Receita Federal (Analista Tributário) Fluência em Dados

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Certificado
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Cronograma
Vendas até: 15/12/2024
Acesso até o dia da prova.
Carga Horária
118 horas
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Conteúdo do curso

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Linguagens de programação para ciência de dados: linguagem Python.
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Linguagens de programação para ciência de dados: linguagem R.
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Fluência em dados: conceitos, atributos, métricas, transformação de Dados. Governança de Dados: conceito, tipos (centralizada, compartilhada e colegiada).
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Introdução a Banco de Dados [Assunto não explícito no edital e que não deve ser cobrado diretamente em prova, mas ajuda a entender as aulas seguintes].
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Introdução a Banco de Dados [Assunto não explícito no edital e que não deve ser cobrado diretamente em prova, mas ajuda a entender as aulas seguintes].
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Banco de Dados: Modelagem Relacional [Assunto não explícito no edital e que não deve ser cobrado diretamente em prova, mas ajuda a entender as aulas seguintes].
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Banco de Dados: Modelagem Relacional [Assunto não explícito no edital e que não deve ser cobrado diretamente em prova, mas ajuda a entender as aulas seguintes].
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Análise de Dados: Business Intelligence e Data Warehouse. Transformação de Dados [A parte de Business Intelligence e Data Warehouse não veio explícita no edital e não deve ser cobrada diretamente em prova, mas ajuda a entender o tópico de Análise de Dados e Transformação de Dados].
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Análise de dados. Agrupamentos. Tendências. Projeções. Conceitos de Analytics.
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Inteligência Artificial. Aprendizado de Máquina.
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Processamento de Linguagem Natural.
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Ciência de dados: Importância da informação. Big Data. Big Data em relação a outras disciplinas. Ciência dos dados. Ciclo de vida do processo de ciência de dados. Papeis dos envolvidos em projetos de Ciência de dados e Big Data. Arquitetura de Big Data. Modelos de entrega e distribuição de serviços de Big Data. Plataformas de computação em nuvem para Big Data. Bancos de dados não relacionais: bancos de dados NoSQL; Modelos Nosql. Principais SGBD's. Soluções para Big Data. (Parte 1)
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Ciência de dados: Importância da informação. Big Data. Big Data em relação a outras disciplinas. Ciência dos dados. Ciclo de vida do processo de ciência de dados. Papeis dos envolvidos em projetos de Ciência de dados e Big Data. Arquitetura de Big Data. Modelos de entrega e distribuição de serviços de Big Data. Plataformas de computação em nuvem para Big Data. Bancos de dados não relacionais: bancos de dados NoSQL; Modelos Nosql. Principais SGBD's. Soluções para Big Data. (Parte 2)
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