10779 horas
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Concurso: APO - Analista de Planejamento e Orçamento do MPO - Ministério do Planejamento e Orçamento
Cargo: CARGO 6: GESTÃO DE DADOS ORÇAMENTÁRIOS
Banca: CESPE/Cebraspe.
Disciplina: Análise de Dados e Conhecimentos Específicos de TI do respectivo cargo.
Professores: Equipe Professor Gabriel Pacheco.
Parcerias: Neste curso nós teremos as seguintes parcerias garantidas para os alunos efetivamente matriculados:
Observações:
ANÁLISE DE DADOS - Comum a todos os cargos do edital:
1 Conceitos e fundamentos de dados. 1.1 Dados estruturados e não estruturados. 1.2 Dados abertos. 1.3 Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados. 1.4 Noções de processos de ETL. 1.5 Representação de dados numéricos, textuais e estruturados. 1.6 Fontes de dados orçamentários. 2 Bancos de dados relacionais. 2.1 Teoria e implementação. 2.2 Noções do uso de SQL como DDL e DML. 3 Noções de exploração de dados: conceituação e características. 4 Inteligência Artificial: conceitos básicos e principais aplicações no setor público. 5 Noções da Linguagem R. 6 Pareamento de dados (record linkage). 7. Microsoft PowerBI: conceitos básicos e a elaboração de painéis para visualização de dados. 8 Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD (Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018): disposições gerais; tratamento de dados pessoais; direitos do titular; tratamento de dados pessoais pelo poder público; e segurança e boas práticas.
FUNDAMENTOS DE GESTÃO DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO:
1 Gestão e Governança na Administração Pública. 1.1 Metodologias ágeis em projetos de TI: conceitos e fundamentos básicos. 1.2 Modelagem de Processos de Negócio: conceitos básicos. 1.3 Plano Estratégico de TI: fundamentos e finalidades. 1.4 Plano Diretor de TI: princípios básicos e objetivos gerais. 1.5 Indicadores de desempenho de TI. 1.6 Estratégia de Governo Digital - EGD: visão geral e objetivos principais. 1.7 Gerenciamento de Serviços de TI - ITIL v4: conceitos e fundamentos. 2 DEVOPS: conceito e princípios. 3 Segurança da Informação e Comunicações. 3.1 conceitos básicos de disponibilidade, confidencialidade, autenticidade e integridade. 3.2 Fundamentos de gestão de riscos e continuidade de negócio. 3.3 Conceitos básicos de tratamento e resposta a incidentes de segurança. 4 Sistemas Estruturantes da Administração Pública Federal. 4.1 Conceitos. 4.2 O Sistema Integrado de Planejamento e Orçamento – SIOP. 5 Sistema de Administração dos Recursos de Tecnologia da Informação – SISP (Decreto nº 7.579, de 11 de outubro de 2011 e suas alterações). 6 Fundamentos em Inteligência Artificial (IA). 6.1 Conceitos básicos, principais tipos e modelos. 6.2 Principais aplicações em análise de dados.
CIÊNCIA DE DADOS:
1 Dados. 1.1 Dados estruturados e não estruturados. 1.2 Dados abertos. . (em Análise de Dados – Módulo comum a todas as especialidades)
1.3 Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados. 1.4 Representação de dados numéricos, textuais e estruturados.
2 Banco de Dados. 2.1 Bancos de Dados Relacionais. 2.1.1 Fundamentos. 2.1.2 Níveis de abstração. 2.1.3 Data Definition Language. 2.1.4 Data Manipulation Language. 2.1.5 Data Control Language 2.1.6 Transaction Control Language. 2.1.7 Linguagem de consulta de dados – SQL. 2.1.8 Linguagens procedurais para programação de stored procedures, funções e triggers. . (em Análise de Dados – Módulo comum a todas as especialidades)
2.1.9 Técnicas de análise de desempenho e otimização de consultas SQL. 2.2 Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados Não Relacionais (NoSQL). 3 Análise de Dados. 3.1 Fundamentos e conceitos básicos. 3.2 Big Data. 3.3 Bancos de Dados Distribuídos. 3.4 Soluções de suporte à decisão. 3.4.1 Data Warehouse. 3.4.2 ETL - ExtractTransform Load. 3.4.3 OLAP (Online Analytical Processing). 3.4.4 Data Mining. 3.4.5 Data Lake. 3.4.6 Data Mart. 3.4.7 Data Staging Area. 3.5 Análise exploratória de dados. 3.5.1 Conceitos e características. 3.5.2 Técnicas para pré-processamento de dados. 3.5.3 Técnicas e tarefas de mineração de dados. 3.5.4 Classificação. 3.5.5 Regras de associação. 3.5.6 Análise de agrupamentos. 3.5.7 Detectação de anomalias. 3.5.8 Modelagem preditiva. 3.6 Governança de Dados. 3.6.1 Conceitos e Fundamentos. 3.6.2 Papeis e Responsabilidades. 3.6.3 Dados de Referência. 3.6.4 Dados Mestre. 3.6.5 Metadados. 3.6.6 Catálogo de Dados. 3.6.7 Curadoria de Dados. 3.6.8 Qualidade de Dados. 3.7 Processamento de linguagem natural (PLN). 4 Qualidade e visualização de dados. 4.1 Normalização. 4.2 Discretização. 4.3 Tratamento de dados ausentes. 4.4 Tratamento de outliers e agregações. 4.5 Matching. 4.6 Deduplicação. 5 Microsoft PowerBI. 5.1 Conceitos básicos. 5.2 Fontes de dados e conectividade. 5.3 Modelagem de Dados. 5.4 Dashboards: painéis e visualização de dados 5.5 Segurança em nível de dados. 5.6 Gestão do ambiente do PowerBI. 6 Linguagens de programação. 6.1 Python: sintaxe, variáveis, tipos de dados e estruturas de controle de fluxo. 6.2 Noções da linguagem R: sintaxe, tipos de dados, operadores, comandos de repetição, estruturas de dados, gráficos, data frames.
Concurseiros que estão estudando para qualquer cargo do Concurso de Analista de Planejamento e Orçamento do Ministério do Planejamento e Orçamento - MPO - Cargo 6: Gestão de Dados Orçamentários.
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2Aulas exclusivas ao vivo.
3ANÁLIS DE DADOS - Comum a todos os Cargos do edital - 20/02/2024.
Aula em PDF - Inteligência Artificial
94 págs.
Aula 00 - Introdução à Inteligência Artificial.
36:43
Aula 01 - Introdução a Machine Learning
26:36
Aula 02 - Introdução a Machine Learning - 02
09:10
Aula 03 - Machine Learning - Over e Underfitting
26:21
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
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
Visualização e Análise Exploratória de Dados - 1
28:57
Visualização e Análise Exploratória de Dados - 2 - Questões
08:32
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
Pareamento de Dados - 1
31:26
Pareamento de Dados - 2
25:59
Pareamento de Dados - 3 - Questões
13:51
Power BI - Aula em PDF
64 págs.
Power BI - Regular - 01 Introdução e Power BI Desktop
26:36
Power BI - Regular - 02 - Power BI Desktop
31:33
Power BI - Regular - 03 - Power BI Service e Conceitos
30:53
LGPD - Lei 13.853/2019 - PDF
70 págs.
LGPD-Regular-01
34:00
LGPD-Regular-02
31:15
LGPD-Regular-03
31:57
LGPD-Regular-04
31:21
LGPD-Regular-05
31:26
LGPD-Regular-06
28:37
LGPD-Regular-07
34:17
LGPD-Regular-08
28:45
LGPD-Regular-09
32:01
LGPD-Regular-10
30:52
LGPD-Regular-11
LGPD-Regular-12
31:26
LGPD-Regular-13
36:56
LGPD-Regular-14
36:53
LGPD-Regular-15
26:40
LGPD-Regular-16
35:59
4FUNDAMENTOS DE GESTÃO DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO - 27/02/2024.
Ciclo de Vida de Software e Processos de Software - 01 - CESPE
27:53
Ciclo de Vida de Software e Processos de Software - 02 - CESPE
15:12
Abordagens Ágeis, Scrum, Kanban - 01 - CESPE
27:00
Abordagens Ágeis, Scrum, Kanban - 02 - CESPE
28:25
Abordagens Ágeis, Scrum, Kanban - 03 - CESPE
15:30
PETIC - Missão, visão, objetivos estratégicos e indicadores - 01
30:31
PETIC - Cadeia de Valor, BSC e OKR - 02
26:17
PETIC - Matriz Swot, PDCA, 5W2H e Matriz GUT - 03
35:07
PETIC - Pareto, Ishikawa, Benchmarking, Brainstorming, Histograma e Dispersão - 04
28:32
Indicadores, Metas e Resultados - Cebraspe - 01
36:19
ITIL 4 - CESPE-Cebraspe - 01
37:42
ITIL 4 - CESPE-Cebraspe - 02
33:17
ITIL 4 - CESPE-Cebraspe - 03
33:51
ITIL 4 - CESPE-Cebraspe - 04
38:22
ITIL 4 - CESPE-Cebraspe - 05
33:33
ITIL 4 - CESPE-Cebraspe - 06
32:50
DevOps - Multibancas - 01
27:54
DevOps - Multibancas - 02
30:20
Gestão de Riscos - 27005 - 01 - Cespe
25:55
Gestão de Riscos - 27005 - 02 - Cespe
20:37
Gestão de Riscos - 27005 - 03 - Cespe
21:31
Poster BPMN - Português - 2.0
Poster BPMN - Inglês - 2.0
Gestão de Processos de Negócio - 1
34:08
Gestão de Processos de Negócio - 2
27:11
Gestão de Processos de Negócio - 3
41:58
Gestão de Processos de Negócio - 4
25:13
Segurança da Informação - Conceitos Básicos.
28:39
Segurança da Informação - Ataques e Malwares.
45:27
Segurança da Informação - Criptografia 1
31:47
Segurança da Informação - Criptografia 2
35:52
Segurança da Informação - PCN, Auditoria.
20:00
Segurança da Informação 6 - Aplicativos, Dispositivos e Recursos de Segurança da Informação
27:43
Segurança da Informação 7 - Aplicativos, Dispositivos e Recursos de Segurança da Informação
23:02
5CIÊNCIA DE DADOS - 05/03/2024
Ingestão de dados - Multibancas - 01
20:00
Otimização de Consultas SQL - FGV - 01
26:35
Banco de Dados não relacional - NoSQL - Cespe - 01
32:10
Banco de Dados não relacional - NoSQL - Cespe - 02
24:19
Visualização e Análise Exploratória de Dados - 1
28:57
Visualização e Análise Exploratória de Dados - 2 - Questões
08:32
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 01 - Multibancas
29:45
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 02 - Multibancas
30:50
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 03 - Multibancas
24:00
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 04 - Multibancas
29:07
Aula 03 - PLN Parte 01
21:34
Aula 04 - PLN Parte 02
23:21
Tratamento de Dados - Multibancas - 01
24:22
Pareamento de Dados - 1
31:26
Pareamento de Dados - 2
25:59
Pareamento de Dados - 3 - Questões
13:51
Power BI - Aula em PDF
64 págs.
Power BI - Regular - 01 Introdução e Power BI Desktop
26:36
Power BI - Regular - 02 - Power BI Desktop
31:33
Power BI - Regular - 03 - Power BI Service e Conceitos
30:53
Python - CESPE - 01
27:32
Python - CESPE - 02
34:56
Python - CESPE - 03
35:52
Python - CESPE - 04
33:58
Python - CESPE - 05
32:59
Python - CESPE - 06
30:49
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
Atendimento 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
Materiais para download
12x R$ 17,50
R$ 210,00 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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