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Cursos do Pacote

  • Ortografia oficial. Acentuação gráfica.
  • Classes de palavras: substantivo, adjetivo, advérbios, artigo, numeral, interjeição.
  • Classes de palavras: preposição e conjunção.
  • Classes de palavras: pronomes. Colocação pronominal.
  • Classes de palavras: verbos. Tempos e modos verbais.
  • Classes de palavras: verbos. Correlação e vozes verbais.
  • Sintaxe da oração (termos da oração).
  • Sintaxe do período (processos de coordenação e subordinação).
  • Pontuação.
  • Concordância verbal e nominal.
  • Regência verbal e nominal. Emprego do sinal indicativo de crase.
  • Semântica. Significação de palavras.
  • Compreensão e interpretação de textos. Tipologia textual.
  • Resumo
  • Teoria e Prática de Tradução Língua Inglesa.
  • Scanning; Skimming; Cognates (Cognatos), False Cognates (Falsos Cognatos) Idioms (expressões idiomáticas).
  • Verb To be (Verbo To be); Simple Present (Presente Simples); Simple Past (Passado Simples); Future Will x Going to (Futuro com Will x Going to); Gerund (Gerúndio); Present Continuous (Presente Contínuo); Past Continuous (Passado Contínuo); Present Perfect (Presente Perfeito); Past Perfect (Passado Perfeito); Future Perfect (Futuro Perfeito); Present Perfect Continuous (Presente Perfeito Contínuo); Past Perfect Continuous (Passado Perfeito Contínuo); Future Perfect Continuous (Futuro Perfeito Contínuo); Modal Verbs (Verbos Modais); Imperative Tenses (Imperativo) e Phrasal Verbs (Verbos Frasais).
  • Definite Articles (Artigos definidos); Indefinite Articles (Artigos indefinidos); Nouns (Substantivos); Common Noun (Substantivo Comum); Proper Noun (Substantivo Próprio) Compound Noun (Substantivo Composto); Abstract and Concrete Nouns (Substantivos Abstratos e Concretos); Collective Nouns. (Substantivos Coletivos); Countable and Uncountable Nouns (Substantivos Contáveis e Incontáveis); Plural (Regular e Irregular); Numbers (Números); Prefixes (Prefixos) e Sufixes (Sufixos)
  • Adjectives (Adjetivos); Comparative (Grau Comparativo); Superlative (Grau Superlativo); Adverbs (Advérbios); Adverbs of Manner (Advérbios de Modo); Adverbs of Frequency (Advérbios de Frequência); Adverbs of Time (Advérbios de Tempo); Adverbs of Place (Advérbios de Lugar) e Adverbs of Intensity (Advérbios de Intensidade).
  • Pronouns (Pronomes); Personal Pronouns (Pronomes Pessoais); Possessive Pronouns (Pronomes Possessivos); Subject Pronouns (Pronomes Sujeitos); Object Pronouns (Pronomes Objeto); Adjective Pronouns (Pronomes Adjetivos); Reflexive Pronouns (Pronomes Reflexivos); Demonstrative Pronouns (Pronomes Demonstrativos); Indefinite Pronouns (Pronomes Indefinidos); Interrogative Pronouns (Pronomes Interrogativos); Prepositions (Preposições) e Conjunctions (Conjunções).
  • Direct Speech (Discurso Direto); Reported Speech (Discurso Indireto); Active Voice (Voz Ativa) e Passive Voice (Voz Passiva).
  • Conditionals (Orações Condicionais); Zero Conditional; First Conditional; Second Conditional; Third Conditional e Quantifiers (Determinantes/Quantificadores).
  • Aplicabilidade das Normas Constitucionais.
  • Princípios Fundamentais. Teoria Geral dos Direitos Fundamentais.
  • Direitos e deveres individuais e coletivos – Parte I.
  • Direitos e deveres individuais e coletivos – Parte II.
  • Direitos sociais.
  • Nacionalidade
  • Direitos políticos.
  • Partidos políticos.
  • Organização do Estado (Art. 18 ao 36).
  • Administração Pública.
  • Poder Legislativo.
  • Processo Legislativo.
  • Poder Executivo.
  • Poder Judiciário.
  • Orçamento e Finanças.
  • O orçamento público no Brasil. Plano plurianual. Diretrizes orçamentárias. Orçamento anual. Outros planos e programas.
  • Apresentação do curso
  • Ciclo de políticas públicas: identificação de problemas; definição dos objetivos da intervenção; formação de agenda; formulação – diagnóstico e desenho de programas; processo decisório – deflnição de escopo, escala, atores envolvidos e públicos-alvo; implementação; monitoramento; avaliação (Parte I)
  • Ciclo de políticas públicas: identificação de problemas; definição dos objetivos da intervenção; formação de agenda; formulação – diagnóstico e desenho de programas; processo decisório – deflnição de escopo, escala, atores envolvidos e públicos-alvo; implementação; monitoramento; avaliação (Parte II)
  • Ética e conduta do servidor público.
  • 1. Dinâmica e estrutura demográfica do Brasil.
  • 6. Desenvolvimento urbano brasileiro: o crescimento das cidades e os desafios urbanos.
  • 2. Desigualdades socioeconômicas e regionais.
  • 3. Direitos humanos, discriminação e exclusão social, com atenção aos direitos e à situação de mulheres, crianças, adolescentes e idosos, pessoas com deficiência, indígenas, negros, pessoas LGBTQIA+, e outros grupos minoritários ou vulneráveis.
  • 4. Novas tecnologias e transformações no mundo do trabalho. 5. Mudanças na estrutura produtiva brasileira.
  • 7. Meio ambiente e desenvolvimento sustentável.
  • Lógica de Programação [Não explícito no edital]
  • 5. Programação orientada a objetos.
  • 6. Classes de objetos e suas propriedades (vetores, listas). 4. Programação funcional.
  • IV. LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO E FRAMEWORKS: 2. Linguagem de programação Python.
  • 7. Manipulação e tabulação de dados (numpy, pandas). 8. Visualização de dados – matplotlib. 9. Bibliotecas para machine learning: Scikit-learn; TensorFlow; PyTorch; Keras.
  • II. BANCOS DE DADOS: Conceitos Básicos
  • Modelo Conceitual [Não explícito no edital]
  • . Álgebra relacional
  • SQL (padrão ANSI).
  • 2. Banco de dados relacional: SQL Server;
  • MySQL.
  • PostgreSQL
  • 3. Banco de dados NoSQL. 4. Armazenamento de big data. 7. Soluções de big data: Arquitetura do ecossistema Spark;
  • I. INGESTÃO, PROCESSAMENTO E ARMAZENAMENTO DE DADOS: 1. Ingestão de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. 2. Ingestão de dados em lote (batch). 3. Ingestão de dados em streaming.
  • 5. Conceitos de processamento massivo e paralelo. 6. Processamento distribuído.
  • 11 Visualização e análise exploratória de dados.
  • VI. APRENDIZADO DE MÁQUINA: 1. Técnicas de classificação: Naive Bayes; Regressão logística; Redes neurais artificiais; Árvores de decisão (algoritmos ID3 e C4.5); e florestas aleatórias (random forest); Máquinas de vetores de suporte (SVM – support vector machines); K vizinhos mais próximos (KNN – K-nearest neighbours). 2. Avaliação de modelos de classificação: treinamento, teste, validação; validação cruzada; métricas de avaliação – matriz de confusão, acurácia, precisão, revocação, F1-score e curva ROC. 3. Técnicas de regressão:Redes neurais para regressão; Árvores de decisão para regressão; Máquinas de vetores de suporte para regressão; 4. Ajuste de modelos dentro e fora de amostra e overfitting. 5. Técnicas de agrupamento: Agrupamento por partição, por densidade e hierárquico. 6. Técnicas de redução de dimensionalidade: Seleção de características (feature selection); Análise de componentes principais (PCA – principal component analysis). (Aprendizado Supervisionado)
  • VI. APRENDIZADO DE MÁQUINA: 1. Técnicas de classificação: Naive Bayes; Regressão logística; Redes neurais artificiais; Árvores de decisão (algoritmos ID3 e C4.5); e florestas aleatórias (random forest); Máquinas de vetores de suporte (SVM – support vector machines); K vizinhos mais próximos (KNN – K-nearest neighbours). 2. Avaliação de modelos de classificação: treinamento, teste, validação; validação cruzada; métricas de avaliação – matriz de confusão, acurácia, precisão, revocação, F1-score e curva ROC. 3. Técnicas de regressão:Redes neurais para regressão; Árvores de decisão para regressão; Máquinas de vetores de suporte para regressão; 4. Ajuste de modelos dentro e fora de amostra e overfitting. 5. Técnicas de agrupamento: Agrupamento por partição, por densidade e hierárquico. 6. Técnicas de redução de dimensionalidade: Seleção de características (feature selection); Análise de componentes principais (PCA – principal component analysis). (Aprendizado NÃO Supervisionado)
  • 8. Redes neurais convolucionais e recorrentes.
  • 7. Processamento de linguagem natural: Normalização textual – stop words, estemização, lematização e análise de frequência de termos; Rotulação de partes do discurso, part-of-speech tagging; Modelos de representação de texto – N-gramas, modelos vetoriais de palavras (CBOW, Skip-Gram e GloVe), modelos vetoriais de documentos (booleano, TF e TF-IDF, média de vetores de palavras e Paragraph Vector); Métricas de similaridade textual – similaridade do cosseno, distância euclidiana, similaridade de Jaccard, distância de Manhattan e coeficiente de Dice.
  • III. TRATAMENTO, QUALIDADE E VISUALIZAÇÃO DE DADOS: 1. Normalização numérica. 2. Discretização. 3. Tratamento de dados ausentes. 4. Tratamento de outliers e agregações. 5. Matching. 6. Deduplicação. 7. Data cleansing. 8. Enriquecimento.
  • IV. LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO E FRAMEWORKS: 1. Linguagem de programação R. 8. Visualização de dados – ggplot

IPEA (Técnico de Planejamento e Pesquisa – Perfil II – Planejamento e Gestão do Conhecimentos e de Dados – Ciência de Dados)

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Editora: Estratégia C. (E)
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2024|1|

Carga Horária: 516 horas

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