4922 horas
Super TI - A revolução na TI para as Carreiras Fiscais e de Controle.
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Fique tranquilo, você poderá participar desse curso em até 1 ano após a matrícula.
Concurso: SEFA-PA
Cargo: Analista Fazendário - Geral
Banca: Multibancas
Disciplina: Fluência em Dados
Professores: Equipe de Professores Gabriel Pacheco
Parcerias: Neste curso nós teremos as seguintes parcerias garantidas para os alunos efetivamente matriculados e somente para os alunos efetivamente matriculados:
Observações:
MÓDULOS
I. Gestão de Projetos –
1. Metodologias Ágeis, Scrum, Modelagem Ágil, Scrumban, Kanban, Extreme Programming (XP), Lean e Guia de Prática Ágil do PMI;
II. Pipeline de Dados e Business Intelligence (BI)
1. Pipeline de Dados;
2. Fundamentos, orquestração, integração, ETL.
1. Business Intelligence;
2. Processo de coleta, organização, análise e compartilhamento de informações;
3. Ferramentas de criação de dashboards: Power BI;
4. Elaboração de relatórios analíticos;
5. Processo de descoberta de informações (coleta, transformação, análise, visualização, decisão);
6. Indicadores e métricas (KPI – Key Performance Indicators, métricas financeiras e fiscais).
IV. Análise de Dados Estruturados Utilizando SQL -
1. Estruturas de dados, chaves primárias e estrangeiras (PK, FK), tipos de dados, relacionamento entre tabelas, joins, condicionais, agrupamento, sumarização, filtragem, manipulação de valores, textos e datas, subconsultas, identificação e tratamento de valores faltantes ou duplicados, produto cartesiano, comandos básicos de SQL (SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, INSERT, UPDATE, DELETE, COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX).
V. Análise de Dados com Microsoft Excel -
1. Análise e manipulação de dados com as funções SE, E, OU, SOMASES, CONT.SES, PROCV, PROCX, ÚNICO, SEERRO, funções de tratamento de texto e data, e outras funções básicas e avançadas e suas combinações;
2. Identificação e tratamento de valores faltantes ou duplicados.
VI. Inteligência Artificial -
1. Inteligência artificial e aprendizado de máquina (IA/ML): Modelos preditivos (supervisionados) e descritivos (não supervisionados).
Concurseiros que sabem da necessidade de aprenderem o conteúdo para a SEFA-PA e querem acertar as questões de Fluência em Dados.
1Avisos e Notificações
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.
13:332Entenda as Parcerias
Entenda a Parceria com o TECConcursos e como tudo funciona após a sua matrícula
01:593Gestão de Projetos
Métodos 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
32:074Pipeline de Dados e Business Intelligence (BI)
Big Data Conceitos - 01
25:54Big Data Conceitos - 02
31:20Big Data Conceitos - 03
47:20Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - Material em PDF
46 págs.Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 1
39:49Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 2
40:00Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 3
38:16Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 4
26:31Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 5
27:03Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 6
29:55Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 7
35:07Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 8
27:48Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 9
17:14PETIC - Missão, visão, objetivos estratégicos e indicadores - 01
30:31Indicadores, Metas e Resultados - Cebraspe - 01
36:195Análise de Dados Estruturados Utilizando SQL
Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 01
40:10Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 02
33:08Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 03
26:08Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 04
27:03Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 05
27:24Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 06
32:36Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 07
33:30Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 08
44:56Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 09
25:00Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 10
38:24Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 11
17:00Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 12
40:21SQL - Material em PDF
63 págs.SQL - 1 - Conceitos e Tipos de Sublinguagens DDL, DML
30:31SQL - 2 - Tipos de Dados, Domínios e Valores Default
18:39SQL - 3 - Constraints, Chaves Primárias, Chaves Estrangeiras - 1
31:08SQL - 4 - Constraints, Chaves Primárias, Chaves Estrangeiras - 2
32:11SQL - 5 - Alter, Drop
18:28SQL - 6 - Delete
11:14SQL - 7 - Insert Into
17:10SQL - 8 - Update
12:14SQL - 9 - Select - 1 - ALL, Distinct, Expressões, Comparações
31:51SQL - 10 - Select - 2 - ALL, Distinct, Expressões, Comparações - Exercícios
10:37SQL - 11 - Select - 3 - Between, Joins
27:53SQL - 12 - Select - 4 - Considerações Finais
41:156Análise de Dados com Microsoft Excel.
Microsoft Excel - Regular - 01
29:44Microsoft Excel - Regular - 02
27:15Microsoft Excel - Regular - 03
31:47Microsoft Excel - Regular - 04
33:42Microsoft Excel - Regular - 05
30:03Microsoft Excel - Regular - 06
35:59Microsoft Excel - Regular - 07
33:35Microsoft Excel - Regular - 08
36:057Inteligência Artificial
Aula 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
24:57Tópicos de IA - Aula 01 - IA Generativa Parte 01
27:30Tópicos de IA - Aula 02 - IA Generativa Parte 02
35:20Atendimento 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
Estude quando e onde quiser
Materiais para download
12x R$ 16,67
R$ 200,00 à vista
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As matrículas para este curso esgotaram-se no momento. Inscreva-se abaixo para reservar o seu nome na próxima turma.
É necessário ter uma conta Professor Gabriel Pacheco. Se você já é aluno, faça o login . Caso não seja, cadastre-se abaixo e comece já!
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