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

Gabriel Pacheco

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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

2Avisos.

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

    13:10

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

    13:33

3ANÁLISE DE DADOS, BUSINESSE INTELLIGENCE E BIG DATA – Todas as aulas disponíveis

Noções de Análise e Mineração de Dados: Estrutura e Organização dos Dados (dados estruturados e não estruturados), Dados abertos. Coleta, Tratamento, Armazenamento e Visualização de dados. Conhecimentos básicos em modelagem de bancos de dados e uso de técnicas de exploração para identificar padrões e tendências. Técnicas para pré-processamento de dados. Técnicas e tarefas de mineração 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

  • 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

  • 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

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  • 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

4MODELAGEM DE DADOS RELACIONAIS – Todas as aulas disponíveis

Bancos de dados relacionais: teoria e implementação.

  • Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 01

    32:08

  • Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 02

    26:22

  • Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 03

    30:43

  • Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 04

    32:02

  • Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 05

    30:47

  • Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 06

    33:07

  • Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 07

    33:58

  • Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 08

    35:43

  • Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 09

    28:23

5SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO – Todas as aulas disponíveis

Noções de segurança da informação, incluindo conceitos de confidencialidade, integridade, disponibilidade e autenticidade.

  • Segurança a Informação 01 - Conceitos e Autenticação - FGV

    28:27

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6INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – Todas as aulas disponíveis

Noções de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: Compreensão básica das principais técnicas de aprendizado de máquina, como agrupamento (clustering), classificação, detecção de anomalias. Compreensão básica de Grandes Modelos de Linguagem (LLM) e de engenharia de prompt

  • Aula em PDF - Inteligência Artificial

    94 págs.

  • Aula 00 - Introdução à Inteligência Artificial.

    36:43

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  • Introdução - Questões - 2023-2024

    21:50

  • 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 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024

    38:25

  • Aula 02 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024

    31:42

  • Aula 03 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024

    35:07

  • Aula 04 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024

    25:15

  • Aula 05 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024

    26:18

  • Aula 06 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024

    24:57

  • 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

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