Name: PETROBRAS (Ênfase 7 – Ciência de Dados) Pacote Completo
Brand: Estratégia
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Conteúdo Programático

4 módulos · 52 aulas · 550 horas

Nível Superior) Português15 AULAS▼

Aula demoOrtografia oficial. Acentuação gráfica.▼

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

Aula 02Classes de palavras II: preposição e conjunção.▼

Aula 03Classes de palavras III: pronomes. Colocação pronominal▼

Aula 04Classes de palavras IV: verbos▼

Aula 05Correlação e vozes verbais▼

Aula 06Sintaxe da oração: termos da oração▼

Aula 07Relações de coordenação entre orações e entre termos da oração▼

Aula 08Pontuação.▼

Aula 09Concordância Verbal e Nominal.▼

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

Aula 11Semântica. Significação das palavras.▼

Aula 12Domínio dos mecanismos de coesão textual.▼

Aula 13Compreensão e interpretação de textos. Tipologia textual. Reescrita de frases e parágrafos do texto.▼

Aula 14- Exclusivamente PDF Resumo▼

Nível Superior) Inglês8 AULAS▼

Aula demoInterpretação de textos, Cognatos e Resolução de Provas▼

Aula 01Substantivos, Artigos, Pronomes, Preposições e Resolução de Provas▼

Aula 02Adjetivos, Advérbios, Afixos e Resolução de Provas▼

Aula 03Verbos Frasais e Resolução de provas▼

Aula 04Tempos Verbais (Parte 1) e Resolução de Provas▼

Aula 05Tempos Verbais (Parte 2) e Resolução Provas▼

Aula 06Expressões (Idioms) e Resolução de Provas▼

Aula 07Questões Comentadas e Textos Traduzidos CESGRANRIO Interpretação de Textos CESGRANRIO▼

Ciência de Dados) Conhecimentos Específicos16 AULAS▼

Aula demoConceitos básicos de banco de dados: 3 Banco de dados▼

Aula 013.1 Modelo entidade-relacionamento.▼

Aula 023.2 Mapeamento lógico relacional. 3.3 Normalização.▼

Aula 033.4 Linguagem de definição e manipulação de dados (SQL).▼

Aula 043.5 Conceitos de data warehousing e modelagem multidimensional (esquema estrela).▼

Aula 05Big Data - 3.6 Conceitos gerais de Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN e Spark. 3.7 Conceitos de Bancos NoSQL e Armazenamento orientado a objeto (object store).▼

Aula 06- Somente em PDF 1 Aprendizado supervisionado: Regressão e Classificação. 1.1 Métricas de avaliação. 1.2 Overfitting e underfitting de modelos. 1.3 Regularização. 1.4 Seleção de modelos: Erro de Generalização. 1.5 Validação Cruzada. 1.6 Conjuntos de Treino, Validação e Teste. 1.7 Trade off entre Variância e Viés. 1.8 Algoritmos: Regressão Linear e Regressão Logística. 1.9 Árvores de decisão e random forests. 1.10 Máquina de suporte de vetores. 1.11 Naive Bayes. 1.12 K-NN. 1.13 Ensembles. 1.14 Aprendizado supervisionado com Python scikit-learn. 1.15 Conceitos de otimização de hiperparâmetros.▼

Aula 07- Somente em PDF 2 Aprendizado não supervisionado. 2.1 Redução de dimensionalidade: PCA. 2.2 Agrupamento K-Means. 2.3 Mistura de Gaussianas. 2.4 Agrupamento Hierárquico. 2.5 Regras de associação. 2.6 Aprendizado não supervisionado com Python scikit-learn.▼

Aula 083 Redes neurais artificiais. 3.1 Conceitos Básicos em Redes Neurais Artificiais: Definições e Arquitetura. 3.2 Funções de Ativação. 3.3 Otimização de Redes Neurais Artificiais: método do gradiente, método do gradiente estocástico, algoritmo backpropagation, métodos de inicialização dos pesos, Vanishing Gradients. 3.4 Métodos de regularização: penalização com normas L1 e L2, Dropout e Early Stopping. 3.5 Definições básicas de Redes Neurais Convolucionais. 3.6 Definições básicas de Redes Neurais Recorrentes. 3.7 Redes neurais com Python: treino de modelos com Keras e Pytorch. 1 Machine learning aplicado. 1.1 Noções de Visão computacional com redes neurais convolucionais. 1.2 Classificação de imagens. 1.3 Detecção de objetos. 1.4 Segmentação de objetos e instâncias.▼

Aula 09- Somente em PDF 1.5 Noções de Processamento Natural de Linguagem. 1.6 Stop-words, stemização e n-grams. 1.7 TF-IDF. 1.8 Modelagem de tópicos (LDA, NMF). 1.9 Word embeddings: CBOW e Skip Gram.▼

Aula 10- Somente em PDF 1.10 Conceitos Básicos em Séries Temporais.▼

Aula 11- Somente em PDF 2 Manipulação, tratamento e visualização de dados. 2.1 Técnicas de visualização de dados (questão 1/2). 2.2 Técnicas de visualização de dados (questão 2/2). 2.3 Lidando com valores faltantes. 2.4 Lidando com dados categóricos. 2.5 Normalização numérica. 2.6 Detecção e tratamento de outliers. 2.7 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.▼

Aula Extra4 Algoritmos e estrutura de dados. 4.1 Complexidade de algoritmos e notação assintótica (Big O).▼

Aula Extra2 5.1 Conceitos Nuvem: IaaS, PaaS e SaaS.▼

Aula Extra3 5.2 Conceitos de Containers: construção, registro, execução e orquestração.▼

Aula Extra4 5.3 Conceitos básicos de DevOps: versionamento com git, pipeline e CI/CD.▼

Ciência de Dados) Conhecimentos Específicos (Parte de Estatística e Probabilidade)13 AULAS▼

Aula demoApresentação de dados▼

Aula 01Médias▼

Aula 02Medidas Separatrizes ou Quantis▼

Aula 03Moda▼

Aula 04Medidas de Variabilidade ou Dispersão▼

Aula 05Análise Combinatória▼

Aula 06Probabilidade▼

Aula 07Variáveis Aleatórias Discretas▼

Aula 08Distribuições Discretas de Probabilidade▼

Aula 09Variáveis Aleatórias Contínuas + Distribuições Contínuas de Probabilidade▼

Aula 10Estimação Pontual. Distribuições Amostrais. + Estimação Intervalar (intervalo de confiança).▼

Aula 11Testes de Hipóteses (Testes paramétricos + Testes não paramétricos)▼

Aula 12Noções Básicas de Cálculo▼

Sobre o concurso PETROBRAS - Petróleo Brasileiro SA

Informações gerais sobre o órgão e os cargos

O que é PETROBRAS (PETROBRAS)

A Petróleo Brasileiro S.A. (PETROBRAS) é uma empresa de capital aberto, cujo acionista majoritário é o Governo do Brasil, caracterizando-a como uma estatal de economia mista. Fundada em 1953, sua sede está localizada no Rio de Janeiro, e a empresa opera atualmente em 14 países. Sua missão é fornecer energia que garanta prosperidade de forma ética, justa, segura e competitiva. A PETROBRAS atua prioritariamente na exploração, produção, refino, comercialização e transporte de petróleo, gás natural e seus derivados, além de investir em soluções de baixo carbono, como biocombustíveis, visando a transição energética.