ISS-São Paulo (Auditor Fiscal Tributário Municipal - Área de Especialização: Tecnologia da Informação) Banco de dados

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Garantia de Satisfação OU SEU DINHEIRO DE VOLTA
Se você, dentro do período de 30 dias não estiver satisfeito, nós devolveremos seu dinheiro
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Certificado
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Cronograma
Vendas até: 15/12/2024
Acesso até o dia da prova.
Carga Horária
127 horas
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Conteúdo do curso

Disponível
Banco de Dados - Introdução
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Bancos de dados: Conceitos Básicos e Fundamentos: finalidades, níveis de abstração, projeto de bancos de dados (normalização, modelagem lógica, física e relacional). Modelagem de Dados Relacional. (Modelo Conceitual)
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Disponível
Bancos de dados: Conceitos Básicos e Fundamentos: finalidades, níveis de abstração, projeto de bancos de dados (normalização, modelagem lógica, física e relacional). Modelagem de Dados Relacional. (Modelo Relacional)
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SQL [Conteúdo não explicito diretamente no edital]
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Tolerância a falhas e continuidade de operação. Monitoramento e otimização de desempenho em consultas SQL.
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Modelagem de Dados Multidimensional. Conceitos de Data Warehouse, ETL e ELT. Técnicas para pré-processamento de dados. Soluções de suporte à decisão: Data Warehouse, OLAP (Online Analytical Processing), BI (Business Inteligence), Analytics, Inteligência Artificial. (Parte 1)
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Modelagem de Dados Multidimensional. Conceitos de Data Warehouse, ETL e ELT. Técnicas para pré-processamento de dados. Soluções de suporte à decisão: Data Warehouse, OLAP (Online Analytical Processing), BI (Business Inteligence), Analytics, Inteligência Artificial. (Parte 2)
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Data Mining
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Big Data: Fundamentos, Conceitos, Arquitetura e Soluções. Tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados. Fluxos: ingestão, processamento e disponibilização. Armazenamento de big data. Pipeline de dados. Conceito de datalake. ETL. Modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. Gestão do conhecimento. Bancos de dados não relacionais: bancos de dados NoSQL; Modelos Nosql. Principais SGBDs.
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Aprendizado de Máquina: técnicas de classificação, técnicas de regressão, técnicas de agrupamento, técnicas de redução de dimensionalidade, técnicas de associação, sistemas de recomendação (Aprendizado Supervisionado)
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Disponível
Aprendizado de Máquina: técnicas de classificação, técnicas de regressão, técnicas de agrupamento, técnicas de redução de dimensionalidade, técnicas de associação, sistemas de recomendação (Aprendizado NÃO Supervisionado)
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visão computacional, deep learning.
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processamento de linguagem natural (PLN)
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Linguagens de programação para ciência de dados: linguagem R.
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