(E) 2025 |1| PRÉ – ALE-GO (Analista Ciências de Dados) |

Conteúdo Programático

6 módulos · 53 aulas · 449 horas

Língua Portuguesa16 AULAS▼

Aula demoOrtografia oficial. Emprego das letras. Emprego da acentuação gráfica.▼

Aula 01Classes de palavras: substantivo, adjetivo, advérbios, artigo, numeral, interjeição.▼

Aula 02Classes de palavras: preposição e conjunção.▼

Aula 03Classes de palavras: pronomes. Colocação dos pronomes átonos.▼

Aula 04Classes de palavras: verbos. Emprego de tempos e modos verbais.▼

Aula 05Correlação e vozes verbais.▼

Aula 06Estrutura morfossintática do período (termos da oração).▼

Aula 07Estrutura morfossintática do período. Relações de coordenação e subordinação entre orações e entre termos da oração.▼

Aula 08Emprego dos sinais de pontuação.▼

Aula 09Concordância verbal e nominal.▼

Aula 10Regência verbal e nominal. Emprego do sinal indicativo de crase.▼

Aula 11Mecanismos de coesão textual. Emprego de elementos de referenciação, substituição e repetição, de conectores e outros elementos de sequenciação textual. Reescritura de frases e parágrafos do texto.▼

Aula 12Semântica. Substituição de palavras ou de trechos de texto.▼

Aula 13Compreensão e interpretação de textos de gêneros variados. Reconhecimento de tipos e gêneros textuais. Retextualização de diferentes gêneros e níveis de formalidade.▼

Aula 14Correspondência oficial. Adequação da linguagem ao tipo de documento. Adequação do formato do texto ao gênero.▼

Aula 15(Somente em PDF) Resumo▼

Informática11 AULAS▼

Aula demo2 Aplicativos e uso de ferramentas na intranet.▼

Aula 012 Aplicativos e uso de ferramentas na internet: Ferramentas de busca e pesquisa.▼

Aula 022 Aplicativos e uso de ferramentas na internet. 5 Navegadores web (Google Chrome e Internet Explorer).▼

Aula 038 Computação nas nuvens: acesso a distância e transferência de informação.▼

Aula 047 Rotinas de segurança da informação▼

Aula 056 Prevenção de vírus.▼

Aula 067 Rotinas de recuperação de arquivos. 6 Rotinas de backup.▼

Aula 071 Conceitos básicos e modos de utilização de tecnologias, ferramentas, aplicativos e procedimentos associados ao uso de informática no ambiente de escritório. 3 Softwares aplicativos do pacote Microsoft Office (Excel) e suas funcionalidades.▼

Aula 081 Conceitos básicos e modos de utilização de tecnologias, ferramentas, aplicativos e procedimentos associados ao uso de informática no ambiente de escritório. 3 Softwares aplicativos do pacote Microsoft Office (Word) e suas funcionalidades.▼

Aula 091 Conceitos básicos e modos de utilização de tecnologias, ferramentas, aplicativos e procedimentos associados ao uso de informática no ambiente de escritório. 3 Softwares aplicativos do pacote Microsoft Office (Power Point) e suas funcionalidades.▼

Aula 104 Sistema operacional Windows (Windows 10).▼

Realidade Étnica, Social, Histórica, Geográfica, Cultural, Política e Econômica de Goiás6 AULAS▼

Aula demoAspectos físicos do território goiano: vegetação, hidrografia, clima e relevo.▼

Aula 01Tópicos atuais sobre economia, política, população e sociedade do Estado de Goiás – Parte I▼

Aula 02Tópicos atuais sobre economia, política, população e sociedade do Estado de Goiás – Parte II▼

Aula 03Formação econômica de Goiás: a mineração no século XVIII, a agropecuária nos séculos XIX e XX, a estrada de ferro e a modernização da economia goiana, as transformações econômicas com a construção de Goiânia, industrialização, infraestrutura e planejamento.▼

Aula 04Aspectos da história política de Goiás. A independência em Goiás. O Coronelismo na República Velha. As oligarquias. A Revolução de 1930. A administração política, de 1930 até os dias atuais. Aspectos históricos e urbanísticos de Goiânia.▼

Aula 05Aspectos da Cultura Goiana. A culinária regional. As festas religiosas. O folclore goiano. O patrimônio histórico-cultural e o turismo.▼

(Analista Ciências de Dados) Desenvolvimento de Software5 AULAS▼

Aula demoLógica de Programação [não explícito no edital]▼

Aula 01- Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda Python▼

Aula 02- Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda Jupyter Notebook e suas bibliotecas (pandas, numpy, matplotlib, seaborn, plotly, scikit-learn); Bibliotecas para construção de Dashboards e protótipos de aplicações envolvendo dados e modelos de IA (Streamlit); (Parte 1)▼

Aula 02- Parte II - Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda Jupyter Notebook e suas bibliotecas (pandas, numpy, matplotlib, seaborn, plotly, scikit-learn); Bibliotecas para construção de Dashboards e protótipos de aplicações envolvendo dados e modelos de IA (Streamlit); (Parte 2)▼

Aula 03- Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda Ferramentas de gestão de configuração: versionamento (Git e GitLab), CI/CD (GitLab CI).▼

(Analista Ciências de Dados) Informática1 AULAS▼

Aula demoAula única - Prof. Diego Carvalho e Renato da Costa Tecnologias de análise de dados; Planilhas;▼

(Analista Ciências de Dados) Ciência de Dados14 AULAS▼

Aula demoBancos de dados relacionais (Parte 1)▼

Aula 01- Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia Bancos de dados relacionais (Parte 2)▼

Aula 02- Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia SQL;▼

Aula 03- Prof. Thiago Cavalcanti Otimização de consultas SQL, indexação;▼

Aula 04- Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados, ETL, pipeline/workflow de dado;▼

Aula 05- Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia Modelagem dimensional;▼

Aula 06- Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia Big Data, processamento, escalonamento, distribuição de dados; Mineração de dados; Técnicas e tarefas de mineração de dados; Regras de associação; Detecção de anomalias; Mineração de texto; Tipos de análise de dados; Análise descritiva; Análise preditiva; Análise prescritiva;▼

Aula 07- Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia Inteligência Artificial (Conceitos Básicos); Modelos de linguagem de grande escala (em inglês: Large Language Model ou LLM);▼

Aula 08- Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia Aprendizado de Máquina; Aprendizado supervisionado, não supervisionado, aprendizado profundo; Análise de agrupamentos (clusterização): K-Means, DBScan, Clusterização Hierárquica;▼

Aula 09- Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia Aprendizado por reforço▼

Aula 10- Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia Processamento de Linguagem Natural (PLN) (Análise de Sentimentos, Classificação de textos, Análise de tópicos, modelos recorrentes (RNN, LSTM), modelos de transformer (BERT, GPT)); Fine-tuning, RAG;▼

Aula 11- Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia Técnicas para pré‐processamento de dados, escalonamento, balanceamento, estratificação de dados;▼

Aula 12- Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia MLOps.▼

Aula 13- Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia Análise exploratória de dados, visualizações interativas e storytelling; Rastreamento de experimentos; Power BI;▼

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