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TCU - 2021 - Reta Final - Análise de Dados

TCU - 2021 - Reta Final - Análise de Dados

Mapeamentos/Reta Final - Revisões, Questões Comentadas Focadas no Edital
  • 40 horas de carga horária
  • 68 aulas
  • 9 módulos de conteúdo
  • Última atualização 05/01/2024
  • 53 arquivos para download

12x R$ 26,67

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Sobre o Curso

Concurso: TCU - 2021.

https://conhecimento.fgv.br/concursos/tcu21 

Cargo: Auditor Federal de Controle Externo - Área Controle Externo (AUFC-CE).

Banca: FGV.

Disciplina: Análise de Dados.

Professores: Gabriel Pacheco, Rogério Araujo.

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 30/01/2022. Diversas aulas serão disponibilizadas de forma gratuita para que o aluno conheça o curso e a didática dos professores (observe as aulas com o cadeado aberto dentro do respectivo Módulo). Observem a distribuição dos conteúdos que está sendo colocada de forma mais didática dentro dos módulos.

Nossa abordagem didática constará da apresentação do respectivo conteúdo em formato de revisões completas de cada tópico do edital seguidas da resolução de mais de 400 questões da Banca FGV e de bancas que possam complementar o conteúdo a ser estudado. Trabalharemos com a divulgação tempestiva de conteúdos adicionais no decorrer do período do curso, como estamos fazendo em todos as nossas turmas.

Serão realizados 2 simulados com 25 questões inéditas e com comentários em videoaula, para que possam servir como identificador de falhas de conhecimento no decorrer dos seus estudos e também como material de revisão nas semanas que antecedem a prova.

Verifique as aulas que já estão disponíveis e as datas máximas de divulgação das aulas restantes na frente do nome do respectivo módulo.

ANÁLISE DE DADOS

1 Dados estruturados e não estruturados. Dados abertos. Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados. Processos de ETL. Formatos e tecnologias: XML, JSON, CSV. Representação de dados numéricos, textuais e estruturados; aritmética computacional. Representação de dados espaciais para georeferenciamento e geosensoriamento. 2 Bancos de dados relacionais: teoria e implementação. Uso do SQL como DDL, DML, DCL. Processamento de transações. 3 Exploração de dados: conceituação e características. Noções do modelo CRISP-DM. Técnicas para pré-processamento de dados. Técnicas e tarefas de mineração de dados. Classificação. Regras de associação. Análise de agrupamentos (clusterização). Detecção de anomalias. Modelagem preditiva. 4 Conceitos de PLN: semântica vetorial, redução de dimensionalidade, modelagem de tópicos latentes, classificação de textos, análise de sentimentos, representações com n-gramas. 5 Conceitos de ML: fontes de erro em modelos preditivos, validação e avaliação de modelos preditivos, underfitting, overfitting e técnicas de  regularização, otimização de hiperparâmetros, separabilidade de dados, redução da dimensionalidade. Modelos lineares, árvores de decisão, redes neurais feed-forward, classificador Naive Bayes. 6 Linguagem Python: sintaxe, variáveis, tipos de dados e estruturas de controle de fluxo. Estruturas de dados, funções e arquivos. Bibliotecas: NLTK, Tensor Flow, Pandas, Numpy, Arrow, Sklearn, Scipy. 7 Noções da Linguagem R. Sintaxe, tipos de dados, operadores, comandos de repetição, estruturas de dados, gráficos, Data frames. Tidyverse. 8 Pareamento de dados ( record linkage). Processo e etapas. Classificação. Qualidade de dados pareados. Análise de dados pareados. 9 Segurança da informação: Confidencialidade, integridade, disponibilidade, autenticidade e não repúdio. Políticas de segurança. Políticas de classificação da informação. Sistemas de gestão de segurança da informação. Tratamento de incidentes de segurança da informação. 10 Lei de Acesso à Informação (Lei nº 12.527/2011): conceitos e aplicação. Lei 13.709/2018, Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). 

Público alvo

A quem realmente quer gabaritar o conteúdo de Análise de Dados na prova do TCU e não tem tempo para ficar perdendo com materiais incompletos ou de baixa qualidade.

1 ano

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

Conteúdo

1Dados, Bancos de Dados Relacionais, SQL - 29/10/2021

Dados estruturados e não estruturados. Dados abertos. Formatos e tecnologias: XML, JSON, CSV. Bancos de dados relacionais: teoria e implementação. Uso do SQL como DDL, DML, DCL. Processamento de transações. Representação de dados numéricos, textuais e estruturados.
  • Dados, Bancos de Dados Relacionais - 01 - FGV

    38:08

    ASSISTIR

  • Dados, Bancos de Dados Relacionais - 02 - FGV

    28:30

  • Dados, Bancos de Dados Relacionais - 03 - FGV

    43:52

  • Dados, Bancos de Dados Relacionais - 04 - FGV

    28:15

    ASSISTIR

  • Dados, Bancos de Dados Relacionais - 05 - FGV

    34:38

  • Dados, Bancos de Dados Relacionais - 06 - FGV

    40:55

  • Dados, Bancos de Dados Relacionais - 07 - FGV

    22:20

  • Dados, Bancos de Dados Relacionais - 08 - FGV

    36:00

  • Dados, Bancos de Dados Relacionais - 09 - FGV

    38:38

    ASSISTIR

  • Dados, Bancos de Dados Relacionais - 10 - FGV

    34:05

  • Dados, Bancos de Dados Relacionais - 11 - FGV

    43:46

  • SQL - 01 - FGV

    31:11

    ASSISTIR

  • SQL - 02 - FGV

    32:14

  • SQL - 03 - FGV

    37:45

  • SQL - 04 - FGV

    28:44

  • SQL - 05 - FGV

    39:00

  • SQL - 06 - FGV

    25:11

  • SQL - 07 - FGV

    33:25

2Coleta, Tratamento de dados, ETL, CRISP-DM, Mineração de Dados - 29/10/2021

Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados. Processos de ETL. Exploração de dados: conceituação e características. Noções do modelo CRISP-DM. Técnicas para pré-processamento de dados. Técnicas e tarefas de mineração de dados. Classificação. Regras de associação. Análise de agrupamentos (clusterização). Detecção de anomalias. Modelagem preditiva.
  • Coleta, Tratamento de dados, ETL, CRISP-DM, Mineração de Dados - 01 - FGV

    32:00

    ASSISTIR

  • Coleta, Tratamento de dados, ETL, CRISP-DM, Mineração de Dados - 02 - FGV

    28:47

  • Coleta, Tratamento de dados, ETL, CRISP-DM, Mineração de Dados - 03 - FGV

    31:44

  • Coleta, Tratamento de dados, ETL, CRISP-DM, Mineração de Dados - 04 - FGV

    32:30

  • Coleta, Tratamento de dados, ETL, CRISP-DM, Mineração de Dados - 05 - FGV

    31:32

3Linguagem Python e R - 29/10/2021

Linguagem Python: sintaxe, variáveis, tipos de dados e estruturas de controle de fluxo. Estruturas de dados, funções e arquivos. Bibliotecas: NLTK, Tensor Flow, Pandas, Numpy, Arrow, Sklearn, Scipy. 7 Noções da Linguagem R. Sintaxe, tipos de dados, operadores, comandos de repetição, estruturas de dados, gráficos, Data frames. Tidyverse.
  • Programação 2 - Python - Introdução Conceituação e Sintaxe

    42:01

    ASSISTIR

  • Programação 3 - Python - Variáveis Tipos de Dados e Instruções

    31:46

  • Programação 4 - Python - Números Casting Strings

    38:50

  • Programação 5 - Python - Coleções - 1

    32:41

  • Programação 5 - Python - Coleções - 2

    26:06

  • Programação 5 - Python - Coleções - 3

    22:46

  • Programação 6 - Python - Estruturas de Controle - 1

    19:15

  • Programação 6 - Python - Estruturas de Controle - 2

    31:22

  • Programação 6 - Python - Estruturas de Controle - 3

    18:22

  • Programação 7 - Python - Funções Lambda Arrays - 1

    20:49

  • Programação 7 - Python - Funções Lambda Arrays - 2

    17:53

  • Programação 8 - Python - Classes Objetos Herança - 1

    25:19

  • Programação 8 - Python - Classes Objetos Herança - 2

    26:18

  • Programação 9 - R - Introdução Conceituação e Sintaxe - 1

    24:50

  • Programação 9 - R - Variáveis e Tipos de Dados - 2

    23:49

  • Programação 9 - R - Tipos Numéricos Caracter Lógico - 3

    35:19

  • Programação 9 - R - Objetos - 1

    24:13

  • Programação 9 - R - Objetos - 2

    23:32

  • Programação 9 - R - Operadores

    30:41

  • Programação 9 - R - Estruturas Controle

    24:44

4Segurança da Informação e Políticas de Segurança - 26/12/2021

Segurança da informação: Confidencialidade, integridade, disponibilidade, autenticidade e não repúdio. Políticas de segurança. Políticas de classificação da informação. Sistemas de gestão de segurança da informação. Tratamento de incidentes de segurança da informação.
  • Segurança a Informação 01 - Conceitos e Autenticação - FGV

    28:27

    ASSISTIR

  • Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 01 - FGV

    25:42

  • Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 02 - FGV

    30:46

  • Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 03 - FGV

    27:41

5Pareamento de Dados - 26/12/2021.

Pareamento de dados ( record linkage). Processo e etapas. Classificação. Qualidade de dados pareados. Análise de dados pareados.
  • Pareamento de Dados - 1

    31:26

  • Pareamento de Dados - 2

    25:59

  • Pareamento de Dados - 3 - Questões

    13:51

6Lei de Acesso à Informação e LGPD - 28/12/2021.

Lei de Acesso à Informação (Lei nº 12.527/2011): conceitos e aplicação. Lei 13.709/2018, Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).
  • LGPD - Aula 01 - Regular

    20:23

  • LGPD - Aula 02 - Regular

    22:01

  • LGPD - Aula 03 - Regular

    30:20

  • LGPD - Aula 04 - Regular

    36:57

  • Lei de Acesso à Informação - Lei 12.527 - 1 - FGV

    28:47

  • Lei de Acesso à Informação - Lei 12.527 - 2 - FGV

    32:02

  • Lei de Acesso à Informação - Lei 12.527 - 3 - FGV

    27:26

  • Lei de Acesso à Informação - Lei 12.527 - 4 - FGV

    25:58

7Conceitos de PLN e ML - 10/01/2022.

Conceitos de PLN: semântica vetorial, redução de dimensionalidade, modelagem de tópicos latentes, classificação de textos, análise de sentimentos, representações com n-gramas. Conceitos de ML: fontes de erro em modelos preditivos, validação e avaliação de modelos preditivos, underfitting, overfitting e técnicas de regularização, otimização de hiperparâmetros, separabilidade de dados, redução da dimensionalidade. Modelos lineares, árvores de decisão, redes neurais feed-forward, classificador Naive Bayes.
  • Machine Learning - Aprendizado de Máquina - 01

    27:00

  • Machine Learning - Aprendizado de Máquina - 02

    28:08

  • Machine Learning - Aprendizado de Máquina - 03 - Questões

    17:00

  • PLN - Processamento de Linguagem Natural - 01 e questões

    28:00

8Representação de Dados - 14/01/2022

Aritmética computacional. Representação de dados espaciais para georeferenciamento e geosensoriamento.
  • Aritmética Computacional - 01

    35:23

  • Aritmética Computacional - 02

    18:29

  • Aritmética Computacional - 03

    22:38

  • Aritmética Computacional - FGV - 01

    20:00

9Avisos e Notificações

Muita atenção neste módulo, pois serão postados todos os avisos e notificações geais do curso aqui.
  • Entenda a Parceria com o De Olho na Questão e como tudo funciona após a sua matrícula

    02:25

  • Entenda a Parceria com o TECConcursos e como tudo funciona após a sua matrícula

    01:59

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.
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

Estude quando e onde quiser

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  • 40 horas de carga horária
  • 68 aulas
  • 9 módulos de conteúdo
  • Última atualização 05/01/2024
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