Prepare-se para o Sucesso em Concursos Públicos e OAB com Cursos Atualizados e Baratos
Cursos do Pacote
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Aula demoNivelamento
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Aula 01Ortografia oficial.
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Aula 02Classes de palavras: substantivos, adjetivos, artigos, numerais, advérbios e interjeições.
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Aula 03Classes de palavras: preposições e conjunções.
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Aula 04Classes de palavras: pronomes. Colocação dos pronomes átonos.
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Aula 05Classes de palavras: verbos. Tempos e modos verbais.
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Aula 06Classes de palavras: verbos. Correlação e vozes verbais.
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Aula 07Estrutura morfossintática do período. Sintaxe (termos da oração).
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Aula 08Estrutura morfossintática do período. Relações de coordenação e subordinação entre orações e entre termos da oração.
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Aula 09Emprego dos sinais de pontuação.
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Aula 10Concordância verbal e nominal.
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Aula 11Regência verbal e nominal. Emprego do sinal indicativo de crase.
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Aula 12Mecanismos de coesão textual. Emprego de elementos de referenciação, substituição e repetição, de conectores e de outros elementos de sequenciação textual. Reescrita de frases e parágrafos do texto.
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Aula 13Significação das palavras. Substituição de palavras ou de trechos de texto.
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Aula 14Compreensão e interpretação de textos de gêneros variados. Reconhecimento de tipos e gêneros textuais. Reorganização da estrutura de orações e de períodos do texto. Reescrita de textos de diferentes gêneros e níveis de formalidade.
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Aula 15 – Somente em PDFResumo
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Aula 00Estruturas Lógicas
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Aula 01Equivalências Lógicas
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Aula 02Diagramas Lógicos
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Aula 03Lógica de Primeira Ordem
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Aula 04Lógica de Argumentação
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Aula 05Problemas de Lógica
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Aula 06Teoria dos Conjuntos
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Aula 07Conjuntos Numéricos
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Aula 08Operações Básicas; Potenciação e Radiciação e Problemas; Expressões Numéricas
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Aula 09Potências de Dez e Unidades de Medida.
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Aula 10Múltiplos e Divisores. MMC e MDC.
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Aula 11Frações; Razão e Proporção; Proporcionalidade
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Aula 12Regra de Três Simples e Compostas
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Aula 13Porcentagem
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Aula 14Equações e Inequações
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Aula 15Introdução ao Estudo das Funções.
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Aula 16Função Afim (1º Grau)
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Aula 17Função Quadrática (2º Grau)
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Aula 18Função Exponencial
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Aula 19Função Logarítmica
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Aula 20Progressão Aritmética e Progressão Geométrica
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Aula 21Geometria Plana
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Aula 22Geometria Espacial
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Aula 23Matrizes e Determinantes
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Aula 24Sistemas Lineares
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Aula 25Análise Combinatória
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Aula 26Probabilidade
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Aula 001 Conceito de Internet – Parte I
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Aula 011 Conceito de Internet – Parte II
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Aula 021 Conceito de intranet. 2 Conceitos e modos de utilização de tecnologias, ferramentas, aplicativos e procedimentos associados a Internet/intranet
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Aula 032.1 Ferramentas e aplicativos comerciais de busca e pesquisa
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Aula 0410 Computação em nuvem.
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Aula 052.1 Ferramentas e aplicativos comerciais de navegação
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Aula 062.1 Correio eletrônico. 2.1 Grupos de discussão
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Aula 078 Segurança na internet
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Aula 088.1 Vírus de computadores; spyware; malware; phishing
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Aula 094 Backup de arquivos
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Aula 107 Noções básicas de editores de texto e planilhas eletrônicas ( Microsoft Excel)
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Aula 117 Noções básicas de editores de texto e planilhas eletrônicas (LibreOffice Calc)
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Aula 127 Noções básicas de editores de texto e planilhas eletrônicas (Microsoft Word)
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Aula 137 Noções básicas de editores de texto e planilhas eletrônicas (LibreOffice Writer).
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Aula 147 Noções básicas de editores de texto e planilhas eletrônicas na modalidade em nuvem
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Aula 152.2 Noções de sistema operacional (ambiente Windows). 3 Identificação e manipulação de arquivos
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Aula 165 Conceitos básicos de hardware (placa-mãe, memórias, processadores (CPU) e disco de armazenamento (HDs). 6 Periféricos de computadores
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Aula 172.1 Redes sociais – Parte I
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Aula 182.1 Redes sociais – Parte II
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Aula 19 – Somente em PDF2.1 Ferramentas colaborativas. 11 Ferramentas de Comunicações e reuniões On-line: Microsoft Teams, Google Meet, Zoom, Skype, Google Hangout.
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Aula 209 Transferência de arquivos pela Internet.
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Aula ÚnicaCÓDIGO DE ÉTICA E CONDUTA E INTEGRIDADE DA CAESB: Princípios e valores, as normas, legislações vigentes e orientações que devem observadas na atividade profissional
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Aula 01 – Prof. André RochaLei nº 11.445/2007 e suas alterações (Marco Regulatório do setor de saneamento) e Lei nº 14.026/2020 (Atualização do Marco Legal do Saneamento).
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Aula 02 – Equipe de Legislação (Somente em PDF)Resolução n.º 14/2011 (Estabelece as condições da prestação e utilização dos serviços públicos de abastecimento de água e de esgotamento sanitário no Distrito Federal) – Parte 1
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Aula 03 – Equipe de Legislação (Somente em PDF)Resolução n.º 14/2011 (Estabelece as condições da prestação e utilização dos serviços públicos de abastecimento de água e de esgotamento sanitário no Distrito Federal) – Parte 2
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Aula 01 – Prof. Ricardo TorquesLei Federal nº 11.340/2006 – Lei Maria da Penha.
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Aula 02 – Prof. Antônio DaudLei nº 13.303/2016 (Dispõe sobre o estatuto jurídico da empresa pública, da sociedade de economia mista e de suas subsidiárias, no âmbito da União, dos Estados, do Distrito Federal e dos Municípios).
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Aula 03 – Equipe Legislação (Somente em PDF)Decreto nº 45.539/2024 (Regulamenta, no âmbito do DF, a Lei Federal nº 13.303/2016, que dispõe sobre o estatuto jurídico da empresa pública, da sociedade de economia mista e de suas subsidiárias, no âmbito da União, dos Estados, do DF e dos Municípios)
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Aula 04 – Equipe de Direito Constitucional (Somente em PDF)3.1 Título VI, Capítulo I
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Aula 05 – Equipe de Direito Constitucional (Somente em PDF)3.2 Título VII, Capítulo I, Capítulo II, Seção I, e Capítulo IV
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Aula 00Realidade Histórica do Distrito Federal
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Aula 01Realidade Política e Geográfica do Distrito Federal
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Aula 02Realidade Étnica, Social, Econômica Geográfica e Cultural do Distrito Federal
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Aula 03Aspectos da Geografia Física do Distrito Federal
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Aula 04Região Integrada de Desenvolvimento do Distrito Federal e Entorno – RIDE
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Aula 05Plano Distrital de Políticas para as Mulheres – Parte I
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Aula 06Plano Distrital de Políticas para as Mulheres – II
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Aula 01 – Somente em PDFRegulamento de Licitações e Contratações da CAESB – Parte 1
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Aula 02 – Somente em PDFRegulamento de Licitações e Contratações da CAESB – Parte 2
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Aula 03 – Somente em PDFRegulamento de Licitações e Contratações da CAESB – Parte 3
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Aula 00 – Prof. Evandro Dalla Vecchia7 Arquitetura de Computadores. (Parte 1)
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Aula 01 – Prof. Evandro Dalla Vecchia7 Arquitetura de Computadores. (Parte 2)
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Aula 02 – Prof. Evandro Dalla Vecchia2 Ambiente UNIX e LINUX. 2.1 Instalação e suporte a TCP/IP, DHCP, DNS, NIS, CIFS, NFS, serviços de impressão em rede. 2.2 Instalação e configuração do Servidor Apache. 2.3 Integração com ambiente Windows, Linguagens de Script
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Aula 03 – Prof. Evandro Dalla Vecchia3 Ambiente Microsoft Windows Server. 3.1 Instalação e suporte de TCP/IP, DHCP, DNS. 3.2 Active Directory, IIS, Terminal Services. 3.3 Serviços de arquivo e impressão em rede. 3.4 Integração com ambiente Unix. 3.5 Linguagens de Script.
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Aula 04 – Prof. Evandro Dalla Vecchia6 Virtualização. 6.1 Introdução à virtualização. 6.2 Formas de virtualização. 6.3 Virtualização de computação. 6.4 Virtualização de rede. 6.5 Virtualização de armazenamento: Sistemas virtuais de arquivos, sistemas distribuídos, tecnologias. 3.19 Conteinerização de Aplicação.
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Aula 05 – Prof. Evandro Dalla Vecchia6 Conceitos de Storage (NAS e SAN)
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Aula 06 – Prof. Evandro Dalla Vecchia7 Computação de Alto Desempenho. 7.1 Conceitos de concorrência, paralelismo e computação distribuída. 7.2 Conceitos básicos de computação em aglomerados (Cluster) e de computação em grades (Grids). 7.3 Balanceamento de carga. 7.4 Avaliação de desempenho. Sistemas Distribuídos
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Aula 07 – Prof. Evandro Dalla Vecchia3.18 Conceitos básicos sobre servidores de aplicações.
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Aula 00 – Prof. Felipe Mathias e Raphael LacerdaLógica de Programação [não explícito no edital]
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Aula 01 – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda6 Estrutura de dados e algoritmos. 6.1 Tipos básicos de dados. 6.2 Tipos abstratos de dados (lista, fila, pilha, árvore, heap). 6.3 Sub‐ rotinas: chamadas por endereço, referência e valor. 6.4 Algoritmos para pesquisa e ordenação. 6.5 Algoritmos para determinação de caminho mínimo. 6.6 Listas lineares e suas generalizações: listas ordenadas, listas encadeadas, pilhas e filas; Vetores e matrizes. 6.7 Árvores e suas generalizações: árvores binárias, árvores de busca, árvores balanceadas (AVL), árvores B e B+. 6.8 Complexidade de algoritmos. 6.9 Programação recursiva. (Parte 1)
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Aula 02 – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda6 Estrutura de dados e algoritmos. 6.1 Tipos básicos de dados. 6.2 Tipos abstratos de dados (lista, fila, pilha, árvore, heap). 6.3 Sub‐ rotinas: chamadas por endereço, referência e valor. 6.4 Algoritmos para pesquisa e ordenação. 6.5 Algoritmos para determinação de caminho mínimo. 6.6 Listas lineares e suas generalizações: listas ordenadas, listas encadeadas, pilhas e filas; Vetores e matrizes. 6.7 Árvores e suas generalizações: árvores binárias, árvores de busca, árvores balanceadas (AVL), árvores B e B+. 6.8 Complexidade de algoritmos. 6.9 Programação recursiva. (Parte 2)
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Aula 03 – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda4 Linguagem de programação. 4.1 Características estruturais das linguagens de programação. 4.2 Orientação a objetos. 4.3 Coleções. 4.4 Tipos genéricos. 4.5 Threads. 4.6 Escalonamento. 4.7 Primitivas de sincronização e deadlocks. 4.8 Garbage collector. 4.9 Tratamento de exceções. 4.10 Anotações. 4.11 Técnicas de profiling. 4.14 Java (11 ou superior).
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Aula 04 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda3.20 Frameworks de persistência de dados. 3.21 Mapeamento objeto‐relacional
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Aula 05 – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda4.12 Linguagens de desenvolvimento de interfaces ricas (HTML 5)
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Aula 06 – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda4.12 Linguagens de desenvolvimento de interfaces ricas (CSS 3)
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Aula 07 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda4.13 JavaScript
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Aula 08 – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda5.5 Ferramentas para automatização de testes
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Aula 09 – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda5.2 Gerência de configuração de software (GIT)
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Aula 10 – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda1.13 Conceitos e ferramentas de DevOps. 1.14 Técnicas de Integração e Implantação Contínua de Código (CI/CD). 7.5 DevOps: Princípios e Modelos. 7.6 Contêineres: Introdução e principais tecnologias de contêiner. 7.7 Virtualização a nível de sistema operacional. 7.8 Diferença entre a virtualização dos contêineres e os outros tipos de virtualização. 7.9 Modos de utilização de um container. (Parte 1)
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Aula 11 – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda1.13 Conceitos e ferramentas de DevOps. 1.14 Técnicas de Integração e Implantação Contínua de Código (CI/CD). 7.5 DevOps: Princípios e Modelos. 7.6 Contêineres: Introdução e principais tecnologias de contêiner. 7.7 Virtualização a nível de sistema operacional. 7.8 Diferença entre a virtualização dos contêineres e os outros tipos de virtualização. 7.9 Modos de utilização de um container. (Parte 2)
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Aula 12 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda7.10 Microsserviços: Conceitos básicos de microsserviços, arquitetura, componentes de serviços, serviços e orquestração. 7.11 Infraestrutura como código
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Aula 13 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda3.22 Serviços de mensageria. 3.25 Streaming de Dados. 3.26 Arquitetura Publish‐Subscribe
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Aula 14 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda (Somente Videoaula)3.23 Padrões: SOAP, REST, UDDI, WSDL
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Aula 15 – Prof. Felipe Mathias e Raphael LacerdaXML‐HttpRequest
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Aula 16 – Prof. Paolla Ramos e Raphael LacerdaXML, XSLT
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Aula 17 – Prof. Felipe Mathias e Raphael LacerdaJSON
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Aula 18 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda3.24 Soluções de busca de dados não estruturados.
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Aula 19 – Prof. Felipe Mathias e Raphael LacerdaPython (Conceitos Básicos) [não explícito no edital]
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Aula 20 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda1.6 Manipulação de dataframes com Python Pandas: leitura de dados tabulares, seleção de linhas e colunas, agregação de dados, preenchimento de valores faltantes, remoção de duplicados, junção de dataframes. 2.14 Aprendizado supervisionado com Python scikit‐learn. 3.6 Aprendizado não supervisionado com Python scikit‐learn. 4.7 Redes neurais com Python: treino de modelos com Keras e Pytorch
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Aula 21 – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda (Somente em PDF)3.9 Arquitetura Cloud Native
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Aula 00 – Prof. André CastroINFRAESTRUTURA E SEGURANÇA: 1 Redes de Computadores. 1.1 Arquiteturas de rede. Topologias; (Parte 1)
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Aula 01 – Prof. André CastroINFRAESTRUTURA E SEGURANÇA: 1 Redes de Computadores. 1.1 Arquiteturas de rede. Topologias; (Parte 2)
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Aula 02 – Prof. André CastroEquipamentos de conexão e transmissão; Modelo OSI da ISO; Arquitetura e protocolos TCP/IP
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Aula 03 – Prof. André CastroIPv4 e Endereçamento [não explícito no edital]
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Aula 04 – Prof. André CastroNAT; Noções básicas de IPv6. 10.10 Segurança em IoT
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Aula 05 – Prof. André CastroNível de aplicação TCP/IP: SMTP, HTTP
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Aula 06 – Prof. André CastroNível de aplicação TCP/IP: DNS, FTP, TELNET, DHCP, SSH
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Aula 07 – Prof. André CastroSNMP, Monitoração
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Aula 08 – Prof. André CastroLDAP, NFS
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Aula 09 – Prof. André Castro5 Segurança da Informação. 5.1 Segurança física e lógica. 5.5 Técnicas de desenvolvimento seguro, SAST/DAST/IAST. 5.7 MDM. 5.8 SSO. 5.9 MFA. 5.10 Gestão de Identidade e acesso (autenticação, autorização e auditoria), RBAC e ABAC
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Aula 10 – Prof. André Castro5.2 Operação de segurança (Firewall, Proxy, IPS/IDS, DLP, SIEM, Antivírus, EDR, WAF, Gestão de vulnerabilidades).
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Aula 11 – Prof. André Castro5.6 VPN. IPSEC
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Aula 12 – Prof. André Castro5.3 Softwares maliciosos (ransomware, vírus, worms, spywares, rootkit etc.). 5.4 Ataques (DDoS, SQL Injection, XSS, CSRF, Path Traversal etc.). 10 Segurança da Informação. 10.2 Threat intel, threat hunting. 10.3 Testes de penetração; Modelagem de ameaças (STRIDE etc.)
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Aula 13 – Prof. André CastroCriptografia, certificação digital e assinatura digital. (Parte 1)
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Aula 14 – Prof. André CastroCriptografia, certificação digital e assinatura digital. (Parte 2)
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Aula 15 – Prof. André CastroQOS
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Aula 16 – Prof. André Castro8 Computação em Nuvem. 8.1 Conceitos de computação em nuvem: benefícios, alta disponibilidade, escalabilidade, elasticidade, agilidade, recuperação de desastres. 8.2 Componentes centrais da arquitetura em nuvem: distribuição geográfica, regiões, zonas de disponibilidade, subscrições, grupos de gestão, recursos. 8.3 Características gerais de identidade, privacidade, conformidade e segurança na nuvem. 8.4 Gestão de custos na nuvem: modelos de faturamento, gerenciamento de subscrições e contas, definição de preço. 10.9 Conceitos de segurança em nuvem. CASB
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Aula 17 – Prof. André CastroBackup
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Aula 18 – Prof. André Castro10.1 Conceitos gerais: Gerenciamento de resposta a incidente (NIST SP 800‐61). 10.4 Conhecimento das Táticas do framework Mitre ATT&CK
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Aula 19 – Prof. André Castro10.6 Políticas de Segurança de Informação. 10.7 Classificação de informações. 10.8 Norma ISO 27002
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Aula 20 – Prof. André CastroGestão de Continuidade de Negócios (ISO 22301)
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Aula 00 – Prof. Diego Carvalho e Fernando PedrosaENGENHARIA DE SOFTWARE: 1 Engenharia de software. 1.1 Modelos de ciclo de vida de software. 1.2 Metodologias de desenvolvimento de software. 1.3 Arquitetura de software. 1.4 Conceitos e técnicas do projeto de software. 1.5 Processos e práticas de desenvolvimento de software. 1.6 Processo interativo e incremental. 1.8 Gerenciamento de ciclo de vida de aplicações. (Parte 1)
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Aula 01 – Prof. Diego Carvalho e Fernando PedrosaENGENHARIA DE SOFTWARE: 1 Engenharia de software. 1.1 Modelos de ciclo de vida de software. 1.2 Metodologias de desenvolvimento de software. 1.3 Arquitetura de software. 1.4 Conceitos e técnicas do projeto de software. 1.5 Processos e práticas de desenvolvimento de software. 1.6 Processo interativo e incremental. 1.8 Gerenciamento de ciclo de vida de aplicações. (Parte 2)
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Aula 02 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa3 Gerenciamento de Projetos e Produtos. 3.1 Kanban e Lean
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Aula 03 – Prof. Diego Carvalho e Fernando PedrosaScrum
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Aula 04 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa1.9 Desenvolvimento orientado por comportamento (BDD). 1.10 Desenvolvimento guiado por testes (TDD). 1.11 Integração contínua. 3.6 Refatoração e Modernização de aplicações. Técnicas de refatoração de software. 3.2 MVP (Minimum Viable Product) e Inovação. 1.7 Práticas ágeis de desenvolvimento de software
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Aula 05 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa2 Engenharia de requisitos. 2.1 Elicitação e Gerenciamento de Requisitos, design thinking. 2.2 Histórias do usuário. 2.3 Critérios de Aceitação. 2.4 User Experience (UX). 2.5 Prototipação. 2.6 Projeto centrado no usuário de software. 2.7 Storytelling. 2.8 Análise de personas (papéis, perfis etc.) de usuários de software. (Parte 1)
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Aula 06 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa2 Engenharia de requisitos. 2.1 Elicitação e Gerenciamento de Requisitos, design thinking. 2.2 Histórias do usuário. 2.3 Critérios de Aceitação. 2.4 User Experience (UX). 2.5 Prototipação. 2.6 Projeto centrado no usuário de software. 2.7 Storytelling. 2.8 Análise de personas (papéis, perfis etc.) de usuários de software. (Parte 2)
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Aula 07 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa5 Qualidade de software. 5.1 Garantia da qualidade de software. 5.6 Tratamento do débito técnico
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Aula 08 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa5.3 Testes de software (unitário, integração, funcional, aceitação, desempenho, carga, vulnerabilidade). 5.4 Técnicas para aplicação de testes de software (caixa‐branca, caixa‐preta, regressão e não funcionais).
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Aula 09 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa3 Arquitetura de software. 3.1 Padrão arquitetural Model‐View‐Controller (MVC). 3.2 Sistemas de N camadas. 3.14 Arquitetura de Sistemas WEB e WEB Standards (W3C)
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Aula 10 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa3.3 Microsserviço. 3.4 Arquitetura orientada a eventos. RMI
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Aula 11 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa3.23 Padrões: SOAP, REST, UDDI, WSDL
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Aula 12 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa3.15 Arquitetura Orientada a Serviços (SOA). 3.16 Barramento de Serviços Corporativos (ESB). 3.17 Interoperabilidade entre aplicações
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Aula 133.10 Padrões de design de software. 3.11 Técnicas de componentização de software. 3.12 Padrões de projeto (design patterns) e anti‐ patterns. 3.13 Padrões de arquitetura de aplicações corporativas (Patterns of Enterprise Applications Architecture)
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Aula 14 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa4 Modelagem de Processos de Negócio. 4.1 Conceitos básicos. 4.2 Identificação e delimitação de processos de negócio. 4.3 Técnicas de mapeamento de processos (modelos AS‐IS). 4.4 Técnicas de análise e simulação de processos. 4.5 Construção e mensuração de indicadores de processos. 4.6 Técnicas de modelagem de processos (modelos TO‐BE). 4.7 Modelagem de processos BPMN: notação, artefatos e atividades. 5 Automação de processos de negócio. 5.1 Conceitos. 5.2 Ferramentas e tecnologias para automação de processos (RPA, BPMN, BPMS). (Parte 1)
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Aula 15 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa4 Modelagem de Processos de Negócio. 4.1 Conceitos básicos. 4.2 Identificação e delimitação de processos de negócio. 4.3 Técnicas de mapeamento de processos (modelos AS‐IS). 4.4 Técnicas de análise e simulação de processos. 4.5 Construção e mensuração de indicadores de processos. 4.6 Técnicas de modelagem de processos (modelos TO‐BE). 4.7 Modelagem de processos BPMN: notação, artefatos e atividades. 5 Automação de processos de negócio. 5.1 Conceitos. 5.2 Ferramentas e tecnologias para automação de processos (RPA, BPMN, BPMS). (Parte 2)
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Aula 16 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa10.11 Lei Geral de Proteção de Dados
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Aula 17 – Prof. Diego Carvalho e Renato da Costa8.9 Manipulação de dados em planilhas
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Aula 00 – Prof. Paolla Ramos e Fernando PedrosaPROCESSOS DE NEGÓCIO: 1 Planejamento e Gestão Estratégicos de TI. 1.1 PETI e PDTI (Plano Estratégico de TI e Plano Diretor de TI). 1.2 Indicadores de desempenho de TI (KPIs, SLAs, OKRs).
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Aula 01 – Prof. Paolla Ramos e Fernando Pedrosa2 Governança de TI. 2.1 COBIT 2019. 2.1.1 Conceitos, disciplinas, técnicas e ferramentas de gerenciamento de serviços de TI
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Aula 02 – Prof. Paolla Ramos e Fernando Pedrosa3 Gerenciamento de Projetos e Produtos. 3.3 PMBOK 7ª edição. 3.4 Escritório de projetos. 3.4.1 Funções e responsabilidades. 3.4.2 Gestão de portfólio, programas e projetos. 3.5 Qualidade em Produtos e Serviços de TI. 4 Gerência de Projetos. 4.1 Gerenciamento do ciclo de vida do sistema: determinação dos requisitos, projeto lógico, projeto físico, teste, implementação. 4.2 O conceito e os objetivos da gerência de projetos. 4.3 Abertura e definição do escopo de um projeto. 4.4 Planejamento de um projeto. 4.5 Diagrama de Rede, Caminho Crítico, Folgas, Estrutura Analítica do Projeto. 4.6 Execução, acompanhamento e controle de um projeto. 4.7 Revisão e avaliação de um projeto. 4.8 Fechamento de um projeto. 4.9 Metodologias, técnicas e ferramentas da gerência de projetos.
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Aula 03 – Prof. Paolla Ramos e Fernando Pedrosa9 Gerenciamento de Serviços de TI. 9.1 Fundamentos em Gerenciamento de Serviços segundo ITIL® versão 3: Ciclo de Vida de Serviços. 9.2 Processos de Transição e Operação de Serviços
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Aula 04 – Prof. Paolla Ramos (Somente em PDF)10.5 Gestão de riscos (ISO 31000)
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Aula 00 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia7 Banco de dados. 7.1 Modelagem de dados (conceitual, lógica e física). 7.2 Criação e alteração dos modelos lógico e físico de dados. 7.3 Abordagem relacional. 7.4 Normalização das estruturas de dados. 7.5 Integridade referencial. 7.6 Metadados. 7.8 Avaliação de modelos de dados. 7.9 Técnicas de engenharia reversa para criação e atualização de modelos de dados. 7.13 Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD). 7.14 Propriedades de banco de dados: atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade. 7.15 Independência de dados. 7.16 Transações de bancos de dados. 1.12 Diagrama Entidade Relacionamento (ER). 8.1 Dado, informação, conhecimento e inteligência. 8.4 Dados estruturados e dados não estruturados. (Parte 1)
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Aula 01 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia7 Banco de dados. 7.1 Modelagem de dados (conceitual, lógica e física). 7.2 Criação e alteração dos modelos lógico e físico de dados. 7.3 Abordagem relacional. 7.4 Normalização das estruturas de dados. 7.5 Integridade referencial. 7.6 Metadados. 7.8 Avaliação de modelos de dados. 7.9 Técnicas de engenharia reversa para criação e atualização de modelos de dados. 7.13 Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD). 7.14 Propriedades de banco de dados: atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade. 7.15 Independência de dados. 7.16 Transações de bancos de dados. 1.12 Diagrama Entidade Relacionamento (ER). 8.1 Dado, informação, conhecimento e inteligência. 8.4 Dados estruturados e dados não estruturados. (Parte 2)
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Aula 02 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia7.10 Linguagem de consulta estruturada (SQL). 7.11 Linguagem de definição de dados (DDL). 7.12 Linguagem de manipulação de dados (DML)
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Aula 03 – Prof. Thiago Cavalcanti7.17 Melhoria de performance de banco de dados
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Aula 04 – Prof. Thiago Cavalcanti7.20 Banco de dados em memória.
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Aula 05 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia7.19 Integração dos dados (ETL, Transferência de Arquivos e Integração via Base de Dados). 7.23 Diferenciação entre bancos relacionais, multidimensionais, documentos e grafos. 8 Business intelligence. 8.2 Conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de business intelligence (BI). 8.3 Mapeamento de fontes de dados. 8.5 Conceitos de OLAP e suas operações. 8.6 Conceitos de data warehouse. 8.7 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. 8.8 Construção de relatórios e dashboards interativos em ferramentas de BI. 8.10 Geração de insights a partir de relatórios e dashboards. 8.11 BI como suporte a processos de tomada decisão. 7.7 Modelagem dimensional. (BI e DW)
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Aula 06 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia7.19 Integração dos dados (ETL, Transferência de Arquivos e Integração via Base de Dados). 8 Business intelligence. 8.2 Conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de business intelligence (BI). 8.3 Mapeamento de fontes de dados. 8.5 Conceitos de OLAP e suas operações. 8.6 Conceitos de data warehouse. 8.7 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. 8.8 Construção de relatórios e dashboards interativos em ferramentas de BI. 8.10 Geração de insights a partir de relatórios e dashboards. 8.11 BI como suporte a processos de tomada decisão. 7.7 Modelagem dimensional. (Modelagem Dimensional)
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Aula 07 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia7.19 Integração dos dados (ETL, Transferência de Arquivos e Integração via Base de Dados). 8 Business intelligence. 8.2 Conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de business intelligence (BI). 8.3 Mapeamento de fontes de dados. 8.5 Conceitos de OLAP e suas operações. 8.6 Conceitos de data warehouse. 8.7 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. 8.8 Construção de relatórios e dashboards interativos em ferramentas de BI. 8.10 Geração de insights a partir de relatórios e dashboards. 8.11 BI como suporte a processos de tomada decisão. 7.7 Modelagem dimensional. (Power BI)
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Aula 08 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia8 Big data. 7.22 Data Lakes e Soluções para Big Data
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Aula 09 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia7.18 Bancos de dados NoSQL. 7.23 Diferenciação entre bancos relacionais, multidimensionais, documentos e grafos
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Aula 09-2Conceitos de IA
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Aula 10 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle GouveiaCIÊNCIA DE DADOS: 1 Manipulação, tratamento e visualização de dados. 1.1 Técnicas de visualização de dados. 1.2 Lidando com valores faltantes. 1.3 Lidando com dados categóricos. 1.4 Normalização numérica. 1.5 Detecção e tratamento de outliers.
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Aula 11 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia2 Aprendizado supervisionado: Regressão e Classificação. 2.1 Métricas de avaliação. 2.2 Overfitting e underfitting de modelos. 2.3 Regularização. 2.4 Seleção de modelos: Erro de Generalização. 2.5 Validação Cruzada. 2.6 Conjuntos de Treino, Validação e Teste. 2.7 Trade off entre Variância e Viés. 2.8 Algoritmos: Regressão Linear e Regressão Logística. 2.9 Árvores de decisão e random forests. 2.10 Máquina de suporte de vetores. 2.11 Naive Bayes. 2.12 K‐NN. 2.13 Ensembles. 2.15 Conceitos de otimização de hiperparâmetros. 3 Aprendizado não supervisionado. 3.1 Redução de dimensionalidade: PCA. 3.2 Agrupamento K‐Means. 3.3 Mistura de Gaussianas. 3.4 Agrupamento Hierárquico. 3.5 Regras de associação.
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Aula 12 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia4 Redes neurais artificiais. 4.1 Conceitos Básicos em Redes Neurais Artificiais: Definições e Arquitetura. 4.2 Funções de Ativação. 4.3 Otimização de Redes Neurais Artificiais: método do gradiente, método do gradiente estocástico, algoritmo backpropagation, métodos de inicialização dos pesos, Vanishing Gradients. 4.4 Métodos de regularização: penalização com normas L1 e L2, Dropout e Early Stopping. 4.5 Definições básicas de Redes Neurais Convolucionais. 4.6 Definições básicas de Redes Neurais Recorrentes
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Aula 13 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia7.21 Qualidade de dados e gestão de dados mestres e de referência
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Aula 14 – Profª. Paolla Ramos (Somente em PDF)6 Transformação Digital. 6.1 Conceitos e impacto da transformação digital nas organizações. 6.2 Tecnologias emergentes (IA).
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Aula demoAnálise do edital; mudança de hábito; a importância da escrita manuscrita.
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Aula 01 – Prof. Carlos RobertoTeoria-Geral da produção textual em provas discursivas (Aspectos Estruturais).
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Aula 02 – Prof. Carlos RobertoTeoria-Geral da Produção textual em provas discursivas (Aspectos Formais de Apresentação).
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Aula 03 – Prof. Carlos RobertoFolha de resposta para transcrição do texto definitivo.
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Aula 04 (Somente PDF) – Prof. Paolla RamosPrimeira Rodada de Temas
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Aula 05 (Somente PDF) – Prof. Paolla RamosSegunda Rodada de Temas
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Aula 06 (Somente PDF) – Prof. Paolla RamosTerceira Rodada de Temas
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