Material do Curso

01 – Ortografia Oficial
02 – Compreensão e Interpretação Textual
03 – Morfologia
04 – Verbos
05 – Sintaxe da oração
06 – Sintaxe do período
07 – Pontuação
08 – Concordância
09 – Semântica e Tipos de Textos
10 – Coesão e coerência
11 – Reescrita de frases
12 – Redação oficial

01 – Interpretação de textos. Pronomes. Artigos.
02 – Conectivos (conjunções e marcadores de discurso). Advérbios.
03 – Tempos verbais.
04 – Comparativos e superlativos. Condicionais.
05 – Determinantes. Modais. Preposições.
06 – Falsos cognatos e cognatos. Prefixos e sufixos.
07 – Discurso direto e indireto. Voz ativa e voz passiva. Phrasal verbs. Question tags.
08 – Substantivos. Genitive case. Numerais ordinais e cardinais. Infinitivo. Gerúndio. Imperativo. Subjuntivo. Forma verbal enfática. Estrutura da oração (período composto).

01 – Média aritmética
02 – Estatística descritiva
03 – Princípios da contagem
04 – Probabilidade
05 – Medidas de dispersão
06 – Distribuições de probabilidades discretas
07 – Distribuições de probabilidade contínuas
08 – Testes de hipóteses
09 – Análise de regressão

01 – Lógica de Proposições
02 – Lógica de Argumentação
03 – Associação Lógica e Estruturas Lógicas
04 – Números e grandezas proporcionais
05 – Raciocínio Lógico envolvendo problemas aritméticos e equações
06 – Noções de Geometria
07 – Matrizes e Sistemas Lineares.

01 – Lei Geral de Proteção de Dados – LGPD
02 – Lei de acesso à informação (Lei 12.527/2011)
03 – Lei nº 12.737/2012 (Lei de Delitos Informáticos)
04 – Decreto nº 9.637/2018 (Política Nacional de Segurança da Informação)

01 – Criptografia e Assinatura Digital
02 – ISO 27001/27002
03 – Autenticação de dois fatores (MFA)

01 – Métodos Ágeis
02 – Scrum
03 – Gestão de Serviços de TI – ITIL 4

01 – Conceitos de Banco de Dados
02 – Modelo Relacional
03 – SQL

01 – Computação em nuvens.

01 – Lógica de Programação
02 – Python Básico
03 – Bibliotecas Python: Numpy e Pandas
04 – Tópicos Avançados de Python
05 – Linguagem R (Básico)
06 – Questões Linguagem R (FGV)
07 – PNL
08 – NLTK
09 – Aprendizado de Máquina
10 – Machine Learning supervisionado (Python)
11 – sklearn não supervisionado
12 – Big Data. Big Data em relação a outras disciplinas. Ciência dos dados. Ciclo de vida do processo de ciência de dados. Papeis dos envolvidos em projetos de Ciência de dados e Big Data.Arquitetura de Big Data. Modelos de entrega e distribuição de serviços de Big Data. Plataformas de computação em nuvem para Big Data. Bancos de dados não relacionais: bancos de dados NoSQL; Modelos Nosql. Principais SGBD’s. Soluções para Big Data. – 1ª parte
13 – Big Data. Big Data em relação a outras disciplinas. Ciência dos dados. Ciclo de vida do processo de ciência de dados. Papeis dos envolvidos em projetos de Ciência de dados e Big Data. Computação em nuvens. Arquitetura de Big Data. Modelos de entrega e distribuição de serviços de Big Data. Plataformas de computação em nuvem para Big Data. Bancos de dados não relacionais: bancos de dados NoSQL; Modelos Nosql. Principais SGBD’s. Soluções para Big Data. – tópicos avançados

01 – DevOps, modelo de versionamento, merge, branch, pipeline, CI/CD e database migration.
02 – Infraestrutura como código (IAC), Linguagens de script (Ansible, Terraform, ShellScript)
03 – Técnica (Cache, Fallback, Circuitbrake, Disaster Recovery, Contingência, Balanceamento de Carga Global de Servidores (GSLB), Site Ativo X Ativo)

01 – SOLID e Clean Code
02 – Padrões GRASP (controller, expert)
03 – Padrões de projeto (GoF, de criação, estruturais, comportamentais)
04 – Tecnologias de integração

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