BANCOS DE DADOS: Conceitos Básicos
Modelo Conceitual [Não explícito no edital]
2 Modelagens de dados: relacional; 1 SGBDs SQL
3 SQL (Procedural Language / Structured Query Language).
4 Arquitetura de Inteligência de Negócio: DataWarehouse, DataMart, DataLake, DataMesh. 2 Modelagens de dados: multidimensional.
CIÊNCIA DE DADOS: 1 Aprendizado de Máquina. 6 Tipos de Aprendizado: Supervisionado, Não Supervisionado, Semi Supervisionado, Por Reforço, Por Transferência. (Parte 1)
CIÊNCIA DE DADOS: 1 Aprendizado de Máquina. 6 Tipos de Aprendizado: Supervisionado, Não Supervisionado, Semi Supervisionado, Por Reforço, Por Transferência. (Parte 2)
2 Deep learning. 8 Redes Neurais.
3 Processamento de linguagem natural. 7 Grandes Modelos de Linguagem (LLM), IA Generativa.
4 Big data. 2 Modelagens de dados: nosql. 1 SGBDs NOSQL.
5 Qualidade de Dados. 3 Governança de Dados.
9 MLOps: Gestão de código, treinamento, implantação, monitoramento e versionamento de modelos, automação do ciclo de produção.
10 Governança e Ética na IA: Transparência, Responsabilidade, Explicabilidade, Privacidade, Segurança, Viés.
Vídeos Reta Final - Ciência de dados
Vídeos Reta Final - Banco de dados
