TCE-PI (Auditor de Controle Externo - Área TI - Sistemas, Engenharia de Dados e Ciências de Dados) Ciência de Dados - 2024 (Pós-Edital)

Aula demonstrativa disponível
Download liberado

OBSERVAÇÃO: NÃO SERÁ ABORDADO:  web scraping, expressões regulares, extração de texto a partir de documentos

Garantia de Satisfação OU SEU DINHEIRO DE VOLTA
Se você, dentro do período de 30 dias não estiver satisfeito, nós devolveremos seu dinheiro
Veja as regras
R$ 360,00
ou 12x de R$ 30,00
Certificado
Ao final do curso receba um certificado de conclusão
Cronograma
Vendas até: 24/11/2024
Acesso até o dia da prova.
Carga Horária
128 horas
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Conteúdo do curso

Disponível
Modelo relacional, funções e visões, projeto de bancos de dados relacionais e normalização.
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Disponível
Linguagem SQL (Parte 1)
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Disponível em 01/12/2024
armazenamento físico de dados, indexação e hashing.
Disponível em 01/12/2024
processamento de consultas, gerenciamento de transações, controle de concorrência, recuperação de falhas, segurança.
Disponível em 01/12/2024
análise de desempenho e otimização de consultas.
Disponível em 01/12/2024
Linguagem Transact-SQL, linguagem PL/pgSQL, gatilhos, procedimentos armazenados,
Disponível em 01/12/2024
Administração de bancos de dados SQL Server e Postgres.
Disponível
Business Intelligence: geração de relatórios, data warehouse, data lake, processos de ETL e ELT.
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Disponível
Modelagem multidimensional, OLAP.
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Disponível
Exploração de dados: conceituação e características. Noções do modelo CRISP-DM. Técnicas e tarefas de mineração de dados. Conceitos básicos em Big Data, armazenamento de dados em nuvem, frameworks para processamento paralelo e distribuído de dados.
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Disponível
Bancos de dados baseados em grafos, Bancos de dados espaciais, Bancos de dados NoSQL.
Disponível
(Apache Hadoop, Apache Spark e Map-reduce), streaming de dados.
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Disponível
Classificação. Regras de associação. Análise de agrupamentos (clusterização). Detecção de anomalias. Modelagem preditiva. Kmeans. Regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, floresta aleatória, naive bayes, máquina de vetor de suporte (SVM).
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Disponível
Conceitos de ML: fontes de erro em modelos preditivos, validação e avaliação de modelos preditivos, underfitting, overfitting e técnicas de regularização, otimização de hiperparâmetros, separabilidade de dados, redução da dimensionalidade, comitês.
Disponível
Noções de redes neurais
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Disponível
Conceitos de PLN: semântica vetorial, redução de dimensionalidade, modelagem de tópicos latentes, classificação de textos, análise de sentimentos, representações com n-gramas.
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Disponível
Técnicas para tratamento e limpeza de bases de dados (valores faltantes, outliers, valores errôneos, redundância e desbalanceamento), técnicas para pré-processamento de dados (normalização, transformação, discretização e codificação de variáveis categóricas).

Aulas demonstrativas