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Aplicativos, Dispositivos e Recursos de Segurança da Informação - 01 - Cespe

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

1Avisos e Notificações

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

Novidades na nova plataforma 1 - Acesso aos cursos, acompanhamento dos cursos e novidades no acesso.
13:10
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13:33

2Entenda 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

3Sistema Operacional Windows.

1 Sistema operacional Windows. 4 Conceitos de organização e de gerenciamento de informações, arquivos, pastas e programas.

Windows 11 - Regular (1)
30:59
Windows 11 - Regular (2)
30:36
Windows 11 - Regular (3)
32:28
Windows 11 - Regular (4)
25:51
Windows 11 - Regular (5)
25:59
Windows 11 - Regular (6)
27:09
Windows 11 - Regular (7)
28:00
Windows 11 - Regular (8)
28:39
Windows 11 - Regular (9)
26:52

4Microsoft Office 365.

2 Edição de textos, planilhas e apresentações (Microsoft Office 365).

Excel - Cespe - CE - 01
33:56
Excel - Cespe - CE - 02
29:33
Excel - Cespe - CE - 03
31:39
Excel - Cespe - CE - 04
35:37
Word - Cespe - CE - 01
30:18
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Word - Cespe - CE - 02
32:57
Word - Cespe - CE - 03
25:30
Power Point - CESPE - CE - ME - 01
28:24

5Redes de Computadores e Internet

3 Redes de computadores. 3.1 Conceitos básicos, ferramentas, aplicativos e procedimentos de Internet e intranet. 3.2 Programas de navegação (Microsoft Edge, e Google Chrome). 3.3 Programas de correio eletrônico. 3.4 Sítios de busca e pesquisa na Internet. 3.5 Grupos de discussão. 3.6 Redes sociais.

Redes - CESPE - CE - 01
28:29
Redes - CESPE - CE - 02
31:26
Redes - CESPE - CE - 03
30:33
Redes - CESPE - CE - 04
29:01
Internet e Intranet - CESPE - CE - 01
30:38
Internet e Intranet - CESPE - CE - 02
26:52
Navegadores - CESPE - CE - 01
29:56
Navegadores - CESPE - CE - 02
26:52
Navegadores - CESPE - CE - 03
13:34
E-mail - CESPE - 01
21:40
Buscadores - CESPE - CE - 01
22:23
Grupos de Discussão - Multibancas - 01
24:10
Grupos de Discussão - Multibancas - 02
14:36
Redes Sociais - Regular - 01
31:00
Redes Sociais - Regular - 02
32:36

6Segurança da Informação

5 Segurança da informação. 5.1 Procedimentos de segurança. 6 Lei nº 13.709/2018 e atualizações.

Segurança da Informação - Conceitos iniciais - 01 - Cespe - CE
26:00
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Segurança da Informação - Conceitos iniciais - 02 - Cespe - CE
21:57
Segurança da Informação - Conceitos iniciais - 03 - Cespe - CE
19:22
Segurança da Informação - Malwares - 01 - Cespe - CE
28:59
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Segurança da Informação - Malwares - 02 - Cespe - CE
24:00
Segurança da Informação - Malwares - 03 - Cespe - CE
30:30
Segurança da Informação - Malwares - 04 - Cespe - CE
31:47
Segurança da Informação - Malwares - 05 - Cespe - CE
21:48
Aplicativos, Dispositivos e Recursos de Segurança da Informação - 01 - Cespe
27:43
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Aplicativos, Dispositivos e Recursos de Segurança da Informação - 02 - Cespe
23:02
Aplicativos, Dispositivos e Recursos de Segurança da Informação - 03 - Cespe
30:04
Aplicativos, Dispositivos e Recursos de Segurança da Informação - 04 - Cespe
21:25
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

7Inteligência Artificial

7 Inteligência artificial. 7.1 Análise de dados (Pandas, NumPy, Jupiter, R). 7.2 Aprendizado de máquina. 7.2.1 Técnicas de classificação. 7.2.2 Técnicas de regressão. 7.2.3 Técnicas de agrupamento. 7.2.4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 7.2.5 Técnicas de associação. 7.2.6 Sistemas de recomendação. 7.3 Processamento de linguagem natural (PLN). 7.4 Visão computacional. 7.5 Deep learning.

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
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
Python - Regular - 01
31:47
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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
Python NumPy - Multibancas - 01
36:24
Python NumPy - Multibancas - 02
42:40
R- Regular - 01
38:51
R- Regular - 02
34:06
R- Regular - 03
38:46
R- Regular - 04
34:55
R- Regular - 05
35:26
R- Regular - 06
33:37
R- Regular - 07
32:20
R- Regular - 08
31:55
R- Regular - 09
40:47
R- Regular - 10
35:18

8Banco de Dados e Ciência de Dados

8 Business Intelligence e Datawarehouse. 9 Modelagem de Dados Relacional e Multidimensional. 10 Ferramentas de Visualização de Dados. 11 Análise de Dados e construção de KPI. 15 Big Data e Analytics

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
Modelagem e Abordagem Relacionais - Aula em PDF
39 págs.
Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 01
40:10
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Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 02
33:08
Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 03
26:08
Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 04
27:03
Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 05
27:24
Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 06
32:36
Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 07
33:30
Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 08
44:56
Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 09
25:00
Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 10
38:24
Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 11
17:00
Modelagem e Abordagem Relacional - Regular - 12
40:21
Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - Material em PDF
46 págs.
Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 1
39:49
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Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 2
40:00
Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 3
38:16
Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 4
26:31
Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 5
27:03
Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 6
29:55
Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 7
35:07
Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 8
27:48
Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 9
17:14
Visualização e Análise Exploratória de Dados - 1
28:57
Visualização e Análise Exploratória de Dados - 2 - Questões
08:32
Oracle BI EE - 01
29:53
Oracle BI EE - 02
16:52
Oracle BI EE - 03
23:07
QlikView
24:30
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
Big Data Conceitos - 01
25:54
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Big Data Conceitos - 02
31:20
Big Data Conceitos - 03
47:20
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
Big Data em Relação às demais Disciplinas - 01
25:17
Big Data em Relação às demais Disciplinas - 02
22:31

9Gerenciamento de Projetos com metodologias ágeis.

12 Gerenciamento de projetos com metodologias ágeis. 13 Métodos e técnicas de resolução de problemas. 14 Método 5W2H, Design Thinking, Pensamento crítico, Método científico, Método PDCA, Método Lean.

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
PETIC - Matriz Swot, PDCA, 5W2H e Matriz GUT - 03
35:07

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