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LGPD-Regular-01

Bruno Guilhen

Professor de Redes, auditoria e segurança, arquitetura de computadores e sistemas operacionais. Atuando com cursos de TI para concursos desde 2004.

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2Aulas exclusivas ao vivo.

Aqui serão postadas agendas das aulas ao vivo e também as próprias aulas realizadas para que possam acompanhar.

3Análise de Dados - 20/02/2024.

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.

Aula em PDF - Inteligência Artificial
94 págs.
Aula 00 - Introdução à Inteligência Artificial.
36:43
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Aula 01 - Introdução a Machine Learning
26:36
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Aula 02 - Introdução a Machine Learning - 02
09:10
Aula 03 - Machine Learning - Over e Underfitting
26:21
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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
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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
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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
ASSISTIR
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