1 Dado, informação, conhecimento e inteligência. 1.1 Dados estruturados e não estruturados. 1.2 Dados abertos. 1.3 Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados.
2 Banco de dados relacionais. 2.1 Conceitos e características. 2.2 Metadados. 2.3 Tabelas, visões (views) e índices. 2.4 Chaves e relacionamentos. (Conceitos Básicos)
Modelo Conceitual [Não explícito no edital]
2 Banco de dados relacionais. 2.1 Conceitos e características. 2.2 Metadados. 2.3 Tabelas, visões (views) e índices. 2.4 Chaves e relacionamentos. (Modelo Relacional)
9 Álgebra relacional e SQL (padrão ANSI).
1.2 Técnicas de análise de desempenho e otimização de consultas (tuning).
1.3 Segurança de banco de dados.
II BUSINESS INTELLIGENCE: 1 Conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de business intelligence (BI). 2 Sistemas de suporte a decisão e gestão de conteúdo. 3 Modelagem dimensional. 3.1 Conceito e aplicações. 6 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais.
3 Arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL e OLAP. 4 Definições e conceitos de data warehouse. 5 Visualização de dados: BD individuais e cubos. 7 Mapeamento das fontes de dados: técnicas para coleta de dados.
4 Mineração de dados. 4.1 Modelo de referência CRISP-DM. 4.2 Técnicas para pré-processamento de dados. 4.3 Técnicas e tarefas de mineração de dados. 4.4 Classificação. 4.5 Regras de associação. 4.6 Análise de agrupamentos (clusterização). 4.7 Detecção de anomalias. 4.8 Modelagem preditiva. 4.9 Aprendizado de máquina. 4.10 Mineração de texto.
5 Big data. 5.1 Conceito, premissas e aplicação. 5.2 Tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados. 5.3 Conceitos dos três Vs. 5.4 Fluxo de big data: ingestão, processamento e disponibilização. 5.5 Armazenamento de big data. 5.6 Pipeline de dados. 5.7 Processamento distribuído. 5.8 Conceitos de data lake. 5.9 ETL X ELT. 5.10 Soluções de big data. 5.10.1 Arquitetura do ecossistema Apache Hadoop. 5.10.2 Componentes Hadoop: HBase, Kudu, Sqoop, Nifi, Hive, Impala, Spark, Spark Streaming, SOLR, Oozie, Yarn, Kafka, Flink e AirFlow. 5.11 Arquiteturas de big data. 5.11.1 Arquitetura Lambda. 5.11.2 Arquitetura Kappa. 10 Banco de dados NoSQL. 8 Ecossistema de big data Apache Hadoop. Arquitetura e análise de requisitos para sistemas analíticos.
11 Visualização e análise exploratória de dados 11.1 Ferramentas de criação de dashboards (Power BI). 11.3 Elaboração de painéis e dashboard. 11.4 Elaboração de relatórios analíticos.
III INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: 1 Técnicas de classificação. 1.1 Naive Bayes. 1.2 Regressão logística. 1.4 Árvores de decisão (algoritmos ID3 e C4.5) e florestas aleatórias (random forest). 1.5 Máquinas de vetores de suporte (SVM – support vector machines). 1.6 K vizinhos mais próximos (KNN – K-nearest neighbors). 1.7 Comitês de classificadores. 1.8 Avaliação de modelos de classificação: treinamento/teste/validação; validação cruzada; métricas de avaliação (matriz de confusão, acurácia, precisão, revocação, F1-score e curva ROC). 2 Técnicas de regressão. 2.1 Regressão linear. 2.2 Séries temporais (tendências, suavização exponencial e modelos ARIMA). 2.3 Redes neurais para regressão. 2.4 Árvores de decisão para regressão. 2.5 Máquinas de vetores de suporte para regressão. 2.6 Intervalos de confiança em regressão. 2.7 Avaliação de modelos de regressão: mean absolute error (MAE), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE) e coeficiente de determinação (R 2 ). 3 Técnicas de agrupa
III INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: 1 Técnicas de classificação. 1.1 Naive Bayes. 1.2 Regressão logística. 1.4 Árvores de decisão (algoritmos ID3 e C4.5) e florestas aleatórias (random forest). 1.5 Máquinas de vetores de suporte (SVM – support vector machines). 1.6 K vizinhos mais próximos (KNN – K-nearest neighbors). 1.7 Comitês de classificadores. 1.8 Avaliação de modelos de classificação: treinamento/teste/validação; validação cruzada; métricas de avaliação (matriz de confusão, acurácia, precisão, revocação, F1-score e curva ROC). 2 Técnicas de regressão. 2.1 Regressão linear. 2.3 Redes neurais para regressão. 2.4 Árvores de decisão para regressão. 2.5 Máquinas de vetores de suporte para regressão. 2.6 Intervalos de confiança em regressão. 2.7 Avaliação de modelos de regressão: mean absolute error (MAE), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE) e coeficiente de determinação (R 2 ). 3 Técnicas de agrupamento. 3.1 Agrupamento por partição. 3.2 Agrupamento por densidade. 3.3 Agr
1.3 Redes neurais artificiais. 1.3.1 Funções de ativação: limiar, linear, ReLU, logística, softmax, maxout e gaussiana. 1.3.2 Redes Perceptron de única e múltiplas camadas.
2.2 Séries temporais (tendências, suavização exponencial e modelos ARIMA).
7 Processamento de linguagem natural (PLN). 7.1 Normalização textual (stop words, estemização, lematização e análise de frequência de termos). 7.2 Rotulação de partes do discurso (POS-tagging – part-of-speech tagging). 7.3 Reconhecimento de entidades (NER – named entity recognition) e rotulação IOB. 7.4 Modelos de representação de texto: Ngramas, modelos vetoriais de palavras (CBOW, Skip-Gram e GloVe), modelos vetoriais de documentos (booleano, TF e TF-IDF, média de vetores de palavras e Paragraph Vector). 7.5 Métricas de similaridade textual (similaridade do cosseno, distância euclidiana, similaridade de Jaccard, distância de Manhattan e coeficiente de Dice). 7.6 Aplicações de PLN: sumarização automática de texto (abordagens extrativa e abstrativa), modelagem de tópicos em texto (algoritmos LSI, LDA e NMF), classificação de texto, agrupamento de texto, tradução automática de texto, análise de sentimentos e emoções em texto, reconhecimento de voz (STT – speech to text).
ANÁLISE, DESENHO E AUTOMAÇÃO DE PROCESSOS: 1 BPM (business process management). 1.1 conceitos básicos. 1.2 identificação e delimitação de processos de negócio. 1.3 técnicas de mapeamento de processos (modelos as-is). 1.4 técnicas de análise e simulação de processos. 1.5 construção e mensuração de indicadores de processos. 1.6 técnicas de modelagem de processos (modelos to-be). 1.7 modelagem de processos em BPMN: notação, artefatos e atividades. 1.8 gerenciamento de processos de negócio (BPM). (Parte 1)
ANÁLISE, DESENHO E AUTOMAÇÃO DE PROCESSOS: 1 BPM (business process management). 1.1 conceitos básicos. 1.2 identificação e delimitação de processos de negócio. 1.3 técnicas de mapeamento de processos (modelos as-is). 1.4 técnicas de análise e simulação de processos. 1.5 construção e mensuração de indicadores de processos. 1.6 técnicas de modelagem de processos (modelos to-be). 1.7 modelagem de processos em BPMN: notação, artefatos e atividades. 1.8 gerenciamento de processos de negócio (BPM). (Parte 2)
