Conteúdo Programático
Sobre este curso▼
Veja o que este curso tem para oferecer:
Prepare-se com quem mais aprova nas Carreiras de Tecnologia da Informação.
Se o seu objetivo é conquistar uma das carreiras mais valorizadas, estáveis e disputadas da área de Tecnologia da Informação, este curso foi desenvolvido exatamente para você.
O Gran Concursos, referência nacional em preparação para concursos públicos, reuniu um time de professores consagrados, experientes e atuantes nas Carreiras de Tecnologia da Informação para oferecer uma preparação atualizada e totalmente focada em aprovação para o cargo de Analista de Tecnologia da Informação da DATAPREV - Empresa de Tecnologia e Informações da Previdência Social.
O maior diferencial do Gran Concursos está no seu corpo docente altamente qualificado.
Você aprenderá com professores que, além de serem especialistas, mestres e doutores, ocupam ou já ocuparam cargos estratégicos nas Carreiras de Tecnologia da Informação, trazendo para o curso uma visão prática e alinhada à realidade das provas.
Isso significa:
Visão de prova
Foco absoluto no que realmente cai
Conteúdo técnico no nível de exigência da banca
Aqui, você estuda com quem já percorreu o caminho da aprovação e sabe exatamente como conduzir você até a sua vaga.
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Informações importantes
Curso baseado no Edital nº 1/2026.
Serão abordados os tópicos mais relevantes de cada disciplina, conforme critério pedagógico dos professores (não necessariamente todos os itens do edital).
As videoaulas ainda não disponibilizadas serão incluídas gradualmente, conforme o cronograma de gravações, divulgado periodicamente.
A coordenação pedagógica e o corpo docente atuam com total dedicação para garantir uma preparação completa, eficiente e direcionada.
Não srão ministrados os seguintes itens do edital: Banco de Dados: 13 Banco de dados em memória. Matemática: Notação de vetores. Produto vetorial. Transformações lineares. Normas L1 e L2. Autovalores e autovetores.
A organização das aulas pode seguir a lógica didática do professor, e não necessariamente a ordem do edital.
O corpo docente poderá sofrer acréscimos ou substituições por motivos de força maior, a critério do curso Concursos.
AULAS EM PDF:
- Conteúdo produzido por docentes especializados e com amplos recursos didáticos.
- Material prático que facilita a aprendizagem de maneira acelerada.
- Exercícios comentados.
- Serão ministrados exclusivamente os PDFs Sintéticos já disponibilizados no curso.
- Não será ministrado em PDF: Introdução aos modelos generativos e modelos de linguagem.CIÊNCIA DE DADOS: Seleção de modelos. Validação cruzada. Conjunto de treino, validação e teste. Trade off entre variância e viés.Regressão Linear e Regressão Logística. Árvores de Decisão e random forests. SVM. K-NN.Otimização: método do gradiente, método do gradiente estocástico e backpropagation. Métodos de regularização: penalização com normas L1 e L2. CNN. Noções de visão computacional com CNN. Classificação de imagens e detecção de objetos. 9 Visão computacional. 12 Ferramenta SAS. LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO E SOFTWARES EM CIÊNCIAS DE DADOS: Apache Hadoop e Apache Spark. BANCO DE DADOS: Banco de dados em memória.
Língua Portuguesa14 Aulas · 91 vídeos▼
Aula 1Gramática - Apresentação da disciplina.▼
- Apresentação
Aula 25.1 Emprego das classes de palavras.▼
- Classes de Palavras
- Classes de Palavras II
- Classes de Palavras III
- Classes de Palavras IV
- Classes de Palavras V
- Classes de Palavras VI
- Classes de Palavras VII
- Classes de Palavras VIII
- Classes de Palavras IX
- Classes de Palavras X
Aula 35 Domínio da estrutura morfossintática do período.▼
- Morfossintaxe
- Morfossintaxe II
- Morfossintaxe III
- Termos Relacionados a Verbos
- Termos Relacionados a Verbos II
- Termos Relacionados a Verbos III
- Termos Relacionados a Verbos - Exercícios
- Termos Relacionados a Nomes (Aposto)
- Termos Relacionados a Nomes (Adjunto Adnominal X Predicativo do Objeto)
- Termos Relacionados a Nomes (Adjunto Adnominal X Complemento Nominal)
- Termos Relacionados a Nomes (Adjunto Adnominal X Complemento Nominal) II
- Termos Relacionados a Nomes - Exercícios
Aula 45.3 Relações de subordinação entre orações e entre termos da oração.▼
- Período Composto - Introdução
- Orações Subordinadas Adjetivas - Pronome Relativo "Que"
- Orações Subordinadas Adjetivas - Pronome Relativo "Que" II
- Pronome Relativo " O Qual "
- Orações Subordinadas Substantivas
- Orações Subordinadas Substantivas II
- Expletivo "É Que" e Pronome Relativo "Cujo"
- Exercícios (Pronome Cujo)
- Onde / Aonde
- Orações Subordinadas Adverbiais
Aula 55.2 Relações de coordenação entre orações e entre termos da oração.▼
- Orações Coordenadas
- Orações Coordenadas (Adversativas)
- Orações Coordenadas - Exercícios
- Adversativas x Concessivas
- Explicativas X Causais
- Exercícios - Conjunções
- Pontuação entre as Orações Coordenadas
Aula 65.4 Emprego dos sinais de pontuação.▼
- Pontuação I
- Pontuação II
Aula 75.6 Regência verbal e nominal.▼
- Regência
- Regência II
- Regência III
Aula 85.7 Emprego do sinal indicativo de crase.▼
- Crase
- Crase II
- Crase III
Aula 95.5 Concordância verbal e nominal.▼
- Concordância
- Concordância II
- Concordância - Exercícios
- Concordância - Exercícios II
Aula 104.2 Emprego de tempos e modos verbais.▼
- Modos e Tempos Verbais
- Tempos Verbais e Modalizadores do Discurso
- Tempos Verbais
- Conjugação Verbal
- Verbo - Exercícios
Aula 113 Domínio da ortografia oficial.▼
- Questões Ortográficas
- Questões Ortográficas II
- Questões Ortográficas III
Aula 125.8 Colocação dos pronomes átonos.▼
- Colocação Pronominal
- Colocação Pronominal II
Aula 13Interpretação de Textos - Apresentação da disciplina.▼
- Apresentação
Aula 141 Compreensão e interpretação de textos de gêneros variados. 2 Reconhecimento de tipos e gêneros textuais. 4 Domínio dos mecanismos de coesão textual. 4.1 Emprego de elementos de referenciação, substituição e repetição, de conectores e de outros elementos de sequenciação textual. 6 Reescrita de frases e parágrafos do texto. 6.1 Significação das palavras. 6.2 Substituição de palavras ou de trechos de texto. 6.3 Reorganização da estrutura de orações e de períodos do texto 6.4 Reescrita de textos de diferentes gêneros e níveis de formalidade.▼
- Interpretação e Compreensão de Texto
- Interpretação e Compreensão de Texto II
- Elementos dos Atos de Comunicação
- Funções da Linguagem
- Marcas de Textualidade: Coesão, Coerência e Intertextualidade
- Coesão Textual
- Coesão Textual - Exercícios
- Coesão - Conectivos
- Intertextualidade
- Semântica: Sinônimos, Antônimos, Parônimos e Hiperônimos
- Semântica: Polissemia e Ambiguidade
- Registros de Linguagem
- Modos de Organização Discursiva
- Tipos Textuais
- Modos de Organização Discursiva/Tipos Textuais: Exercícios
- Tipos de Discurso
- Resolução de Prova - FGV TCE - RR - Analista Adm 2025
- Resolução de Prova - ADAB Fiscal Estadual 2024
- Resolução da Prova TJMT/Analista Judiciário/2024
- Resolução da Prova - TCE PI/Auditor/2025
- Resolução de Prova do TJ SC
- Resolução de Prova do TJ SC II
- Resolução de Prova do TJ SC III
- Resolução de Provas
- Resolução de Provas
- Resolução de Provas
- Resolução de Provas
- Resolução de Provas
Língua Inglesa3 Aulas · 99 vídeos▼
Aula 1Apresentação da disciplina.▼
- Apresentação
Aula 21 Compreensão de textos em língua inglesa.▼
- Língua Inglesa - Coworking - Sharing How We Work
- Língua Inglesa - Coworking - Sharing How We Work II
- Língua Inglesa - Coworking - Sharing How We Work III
- Língua Inglesa - Coworking - Sharing How We Work IV
- Língua Inglesa - In a World Where Many Of Us - Part 01
- Língua Inglesa - In a World Where Many Of Us - Part 02
- Língua Inglesa - The Wooden Floorboards
- Língua Inglesa - The Wooden Floorboards II
- Língua Inglesa - Technology Has Created More Jobs
- Língua Inglesa - Technology Has Created More Jobs II
- Língua Inglesa - Technology Has Created More Jobs III
- Língua Inglesa - Human Genome Editing Potential Genome Seeds Of Conflict
- Língua Inglesa - Human Genome Editing Potential Genome Seeds Of Conflict II
- Língua Inglesa - Mars Is The Fourth Planet From The Sun
- Língua Inglesa - Can You do Me a Favor?
- Língua Inglesa - Empowering The Workforce Of Tomorrow
- Língua Inglesa - Empowering The Workforce Of Tomorrow II
- Língua Inglesa - Global Plastic Treaty
- Língua Inglesa - Global Plastic Treaty II
- Língua Inglesa - Global Plastic Treaty III
- Língua Inglesa - Global Plastic Treaty IV
- New Public Management Model
- New Public Management Model II
- For Taxpayer Advicate, a Familiar Refrain
- For Taxpayer Advocate, a Familiar Refrain II
- For Taxpayer Advicate, a Familiar Refrain III
- How Trade Can Become a Gateway
- How Trade Can Become a Gateway II
- A Free Press Needs You
- A Free Press Needs You II
- Atualidade: How AI Is Revolutionized
- Atualidade: How AI Is Revolutionized II
- Atualidade: How AI Is Revolutionized III
- Atualidade 2024 - Alien Life In Universe
- Atualidade 2024 - Alien Life In Universe II
- Politics Of The Police
- Tackling Corruption For Growth
- The Tech Product Network
- The Use Of Music And Songs In The Efl Classroom
- The Use Of Music And Songs In The Efl Classroom II
- Trust And Audit
- Virtues Of Vice – The Rewards From Investing In Politically Incorrect Companies
- Wallerstein
- We’re So Well Educated
- With The Exception Of Business Owners
- Geopolitical Tensions And Resource Nationalism
- Niobium
- Rare Earths
- Transition To Renewable Energy
Aula 31 Itens gramaticais relevantes para o entendimento dos sentidos dos textos.▼
- Língua Inglesa - Alma e Perfil da Prova de Inglês
- Língua Inglesa - Como Estudar Inglês e Resolver a Prova
- Língua Inglesa - Inglês não é de trás para frente
- Língua Inglesa - Conceito de Lista de Verbos
- Língua Inglesa - O Famoso Verbo To Be
- Língua Inglesa - Comparativos e Superlativos de Igualdade e Inferioridade
- Língua Inglesa - Comparativos e Superlativos de Superioridade
- Língua Inglesa - Advérbios
- Língua Inglesa - Preposições IN, AT e ON
- Língua Inglesa - Conjunções And, But, So, Or, Because
- Língua Inglesa - Subject and Object Pronouns
- Língua Inglesa - Pronomes Possessivos e Adjetivos
- Língua Inglesa - Genitive Case
- Língua Inglesa - Quantifiers
- Língua Inglesa - Sinonímia
- Língua Inglesa - O Segredo do Pronome IT
- Língua Inglesa - Simple Present
- Língua Inglesa - Simple Present - Modern Sentences
- Língua Inglesa - Simple Future and Going To Future
- Língua Inglesa - Simple Past
- Língua Inglesa - Verbos Auxiliares - Perguntas
- Língua Inglesa - Verbos Auxiliares - Negativas
- Língua Inglesa - Continuous Tenses
- ING
- ING II
- Forma Verbal Enfática
- Pronomes Reflexivos
- If Sentences
- If Sentences II
- Can, Could, Able
- May - Might
- Should - Ought to
- Must - Must Not
- Ilusão de Óptica
- Present Perfect
- Present Perfect Continuous
- Pronomes Relativos
- Pronomes Relativos II
- Question Tag
- Past Perfect - Continuous
- Discurso Direto X Indireto
- Voz Passiva (Obj. Direto)
- Voz Passiva (Obj. Indireto)
- Voz Passiva - Exercícios
- Marcadores de Discurso
- Recurring Words and Expressions
- Conjunções
- Determiners
- Direct and Indirect Speech
Raciocínio Lógico4 Aulas · 28 vídeos▼
Aula 1Apresentação da disciplina.▼
- Apresentação
Aula 21 Estruturas lógicas. 2 Lógica de argumentação: analogias, inferências, deduções e conclusões. 3 Lógica sentencial (ou proposicional). 3.1 Proposições simples e compostas. 3.2 Tabelas-verdade. 3.3 Equivalências. 3.4 Diagramas lógicos.▼
- Conceitos Iniciais: Proposição lógica
- Tabela - Verdade
- Negação de Proposição Composta
- Equivalências Lógicas
- Equivalência e Negações Proposições Categóricas
- Diagramas Lógicos
- Argumentação Lógica - Conceitos Iniciais
- Validade de um Argumento - Presença de Proposições Categóricas
- Validade de um Argumento - Uma Premissa é Proposição Simples ou Conjunção
- Validade de um Argumento - Premissas Compostas e Conclusões sem Conectivos
- Validade de um Argumento - Premissas e Conclusões Compostas
- Sequência de Números
- Sequência de Letras
- Sequência de Datas - Calendário
- Sequência Posicional
- Sequência de Figuras
Aula 34 Lógica de primeira ordem.▼
- Associação Lógica
- Associação Lógica II
- Implicação Lógica
- Implicação Lógica II
- Verdades e Mentiras
- Verdades e Mentiras II
- Lógica de 1ª Ordem
- Lógica de 1ª Ordem II
Aula 45 Raciocínio lógico envolvendo problemas aritméticos, geométricos e matriciais.▼
- Resolução de Problemas Matriciais, Geométricos e Aritméticos
- Resolução de Problemas Matriciais, Geométricos e Aritméticos II
- Resolução de Problemas Matriciais, Geométricos e Aritméticos III
Atualidades e Inteligência Artificial4 Aulas · 88 vídeos▼
Aula 1Atualidades - Apresentação da disciplina.▼
- Apresentação
Aula 21 Tópicos relevantes e atuais de diversas áreas, tais como segurança, transportes, política, economia, sociedade, educação, saúde, cultura, tecnologia, energia, relações internacionais, desenvolvimento sustentável e ecologia.▼
- Meios de Transportes
- Meios de Transportes II
- Fontes de Energia
- Fontes de Energia II
- Saúde
- Saúde II
- Educação
- Educação II
- Cultura
- Cultura II
- Desenvolvimento Sustentável e Meio Ambiente
- Desenvolvimento Sustentável e Meio Ambiente - II
- Desenvolvimento Sustentável e Meio Ambiente III
- Desenvolvimento Sustentável e Meio Ambiente IV
- Inovações Tecnológicas e Científicas
- Inovações Tecnológicas e Científicas II
- Inovações Tecnológicas e Científicas III
- Política Mundial
- Política Mundial II
- Política Mundial III
- Resolução de Questões - Mundo
- Resolução de Questões - Mundo II
- Resolução de Questões - Mundo III
- Política Brasil
- Política Brasil II
- Política Brasil III
- Blocos Econômicos
- Minerais Críticos
- Realidade Brasileira
- Últimas Atualizações
Aula 3Inteligência Artificial - Apresentação da disciplina.▼
- Apresentação
Aula 42 Inteligência Artificial: fundamentos e aplicações: conceitos de inteligência artificial; aprendizado da máquina; introdução aos modelos generativos e modelos de linguagem; ética, governança e privacidade em IA.▼
- Introdução
- Teste de Turing e Tipos de IA
- Áreas da IA
- Inovação no Poder Judiciário
- Introdução
- Introdução II
- Tipos de Aprendizado
- Tipos de Aprendizado II
- Tipos de Aprendizado III
- Undertitting e Overfitting
- Classificação de Modelos
- Classificação de Modelos II
- Árvore de Decisão
- Random Forest
- Regressão Logistica
- K - NN
- Naive Bayes
- SVM
- Redes Neurais Artificiais
- Regressão Linear
- K - Means
- Algoritmos Hierárquicos e DBSCAN
- Redução de Dimensionalidade
- Regras de associação
- Regras de associação II
- Aprendizado por reforço
- Deep Learning - Introdução
- Redes Neurais Convolucionais
- RNN e LSTM
- PLN - Introdução
- PLN - Pré - Processamento
- PLN - Vetorização
- Governança e Ética na IA
- Grandes Modelos de Linguagem (LLM) e IA Generativa
- Grandes Modelos de Linguagem (LLM) e IA Generativa II
- Grandes Modelos de Linguagem (LLM) e IA Generativa III
- LLM
- LLM II
- Riscos e Desafios da IA Generativa
- Principais Ferramentas de Mercado (Copilot, ChatGPT, META)
- Deepfakes
- Modelos Modais
- Detecção de anomalias
- Pipeline de Machine Learnig
- Pipeline de Machine Learnig II
- Avaliação dos Modelos de Regressão
- Otimização de Hiperparâmetros
- Dados Desbalanceados
- Regularização de Modelos
- Validação Cruzada
- Interpretabilidade de Modelos
- Ensembling de Modelos
- Monitoramento de Modelos
- Sistemas de Recomendação
- Visão Computacional
- Visão Computacional II
Legislação Acerca de Segurança da Informação e Proteção de Dados5 Aulas · 49 vídeos▼
Aula 11 Lei nº 12.527/2011 (Lei de Acesso à Informação): capítulos I, II, III, IV e V.▼
- Lei nº 12.527/2011 - Lei de Acesso à Informação - Introdução
- Lei nº 12.527/2011 - Lei de Acesso à Informação - Conceitos Importantes
- Lei nº 12.527/2011 - Lei de Acesso à Informação - Do Acesso à Informação
- Lei nº 12.527/2011 - Lei de Acesso à Informação - Recursos
- Lei nº 12.527/2011 - Lei de Acesso à Informação - Classificações das Informações
- Lei nº 12.527/2011 - Lei de Acesso à Informação - Disposições Finais
- Lei nº 12.527/2011 - Lei de Acesso à Informação - Atualização - Lei n. 15.141/2025
Aula 21 Dec. nº 7.724 e nº 7845.▼
- Decreto nº 7.724/2012 - Art. 1º ao Art. 8º
- Decreto nº 7.724/2012 - Art. 9º ao Art. 24
- Decreto nº 7.724/2012 - Art. 25 ao Art. 34
- Decreto nº 7.724/2012 - Art. 35 ao Art. 65
- Decreto nº 7.724/2012 - Art. 66 ao Art. 76
- Decreto nº 7.845/2012 e suas alterações
- Decreto nº 7.845/2012 e suas alterações
- Decreto nº 7.845/2012 e suas alterações
- Decreto nº 7.845/2012 e suas alterações
Aula 32 Lei nº 12.737/2012 (Lei de Delitos Informáticos): art. 2º.▼
- Crimes Cibernéticos - Lei Carolina Dieckman - Lei nº 12.737/2012
Aula 43 Lei nº 12.965/2014 (Marco Civil da Internet): capítulos II, Seção I, e III, Seções I e II.▼
- Lei nº 12.965/2014 - Marco Civil da Internet - Art. 1º ao 4º
- Lei nº 12.965/2014 - Marco Civil da Internet - Art. 5º ao 8º
- Lei nº 12.965/2014 - Marco Civil da Internet - Art. 9º ao 12
- Lei nº 12.965/2014 - Marco Civil da Internet - Art. 13 ao 21
- Lei nº 12.965/2014 - Marco Civil da Internet - Art. 22 ao 32
Aula 54 Lei nº 13.709/2018 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD): capítulos I, II, III, IV, VII, VIII e IX.▼
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD II
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD III
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD IV
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD V
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD VI
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD VII
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD VIII
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD IX
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD X
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD XI
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD XII
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD XIII
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD XIV
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD XV
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD XVI
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD XVII
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD XVIII
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD XIX
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD XX
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD XXI
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD XXII
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD XXIII
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD XXIV
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD XXV
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD XXVI
- Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD XXVII
Apresentação de Curso - Conhecimentos Específicos1 Aula · 1 vídeos▼
Aula 1Apresentação de Curso.▼
- Perfil 4: Inteligência de Informação Com Vitor Kessler
Matemática2 Aulas · 51 vídeos▼
Aula 1Cálculo: Funções. Limites. Derivadas. Derivadas Parciais. Máximos e mínimos. Integrais.▼
- Apresentação
- Limites
- Limites II
- Limites III
- Limites Propriedades - Exercícios
- Limites Propriedades
- Assíntota Horizontal
- Limites - Funções Trigonométricas
- Limites - Funções Trigonométricas II
- Derivadas
- Derivadas - Funções Exponenciais e Logaritmicas
- Derivadas - Funções Trigonométricas
- Derivada - Máximo, Mínimo e Ponto de Inflexão
- Derivada - Máximo, Mínimo e Ponto de Inflexão II
- Integrais
- Integrais II
- Integrais III
- Divisão Diretamente e Inversamente Proporcional
- Potenciação e Radiciação
- Potenciação e Radiciação II
- Equações do 1º Grau e Sistema de Equação do 1º Grau
- Equações do 2º Grau
- Equações do 2º Grau II
- Equações do 2º Grau III
- Funções do 1º Grau
- Funções do 1º Grau II
- Funções do 1º Grau III
- Funções do 2º Grau
- Funções do 2º Grau II
- Funções do 2º Grau III
- Raciocínio Verbal, Orientação Espacial e Temporal
- Raciocínio Verbal, Orientação Espacial e Temporal II
- Funções Exponenciais
- Funções Exponenciais II
- Funções Exponenciais III
- Integral Por Partes
- Logarítimos
- Logarítimos II
- Logaritmos III
- Funções Logarítmicas
- Funções Logarítmicas II
Aula 2Álgebra linear: matrizes. Produto escalar. Matriz identidade, inversa e transposta.▼
- Álgebra Linear: Espaços Vetoriais de Dimensão Finita, Transformações Lineares, Matrizes e Determinantes, Produto Escalar e Produto Vetorial
- Álgebra Linear: Espaços Vetoriais de Dimensão Finita, Transformações Lineares, Matrizes e Determinantes, Produto Escalar e Produto Vetorial
- Álgebra Linear: Espaços Vetoriais de Dimensão Finita, Transformações Lineares, Matrizes e Determinantes, Produto Escalar e Produto Vetorial
- Álgebra Linear: Espaços Vetoriais de Dimensão Finita, Transformações Lineares, Matrizes e Determinantes, Produto Escalar e Produto Vetorial
- Matrizes - Conceito e Classificação
- Matrizes - Conceito e Classificação II
- Matrizes - Conceito e Classificação III
- Matrizes - Operação Com Matrizes
- Matrizes - Operação Com Matrizes - Multiplicação
- Matrizes - Operação Com Matrizes - Multiplicação II
Estatística2 Aulas · 84 vídeos▼
Aula 11 Conceitos de probabilidade. Modelo de probabilidade. Probabilidade condicional. Independência. Variáveis aleatórias. Esperança, variância e covariância. Distribuições contínuas e discretas.▼
- Probabilidade - Definições, Axiomas e Propriedades
- Probabilidade - Definições, Axiomas e Propriedades - Exercícios
- Teorema Central do Limite, Lei dos Grandes Números e Teoremas de Tchebichev
- Teorema Central do Limite, Lei dos Grandes Números e Teoremas de Tchebichev II
- Probabilidade - Definições, Axiomas e Propriedades
- Probabilidade - Definições, Axiomas e Propriedades II
- Probabilidade - Definições, Axiomas e Propriedades III
- Probabilidade - Definições, Axiomas e Propriedades IV
- Distribuição de Probabilidade - Variáveis Aleatórias
- Distribuição de Probabilidade - Variáveis Aleatórias II
- Distribuição de Probabilidade - Variáveis Aleatórias III
- Distribuição de Probabilidade - Variáveis Aleatórias IV
- Distribuição Binomial
- Distribuição Binomial II
- Distribuição Binomial III
- Distribuição Binomial IV
- Distribuição Geométrica
- Distribuição Geométrica II
- Distribuição Geométrica III
- Distribuição Geométrica IV
- Distribuição de Poisson
- Distribuição de Poisson II
- Distribuição Normal
- Distribuição Normal II
- Distribuição Normal III
- Distribuição Normal IV
- Distribuição Normal V
- Distribuição Normal VI
- Função de Densidade de Probabilidade
- Função de Densidade de Probabilidade II
- Função de Densidade de Probabilidade III
- Função de Densidade de Probabilidade IV
- Função de Densidade de Probabilidade V
- Função de Densidade de Probabilidade VI
- Distribuições especiais: hipergeométrica, exponencial, t de Student. Distribuições condicionais e independência. Esperança condicional.
- Distribuições especiais: hipergeométrica, exponencial, t de Student. Distribuições condicionais e independência. Esperança condicional.
- Variáveis Aleatótrias - Distribuição Hipergeométrica (Discreta)
- Distribuições especiais: hipergeométrica, exponencial, Beta, Gama, t de Student. Distribuições condicionais e independência. Esperança condicional. Funções geradoras de momentos.
- Distribuições especiais: hipergeométrica, exponencial, Beta, Gama, t de Student. Distribuições condicionais e independência. Esperança condicional. Funções geradoras de momentos.
- Distribuições especiais: hipergeométrica, exponencial, Beta, Gama, t de Student. Distribuições condicionais e independência. Esperança condicional. Funções geradoras de momentos.
- Distribuições especiais: hipergeométrica, exponencial, Beta, Gama, t de Student. Distribuições condicionais e independência. Esperança condicional. Funções geradoras de momentos.
Aula 22 Estatísticas descritivas. Teorema do Limite Central. Teste de hipótese e intervalo de confiança. Estimador de máxima verossimilhança. Inferência bayesiana. Distribuições multidimensionais: matriz de covariância. Coeficiente de correlação de Pearson. Diagrama boxplot e avaliação de outliers.▼
- Estatística Descritiva - Conceitos Iniciais, População, Amostra, Tipos de Dados e Distribuição de Frequência
- Estatística Descritiva - Conceitos Iniciais, População, Amostra, Tipos de Dados e Distribuição de Frequência II
- Estatística Descritiva - Conceitos Iniciais, População, Amostra, Tipos de Dados e Distribuição de Frequência III
- Estatística Descritiva - Medida de Tendência Central - Valores Discretos
- Estatística Descritiva - Medida de Tendência Central - Valores Discretos II
- Estatística Descritiva - Média, Mediana e Moda em Valores Agrupados
- Estatística Descritiva - Média, Mediana e Moda em Valores Agrupados II
- Estatística Descritiva - Medidas de Dispersão
- Estatística Descritiva - Medidas de Dispersão II
- Estatística Descritiva - Medidas de Dispersão III
- Estatística Descritiva - Medidas de Dispersão IV
- Estatística Descritiva - Assimetria e Curtose
- Gráficos: Histograma e Box Plot
- Gráficos: Histograma e Box Plot II
- Gráficos: Histograma e Box Plot III
- Estatística Descritiva - Assimetria e Curtose II
- Estatística Descritiva - Assimetria e Curtose III
- Estatística Descritiva - Gráficos Estatísticos
- Estatística Descritiva - Gráficos Estatísticos II
- Intervalo de Confiança Para uma Média Populacional
- Intervalo de Confiança Para uma Média Populacional II
- Intervalo de Confiança Para uma Média Populacional III
- Intervalo de Confiança Para uma Média Populacional IV
- Intervalo de Confiança Para uma Média Populacional V
- Intervalo de Confiança Para uma Média Populacional VI
- Correlação Linear
- Correlação Linear II
- Correlação Linear III
- Regressão Linear Simples
- Regressão Linear Simples II
- Regressão Linear
- Teste de Hipótese Para Uma Média Populacional
- Teste de Hipótese Para Uma Média Populacional II
- Teste de Hipótese Para Uma Média Populacional III
- Teste de Hipótese Para Uma Média Populacional IV
- Teste de Hipótese Para Uma Média Populacional V
- Teste de Hipótese Para Uma Média Populacional VI
- Inferência Estatística: Estimação Pontual, Métodos de Estimação, Propriedades dos Estimadores e Suficiência. Inferência.
- Inferência Estatística: Estimação Pontual, Métodos de Estimação, Propriedades dos Estimadores e Suficiência
- Inferência Bayesiana: Probabilidade Subjetiva, Método Bayesiano, Intervalos de Credibilidade e Testes de Hipóteses
- Inferência Bayesiana: Probabilidade Subjetiva, Método Bayesiano, Intervalos de Credibilidade e Testes de Hipóteses II
- Inferência Bayesiana: Probabilidade Subjetiva, Método Bayesiano, Intervalos de Credibilidade e Testes de Hipóteses III
- Inferência Bayesiana: Probabilidade Subjetiva, Método Bayesiano, Intervalos de Credibilidade e Testes de Hipóteses IV
Ciência de Dados6 Aulas · 27 vídeos▼
Aula 11 Aprendizado supervisionado: Regressão e Classificação. Métricas de avaliação. Overfitting e underfitting de modelos. Regularização. Seleção de modelos. Validação cruzada. Conjunto de treino, validação e teste. Trade off entre variância e viés. Regressão Linear e Regressão Logística. Árvores de Decisão e random forests. SVM. K-NN. 2 Aprendizado não-supervisionado: Redução de dimensionalidade: PCA. K-Means. Mistura de Gaussianas. Regras de Associação. 3 Redes neurais artificiais: Definições e arquitetura. Funções de ativação. Otimização: método do gradiente, método do gradiente estocástico e backpropagation. Métodos de regularização: penalização com normas L1 e L2. CNN. 4 Machine Learning aplicado. Noções de visão computacional com CNN. Classificação de imagens e detecção de objetos. Noções de processamento de linguagem natural. 6 Manipulação, tratamento. 7 Inteligência artificial. 7.1 Análise de dados (Pandas, NumPy, Jupiter, R). 7.2 Aprendizado de máquina. 7.2.1 Técnicas de classificação. 7.2.2 Técnicas de regressão. 7.2.3 Técnicas de agrupamento. 7.2.4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 7.2.5 Técnicas de associação. 7.2.6 Sistemas de recomendação. 8 Processamento de linguagem natural (PLN). 9 Visão computacional. 10 Deep learning.▼
- AVISO! Assunto abordado no tópico 4 na disciplina Atualidades e Inteligência Artificial
Aula 27.1 Análise de dados (R).▼
- Linguagem R
- Linguagem R - Tipos de Dados e Estruturas de Controle
- Linguagem R - Tipos de Dados e Estruturas de Controle II
- Linguagem R - Estruturas de Dados
- Linguagem R - Estruturas de Dados II
- NGINX
- NGINX II
- NGINX III
- NGINX IV
Aula 311 Mineração de Dados.▼
- Introdução e KDD
- CRISP - DM
- CRISP - DM II
- Pré - Processamento
- Aprendizado Supervisionado
- Aprendizado não Supervisionado
Aula 412 Ferramenta SAS.▼
- Ferramenta SAS
Aula 55 ETL.▼
- Business Intelligence - ETL
- Business Intelligence - ETL II
- Business Intelligence - Modelo Dimensional - Teoria
- Business Intelligence - Modelo Dimensional - Questões de concurso
- Business Intelligence - Modelo Dimensional - Questões de concurso II
Aula 66...visualização de dados.▼
- Visualização de Dados - Introdução
- Visualização de Dados II
- Visualização de Dados III
- Visualização de Dados IV
- Visualização de Dados V
Linguagens de Programação e Softwares em Ciências de Dados3 Aulas · 27 vídeos▼
Aula 11 Python e suas bibliotecas: Numpy, Matplotlib, Seaborn, Streamlit, Pandas, Scipy, TensorFlow, Keras e Pytorch.▼
- Python para Análise de Dados/IA - NumPy
- Python para Análise de Dados/IA - NumPy II
- Python para Análise de Dados/IA - NumPy III
- Python para Análise de Dados/IA - NumPy IV
- Python para Análise de Dados/IA - NumPy V
- Python para Análise de Dados/IA - NumPy VI
- Python para Análise de Dados/IA - NumPy VII
- Python para Análise de Dados/IA - NumPy VIII
- Python para Análise de Dados/IA - NumPy IX
- Python para Análise de Dados/IA - NumPy X
- Python para Análise de Dados/IA - NumPy XI
- Python para Análise de Dados/IA - NumPy XII
- Python para Análise de Dados/IA - NumPy XIII
- Python para Análise de Dados/IA - NumPy XIV
- Python para Análise de Dados/IA - NumPy XV
- Python para Análise de Dados/IA - NumPy XVI
- Python para Análise de Dados/IA - NumPy XVII
- Python para Análise de Dados/IA - NumPy XVIII
- Python para Análise de Dados/IA: Pandas
- Python para Análise de Dados/IA: Pandas II
- Python para Análise de Dados/IA: Pandas III
- Python para Análise de Dados/IA: Pandas IV
Aula 22 R e suas bibliotecas.▼
- AVISO! Assunto abordado em Ciência de Dados
Aula 33 Apache Hadoop e Apache Spark.▼
- HADOOP
- HADOOP II
- Apache Spark
- Apache Spark II
Banco de Dados6 Aulas · 52 vídeos▼
Aula 11 Modelagem de dados (conceitual, lógica e física). 2 Abordagem relacional. 3 Normalização das estruturas de dados. 4 Integridade referencial. 7 Linguagem de consulta estruturada (SQL). 8 Linguagem de definição de dados (DDL). 9 Linguagem de manipulação de dados (DML). 10 SGBD.▼
- Banco de Dados - Conceitos Iniciais
- Banco de Dados - Tipos de Usuários Linguagem e Arquitetura SGBDS
- Banco de Dados - Projeto de BD
- Banco de Dados - Evolução dos BDS
- Banco de Dados - MER (Modelo Entidade Relacionamento)
- Banco de Dados - MER: Relacionamento
- Banco de Dados - Modelo Entidade Relacionamento Estendido (ERE)
- Banco de Dados - Modelo Relacional
- Banco de Dados - Mapeamento ER Relacional
- Banco de Dados - Mapeamento ER Relacional II
- Banco de Dados - Normalização
- Banco de Dados - Normalização II
- Banco de Dados - Normalização - Exercícios
- Banco de Dados - Normalização 4FN e 5FN
- Banco de Dados - Linguagem SQL
- Banco de Dados - Linguagem SQL II
- Banco de Dados - Linguagem SQL III
- Banco de Dados - Linguagem SQL IV
- Banco de Dados - Linguagem SQL - V
- Banco de Dados - Linguagem SQL - VI
- Banco de Dados - Linguagem SQL - VII
- Banco de Dados - Linguagem SQL - VIII
- Inteligência artificial
- Inteligência de dados
Aula 211 Propriedades de banco de dados.▼
- Sistema de Banco de Dados Avançado - Segurança de Banco de Dados
- Sistema de Banco de Dados Avançado - Gerenciamento de Transações
- Sistema de Banco de Dados Avançado - Gerenciamento de Transações II
- Sistema de Banco de Dados Avançado - Gerenciamento de Transações III
- Sistema de Banco de Dados Avançado - Álgebra Relacional
- Sistema de Banco de Dados Avançado - Álgebra Relacional II
- Sistema de Banco de Dados Avançado - Alta Disponibilidade
- Banco de Dados - MER - Tópicos Avançados
- Sistema de Banco de Dados Avançado - Banco de Dados Distribuído
- Sistema de Banco de Dados Avançado - Views
- Sistema de Banco de Dados Avançado - Gatilhos e Stored Procedures
- Sistema de Banco de Dados Avançado - Índice
- Sistema de Banco de Dados Avançado - NoSQL
- Sistema de Banco de Dados Avançado - Questões
Aula 35 Metadados.▼
- Banco de Dados - Metadados
- Banco de Dados - Metadados II
Aula 412 Banco de dados NoSQL.▼
- Banco de Dados NoSQL - Conceitos Básicos
- Banco de Dados NoSQL - Questões de Concursos sobre Conceitos Básicos I
- Banco de Dados NoSQL - Questões de Concursos sobre Conceitos Básicos II
- Banco de Dados NoSQL - NoSQL Orientados a Grafos
- Banco de Dados NoSQL - NoSQL Orientados a Colunas e a Chaves - Valor
- Banco de Dados NoSQL - NoSQL Orientados a Documentos
- Banco de Dados NoSQL - MongoDB
- Banco de Dados NoSQL - Redis
Aula 56 Modelagem dimensional.▼
- AVISO! Assunto abordado no tópico 5 na disciplina Ciência de Dados
Aula 61 14 Data lakes e soluções para big data.▼
- Data Lake
- Data Lakehouse
- DataMesh
Bônus - Inteligência e Equilíbrio Emocional1 Aula · 6 vídeos▼
Aula 1Inteligência e Equilíbrio Emocional.▼
- Os 50 Fundamentos Emocionais do Concurseiro
- Protagonista, Coadjuvante e Antagonista - Quem é Você?
- Os 50 Fundamentos Emocionais
- Autossabotagem
- Procrastinação
- Procrastinação II
Língua Portuguesa5 Aulas · 27 PDFs▼
Aula 11 Compreensão e interpretação de textos de gêneros variados. 2 Reconhecimento de tipos e gêneros textuais. 4 Domínio dos mecanismos de coesão textual: 4.1 Emprego de elementos de referenciação, substituição e repetição, de conectores e de outros elementos de sequenciação textual. textual. 4.2 Emprego de tempos e modos verbais. 6 Reescrita de frases e parágrafos do texto: 6.1 Significação das palavras. 6.2 Substituição de palavras ou de trechos de texto. 6.3 Reorganização da estrutura de orações e de períodos do texto. 6.4 Reescrita de textos de diferentes gêneros e níveis de formalidade▼
- Aula de Apresentação - Compreensão e Interpretação de Textos
- Compreensão e Interpretação de Textos
- Tipologias e Gêneros Textuais
- Tipologias e Gêneros Textuais
- Coesão e Coerência, Semântica, Figuras e Vícios de Linguagem, Reescrita
- Coesão e Coerência
- Semântica
- Figuras e Vícios de Linguagem
- Reescrita
Aula 23 Domínio da ortografia oficial.▼
- Noções de Fonética, Acentuação Gráfica e Ortografia Oficial
- Ortografia Oficial e Acentuação Gráfica
Aula 35 Domínio da estrutura morfossintática do período. 5.1 Emprego das classes de palavras.▼
- A Sintaxe do Período Simples - Parte I
- A Sintaxe do Período Simples - Parte II
- Domínio da Estrutura Morfossintática do Período
- Estrutura e Processos de Formação de Palavras
- Estrutura e Formação de Palavras
- Emprego e Sentido das Classes Gramaticais - Parte I
- Emprego e Sentido das Classes Gramaticais - Parte II
- Emprego das Classes de Palavras
Aula 45.2 Relações de coordenação entre orações e entre termos da oração. 5.3 Relações de subordinação entre orações e entre termos da oração.▼
- A Sintaxe do Período Composto
- Relações de Coordenação entre Orações e entre Termos da Oração
- Relações de Subordinação entre Orações e entre Termos da Oração
- Funções do QUE e do SE
Aula 55.4 Emprego dos sinais de pontuação. 5.5 Concordância verbal e nominal. 5.6 Regência verbal e nominal. 5.7 Emprego do sinal indicativo de crase. 5.8 Colocação dos pronomes átonos.▼
- Concordância, Regência, Colocação, Crase e Pontuação
- Sintaxe de Concordância, de Regência e de Colocação
- Emprego do Sinal Indicativo de Crase
- Emprego dos Sinais de Pontuação
Língua Inglesa1 Aula · 8 PDFs▼
Aula 11 Compreensão de textos em língua inglesa e itens gramaticais relevantes para o entendimento dos sentidos dos textos.▼
- Aula de Apresentação - Vocabulário e Gramática - Parte I
- Vocabulário e Gramática - Parte I
- Vocabulário e Gramática - Parte II
- Vocabulário e Gramática - Parte II
- Vocabulário e Gramática - Parte III
- Vocabulário e Gramática - Parte III
- Leitura e Interpretação de Texto
- Leitura e Compreensão de Texto
Raciocínio Lógico1 Aula · 8 PDFs▼
Aula 11 Estruturas lógicas. 2 Lógica de argumentação: analogias, inferências, deduções e conclusões. 3 Lógica sentencial (ou proposicional). 3.1 Proposições simples e compostas. 3.2 Tabelas-verdade. 3.3 Equivalências. 3.4 Diagramas lógicos. 4 Lógica de primeira ordem. 5 Raciocínio lógico envolvendo problemas aritméticos, geométricos e matriciais.▼
- Aula de Apresentação - Estruturas Lógicas
- Estruturas Lógicas
- Negações de Proposições Compostas e Proposições Logicamente Equivalentes
- Diagramas Lógicos
- Diagramas Lógicos
- Lógica de Argumentação
- Inferência Lógica e Lógica de Argumentação
- Raciocínio Lógico Envolvendo Problemas Aritméticos, Geométricos e Matriciais
Atualidades e Inteligência Artificial2 Aulas · 4 PDFs▼
Aula 11 Tópicos relevantes e atuais de diversas áreas, tais como segurança, transportes, política, economia, sociedade, educação, saúde, cultura, tecnologia, energia, relações internacionais, desenvolvimento sustentável e ecologia.▼
- Aula de Apresentação - Atualidades - Parte I
- Atualidades - Parte II
Aula 22 Inteligência Artificial: fundamentos e aplicações: conceitos de inteligência artificial; aprendizado da máquina; Etica, governança e privacidade em IA.▼
- Inteligência Artificial
- IA e Machine Learning – Aprendizado de Máquina
Legislação Acerca de Segurança da Informação e Proteção de Dados3 Aulas · 11 PDFs▼
Aula 11 Lei nº 12.527/2011 (Lei de Acesso à Informação): capítulos I, II, III, IV e V; Dec. nº 7.724.▼
- Lei n. 12.527/2011 - Lei de Acesso à Informação
- Lei n. 12.527/2011 - Lei de Acesso à Informação
- Decreto n. 7.724/2012 - Acesso à Informação no Poder Executivo Federal
- Decreto n. 7.724/2012 - Acesso à Informação no Poder Executivo Federal
Aula 22 Lei nº 12.737/2012 (Lei de Delitos Informáticos): art. 2º. 3 Lei nº 12.965/2014 (Marco Civil da Internet): capítulos II, Seção I, e III, Seções I e II. Dec. nº 7845.▼
- Lei n. 12.737/2012 (Art. 2º) e Lei n. 12.965/2014 (Capítulos II e III)
- Decreto n. 7.845/2012 - Credenciamento de Segurança e Tratamento de Informação Classificada em qualquer Grau de Sigilo
- Decreto n. 7.845/2012 - Credenciamento de Segurança e Tratamento de Informação Classificada em qualquer Grau de Sigilo
Aula 34 Lei nº 13.709/2018 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD): capítulos I, II, III, IV, VII, VIII e IX.▼
- Lei n. 13.709/2018 – Lei Geral de Proteção de Dados – Parte I
- Lei n. 13.709/2018 – Lei Geral de Proteção de Dados – Parte II
- Lei n. 13.709/2018 – Lei Geral de Proteção de Dados – Parte III
- Lei n. 13.709/2018 – Lei Geral de Proteção de Dados
Matemática e Estatística Aplicada2 Aulas · 21 PDFs▼
Aula 1I MATEMÁTICA: 1 Cálculo: Funções. Limites. Derivadas. Derivadas Parciais. Máximos e mínimos. Integrais. 2 Álgebra linear: Notação de vetores e matrizes. Produto escalar e produto vetorial. Matriz identidade, inversa e transposta. Transformações lineares. Normas L1 e L2. Autovalores e autovetores.▼
- Funções e Gráficos do 1º Grau
- Funções e Gráficos do 2º Grau
- Funções do 1º e 2º Graus
- Funções Exponencial e Logarítmica
- Limites e Derivadas
- Geometria Analítica e Álgebra Linear
Aula 2II ESTATÍSTICA: 1 Conceitos de probabilidade. Modelo de probabilidade. Probabilidade condicional. Independência. Variáveis aleatórias. Esperança, variância e covariância. Distribuições contínuas e discretas. Distribuições multidimensionais: matriz de covariância. 2 Estatísticas descritivas. Teorema do Limite Central. Teste de hipótese e intervalo de confiança. Estimador de máxima verossimilhança. Inferência bayesiana. Coeficiente de correlação de Pearson. Diagrama boxplot e avaliação de outliers.▼
- Medidas de Posição
- Medidas de Posição
- Apresentação das Variáveis Estatísticas
- Variância e Desvio-Padrão
- Variância e Desvio Padrão
- Probabilidades
- Probabilidades
- Covariância e Correlação
- Covariância e Correlação
- Distribuição Normal e Binomial
- Distribuições de Probabilidade
- Intervalos de Confiança
- Intervalos de Confiança
- Testes de Hipóteses e Estatística Inferencial
- Testes de Hipóteses
Conhecimentos Específicos8 Aulas · 19 PDFs▼
Aula 1CIÊNCIA DE DADOS: 1 Aprendizado supervisionado: Regressão e Classificação. Métricas de avaliação. Overfitting e underfitting de modelos. Regularização.2 Aprendizado não- supervisionado: Redução de dimensionalidade: PCA. K- Means. Mistura de Gaussianas. Regras de Associação.7.2 Aprendizado de máquina. 7.2.1 Técnicas de classificação. 7.2.2 Técnicas de regressão. 7.2.3 Técnicas de agrupamento. 7.2.4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 7.2.5 Técnicas de associação. 7.2.6 Sistemas de recomendação.4 Machine Learning aplicado. 10 Deep learning.▼
- Aprendizado Profundo (Deep Learning)
Aula 23 Redes neurais artificiais: Definições e arquitetura. Funções de ativação. Noções de processamento de linguagem natural. 8 Processamento de linguagem natural (PLN).▼
- Redes Neurais, Regressão e Aprendizado por Reforço
- Conceitos de PLN
Aula 36 Manipulação, tratamento e visualização de dados. 7.1 Análise de dados (Pandas, NumPy, Jupiter, R) LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO E SOFTWARES EM CIÊNCIAS DE DADOS: 1 Python e suas bibliotecas: Numpy, Matplotlib, Seaborn, Streamlit, Pandas, Scipy, TensorFlow, Keras e Pytorch. 2 R e suas bibliotecas.▼
- Manipulação, Tratamento e Visualização de Dados
- Linguagem Python
- Bibliotecas do Python
- Linguagem R
Aula 411 Mineração de Dados.▼
- Mineração de Dados, CRISP- DM e Mineração Textual
Aula 5BANCO DE DADOS: 1 Modelagem de dados (conceitual, lógica e física). 2 Abordagem relacional. 3 Normalização das estruturas de dados. 4 Integridade referencial. 5 Metadados. dimensional. 7 Linguagem de consulta estruturada (SQL). (DML). 10 SGBD. 11 Propriedades de banco de dados.▼
- Banco de Dados - Parte I
- Banco de Dados - Parte II
- Banco de Dados - Parte III
- Banco de Dados - Parte IV
- Banco de Dados - Parte V
Aula 66 Modelagem dimensional.▼
- Business Intelligence e Pipeline de Dados - Parte I
- Business Intelligence - Parte II
Aula 78 Linguagem de definição de dados (DDL). 9 Linguagem de manipulação de dados (DML).▼
- SQL (DDL)
- SQL (DML)
Aula 812 Banco de dados NoSQL. 14 Data lakes e soluções para big data.▼
- Banco de Dados NoSQL
- Big Data, Hadoop e Spark
Inteligência Emocional1 Aula · 125 PDFs▼
Aula 1Inteligência Emocional▼
- ELO 1: O Refúgio Emocional do Concurseiro
- ELO 2: A Aprendizagem Depende das suas Emoções
- ELO 3: As Cinco Pontas da Estrela do Concurseiro Aprovado
- ELO 4: Ansiedade: o Maior Inimigo do Concurseiro
- ELO 5: Mindfulness: o Pequeno Grande Milagre
- ELO 6: Positividade Tóxica
- ELO 7: Pensamentos Negativos
- ELO 8: A Felicidade e o Concurseiro
- ELO 9: A Tristeza e o Concurseiro
- ELO 10: Sou Imperfeita, e Você? A Coragem de Ser Imperfeito
- ELO 11: A Resiliência
- ELO 12: Autoestima e seus 6 Pilares
- ELO 13: Os 6 Pilares da Autoestima
- ELO 14: Autocompaixão: a Valorização da Autoestima
- ELO 15: Traumas e Estudos
- ELO 16: Crenças Centrais e os Estudos
- ELO 17: A Comparação e o Concurseiro
- ELO 18: A Baixa Tolerância à Frustração
- ELO 19: Como a Impulsividade Pode te Atrapalhar nos Estudos
- ELO 20: As 5 Feridas Emocionais e suas Consequências
- ELO 21: Autossabotagem
- ELO 22: Os 18 Esquemas Mentais e o Concurseiro
- ELO 23: Dizer NÃO Poderá Mudar a sua Vida
- ELO 24: Estresse, Cansaço e Burnout nos Estudos
- ELO 25: Fracasso, Derrota e Fases das Perdas
- ELO 26: Família Disfuncional e o Concurseiro
- ELO 27: Perfeccionismo: o Equilíbrio Leva à Excelência?
- ELO 28: As Sombras e a Maldade Humana
- ELO 29: A Raiva e o Concurseiro
- ELO 30: A Culpa e o Concurseiro
- ELO 31: A Coragem e o Concurseiro
- ELO 32: O Concurseiro Protagonista
- ELO 33: A Mediocridade e os Estudos
- ELO 34: Os 7 Pecados Capitais
- ELO 35: Como se Blindar de Pessoas Tóxicas nos Estudos
- ELO 36: O Perfeccionismo e o Concurseiro
- ELO 37: A Autocobrança e o Concurseiro
- ELO 38: Neuromitos e Estudos para Concursos
- ELO 39: Os Recomeços do Concurseiro
- ELO 40: O Papel de Vítima e o Concurseiro
- ELO 41: Vício em Redes Sociais e Estudos
- ELO 42: A Procrastinação e os Estudos
- ELO 43: A Autoconsciência e o Concurseiro
- ELO 44: A Autorresponsabilidade e o Estudo para Concursos
- ELO 45: A Vida Intencional e o Concurseiro
- ELO 46: Positividade Tóxica e os Concurseiros
- ELO 47: Lei da Atração - Mágica ou Pseudociência
- ELO 48: Como Usar a Técnica da Pedra Cinza para Lidar com a Toxicidade
- ELO 49: A Baixa Autoestima e o Concurseiro
- ELO 50: A Garra e o Concurseiro
- ELO 51: A Síndrome do Impostor e o Concurseiro
- ELO 52: Efeito Dunning-Kruger e o Concurseiro
- ELO 53: O Concurseiro e a Mentalidade Forte
- ELO 54: Como Superar a Reprovação
- ELO 55: O Impacto do Uso das Telas na Produtividade
- ELO 56: Como Recomeçar depois do Caos
- ELO 57: a Importância da Espiritualidade nas Dificuldades
- ELO 58: os Benefícios do Mindfulness para a Aprendizagem
- ELO 59: o Demônio do Meio-Dia
- ELO 60: Dezembrite - o Peso Emocional do Fim de Ano
- ELO 61: as Fases do Estresse
- ELO 62: o Significado Real da Gratidão
- ELO 63: o que É Inteligência Emocional?
- ELO 64: a Teoria das Janelas Quebradas
- ELO 65: Jejum de Cortisol e os Benefícios para Concurseiros
- ELO 66: o Cansaço e o Concurseiro
- ELO 67: Brain Rot e o Concurseiro
- ELO 68: O Sono e Estudos
- ELO 69: A Raiva e o Concurseiro
- ELO 70: a Crise dos 30 das Concurseiras
- ELO 71: o Movimento Slow e o Concurseiro
- ELO 72: a Inteligência Social e o Concurseiro
- ELO 73: a carga Cognitiva e seus Efeitos nos Estudos
- ELO 74: como a Infância Será uma Estrada que nos Acompanhará para sempre
- ELO 75: Características de uma Pessoa com Maturidade Emocional
- ELO 76: Higiene do Sono e Estudos
- ELO 77: O Tropeço também é um Passo
- ELO 78: Como Estudar Desmotivado
- ELO 79: TDAH e Aprendizagem
- ELO 80: Adultização de Crianças: Aspectos Psicológicos
- ELO 81: Setembro Amarelo e o Concurseiro
- ELO 82: As Melhores Técnicas para Aumentar a sua Autoestima
- ELO 83: O Concurseiro e a Família Tóxica
- ELO 84: O Poder da Resiliência
- ELO 85: O Poder de ser Antifrágil
- ELO 86: O Umbiguismo
- ELO 87: O Silêncio Vale Ouro
- ELO 88: A Solidão do Concurseiro
- ELO 89: Quando o Seu Ego Grita
- ELO 90: Os Principais Mecanismos de Defesa do Concurseiro
- ELO 91:O Efeito Pigmaleão e o Concurseiro
- ELO 92: O Mito do Normal e o Concurseiro
- ELO 93: O Romo e o Concurseiro
- ELO 94: Como Fechar Ciclos
- ELO 95: Saindo Da Negação
- ELO 96: A Sensação do Tempo Correndo e o Concurseiro
- ELO 97: A Síndrome do Coração Partido nos Estudos
- ELO 98: Eu Não Cumpro Aquilo que Prometo
- ELO 99: A Síndrome da Velhice em Jovens
- ELO 100: Como Recomeçar do Zero
- ELO 101: Ciclo ou Caminho?
- ELO 102: A Desfusão Cognitiva e o Concurseiro
- ELO 103: Pessoas Narcisistas e o Concurseiro
- ELO 104: A Coragem como Ferramenta Poderosa nos Estudos
- ELO 105 : Porquê você começa e Depois Para de Estudar?
- ELO 106: Como os Amigos e a Família Podem Atrapalhar os Estudos
- ELO 107: Como Passar Rápido em um Concurso: a Fórmula Mágica
- ELO 108: Otrovertidos e Concurseiros
- ELO 109: Intensidade x Profundidade nos Estudos
- ELO 110: Como Identificar que a Falta de Sono tem Causa Emocional?
- ELO 111: A Mentalidade de Escassez e o Concurseiro
- ELO 112: Abuso Físico e Psicológico e Consequências para a Aprendizagem
- ELO 113: Manual para os Familiares dos Concurseiros
- ELO 114: Tipos de Concurseiros que Você não Deve Ser
- ELO 115: A Ansiedade de Planejamento e a Procrastinação
- ELO 116: Como Lidar com a Incerteza de Passar
- ELO 117: A Regulação de Expectativas
- ELO 118: Você se Avalia pelos Resultados? Isso Pode te Reprovar!
- ELO 119: Ilusão de Progresso: Planejamento ou Atraso?
- ELO 120: A Autoeficácia Percebida
- ELO 121: A Pressa Também é um Vício
- ELO 122: Qual o seu Cronotipo?
- ELO 123: O Vício em Pornografia e Estudos
- ELO 124: Estudar uma Matéria de Cada Vez Tem Eficácia para Ansiosos?
- ELO 125: Dependência Emocional nos Estudos
Sobre o concurso Dataprev
O que é Dataprev (DATAPREV)
A Dataprev (Empresa de Tecnologia e Informações da Previdência Social) é uma empresa pública federal, vinculada ao Ministério da Previdência Social. Sua missão é desenvolver e operar soluções de tecnologia da informação para o Sistema de Seguridade Social brasileiro. Atua como pilar tecnológico para a gestão de benefícios previdenciários, assistenciais e de programas sociais, garantindo a eficiência, segurança e transparência na prestação de serviços públicos. A Dataprev é essencial para a operacionalização de políticas sociais que impactam milhões de cidadãos, modernizando e otimizando a administração pública.
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Atualizado · 1 notíciaComo funciona o rateio
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