UFC (Analista TI - Área Ciência de Dados) Ciência de Dados - 2024 (Pós-Edital)

Aula demonstrativa disponível

Download liberado

Não aborda: Ferramentas para Aprendizado Automatizado (AutoGluon, PyCaret); Ferramenta para criar aplicações com LLMs (eg LangChain); Tableau.

Garantia de Satisfação OU SEU DINHEIRO DE VOLTA

Se você, dentro do período de 30 dias não estiver satisfeito, nós devolveremos seu dinheiro

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Certificado

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Cronograma

Vendas até: 26/01/2025
Acesso até o dia da prova.

Carga Horária

123 horas

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Conteúdo do curso

Aula demo

Bancos de dados relacionais (Parte 1)

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Aula 01 - Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia

Disponível

Bancos de dados relacionais (Parte 2)

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Aula 02 - Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia

Disponível

SQL;

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Aula 03 - Prof. Thiago Cavalcanti

Disponível

Otimização de consultas SQL, indexação;

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Aula 04 - Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia

Disponível

Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados, ETL, pipeline/workflow de dado;

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Aula 05 - Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia

Disponível

Modelagem dimensional;

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Aula 06 - Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia

Disponível

Big Data, processamento, escalonamento, distribuição de dados; Mineração de dados; Técnicas e tarefas de mineração de dados; Regras de associação; Detecção de anomalias; Mineração de texto; Tipos de análise de dados; Análise descritiva; Análise preditiva; Análise prescritiva;

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Aula 07 - Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia

Disponível

Inteligência Artificial (Conceitos Básicos); Modelos de linguagem de grande escala (em inglês: Large Language Model ou LLM);

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Aula 08 - Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia

Disponível

Aprendizado de Máquina; Aprendizado supervisionado, não supervisionado, aprendizado profundo; Análise de agrupamentos (clusterização): K-Means, DBScan, Clusterização Hierárquica;

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Aula 09 - Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia

Disponível

Aprendizado por reforço

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Aula 10 - Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia

Disponível

Processamento de Linguagem Natural (PLN) (Análise de Sentimentos, Classificação de textos, Análise de tópicos, modelos recorrentes (RNN, LSTM), modelos de transformer (BERT, GPT)); Fine-tuning, RAG;

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Aula 11 - Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia

Disponível

Técnicas para pré‐processamento de dados, escalonamento, balanceamento, estratificação de dados;

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Aula 12 - Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia

Disponível

MLOps.

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Aula 13 - Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia

Disponível

Análise exploratória de dados, visualizações interativas e storytelling; Rastreamento de experimentos; Power BI;