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Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 01 - Multibancas

Gabriel Pacheco

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Conteúdo

1Comece por aqui - Avisos e uso da plataforma.

  • Novidades na nova plataforma 1 - Acesso aos cursos, acompanhamento dos cursos e novidades no acesso.

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  • Conhecendo nossas Categorias de Cursos e tirando maior proveito da plataforma.

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  • Como baixar e utilizar nossas aulas e PDF dos Cursos Regulares

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

    01:59

2Aulas exclusivas ao vivo.

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

3ANÁLIS DE DADOS - Comum a todos os Cargos do edital - 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

    ASSISTIR

  • 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

4FUNDAMENTOS DE GESTÃO DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO - 27/02/2024.

1 Gestão e Governança na Administração Pública. 1.1 Metodologias ágeis em projetos de TI: conceitos e fundamentos básicos. 1.2 Modelagem de Processos de Negócio: conceitos básicos. 1.3 Plano Estratégico de TI: fundamentos e finalidades. 1.4 Plano Diretor de TI: princípios básicos e objetivos gerais. 1.5 Indicadores de desempenho de TI. 1.6 Estratégia de Governo Digital - EGD: visão geral e objetivos principais. 1.7 Gerenciamento de Serviços de TI - ITIL v4: conceitos e fundamentos. 2 DEVOPS: conceito e princípios. 3 Segurança da Informação e Comunicações. 3.1 conceitos básicos de disponibilidade, confidencialidade, autenticidade e integridade. 3.2 Fundamentos de gestão de riscos e continuidade de negócio. 3.3 Conceitos básicos de tratamento e resposta a incidentes de segurança. 4 Sistemas Estruturantes da Administração Pública Federal. 4.1 Conceitos. 4.2 O Sistema Integrado de Planejamento e Orçamento – SIOP. 5 Sistema de Administração dos Recursos de Tecnologia da Informação – SISP (Decreto nº 7.579, de 11 de outubro de 2011 e suas alterações). 6 Fundamentos em Inteligência Artificial (IA). 6.1 Conceitos básicos, principais tipos e modelos. 6.2 Principais aplicações em análise de dados.

  • Ciclo de Vida de Software e Processos de Software - 01 - CESPE

    27:53

  • Ciclo de Vida de Software e Processos de Software - 02 - CESPE

    15:12

  • Abordagens Ágeis, Scrum, Kanban - 01 - CESPE

    27:00

  • Abordagens Ágeis, Scrum, Kanban - 02 - CESPE

    28:25

  • Abordagens Ágeis, Scrum, Kanban - 03 - CESPE

    15:30

  • PETIC - Missão, visão, objetivos estratégicos e indicadores - 01

    30:31

  • PETIC - Cadeia de Valor, BSC e OKR - 02

    26:17

  • PETIC - Matriz Swot, PDCA, 5W2H e Matriz GUT - 03

    35:07

  • PETIC - Pareto, Ishikawa, Benchmarking, Brainstorming, Histograma e Dispersão - 04

    28:32

  • Indicadores, Metas e Resultados - Cebraspe - 01

    36:19

  • ITIL 4 - CESPE-Cebraspe - 01

    37:42

    ASSISTIR

  • ITIL 4 - CESPE-Cebraspe - 02

    33:17

    ASSISTIR

  • ITIL 4 - CESPE-Cebraspe - 03

    33:51

  • ITIL 4 - CESPE-Cebraspe - 04

    38:22

  • ITIL 4 - CESPE-Cebraspe - 05

    33:33

  • ITIL 4 - CESPE-Cebraspe - 06

    32:50

  • DevOps - Multibancas - 01

    27:54

  • DevOps - Multibancas - 02

    30:20

  • Gestão de Riscos - 27005 - 01 - Cespe

    25:55

    ASSISTIR

  • Gestão de Riscos - 27005 - 02 - Cespe

    20:37

  • Gestão de Riscos - 27005 - 03 - Cespe

    21:31

  • Poster BPMN - Português - 2.0

  • Poster BPMN - Inglês - 2.0

  • Gestão de Processos de Negócio - 1

    34:08

  • Gestão de Processos de Negócio - 2

    27:11

  • Gestão de Processos de Negócio - 3

    41:58

  • Gestão de Processos de Negócio - 4

    25:13

  • Segurança da Informação - Conceitos Básicos.

    28:39

  • Segurança da Informação - Ataques e Malwares.

    45:27

  • Segurança da Informação - Criptografia 1

    31:47

  • Segurança da Informação - Criptografia 2

    35:52

  • Segurança da Informação - PCN, Auditoria.

    20:00

  • Segurança da Informação 6 - Aplicativos, Dispositivos e Recursos de Segurança da Informação

    27:43

  • Segurança da Informação 7 - Aplicativos, Dispositivos e Recursos de Segurança da Informação

    23:02

5CIÊNCIA DE DADOS - 05/03/2024

1 Dados. 1.1 Dados estruturados e não estruturados. 1.2 Dados abertos. . (em Análise de Dados – Módulo comum a todas as especialidades) 1.3 Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados. 1.4 Representação de dados numéricos, textuais e estruturados. 2 Banco de Dados. 2.1 Bancos de Dados Relacionais. 2.1.1 Fundamentos. 2.1.2 Níveis de abstração. 2.1.3 Data Definition Language. 2.1.4 Data Manipulation Language. 2.1.5 Data Control Language 2.1.6 Transaction Control Language. 2.1.7 Linguagem de consulta de dados – SQL. 2.1.8 Linguagens procedurais para programação de stored procedures, funções e triggers. . (em Análise de Dados – Módulo comum a todas as especialidades) 2.1.9 Técnicas de análise de desempenho e otimização de consultas SQL. 2.2 Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados Não Relacionais (NoSQL). 3 Análise de Dados. 3.1 Fundamentos e conceitos básicos. 3.2 Big Data. 3.3 Bancos de Dados Distribuídos. 3.4 Soluções de suporte à decisão. 3.4.1 Data Warehouse. 3.4.2 ETL - ExtractTransform Load. 3.4.3 OLAP (Online Analytical Processing). 3.4.4 Data Mining. 3.4.5 Data Lake. 3.4.6 Data Mart. 3.4.7 Data Staging Area. 3.5 Análise exploratória de dados. 3.5.1 Conceitos e características. 3.5.2 Técnicas para pré-processamento de dados. 3.5.3 Técnicas e tarefas de mineração de dados. 3.5.4 Classificação. 3.5.5 Regras de associação. 3.5.6 Análise de agrupamentos. 3.5.7 Detectação de anomalias. 3.5.8 Modelagem preditiva. 3.6 Governança de Dados. 3.6.1 Conceitos e Fundamentos. 3.6.2 Papeis e Responsabilidades. 3.6.3 Dados de Referência. 3.6.4 Dados Mestre. 3.6.5 Metadados. 3.6.6 Catálogo de Dados. 3.6.7 Curadoria de Dados. 3.6.8 Qualidade de Dados. 3.7 Processamento de linguagem natural (PLN). 4 Qualidade e visualização de dados. 4.1 Normalização. 4.2 Discretização. 4.3 Tratamento de dados ausentes. 4.4 Tratamento de outliers e agregações. 4.5 Matching. 4.6 Deduplicação. 5 Microsoft PowerBI. 5.1 Conceitos básicos. 5.2 Fontes de dados e conectividade. 5.3 Modelagem de Dados. 5.4 Dashboards: painéis e visualização de dados 5.5 Segurança em nível de dados. 5.6 Gestão do ambiente do PowerBI. 6 Linguagens de programação. 6.1 Python: sintaxe, variáveis, tipos de dados e estruturas de controle de fluxo. 6.2 Noções da linguagem R: sintaxe, tipos de dados, operadores, comandos de repetição, estruturas de dados, gráficos, data frames.

  • Ingestão de dados - Multibancas - 01

    20:00

  • Otimização de Consultas SQL - FGV - 01

    26:35

  • Banco de Dados não relacional - NoSQL - Cespe - 01

    32:10

  • Banco de Dados não relacional - NoSQL - Cespe - 02

    24:19

  • Visualização e Análise Exploratória de Dados - 1

    28:57

  • Visualização e Análise Exploratória de Dados - 2 - Questões

    08:32

  • Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 01 - Multibancas

    29:45

    ASSISTIR

  • Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 02 - Multibancas

    30:50

  • Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 03 - Multibancas

    24:00

  • Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 04 - Multibancas

    29:07

  • Aula 03 - PLN Parte 01

    21:34

  • Aula 04 - PLN Parte 02

    23:21

  • Tratamento de Dados - Multibancas - 01

    24:22

  • 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

  • Python - CESPE - 01

    27:32

    ASSISTIR

  • Python - CESPE - 02

    34:56

  • Python - CESPE - 03

    35:52

  • Python - CESPE - 04

    33:58

  • Python - CESPE - 05

    32:59

  • Python - CESPE - 06

    30:49

  • 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

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