Bancos de dados: Conceitos Básicos. Modelagem de dados: modelos conceitual, lógico e físico; (Parte 1)
Bancos de dados: Conceitos Básicos. Modelagem de dados: modelos conceitual, lógico e físico; (Parte 2)
Linguagem e comandos SQL; Linguagem SQL: DDL, DML, DCL, joins, subqueries, triggers e procedures;
Processamento de transações, controle de concorrência e recuperação: teoria, conceitos e técnica; segurança da informação aplicada a bancos de dados.
Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados (SGBDs): conceitos, arquiteturas e fundamentos dos sistemas MySQL;
Conceitos de Data warehouse, ETL, BI (Business Intelligence).
Arquitetura Hadoop, Spark, processamento distribuído;
Inteligência Artificial; Ética e governança em IA, vieses algorítmicos
Aprendizado de Máquina: conceitos de modelos preditivos (supervisionados) e descritivos (não supervisionados) - Parte 1
Aprendizado de Máquina: conceitos de modelos preditivos (supervisionados) e descritivos (não supervisionados) - Parte 2
Aprendizado de Máquina: conceitos de modelos preditivos (supervisionados) e descritivos (não supervisionados) - Parte 3
Principais técnicas de pré-processamento de dados estruturados e não estruturados
Redes neurais, deep learning
NLP; Modelos de linguagem de grande escala (LLMs): funcionamento, pré-treinamento e finetuning;
Aanálise exploratória; visualização de dados;
Medidas Separatrizes ou Quantis
Medidas de Variabilidade ou Dispersão
Variáveis Aleatórias Discretas
Distribuições Discretas de Probabilidade
Variáveis Aleatórias Contínuas
Distribuições Aleatórias Contínuas
Estimação Pontual e Intervalar
Análise Exploratória de Dados (Somente PDF)
