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MP-ES (Agente Especializado - Cientista de Dados e Inteligência de Negócios) Banco de Dados e Ciência de dados - 2026 (Pós-Edital)

Aula demonstrativa disponível
Download liberado

NÃO SERÁ ABORDADO:

  • 4. Probabilidade e Álgebra Linear para Ciência de Dados. Variáveis aleatórias, distribuições (Normal, Poisson, Binomial), autovalores e autovetores, decomposição SVD, operações com vetores e matrizes, normas L1/L2. 5. Análise Estatística e Inferência. Teste de hipótese, intervalos de confiança, correlação, análise de variância, estatística descritiva e inferência Bayesiana. 9. Geoprocessamento e Análise Espacial. Análise espacial com coordenadas, camadas vetoriais e raster, geocodificação, mapas temáticos, uso de QGIS, geopandas. Shiny. uso de ferramentas como  Metabase, Superset; integração com data lakes. gráficos com ggplot2, Superset ou Metabase.
     
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Se você, dentro do período de 7 dias não estiver satisfeito, nós devolveremos seu dinheiro
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R$ 374,00
ou 12x de R$ 31,17
Certificado
Ao final do curso receba um certificado de conclusão
Cronograma
Vendas até: 09/08/2026
Acesso até o dia da prova.
Carga Horária
126 horas
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Conteúdo do curso

Aula demo
Banco de Dados - Conceitos Básicos
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Aula 01 (Profs. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia)
Disponível
Banco de Dados Relacionais. Modelagem ER, normalização, triggers, procedures, views.
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Aula 02 (Profs. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia)
Disponível
SQL avançado
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Aula 03 (Profs. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia)
Disponível
SQL Server
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Aula 04 (Profs. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia)
Disponível
PostgreSQL
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Aula 05 (Profs. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia)
Disponível
Otimização de consultas
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Aula 06 (Profs. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia)
Disponível
Data Warehousing e Business Intelligence. ETL/ELT.
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Aula 07 (Profs. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia)
Disponível
Modelagem dimensional, OLAP
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Aula 08 (Profs. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia)
Disponível
Visualização e Storytelling com Dados. Dashboards interativos (Power BI), narrativa baseada em dados e relatórios executivos.
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Aula 09 (Prof. Lucas Ianni)
Disponível
Aprendizado de Máquina
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Aula 10 (Prof. Lucas Ianni)
Disponível
Aprendizado de Máquina Supervisionado. Validação cruzada, overfitting e underfitting, otimização de hiperparâmetros.
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Aula 11 (Prof. Lucas Ianni)
Disponível
Aprendizado de Máquina Supervisionado. Regressão linear/logística, árvores de decisão, Random Forest, SVM, Naive Bayes, K-NN, ensembles;
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Aula 12 (Prof. Lucas Ianni)
Disponível
Aprendizado de Máquina Não Supervisionado. PCA, clustering (K-means, hierárquico), regras de associação, análise de similaridade; técnicas de redução de dimensionalidade.
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Aula 13 (Prof. Lucas Ianni)
Disponível
Métricas de avaliação.
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Aula 14 (Prof. Lucas Ianni)
Disponível
Redes Neurais e Deep Learning. Perceptron, redes multicamadas (MLP), técnicas de regularização (dropout, batch norm), funções de ativação, retropropagação.
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Aula 15 (Profs. Vinícius Borges e Raphael Lacerda)
Disponível
Python
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Aula 16 (Prof. Lucas Ianni)
Disponível
Otimização com TensorFlow, Keras e PyTorch.
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Aulas demonstrativas

Teoria da Informação e Tipos de Dados - parte 01 Assistir Teoria da Informação e Tipos de Dados - parte 02 Assistir Teoria da Informação e Tipos de Dados - parte 03 Assistir Conceitos Básicos de Bancos de Dados - Parte 1 Assistir Conceitos Básicos de Bancos de Dados - Parte 2 Assistir Conceitos Básicos de Bancos de Dados - Parte 3 Assistir Conceitos Básicos de Bancos de Dados - Parte 4 Assistir Conceitos Básicos de Bancos de Dados - Parte 5 Assistir Arquitetura ANSI/SPARC - Três Esquemas 1 Assistir Arquitetura ANSI/SPARC - Três Esquemas 2 Assistir Questões ANSI/SPARC Assistir Projeto de Banco de Dados Assistir Questões - Projeto de Banco de Dados Assistir Aula 00 (Profs. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia) Baixar

Material Escrito (PDF)

Felipe Mathias Lucas Fargoni Di Ianni Vinicius Borges

Videoaulas

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