Modelo Entidade x Relacionamento;
Normalização de dados: conceitos;
Linguagens SQL. Comandos SQL: DML – Linguagem de manipulação de Dados; DQL – Linguagem de Consulta de dados; DDL – Linguagem de Definição de Dados; DCL - Linguagem de Controle de Dados;
PostgreSQL 12 ou superior;
ANÁLISE DE DADOS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA) Dados abertos; Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados; Processos de ETL;
Técnicas e tarefas de mineração de dados; Classificação; Regras de associação; Análise de agrupamentos (clusterização); Detecção de anomalias;
Conceitos de modelos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados; 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. Modelos lineares, árvores de decisão, redes neurais feed-forward, classificador Naive Bayes; (Aprendizado Supervisionado)
Conceitos de modelos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados; 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. Modelos lineares, árvores de decisão, redes neurais feed-forward, classificador Naive Bayes; (Aprendizado NÃO Supervisionado)
Conceitos de Processamento de Linguagem Natural (PLN): semântica vetorial, redução de dimensionalidade, modelagem de tópicos latentes, classificação de textos, análise de sentimentos, representações com n-gramas;
