BNDES - Conhecimentos Transversais para Todos os Cargos - TI

Valor promocional de lançamento até dia 19/08/2024.

Concurso: BNDES - Banco Nacional do Desenvolvimento - 2024.

Cargo: Todos os Cargos

Banca: Cesgranrio

Disciplina: Tecnologia da Informação - Conhecimentos Trasnversais para Todos os Cargos.

Professores: Equipe Professor Gabriel Pacheco.

Parcerias: Neste curso nós teremos as seguintes parcerias garantidas 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 estão disponíveis.
• 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 integrais e resolução de mais de 530 questões da banca Cesgranrio complementadas por diversas outras bancas para que o conteúdo possa ser abordado da forma mais integral possível.
• Alguns dos tópicos serão trabalhados em formato de Curso Regular, devido ao seu nível de complexidade e importância para o Concurso.
• Verifique as aulas que já estão disponíveis e as datas máximas de divulgação das aulas restantes na frente do nome do respectivo módulo.
• Nossos módulos são estruturados de forma que o aluno possa ter uma experiência de aprendizado mais didática e adequada à realidade do respectivo conteúdo, o que nem sempre é apresentado no formato mais adequado no edital. Verifique internamente em cada módulo do curso os respectivos conteúdos, pois eles estarão mapeados de forma a valorizar o seu aprendizado.

MÓDULOS ÚNICO

4. Princípios de análise de dados e informações: 4.1. Os dados e as organizações: Tipos de dados: estruturados e não estruturados; quantitativos e qualitativos. Tipos de produtos de dados (bases de dados, relatórios, planilhas, análise exploratória de dados, dashboards, modelos de aprendizado de máquina) e seus usos (explorar, alertar, descrever, explicar, prever, recomendar, otimizar). Princípios de organizações orientadas a dados. Governança de dados e seus benefícios; 4.2. Etapas do ciclo de análise de dados (CRISP-DM). Fundamentos para criação de métricas de negócio (KPIs). Técnicas de identificação de causa raiz (Diagrama de Ishikawa, Cinco Porquês, Análise de Pareto); 4.4. Coleta e preparação dos dados. Problemas comuns em dados: outliers, dados faltantes, erros no tipo dos dados e viés de seleção; 4.6. Introdução à visualização de dados: Tipos de gráficos (barras, pizza, linha, dispersão, histograma), como interpretá-los e quando utilizá-los. Boas práticas para a construção de gráficos (escala dos eixos, margens de erro, disposição de mais de uma série em um único gráfico, ênfase em uma série ou em um ponto, barra ou fatia específicos). Princípios de storytelling com dados; 4.7. Uso responsável de dados: Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD (Lei nº 13.709/2018 e suas alterações). 

Os tópicos abaixo não serão trabalhados neste curso.

4.3. Estruturas lógicas e noções básicas de lógica: conectivos, tautologia, contradições, contingência, implicações, equivalências, quantificadores, afirmações e negações. Lógica de argumentação: analogias, inferências, deduções, conclusões e silogismos. Lógica proposicional: proposições simples e compostas. Tabelas-verdade. Equivalências. Leis de De Morgan;

4.5. Análise de Dados: Estatística  descritiva: medidas de posição (média, mediana, moda, quartis), de dispersão (variância, desvio-padrão) e de associação (correlação de Pearson). Correlação e causalidade. Princípios básicos de inferência estatística: noções de amostragem (população, e amostra), erro amostral, noções fundamentais de probabilidade (conceitos fundamentais, probabilidade condicional e independência), distribuições de probabilidade comuns (uniforme, normal, binomial e exponencial), conceitos básicos de estatística indutiva; 

Todos os Concurseiros que estão estudando para o BNDES e que precisam aprender o conteúdo de Tecnologia da Informação de Conhecimentos Transversais para Todos os Cargos.