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Lógica de Programação - Regular - 02

Júlio César Leitão

Servidor Público Federal, graduado em Ciências da Computação e Pós-Graduado em Governança de TI. Experiência como Programador e Gestão de Projetos Ágeis.

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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

2ANÁLISE DE DADOS - CONCEITOS E APLICAÇÕES – ESTATÍSTICA.

1. Estatística descritiva. Média, média aparada, moda, mediana, quartis e percentis, variância, desvio padrão, coeficiente de variação. 2. Probabilidade, distribuições de probabilidade. 3. Método de Monte Carlo: conceito, aplicações. 4. População, amostra, amostragem. 5. Inferência: estimação pontual e intervalar, intervalo de confiança. 6. Testes de hipóteses. 14. Gráficos: linha, base 100, barra, barra empilhada e normalizada, rosca, dispersão, histograma, radar, box plot, bolhas, mapa de calor, cascata e outros. 7. Séries temporais: decomposição, média móvel. Outliers.

ESTATÍSTICA - FGV - AULA 01 - CLASSIFICAÇÃO - POPULAÇÃO E AMOSTRA - VARIÁVEIS - DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIAS

31:59

ASSISTIR
ESTATÍSTICA - FGV - AULA 02 - MÉDIA - MEDIANA

33:22
ESTATÍSTICA - FGV - AULA 03 - MEDIANA - MODA - QUARTIL

32:33
ESTATÍSTICA - FGV - AULA 04 - EXERCÍCIOS DE MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL

31:28
ESTATÍSTICA - FGV - AULA 05 - EXERCÍCIOS DE MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL

33:33
ESTATÍSTICA - FGV - AULA 06 - MEDIDAS DE DISPERSÃO

34:51
ESTATÍSTICA - FGV - AULA 07 - MEDIDAS DE DISPERSÃO - EXERCÍCIOS

34:06
ESTATÍSTICA - FGV - AULA 08 - AMPLITUDE INTERQUARTIL - BOXPLOT

34:13
ESTATÍSTICA - FGV - AULA 09 - GRÁFICOS E TABELAS

39:33
ESTATÍSTICA- FGV - AULA 10 - ASSIMETRIA

33:12
ESTATÍSTICA - FGV - AULA 11 - NÚMEROS ÍNDICES

38:15

3ANÁLISE DE DADOS - CONCEITOS E APLICAÇÕES – TÉCNICAS DE TRATAMENTO DE DADOS.

8. Normalização: mudança de escala, z-score, min-max. 9. Regressão linear simples: conceito, suposições, linearização, coeficientes, R-quadrado, resíduos, valor-p, elasticidades, interpretação. Regressão linear múltipla: aplicações, riscos e limitações, interpretação.

Aula 00 - Introdução à Inteligência Artificial.

36:43

ASSISTIR
Aula 02 - Introdução a Machine Learning - 02

09:10
Aula 10 - Machine Learning - Regressão

11:40
Aula 09 - Machine Learning - Regressão Logística e SVM

23:52
Aula 11 - Machine Learning - Agrupamento

29:37

ASSISTIR
Aula 12 - Machine Learning - Regras de Associação e Redução de Dimensionalidade

17:21

4ANÁLISE DE DADOS - CONCEITOS E APLICAÇÕES – DADOS E ANÁLISE DE DADOS

10. Dados: conceitos, atributos, métricas, transformação de dados. 11. Análise de dados. Agrupamentos. Tendências. Projeções. 12. Análise exploratória: aplicação de conceitos e técnicas; visualização. 13. Conceitos e técnicas de transformação e remodelagem de dados: pivotamento, melting e outros. 15. Noções de data warehouse. 16. Noções de analytics. 17. Noções de business intelligence.

Conceitos de BD, SGBD, Dados, Informação, Conhecimento - FGV - 01

35:25
Conceitos de BD, SGBD, Dados, Informação, Conhecimento - FGV - 02

27:20
Conceitos de BD, SGBD, Dados, Informação, Conhecimento - FGV - 03

37:15
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
Importância da Informação nas Organizações - 1

24:51
Agrupamento, Tendências e Projeções - 1

28:35
Agrupamento, Tendências e Projeções - 2

24:18
Visualização e Análise Exploratória de Dados - 1

28:57
Visualização e Análise Exploratória de Dados - 2 - Questões

08:32
Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 01

33:57
Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 02

26:05

ASSISTIR
Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 03

35:30
Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 04

25:54
Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 05

23:44
Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 06

25:56
Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 07

27:58
Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 08

18:55

5PRÁTICA EM ANÁLISE DE DADOS - Análise de dados com Microsoft Excel e Demais Técnicas - 15/04/2025.

1. Análise e manipulação de dados com as funções SE, E, OU, SOMASES, CONT.SES, PROCV, PROCX, ÚNICO, SERRRO, funções de tratamento de texto e data, e outras funções básicas e avançadas e suas combinações. 2. Identificação e tratamento de valores faltantes ou duplicados. 3. Aplicações da ferramenta na manipulação e transformação de dados, análise exploratória, limpeza de dados, relacionamento entre conjuntos de dados, resolução de problemas de estatística, matemática e lógica. 4. Manipulação, preparação e análise de dados com tabelas e gráficos dinâmicos.

Microsoft Excel - Regular - 01

29:44
Microsoft Excel - Regular - 02

27:15
Microsoft Excel - Regular - 03

31:47
Microsoft Excel - Regular - 04

33:42
Microsoft Excel - Regular - 05

30:03
Microsoft Excel - Regular - 06

35:59
Microsoft Excel - Regular - 07

33:35
Microsoft Excel - Regular - 08

36:05
Tratamento de Dados - Multibancas - 01

24:22
Aula 01 - Introdução a Machine Learning

26:36
Aula 02 - Introdução a Machine Learning - 02

09:10
Aula 03 - Machine Learning - Over e Underfitting

26:21
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
Aula 12 - Machine Learning - Regras de Associação e Redução de Dimensionalidade

17:21

6PRÁTICA EM ANÁLISE DE DADOS - Análise de dados estruturados utilizando SQL.

Estruturas de dados, tipos de dados, relacionamento entre tabelas, joins, condicionais, agrupamento, sumarização, filtragem, manipulação de valores, textos e datas, subconsultas, identificação e tratamento de valores faltantes ou duplicados, produto cartesiano, erros comuns em consultas.

SQL - 01 - FGV

31:11

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SQL - 02 - FGV

32:14
SQL - 03 - FGV

37:45
SQL - 04 - FGV

28:44
SQL - 05 - FGV

39:00
SQL - 06 - FGV

25:11
SQL - 07 - FGV

33:25
Linguagem SQL - FGV - 01 - Sergio Sierro

42:01
Linguagem SQL - FGV - 02 - Sergio Sierro

39:12
Linguagem SQL - FGV - 03 - Sergio Sierro

34:20

7PRÁTICA EM ANÁLISE DE DADOS - Lógica de programação.

Aplicações com pseudocódigo utilizando expressões lógicas, estruturas condicionais, laços de repetição, manipulação de variáveis (escalares, vetores, matrizes e outros); algoritmos; resolução de problemas de lógica.

Lógica de Programação - Regular - 01

34:02

ASSISTIR
Lógica de Programação - Regular - 02

38:51

ASSISTIR
Lógica de Programação - Regular - 03

37:35
Lógica de Programação - Regular - 04

31:36
Lógica de Programação - Regular - 05

26:01
Lógica de Programação - Regular - 06

35:51
Lógica de Programação - Regular - 07

39:28
Lógica de Programação - Regular - 08

23:06
Estrutura de Dados - Regular - 01

31:13
Estrutura de Dados - Regular - 02

36:35
Estrutura de Dados - Regular - 03

34:31
Estrutura de Dados - Regular - 04

29:28
Estrutura de Dados - Regular - 05

30:42
Busca e Ordenação- Regular - 01

32:24
Busca e Ordenação- Regular - 02

34:33

8PRÁTICA EM ANÁLISE DE DADOS - Noções de expressões regulares utilizando software Notepad++ - 15/04/2025.

Caracteres e quantificadores básicos, grupos de captura, asserções simples, busca e substituição de texto.

9PRÁTICA EM ANÁLISE DE DADOS - Desenvolvimento de RPA com Microsoft Power Automate Desktop - 15/04/2025.

Leitura e gravação de arquivos, interação com páginas da web, interação com programas da área de trabalho, agendamento de scripts.

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