Prova
06/12/2026
42
dias
Conteúdo Programático
(Profissional de Nível Superior) Língua Portuguesa12 AULAS · 216 VÍDEOS · 12 PDFs▼
Aula demoNivelamento1 PDF▼
Aula 01Ortografia oficial.26 vídeos · 1 PDF▼
Aula 02Classes de palavras: substantivos, adjetivos, pronomes, artigos, numerais, advérbios e interjeições. Colocação dos pronomes átonos.32 vídeos · 1 PDF▼
Aula 03Classes de palavras: preposições e conjunções.5 vídeos · 1 PDF▼
Aula 04Classes de palavras: verbos. Emprego de tempos e modos verbais.62 vídeos · 1 PDF▼
Aula 05Coordenação e de subordinação.34 vídeos · 1 PDF▼
Aula 06Emprego dos sinais de pontuação.4 vídeos · 1 PDF▼
Aula 07Concordância verbal e nominal.14 vídeos · 1 PDF▼
Aula 08Regência verbal e nominal. Emprego do sinal indicativo de crase.14 vídeos · 1 PDF▼
Aula 09Mecanismos de coesão textual. Significação das palavras.6 vídeos · 1 PDF▼
Aula 10Compreensão de textos.19 vídeos · 1 PDF▼
Aula 11 - Exclusivamente PDFAula extra1 PDF▼
(Profissional de Nível Superior) Língua Inglesa8 AULAS · 28 VÍDEOS · 8 PDFs▼
Aula demoIntrodução: às técnicas de leitura Scanning e Skimming; à importância dos tempos verbais em inglês; ao uso dos falsos cognatos; aos termos gramaticais essenciais; ao uso de expressões idiomáticas e às formas de interpretar imagens.2 vídeos · 1 PDF▼
Aula 01 - Reading Techniques, Cognates and IdiomsScanning; Skimming; Cognates (Cognatos), False Cognates (Falsos Cognatos) Idioms (expressões idiomáticas).4 vídeos · 1 PDF▼
Aula 02 - Verbs in textsVerb To be (Verbo To be); Simple Present (Presente Simples); Simple Past (Passado Simples); Future Will x Going to (Futuro com Will x Going to); Gerund (Gerúndio); Present Continuous (Presente Contínuo); Past Continuous (Passado Contínuo); Present Perfect (Presente Perfeito); Past Perfect (Passado Perfeito); Future Perfect (Futuro Perfeito); Present Perfect Continuous (Presente Perfeito Contínuo); Past Perfect Continuous (Passado Perfeito Contínuo); Future Perfect Continuous (Futuro Perfeito Contínuo); Modal Verbs (Verbos Modais); Imperative Tenses (Imperativo) e Phrasal Verbs (Verbos Frasais).3 vídeos · 1 PDF▼
Aula 03 - Articles and Nouns in the textsDefinite Articles (Artigos definidos); Indefinite Articles (Artigos indefinidos); Nouns (Substantivos); Common Noun (Substantivo Comum); Proper Noun (Substantivo Próprio) Compound Noun (Substantivo Composto); Abstract and Concrete Nouns (Substantivos Abstratos e Concretos); Collective Nouns. (Substantivos Coletivos); Countable and Uncountable Nouns (Substantivos Contáveis e Incontáveis); Plural (Regular e Irregular); Numbers (Números); Prefixes (Prefixos) e Sufixes (Sufixos)5 vídeos · 1 PDF▼
Aula 04 - Adjectives and Adverbs in the textsAdjectives (Adjetivos); Comparative (Grau Comparativo); Superlative (Grau Superlativo); Adverbs (Advérbios); Adverbs of Manner (Advérbios de Modo); Adverbs of Frequency (Advérbios de Frequência); Adverbs of Time (Advérbios de Tempo); Adverbs of Place (Advérbios de Lugar) e Adverbs of Intensity (Advérbios de Intensidade).5 vídeos · 1 PDF▼
Aula 05 - Pronouns, Prepositions and Conjunctions in the textsPronouns (Pronomes); Personal Pronouns (Pronomes Pessoais); Possessive Pronouns (Pronomes Possessivos); Subject Pronouns (Pronomes Sujeitos); Object Pronouns (Pronomes Objeto); Adjective Pronouns (Pronomes Adjetivos); Reflexive Pronouns (Pronomes Reflexivos); Demonstrative Pronouns (Pronomes Demonstrativos); Indefinite Pronouns (Pronomes Indefinidos); Interrogative Pronouns (Pronomes Interrogativos); Prepositions (Preposições) e Conjunctions (Conjunções).5 vídeos · 1 PDF▼
Aula 06 - Direct Speech, Reported Speech and Passive VoiceDirect Speech (Discurso Direto); Reported Speech (Discurso Indireto); Active Voice (Voz Ativa) e Passive Voice (Voz Passiva).2 vídeos · 1 PDF▼
Aula 07 - If Clauses and QuantifiersConditionals (Orações Condicionais); Zero Conditional; First Conditional; Second Conditional; Third Conditional e Quantifiers (Determinantes/Quantificadores).2 vídeos · 1 PDF▼
(Profissional de Nível Superior - Ênfase 8: Ciências de Dados) Matemática e Probabilidade e Estatística29 AULAS · 381 VÍDEOS · 29 PDFs▼
Aula demoOperações Básicas55 vídeos · 1 PDF▼
Aula 01Regra de Três Simples3 vídeos · 1 PDF▼
Aula 02Porcentagem15 vídeos · 1 PDF▼
Aula 03Introdução ao Estudo das Funções22 vídeos · 1 PDF▼
Aula 04Função Afim (1º Grau)12 vídeos · 1 PDF▼
Aula 05Função Quadrática (2º Grau)24 vídeos · 1 PDF▼
Aula 06Matrizes e Determinantes39 vídeos · 1 PDF▼
Aula 07Sistemas Lineares9 vídeos · 1 PDF▼
Aula 08Apresentação de Dados9 vídeos · 1 PDF▼
Aula 09Médias8 vídeos · 1 PDF▼
Aula 10Medidas Separatrizes ou Quantis5 vídeos · 1 PDF▼
Aula 11Moda5 vídeos · 1 PDF▼
Aula 12Medidas de Variabilidade ou Dispersão10 vídeos · 1 PDF▼
Aula 13Análise Combinatória32 vídeos · 1 PDF▼
Aula 14Probabilidade15 vídeos · 1 PDF▼
Aula 15Variáveis Aleatórias Discretas10 vídeos · 1 PDF▼
Aula 16Distribuições Discretas de Probabilidade8 vídeos · 1 PDF▼
Aula 17Variáveis Aleatórias Contínuas33 vídeos · 1 PDF▼
Aula 18Distribuições Aleatórias Contínuas34 vídeos · 1 PDF▼
Aula 19Teoria da Amostragem6 vídeos · 1 PDF▼
Aula 20Leis dos Grandes Números (Somente PDF)1 PDF▼
Aula 21Estimação Pontual e Intervalar8 vídeos · 1 PDF▼
Aula 22Testes de Hipóteses9 vídeos · 1 PDF▼
Aula 23Regressão Linear Simples10 vídeos · 1 PDF▼
Aula 24Noções Básicas de Cálculo [Limites, Derivadas e Integral] (Somente PDF)1 PDF▼
Aula 25Funções reais de várias variáveis (Somente PDF)1 PDF▼
Aula 26Vetores (Somente PDF)1 PDF▼
Aula 27Álgebra Linear I - Espaços Vetoriais (Somente PDF)1 PDF▼
Aula 28Álgebra Linear II - Transformações Lineares; Autovalores e Autovetores (Somente PDF)1 PDF▼
(Profissional de Nível Superior - Ênfase 8: Ciências de Dados) Desenvolvimento de Software2 AULAS · 31 VÍDEOS · 2 PDFs▼
Aula 01 - Profs. Vinícius Borges e Raphael LacerdaLógica de Programação [não explícito no edital]14 vídeos · 1 PDF▼
Aula 02 - Profs. Vinícius Borges e Raphael LacerdaLinguagem de programação Python: sintaxe básica; operadores; variáveis; estruturas de dados (dataframes, listas, matrizes, dicionários e conjuntos); estruturas de controle de fluxo; funções; escopo; método; paralelização de rotinas; serialização e desserialização.17 vídeos · 1 PDF▼
(Profissional de Nível Superior - Ênfase 8: Ciências de Dados) Engenharia de Software4 AULAS · 27 VÍDEOS · 4 PDFs▼
Aula demoPrincípios de métodos ágeis; Kanban.5 vídeos · 1 PDF▼
Aula 01 - Profs. Diego Carvalho e Fernando PedrosaScrum15 vídeos · 1 PDF▼
Aula 02 - Profs. Diego Carvalho e Fernando PedrosaPrincipais tipos de visualizações e gráficos: tabela; gráfico de barras; linhas; pizza; dispersão; histograma; área; boxplot; bolhas; radar; mapas cartográficos; mapa de calor. Visualização de dados: princípios de design de gráficos efetivos; principais conceitos de codificação visual; interatividade; acessibilidade em gráficos. Dashboards: técnicas para construção de interfaces e layout; abordagens para escolha de designs; organização de elementos visuais e gráficos; seleção de gráficos e visualizações; interatividades e drill-downs; acessibilidade.6 vídeos · 1 PDF▼
Aula 03 - Profs. Diego Carvalho e Fernando PedrosaStorytelling com dados: construção de narrativas visuais e contextualizações; componentes de um storytelling efetivo.1 vídeo · 1 PDF▼
(Profissional de Nível Superior - Ênfase 8: Ciências de Dados) Banco de Dados e Ciência de Dados25 AULAS · 153 VÍDEOS · 15 PDFs▼
Aula demoConceitos fundamentais de dados, informação e conhecimento; dados qualitativos (nominal, ordinal) e quantitativos (discretos, contínuos); tidy data; formatos de arquivos de dados comuns (txt, csv, xlsx, xml e json). dados estruturados, semiestruturados e não estruturados; Metadados: a sua importância para avaliação da qualidade de dados; linhagem de dados;4 vídeos · 1 PDF▼
Aula 01 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaIntrodução a Bases de Dados: o que são bases de dados; metadados. Sistemas Gerenciadores de Base de Dados (SGBDs): definição de SGBD; principais funções; principais tipos de SGBDs (SQL) e suas diferenças; transações e índices; controle de acesso; regras de integridade.10 vídeos · 1 PDF▼
Aula 02 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaModelo de entidade-relacionamento (ER);5 vídeos · 1 PDF▼
Aula 03 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaModelo de dados: modelo relacional: tabelas, esquemas, chaves (primária e estrangeira), consultas;6 vídeos · 1 PDF▼
Aula 04 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaLinguagem SQL (Structured Query Language): conceitos introdutórios; comandos básicos para consultas (inserção, atualização e exclusão de dados).40 vídeos · 1 PDF▼
Aula 05 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle Gouveia (Somente em PDF)SQL: análise de dados (como funções de agregação, filtros, joins, subconsultas e demais).1 PDF▼
Aula 06 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaIntrodução ao armazenamento de dados: armazenamento de arquivos; principais estruturas de armazenamento de dados analíticos (data warehouse, data mart, data lake, data lakehouse), suas diferenças conceituais e casos de uso; armazenamento na nuvem. Coleta de dados: fontes comuns de dados (internas e externas); técnicas de web scraping. Preparação de dados: técnicas de tratamento e limpeza de dados; técnicas detecção de vieses; data profiling.9 vídeos · 1 PDF▼
Aula 07 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaModelagem Dimensional; OLAP; [conteúdo não explícito no edital, mas ajuda a entender as aulas seguintes]9 vídeos · 1 PDF▼
Aula 08 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaBig Data: conceito de big data; conceitos gerais sobre técnicas.10 vídeos · 1 PDF▼
Aula 09 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaFerramentas para lidar com grandes volumes de dados (Spark, Hadoop, Parquet, HDFS e MapReduce).23 vídeos · 1 PDF▼
Aula 10 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaNoSQL: modelo chave-valor; modelo colunar; modelo orientado a documentos; modelo orientado a grafos.4 vídeos · 1 PDF▼
Aula 11 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaNoções de governança de IA: conceitos e objetivos da governança de IA; gestão de riscos em IA. Principais riscos e vulnerabilidades relacionados a IA: viés algorítmico; exposição de dados sensíveis; envenenamento de dados de treinamento; ataques adversariais; ataques de manipulação de modelos; roubo de modelos; ataque de inferência; alucinações. Aplicação de IA responsável: definição; ética; transparência; justiça e equidade; responsabilização; segurança cibernética; compliance regulatório.7 vídeos · 1 PDF▼
Aula 12 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaVIII- PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL (NLP): Técnicas de pré-processamento de texto: limpeza; normalização; remoção de stop words; stemming; lematização e demais. Representação de texto: N-grams; CBoW; FTD-IDF; word embeddings (Word2Vec, GloVe e demais) e document embeddings (Doc2Vec, BERT, ELMo e demais). Modelagem de tópicos: latent dirichlet allocation (LDA); non-negative matrix factorization (NMF). Modelos de linguagem: modelos de linguagem tradicionais; redes neurais recorrentes; redes neurais convolucionais; transformers. Tarefas básicas em NLP: classificação de texto; análise de sentimento; extração de informação (NER; REL); similaridade textual; sumarização de texto; rotulação de partes do discurso (POS-tagging) e tradução automática.previsto para 20/09▼
Aula 13 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaMetodologias de gestão de projetos de ciência de dados: CRISP-DM, Microsoft Team Data Science Process (TDSP), OSEMN; Pipeline de treinamento de modelos e suas etapas.15 vídeos · 1 PDF▼
Aula 14 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaProblemas comuns de qualidade de dados: valores ausentes; duplicatas; outliers; desbalanceamento; erros de imputação. Pré-processamento de dados: técnicas de normalização e padronização; discretização; metodologias de codificação de variáveis categóricas (encoding). Feature engineering: processos para enriquecimento de dados, com criação e seleção de features relevantes; transformações matemáticas e estatísticas comuns em variáveis.previsto para 11/11▼
Aula 15 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaDivisão de dados: técnicas de amostragem; divisão entre treinamento, validação e teste; abordagens para cross-validation. Trade-off entre viés e variância; detecção de overfitting e underfitting. Validação de Modelos: Kfold cross-validation; leave-one-out cross-validation; bootstrap. Otimização de hiperparâmetros: grid search; random search; algoritmos de otimização avançados; automl; autotuning; autofeature engineering. Modelagem de IA centrada em dados (data-centric).previsto para 18/09▼
Aula 16 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaRedução de dimensionalidade: Principal Component Analysis (PCA); LDA; ICA; T-SNE; uso de autoencoders. Técnicas de clusterização: K-Means; agrupamento hierárquico; Gaussian Mixture Models; DBSCAN. Técnicas de classificação: Regressão logística; K-Nearest Neighbors (KNN); Suport Vector Machines (SVM); Decision Trees (CART); classificadores Naive-Bayes (Binomial-Beta, Poisson-Gama, Normal-Normal);previsto para 18/09▼
Aula 17 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaMétricas para avaliação e seleção de modelos: métricas para regressão (MSE; RMSE; MAE; R²; R² ajustado); métricas para classificação (accuracy, precision, recall, F1-score e ROC-AUC); análise de matriz de confusão;previsto para 25/09▼
Aula 18 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaTécnicas de regularização: lasso; ridge; elastic net; dropout; early stopping; batch normalization. Dados desbalanceados: técnicas para lidar com dados desbalanceados; oversampling; undersampling; dados sintéticos; ajuste de pesos.previsto para 02/10▼
Aula 19 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaEnsembling de modelos: Bagging; boosting (AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM e CatBoost); stacking. Florestas Aleatórias (Random Forest).previsto para 09/10▼
Aula 20 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaSistemas de recomendação: Filtragem colaborativa (baseadas em usuários ou itens); filtragem baseada em conteúdo; sistemas híbridos; problemas comuns (cold start, escalabilidade, data sparsity). Modelos de séries temporais: definição; componentes (tendência, sazonalidade, ciclos e ruído); autocorrelação e autocorrelação parcial; conceito e testes de estacionaridade; cointegração; modelos AR, ARMA e ARIMA; modelos de suavização exponencial; modelos de decomposição; modelos de regressão com variáveis temporais (ARIMAX).previsto para 16/10▼
Aula 21 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaRedes neurais: Introdução a Redes Neurais Artificiais (arquitetura, funções de ativação, treinamento, forward pass, backpropagation, loss functions, algoritmos de otimização, épocas, batch size e demais); embeddings; redes profundas (deep learning); Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Recorrentes (RNNs); LSTM; GRU; GAN; modelos multimodais.previsto para 23/10▼
Aula 22 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaBibliotecas Python: Pandas (manipulação; limpeza; transformação e pré-processamento de dado); NumPy (operações de arrays); Matplotlib e Seaborn (visualização de dados); TensorFlow; Keras e PyTorch (redes neurais); Scikit-learn e XGBoost (aprendizado de máquina); NLTK e spaCy (processamento de linguagem natural); huggingface (LLM); PySpark (Big data); Beautiful Soup (web scraping); Streamlit (data apps).previsto para 30/10▼
Aula 23 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaMicrosoft Power BI: conexão e importação de dados; modelagem de dados; criação de medidas e colunas calculadas; visualizações e gráficos; interações entre visualizações; criação de relatórios e painéis.6 vídeos · 1 PDF▼
Aula 24 - Profs. Lucas Ianni e Emannuelle GouveiaNoções de governança de dados (DMBOK): conceitos e objetivos da governança de dados; principais técnicas de qualidade e integridade de dados; princípios de privacidade e proteção a dados.5 vídeos · 1 PDF▼
(Profissional de Nível Superior) Passo Estratégico de Língua Portuguesa13 AULAS · 13 PDFs▼
Aula demoOrtografia; acentuação gráfica; crase.1 PDF▼
Aula 02Classes de Palavras; formação e estrutura das palavras.1 PDF▼
Aula 03Termos da oração; partícula "se"; vocábulo "que"; vocábulo "como".1 PDF▼
Aula 04Concordância verbal; concordância nominal; vozes verbais.1 PDF▼
Simulado 01Simulado referente ao conteúdo das aulas 1 a 4.1 PDF▼
Aula 05Semântica; regência verbal; regência nominal;1 PDF▼
Aula 06Função sintática dos pronomes átonos; função sintática dos pronomes relativos; colocação pronominal.1 PDF▼
Aula 07Linguagem; tipologia textual; fonética.1 PDF▼
Aula 08Relação de coordenação e subordinação das orações; pontuação.1 PDF▼
Simulado 02Simulado referente ao conteúdo das aulas 5 a 8.1 PDF▼
Aula 09Interpretação, reescrita, coesão e coerência1 PDF▼
Aula 10Tempos e modos verbais.1 PDF▼
Simulado 03Simulado referente ao conteúdo das aulas 9 e 10.1 PDF▼
(Profissional de Nível Superior) Passo Estratégico de Língua Inglesa11 AULAS · 11 PDFs▼
Aula demoIntrodução: às técnicas de leitura Scanning e Skimming; à importância dos tempos verbais em inglês; ao uso dos falsos cognatos; aos termos gramaticais essenciais; ao uso de expressões idiomáticas e às formas de interpretar imagens.1 PDF▼
Aula 01Scanning; Skimming; Cognates (Cognatos), False Cognates (Falsos Cognatos) Idioms (expressões idiomáticas).1 PDF▼
Aula 02Verb To be (Verbo To be); Simple Present (Presente Simples); Simple Past (Passado Simples); Future Will x Going to (Futuro com Will x Going to); Gerund (Gerúndio); Present Continuous (Presente Contínuo); Past Continuous (Passado Contínuo); Present Perfect (Presente Perfeito); Past Perfect (Passado Perfeito); Future Perfect (Futuro Perfeito); Present Perfect Continuous (Presente Perfeito Contínuo); Past Perfect Continuous (Passado Perfeito Contínuo); Future Perfect Continuous (Futuro Perfeito Contínuo); Modal Verbs (Verbos Modais); Imperative Tenses (Imperativo) e Phrasal Verbs (Verbos Frasais).1 PDF▼
Aula 03Simulado1 PDF▼
Aula 04Definite Articles (Artigos definidos); Indefinite Articles (Artigos indefinidos); Nouns (Substantivos); Common Noun (Substantivo Comum); Proper Noun (Substantivo Próprio) Compound Noun (Substantivo Composto); Abstract and Concrete Nouns (Substantivos Abstratos e Concretos); Collective Nouns. (Substantivos Coletivos); Countable and Uncountable Nouns (Substantivos Contáveis e Incontáveis); Plural (Regular e Irregular); Numbers (Números); Prefixes (Prefixos) e Sufixes (Sufixos)1 PDF▼
Aula 05Adjectives (Adjetivos); Comparative (Grau Comparativo); Superlative (Grau Superlativo); Adverbs (Advérbios); Adverbs of Manner (Advérbios de Modo); Adverbs of Frequency (Advérbios de Frequência); Adverbs of Time (Advérbios de Tempo); Adverbs of Place (Advérbios de Lugar) e Adverbs of Intensity (Advérbios de Intensidade).1 PDF▼
Aula 06Pronouns (Pronomes); Personal Pronouns (Pronomes Pessoais); Possessive Pronouns (Pronomes Possessivos); Subject Pronouns (Pronomes Sujeitos); Object Pronouns (Pronomes Objeto); Adjective Pronouns (Pronomes Adjetivos); Reflexive Pronouns (Pronomes Reflexivos); Demonstrative Pronouns (Pronomes Demonstrativos); Indefinite Pronouns (Pronomes Indefinidos); Interrogative Pronouns (Pronomes Interrogativos); Prepositions (Preposições) e Conjunctions (Conjunções).1 PDF▼
Aula 07Simulado1 PDF▼
Aula 08Direct Speech (Discurso Direto); Reported Speech (Discurso Indireto); Active Voice (Voz Ativa) e Passive Voice (Voz Passiva).1 PDF▼
Aula 09Conditionals (Orações Condicionais); Zero Conditional; First Conditional; Second Conditional; Third Conditional e Quantifiers (Determinantes/Quantificadores).1 PDF▼
Aula 10Simulado1 PDF▼
(Profissional de Nível Superior - Ênfase 8: Ciências de Dados) Passo Estratégico de Conhecimentos Específicos19 AULAS · 19 PDFs▼
Aula demoBancos de Dados - Bancos de Dados e SGBD1 PDF▼
Aula 01Bancos de Dados - Modelagem de Dados e BD Relacional1 PDF▼
Aula 02Bancos de Dados - SQL1 PDF▼
Aula 03Business Intelligence - Gestão do Conhecimento1 PDF▼
Aula 04Simulado 011 PDF▼
Aula 05Business Intelligence - ETL1 PDF▼
Aula 06Business Intelligence - BI e Data Warehouse1 PDF▼
Aula 07Business Intelligence - Big Data e NoSQL1 PDF▼
Aula 08Business Intelligence - Machine Learning1 PDF▼
Aula 09Simulado 021 PDF▼
Aula 10Business Intelligence - Redes neurais1 PDF▼
Aula 11Business Intelligence - Python1 PDF▼
Aula 12Business Intelligence - Bibliotecas Python1 PDF▼
Aula 13Simulado 031 PDF▼
Aula 14Business Intelligence - Power BI1 PDF▼
Aula 15Business Intelligence - PLN1 PDF▼
Aula 16Business Intelligence - Series Temporais1 PDF▼
Aula 17Simulado 041 PDF▼
Aula 18Engenharia de Software - Metodos Ageis1 PDF▼
Monitoria4 AULAS · 4 VÍDEOS · 4 PDFs▼
Aula 00 - Prof. Nírondes TavaresPlano de Estudos para o pós-edital.1 vídeo · 1 PDF▼
Aula 01 - Prof. Nírondes TavaresDicas para cumprir a Trilha Estratégica.1 vídeo · 1 PDF▼
Aula 02 - Prof. Nírondes TavaresDescubra os assuntos mais cobrados pela banca.1 vídeo · 1 PDF▼
Aula 03 - Prof. Nírondes TavaresO que priorizar na reta final.1 vídeo · 1 PDF▼
(Profissional de Nível Superior - Ênfase 8: Ciências de Dados) Trilha Estratégica16 AULAS · 6 VÍDEOS · 6 PDFs▼
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Trilha 01Trilha Estratégica p/ TRANSPETRO (Profissional de Nível Superior - Ênfase 8: Ciências de Dados) 011 PDF▼
Trilha 02Trilha Estratégica p/ TRANSPETRO (Profissional de Nível Superior - Ênfase 8: Ciências de Dados) 021 PDF▼
Trilha 03Trilha Estratégica p/ TRANSPETRO (Profissional de Nível Superior - Ênfase 8: Ciências de Dados) 031 PDF▼
Trilha 04Trilha Estratégica p/ TRANSPETRO (Profissional de Nível Superior - Ênfase 8: Ciências de Dados) 041 PDF▼
Trilha 05Trilha Estratégica p/ TRANSPETRO (Profissional de Nível Superior - Ênfase 8: Ciências de Dados) 05previsto para 21/09▼
Trilha 06Trilha Estratégica p/ TRANSPETRO (Profissional de Nível Superior - Ênfase 8: Ciências de Dados) 06previsto para 28/09▼
Trilha 07Trilha Estratégica p/ TRANSPETRO (Profissional de Nível Superior - Ênfase 8: Ciências de Dados) 07previsto para 05/10▼
Trilha 08Trilha Estratégica p/ TRANSPETRO (Profissional de Nível Superior - Ênfase 8: Ciências de Dados) 08previsto para 12/10▼
Trilha 09Trilha Estratégica p/ TRANSPETRO (Profissional de Nível Superior - Ênfase 8: Ciências de Dados) 09previsto para 19/10▼
Trilha 10Trilha Estratégica p/ TRANSPETRO (Profissional de Nível Superior - Ênfase 8: Ciências de Dados) 10previsto para 26/10▼
Aula 11Trilha Estratégica p/ TRANSPETRO (Profissional de Nível Superior - Ênfase 8: Ciências de Dados) 11previsto para 02/11▼
Aula 12Trilha Estratégica p/ TRANSPETRO (Profissional de Nível Superior - Ênfase 8: Ciências de Dados) 12previsto para 09/11▼
Aula 13Trilha Estratégica p/ TRANSPETRO (Profissional de Nível Superior - Ênfase 8: Ciências de Dados) 13previsto para 16/11▼
Trilha 14Trilha Estratégica p/ TRANSPETRO (Profissional de Nível Superior - Ênfase 8: Ciências de Dados) 14previsto para 23/11▼
Sobre o concurso TRANSPETRO - Transporte Petróleo BR
O que é TRANSPETRO (Petrobras Transporte S.A.)
A TRANSPETRO, subsidiária integral da Petrobras, é a maior empresa de logística multimodal de petróleo, derivados, biocombustíveis e gás da América Latina. Criada em 1998, atua na logística de transporte e armazenamento desses produtos em território nacional, operando uma extensa malha de dutos, terminais (aquaviários e terrestres) e uma frota de navios. Sua missão é prover soluções logísticas para o segmento de óleo, gás e produtos de baixo carbono, contribuindo para o desenvolvimento humano e social de forma ética, justa, segura e competitiva. A empresa busca ser líder em transporte e logística, com foco em petróleo e seus derivados, gás e biocombustíveis no Brasil, de forma competitiva e rentável, evoluindo com a sociedade.
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