Curso de Ciência de dados para Concursos
Prepare-se para Concursos em Ciência de Dados!
Está pronto para dar um grande passo na sua carreira e conquistar uma vaga em um dos mais almejados cargos de ciência de dados? Conheça o nosso curso exclusivo!
Por que escolher nosso curso?
Com a crescente demanda por profissionais de ciência de dados, especialmente em editais como o do BNDES, temos a solução ideal para você: um curso completo que une teoria e prática, focado no conteúdo mais relevante para sua preparação.
Conheça nossos Professores:
Professor Thiago Cavalcanti: analista do Banco Central do Brasil, Thiago traz uma bagagem rica em conhecimento. Formado em Ciência da Computação pela UFPE, possui mestrado em Engenharia de Software e doutorado em Economia. Com vasta experiência em concursos públicos, ele já foi aprovado em diversas instituições de renome, como BNDES e ANAC. Sua expertise em modelagem e análise de dados aplicada ao sistema financeiro capacitará você a dominar os temas de aprendizado de máquina e banco de dados.
Professor Mórmon Santos: Um expert em matemática, estatística e finanças, Mórmon é analista de TI do Serpro e professor no TEC Concursos. Com mais de 4 mil questões comentadas e várias aprovações em concursos, incluindo o mais recente SEFAZ-MG, ele irá guiá-lo pelos tópicos essenciais para a sua formação e aplicação em finanças e estatísticas.
O que oferecemos?
Aulas em vídeo gravadas de forma exclusiva, com conteúdo atualizado e aprofundado.
Questões de provas anteriores, comentadas e discutidas, para fixação do aprendizado.
Uma abordagem prática e inovadora para garantir que você esteja preparado para todo tipo de questão que encontrará nas provas.
Junte-se a nós nessa jornada e transforme sua preparação para concursos públicos. Invista no seu futuro e conquiste a vaga dos seus sonhos em ciência de dados!
Inscreva-se agora e fortaleça a sua trajetória de sucesso!
Conteúdo Detalhes
- Cronograma do curso
- Grupo Exclusivo no Telegram
- Edital do BNDES
- Conceitos fundamentais de dados
- Introdução a Bases de dados
- Introdução ao armazenamento de dados
- Sistemas Gerenciadores de Bancos de dados (SGBDs)
- Modelos de dados
- Business Intelligence - Parte I
- Business Intelligence - Parte II
- Big Data - Parte I
- Big Data - Parte II
- Gestão de projetos de ciência de dados
- Papeis em projetos e Governança de dados
- Tratamento, qualidade e preparação de dados - Parte 01
- Tratamento, qualidade e preparação de dados - Parte 02
- Tratamento, qualidade e preparação de dados - Parte 02
- Modelagem - Parte I
- Modelagem - Parte II
- Modelagem - Parte III
- Modelagem - Parte IV
- Modelagem - Parte V
- Classes de Modelos - Parte I
- Classes de Modelos - Parte II
- Classes de Modelos - Parte III
- Sistemas de recomendação
- Ensembling de modelos
- Redes Neurais
- Modelos de Aprendizado Não Supervisionado
- Visão Computacional
- Matrizes, Tipos de Matrizes, Operações com Matrizes, Sistemas de Equações Lineares
- Vetores, Operações com Vetores, Espaços e Subespaços Vetoriais, Transformações Lineares, Normas
- Autovalores e Autovetores, Decomposição matricial (Cholesky e SVD)
- Limites
- Derivadas
- Integrais
- Derivadas Parciais
- Otimização Unidimensionais e Multidimensionais, Com e Sem Restrições
- Otimização Convexa
- Programação Dinâmica
- Programação Linear Inteira e Mista
- Fundamentos de Probabilidade, Probabilidade da União/Interseção/Complemento
- Probabilidade Condicional e Teoremas Fundamentais
- Fundamentos da Estatística Descritiva
- Medidas de Tendência Central (média, mediana e moda)
- Medidas de Posição (percentis e quartis)
- Medidas de Dispersão (desvio padrão, variância, etc...)
- Variáveis Aleatórias e Funções de Probabilidade Discretas
- Distribuições de Probabilidade Discretas (Uniforme, Bernoulli, Binomial, Poisson)
- Variáveis Aleatórias e Funções de Probabilidade Contínuas
- Distribuições de Probabilidade Contínuas (Uniforme, Exponencial, Normal)
- Distribuições de Probabilidade Contínuas (Qui-quadrado, t de Student, F de Snedecor)
- Teorema Central do Limite
- Aproximação da Binomial pela Normal
- Leis dos Grandes Números
- Distribuições Amostrais (Média e Proporção)
- Propriedades dos Estimadores (Suficiência, Viês, Eficiência e Consistência))
- Métodos de Estimação (Método dos Momentos e da Máxima Verossimilhança)
- Simulado 01 - Ciência de Dados
- Correção de Português
- Correção de Ciência de Dados - Parte I
- Correção de Ciência de Dados - Parte II
- Simulado 02 - Ciência de Dados
- Correção de Português
- Correção de Análise de Dados - Parte I
- Correção de Análise de Dados - Parte II
- Simulado 03 - Ciência de Dados
- Correção de Português
- Correção de Análise de Dados
- Simulado 04 - Ciência de Dados
- Correção de Português
- Correção Ciência de Dados
- Correção de Estatística e Inglês
- Lei 13.709/2018, Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).
- Lei 13.709/2018, Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). - Parte II
- Lei 13.709/2018, Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). - Parte III
Analista do Banco Central do Brasil na Área de Tecnologia da Informação (TI). Formado em Ciência da Computação na Universidade Federal de Pernambuco - UFPE. Mestrado em Engenharia de Software pela UPFE. Professor de Tecnologia da Informação para concursos e cursos de TI. Possui grande experiência em concursos públicos, tendo sido aprovado e convocado em diversos concursos de expressão como BNDES, ANAC, TCE-RN, Infraero, Decea-RJ e INMETRO-RS. Trabalhou com modelagem e administração de dados, construção de Data Warehouse e ferramentas ...
Perguntas Frequentes
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