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Garantia de Satisfação OU SEU DINHEIRO DE VOLTA
Se você, dentro do período de 7 dias não estiver satisfeito, nós devolveremos seu dinheiro
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Certificado
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Cronograma
Vendas até: 15/12/2026
Acesso até o dia da prova.
Carga Horária
119 horas
Garantia de Satisfação OU SEU DINHEIRO DE VOLTA
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Conteúdo do curso

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10 Bancos de dados. 10.1 Conceitos e fundamentos. (Parte 2)
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Linguagem SQL (padrão ANSI): consultas e subconsultas; triggers, views, functions e stored procedures, packages; tratamento de erros; cursores; arrays.
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3 Noções de business intelligence, data warehouse, data mart, data lake, ETL. Sistemas de suporte à decisão analítica.
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OLAP. 10.6 Tipos de modelagem dimensional: Star Schema, Snowflake Schema e Fact Constellation.
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2 Conceitos de big data e analytics. Data mining. 10.4 Características de bancos de dados massivos (big data). 10.7 Metodologia CRISP-DM.
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10.3 Noções de bancos de dados NoSQL (orientados a documento, chave-valor, grafo e colunar).
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1 Conceitos e tecnologias de IA, aprendizado de máquina. 8 Grandes modelos de linguagem (LLM), IA generativa. 10 Governança e ética na IA. 10.1 Transparência, responsabilidade, explicabilidade, privacidade, segurança, viés. Chatbots.
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5 Noções de modelos preditivos (supervisionados) e descritivos (não supervisionados). 7 Algoritmos para exploração de dados e machine learning.
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Processamento de linguagem natural (PLN).
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6 Avaliação de modelos (sobreajuste, métricas de classificação e regressão, análise ROC).
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4 Principais técnicas de pré‐processamento de dados estruturados e não estruturados.
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2.1 Ferramenta Qlik Sense.
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