TCE-PA (Auditor de Controle Externo - Administrador de Banco de Dados) Banco de Dados

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  •  2.14 Gestão de Capacidade. 2.15 Exportação e importação e bases de dados. 7.2 Ferramentas SAP Business Objects Enterprise Infoview. 3.1; Crystal Reports; Microsoft SQL Server 2008 R2 Analysis Service; Microsoft SQL Server 2008 R2 Integration Service e Microsoft SQL Server 2008 R2 Reporting Service.  2.8 Particionamento e Distribuição: conceitos, técnicas e aplicações. 

     
 
 
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Certificado
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Cronograma
Vendas até: 15/12/2024
Acesso até: 31/12/2024
Carga Horária
163 horas
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Conteúdo do curso

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2.2 Modelagem de dados 2.3 Projeto de banco de dados. (Modelo Conceitual)
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2.2 Modelagem de dados 2.3 Projeto de banco de dados. (Modelo Relacional)
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2.4 SQL: linguagem de definição de dados (DDL), linguagem de manipulação de dados (DML), linguagem de consulta de dados (DQL), linguagem de controle de dados (DCL) e linguagem de controle de transação (TCL), SQL ANSI
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2.11 Gerência de transações. 2.12 Gerência de bloqueios. 2.13 Gerência de desempenho.
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2.9 Banco de dados distribuídos.
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Armazenamento de Dados e Indexação
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Otimização de Consulta e de SGBD
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2.7 Segurança da informação em SGBD: conceitos, medidas de controle, mecanismos de segurança.
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Banco de Dados ORACLE
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PL-SQL
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Microsoft SQL Server
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MySQL e MariaDB
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3.2 Dado, informação, conhecimento e inteligência; dados estruturados e não estruturados; dados abertos; coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados
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3 Business Intelligence. 3.1 Conceitos. 3.3 Modelagem dimensional; dimensões; fatos; arquiteturas OLAP, ROLAP e MOLAP; projeto e arquitetura de ETL; funções e componentes de Data Mart e Data Warehouse; ciclo de vida do DW; bancos de dados multidimensionais. (BI, DW e Modelagem Dimensional)
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3 Business Intelligence. 3.1 Conceitos. 3.3 Modelagem dimensional; dimensões; fatos; arquiteturas OLAP, ROLAP e MOLAP; projeto e arquitetura de ETL; funções e componentes de Data Mart e Data Warehouse; ciclo de vida do DW; bancos de dados multidimensionais. (ETL e OLAP)
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3.4 Noções de mineração de dados: conceituação e características; modelo de referência CRISP-DM; técnicas para pré-processamento de dados; técnicas e tarefas de mineração de dados; classificação; regras de associação; análise de agrupamentos (clusterização); detecção de anomalias; modelagem preditiva; aprendizado de máquina; mineração de texto.
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4 Noções de Big Data: conceito, premissas e aplicação.
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5 Visualização e análise exploratória de dados.
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