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Lógica de Programação - Regular - 02

Júlio César Leitão

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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

    ASSISTIR

  • 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.

  • Expressões Regulares - Notepad ++ - 1

    29:40

  • Expressões Regulares - Notepad ++ -2

    34:00

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.

  • RPA com MS Power Automate

    31:01
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