CNU - Concurso Nacional Unificado (Área do Trabalho e Previdência) Informática e Tecnologia da Informação (Pré-Edital)

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Certificado
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Cronograma
Vendas até: 15/12/2024
Acesso até: 31/12/2024
Carga Horária
205 horas
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Conteúdo do curso

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Linguagens de programação para ciência de dados: linguagem Python.
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Linguagens de programação para ciência de dados: linguagem R.
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Análise de Informações - Pirâmide DIKW. Dados Abertos. Metadados de Arquivos
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Fluência em dados: conceitos, atributos, métricas, transformação de Dados. Governança de Dados: conceito, tipos (centralizada, compartilhada e colegiada).
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Análise de Informações - Conceitos Básicos de Bancos de Dados
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Análise de Informações - Modelagem Conceitual
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Análise de Informações - Modelagem Lógica
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Análise de Informações – Normalização
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Análise de Informações - Noções de SQL
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Análise de Informações - Data Warehouse e Business Intelligence (BI)
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Análise de Informações - Modelagem Multidimensional
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Análise de Informações - Mineração de Dados (Data Mining)
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Análise de Informações – Machine Learning
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Análise de Informações – Processamento de Linguagem Natural (PLN)
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Ciência de dados: Importância da informação. Big Data. Big Data em relação a outras disciplinas. Ciência dos dados. Ciclo de vida do processo de ciência de dados. Papeis dos envolvidos em projetos de Ciência de dados e Big Data. Arquitetura de Big Data. Modelos de entrega e distribuição de serviços de Big Data. Plataformas de computação em nuvem para Big Data. Bancos de dados não relacionais: bancos de dados NoSQL; Modelos Nosql. Principais SGBD's. Soluções para Big Data. (Parte 1)
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Ciência de dados: Importância da informação. Big Data. Big Data em relação a outras disciplinas. Ciência dos dados. Ciclo de vida do processo de ciência de dados. Papeis dos envolvidos em projetos de Ciência de dados e Big Data. Arquitetura de Big Data. Modelos de entrega e distribuição de serviços de Big Data. Plataformas de computação em nuvem para Big Data. Bancos de dados não relacionais: bancos de dados NoSQL; Modelos Nosql. Principais SGBD's. Soluções para Big Data. (Parte 2)
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Engenharia de Software - Metodologias de Desenvolvimento 1 (Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa).
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Engenharia de Software - Metodologias de Desenvolvimento 2 (Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa).
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Engenharia de Software - Metodologias Ágeis (Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa).
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Engenharia de Software - Web Services (Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa).
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Engenharia de Software - Análise de Pontos de Função (Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa).
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Engenharia de Software - Portais Corporativos (Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa).
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Engenharia de Software - Gestão Eletrônica de Documentos (GED) (Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa).
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Legislação - Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) (Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa).
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Governança de TI - Modelo de Processos de Negócio (BPM)
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Governança de TI - Notação de BPM (BPMN)
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Governança de TI - PMBOK 6 (Prof. Paolla Ramos e Fernando Pedrosa).
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Governança de TI - COBIT 2019 (Prof. Paolla Ramos e Fernando Pedrosa).
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Governança de TI - ITIL 4 (Prof. Paolla Ramos e Fernando Pedrosa).
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Aulas demonstrativas