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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.

3MÓDULO BONUS - Conhecimentos Transversais para Todos os Cargos.

4. Princípios de análise de dados e informações: 4.1. Os dados e as organizações: Tipos de dados: estruturados e não estruturados; quantitativos e qualitativos. Tipos de produtos de dados (bases de dados, relatórios, planilhas, análise exploratória de dados, dashboards, modelos de aprendizado de máquina) e seus usos (explorar, alertar, descrever, explicar, prever, recomendar, otimizar). Princípios de organizações orientadas a dados. Governança de dados e seus benefícios; 4.2. Etapas do ciclo de análise de dados (CRISP-DM). Fundamentos para criação de métricas de negócio (KPIs). Técnicas de identificação de causa raiz (Diagrama de Ishikawa, Cinco Porquês, Análise de Pareto); 4.4. Coleta e preparação dos dados. Problemas comuns em dados: outliers, dados faltantes, erros no tipo dos dados e viés de seleção; 4.6. Introdução à visualização de dados: Tipos de gráficos (barras, pizza, linha, dispersão, histograma), como interpretá-los e quando utilizá-los. Boas práticas para a construção de gráficos (escala dos eixos, margens de erro, disposição de mais de uma série em um único gráfico, ênfase em uma série ou em um ponto, barra ou fatia específicos). Princípios de storytelling com dados; 4.7. Uso responsável de dados: Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD (Lei nº 13.709/2018 e suas alterações).

Conceitos de BD e SGBDs - Cesgranrio - 01
28:35
Conceitos de BD e SGBDs - Cesgranrio - 02
31:27
Fluência em Dados - Conceitos, Atributos, Métricas, Transformação de Dados - 1
32:12
Fluência em Dados - Conceitos, Atributos, Métricas, Transformação de Dados - 2
31:20
Fluência em Dados - Conceitos, Atributos, Métricas, Transformação de Dados - 3
38:40
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
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
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 1
29:45
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 2
28:48
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 3
30:29
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 4
33:45
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 5
27:08
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 6
30:47
Ingestão de dados - Multibancas - 01
20:00
Otimização de Consultas SQL - FGV - 01
26:35
Indexação de Dados - FGV - 01
30:39
Liquibase e Gestão de Configuração de Esquema de Banco de Dados - Multibancas - 01
19:29
Tratamento de Dados - Multibancas - 01
24:22
Dados Espaciais - Multibancas - 01
23:50
Visualização e Análise Exploratória de Dados - 1
28:57
Visualização e Análise Exploratória de Dados - 2 - Questões
08:32
LGPD - Lei 13.853/2019 - PDF
70 págs.
LGPD-Regular-01
34:00
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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

4IV- DADOS E BASES DE DADOS – todas as aulas disponíveis

1. Conceitos fundamentais de dados: o que são dados; processos geradores de dados; tipos e classes de dados; formatos de arquivos de dados comuns (txt, csv, xlsx, xml, json e parquet). 2. Introdução a Bases de Dados: o que são bases de dados; tipos de bases de dados; metadados; tidy data. 3. Introdução ao armazenamento de dados: armazenamento de arquivos; principais estruturas de armazenamento de dados analíticos (data warehouse, data mart, data lake data lakehouse, vector stores), suas diferenças conceituais e casos de uso; armazenamento na nuvem. 4. Sistemas Gerenciadores de Base de Dados (SGBD): definição de SGBD; principais funções; principais tipos de SGBDs (SQL e NoSQL) e suas diferenças; transações e índices. 5.Modelo de dados: modelo de entidade-relacionamento (ER); modelo relacional: tabelas, esquemas, chaves, consultas; dados estruturados, semiestruturados e não estruturados; modelo chave-valor; modelo colunar; modelo orientado a documentos; modelo orientado a grafos. 6. Ingestão e armazenamento de dados; definição de ingestão em lote (batch) e em tempo real (stream). 7. Big Data: conceito de big data; conceitos gerais sobre técnicas e ferramentas para lidar com grandes volumes de dados (Spark, Hadoop, HDFS e MapReduce).

Conceitos de BD e SGBDs - Cesgranrio - 01
28:35
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Conceitos de BD e SGBDs - Cesgranrio - 02
31:27
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Big Data Conceitos - 01
25:54
ASSISTIR
Big Data Conceitos - 02
31:20
Big Data Conceitos - 03
47:20
Big Data em Relação às demais Disciplinas - 01
25:17
Big Data em Relação às demais Disciplinas - 02
22:31
Papéis dos envolvidos em projetos de Ciência de Dados e Big Data - 01
28:06
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 01
31:47
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 02
30:57
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 03
42:22
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 04
26:24
CloudComputing_RetaFinal_MULTIBANCAS_Aula01
29:42
CloudComputing_RetaFinal_MULTIBANCAS_Aula02
25:45
CloudComputing_RetaFinal_MULTIBANCAS_Aula03
32:37
DAS-NAS-SAN - Multibancas - 01
25:24
DAS-NAS-SAN - Multibancas - 02
31:06
DAS-NAS-SAN - Multibancas - 03
23:34
DAS-NAS-SAN - Multibancas - 04
32:39
NoSQL - Regular - Aula 01 - Introdução
35:33
NoSQL - Regular - Aula 02 - Questões de Concurso
37:06
NoSQL - Regular - Aula 03 - NoSQL orientados a grafos
25:07
NoSQL - Regular - Aula 04 - NoSQL orientados a colunas e a documentos
23:19
NoSQL - Regular - Aula 05 - MongoDB
34:49
Abordagem Relacional, Modelagem Conceitual e Relacional - Cesgranrio - 01
30:59
Abordagem Relacional, Modelagem Conceitual e Relacional - Cesgranrio - 02
32:16
Abordagem Relacional, Modelagem Conceitual e Relacional - Cesgranrio - 03
28:57
Abordagem Relacional, Modelagem Conceitual e Relacional - Cesgranrio - 04
32:26
Ingestão de dados - Multibancas - 01
20:00

5V - GESTÃO DE PROJETOS DE CIÊNCIA DE DADOS – todas as aulas disponíveis

1. Ciclo de vida de projetos de ciência de dados. 2. Metodologias de gestão de projetos de ciência de dados: CRISP-DM; Microsoft Team Data Science Process (TDSP); princípios de métodos ágeis (Scrum/Kanban); fundamentos de design thinking. 3. Principais papéis envolvidos em projetos de ciência de dados.

Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 1
29:45
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 2
28:48
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 3
30:29
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 4
33:45
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 5
27:08
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 6
30:47
Métodos Ágeis - Regular - 01 - Conceitos
31:01
ASSISTIR
Métodos Ágeis - Regular - 02 - Conceitos
36:13
Métodos Ágeis - Regular - 03 - Planejamento Ágil, RAD
29:13
Métodos Ágeis - Regular - 04 - Prototipação Evolucionária, XP
31:28
Métodos Ágeis - Regular - 05 - Scrum
27:49
Métodos Ágeis - Regular - 06 - Scrum
29:53
Métodos Ágeis - Regular - 07 - Scrum
38:06
Métodos Ágeis - Regular - 08 - Scrum
33:10
Métodos Ágeis - Regular - 09 - Scrum, Kanban
37:51
Métodos Ágeis - Regular - 10 - Lean, TDD, BDD
32:07
Papéis dos envolvidos em projetos de Ciência de Dados e Big Data - 01
28:06

6VI - QUALIDADE E PREPARAÇÃO DE DADOS – 01/09/2024

1. Metadados: a sua importância para avaliação da qualidade de dados; linhagem de dados; 2. Coleta de dados: fontes comuns de dados (internas e externas); interface de programação de aplicação (API); técnicas de web scraping. 3. Problemas comuns de qualidade de dados: valores ausentes; duplicatas; outliers; desbalanceamento; erros de imputação. 4. Preparação de dados: técnicas de tratamento e limpeza de dados; técnicas detecção de vieses; data profiling. 5. Pré-processamento de dados: técnicas de normalização e padronização; discretização; metodologias de codificação de variáveis categóricas (encoding). 6. Feature engineering: processos para enriquecimento de dados, com criação e seleção de features relevantes; transformações matemáticas e estatísticas comuns em variáveis. . 7. Divisão de dados: técnicas de amostragem; divisão entre treinamento, validação e teste; abordagens para crossvalidation.

API REST - FGV - 01
39:08
API REST - FGV - 02
34:39
Ingestão de dados - Multibancas - 01
20:00
Otimização de Consultas SQL - FGV - 01
26:35
Indexação de Dados - FGV - 01
30:39
Liquibase e Gestão de Configuração de Esquema de Banco de Dados - Multibancas - 01
19:29
Tratamento de Dados - Multibancas - 01
24:22
Dados Espaciais - Multibancas - 01
23:50

7VII – MODELAGEM – todas as aulas disponíveis

1. Pipeline de treinamento de modelos e suas etapas. 2. Otimização de hiperparâmetros: grid search; random search; algoritmos de otimização avançados; automl; autotuning; autofeature engineering. 3. Métricas para avaliação e recall, F1-score e ROC-AUC); análise de matriz de confusão; trade-off entre viés e variância; detecção de overfitting e underfitting. 4. Técnicas de regularização: lasso; ridge; elastic net; dropout; early stopping; batch normalization. 5. Dados desbalanceados: técnicas para lidar com dados desbalanceados; oversampling; undersampling; dados sintéticos; ajuste de pesos. 6. Validação de Modelos: Kfold cross-validation; leave-one-out cross-validation; bootstrap. 7. Modelagem de IA centrada em dados (data-centric). 8. Interpretabilidade de modelos: feature importance; valores de Shapley (SHAP) e LIME. 9. Implantação de modelos em produção: exportação de modelos (pickle, PMML e ONNX); modelos como serviço (APIs; microsserviços); integração com sistemas existentes; APIs e serviços web; conceitos de MLOps; implantação local (on premise) e na nuvem. 10. Monitoramento de modelos: monitoramento de desempenho; data drift; concept drift; detecção de drifts; retreino e atualização de modelos.

Aula 00 - Introdução à Inteligência Artificial.
36:43
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IA - Avaliação de Modelos - Multibancas
32:01
Tópicos de IA - Aula 01 - IA Generativa Parte 01
27:30
Tópicos de IA - Aula 02 - IA Generativa Parte 02
35:20
Tópicos de IA - Aula 03 - MLOps
29:08
Tópicos de IA - Aula 04 - Ética na IA
31:55
Resolução de Questões Avançadas IA - FGV - 01
35:47
Resolução de Questões Avançadas IA - FGV - 02
29:59
Resolução de Questões Avançadas IA - FGV - 03
27:41

8VIII - CLASSES DE MODELOS – todas as aulas disponíveis

Redução de dimensionalidade: Principal Component Analysis (PCA); LDA; ICA; T-SNE; uso de autoencoders. 2. Técnicas de clusterização: K-Means; agrupamento hierárquico; Gaussian Mixture Models; DBSCAN. 3. Técnicas de classificação: Regressão logística; K-Nearest Neighbors (KNN); Suport Vector Machines (SVM); Decision Trees (CART); classificadores Naive-Bayes (Binomial- Beta, Poisson-Gama, Normal-Normal); Florestas Aleatórias (Random Forest). 4. Introdução à regressão: regressão linear simples e múltipla; hipóteses clássicas, método dos mínimos quadrados, diagnóstico e avaliação de modelos de regressão (F-test, coeficiente de determinação, análise de resíduos e demais), testes de significância, intervalos de confiança, análise ANOVA, modelos não lineares (log-log, lin-log, log-lin e inverso). 5. Ensembling de modelos: Bagging; boosting (AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM e CatBoost); stacking. 6. Sistemas de recomendação: Filtragem colaborativa (baseadas em usuários ou itens); filtragem baseada em conteúdo; sistemas híbridos; problemas comuns (cold start, escalabilidade, data sparsity). 7. Modelos de séries temporais: definição; componentes (tendência, sazonalidade, ciclos e ruído); autocorrelação e autocorrelação parcial; conceito e testes de estacionaridade; cointegração; modelos AR, ARMA e ARIMA; modelos de suavização exponencial; modelos de decomposição; modelos de regressão com variáveis temporais (ARIMAX). 8. Tópicos em regressão: modelos de dados em painel; GLM; regressão espacial; regressão quantílica; regressão de Poisson; modelos VAR; ECM e GARCH. 9. Introdução a modelos causais: fundamentos de causalidade estatística, experimentos e quase-experimentos, desenho de descontinuidade de regressão, modelos de variáveis instrumentais, diferenças em diferenças, modelos de equações estruturais (SEM), métodos de pareamento. 10. Redes neurais: Introdução a Redes Neurais Artificiais (arquitetura, funções de ativação, treinamento, forward pass, backpropagation, loss functions, algoritmos de otimização, épocas, batch size e demais); embeddings; redes profundas (deep learning); Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Recorrentes (RNNs); LSTM; GRU; GAN; modelos multimodais. 11. Modelos de aprendizado por reforço: Q-Learning; Deep QNetworks (DQN); Policy Gradient Methods; multi-armed bandit. 12. Visão Computacional: técnicas de pré-processamento de imagem; OCR; segmentação e extração de características de imagens; detecção; segmentação e reconhecimento de objetos; classificação de imagens. 13. Modelos multi-modais: principais aplicações. 14. Quantificação de incertezas em modelos preditivos: Programação Probabilística; Amostragem de Gibbs; Inferência Variacional; Hamiltonian Monte Carlo; Modelos de Markov Ocultos; Aprendizado Profundo Probabilístico; Conformal Prediction.

Aula 01 - Introdução a Machine Learning
26:36
ASSISTIR
Aula 02 - Introdução a Machine Learning - 02
09:10
Aula 03 - Machine Learning - Over e Underfitting
26:21
ASSISTIR
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
ASSISTIR
Aula 12 - Machine Learning - Regras de Associação e Redução de Dimensionalidade
17:21
Aula 05 - Visão Computacional e Mineração de Textos
18:43

9IX - PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL (NLP) – todas as aulas disponíveis

1. Técnicas de pré-processamento de texto: limpeza; normalização; remoção de stop words; stemming; lematização e demais. 2. Representação de texto: N-grams; CBoW; FTD-IDF; word embeddings (Word2Vec, GloVe e demais) e document embeddings (Doc2Vec, BERT, ELMo e demais). 3. Modelagem de tópicos: latent dirichlet allocation (LDA); non-negative matrix factorization (NMF). 4. Modelos de linguagem: modelos de linguagem tradicionais; redes neurais recorrentes; redes neurais convolucionais; transformers. 5. Tarefas básicas em NLP: classificação de texto; análise de sentimento; extração de informação (NER; REL); similaridade textual; sumarização de texto; rotulação de partes do discurso (POS-tagging) e tradução automática. 6. Aplicações relacionadas a modelos de NLP: geração de texto; question answering e diálogo conversacional; retrieval augmented generation (RAG); chatbots; extração estruturada de informações; agentes de IA (IA agents).

Aula 03 - PLN Parte 01
21:34
Aula 04 - PLN Parte 02
23:21

10X - PROGRAMAÇÃO E FERRAMENTAS – 15/08/2024

1. Linguagem de programação Python: sintaxe básica; operadores; variáveis; estruturas de dados (dataframes, listas, matrizes, dicionários e conjuntos); estruturas de controle de fluxo; funções; escopo; método; paralelização de rotinas; serialização e desserialização. 2. Bibliotecas Python: Pandas (manipulação; limpeza; transformação e pré-processamento de dado); NumPy (operações de arrays); Matplotlib e Seaborn (visualização de dados); TensorFlow; Keras e PyTorch (redes neurais); Scikit-learn e XGBoost (aprendizado de máquina); NLTK e spaCy (processamento de linguagem natural); huggingface (LLM); PySpark (Big data); Beautiful Soup (web scraping); Streamlit (data apps). 3. Linguagem SQL (Structured Query Language): conceitos introdutórios; comandos básicos para consultas (inserção, atualização e exclusão de dados) e para análise de dados (como funções de agregação, filtros, joins, subconsultas e demais). 4. Gestão de Código: qualidade de código; testes automatizados; versionamento (Git). 5. Ambientes de programação: Jupyterhub e Jupyter Notebooks; linha de comando (navegação em diretórios, manipulação de arquivos e dados); gerenciamento de processos; configuração de ambientes e variáveis de ambiente; gerenciamento de pacotes Python (pip); ambientes virtuais Python. 6. Microsoft Power BI: conexão e importação de dados; modelagem de dados; criação de medidas e colunas calculadas; visualizações e gráficos; interações entre visualizações; criação de relatórios e painéis.

Python - Regular - 01
31:47
ASSISTIR
Python - Regular - 02
33:23
Python - Regular - 03
30:31
Python - Regular - 04
31:25
Python - Regular - 05
31:07
Python - Regular - 06
31:54
Python - Regular - 07
33:44
Python - Regular - 08
33:09
Pandas- Regular - 01
32:05
Pandas- Regular - 02
35:19
Python NumPy - Multibancas - 01
36:24
Python NumPy - Multibancas - 02
42:40
Python Matplotlib - Regular
21:44
SQL - Cesgranrio - 01
30:42
SQL - Cesgranrio - 02
31:14
SQL- Cesgranrio - 03
23:14
Git - Multibancas - 01
26:05
Git - Multibancas - 02
26:49
Git - Multibancas - 03
34:07
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
Seaborn- Multibancas
29:40
NLTK e Spacy Multibancas
32:19
Tensor Flow - Regular
29:31
Keras - Multibancas
25:16
PyTorch - Multibancas
35:14
Scikit Learn Multibancas 01
27:33
Scikit Learn Multibancas 02
42:07

11XI - VISUALIZAÇÃO; STORYTELLING E COMUNICAÇÃO CORPORATIVA – 01/09/2024

1. Principais tipos de visualizações e gráficos: tabela; gráfico de barras; linhas; pizza; dispersão; histograma; área; boxplot; bolhas; radar; mapas cartográficos; mapa de calor. 2. Visualização de dados: princípios de design de gráficos efetivos; principais conceitos de codificação visual; interatividade; acessibilidade em gráficos. 3. Dashboards: técnicas para construção de interfaces e layout; abordagens para escolha de designs; organização de elementos visuais e gráficos; seleção de gráficos e visualizações; interatividades e drill-downs; acessibilidade. 4. Storytelling com dados: construção de narrativas visuais e contextualizações; componentes de um storytelling efetivo. 5. Reportes executivos: princípios de comunicação corporativa; interpretação e apresentação de dados de resultados de análises e de insights.

Visualização e Análise Exploratória de Dados - 1
28:57
Visualização e Análise Exploratória de Dados - 2 - Questões
08:32
QlikView
24:30
Oracle BI EE - 01
29:53
Oracle BI EE - 02
16:52
Oracle BI EE - 03
23:07

12XII – GOVERNANÇA E SEGURANÇA DE DADOS – todas as aulas disponíveis

1. Noções de governança de dados (DMBOK): conceitos e objetivos da governança de dados; principais técnicas de qualidade e integridade de dados; princípios de privacidade e proteção a dados.

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 - 04 - Multibancas
29:07
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 03 - Multibancas
24:00

13XIII – GOVERNANÇA, SEGURANÇA E APLICAÇÃO RESPONSÁVEL DE IA – 01/09/2024

1. Noções de governança de IA: conceitos e objetivos da governança de IA; gestão de riscos em IA; gestão de ciclo de vida de modelos. 2. Principais riscos e vulnerabilidades relacionados a IA: viés algorítmico; exposição de dados sensíveis; envenenamento de dados de treinamento; ataques adversariais; ataques de manipulação de modelos; roubo de modelos; ataque de inferência; alucinações. 3. Aplicação de IA responsável: definição; ética; transparência; justiça e equidade; responsabilização; segurança cibernética; compliance regulatório.

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