Banco de Dados (Conceitos Básicos - Parte 1)
Banco de Dados (Conceitos Básicos - Parte 2)
Bancos de Dados Relacionais (T-SQL - SQL Server).
Bancos de Dados Relacionais (PostgreSQL).
Bancos de Dados Relacionais (MySQL).
Bancos de Dados Relacionais (Oracle).
Engenharia/Arquitetura de Dados: Fundamentos de Engenharia de Dados: Pipelines de Dados (conceitos, design e implementação; ETL (Extract, Transform, Load - Processos e ferramentas). Integração de Dados (estratégias para dados de diferentes fontes e tipos). Data Lakes (Implementação e uso de lagos de dados).
Mineração de Dados: Fundamentos de Mineração de Dados (extração de padrões, pré-processamento). Text Mining.
Big Data e Armazenamento de Dados: Conceitos de Big Data (volume, variedade, velocidade, veracidade).
Tendências Tecnológicas e Inovação: Big Data e Análise de Dados; Ferramentas de Análise (Hadoop, Spark); Processamento e Análise de Grandes Volumes de Dados: Frameworks de Processamento Distribuído (Apache Spark, Hadoop). Ferramentas de Processamento em Lote e Tempo Real (Kafka, Storm, Spark). MapReduce (conceitos e implementação prática).
Bancos de Dados Não Relacionais ( NoSQL - MongoDB, Cassandra, HBase).
Data Governance (padrões, políticas e gestão de metadados).
Inteligência Artificial (Aplicações de IA e Aprendizado de Máquina na Automação de Processos, Tomada de Decisão e Inovação em Negócios);
Machine Learning: Machine Learning Supervisionado e Não Supervisionado.
Algoritmos - regressão, árvores de decisão, SVM, clustering (K-Means)).
Validação de Modelos e Métricas de Avaliação (overfitting, cross-validation, precisão, recall, F1-score). Detecção de Fraudes. sistemas de recomendação
Feature Engineering e Seleção de Variáveis (técnicas e melhores práticas). Técnicas Avançadas de Machine Learning (ensemble methods, boosting, bagging).
MLOps. Desenvolvimento e Deploy de Modelos de Machine Learning (MLOps - Integração de Machine Learning em pipelines de produção).
Técnicas de Análise de Dados e Visualização: Ferramentas de Visualização de Dados (Power BI, Tableau, Grafana).
Análise Exploratória de Dados (EDA) (estatísticas descritivas, correlações, distribuições).
