SEFA-PA (Analista Fazendário de Tecnologia da Informação e Comunicação) Banco de dados e Ciência de Dados - 2025 (Pós-Edital)

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Garantia de Satisfação OU SEU DINHEIRO DE VOLTA
Se você, dentro do período de 30 dias não estiver satisfeito, nós devolveremos seu dinheiro
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Certificado
Ao final do curso receba um certificado de conclusão
Cronograma
Vendas até: 05/04/2026
Acesso até o dia da prova.
Carga Horária
92 horas
Garantia de Satisfação OU SEU DINHEIRO DE VOLTA
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Conteúdo do curso

Disponível
Banco de Dados - Arquitetura de banco de dados. Modelagem de dados: Modelagem conceitual, lógica e física; Normalização, integridade referencial, cardinalidades e restrições; Modelagem relacional; (Parte 2)
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Disponível
Linguagens de manipulação e definição de dados: Álgebra relacional; SQL padrão ANSI (DDL, DML, DCL, TCL);
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Disponível
Administração e gestão de banco de dados: Controle de acesso e papéis; Replicação, clusterização, particionamento e cálculo volumétrico; Otimização de desempenho (tuning), backup e recovery; Gerenciamento de esquemas e monitoração;
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Disponível
Linguagens procedurais (ex.: PL/SQL);
Disponível
Sistemas relacionais: Oracle (ênfase)
Disponível
Big Data: ferramentas e arquiteturas;
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Disponível
Sistemas não relacionais: orientados a documentos, chave-valor, grafos, colunar, séries temporais;
Disponível
Data Warehouse, pipelines de dados: Processos de ETL/ELT; Arquiteturas de análise: staging, Lakehouse, camadas de dados operacionais e analíticos;
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Disponível em 10/02/2026
Modelagem multidimensional;
Disponível em 12/02/2026
Governança e Qualidade de Dados: Linhagem e catalogação de dados; Qualidade de dados: validação, conformidade, deduplicação; Metadados, glossários de dados e políticas de acesso e segurança; Framework de Governança de Dados: DAMA DMBOK (Data Management Body of Knowledge).
Disponível em 14/02/2026
Ciência de Dados e Inteligência Artificial Fundamentos de estatística e análise de dados; 5.4. IA generativa, ética e governança de modelos. Processos e práticas: DataOps, MLOps.
Disponível em 16/02/2026
Algoritmos de machine learning: supervisionado e não supervisionado; (Parte 1)
Disponível em 18/02/2026
Algoritmos de machine learning: supervisionado e não supervisionado; (Parte 2)

Aulas demonstrativas