Análise Estatística - Noções de TI e Dados - Câmara dos Deputados - Cebraspe - Emannuelle Gouveia
Redes de computadores. Conceitos básicos, ferramentas, aplicativos e procedimentos de Internet. (Parte 1)
Redes de computadores. Conceitos básicos, ferramentas, aplicativos e procedimentos de Internet. (Parte 2)
Computação na nuvem (cloud computing).
Programas de navegação (Microsoft Edge, Mozilla Firefox, Google Chrome e similares).
Ferramentas de comunicação e colaboração: correio eletrônico (webmail, cliente de e-mail)
Conceitos gerais de segurança e governança digital. Segurança da informação.
Noções de vírus, worms e pragas virtuais. Ameaças digitais (phishing, pharming).
Programas de proteção (antivírus, firewall, antispyware).
Procedimentos de cópia de segurança (backup)
Noções de sistema operacional (ambiente Windows 10)
Noções de sistema operacional (ambiente Windows 11)
MS Office M365 (PowerPoint)
MS Office M365 (OneDrive, Sharepoint e Teams). Aplicativos de comunicação (Microsoft Teams, Google Meet).
Conceitos básicos de hardware e software. Funcionamento do computador. Conhecimentos dos componentes.
Acesso à distância a computadores, transferência de informação e arquivos.
Dados. Conceitos, atributos, métricas, transformação de dados. Dados estruturados e não estruturados. Dados abertos. Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados. Processos de ETL. Representação de dados numéricos, textuais e estruturados.
Governança de dados. Governança da informação.
Noções de bancos de dados relacionais. (Parte 1)
Noções de bancos de dados relacionais. (Parte 2)
Tecnologias emergentes no setor público. Conceitos básicos de inteligência artificial. Técnicas de prompts.
Análise de dados. Agrupamentos. Tendências. Projeções. Exploração de dados: conceituação e características. Técnicas para pré-processamento de dados. Técnicas e tarefas de mineração de dados. Classificação. Regras de associação. Análise de agrupamentos (clusterização). (Parte 1)
Análise de dados. Agrupamentos. Tendências. Projeções. Exploração de dados: conceituação e características. Técnicas para pré-processamento de dados. Técnicas e tarefas de mineração de dados. Classificação. Regras de associação. Análise de agrupamentos (clusterização). (Parte 2)
Visualização de dados. Princípios de visualização de dados. Tipos de gráficos (histograma, linha, barra, dispersão, box plot).
Ferramentas de visualização de dados (Power BI, Tableau e Data Studio). Storytelling para visualização de dados.
