SP Águas - Noções de Tecnologia da Informação e Ciências de Dados

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Certificado
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Cronograma
Vendas até: 15/12/2026
Acesso até o dia da prova.
Carga Horária
38 horas
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Conteúdo do curso

Computação na nuvem (cloud computing).
Disponível em 24/05/2026
Segurança da informação.
Disponível em 24/05/2026
Conceitos de organização e de gerenciamento de bancos de dados. Banco de dados. Abstração e modelos de dados. Sistemas gerenciadores de banco de dados. (Conceitos Básicos)
Disponível em 24/05/2026
Conceitos de organização e de gerenciamento de bancos de dados. Banco de dados. Abstração e modelos de dados. Sistemas gerenciadores de banco de dados. (Modelo Conceitual)
Disponível em 24/05/2026
Conceitos de organização e de gerenciamento de bancos de dados. Banco de dados. Abstração e modelos de dados. Sistemas gerenciadores de banco de dados. (Modelo Relacional)
Disponível em 24/05/2026
Linguagens de definição e manipulação de dados. SQL.
Disponível em 24/05/2026
Controle de proteção, segurança e integridade. Organização de arquivos e métodos de acesso. Banco de dados distribuídos.
Disponível em 24/05/2026
Algoritmos e programação computacional. Lógica e Linguagem de programação (Python).
Disponível em 24/05/2026
Linguagem de programação (R).
Disponível em 24/05/2026
Construção e uso de sistemas orientados a serviços (WebServices).
Disponível em 24/05/2026
Desenvolvimento e sustentação de softwares.
Disponível em 24/05/2026
CIÊNCIA DE DADOS: ETL. Manipulação, tratamento e visualização de dados. (BI e DW)
Disponível em 24/05/2026
CIÊNCIA DE DADOS: ETL. Manipulação, tratamento e visualização de dados. (Modelagem Dimensional)
Disponível em 24/05/2026
Inteligência artificial.
Disponível em 24/05/2026
Aprendizado de máquina. Aprendizado supervisionado: Regressão e Classificação. Métricas de avaliação. Overfitting e underfitting de modelos. Regularização. Seleção de modelos. Validação cruzada. Conjunto de treino, validação e teste. Trade off entre variância e viés. Regressão Linear e Regressão Logística. Árvores de Decisão e random forests. SVM. K-NN. Aprendizado não-supervisionado: Redução de dimensionalidade: PCA. K-Means. Mistura de Gaussianas. Regras de Associação. Redes neurais artificiais: Definições e arquitetura. Funções de ativação. Otimização: método do gradiente, método do gradiente estocástico e backpropagation. Métodos de regularização: penalização com normas L1 e L2. CNN.
Disponível em 24/05/2026
Técnicas de classificação. Técnicas de regressão. Técnicas de redução de dimensionalidade.
Disponível em 24/05/2026
Análise de dados.
Disponível em 24/05/2026
Técnicas de agrupamento. Técnicas de associação. Sistemas de recomendação.
Disponível em 24/05/2026
Visualização de Dados