato. Muito útil, estou aplicando na agricultura.
FAntástico Professor, gostaria de aplicar no phyton, mas não tenho um código viável. Pode me ajuda com isso. Obrigado. Sucesso
Sou cientista de Dados já Sênior mas mesmo assim estou tirando grande proveito das aulas, estou acompanhando as aulas para revisar conceitos, integrar o código direto na explicação torna o aprendizado muito mais estimulante. Parabéns!!!!
Obrigado Kevin!
Grato pelo conhecimento compartilhado! Excelente aula!
aula sensacional. obrigado por compartilhar o conheciment Um grande abraço.
Gostaria de saber se a entropia de shannon é aplicada a todo grafo e portanto teria um numero associado ao grafo. Ou se é aplicada grau a grau, e portanto teria um grafico com respeito ao determinado grafo de H por k, onde H fosse a entropia de shannon. Desde já agradeço! Excelente vídeo.
Aula espetacular! Me deu até vontade de aplicar em Medicina essa teoria. Alguma sugestão?