Gestão De Projetos - Metodologias Ágeis. Modelagem Ágil, Lean.
Scrumban, Kanban, Guia de Prática Ágil do PMI.
Banco de Dados - Conceitos Básicos [não explícito no edital, mas ajuda no entendimento das aulas seguintes]
Banco de Dados Relacional.
Análise de Dados Estruturados Utilizando SQL - Estruturas de dados, chaves primárias e estrangeiras (PK, FK), tipos de dados, relacionamento entre tabelas, joins, condicionais, agrupamento, sumarização, filtragem, manipulação de valores, textos e datas, subconsultas, identificação e tratamento de valores faltantes ou duplicados, produto cartesiano, comandos básicos de SQL (SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, INSERT, UPDATE, DELETE, COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX).
Business Intelligence (BI) – Business Intelligence; Processo de coleta, organização, análise e compartilhamento de informações; Processo de descoberta de informações (coleta, transformação, análise, visualização, decisão); Pipeline De Dados – Pipeline de Dados; Fundamentos, orquestração, integração, ETL.
Ferramentas de criação de dashboards: Power BI; Elaboração de relatórios analíticos;
BIG DATA: Arquitetura de Big Data.
Inteligência Artificial – Inteligência artificial e aprendizado de máquina (IA/ML): Modelos preditivos (supervisionados) e descritivos (não supervisionados); Avaliação de modelos: overfitting, métricas (precisão, recall, F1-score, ROC).
Indicadores e métricas (KPI – Key Performance Indicators, métricas financeiras e fiscais).
Linguagens De Programação Para Ciência De Dados - Linguagem Python.
Análise De Dados Com Microsoft Excel – Análise e manipulação de dados com as funções SE, E, OU, SOMASES, CONT.SES, PROCV, PROCX, ÚNICO, SEERRO, funções de tratamento de texto e data, e outras funções básicas e avançadas e suas combinações; Identificação e tratamento de valores faltantes ou duplicados;
