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ANTT - Ciência de Dados - Cargos 1 e 4.

ANTT - Ciência de Dados - Cargos 1 e 4.

Conteúdo completo de TI para Gabaritar as questões da ANTT - Ciência de Dados - Cargos 1 e 4.
Mapeamentos/Reta Final - Revisões, Questões Comentadas Focadas no Edital
  • 14 horas de carga horária
  • 113 alunos
  • 39 aulas
  • 2 módulos de conteúdo
  • Última atualização 05/01/2024
  • 26 arquivos para download

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Sobre o Curso

Concurso: ANTT - Agência Nacional de Transporte Terrestre - 2023

Cargo: 

CARGO 1: ESPECIALISTA EM REGULAÇÃO DE SERVIÇOS DE TRANSPORTES TERRESTRES

CARGO 4: ESPECIALISTA EM REGULAÇÃO DE SERVIÇOS DE TRANSPORTES TERRESTRES – ESPECIALIDADE: ENGENHARIA CIVIL, ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, ENGENHARIA DE TRANSPORTES E LOGÍSTICA, ENGENHARIA MECÂNICA, ENGENHARIA AMBIENTAL, ENGENHARIA FLORESTAL E ENGENHARIA DE INFRAESTRUTURA

Banca: Cespe/Cebraspe.

Disciplina: Ciência de Dados 

Professores: Equipe Professor Gabriel Pacheco.

Parcerias: Neste curso nós teremos as seguintes parcerias garantidas para os alunos efetivamente matriculados e somente para os alunos efetivamente matriculados:

  • 20% de desconto nas assinaturas dos Planos Avançado e Padrão do site www.tecconcursos.com.br (todo o procedimento de cadastro e registro será detalhado em vídeo específico, não precisa enviar e-mail ou mensagens no momento da sua matrícula para nossa central ou para o Tec Concursos, apenas seguir os passos que serão detalhados no respectivo vídeo).
  • 30% de desconto nos cursos do site do Professor André Fantoni https://hub.la/professorfantoni  

Observações: 

  • Todas as aulas serão postadas até dia 15/02/2024. Diversas aulas serão disponibilizadas de forma gratuita para que o aluno conheça o curso e a didática do professor (observe as aulas com o cadeado aberto dentro do respectivo Módulo).
  • Nossa abordagem didática constará da apresentação do respectivo conteúdo em formato de revisões intregaris e resolução de mais de 250 questões da banca Cespe/Cebraspe complementadas por diversas outras bancas para que o conteúdo possa ser abordado de forma completa.
  • Verifique as aulas que já estão disponíveis e as datas máximas de divulgação das aulas restantes na frente do nome do respectivo módulo.

 

1 Aprendizado supervisionado: Regressão e Classificação. Métricas de avaliação. Overfitting e underfitting de modelos. Regularização. Seleção de modelos. Validação cruzada. Conjunto de treino, validação e teste. Trade off entre variância e viés. Regressão Linear e Regressão Logística. Árvores de Decisão e random forests. SVM. K-NN. 2 Aprendizado não-supervisionado: Redução de dimensionalidade: PCA. K-Means. Mistura de Gaussianas. Regras de Associação. 3 Redes neurais artificiais: Definições e arquitetura. Funções de ativação. Otimização: método do gradiente, método do gradiente estocástico e backpropagation. Métodos de regularização: penalização com normas L1 e L2. CNN. 4 Machine Learning aplicado. Noções de visão computacional com CNN. Classificação de imagens e detecção de objetos. Noções de processamento de linguagem natural. 5 ETL. 6 Manipulação, tratamento e visualização de dados. 7 Inteligência artificial. 7.1 Análise de dados (Pandas, NumPy, Jupiter, R). 7.2 Aprendizado de máquina. 7.2.1 Técnicas de classificação. 7.2.2 Técnicas de regressão. 7.2.3 Técnicas de agrupamento. 7.2.4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 7.2.5 Técnicas de associação. 7.2.6 Sistemas de recomendação. 8 Processamento de linguagem natural (PLN). 9 Visão computacional. 10 Deep learning. 11 Mineração de Dados. 12 Ferramenta SAS. 13 Lei nº 12.527/2011. 14 Lei nº 13.709/2018.


Não iremos trabalhar neste curso.

12 Ferramenta SAS.


 

Público alvo

Alunos que estão estudando para e precisam Gabaritar as questões da ANTT - Ciência de Dados - Cargos 1 e 4.

1 ano

Sem tempo para fazer o curso agora?

Fique tranquilo, você poderá participar desse curso em até 1 ano após a matrícula.

Conteúdo

1Entenda as Parcerias

Aqui serão postados vídeos explicativos sobre cada uma das nossas parcerias e como tudo funciona.
  • Entenda a Parceria com o TECConcursos e como tudo funciona após a sua matrícula

    01:59

2Todas as aulas

1 Aprendizado supervisionado: Regressão e Classificação. Métricas de avaliação. Overfitting e underfitting de modelos. Regularização. Seleção de modelos. Validação cruzada. Conjunto de treino, validação e teste. Trade off entre variância e viés. Regressão Linear e Regressão Logística. Árvores de Decisão e random forests. SVM. K‐NN. 2 Aprendizado não‐supervisionado: Redução de dimensionalidade: PCA. K‐Means. Mistura de Gaussianas. Regras de Associação. 3 Redes neurais artificiais: Definições e arquitetura. Funções de ativação. Otimização: método do gradiente, método do gradiente estocástico e backpropagation. Métodos de regularização: penalização com normas L1 e L2. CNN. 4 Machine Learning aplicado. Noções de visão computacional com CNN. Classificação de imagens e detecção de objetos. Noções de processamento de linguagem natural. 5 ETL. 6 Manipulação, tratamento e visualização de dados. 7 Inteligência artificial. 7.1 Análise de dados (Pandas, NumPy, Jupiter, R). 7.2 Aprendizado de máquina. 7.2.1 Técnicas de classificação. 7.2.2 Técnicas de regressão. 7.2.3 Técnicas de agrupamento. 7.2.4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 7.2.5 Técnicas de associação. 7.2.6 Sistemas de recomendação. 8 Processamento de linguagem natural (PLN). 9 Visão computacional. 10 Deep learning. 11 Mineração de Dados. 12 Ferramenta SAS. 13 Lei nº 12.527/2011. 14 Lei nº 13.709/2018.
  • Aula em PDF - Inteligência Artificial

    94 pg

  • Aula 00 - Introdução à Inteligência Artificial.

    36:43

    ASSISTIR

  • Aula 01 - Introdução a Machine Learning

    26:36

    ASSISTIR

  • Aula 02 - Introdução a Machine Learning - 02

    09:10

  • Aula 03 - Machine Learning - Over e Underfitting

    26:21

    ASSISTIR

  • Aula 04 - Machine Learning - Tipos de Aprendizado

    14:42

  • Aula 05 - Machine Learning - Métricas de Classificação

    24:08

  • Aula 06 - Machine Learning - Classificação, Árvores de Decisão e Random Forest

    36:16

  • Aula 07 - Machine Learning - KNN e Naive Bayes

    29:00

  • Aula 08 - Machine Learning - Redes Neurais Artificais

    26:40

  • Aula 09 - Machine Learning - Regressão Logística e SVM

    23:52

  • Aula 10 - Machine Learning - Regressão

    11:40

  • Aula 11 - Machine Learning - Agrupamento

    29:37

    ASSISTIR

  • Aula 12 - Machine Learning - Regras de Associação e Redução de Dimensionalidade

    17:21

  • Aula 01 - Deep Learning Parte 01

    19:08

  • Aula 02 - Deep Learning Parte 02

    27:28

  • Aula 03 - PLN Parte 01

    21:34

  • Aula 04 - PLN Parte 02

    23:21

  • Aula 05 - Visão Computacional e Mineração de Textos

    18:43

  • SEFAZ-AL - Banco de Dados (BI) - 6

    28:21

  • SEFAZ-AL - Banco de Dados (BI) - 7

    32:41

  • SEFAZ-AL - Banco de Dados (BI) - 8

    33:29

  • Programação - R - Introdução Conceituação e Sintaxe - 1

    24:50

  • Programação - R - Variáveis e Tipos de Dados - 2

    23:49

  • Programação - R - Tipos Numéricos Caracter Lógico - 3

    35:19

  • Programação - R - Objetos - 1

    24:13

  • Programação - R - Objetos - 2

    23:32

  • Programação - R - Operadores

    30:41

  • Programação - R - Estruturas Controle

    24:44

  • Python NumPy - Multibancas - 01

    36:24

  • Python NumPy - Multibancas - 02

    42:40

  • Lei de Acesso à Informação - Lei 12.527 - 1 - Capítulo I

    32:39

  • Lei de Acesso à Informação - Lei 12.527 - 2 - Capítulo II

    27:46

  • Lei de Acesso à Informação - Lei 12.527 - 3 - Capítulo III

    26:55

  • Lei de Acesso à Informação - Lei 12.527 - 4 - Capítulo IV

    22:49

  • Lei de Acesso à Informação - Lei 12.527 - 5 - Capítulo V

    09:17

  • LGPD - Lei Geral de Proteção de Dados - Multibancas - 01

    37:15

  • LGPD - Lei Geral de Proteção de Dados - Multibancas - 02

    38:54

Professores

Gabriel Pacheco

Gabriel Pacheco

Professor e Facilitador de Treinamentos

Professor das Disciplinas de Informática e Tecnologia da Informação para Concursos e das áreas de Projetos e Agilidade. Coach de Concursos e Provas.
Professor Rogerão Araújo

Professor Rogerão Araújo

Professor

Professor de Desenvolvimento de Sistemas.
Sergio Sierro Leal

Sergio Sierro Leal

Servidor Público Federal

Pós-Graduado pela UFG e FACNET. Servidor Público Federal pelo Tribunal Regional Federal da 1ª Região (TRF1), lotado em Brasília.
Vitor Kessler

Vitor Kessler

Auditor

Auditor Federal de Finanças e Controle da Controladoria-Geral da União – CGU, trabalhando com auditoria de TI e cruzamento de bases de dados.
Fabio Sell Rosar

Fabio Sell Rosar

Professor

Fui concurseiro por 2 anos, hoje sou servidor público federal na área de tecnologia da informação e professor de informática para concursos.
Júlio César Leitão

Júlio César Leitão

Servidor Público Federal, graduado em Ciências da Computação e Pós-Graduado em Governança de TI. Experiência como Programador e Gestão de Projetos Ágeis.
Bruno Guilhen

Bruno Guilhen

professor

Professor de Redes, auditoria e segurança, arquitetura de computadores e sistemas operacionais. Atuando com cursos de TI para concursos desde 2004.
Erion Dias Monteiro

Erion Dias Monteiro

Servidor

Servidor Público Federal, Especilista em Segurança da Informação e Proteção de Dados, professor do Senac-DF, Bacharel em Sistemas de Informação com especializaç

FAQ

Durante quanto tempo eu posso assistir às aulas do curso?

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Todos os nossos curso possuem um período de acesso liberado (irrestrito para assistir quantas vezes quiser) pelo período de 1 ano, sendo este renovado, conforme desejo do próprio aluno e mediante pagamento de uma taxa simbólica no término do respectivo período.

Quais as formas de pagamento aceitas no site?

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Aceitamos Cartão de Crédito, PIX e Boleto Bancário. Não trabalhamos com transferência, pois tal modo de pagamento gera um trabalho mecânico desnecessário e sem controle aqui para nós, ok?

Posso baixar as videoaulas para o meu computador?

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Não, você poderá baixar nossos materiais de apoio de uma forma geral (slides, artigos, textos, materiais em PDF), mas as videoaulas não, em contrapartida, adotamos a política do aluno poder assistir às aulas quantas vezes quiser no período de um ano. Outro ponto, suas videoaulas são identificadas pelo seu número de CPF como medida de segurança e respeito a você que é o nosso aluno.

Fiz minha matrícula, em quanto tempo o curso estará na área do aluno?

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O curso estará disponível na área do aluno assim que o pagamento for confimardo pelo Gateway de pagamento, caso seja feito via Cartão de Crédito, poderá ser liberado quase que imediatamente, caso seja feito via boleto, dependerá da compensação bancária, o que poderá levar até um dia útil após o pagamento. Via PIX, quase que imediatamente também. No entanto, observe que possuímos alguns cursos de Discursivas e de Mentoria que possuem data de início e fim, isso não vai impedir que continue acessando as aulas realizadas no período de um ano após a sua matrícula, mas sim que o cronograma do curso para a realização das tarefas e entregas seja dentro do que foi publicado no respectivo curso.

Onde faço o download dos Slides e do material em PDF?

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Tais conteúdos são sempre colocados para donwload logo abaixo da primeira videoaula ou aula em PDF que trata do respectivo assunto/módulo no espaço chamado "Download". Role a tela para baixo até chegar nele, se não o encontrar onde deveria estar, nos avise, pode ser que na hora do registro da aula ele não tenha sido vinculado à respectiva aula.

Tenho uma dúvida sobre a aula, onde postar?

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As dúvidas poderão e deverão ser postadas diretamente na opção "Comentários/Dúvidas?", encontrada abaixo de cada videoaula ou aula em PDF, logo, role a tela um pouco para baixo e digite de forma assertiva e objetiva a sua dúvida, citando inclusive o momento onde a dúvida surgiu na respectiva aula. Isso é bacana, pois vai alimentar o banco de dúvidas e de respostas da respectiva aula.

Onde tiro as minhas dúvidas técnicas e resolvo os problemas gerais na plataforma?

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Você poderá encaminhar a sua dúvida ou problema diretamente para o e-mail faleconosco@professorgabrielpacheco.com.br que a nossa equipe estará de prontidão das 09h às 18h em dias úteis para te responder, comumente te atendemos em um prazo máximo de 1 dia útil. Ah, insira todas as informações necessárias no e-mail para podermos te atender da melhor forma possível e resolver o seu problema o mais rápido possível (nome de usuário na plataforma, e-mail de acesso, curso de referência, enfim, tudo que precisar). Observação: caso a sua dúvida seja referente a algum conteúdo ministrado por nossos professores de um dos nossos cursos, poste a dúvida diretamente na respectiva aula no campo "Comentários/Dúvidas" encontrado logo abaixo da aula em vídeo ou da aula em PDF, pois este atendimento é exclusivo dos nossos alunos matriculados e fica muito melhor para o professor entender a sua dúvida e dar o direcionamento adequado ao seu caso.

Posso compartilhar o meu curso com outra pessoa?

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O acesso aos respectivos cursos e assinaturas no nosso site são de direito exclusivo do aluno matriculado, sendo permanentemente vetada a distribuição do seu logi para outros alunos. Como temos meios de rastrear o local de onde os acessos estão sendo realizados, bem como a frequencia de acessos diários e temporais, também teremos como constatar que tal prática está sendo realizada e o seu acesso será bloqueado imediatamente. Lembrando que a distribuição de aulas e conteúdos não autorizada pelo respectivo autor incorre em crime contra a lei de direitos autorais e poderá impedir que o Senhor tome posse no seu Concurso Público.

Em quais formatos os Slides são disponibilizados?

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Os Slides são disponibilizados em tamanho A4 (final do arquivo escrito Slides) e em folhetos, sendo 3 slides por página em uma coluna e linhas para anotações em outra, possibilitando assim ao aluno que faça suas anotações com base naquilo que ele precisa.

Acesso por 1 ano

Até 1 ano de suporte

Estude quando e onde quiser

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  • 216 cursos inclusos
  • Acesso imediato e válido por 1 ano
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  • 14 horas de carga horária
  • 113 alunos
  • 39 aulas
  • 2 módulos de conteúdo
  • Última atualização 05/01/2024
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