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Aula demo
Internet: Navegação na internet, conceitos de URL, links,
sites, busca e impressão de páginas.
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Aula 01 (Profs. Diego Carvalho e Renato da
Costa)
Correio Eletrônico: uso de correio eletrônico, preparo e envio
de mensagens, anexação de arquivos.
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Aula 02 (Profs. Diego Carvalho e Renato da
Costa)
Conceitos GERAIS de segurança da informação, abrangendo os
princípios de confidencialidade, integridade e disponibilidade.
Criptografia. Autenticação multifator. Certificados digitais.
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Aula 03 (Profs. Diego Carvalho e André
Castro)
Segurança da Informação. Norma ISO/IEC 27001.
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Aula 04 (Profs. Diego Carvalho e André
Castro)
Normas ISO/IEC ISO/IEC 27002. Logs e trilhas de
auditoria.
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Aula 05 (Profs. Diego Carvalho e Renato da
Costa)
MS-Office 365 – Excel: estrutura básica das planilhas,
conceitos de células, linhas, colunas, pastas e gráficos,
elaboração de tabelas e gráficos, uso de fórmulas, funções e
macros, impressão, inserção de objetos, campos predefinidos,
controle de quebras e numeração de páginas, obtenção de dados
externos, classificação de dados.
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Aula 06 (Profs. Diego Carvalho e Renato da
Costa)
MS-Office 365 – Word: estrutura básica dos documentos, edição
e formatação de textos, cabeçalhos, parágrafos, fontes, colunas,
marcadores simbólicos e numéricos, tabelas, impressão, controle de
quebras e numeração de páginas, legendas, índices, inserção de
objetos, campos predefinidos, caixas de texto.
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Aula 07 (Profs. Diego Carvalho e Renato da
Costa)
MS-Windows: conceito de pastas, diretórios, arquivos e
atalhos, área de trabalho, área de transferência, manipulação de
arquivos e pastas, uso dos menus, programas e aplicativos,
interação com o conjunto de aplicativos MS-Office 365.
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Aula 08 (Profs. Diego Carvalho e Emannuelle
Gouveia)
Conceito da plataforma Microsoft Teams e suas funcionalidades
integradas, como reuniões online com recursos de videoconferência,
agendamento de compromissos e eventos, e chats.
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Aula 09 (Profs. Diego Carvalho e Renato da
Costa)
Fundamentos de Análise de Dados. Tipos de dados: estruturados,
semiestruturados e não estruturados. Dados abertos e
transparência.
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Aula 10 (Profs. Diego Carvalho e Renato da
Costa)
Governança de Dados. Qualidade de dados (Data Quality).
Metadados e catálogo de dados. Dicionário de dados. Glossário de
negócios. Data lineage (rastreabilidade). Padrões e boas
práticas.
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Aula 11 (Profs. Diego Carvalho e Renato da
Costa)
Banco de Dados Conceitos Básicos [não explícito no
edital]
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Aula 12 (Profs. Diego Carvalho e Renato da
Costa)
Modelagem de dados. Modelagem relacional.
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Aula 13 (Profs. Diego Carvalho e Renato da
Costa)
Normalização.
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Aula 14 (Profs. Diego Carvalho e Emannuelle
Gouveia)
SQL. Seleção e comandos GERAIS. Agregação e contagem.
Subquery.
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Aula 15 (Profs. Diego Carvalho e Renato da
Costa)
BI/DW [não explícito no edital] + Pipeline de dados (Data
Pipeline). ETL e ELT.
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Aula 16 (Profs. Diego Carvalho e Emannuelle
Gouveia)
Modelagem dimensional.
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Aula 17 (Profs. Diego Carvalho e Fernando
Pedrosa)
APIs e consumo de dados (REST).
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Aula 18 (Profs. Diego Carvalho e Emannuelle
Gouveia)
APIs e consumo de dados (JSON).
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Aula 19 (Profs. Diego Carvalho e Renato da
Costa)
Noções de Inteligência Artificial.
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Aula 20 (Profs. Diego Carvalho e Emannuelle
Gouveia)
Machine Learning. Aprendizado supervisionado e não
supervisionado. Overfitting e underfitting. Classificação e
regressão.
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Aula 21 (Profs. Diego Carvalho e Fernando
Pedrosa)
LGPD – Lei Geral de Proteção de Dados. Princípios. Direitos
dos titulares. Bases legais para tratamento de dados. Aplicação em
auditorias governamentais.
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Aula 22 – Prof. Tiago Zanolla
Ética no Serviço Público. Padrões de conduta ética na gestão
pública. Condutas antiéticas indesejáveis. Consequências de
práticas antiéticas. Identificação de fatores e fenômenos que
caracterizam ações antiéticas.
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Aula 23 – Prof. Rodrigo Rennó
7 Auditoria Contínua e Análise de Fraudes. 7.1 Análise de
risco baseada em dados. 7.2 Técnicas de detecção de outliers. 7.3
Análise de redes (network analysis) para identificação de
relacionamentos suspeitos. 7.4 Monitoramento em tempo real. 7.5
Indicadores de risco (red flags).
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Aula 24 – Equipe Exatas
Variáveis Aleatórias Discretas e Distribuições de Poisson e
Binomial
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Aula 25 – Equipe Exatas
Variáveis Aleatórias Contínuas e Distribuição Normal
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Aula 26 – Equipe Exatas
Estimação Pontual e Intervalar
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Aula 27 – Equipe Exatas
Testes de Hipóteses
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Aula 28 – Equipe Exatas
Regressão Linear Simples
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Aula 29 – Equipe Exatas
Regressão Linear Múltipla
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Aula 30 – Equipe Exatas (Somente em
PDF)
Regressão Logística
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Aula 31 – Equipe Exatas
Análise de Variância (ANOVA)*
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Aula 32 – Equipe Exatas
Séries Temporais
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Aula 33 – Equipe Exatas
Análise Exploratória de Dados
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