Categoria: Programação

Curso: Logicamente PRO Torrent – Download


Logicamente PRO

Aprenda a programar de verdade copm aulas de lógica de programação passo a passo, para iniciantes que querem partir do zero até o profissional.

Seja um programador e domine qualquer linguagem de programação começando hoje.

Curso com mais de 110 aulas em alta resolução para estudar pelo computador, celular, tablet ou tv.

Como você vai aprender?

  • A base: Primeiro vou treinar o seu raciocínio lógico utilizando lógica proposicional. Acredite, sua cabeça vai explodir.
  • Lógica: Em seguida vou te ensinar o passo a passo da lógica de programação do zero e você começará a compreender a vase dos comandos.
  • Muito treino: Em cada aula você é levado a treinar seu conhecimento na prática, aplicando o que foi visto por meio de exercícios mãos à massa!
  • Com diversão: Os exercícios são divertidos e você vai aprender a programar praticamente brincando. Até os erros farão parte da diversão!

Gênero: Programação
Formato: MP4
Idioma: Português
Tamanho: 6.92 GB
Servidor: Torrent


Curso: Curso Desenvolvimento Web 2022 Programador BR Torrent – Download


Curso Desenvolvimento Web 2022 Programador BR

Curso completo de programação que vai te levar do zero até os seus primeiros projetos profissionais.

Você vai aprender 10 tecnologias, do Front ao Back End, e vai sair preparado para o mercado mais aquecido da atualidade.

A didática do Igor Oliveira é sensacional e super elogiada pelos alunos, porque ele explica de forma fácil, focando em quem nunca escreveu uma linha de código.

E se restar qualquer dúvida, a equipe de suporte está sempre pronta para responder e ajudar os alunos em cada passo.

Caso você não conheça o Igor, ele é o criador do canal Programador BR no Youtube e compartilha muito conhecimento por lá com centenas de milhares de inscritos.

Gênero: Programação
Formato: MP4
Idioma: Português
Tamanho: 18.22 GB
Servidor: Torrent


Curso: Programação em Blockchain Torrent – Download


Programação em Blockchain

Este é um curso para desenvolvedores que visam obter um conhecimento inicial em como programar para blockchains compatíveis com o protocolo Ethereum. Iremos ver desde os princípios fundamentais de como conectar-se com os clientes Ethereum através do protocolo JSON-RPC até a integração de aplicativos descentralizados com os smart contracts, utilizando a carteira MetaMask.

Para isso, iremos utilizar a IDE e framework de testes Truffle, assim como a blockchain pessoal Ganache, uma blockchain de testes que simula com precisão o funcionamento de uma blockchain real compatível com o protocolo Ethereum.

Ao fim do curso, espera-se que o aluno tenha um bom conhecimento de como funciona a integração entre o aplicativo descentralizado e a blockchain, e saiba utilizar o Truffle para escrever, interagir, testar e realizar o deploy de smart contracts, tanto no Ganache quanto em blockchains reais.

Também é esperado que o aluno termine o curso sabendo como integrar seu aplicativo descentralizado com a MetaMask, hoje a principal carteira on-line utilizada na comunidade.

Para melhor aproveitamento do curso, espera-se que o aluno possua algum conhecimento prévio sobre o funcionamento de uma blockchain, como os conceitos básicos de blocos, transações e gás. Também é esperado que o aluno possua algum conhecimento prévio de desenvolvimento para a web, como o básico de Html, Css e Javascript. Um conhecimento básico de Solidity também é recomendado, porém os smart contracts utilizados neste curso são básicos o suficiente para serem compreendidos por programadores que tenham o conhecimento de alguma linguagem de programação, como Javascript.

O que você aprenderá:

  • Criar aplicativos descentralizados simples
  • Compreender melhor o funcionamento da máquina virtual da Ethereum
  • Aprender a utilizar as ferramentas Truffle e Ganache para criar, testar e fazer o deploy de smart contracts
  • Integrar sua aplicação com a blockchain através de uma carteira como a MetaMask

Gênero: Programação
Formato: MP4
Idioma: Português
Tamanho: 4.01 GB
Servidor: Torrent


Curso: OpenVas GVM no Kali Linux para Ethical Hacking Torrent – Download


OpenVas GVM no Kali Linux para Ethical Hacking

Contéudo do curso

Módulo 1 – Introdução
Módulo 2 – Preparação LAB
Módulo 3 – OpenVas e Sua Arquitectura
Módulo 4 – Instalação de OpenVas e aspectos importantes
Módulo 5 – Scap Data – Soluções e Aviso
Módulo 6 – Criação Avançada de Tarefas (Nmap e Wireshark
Módulo 7 – Tratamento de Resultados e vulnerabilidades
Módulo 8 – Administração de Usuários
Módulo 9 – Configurações Avançadas
Módulo 10 – Resiliência e tickets
Módulo 11 – Dashboards e Gos 20.08.07
Módulo 12 – Metasploit-Medidas de Proteção
Módulo 13 – Contra-Medidas de proteção
Módulo 14 – Teste Prático

Gênero: TI
Formato: MP4
Idioma: Português
Tamanho: 7.03 GB
Servidor: Torrent


Curso: Curso de Machine Learning com Power BI Torrent – Download


Curso de Machine Learning com Power BI

  1. Introdução a Machine Learning e IA
  2. Viés e Variância
  3. Visão geral dos algoritmos de machine learning
  4. Regressão linear (conceito + matemática: o que o algoritmo faz debaixo dos panos)
  5. Regressão linear (Power BI: Linha de Tendência)
  6. Regressão linear (Power BI e R: Massa de Dados com R)
  7. Regressão linear (Script R: Massa de Dados)
  8. Regressão linear (Power BI e R: Treino e Teste)
  9. Regressão linear (Script R: Treino e Teste)
  10. Regressão linear (Power BI e R: Previsões)
  11. Regressão linear (Script R: Previsões)
  12. Regressão linear (Power BI: Coeficiente de determinação R2)
  13. Regressão linear (Script R: Coeficiente de determinação R2)
  14. Regressão linear (apresentação do exercício)
  15. Regressão linear (Power BI: Gráfico de Dispersão – solução exercício)
  16. Regressão linear (Power BI: Gráfico de Dispersão com Tendência – solução exercício)
  17. Regressão linear (Power BI: Gráfico de Colunas – solução exercício)
  18. Regressão linear (Power BI: Gráfico de Pizza – solução exercício)
  19. Regressão linear (Power BI e R: Modelo e Previsões – solução exercício)
  20. Pré-processamento: dados missing
  21. Pré-processamento (solução do exercício)
  22. Feature selection: correlação (conceito)
  23. Feature selection: correlação (Power BI e Python)
  24. Ridge regression (conceito + matemática: o que o algoritmo faz debaixo dos panos)
  25. Ridge regression (Power BI e Python: resolvendo um problema)
  26. Ridge regression (Script Python: resolvendo um problema)
  27. Regularização L1, L2 e regressão Lasso
  28. Lasso regression (Power BI e Python: resolvendo um problema)
  29. Elastic net (conceito + matemática: o que o algoritmo faz debaixo dos panos)
  30. Elastic net (Power BI e Python: resolvendo um problema)
  31. Gráfico Valores Reais x Previstos (apresentando o exercício)
  32. Gráfico Valores Reais x Previstos (Power BI e Python: solução do exercício)
  33. Pacote Caret (linguagem R)
  34. Validação cruzada Kfold (Teoria: o que o algoritmo faz debaixo dos panos)
  35. Validação cruzada Kfold (aplicação prática em R)
  36. Busca de parâmetros em um modelo (aplicação prática em R)
  37. Teste de parâmetros específicos em um modelo (aplicação prática em R)
  38. Regressão logística (conceito + matemática: o que o algoritmo faz debaixo dos panos)
  39. Regressão logística (Power BI: Pré-processamento)
  40. Regressão logística (Power BI e R: Modelo)
  41. Regressão logística (Power BI e R: Análise dos Resultados)
  42. Regressão logística (apresentação do exercício)
  43. Regressão logística (Script R: solução do exercício)
  44. Regressão logística (Power BI: solução do exercício)
  45. Medição de desempenho Confusion Matrix (teoria e prática no Power BI)
  46. Medição de desempenho ROC/AUC (conceito + matemática: o que o algoritmo faz debaixo dos panos)
  47. Medição de desempenho ROC/AUC (Script R e Python)
  48. Medição de desempenho ROC/AUC (Power BI: Gráfico)
  49. Medição de desempenho ROC/AUC (Script Python: auc)
  50. Normalizando dados (Script R)
  51. KNN (conceito + matemática: o que o algoritmo faz debaixo dos panos)
  52. KNN (Power BI e R)
  53. KNN (apresentação do exercício)
  54. KNN (Power BI e R: resolução do exercício)
  55. Teorema de Bayes (conceito teórico)
  56. Gaussian, Multinomial (Poisson), Bernoulli (o que os algoritmos Naive Bayes fazem debaixo dos panos)
  57. Suavização de Laplace
  58. Naive Bayes (Python: Dataset Iris)
  59. Naive Bayes (Power BI e Python)
  60. Decision Trees (conceito + matemática: o que o algoritmo faz debaixo dos panos. – Parte 1: entropia
  61. Decision Trees (conceito + matemática: o que o algoritmo faz debaixo dos panos. – Parte 2: índice GINI
  62. Decision Trees: evitando overfitting
  63. Decision Trees (conceito + matemática: o que o algoritmo faz debaixo dos panos. – Parte 3: regressão
  64. Decision Trees (conceito + matemática: o que o algoritmo faz debaixo dos panos. – Parte 4: a escolha do melhor split com algoritmos CART e C4.5
  65. Decision Trees Classifier (Power BI e R)
  66. Decision Trees Classifier (Power BI e R: Ajuste de Parâmetros)
  67. Decision Trees (apresentação do exercício)
  68. Decision Trees (resolução do exercício)
  69. Projeto Final – Apresentação
  70. Projeto Final – Proposta de Solução
  71. Projeto Final – Power BI – Pré-processamento
  72. Projeto Final – Power BI e R – Modelo
  73. Projeto Final – Power BI e R – Previsões
  74. Projeto Final – Power BI – Estrutura do Dashboard
  75. Projeto Final – Power BI – Gráfico de Linhas
  76. Projeto Final – Power BI – Gráfico de Barras
  77. Projeto Final – Power BI – Gráfico de Barras Empilhadas
  78. Projeto Final – Power BI – Dashboard Final

Gênero: Programação
Formato: MP4
Idioma: Português
Tamanho: 11.82 GB
Servidor: Torrent


Curso: Desenvolvedor(a) Python Torrent – Download


Desenvolvedor(a) Python

Aprenda a desenvolver aplicações usando Python, uma linguagem de programação que se tornou muito útil em várias áreas, como Data Science e Machine Learning.

Vá do básico ao avançado através de exemplos práticos e conquiste o seu espaço nesse mercado altamente promissor.

Invista na sua carreira em tecnologia e alcance seus objetivos

Desenvolva aplicações web, realize análise de dados, construa modelos de aprendizado de máquina para tornar-se um especialista em Python e ajude a moldar a nova economia digital. Aprenda com quem faz a transformação digital acontecer!

Gênero: Programação
Formato: MP4
Idioma: Português
Tamanho: 4.10 GB
Servidor: Torrent


Curso: Programador com Python: Curso para Iniciantes Torrent – Download


Programador com Python: Curso para Iniciantes

Conhecendo Python
1) Introdução a Python
2) Instalando Python 3 com Anaconda
3) Primeiro código Python
4) Operadores aritméticos
5) Variáveis e tipos de dados
6) Função input()
7) Exercício – Função input()
8) Solução do exercício – Função input()
9) Formatação em Python
10) Condições if, else, elif
11) Loop for
12) Exercício – Loop for e Condicionais
13) Solução do exercício – Loop for e Condicionais
14) Loop while com a regra de parada break
15) Exercício – Loop while
16) Solução do exercício – Loop while
Base para aplicações
17) Módulos, pacotes e bibliotecas
18) Funções em Python
19) Criando estruturas em Listas
20) Exercício – Listas
21) Solução do exercício – Listas (parte 1)
22) Solução do exercício – Listas (parte 2)
23) Transformando o type dos dados (float e int)
24) O que são tuplas
25) Dicionários em Python
26) Exercício – Dicionários
27) Solução do exercício – Dicionários (parte 1)
28) Solução do exercício – Dicionários (parte 2)
29) Solução do exercício – Dicionários (parte 3)
30) Manipulando strings
31) Função lambda (funções anônimas)
32) Função map()
33) List Comprehension
34) Exercício – List Comprehension
35) Solução do exercício – List Comprehension (parte 1)
36) Solução do exercício – List Comprehension (parte 2)
37) Arquivos
38) Encodings
39) APIs e JSON
40) Utilizando uma API
41) Classes, métodos, herança, polimorfismo, construtor
Tratamento e Análise de Dados
42) O pacote Numpy
43) Arquivos com o Pandas – XLSX e CSV
44) Introdução ao Pandas
45) Comandos úteis do Pandas
46) Filtrando linhas e colunas no Pandas
47) Cheat Sheet (Folha de dicas) – Pandas
48) Exercício – Encontrando Percentuais
49) Solução do exercício – Encontrando Percentuais
50) Manipulando linhas com o Pandas
51) Manipulando colunas com o Pandas
52) Como excluir colunas no Pandas
53) Exercício – Atletas por equipe
54) Solução do exercício – Atletas por equipe
55) Função groupby – Pandas
56) Solução do exercício – Função groupby
57) Como criar histogramas
58) O que é um boxplot e como calcular
59) Criando boxplot usando Python
60) Criando e visualizando gráficos com Matplotlib
61) Como trabalhar com dados faltantes
62) Seu primeiro código de Machine Learning
63) Prevendo dados diariamente com Machine Learning
64) Inteligência Artificial para recomendar filmes com Power BI e Python
Kivy – Aplicações Mobile e PC
65) Desenvolvimento de softwares com Kivy
66) Widgets
67) Layouts
68) Documentação
69) Instalação e primeiros passos
70) Linguagem KV
71) Utilizando Classes
72) Exercício – Labels
73) Solução do exercício – Labels
74) Self
75) Utilizando Botões
76) Solução do exercício – Botões
77) Cor de fundo e App de Cadastros
78) Solução do exercício – Tela de cadastro sem alturas fixas
79) TextInput numérico e criação de funções
80) Solução do exercício – Limpando TextInput e Bug no cadastro
81) Try e except para armazenar os dados
82) Screen e ScreenManager – Utilizando mais de uma tela
83) Solução do exercício – Padronizando dimensões
84) Ação ao entrar em uma tela
85) Solução do exercício – Inserindo conteúdos dinamicamente
86) ScrollView para rolagem de conteúdo
87) Adicionando widgets com uma classe auxiliar
88) Ajustanto um BoxLayout em um ScrollView
89) Exercício – Telas dinâmicas
90) Solução do exercício – Telas dinâmicas
91) Exercício – Saldo e botão adicionar
92) Solução do exercício – Saldo e botão adicionar com Pop-up
93) Exercício – Histórico do usuário
94) Solução do exercício – Histórico do usuário
95) RecycleView para exibir listas
96) Solução do exercício – Atualizar RecycleView
97) RecycleView ajuste do layout
98) Canvas para ajuste de cores
99) Criando um arquivo .exe com PyInstaller
100) Utilização do WSL (Linux no Windows) para criação do APK
101) Criação do APK
102) Instalando o App no Android
103) Ajustes de layout para diferentes dispositivos
104) Atualizando o App no Android
Selenium – Automação WEB
105) Selenium para Automação Web
106) Instalação
107) Pesquisando a temperatura no Google
108) Páginas HTML
109) Encontrando Elementos
110) Exercício – Preenchendo um formulário com upload
111) Solução do exercício – Preenchendo um formulário com upload
112) Utilizando Scroll
113) Obtendo Atributos
114) Solução do exercício – Selecionando o país
115) Utilizando XPath
116) Exercício – Seleção de assunto e motivo
117) Solução do exercício – Seleção de assunto e motivo
118) Seleção em Listas
119) Trabalhando com iFrames, Frames, Alertas e Janelas
120) Trabalhando com Wait
121) Exercício – Criando uma automação real no Moodle
122) Solução do exercício – Entendendo a automação
123) Solução do exercício – Criando a automação
Webscraping
124) O que é Web Scraping e para que serve
125) Restrições a Scraping
126) Extraindo diversos dados do HTML de uma página
127) Coletando reviews de um site
128) Exercício – Calculando nota média das reviews
129) Solução do exercício – Calculando nota média das reviews
130) Varrendo várias páginas
131) Exercício – Criando um crawler interno
132) Solução do exercício – Criando um crawler interno
133) Criando um crawler abrangente
RPA – Automação de Tarefas
134) Automação de Tarefas com PyAutoGUI
135) Cuidados na automação de tarefas
136) Automatizando uma tarefa simples
137) Exercício – Alternativas para diferentes teclados
138) Solução do Exercício – Alternativas para diferentes teclados
139) Funções para utilização do teclado
140) Funções para utilização do mouse
141) Funções para captura e conferência da tela
142) Exercício – Automatizando o jogo Dino do Chrome
143) Solução do Exercício – Automatizando o jogo Dino do Chrome
144) Exercício – Automatizando uma tarefa completa
145) Solução do Exercício – Definindo o processo
146) Solução do Exercício – Criando o script

Gênero: Programação
Formato: MP4
Idioma: Português
Tamanho: 4.70 GB
Servidor: Torrent


Curso: Curso Dev Nft Minter Torrent – Download


Curso Dev Nft Minter

Conteúdo do curso:

  • Módulo 1 – Introdução
  • Módulo 2 – Overview Ethereum Virtual Machine (EVM)
  • Módulo 3 – O que é um NFT Marketplace
  • Módulo 4 – Padrão ERC721- Openzppelin
  • Módulo 5 – Configurando Ambiente de desenvolvimento
  • Módulo 6 – Arquitetura e Configuração do projeto
  • Módulo 7 – {Opcional} Exemplo contrato para Mint e transferencia de NFTS com Solidity
  • Módulo 8 – SmartContracts – Parte 1
  • Módulo 9 – SmartContracts – Parte 2
  • Módulo 10 – Integração Web3 com React – Parte 1
  • Módulo 11 – Integração Web3 com React – Parte 2
  • Módulo 12 – Testes Finais e Raposa 3D

Gênero: Programação
Formato: MP4
Idioma: Português
Tamanho: 2.40 GB
Servidor: Torrent


Curso: Curso Análise e Desenvolvimento de Sistemas Torrent – Download


Curso Análise e Desenvolvimento de Sistemas

1 Semestre:
Computação Básica, Informática e sociedade, Lógica de programação, Fundamentos de sistemas de informação, Matemática para computação;
2 Semestre:
Banco de dados, Estruturas de dados, Programação 1;
3 semestre:
Banco de dados II, Engenharia de software, Estrutura de dados II, Programação II, Redes de Computadores;
4 Semestre:
Sistemas empresariais, Engenharia de software II, Engenharia de Usabilidade, Estatísticas, Inteligência artificial, Programação III, Redes II;
5 Semestre:
Empreendedorismo, Gestão de qualidade de Software, Interoperabilidade de aplicações;
6 e último Semestre:
Gerencia de Projeto, Programação para dispositivos Móveis.

Sobre o curso, ele não tem uma qualidade de vídeo boa por ser bem antigo.

Gênero: Programação
Formato: MP4
Idioma: Português
Tamanho: 8.37 GB
Servidor: Torrent