TCU - 2021 - Reta Final - Análise de Dados

TCU - 2021 - Reta Final - Análise de Dados

  • 54 Alunos matriculados
  • 040 Horas de duração
  • 44 Aulas
  • 9 Módulos
  • 1 mês de suporte
Parcele em 12x R$ 26,67 (ou R$ 320,00 à vista)
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Site Professor Gabriel Pacheco

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:

  • 50% de desconto em cursos de Reta Final no site www.deolhonaquestao.com, somente os pacotes de Reta Final, esse desconto não será aplicável a outras iniciativas do respectivo site (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 De Olho na Questão, apenas seguir os passos que serão detalhados no respectivo vídeo).
  • 65% de desconto na 1ª Turma de Discursivas para o TCU/CGU no site http://deolhonaquestao.rds.land/controle-de-elite-cgu-tcu.
  • 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).
  • 1 mês de acesso liberado ao site www.tecmapas.com (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 Mapas, apenas seguir os passos que serão detalhados no respectivo vídeo).

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). 

1 ano Sem tempo para fazer o curso agora? Não tem problema.
Você poderá participar desse curso até 1 ano após a matrícula.

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.

Gabriel Pacheco
"Professor das Disciplinas de Informática e Tecnologia da Informação para Concursos e das áreas de Projetos e Agilidade. Coach de Concursos e Provas."


Professor de Tecnologia da Informação e Informática para Concursos e Facilitador de Treinamentos de Certificação PMP, CAPM, SCRUM e Metodologias Ágeis, bem como em cursos profissionalizantes e Práticos de Gerenciamento de Projetos a mais de 10 anos.

Master Trainer, Analista Comportamental DISC, Coach e Mentor das áreas de Concursos Públicos e Provas.

Aprovado em 8 Concursos Públicos e trabalhando em prol da aprovação dos Senhores desde 2010.


Lembre-se sempre: seu maior adversário é você!!! 

Professor Gabriel Pacheco

https://linktr.ee/professorgabrielpacheco


Professor Rogerão Araújo
"Professor de Desenvolvimento de Sistemas."

               

Trabalha na Secretaria do Tesouro Nacional/Ministério da Fazenda, exercendo o cargo de Auditor Federal de Finanças e Controle. Formado em Bacharelado em Ciência da Computação pela UESPI (Universidade Estadual do Piauí) e especialista em Governança em TI pela Unieuro e em Desenvolvimento de Sistemas Baseados em Software Livre pela UNAMA (Universidade da Amazônia). Possui as certificações COBIT 4.1 Foundation Certified e SCJA (Sun Certified Associate for J2SE). É autor de artigos no site www.rogeraoaraujo.com.br e professor de cursos na área de Desenvolvimento de Sistemas para concursos. Foi aprovado em alguns concursos, tais como, em ordem decrescente de ano, STN 2013 (nomeado e onde estou hoje), TST 2012 (nomeado), TSE 2012 (aproveitado e nomeado no TRF 1ª Região), TRE/PE 2011 (classificado), TRT 19ª Região 2011 (classificado), MPU 2010 (classificado), STM 2010 (classificado), SERPRO 2008 (nomeado), TRT 18ª Região 2008 (classificado), MPU 2006 (classificado), BACEN 2005 (classificado), TRE/MA 2005 (classificado), TRT 16ª Região 2005 (classificado), TCE/PI 2005 (classificado) e MPU 2004 (nomeado).


Site Professor Gabriel Pacheco
"Site Especializado em Cursos Preparatórios para Concursos Públicos, Certificações e Formação Profissional."

               

Erion Dias Monteiro
"Servidor Público Federal, Especilista em Segurança da Informação e Proteção de Dados, professor do Senac-DF, Bacharel em Sistemas de Informação com especializaç"


Conteúdo Programático

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.
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.
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.
  • 1. Programação 2 - Python - Introdução Conceituação e Sintaxe
  • 2. Programação 3 - Python - Variáveis Tipos de Dados e Instruções
  • 3. Programação 4 - Python - Números Casting Strings
  • 4. Programação 5 - Python - Coleções - 1
  • 5. Programação 5 - Python - Coleções - 2
  • 6. Programação 5 - Python - Coleções - 3
  • 7. Programação 6 - Python - Estruturas de Controle - 1
  • 8. Programação 6 - Python - Estruturas de Controle - 2
  • 9. Programação 6 - Python - Estruturas de Controle - 3
  • 10. Programação 7 - Python - Funções Lambda Arrays - 1
  • 11. Programação 7 - Python - Funções Lambda Arrays - 2
  • 12. Programação 8 - Python - Classes Objetos Herança - 1
  • 13. Programação 8 - Python - Classes Objetos Herança - 2
  • 14. Programação 9 - R - Introdução Conceituação e Sintaxe - 1
  • 15. Programação 9 - R - Variáveis e Tipos de Dados - 2
  • 16. Programação 9 - R - Tipos Numéricos Caracter Lógico - 3
  • 17. Programação 9 - R - Objetos - 1
  • 18. Programação 9 - R - Objetos - 2
  • 19. Programação 9 - R - Operadores
  • 20. Programação 9 - R - Estruturas Controle
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.
Representação de dados numéricos, textuais e estruturados; aritmética computacional. Representação de dados espaciais para georeferenciamento e geosensoriamento.
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.
Pareamento de dados ( record linkage). Processo e etapas. Classificação. Qualidade de dados pareados. Análise de dados pareados.

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).
  • 1. LGPD - Aula 01 - Regular
  • 2. LGPD - Aula 02 - Regular
  • 3. LGPD - Aula 03 - Regular
  • 4. LGPD - Aula 04 - Regular
Muita atenção neste módulo, pois serão postados todos os avisos e notificações geais do curso aqui.
  • 1. Entenda a Parceria com o De Olho na Questão e como tudo funciona após a sua matrícula
  • 2. Entenda a Parceria com o TECConcursos e como tudo funciona após a sua matrícula
  • 3. Entenda a Parceria com o TECMapas e como tudo funciona após a sua matrícula

Dúvidas Frequentes

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.
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.
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.
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.
As dúvidas poderão e deverão ser postadas diretamente na opção "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.
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.
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.
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?
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