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Concurso: CPNU - Concurso Público Nacional Unificado - 2025. (CNU - Concurso Nacional Unificado)
Cargos: Bloco 3 – Ciências, Dados e Tecnologia.
Banca: FGV - Fundação Getúlio Vargas (conforme edital publicado no dia 01/07/2025).
Disciplina: Conhecimentos Específicos - Conteúdo de Tecnologia da Informação.
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:
Observações:
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CONTEÚDO TRABALHADO NAS NOSSAS AULAS.
EIXO TEMÁTICO 2 – POLÍTICAS PÚBLICAS DE CIÊNCIA, TECNOLOGIA E INOVAÇÃO (CT&I)
1. Estrutura, fundamentos e instrumentos da CT&I no Brasil. 1.1. Estrutura e funcionamento do Sistema Nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação (SNCTI). 1.2. Marco legal da CT&I no Brasil: 1.2.1. Lei nº 13.243/2016 (Marco Legal da CT&I); 1.2.2. Lei da Inovação.
EIXO TEMÁTICO 3 – GESTÃO DE PROJETOS EM CIÊNCIA, TECNOLOGIA E INOVAÇÃO (CT&I)
1. Fundamentos e práticas de gestão de projetos. 1.1. Conceitos básicos de gestão de projetos em CT&I. 1.2. Definição de projeto e características principais. 1.3. Ciclo de vida de um projeto. 1.3.1. Iniciação. 1.3.2. Planejamento. 1.3.3. Execução. 1.3.4. Monitoramento e controle. 1.3.5. Encerramento 2. Noções de gestão de escopo, tempo, custo, qualidade, recursos, comunicações, riscos, aquisições e stakeholders de projetos. 2.1. Ferramentas e métodos de gestão de projetos. 2.1.1. Gráficos de Gantt. 2.1.2. PERT/CPM. 2.1.3. Matriz RACI. 2.1.4. Kanban. 2.1.5. SCRUM. 3. Gestão da Inovação e do Conhecimento em projetos de CT&I.
EIXO TEMÁTICO 4 – TECNOLOGIAS DA INFORMAÇÃO E COMUNICAÇÃO (TICs) & CIÊNCIA DE DADOS
1. Fundamentos e aplicações de TICs e ciência de dados. 1.1. Fundamentos das Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs). 1.2. Transformação digital na administração pública e nas instituições científicas. 1.2.1. Estratégia Federal de Governo Digital. 1.2.2. Dados como ativo estratégico para políticas públicas 2. Conceitos e aplicações de ciência de dados, Big Data e Internet das Coisas (IoT).
2.1. Inteligência artificial, aprendizado de máquina e análise preditiva. 2.2. Ética, vieses algorítmicos e impactos sociais da IA. 3. Governança de dados, interoperabilidade de sistemas e Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). 4. Visualização e interpretação de dados em contextos de pesquisa e gestão pública. 5. Uso de dados para formulação, monitoramento e avaliação de políticas públicas. 6. Dados abertos e transparência na gestão pública.
Os tópicos abaixo não serão trabalhados neste curso.
EIXO TEMÁTICO 1 – CIÊNCIA, TECNOLOGIA E SOCIEDADE (CTS)
1. Fundamentos da abordagem CTS. 1.1. Paradigmas, conceitos, origens e evolução; 1.2. Modelos e concepções de inovação tecnológica. 1.3. Pensamento crítico sobre os impactos e responsabilidades sociais relacionados à ciência e tecnologia. 1.4. Interações entre ciência, tecnologia, cultura e valores sociais. 1.5. A relação entre desenvolvimento tecnológico e desenvolvimento social. 1.6. Ética em pesquisa científica. 1.6.1. Comitês de ética. 1.6.2. Consentimento livre e esclarecido. 1.6.3. Integridade na produção de dados e resultados. 1.7. Popularização da ciência, educação científica e engajamento público. 1.8. Desigualdades no acesso à ciência e tecnologia: questões de gênero, raça e território. 1.9. Ciência aberta, acesso livre à informação científica e reprodutibilidade.
EIXO TEMÁTICO 2 – POLÍTICAS PÚBLICAS DE CIÊNCIA, TECNOLOGIA E INOVAÇÃO (CT&I)
1.2.3. Lei do Bem.
2. Planos, programas e instrumentos de fomento à CT&I: 2.1. CNPq, 2.2. CAPES. 2.3. FINEP. 2.4. FNDCT. 2.5. EMBRAPII.
3. Modelos institucionais de inovação: 3.1. Triângulo de Sábato. 3.2. Modelo da Hélice Tripla (universidade–indústria–governo). 3.3. Programas de desenvolvimento tecnológico para a indústria brasileira. 3.3.1. Histórico e desafios. 3.3.2. Programa Nova Indústria Brasil.
4. Indicadores de CT&I: 4.1. Pesquisa de Inovação Tecnológica (PINTEC/IBGE); 4.2. Indicadores Nacionais de Ciência, Tecnologia e Inovação – análises e resultados.
5. Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) e CT&I: 5.1. Contribuições da ciência e da tecnologia para a sustentabilidade. 5.2. Integração com a Agenda 2030. 5.3. Governança, accountability e transparência na gestão pública.
EIXO TEMÁTICO 5 – METODOLOGIA DA PESQUISA CIENTÍFICA
1. Fundamentos e práticas de pesquisa científica. 1.1. Finalidades da pesquisa científica. 1.1.1. Pesquisa básica. 1.1.2. Aplicada. 1.1.3. Exploratória. 1.1.4. Descritiva. 1.1.5. Explicativa. 2. Classificação quanto à abordagem. 2.1. Qualitativa. 2.2. Quantitativa. 2.3. Mista. 2.4. Métodos científicos. 2.5. Indutivo. 2.6. Dedutivo. 2.7. Hipotético- dedutivo. 2.8. Tipos de pesquisa. 2.9. Estudos de caso. 2.10. Pesquisa-ação. 2.11. Levantamento. 2.12. Pesquisa experimental e quase experimental. 2.13. Revisão de 3 literatura. 2.14. Revisão bibliográfica. 2.15. Revisão sistemática e integrativa. 3. Elementos do projeto de pesquisa. 3.1. Tema. 3.2. Problema. 3.3. Justificativa. 3.4. Objetivos. 3.5. Hipóteses. 3.6. Metodologia. 3.7. Instrumentos de coleta de dados. 3.7.1. Entrevistas. 3.7.2. Questionário. 3.7.3. Observação. 3.7.4. Formulários. 3.7.5. Análise documental. 4 Procedimentos de coleta de dados em pesquisa qualitativa e quantitativa. 4.1. Redação científica. 4.2. Estrutura de artigos e relatórios técnicos. 4.3. Normas da ABNT, APA, Vancouver e outras.
Curso direcionado aos alunos que estão iniciando os estudos do respectivo conteúdo agora ou que precisam de uma abordagem regular mais completa para melhor aprimoramento do respectivo conteúdo e que sabem que estudar somente após a publicação do edital não vai trazer aprovação.
1Entenda as Parcerias
Entenda a Parceria com o TECConcursos e como tudo funciona após a sua matrícula
01:592Avisos.
Novidades na nova plataforma 1 - Acesso aos cursos, acompanhamento dos cursos e novidades no acesso.
13:10Conhecendo nossas Categorias de Cursos e tirando maior proveito da plataforma.
13:33CNU 2025 - Bloco 3 (TI) - O que focar nas semanas que antecedem a prova.
00:003EIXO TEMÁTICO 2 – POLÍTICAS PÚBLICAS DE CIÊNCIA, TECNOLOGIA E INOVAÇÃO (CT&I)
Marco Civil da Internet – Lei nº 12.965_2014 - Multibancas - 01
41:58Lei 13.243_2016 - Multibancas - 01
40:10Política Nacional de Inovação - Multibancas - 01
25:30Política e Estratégia Nacional de CT&I - Multibancas - 01
24:124EIXO TEMÁTICO 3 – GESTÃO DE PROJETOS EM CIÊNCIA, TECNOLOGIA E INOVAÇÃO (CT&I)
Gestão de Projetos - 01- PMBok 7ª Edição - Regular - Padrão de Gerenciamento de Projetos - 01
41:26Gestão de Projetos - 01- PMBok 7ª Edição - Regular - Padrão de Gerenciamento de Projetos - 02
30:34Gestão de Projetos - 01- PMBok 7ª Edição - Regular - Padrão de Gerenciamento de Projetos - 03
25:27Gestão de Projetos - 01- PMBok 7ª Edição - Regular - Padrão de Gerenciamento de Projetos - 04
40:03Gestão de Projetos - 01- PMBok 7ª Edição - Regular - Padrão de Gerenciamento de Projetos - 05
37:41Métodos Ágeis - Regular - 01 - Conceitos
31:01Métodos Ágeis - Regular - 02 - Conceitos
36:13Métodos Ágeis - Regular - 03 - Planejamento Ágil, RAD
29:13Métodos Ágeis - Regular - 04 - Prototipação Evolucionária, XP
31:28Métodos Ágeis - Regular - 05 - Scrum
27:49Métodos Ágeis - Regular - 06 - Scrum
29:53Métodos Ágeis - Regular - 07 - Scrum
38:06Métodos Ágeis - Regular - 08 - Scrum
33:10Métodos Ágeis - Regular - 09 - Scrum, Kanban
37:51Métodos Ágeis - Regular - 10 - Lean, TDD, BDD
32:075EIXO TEMÁTICO 4 – TECNOLOGIAS DA INFORMAÇÃO E COMUNICAÇÃO (TICs) & CIÊNCIA DE DADOS
Transformação Digital - 01
26:16Políticas de Governo Digital - Lei nº 14.129_2021 - Multibancas - 01
35:28Políticas de Governo Digital - Lei nº 14.129_2021 - Multibancas - 02
25:07Estratégia Brasileira para a Transformação Digital - Decreto 9319_18 - Multibancas - 01
30:12Estratégia Nacional de Governo Digital - Decretos 10.332_2020 e 11.260_22 - Multibancas - 01
24:44Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 1
29:45Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 2
28:48Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 3
30:29Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 4
33:45Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 5
27:08Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 6
30:47Big Data Conceitos - 01
25:54Big Data Conceitos - 02
31:20Big Data Conceitos - 03
47:20Big Data em Relação às demais Disciplinas - 01
25:17Big Data em Relação às demais Disciplinas - 02
22:31Papéis dos envolvidos em projetos de Ciência de Dados e Big Data - 01
28:06Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 01
31:47Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 02
30:57Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 03
42:22Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 04
26:24IoT - Regular - 01
34:28IoT - Regular - 02
31:59Aula em PDF - Inteligência Artificial
94 págs.Aula 00 - Introdução à Inteligência Artificial.
36:43Introdução - Questões - 2023-2024
21:50Aula 01 - Introdução a Machine Learning
26:36Aula 02 - Introdução a Machine Learning - 02
09:10Aula 03 - Machine Learning - Over e Underfitting
26:21Aula 04 - Machine Learning - Tipos de Aprendizado
14:42Aula 05 - Machine Learning - Métricas de Classificação
24:08Aula 06 - Machine Learning - Classificação, Árvores de Decisão e Random Forest
36:16Aula 07 - Machine Learning - KNN e Naive Bayes
29:00Aula 08 - Machine Learning - Redes Neurais Artificais
26:40Aula 09 - Machine Learning - Regressão Logística e SVM
23:52Aula 10 - Machine Learning - Regressão
11:40Aula 11 - Machine Learning - Agrupamento
29:37Aula 12 - Machine Learning - Regras de Associação e Redução de Dimensionalidade
17:21Aula 01 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
38:25Aula 02 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
31:42Aula 03 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
35:07Aula 04 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
25:15Aula 05 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
26:18Aula 06 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
24:57Aula 01 - Deep Learning Parte 01
19:08Aula 02 - Deep Learning Parte 02
27:28Deep Learning - Questões - 2023-2024
29:28Avaliação de Modelos - Regular - Multibancas
32:01Avaliação de Modelos - Questões - 2023-2024
28:57Tópicos de IA - Aula 01 - IA Generativa Parte 01
27:30Tópicos de IA - Aula 02 - IA Generativa Parte 02
35:20Tópicos de IA - Aula 03 - MLOps
29:08Tópicos de IA - Aula 04 - Ética na IA
31:55Resolução de Questões Avançadas IA - FGV - 01
35:47Resolução de Questões Avançadas IA - FGV - 02
29:59Resolução de Questões Avançadas IA - FGV - 03
27:41Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 01 - Multibancas
29:45Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 02 - Multibancas
30:50Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 03 - Multibancas
24:00Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 04 - Multibancas
29:07Web Services - FGV - 01
32:42Web Services - FGV - 02
31:33Web Services - FGV - 03
31:24LGPD-FGV-01
32:08LGPD-FGV-02
34:17LGPD-FGV-03
32:28LGPD-FGV-04
39:10Visualização e Análise Exploratória de Dados - 1
28:57Visualização e Análise Exploratória de Dados - 2 - Questões
08:32Pareamento de Dados - 1
31:26Pareamento de Dados - 2
25:59Pareamento de Dados - 3 - Questões
13:51Dados Abertos - Curso Regular - Aula 01 - Dados Abertos Parte 01
28:41Dados Abertos - Curso Regular - Aula 02 - Dados Abertos Parte 02
18:15Atendimento ao aluno Faleconosco. Onde tiro as minhas dúvidas técnicas e resolvo os problemas gerais na plataforma?
Tenho uma dúvida sobre a aula, onde postar?
Durante quanto tempo eu posso assistir às aulas do curso?
Quais as formas de pagamento aceitas no site?
Posso baixar as videoaulas para o meu computador?
Fiz minha matrícula, em quanto tempo o curso estará na área do aluno?
Onde faço o download dos Slides e do material em PDF?
Posso compartilhar o meu curso com outra pessoa?
Em quais formatos os Slides são disponibilizados?
Acesso por 1 ano
Até 1 ano de suporte
Estude quando e onde quiser
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era R$ 302,50 R$ 211,75 à vista
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