NIAJus Curso 1: Introdução à Estrutura do Judiciário usando Ciência de Dados
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1 modules • 46 lessons • 6.3 hours of video
NIAJus Curso 1: Introdução à Estrutura do Judiciário usando Ciência de Dados
46 lessons
• 6.3 hours
NIAJus Curso 1: Introdução à Estrutura do Judiciário usando Ciência de Dados
46 lessons
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- NIAJus Live 1: Abertura do Curso Introdução à Estrutura do Judiciário usando Ciência de Dados 01:01:52
- Os avanços das Tecnologias Digitais de Informação e Comunicação e a Ciência de Dados 02:42
- Noções da Constituição Federal e do Poder Judiciário: Conceitos 02:52
- Conhecendo dados estatísticos sobre a Justiça Brasileira 05:18
- Encontrando no sistema de arquivos do sistema operacional um arquivo baixado da rede 06:12
- Preparação de um dataset sobre o Poder Judiciário para análise com métodos da Ciência de Dados 07:22
- Dado, Informação, Conhecimento, Fonte de Informação, Documento, Arquivo e Registro: Conceitos 06:49
- Documento, Arquivo e Registro: Conceitos e Exemplos Práticos 04:18
- Conhecendo o Notebook do Google Colab 04:49
- Programação de computadores: conceitos 09:27
- Conceitos: Áreas de Aplicação de Linguagens de programação e uso de bibliotecas 08:12
- Reforçando conceitos: Áreas de Aplicação de Linguagens de programação e uso de bibliotecas 03:55
- Exemplo prático de importação e uso do módulo math em Python 06:28
- Recapitulação do aprendido ao longo do Ciclo 1 do Curso 1 01:59
- Conectando dados do Google Drive a um notebook do Google Colab 07:12
- Linhas, palavras e caracteres de um documento digital 04:48
- Colunas em um documento do tipo planilha: usando o comando head (no Linux) 04:16
- Ramos da justiça, seus tribunais e graus: Conceitos 02:54
- Utilizando o comando grep para identificar os ramos da justiça (Parte 1 de 2) 06:45
- Utilizando o comando grep para identificar os ramos da justiça (Parte 2 de 2) 03:47
- Nota técnica sobre importação de módulos e biblioteca padrão de Python 05:34
- Variando as formas de importação do módulo Pandas: absoluta, relativa, global 09:32
- Usando a biblioteca Pandas para explorar uma planilha 07:12
- Explorando os tipos de dados em um dataframe sobre a Justiça do Brasil 05:45
- Objetos iteráveis em Python 03:00
- Explorando a coluna ‘ramo_justica’ no dataset de estatísticas sobre o Poder Judiciário 09:36
- Explorando distintos tribunais do Poder Judiciário, analisando os valores da coluna “sigla_tribunal” 10:17
- Órgãos julgadores da justiça brasileira e seus graus 03:13
- Explorando os distintos graus de jurisdição do Poder Judiciário 03:37
- Explorando colunas ‘nome_orgao’ e ‘id_orgao_julgador’ no dataset de Estatísticas sobre a Justiça 06:08
- Fases do Processo Judicial e Competências para Julgar: Conceitos 03:10
- Explorando a coluna ‘procedimento’ no dataset de Estatísticas sobre a Justiça Brasileira 02:19
- NIAJus Live 2: Acompanhamento do Curso Introdução à Estrutura do Judiciário usando Ciência de Dados 19:44
- Principais conceitos em Análise Estatística Descritiva 06:59
- Metadados que descrevem os indicadores de um dataset sobre a Justiça Brasileira 09:01
- Selecionando variáveis quantitativas de interesse dentro de um dataset sobre a Justiça Brasileira 08:32
- Ajustando os tipos de dados do dataset sobre fluxo de processos da Justiça Brasileira 10:28
- Estatísticas descritivas básicas (Mediana, Quantis, Percentis e Quartis) 12:49
- Compreendendo melhor a assimetria nos indicadores de fluxo do Poder Judiciário do Brasil 05:28
- Criando novos candidatos a indicadores de fluxo para a Justiça do Brasil 05:28
- Distribuições de frequências, histogramas e desvio padrão: conceitos 15:06
- Boxplot ou diagrama de caixa e distribuições de frequência (uniforme, normal, exponencial) 11:18
- Analisando as distribuições de frequência dos indicadores de fluxo da Justiça do Brasil 07:44
- Usando funções lambda em Python, e escalas logarítmicas, para criar colunas de dados em um dataframe 11:15
- Análise Bivariada de Dados da Justiça Brasileira 09:49
- NIAJus Live 3: Acompanhamento do Curso Introdução à Estrutura do Judiciário usando Ciência de Dados 11:31
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