
Segurança da Informação - Revisão e Questões - CESPE/Cebraspe
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Curso com o conteúdo mais completo, assertivo e descritivo do mercado para gabaritar o Conteúdo Específico de TI para o Cargo de Inteligência da Informação da DATAPREV 2023.
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Concurso: DATAPREV 2023.
Cargo: Inteligência da Informação
Banca: CESPE/Cebraspe.
Disciplina: Tecnologia a Informação (Conteúdo específico).
Professores: Gabriel Pacheco, Rogério Araujo, Vitor Kessler, Bruno Guilhen, Erion.
Parcerias: Neste curso nós teremos as seguintes parcerias garantidas para os alunos efetivamente matriculados e somente para os alunos efetivamente matriculados:
Observações:
CIÊNCIA DE DADOS:
1 Aprendizado supervisionado: Regressão e Classificação. Métricas de avaliação. Overfitting e underfitting de modelos. Regularização. Seleção de modelos. Validação cruzada. Conjunto de treino, validação e teste. Trade off entre variância e viés. Regressão Linear e Regressão Logística. Árvores de Decisão e random forests. SVM. K-NN. 2 Aprendizado não-supervisionado: Redução de dimensionalidade: PCA. K-Means. Mistura de Gaussianas. Regras de Associação. 3 Redes neurais artificiais: Definições e arquitetura. Funções de ativação. Otimização: método do gradiente, método do gradiente estocástico e backpropagation. Métodos de regularização: penalização com normas L1 e L2. CNN. 4 Machine Learning aplicado. Noções de visão computacional com CNN. Classificação de imagens e detecção de objetos. Noções de processamento de linguagem natural. 7 Inteligência artificial. 7.1 Análise de dados (Pandas, NumPy, Jupiter, R). 7.2 Aprendizado de máquina. 7.2.1 Técnicas de classificação. 7.2.2 Técnicas de regressão. 7.2.3 Técnicas de agrupamento. 7.2.4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 7.2.5 Técnicas de associação. 7.2.6 Sistemas de recomendação. 8 Processamento de linguagem natural (PLN). 9 Visão computacional. 10 Deep learning. 11 Mineração de Dados. 12 Ferramenta SAS.
LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO E SOFTWARES EM CIÊNCIAS DE DADOS:
1 Python e suas bibliotecas: Numpy, Matplotlib, Seaborn, Streamlit, Pandas, Scipy, TensorFlow, Keras e Pytorch. 2 R e suas bibliotecas. 3 Apache Hadoop e Apache Spark.
BANCO DE DADOS:
5 Metadados. 10 SGBD. 11 Propriedades de banco de dados. 1 Modelagem de dados (conceitual, lógica e física). 2 Abordagem relacional. 3 Normalização das estruturas de dados. 4 Integridade referencial. 6 Modelagem dimensional. 5 ETL. 6 Manipulação, tratamento e visualização de dados. 14 Data lakes e soluções para big data. 7 Linguagem de consulta estruturada (SQL). 8 Linguagem de definição de dados (DDL). 9 Linguagem de manipulação de dados (DML). 12 Banco de dados NoSQL.
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Não iremos trabalhar neste curso.
MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA APLICADA: (este não é um conteúdo de Tecnologia da Informação).
I MATEMÁTICA: 1 Cálculo: Funções. Limites. Derivadas. Derivadas Parciais. Máximos e mínimos. Integrais. 2 Álgebra linear: Notação de vetores e matrizes. Produto escalar e produto vetorial. Matriz identidade, inversa e transposta. Transformações lineares. Normas L1 e L2. Autovalores e autovetores.
II ESTATÍSTICA: 1 Conceitos de probabilidade. Modelo de probabilidade. Probabilidade condicional. Independência. Variáveis aleatórias. Esperança, variância e covariância. Distribuições contínuas e discretas. Distribuições multidimensionais: matriz de covariância. 2 Estatísticas descritivas. Teorema do Limite Central. Teste de hipótese e intervalo de confiança. Estimador de máxima verossimilhança. Inferência bayesiana. Coeficiente de correlação de Pearson. Diagrama boxplot e avaliação de outliers.
13 Banco de dados em memória.
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1CIÊNCIA DE DADOS - todas as aulas disponíveis.
Aula 00 - Introdução à Inteligência Artificial.
00:36:43 de duração
Aula 01 - Introdução a Machine Learning
00:26:36 de duração
Aula 02 - Introdução a Machine Learning - 02
00:09:10 de duração
Aula 03 - Machine Learning - Over e Underfitting
00:26:21 de duração
Aula 04 - Machine Learning - Tipos de Aprendizado
00:14:42 de duração
Aula 05 - Machine Learning - Métricas de Classificação
00:24:08 de duração
Aula 06 - Machine Learning - Classificação, Árvores de Decisão e Random Forest
00:36:16 de duração
Aula 07 - Machine Learning - KNN e Naive Bayes
00:29:00 de duração
Aula 08 - Machine Learning - Redes Neurais Artificais
00:26:40 de duração
Aula 09 - Machine Learning - Regressão Logística e SVM
00:23:52 de duração
Aula 10 - Machine Learning - Regressão
00:11:40 de duração
Aula 11 - Machine Learning - Agrupamento
00:29:37 de duração
Aula 12 - Machine Learning - Regras de Associação e Redução de Dimensionalidade
00:17:21 de duração
Aula 01 - Deep Learning Parte 01
00:19:08 de duração
Aula 02 - Deep Learning Parte 02
00:27:28 de duração
Aula 03 - PLN Parte 01
00:21:34 de duração
Aula 04 - PLN Parte 02
00:23:21 de duração
Aula 05 - Visão Computacional e Mineração de Textos
00:18:43 de duração
2LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO E SOFTWARES EM CIÊNCIAS DE DADOS - todas as aulas disponíveis.
Python - CESPE - 01
00:27:32 de duração
Python - CESPE - 02
00:34:56 de duração
Python - CESPE - 03
00:35:52 de duração
Python - CESPE - 04
00:33:58 de duração
Python - CESPE - 05
00:32:59 de duração
Python - CESPE - 06
00:30:49 de duração
Python NumPy - Multibancas - 01
00:36:24 de duração
Python NumPy - Multibancas - 02
00:42:40 de duração
Programação - R - Introdução Conceituação e Sintaxe - 1
00:24:50 de duração
Programação - R - Variáveis e Tipos de Dados - 2
00:23:49 de duração
Programação - R - Tipos Numéricos Caracter Lógico - 3
00:35:19 de duração
Programação - R - Objetos - 1
00:24:13 de duração
Programação - R - Objetos - 2
00:23:32 de duração
Programação - R - Operadores
00:30:41 de duração
Programação - R - Estruturas Controle
00:24:44 de duração
3BANCO DE DADOS - 30/08/2023.
Conceitos, BD e SGBD - 01 - CESPE - C-E
00:29:54 de duração
Conceitos, BD e SGBD - 02 - CESPE - C-E
00:36:20 de duração
Conceitos, BD e SGBD - 03 - CESPE - C-E
00:36:32 de duração
Abordagem e Modelagem Relacional - 01 - Cespe - C-E
00:34:17 de duração
Abordagem e Modelagem Relacional - 02 - Cespe - C-E
00:32:34 de duração
Abordagem e Modelagem Relacional - 03 - Cespe - C-E
00:34:48 de duração
Abordagem e Modelagem Relacional - 04 - Cespe - C-E
00:26:16 de duração
Abordagem e Modelagem Relacional - 05 - Cespe - C-E
00:27:46 de duração
Abordagem e Modelagem Relacional - 06 - Cespe - C-E
00:30:43 de duração
Análise de Informações e BD - SQL - 1
00:36:30 de duração
Análise de Informações e BD - SQL - 2
00:36:03 de duração
Análise de Informações e BD - SQL - 3
00:32:12 de duração
Big Data Conceitos - 01
00:25:54 de duração
Big Data Conceitos - 02
00:31:20 de duração
Big Data Conceitos - 03
00:47:20 de duração
Big Data em Relação às demais Disciplinas - 01
00:25:17 de duração
Big Data em Relação às demais Disciplinas - 02
00:22:31 de duração
Papéis dos envolvidos em projetos de Ciência de Dados e Big Data - 01
00:28:06 de duração
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 01
00:31:47 de duração
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 02
00:30:57 de duração
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 03
00:42:22 de duração
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 04
00:26:24 de duração
Modelagem Dimensional, BI, DW, ETL e OLAP - 01 - Cespe - C-E - 2.0
00:32:57 de duração
Modelagem Dimensional, BI, DW, ETL e OLAP - 02 - Cespe - C-E - 2.0
00:38:28 de duração
Modelagem Dimensional, BI, DW, ETL e OLAP - 03 - Cespe - C-E
00:34:48 de duração
Modelagem Dimensional, BI, DW, ETL e OLAP - 04 - Cespe - C-E
00:38:17 de duração
Durante quanto tempo eu posso assistir às aulas do curso?
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?
Tenho uma dúvida sobre a aula, onde postar?
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$ 14,00
R$ 168,00 à vista
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