TJ-RR (Analista Judiciário - Ciência de Dados e Analytics) Ciência de Dados - 2024 (Pós-Edital)

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Download liberado

Não aborda: Instalação, operação, tunning, manutenção, gerenciamento, backup. Criação e manutenção de views, funções, stored procedures, triggers, segurança. Conexões. ODBC. Camadas de persistência. Plataforma Qlik Sense.

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$ 400,00
ou 12x de R$ 33,33
Certificado
Ao final do curso receba um certificado de conclusão
Cronograma
Vendas até: 24/11/2024
Acesso até: 24/04/2025
Carga Horária
167 horas
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Conteúdo do curso

Disponível
Modelo de entidades e relacionamentos.
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Disponível
Modelo relacional
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Disponível
Linguagem SQL ANSI. Consultas, procedures, packages, funções, triggers e views. SQL, DDL, DML, DQL, DTL e DCL.
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Disponível
Administração de bancos de dados. Oracle
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Disponível
PL-SQL
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Disponível
MySQL
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Disponível
PostgreSQL
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Disponível em 20/08/2024
H2 Database
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Sistemas de Suporte à Decisão: inteligência de negócios. Processo de Data Warehousing, Data Warehouses, Tipos de Data Marts, Técnicas Básicas e Avançadas de Modelagem Multidimensional de Dados. Recuperação e visualização de dados - OLAP, Painéis e dashboards. Data Lakes
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Disponível
Integração de dados - Extração, transformação e carga (ETL).
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Disponível
Data Mining
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Disponível
Big Data. Fundamentos. Tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados. Fluxo de Big Data: ingestão, processamento e disponibilização. Armazenamento de Big Data. Pipeline de dados. Processamento distribuído e MapReduce. Conceito de data lake. ETL X ELT. Soluções de Big Data. Arquiteturas de Big Data. Big Data e Qualidade da Informação.
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Disponível
1 - CIÊNCIA DE DADOS Aprendizado de máquina e suas técnicas. Técnicas de classificação. Técnicas de regressão. Técnicas de agrupamento. Técnicas de redução de dimensionalidade. Técnicas de associação e recomendação. Noções de visão computacional. Deep learning e suas principais arquiteturas. Aprendizado por reforço. Aprendizado Semissupervisionado. Descoberta do Conhecimento / Knowledge Discovery in Database (KDD). Aprendizado de máquina aplicado a séries temporais. Conceitos de aprendizado de máquina. Fontes de erro em modelos preditivos. Avaliação de modelos preditivos. Underfitting, overfitting e técnicas de regularização. Otimização de hiperparâmetros. Validação cruzada. Métodos de seleção de atributos. Comitês (Ensemble). Separabilidade de dados. (Supervisionado)
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Disponível
1 - CIÊNCIA DE DADOS Aprendizado de máquina e suas técnicas. Técnicas de classificação. Técnicas de regressão. Técnicas de agrupamento. Técnicas de redução de dimensionalidade. Técnicas de associação e recomendação. Noções de visão computacional. Deep learning e suas principais arquiteturas. Aprendizado por reforço. Aprendizado Semissupervisionado. Descoberta do Conhecimento / Knowledge Discovery in Database (KDD). Aprendizado de máquina aplicado a séries temporais. Conceitos de aprendizado de máquina. Fontes de erro em modelos preditivos. Avaliação de modelos preditivos. Underfitting, overfitting e técnicas de regularização. Otimização de hiperparâmetros. Validação cruzada. Métodos de seleção de atributos. Comitês (Ensemble). Separabilidade de dados. (NÃO Supervisionado)
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Disponível
Redes neurais com TensorFlow, Keras e PyTorch
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Disponível
Processamento de linguagem natural (PLN). Modelos grandes de linguagem (Large Language Models). Conceito e arquitetura. Aplicações em PLN. Geração de dados sintéticos. Fine tuning
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Disponível
Tratamento de dados. Normalização numérica. Discretização. Tratamento de dados ausentes. Tratamento de outliers e agregações. Tratamento de dados desbalanceados. Superamostragem. Subamostragem. Desidentificação de dados sensíveis. Organização e identificação de variáveis qualitativas e quantitativas, nominais e ordinais, discretas e contínuas
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Disponível
Qualidade de dados. Conceitos e definições. Dimensões da qualidade de dados (visão DMBOK). Principais técnicas em qualidade de dados. Profiling. Matching. Deduplicação. Data cleansing. Enriquecimento. Boas práticas para adoção da qualidade de dados. Processos de qualidade para modelos de dados. Noções de governança de dados (visão DMBOK).
Disponível
Ingestão de dados. Conceito. Ingestão de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Ingestão de dados em lote (batch). Ingestão de dados em streaming. Ingestão de dados full × incremental. Ingestão de dados CDC (change data capture).
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Disponível
Processamento de dados. Conceitos de processamento massivo e paralelo. Processamento em lote (batch). Processamento em tempo real (real time). Processamento MapReduce
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Disponível
Apresentação de dados, elaboração e interpretação de gráficos, tabelas e mapas. Detecção de outliers
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Disponível
Aprendizado de máquina distribuído, federado e em múltiplas GPUs
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Disponível em 24/07/2024
Ética e privacidade em ciência de dados. Princípios éticos na análise de dados. Regtech: conceito e aplicações no mercado de capitais. Suptech: conceito e aplicações no mercado de capitais
Disponível
Inferência bayesiana aplicada ao aprendizado de máquina. Seleção bayesiana de modelos. Média bayesiana de modelos. Redes neurais bayesianas. Modelos hierárquicos bayesianos. Inferência sequencial bayesiana.
Disponível
Noções de Scala

Aulas demonstrativas