Banco de Dados (Introdução)
1.1.3 SQL (Procedural Language/Structured Query Language).
3 Técnicas para detecção de problemas e otimização de desempenho do SGBD e de consultas SQL
1 Bancos de dados relacionais. 1.1 Sistemas gerenciadores de banco de dados: MS SQL Server e PostgreSQL. 1.1.1 Conceitos básicos. 1.1.2 Noções de Administração. (MS SQL Server)
1 Bancos de dados relacionais. 1.1 Sistemas gerenciadores de banco de dados: MS SQL Server e PostgreSQL. 1.1.1 Conceitos básicos. 1.1.2 Noções de Administração. (PostgreSQL)
5 Business Intelligence - processo de coleta, organização, análise e compartilhamento de informações. 5.1 Dashboards: painéis e visualização de dados
4 Arquitetura e aplicações de data warehousing, ETL e Olap. 4.1 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. (ETL)
4 Arquitetura e aplicações de data warehousing, ETL e Olap. 4.1 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. (OLAP)
1 Aprendizado de máquina. 1.1 Técnicas de classificação. 1.2 Técnicas de regressão. 1.3 Técnicas de agrupamento. 1.4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 1.5 Técnicas de associação. 1.6 Sistemas de recomendação. (Mineração de Dados)
1 Aprendizado de máquina. 1.1 Técnicas de classificação. 1.2 Técnicas de regressão. 1.3 Técnicas de agrupamento. 1.4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 1.5 Técnicas de associação. 1.6 Sistemas de recomendação. (Aprendizado Supervisionado)
1 Aprendizado de máquina. 1.1 Técnicas de classificação. 1.2 Técnicas de regressão. 1.3 Técnicas de agrupamento. 1.4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 1.5 Técnicas de associação. 1.6 Sistemas de recomendação. (Aprendizado Não Supervisionado)
1.7 Processamento de linguagem natural (PLN)
1.8 Visão computacional. 1.9 Deep learning.
2 Big Data. 2.1 Fundamentos. 2.2 Tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados. 2.3 Conceito dos cinco Vs. 2.4 Fluxo de big data: ingestão, processamento e disponibilização. 2.5 Armazenamento de big data. 2.6 Pipeline de dados. 2.7 Processamento distribuído. 2.8 Conceito de data lake. 2.9 ETL X ELT. 2.10 Soluções de big data. 2.11 Arquiteturas de big data. 2 Banco de dados NoSQL (Key/Value, Orientados a Documentos e Grafos).
3 Tratamento de dados. 3.1 Normalização numérica. 3.2 Discretização. 3.3 Tratamento de dados ausentes. 3.4 Tratamento de outliers e agregações.
4 Ingestão de dados. 4.1 Conceito de ingestão de dados. 4.2 Ingestão de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. 4.3 Ingestão de dados em lote (batch). 4.4 Ingestão de dados em streaming. 4.5 Ingestão de dados full × incremental. 4.6 Ingestão de dados CDC (change data capture).
5 Processamento de dados. 5.1 Conceitos de processamento massivo e paralelo. 5.2 Processamento em lote (batch). 5.3 Processamento em tempo real (real time). 5.4 Processamento MapReduce.
6 Linguagens de programação e frameworks: 6.1 Python. 6.2 Linguagem de programação R. 6.3 Scala. 6.6 Pandas. 6.7 Scikit-learn. 6.8 TensorFlow. 6.9 PyTorch. 6.10 Keras. 6.11 NLTK
7 Qualidade de dados. 7.1 Conceitos e definições. 7.2 Dimensões da qualidade de dados (visão DMBOK). 7.3 Principais técnicas em qualidade de dados. 7.3.1 Profiling. 7.3.2 Matching. 7.3.3 Deduplicação. 7.3.4 Data cleansing. 7.3.5 Enriquecimento. 7.4 Boas práticas para adoção da qualidade de dados. 7.5 Processos de qualidade para modelos de dados.
1 Modelagem de Processos de Negócio: 1.1 Conceitos básicos. 1.2 Identificação e delimitação de processos de negócio. 1.3 Técnicas de mapeamento de processos (modelos AS-IS). 1.4 Técnicas de análise e simulação de processos. 1.5 Construção e mensuração de indicadores de processos. 1.6 Técnicas de modelagem de processos (modelos TO-BE). 1.7 Modelagem de processos BPMN: notação, artefatos e atividades. (BPM)
1 Modelagem de Processos de Negócio: 1.1 Conceitos básicos. 1.2 Identificação e delimitação de processos de negócio. 1.3 Técnicas de mapeamento de processos (modelos AS-IS). 1.4 Técnicas de análise e simulação de processos. 1.5 Construção e mensuração de indicadores de processos. 1.6 Técnicas de modelagem de processos (modelos TO-BE). 1.7 Modelagem de processos BPMN: notação, artefatos e atividades. (BPMN)
