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O Youtube é Universidade Livre - 98% das Pessoas não sabem disso!

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O YouTube teve mais de 2,70 bilhões de usuários ativos mensais em 2025. Mas a maioria não conhece os canais úteis. Abaixo estão os 10 melhores canais do YouTube sobre IA:


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1. Alek

Alek é um YouTuber inspirador que explora vários projetos paralelos de IA e fornece evidências concretas de como as pessoas os usam para ganhar dinheiro online.

🔗 https://lnkd.in/eq5duK-p


2. Deep Learning. IA

Aprendizado Profundo. A IA oferece conteúdo educacional abrangente sobre inteligência artificial e deep learning, liderado pelo especialista do setor Andrew Ng.

🔗 https://lnkd.in/ewuA6Ea5


3. IA Explicada

"AI Explained oferece explicações perspicazes de conceitos complexos de IA em um formato acessível para todos os públicos."

🔗 https://lnkd.in/eHu94yVb


4. Sentdex

A Sentdex, comandada por Harrison Chase, adota uma abordagem prática para IA ao explorar a programação e projetos do mundo real. Se você é programador ou desenvolvedor ansioso para ver a IA em ação, este canal foi feito sob medida para você.

🔗 https://lnkd.in/e4BCbdcz


5. Lex Fridman

O canal de Lex Fridman no YouTube se destaca por suas conversas aprofundadas com especialistas líderes em IA. Lex, pesquisador em IA no MIT, organiza discussões que vão além das tecnicalidades, mergulhando nas experiências pessoais

🔗https://lnkd.in/eFAiHndt


6. All About AI

"All About AI: Seu destino de referência para explorações perspicazes no mundo da inteligência artificial."

🔗 https://lnkd.in/ewwaSXyx


7. Oficina de Murtaza – Robótica e IA

O Workshop da Murtaza explora os domínios da robótica e da IA, unindo teoria e prática tanto para entusiastas quanto para aprendizes.

🔗 https://lnkd.in/edRkwDab


8. Trabalhos de Dois Minutos

Oferece resumos concisos e esclarecedores das pesquisas mais recentes em IA, facilitando a atualização com os novos desenvolvimentos.

🔗https://lnkd.in/g6ckcWeP


9. Computófilo

Explora uma variedade de temas de ciência da computação, incluindo IA, com explicações especializadas e conteúdo envolvente, ideal para aprofundar seu entendimento.

🔗https://lnkd.in/gt5ezUYY


🔗10. Adrian Rosebrock

Foca em aplicações práticas de IA e deep learning, especialmente em visão computacional, oferecendo recursos valiosos para programadores.

https://lnkd.in/g-ufbbTt


Sim, nós sabemos, nós sabemos, nós sabemos…


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O apoio de leitores como você torna tudo isso possível. No momento, apenas 2,4% dos nossos leitores regulares ajudam a financiar nosso trabalho. Se você quer ajudar a proteger nossa independência editorial, considere juntar-se a nós hoje mesmo.


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SQL | Mapeamento de Valores Nulos em SQL: A Auditoria de Qualidade que Antecede Qualquer Cálculo

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Valores NULL representam uma das ameaças mais silenciosas à integridade analítica. Um dataset pode estar sintaticamente correto, com todas as estruturas de tabela bem definidas, mas conter padrões de valores faltantes que comprometem conclusões. Um analista que calcula ticket médio sem primeiro diagnosticar quantos NULL existem na coluna de valores está, efetivamente, operando com dados invisíveis.


A detecção de valores faltantes não é verificação cosmética ou validação secundária. É investigação diagnóstica fundamental que precede qualquer cálculo agregado, média, proporção ou função estatística. Profissionais experientes reconhecem essa tarefa como primeira linha de defesa contra conclusões enviesadas.


SELECT 

    SUM(CASE WHEN col_a IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS nulos_col_a,

    SUM(CASE WHEN col_b IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS nulos_col_b

FROM sua_tabela;


Este padrão de query oferece contagem absoluta de valores faltantes por coluna. A estrutura pode ser expandida para incluir cálculo de percentual, facilitando compreensão de proporção de dados ausentes em relação ao total. Quando você descobre que uma coluna contém 30% de NULL, você enfrenta decisão metodológica clara: essa coluna é utilizável para análise? Qual tratamento de valores faltantes é apropriado?


No contexto de dados clínicos, como dataset de pacientes hospitalizados, certos padrões de NULL ganham significado semântico. Se a coluna "data_alta" contém 30% de valores nulos, isso reflete realidade operacional: pacientes ainda internados não possuem data de alta. Esse NULL é informativo e apropriado. Porém, se a coluna "diagnóstico" contém 50% de NULL, você enfrenta problema de qualidade de entrada. Diagnósticos não deveriam ser omitidos durante internação; sua ausência sugere processo de coleta quebrado, documentação incompleta, ou inconsistência sistêmica.


Em bases de e-commerce, esta query funciona como auditoria de conformidade. Se sua coluna de CPF, campo obrigatório para processamento de pagamento, contém NULL, você identificou fratura no processo de checkout. O problema não é apenas estatístico; é operacional. Essa descoberta transforma-se em incidente que você reporta à equipe de engenharia, impactando potencialmente receita e conformidade regulatória.


A expansão dessa abordagem inclui análise de correlação entre padrões de NULL. Frequentemente, valores faltantes não distribuem-se aleatoriamente. Se NULL em coluna "renda" correlaciona perfeitamente com NULL em "profissão", isso sugere que registros de determinado segmento demográfico foram coletados com menos detalhe. Essa descoberta modifica sua estratégia de imputação ou exclusão.


Analistas que dominam essa prática documentam perfil de NULL por coluna em seu primeiro contato com dados novos. Este perfil funciona como baseline de qualidade, permitindo identificar degradação de dados ao longo do tempo.


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SQL | Como Dimensionar o Volume de Dados com SQL: O Primeiro Passo para Análises Confiáveis

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O tamanho de uma base de dados não é um detalhe técnico menor—é a fundação sobre a qual toda análise exploratória deve ser construída. Compreender o volume de registros disponíveis determina não apenas a viabilidade de suas análises, mas também as escolhas metodológicas que você fará ao longo do projeto. Uma tabela com 1 milhão de registros apresenta dinâmicas completamente diferentes de um dataset com 100 milhões.


Quando você trabalha com uma ferramenta de análise visual como Power BI ou Tableau, essa informação básica pode passar despercebida. No entanto, profissionais de dados experientes sabem que os primeiros segundos de contato com um novo dataset devem incluir a execução de um comando simples mas revelador: contar o total de registros.


SELECT 

    COUNT(*) AS total_registros

FROM sua_tabela;



No contexto de um e-commerce, esse comando revela o histórico transacional que você está analisando. Se sua tabela de vendas mostra 500 mil transações, você está trabalhando com dados de alguns meses de operação de uma pequena loja. Se apresenta 50 milhões de transações, você tem material suficiente para análises de sazonalidade, comportamento cíclico e padrões macroeconômicos. A magnitude do dataset permite ou restringe tipos de conclusões que você pode extrair com confiança estatística.


Em sistemas que geram logs continuamente, como APIs em produção, este script assume papel ainda mais estratégico. Se seus logs de integração registravam 10 milhões de eventos por dia e você identifica apenas 50 mil eventos em uma data, você não está observando comportamento normal do sistema. Existe uma anomalia—talvez um serviço caiu, uma integração falhou, ou um fluxo foi desativado. A ausência dessa contagem deixaria o problema invisível até que impactos cascata fossem detectados.


Este é o motivo pelo qual análise exploratória em SQL precede dashboards. Você não está apenas visualizando dados; você está diagnosticando a saúde da informação disponível. Profissionais que dominam essa prática entram em qualquer base com ceticismo informado, sabendo que números anormais frequentemente revelam problemas sistêmicos.


A recomendação é salvaguardar esses scripts elementares em seu repositório corporativo. Quando receber uma tabela nova, execute primeiro este comando. Documente o resultado. Compare com períodos anteriores se disponível. Essa rotina de 30 segundos pode prevenir análises enviesadas que consumiriam semanas de trabalho posterior.


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