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Métodos Ágeis - Regular - 01 - Conceitos

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.

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Conteúdo

1Entenda as Parcerias

Aqui serão postados vídeos explicativos sobre cada uma das nossas parcerias e como tudo funciona.

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

01:59

2Conteúdos Adicionais para Estudos.

Poster BPMN - Português - 2.0
Poster BPMN - Inglês - 2.0

3Bônus - Tópicos avançados de Tecnologia da Informação

Trabalharemos neste módulo alguns tópicos avançados já vistos em algumas provas da FGV e das principais bancas, de forma que o aluno consiga ir para a prova preparado em um nível acima da maioria das questões que a banca vêm cobrando. Aconselhamos aos alunos que forem assistir a tal módulo, que trabalhem previamente com o conteúdo dos demais módulos aqui do curso.

4Regular - Segurança da Informação - 31/12/2024

Segurança da informação: conceitos básicos, criptografia, assinatura digital e certificação digital. Noções de ataques, vírus, worms e pragas virtuais. Procedimentos, Mecanismos e Dispositivos para segurança (antivírus, firewall, anti-spyware etc.). Procedimentos de backup. Armazenamento de dados na nuvem (cloud storage).

5Regular - Banco de Dados - 31/12/2024

Banco de dados. Análise de dados: conceitos básicos; dado, informação, conhecimento e inteligência. dados estruturados e não estruturados; dados abertos; conceitos de banco de dados; Modelagem relacional. Organização de arquivos e métodos de acesso. Abstração e modelos de dados. Sistemas gerenciadores de banco de dados. Linguagens de definição e manipulação de dados. SQL. Controle de proteção, segurança e integridade. Banco de dados distribuídos e orientado a objetos. Visualização e análise exploratória de dados.

Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 01

37:41

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Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 02

38:30

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Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 03

25:57
Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 04

34:49
Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 05

29:27
Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 06

24:44
Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 07

26:40
Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 08

46:29

6Regular - Modelagem Dimensional, DW e BI - 31/12/2024.

Modelagem multidimensional de dados; Conceitos de data warehouse, OLAP, Data Mining, ETL e business intelligence.

7Regular - Ciência de Dados - todas as aulas disponíveis.

8 Ciência de dados: Importância da informação. Ciclo de vida do processo de ciência de dados. 7 Governança de Dados: conceito, tipos (centralizada, compartilhada e colegiada). 9 Elaboração e análise de painéis, dashboards e relatórios analíticos.

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

29:45

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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
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

8Regular - Big Data - todas as aulas já estão disponíveis.

Big Data: Big Data em relação a outras disciplinas. Papéis dos envolvidos em projetos de Ciência de dados e Big Data. Arquitetura de Big Data. Modelos de entrega e distribuição de serviços de Big Data. Plataformas de computação em nuvem para Big Data.

Big Data Conceitos - 01

25:54

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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

9Regular - Fluência em Dados - todas as aulas já estão disponíveis.

1 conceitos, atributos, métricas, transformação de Dados. 2 Análise de dados. 2.1 Agrupamentos. Tendências. Projeções.

Fluência em Dados - Conceitos, Atributos, Métricas, Transformação de Dados - 1

32:12

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Fluência em Dados - Conceitos, Atributos, Métricas, Transformação de Dados - 2

31:20
Fluência em Dados - Conceitos, Atributos, Métricas, Transformação de Dados - 3

38:40
Agrupamento, Tendências e Projeções - 1

28:35
Agrupamento, Tendências e Projeções - 2

24:18

10Regular - Inteligência Artificial - todas as aulas já estão disponíveis.

Inteligência Artificial. Aprendizado de Máquina. Inteligência Artificial. Processamento de Linguagem Natural.

Aula em PDF - Inteligência Artificial

94 págs.
Aula 00 - Introdução à Inteligência Artificial.

36:43

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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

11Regular - LEI 13.709/2018 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais) - todas as aulas já estão disponíveis.

Lei nº 13.709/2018 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais

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

12Regular - Métodos Ágeis - todas as aulas já estão disponíveis.

Gerenciamento ágil de projetos: Scrum e Kanban.

Métodos Ágeis - Regular - 01 - Conceitos

31:01

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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

13Regular - Gerência de Projetos - PMBok 7ª - 31/12/2024.

Gerência de Projetos. Conceitos. Processos do PMBOK.

Gestão de Projetos - 01- PMBok 7ª Edição - Regular - Padrão de Gerenciamento de Projetos - 01

41:26

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Gestão de Projetos - 01- PMBok 7ª Edição - Regular - Padrão de Gerenciamento de Projetos - 02

30:34

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Gestão de Projetos - 01- PMBok 7ª Edição - Regular - Padrão de Gerenciamento de Projetos - 03

25:27

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Gestão de Projetos - 01- PMBok 7ª Edição - Regular - Padrão de Gerenciamento de Projetos - 04

40:03
Gestão de Projetos - 01- PMBok 7ª Edição - Regular - Padrão de Gerenciamento de Projetos - 05

37:41