SEFAZ-SP (Auditor Fiscal da Receita Estadual - Gestão Tributária) Fluência de Dados - 2025 (Pós-Edital)

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  • O item Sigilo Fiscal (Código Tributário Nacional, de 25 de outubro de 1966, art. 198-199) é abordado no curso de Direito Tributário.
Garantia de Satisfação OU SEU DINHEIRO DE VOLTA
Se você, dentro do período de 30 dias não estiver satisfeito, nós devolveremos seu dinheiro
Veja as regras
R$ 352,00
ou 12x de R$ 29,33
Certificado
Ao final do curso receba um certificado de conclusão
Cronograma
Vendas até: 08/03/2026
Acesso até o dia da prova.
Carga Horária
123 horas
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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Conteúdo do curso

Ciência de Dados: Conceitos fundamentais de ciência de dados. Tipos de dados: estruturados, não estruturados, semiestruturados. O ciclo de vida da informação e do processo de Ciência de Dados.
Disponível
Governança de Dados: conceito, tipos (centralizada, compartilhada e colegiada), papéis e responsabilidades. Engenharia de Dados.
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Disponível
Banco de dados (Conceitos Básicos)
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Disponível
Bancos de Dados Relacionais.
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Linguagem SQL: DQL, (Funções de Agregação, Agrupamento, Junção, Ordenação, Restrições e Operações Lógicas.
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Arquitetura de Dados: Data Warehouse, Data Mart, Data Lake, Data Lakehouse.
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Modelagem Dimensional [Opcional: O tópico não veio explícito no edital, mas pode ser cobrado indiretamente pela banca]
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Análise de dados: Agrupamentos, Tendências e Projeções. Data Mining. Pré-processamento de Dados: Técnicas para preparação, limpeza e transformação de dados. Metodologia CRISP. (Parte 1)
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Análise de dados: Agrupamentos, Tendências e Projeções. Data Mining. Pré-processamento de Dados: Técnicas para preparação, limpeza e transformação de dados. Metodologia CRISP. (Parte 2)
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Bancos de Dados Não Relacionais (NoSQL).
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Inteligência Artificial (IA) e Governança e Ética na IA: Transparência, Responsabilidade, Explicabilidade, Privacidade, Segurança, Alucinação, Viés.
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Disponível
Noções de Aprendizado de Máquina (Machine Learning), Aprendizado Profundo (Deep Learning), Modelagem estatística e aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado e não supervisionado; processos de treinamento, validação e teste; modelos supervisionados (regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, Random Forest, k-vizinhos mais próximos (k-NN), máquinas de vetor de suporte (SVM); modelos não supervisionados (k-means, agrupamento hierárquico, análise de componentes principais (PCA), componentes independentes (ICA), regras de associação); overfitting, underfitting, regularização (Ridge, Lasso), seleção de variáveis e redução de dimensionalidade; identificação de padrões, tendências e anomalias.
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Processamento de Linguagem Natural (NLP).
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Disponível
Anonimização, mascaramento e políticas de retenção de dados. Conformidade legal e regulatória (LGPD).
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Disponível
Segurança da Informação e Proteção de Dados: princípios de confidencialidade, integridade, disponibilidade e rastreabilidade. Classificação e controle de acesso a dados.
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Disponível
Visualização e comunicação de resultados;
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Disponível
Marco Civil da Internet;
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Disponível
Sigilo funcional (Resolução SF N° 20/2012, com modificações introduzidas pela Resolução SFP 42/2020 e atualizações).

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