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Aula 03 - Machine Learning - Over e Underfitting

Vitor Kessler

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Conteúdo

1Avisos e Notificações

Muita atenção neste módulo, pois serão postados todos os avisos e notificações geais do curso aqui.

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

    01:59

  • 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

2Auditoria de tecnologia da informação

ISO/IEC NBR ISO/IEC 27001:2024 (Requisitos de Sistema de Gestão de Segurança da Informação), NBR ISO/IEC 27002:2022 (Controles de segurança da informação); NBR ISO 19011:2018 (Auditoria para sistemas de gestão), NBR ISO/IEC 38500:2025 (Governança de TI); Lei nº 14.133/2021 e suas alterações. (Lei de Licitações e Contratos Administrativos). Gestão de contratação de soluções de TI. Legislação aplicável à contratação de bens e serviços de TI e suas alterações. Elaboração e fiscalização de contratos. Critérios de remuneração por esforço versus produto. Cláusulas e indicadores de nível de serviço. Acompanhamento da execução contratual. Papel do fiscalizador do contrato. Papel do preposto da contratada. Registro e notificação de irregularidades. Recebimento e aceite de bens e serviços. Definição e aplicação de penalidades e sanções administrativas. Análise de riscos para as contratações de TIC.

  • Sistema de Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 - FCC - 01

    26:02

  • Sistema de Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 - FCC - 02

    30:16

  • Sistema de Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 - FCC - 03

    31:16

  • Sistema de Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 - FCC - 04

    33:09

  • ISO 38500 - Regular - 01

    24:52

  • ISO 38500 - Regular - 02

    26:09

  • ISO 38500 - Regular - 03

    28:28

  • ISO 38500 - Regular - 04

    28:17

  • Legislação Aplicável às Contratações de TI - Regular - 01

    30:33

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  • Legislação Aplicável às Contratações de TI - Regular - 02

    33:51

  • Legislação Aplicável às Contratações de TI - Regular - 03

    23:36

  • Legislação Aplicável às Contratações de TI - Regular - 04

    26:36

  • Legislação Aplicável às Contratações de TI - Regular - 05

    27:50

  • Legislação Aplicável às Contratações de TI - Regular - 06

    34:52

  • Características das Contratações de TI - Regular - 01

    32:22

  • Características das Contratações de TI - Regular - 02

    26:07

  • Características das Contratações de TI - Regular - 03

    28:24

  • Características das Contratações de TI - Regular - 04

    26:09

  • IN 01-2019 e o Processo de Contratação - Regular - 01

    26:30

  • IN 01-2019 e o Processo de Contratação - Regular - 02

    27:06

  • IN 01-2019 e o Processo de Contratação - Regular - 03

    25:09

  • IN 01-2019 e o Processo de Contratação - Regular - 04

    27:18

  • IN 01-2019 e o Processo de Contratação - Regular - 05

    32:01

  • IN 01-2019 e o Processo de Contratação - Regular - 06

    27:04

3Ciência de dados

Aprendizado de máquina. Técnicas de classificação. Técnicas de regressão. Técnicas de agrupamento. Técnicas de redução de dimensionalidade. Técnicas de associação. Sistemas de recomendação. Processamento de linguagem natural (PLN). Principais algoritmos Métricas de avaliação. Overfitting underfitting. Deep learning. Big Data. Fundamentos. Tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados. Conceito dos cinco Vs. Fluxo de big data: ingestão, processamento e disponibilização. Armazenamento de big data. Pipeline de dados. Processamento distribuído. Conceito de data lake. ETL X ELT. Soluções de big data. Arquiteturas de big data. Data Streaming em tempo real: Apache Kafka, Apache Pulsar, processamento de eventos em tempo real. Tratamento de dados. Normalização numérica. Discretização.. Tratamento de dados ausentes. Tratamento de outliers e agregações. Organização e identificação de variáveis qualitativas e quantitativas, nominais e ordinais, discretas e contínuas. Oversampling e undersampling. Ingestão de dados. Conceito de ingestão de dados. Ingestão de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Ingestão de dados em lote (batch). Ingestão de dados em streaming. Ingestão de dados full × incremental. Processamento de dados. Conceitos de processamento massivo e paralelo. Processamento em lote (batch). Processamento em tempo real (real time). Processamento MapReduce. Edge Computing: processamento distribuído na borda da rede. Federated Learning: aprendizado de máquina descentralizado. Linguagens de programação e frameworks: Python. Linguagem de programação R. Scala. Java. Spark (PySpark, Scala e Java). Pandas. Scikitlearn. TensorFlow. PyTorch. Keras. NLTK. Qualidade de dados. Conceitos e definições. Dimensões da qualidade de dados (visão DMBOK). Principais técnicas em qualidade de dados. Profiling. Matching. Deduplicação. Data cleansing. Enriquecimento. Boas práticas para adoção da qualidade de dados. Processos de qualidade para modelos de dados. MLOps: práticas para operacionalização de modelos de machine learning, incluindo versionamento de modelos, CI/CD para ML, monitoramento de performance e drift de modelos. IA Generativa: conceitos fundamentais, Large Language Models (LLMs), arquiteturas de modelos generativos, aplicações em geração de texto, imagem e código, modelos de difusão, técnicas de treinamento e ajuste fino, engenharia de prompts, riscos e limitações dos sistemas generativos. Data Ethics: Ética e responsabilidade no uso de dados e IA, viés algorítmico, fairness, privacidade diferencial e governança ética de algoritmos.

  • 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

    ASSISTIR

  • 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

  • Aula 01 - Deep Learning Parte 01

    19:08

  • Aula 02 - Deep Learning Parte 02

    27:28

  • Deep Learning - Questões - 2023-2024

    29:28

  • Aula 03 - PLN Parte 01

    21:34

  • Aula 04 - PLN Parte 02

    23:21

  • Aula 05 - Visão Computacional e Mineração de Textos

    18:43

  • PLN e Visão Computacional - Questões - 2023-2024

    24:49

  • Avaliação de Modelos - Regular - Multibancas

    32:01

  • Avaliação de Modelos - Questões - 2023-2024

    28:57

  • 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

  • Banco de Dados - 01 - Conceitos de BD e SGBD - 01 - FCC

    27:21

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  • Banco de Dados - 02 - Conceitos de BD e SGBD - 02 - FCC

    18:19

  • 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

  • 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

  • Ingestão de dados - Multibancas - 01

    20:00

  • Otimização de Consultas SQL - FGV - 01

    26:35

  • Indexação de Dados - FGV - 01

    30:39

  • Tratamento de Dados - Multibancas - 01

    24:22

  • 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

  • Scikit Learn Multibancas 01

    27:33

  • Scikit Learn Multibancas 02

    42:07

  • Tensor Flow - Regular

    29:31

  • PyTorch - Multibancas

    35:14

  • Keras - Multibancas

    25:16

  • NLTK e Spacy Multibancas

    32:19

  • 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

  • integração e entrega contínuas (CI_CD) - Multibancas - 01

    25:07

  • integração e entrega contínuas (CI_CD) - Multibancas - 02

    28:23

4Bancos de dados

Bancos de dados relacionais. Projeto. Formas normais e modelagem de dados. Sistemas gerenciadores de banco de dados: MS SQL Server e PostgreSQL. Conceitos. Noções de administração. SQL (Procedural Language/Structured Query Language). Transações. Gerenciamento e Processamento. Banco de dados NoSQL (Key/Value, Orientados a Documentos e Grafos). Técnicas para detecção de problemas e otimização de desempenho do SGBD e de consultas SQL. Arquitetura e aplicações de data warehousing, ETL e Olap. Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. Business Intelligence – processo de coleta, organização, análise e compartilhamento de informações. Dashboards: Painéis e visualização de dados. Self-Service Analytics e BI em Cloud. Governança de dados. Conceito e noção básica. Arquitetura de Dados. Qualidade de Dados. Metadados.

  • Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 01 - FCC

    28:15

  • Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 02 - FCC

    31:50

  • Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 03 - FCC

    35:30

  • Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 04 - FCC

    36:12

  • Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 05 - FCC

    29:22

  • Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 06 - FCC

    31:34

  • Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 07 - FCC

    34:26

  • Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 08 - FCC

    25:50

  • Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 09 - FCC

    31:24

  • SQL - 01 - FCC

    28:18

  • SQL - 02 - FCC

    39:26

  • SQL - 03 - FCC

    34:54

  • SQL - 04 - FCC

    34:39

  • SQL - 05 - FCC

    41:13

  • SQL Server - FCC - 01

    38:55

  • SQL Server - FCC - 02

    24:17

  • SQL Server - FCC - 03

    26:34

  • PostgreSQL - FCC - 01

    24:33

  • PostgreSQL - FCC - 02

    36:11

  • NoSQL - Regular - Aula 01 - Introdução

    35:33

    ASSISTIR

  • 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

  • Modelagem Dimensional, BI, DW, ETL, OLAP, Data Mining - 01 - FCC

    31:58

  • Modelagem Dimensional, BI, DW, ETL, OLAP, Data Mining - 02 - FCC

    28:56

  • Modelagem Dimensional, BI, DW, ETL, OLAP, Data Mining - 03 - FCC

    37:40

  • Modelagem Dimensional, BI, DW, ETL, OLAP, Data Mining - 04 - FCC

    36:37

  • 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

5Segurança da informação

Gestão de segurança da informação. Gestão de continuidade do negócio. Gestão de Identidade e Acesso. Gestão de Riscos de Segurança da Informação. Arquitetura Zero Trust: Conceitos, práticas e tecnologias envolvidas. Monitoramento de comportamento em redes de computadores: conceitos e tecnologias. Controles de Segurança do CIS v8. Gerenciamento, análise e correlacionamento de logs e eventos. Processo de identificação, análise e correção de vulnerabilidades. Tipos de ataques em redes e aplicações corporativas e medidas de proteção. Segurança de endpoints: conceitos tradicionais, EDR (Endpoint Detection and Response) e XDR (Extended Detection and Response). Data Loss Prevention (DLP): conceitos, tecnologias e proteção de dados em ambientes multi-cloud. Técnicas de testes de segurança em aplicações e sistemas. Infraestrutura de chaves públicas e Certificação Digital. Prevenção e tratamento de incidentes de segurança da informação. Segurança em Inteligência Artificial: Ataques adversariais, manipulação de modelos, AI/ML Security e proteção contra riscos específicos de sistemas de IA. Boas práticas de segurança; normas ABNT NBR ISO/IEC 27001:2024 e 27002:2022; Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

  • Conceitos de Segurança da Informação - FCC

    25:00

  • Autenticação - FCC - 01

    14:44

  • Ataques, Malwares, Vírus, Worms - FCC - 01

    27:26

  • Ataques, Malwares, Vírus, Worms - FCC - 02

    35:43

  • Ataques, Malwares, Vírus, Worms - FCC - 03

    36:06

  • Ferramentas e Dispositivos de Segurança_FCC_Aula01

    31:46

  • Ferramentas e Dispositivos de Segurança_FCC_Aula02

    29:59

  • Ferramentas e Dispositivos de Segurança_FCC_Aula03

    27:59

  • Ferramentas e Dispositivos de Segurança_FCC_Aula04

    33:12

  • Ferramentas e Dispositivos de Segurança_FCC_Aula05

    42:04

  • Criptografia - FCC - 01

    31:03

    ASSISTIR

  • Criptografia - FCC - 02

    21:36

  • Assinatura Digital e Certificação Digital - FCC - 01

    36:17

  • Sistema de Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 - FCC - 01

    26:02

  • Sistema de Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 - FCC - 02

    30:16

  • Sistema de Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 - FCC - 03

    31:16

  • Sistema de Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 - FCC - 04

    33:09

  • LGPD - Lei 13.853/2019 - PDF

    70 págs.

  • LGPD-Regular-01

    34:00

    ASSISTIR

  • 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

  • Resposta a incidentes - multibancas -01

    28:56

  • Resposta a incidentes - multibancas -02

    26:40

  • PGP - 27035 - Gestão de Incidentes

    67 págs.
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