Curso Completo de Análise de Dados e Informações para TCU - 2021 (FGV)
Saiu o tão esperado concurso do TCU! Você deve ter lido o edital e percebido a relevância da disciplina de análise de dados que juntamente com estatística corresponde a 25% da nota da prova objetiva.
O conteúdo veio repleto de novidades. Quem me acompanha sabe que eu já comentava sobre essa possibilidade há alguns meses: sempre falei que o TCU incluiria Machine Learning, processamento de linguagem natural e as linguagens R e Python. Dito e feito!
Agora que o edital está na praça, resolvi arregaçar as mangas e fazer um curso focado na banca FGV e com todo o conteúdo do edital, na ordem em que foi apresentado. Uma estratégia ousada, mas que tenta compreender a lógica da banca por trás da organização do edital.
Serão 14 aulas em PDF e vídeo nas quais você apreenderá todo o conteúdo do zero, em tempo hábil, para fechar a prova. Então, fica meu convite: vamos me acompanhar nesta jornada de conhecimento e preparação para o cargo de Auditor Federal de Controle Externo?
Matricule-se agora!
Conteúdo Vantagens Detalhes
- Cronograma e Apresentação
- Dados estruturados e não estruturados. Dados abertos. Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados.
- Processos de ETL. Formatos e tecnologias: XML, JSON, CSV. Representação de dados numéricos, textuais e estruturados; aritmética computacional. Representação de dados espaciais para georeferenciamento e geosensoriamento.
- Conceitos básicos de banco de dados
- Banco de dados relacionais
- Uso do SQL como DDL, DML, DCL.
- Processamento de transações.
- Exploração de dados: conceituação e características. Noções do modelo CRISP-DM. Técnicas para pré-processamento de dados. Técnicas e tarefas de mineração de dados. Classificação. Regras de associação. Análise de agrupamentos (clusterização).
- Conceitos de PLN: semântica vetorial, redução de dimensionalidade, modelagem de tópicos latentes, classificação de textos, análise de sentimentos, representações com n-gramas.
- Conceitos de ML: fontes de erro em modelos preditivos, validação e avaliação de modelos preditivos, underfitting, overfitting e técnicas de regularização, otimização de hiperparâmetros, separabilidade de dados, redução da dimensionalidade.
- Conceitos básicos - Linguagem Python: sintaxe, variáveis, tipos de dados e estruturas de controle de fluxo. Estruturas de dados, funções e arquivos.
- Bibliotecas: NLTK, Tensor Flow, Pandas, Numpy, Arrow, Sklearn, Scipy.
- Noções da Linguagem R. Sintaxe, tipos de dados, operadores, comandos de repetição, estruturas de dados, gráficos, Data frames. Tidyverse.
- Pareamento de dados ( record linkage). Processo e etapas. Classificação. Qualidade de dados pareados. Análise de dados pareados.
- Segurança da informação: Confidencialidade, integridade, disponibilidade, autenticidade e não repúdio.
- Políticas de segurança. Políticas de classificação da informação. Sistemas de gestão de segurança da informação. Tratamento de incidentes de segurança da informação.
- Lei de Acesso à Informação (Lei nº 12.527/2011): conceitos e aplicação.
- Lei 13.709/2018, Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).
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 ...
Avaliações
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