ANÁLISE DE DADOS E INFORMAÇÕES: 1 Dado, informação, conhecimento e inteligência. 1.1 Dados estruturados e não estruturados. 1.2 Dados abertos. 1.3 Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados.
BANCOS DE DADOS: Conceitos Básicos
2 Banco de dados relacionais. 2.1 Conceitos e características. 2.2 Metadados. 2.3 Tabelas, visões (views) e índices. 2.4 Chaves e relacionamentos.
1 Conceitos básicos. 1.1 Noções de administração. 1.2 Topologia típica de ambientes com alta disponibilidade e escalabilidade. 1.3 Balanceamento de carga, fail‐over e replicação de estado. 1.4 Técnicas de análise de desempenho e otimização de consultas.
2 Sistemas de suporte a decisão e gestão de conteúdo. 2.1 Arquitetura e aplicações de data warehousing, ETL e Olap. 2.2 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. 3 Modelagem dimensional. 3.1 Conceito e aplicações. (Parte 1)
2 Sistemas de suporte a decisão e gestão de conteúdo. 2.1 Arquitetura e aplicações de data warehousing, ETL e Olap. 2.2 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. 3 Modelagem dimensional. 3.1 Conceito e aplicações. (Parte 2)
4 Mineração de dados. 4.1 Modelo de referência CRISP‐DM. 4.2 Técnicas para pré‐processamento de dados. 4.3 Técnicas e tarefas de mineração de dados. 4.4 Classificação. 4.5 Regras de associação. 4.6 Análise de agrupamentos (clusterização). 4.7 Detecção de anomalias. 4.8 Modelagem preditiva. 4.9 Aprendizado de máquina. 4.10 Mineração de texto.
5 Big Data. 5.1 Conceito, premissas e aplicação.
6 Visualização e análise exploratória de dados.
11 Lei nº 12.527/2011 e suas alterações (Lei de Acesso à Informação).
