Apostas Punting 2019 - Treinamento Avançado

  • 254 Alunos matriculados
  • 10 Horas de duração
  • 103 Aulas
  • 18 Módulos
  • 14 Avaliações
  • 1 ano de suporte
Parcele em 12x R$ 69,69 (ou R$ 697,00 à vista)
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Jonas Caetano é um dos melhores tipsters do mundo, com reconhecimento internacional através de plataformas como a Blogabet.
Jonas Caetano

Nós do Clube da Aposta junto a um dos melhores tipsters do Blogabet, o Jonas Caetano, fechamos uma parceria com a Pinnacle e vamos te oferecer o melhor treinamento em apostas punting que você poderia ter durante o ano de 2019, e o melhor: de graça!

Como você sabe nós do Clube fazemos diversos projetos junto às melhores casas de apostas do Brasil. Por exemplo, se você nos acompanha no Youtube, já deve ter visto o Day Trade Betfair. Lá os nossos especialistas acompanham diariamente as melhores partidas e fazem entradas ao vivo no mercado, compartilhando todo esse conhecimento de trading esportivo com você.

Agora, junto à Pinnacle, que é uma casa de apostas muito utilizada por profissionais, fechamos uma parceria para te oferecer um treinamento de apostas Punting super avançado. Trouxemos o Jonas Caetano, um dos melhores tipsters brasileiros do Blogabet, além de contar com conteúdos exclusivos de ciência de dados e aprendizado de máquina na linguagem de programação Python, conduzido pelo Betão e o nosso cientista de dados, o Gabriel Fonseca.

Como fazer parte do treinamento avançado em Apostas Punting 2019?

Para fazer parte do nosso treinamento você não vai pagar nenhum centavo por ele, você só vai precisar criar uma conta na Pinnacle através de qualquer um dos nossos links, e fazer um depósito mínimo de R$100. Esse depósito será seu e servirá como um investimento em banca para você ir aplicando tudo o que for aprendendo.

Criou uma conta e depositou R$100? Pronto! Você já vai fazer parte do nosso treinamento que vai durar todo o ano de 2019.

2 anos Sem tempo para fazer o curso agora? Não tem problema.
Você poderá participar desse curso até 2 anos após a matrícula.
Nenhuma descrição cadastrada.
Vinícius Bretz
"Vini é apostador e um dos primeiros colaboradores do Clube da Aposta. É responsável pelo sucesso dos nossos usuários através de um suporte impecável!"


Gabriel Fonseca
"Cientista de dados no Clube da Aposta"


Cientista de dados no Clube da Aposta

Mestrando na Universidade Federal de Lavras 

Graduado em Engenharia Mecatrônica pelo CEFET-MG

Entusiasta e apaixonado por Python, Análise de dados e Machine Learning


Humberto Alves
"Humberto fundou o Clube da Aposta em 2010 e dedica-se a Machine Learning e Programação com foco no desenvolvimento de métodos e ferramentas nas apostas."


Jonas Caetano
"Jonas Caetano é um dos melhores tipsters do mundo, com reconhecimento internacional através de plataformas como a Blogabet."

   

Conteúdo Programático

  • 1. Conheça Jonas Caetano • Apostador Punter Profissional
  • 2. Casas de apostas e mercados
  • 3. O que são odds e como traduzi-las em probabilidades
  • 4. Noções básicas de valor esperado positivo nas apostas
  • 5. Gestão de banca nas apostas punting
  • 6. A importância do controle emocional
  • 1. Linhas asiáticas • Mercado oferecido pelas casas profissionais
  • Quiz • Linhas asiáticas
  • 2. O valor esperado positivo nas linhas asiáticas
  • Quiz • Valor esperado nas linhas asiáticas
  • 3. Linhas justas • Fatores de análise
  • 4. Planilha para a determinação de linhas justas
  • 5. Dicas de análise + análise das linhas de gols
  • 1. O mercado e os agentes responsáveis pela movimentação das odds
  • 2. Como utilizar a movimentação das odds ao seu favor
  • 3. Apostar Punter In Live
  • 4. Apostas Esportivas como investimento de longo prazo
  • 1. Machine Learning • Aprendizado de máquina nas apostas e no futebol
  • 2. Introdução à linguagem de programação Python
  • 3. Conhecendo o Jupyter Notebook
  • 4. Primeiros passos com o Jupyter Notebook
  • 5. Apresentação de slides no Jupyter
  • 6. Zen do Python, PEP 20 e PEP 8
  • 7. Habilitando e trabalhando com extensões
  • 1. Variáveis e o tipo inteiro
  • 2. Tipo ponto flutuante
  • 3. Tipo string e booleano
  • 4. Tipos containers
  • 5. Conversão de tipo
  • 6. Exercícios
  • Quiz • Introdução e Tipos primitivos
  • 1. Comentários e Função Input
  • 2. Operações matemáticas básicas
  • 3. Ordem de Avaliação dos Operadores
  • 4. Exercícios
  • 5. Operadores relacionais e expressões lógicas
  • 6. Operadores booleanos e de filiação
  • 7. Estrutura de Decisão
  • 8. Exercícios
  • Quiz • Operações matemáticas, booleanas e estruturas de decisão
  • 1. Listas, tuplas e conjuntos
  • 2. Métodos e funções para listas
  • 3. Estruturas de repetição
  • 4. Exercícios
  • 5. Slicing, format e fstrings
  • 6. Métodos e funções
  • 7. Iteração em strings
  • 8. Exercícios
  • Quiz • Strings e estruturas de repetição
  • 1. Acessando elementos de dicionários
  • 2. Métodos e funções
  • 3. Iterando dicionários
  • 4. Exercícios
  • 5. Funções definidas pelo usuário
  • 6. Argumentos
  • 7. Variáveis locais e globais
  • 8. Funções anônimas
  • 9. Funções built-in
  • 10. Exercícios
  • Quiz • Dicionários e funções
  • 1. Principais erros em Python
  • 2. Tratando exceções
  • 3. Onde pesquisar sobre os erros
  • 4. Exercícios
  • 5. Instalando módulos externos
  • 6. Biblioteca Padrão do Python - Alguns módulos
  • 7. Exercícios
  • 8. Função built-in open()
  • 9. Usando a biblioteca csv
  • 10. Exercícios
Aqui você pode baixar os arquivos utilizados durante o curso de Ciência de dados e Machine Learning
  • 1. Planilha Fellabot e Jupyter Notebook
  • 1. Introdução à Numpy para apostadores
  • 2. Média das odds e dos valores apostados
  • 3. Retorno potencial das apostas com multiplicação de arrays
  • 4. Média ou mediana das odds?
  • 5. Buscando ajuda na comunidade e na documentação
  • Quiz • Introdução ao Numpy para apostadores
  • 1. Introdução ao Pandas
  • 2. Criando o nosso primeiro DataFrame
  • 3. Calculando o lucro potencial em um DataFrame
  • 4. Calculando a probabilidade aproximada das odds
  • Quiz • Introdução ao Pandas
  • 1. Pandas Apply e Lambda Expressions
  • 2. Números aleatórios com expressões lambda
  • 3. Aposta perdida ou ganha - Lambda Expressions e Apply
  • 4. Criando uma função para retornar os lucros ou prejuízos das apostas
  • 5. Aplicando a função de lucros e prejuízos em nossos dados
  • Quiz • Pandas Apply e Lambda Expressions
  • 1. Abrindo arquivos Excel com Python
  • 2. Estatística Descritiva das apostas do Fellabot
  • 3. As variáveis e os seus tipos em um Dataframe
  • 4. O resultado das apostas do Fellabot
  • Quiz • Trabalhando com as apostas do Fellabot
  • 1. Trabalhando os DataFrames a partir de iterações
  • 2. Iterando o nosso conjunto de dados
  • 3. Utilizando o Pandas Iterrows
  • 4. Obtendo o Mandante e o Visitante da Partida
  • 5. Mandante e Visitante utilizando Apply
  • 6. Exportando as apostas para Excel
  • Quiz • Iterando DataFrames
  • 1. Criando filtros para as nossas apostas
  • 2. Filtrando pela quantidade de gols
  • 3. Aplicando filtros nas apostas do Fellabot
  • Quiz • Filtrando dados
  • 1. Como saber se um mercado deu lucro
  • 2. Resultados agrupados por mercados com Groupby
  • 3. Agregando os resultados por média, soma e contagem
  • Quiz • Agrupando Dados
  • 1. Estatística Descritiva das apostas do Fellabot
  • 2. Taxa de acertos e breakeven odds
  • 3. Roi Total e Roi por mercado
  • 4. Percentual investido em cada mercado
  • 5. Analisando o resultado de cada campeonato
  • 6. Erros - Aplicando o principio de Pareto aos campeonatos
  • 7. Quais os intervalos de odds mais e menos lucrativos
  • 8. Conclusões que podemos tirar com os dados
  • Quiz • Cálculos estatísticos nas apostas esportivas

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