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Cursos do Pacote
- Classes de palavras: substantivos, adjetivos, artigos, numerais, advérbios e interjeições (sentido que imprimem às relações que estabelecem).
- Classes de palavras: preposições e conjunções (sentido que imprimem às relações que estabelecem).
- Classes de palavras: pronomes (sentido que imprimem às relações que estabelecem). Colocação pronominal.
- Classes de palavras: verbos (sentido que imprimem às relações que estabelecem). Tempos e modos verbais.
- Classes de palavras: verbos (sentido que imprimem às relações que estabelecem). Correlação e vozes verbais.
- Pontuação.
- Concordância verbal e nominal.
- Regência verbal e nominal. Crase.
- Sinônimos e antônimos. Sentido próprio e figurado das palavras.
- Leitura e interpretação de diversos tipos de textos (literários e não literários).
- Resumo
- Operações Básicas; Potenciação e Radiciação e Problemas
- Potências de Dez e Unidades de Medida.
- Múltiplos e Divisores. MMC e MDC.
- Frações, Razão e Proporção
- Regra de Três Simples e Compostas
- Porcentagem
- Equações e Sistemas
- Geometria Plana
- Geometria Espacial
- Diagramas, Tabelas e Gráficos
- Tratamento da Informação: Média Aritmética Simples.
- Estruturas Lógicas
- Equivalências Lógicas
- Diagramas Lógicos
- Lógica de Argumentação
- Formação de Conceitos; Verdades e Mentiras
- Associações Lógicas
- 1. Os dados e as organizações: Tipos de dados: estruturados e não estruturados; quantitativos e qualitativos.
- Tipos de produtos de dados (bases de dados).
- 4. Introdução à visualização de dados: Tipos de gráficos (barras, pizza, linha, dispersão, histograma), como interpretá-los e quando utilizálos. Boas práticas para a construção de gráficos (escala dos eixos, margens de erro, disposição de mais de uma série em um único gráfico, ênfase em uma série ou em um ponto, barra ou fatia específicos). Princípios de storytelling com dados; Tipos de produtos de dados (relatórios, planilhas, análise exploratória de dados, dashboards)
- Tipos de produtos de dados e seus usos (explorar, alertar, descrever, explicar, prever, recomendar, otimizar). (Data Mining)
- Modelos de aprendizado de máquina
- 2. Coleta e preparação dos dados: Problemas comuns em dados: outliers, dados faltantes, erros no tipo dos dados e viés de seleção; (Modelagem)
- 2. Coleta e preparação dos dados: Problemas comuns em dados: outliers, dados faltantes, erros no tipo dos dados e viés de seleção; (Métodos de otimização de modelos preditivos)
- 2. Coleta e preparação dos dados: Problemas comuns em dados: outliers, dados faltantes, erros no tipo dos dados e viés de seleção; (Pré-processamento de Dados)
- Princípios de organizações orientadas a dados. Governança de dados e seus benefícios;
- 5. Uso responsável de dados: Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD (Lei nº 13.709/2018)
- Apresentação de Dados
- Médias
- Mediana
- Moda
- Medidas de Dispersão
- Análise Combinatória
- Probabilidade
- Variáveis Aleatórias Discretas
- Distribuições Discretas de Probabilidade
- Distribuições Aleatórias Contínuas
- Teoria da Amostragem
- Correlação e Regressão Linear Simples
- Estimação
- Testes de Hipóteses
- Análise do edital; mudança de hábito; a importância da escrita manuscrita.
- Teoria-Geral da produção textual em provas discursivas (Aspectos Estruturais).
- Teoria-Geral da Produção textual em provas discursivas (Aspectos Formais de Apresentação).
- Folha de resposta para transcrição do texto definitivo.
- Primeira Rodada de Temas
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Editora: Estratégia C. (E)
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2024|2|
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