Ciência de dados, conceitos fundamentais, tipos de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados; ciclo de vida da informação e do processo de ciência de dados; governança de dados, conceito, tipos centralizada, compartilhada e colegiada, papéis e responsabilidades;
Banco de Dados (Conceitos Básicos)
Banco de dados relacionais;
Linguagem SQL, DQL, funções de agregação, agrupamento, junção, ordenação, restrições e operações lógicas;
Arquitetura de dados, incluindo Data Warehouse, Data Mart, Data Lake e Data Lakehouse;
Pré-processamento de dados, técnicas para preparação, limpeza e transformação de dados;
Data Mining; metodologia CRISP; análise de dados, agrupamentos, tendências e projeções;
Big Data e engenharia de dados;
Banco de dados não relacionais — NoSQL;
Inteligência artificial — IA; governança e ética na IA, incluindo transparência, responsabilidade, explicabilidade, privacidade, segurança, alucinação e viés;
Noções de aprendizado de máquina Machine Learning, aprendizado profundo — Deep Learning,
Processamento de linguagem natural — NLP;
Segurança da informação e proteção de dados, princípios de confidencialidade, integridade, disponibilidade e rastreabilidade; classificação e controle de acesso a dados;
Anonimização, mascaramento e políticas de retenção de dados; e conformidade legal e regulatória, incluindo LGPD