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Concurso: CPNU - Concurso Público Nacional Unificado - 2025. (CNU - Concurso Nacional Unificado)
Cargos: Bloco 3 – Ciências, Dados e Tecnologia.
Banca: FGV - Fundação Getúlio Vargas (conforme edital publicado no dia 01/07/2025).
Disciplina: Conhecimentos Específicos - Conteúdo de Tecnologia da Informação.
Professores: Equipe Professor Gabriel Pacheco.
Parcerias: Neste curso nós teremos as seguintes parcerias garantidas para os alunos efetivamente matriculados e somente para os alunos efetivamente matriculados:
Observações:
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CONTEÚDO TRABALHADO NAS NOSSAS AULAS.
EIXO TEMÁTICO 2 – POLÍTICAS PÚBLICAS DE CIÊNCIA, TECNOLOGIA E INOVAÇÃO (CT&I)
1. Estrutura, fundamentos e instrumentos da CT&I no Brasil. 1.1. Estrutura e funcionamento do Sistema Nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação (SNCTI). 1.2. Marco legal da CT&I no Brasil: 1.2.1. Lei nº 13.243/2016 (Marco Legal da CT&I); 1.2.2. Lei da Inovação.
EIXO TEMÁTICO 3 – GESTÃO DE PROJETOS EM CIÊNCIA, TECNOLOGIA E INOVAÇÃO (CT&I)
1. Fundamentos e práticas de gestão de projetos. 1.1. Conceitos básicos de gestão de projetos em CT&I. 1.2. Definição de projeto e características principais. 1.3. Ciclo de vida de um projeto. 1.3.1. Iniciação. 1.3.2. Planejamento. 1.3.3. Execução. 1.3.4. Monitoramento e controle. 1.3.5. Encerramento 2. Noções de gestão de escopo, tempo, custo, qualidade, recursos, comunicações, riscos, aquisições e stakeholders de projetos. 2.1. Ferramentas e métodos de gestão de projetos. 2.1.1. Gráficos de Gantt. 2.1.2. PERT/CPM. 2.1.3. Matriz RACI. 2.1.4. Kanban. 2.1.5. SCRUM. 3. Gestão da Inovação e do Conhecimento em projetos de CT&I.
EIXO TEMÁTICO 4 – TECNOLOGIAS DA INFORMAÇÃO E COMUNICAÇÃO (TICs) & CIÊNCIA DE DADOS
1. Fundamentos e aplicações de TICs e ciência de dados. 1.1. Fundamentos das Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs). 1.2. Transformação digital na administração pública e nas instituições científicas. 1.2.1. Estratégia Federal de Governo Digital. 1.2.2. Dados como ativo estratégico para políticas públicas 2. Conceitos e aplicações de ciência de dados, Big Data e Internet das Coisas (IoT).
2.1. Inteligência artificial, aprendizado de máquina e análise preditiva. 2.2. Ética, vieses algorítmicos e impactos sociais da IA. 3. Governança de dados, interoperabilidade de sistemas e Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). 4. Visualização e interpretação de dados em contextos de pesquisa e gestão pública. 5. Uso de dados para formulação, monitoramento e avaliação de políticas públicas. 6. Dados abertos e transparência na gestão pública.
Os tópicos abaixo não serão trabalhados neste curso.
EIXO TEMÁTICO 1 – CIÊNCIA, TECNOLOGIA E SOCIEDADE (CTS)
1. Fundamentos da abordagem CTS. 1.1. Paradigmas, conceitos, origens e evolução; 1.2. Modelos e concepções de inovação tecnológica. 1.3. Pensamento crítico sobre os impactos e responsabilidades sociais relacionados à ciência e tecnologia. 1.4. Interações entre ciência, tecnologia, cultura e valores sociais. 1.5. A relação entre desenvolvimento tecnológico e desenvolvimento social. 1.6. Ética em pesquisa científica. 1.6.1. Comitês de ética. 1.6.2. Consentimento livre e esclarecido. 1.6.3. Integridade na produção de dados e resultados. 1.7. Popularização da ciência, educação científica e engajamento público. 1.8. Desigualdades no acesso à ciência e tecnologia: questões de gênero, raça e território. 1.9. Ciência aberta, acesso livre à informação científica e reprodutibilidade.
EIXO TEMÁTICO 2 – POLÍTICAS PÚBLICAS DE CIÊNCIA, TECNOLOGIA E INOVAÇÃO (CT&I)
1.2.3. Lei do Bem.
2. Planos, programas e instrumentos de fomento à CT&I: 2.1. CNPq, 2.2. CAPES. 2.3. FINEP. 2.4. FNDCT. 2.5. EMBRAPII.
3. Modelos institucionais de inovação: 3.1. Triângulo de Sábato. 3.2. Modelo da Hélice Tripla (universidade–indústria–governo). 3.3. Programas de desenvolvimento tecnológico para a indústria brasileira. 3.3.1. Histórico e desafios. 3.3.2. Programa Nova Indústria Brasil.
4. Indicadores de CT&I: 4.1. Pesquisa de Inovação Tecnológica (PINTEC/IBGE); 4.2. Indicadores Nacionais de Ciência, Tecnologia e Inovação – análises e resultados.
5. Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) e CT&I: 5.1. Contribuições da ciência e da tecnologia para a sustentabilidade. 5.2. Integração com a Agenda 2030. 5.3. Governança, accountability e transparência na gestão pública.
EIXO TEMÁTICO 5 – METODOLOGIA DA PESQUISA CIENTÍFICA
1. Fundamentos e práticas de pesquisa científica. 1.1. Finalidades da pesquisa científica. 1.1.1. Pesquisa básica. 1.1.2. Aplicada. 1.1.3. Exploratória. 1.1.4. Descritiva. 1.1.5. Explicativa. 2. Classificação quanto à abordagem. 2.1. Qualitativa. 2.2. Quantitativa. 2.3. Mista. 2.4. Métodos científicos. 2.5. Indutivo. 2.6. Dedutivo. 2.7. Hipotético- dedutivo. 2.8. Tipos de pesquisa. 2.9. Estudos de caso. 2.10. Pesquisa-ação. 2.11. Levantamento. 2.12. Pesquisa experimental e quase experimental. 2.13. Revisão de 3 literatura. 2.14. Revisão bibliográfica. 2.15. Revisão sistemática e integrativa. 3. Elementos do projeto de pesquisa. 3.1. Tema. 3.2. Problema. 3.3. Justificativa. 3.4. Objetivos. 3.5. Hipóteses. 3.6. Metodologia. 3.7. Instrumentos de coleta de dados. 3.7.1. Entrevistas. 3.7.2. Questionário. 3.7.3. Observação. 3.7.4. Formulários. 3.7.5. Análise documental. 4 Procedimentos de coleta de dados em pesquisa qualitativa e quantitativa. 4.1. Redação científica. 4.2. Estrutura de artigos e relatórios técnicos. 4.3. Normas da ABNT, APA, Vancouver e outras.
Curso direcionado aos alunos que estão iniciando os estudos do respectivo conteúdo agora ou que precisam de uma abordagem regular mais completa para melhor aprimoramento do respectivo conteúdo e que sabem que estudar somente após a publicação do edital não vai trazer aprovação.
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3EIXO TEMÁTICO 2 – POLÍTICAS PÚBLICAS DE CIÊNCIA, TECNOLOGIA E INOVAÇÃO (CT&I)
Marco Civil da Internet – Lei nº 12.965_2014 - Multibancas - 01
41:58
Lei 13.243_2016 - Multibancas - 01
40:10
Política Nacional de Inovação - Multibancas - 01
25:30
Política e Estratégia Nacional de CT&I - Multibancas - 01
24:12
4EIXO TEMÁTICO 3 – GESTÃO DE PROJETOS EM CIÊNCIA, TECNOLOGIA E INOVAÇÃO (CT&I)
Gestão de Projetos - 01- PMBok 7ª Edição - Regular - Padrão de Gerenciamento de Projetos - 01
41:26
Gestão de Projetos - 01- PMBok 7ª Edição - Regular - Padrão de Gerenciamento de Projetos - 02
30:34
Gestão de Projetos - 01- PMBok 7ª Edição - Regular - Padrão de Gerenciamento de Projetos - 03
25:27
Gestão de Projetos - 01- PMBok 7ª Edição - Regular - Padrão de Gerenciamento de Projetos - 04
40:03
Gestão de Projetos - 01- PMBok 7ª Edição - Regular - Padrão de Gerenciamento de Projetos - 05
37:41
Métodos Ágeis - Regular - 01 - Conceitos
31:01
Métodos Ágeis - Regular - 02 - Conceitos
36:13
Métodos Ágeis - Regular - 03 - Planejamento Ágil, RAD
29:13
Métodos Ágeis - Regular - 04 - Prototipação Evolucionária, XP
31:28
Métodos Ágeis - Regular - 05 - Scrum
27:49
Métodos Ágeis - Regular - 06 - Scrum
29:53
Métodos Ágeis - Regular - 07 - Scrum
38:06
Métodos Ágeis - Regular - 08 - Scrum
33:10
Métodos Ágeis - Regular - 09 - Scrum, Kanban
37:51
Métodos Ágeis - Regular - 10 - Lean, TDD, BDD
32:07
5EIXO TEMÁTICO 4 – TECNOLOGIAS DA INFORMAÇÃO E COMUNICAÇÃO (TICs) & CIÊNCIA DE DADOS
Transformação Digital - 01
26:16
Políticas de Governo Digital - Lei nº 14.129_2021 - Multibancas - 01
35:28
Políticas de Governo Digital - Lei nº 14.129_2021 - Multibancas - 02
25:07
Estratégia Brasileira para a Transformação Digital - Decreto 9319_18 - Multibancas - 01
30:12
Estratégia Nacional de Governo Digital - Decretos 10.332_2020 e 11.260_22 - Multibancas - 01
24:44
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 1
29:45
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 2
28:48
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 3
30:29
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 4
33:45
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 5
27:08
Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 6
30:47
Big Data Conceitos - 01
25:54
Big Data Conceitos - 02
31:20
Big Data Conceitos - 03
47:20
Big Data em Relação às demais Disciplinas - 01
25:17
Big Data em Relação às demais Disciplinas - 02
22:31
Papéis dos envolvidos em projetos de Ciência de Dados e Big Data - 01
28:06
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 01
31:47
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 02
30:57
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 03
42:22
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 04
26:24
IoT - Regular - 01
34:28
IoT - Regular - 02
31:59
Aula em PDF - Inteligência Artificial
94 págs.
Aula 00 - Introdução à Inteligência Artificial.
36:43
Introdução - Questões - 2023-2024
21:50
Aula 01 - Introdução a Machine Learning
26:36
Aula 02 - Introdução a Machine Learning - 02
09:10
Aula 03 - Machine Learning - Over e Underfitting
26:21
Aula 04 - Machine Learning - Tipos de Aprendizado
14:42
Aula 05 - Machine Learning - Métricas de Classificação
24:08
Aula 06 - Machine Learning - Classificação, Árvores de Decisão e Random Forest
36:16
Aula 07 - Machine Learning - KNN e Naive Bayes
29:00
Aula 08 - Machine Learning - Redes Neurais Artificais
26:40
Aula 09 - Machine Learning - Regressão Logística e SVM
23:52
Aula 10 - Machine Learning - Regressão
11:40
Aula 11 - Machine Learning - Agrupamento
29:37
Aula 12 - Machine Learning - Regras de Associação e Redução de Dimensionalidade
17:21
Aula 01 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
38:25
Aula 02 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
31:42
Aula 03 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
35:07
Aula 04 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
25:15
Aula 05 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
26:18
Aula 06 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
24:57
Aula 01 - Deep Learning Parte 01
19:08
Aula 02 - Deep Learning Parte 02
27:28
Deep Learning - Questões - 2023-2024
29:28
Avaliação de Modelos - Regular - Multibancas
32:01
Avaliação de Modelos - Questões - 2023-2024
28:57
Tópicos de IA - Aula 01 - IA Generativa Parte 01
27:30
Tópicos de IA - Aula 02 - IA Generativa Parte 02
35:20
Tópicos de IA - Aula 03 - MLOps
29:08
Tópicos de IA - Aula 04 - Ética na IA
31:55
Resolução de Questões Avançadas IA - FGV - 01
35:47
Resolução de Questões Avançadas IA - FGV - 02
29:59
Resolução de Questões Avançadas IA - FGV - 03
27:41
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 01 - Multibancas
29:45
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 02 - Multibancas
30:50
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 03 - Multibancas
24:00
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 04 - Multibancas
29:07
Web Services - FGV - 01
32:42
Web Services - FGV - 02
31:33
Web Services - FGV - 03
31:24
LGPD-FGV-01
32:08
LGPD-FGV-02
34:17
LGPD-FGV-03
32:28
LGPD-FGV-04
39:10
Visualização e Análise Exploratória de Dados - 1
28:57
Visualização e Análise Exploratória de Dados - 2 - Questões
08:32
Pareamento de Dados - 1
31:26
Pareamento de Dados - 2
25:59
Pareamento de Dados - 3 - Questões
13:51
Dados Abertos - Curso Regular - Aula 01 - Dados Abertos Parte 01
28:41
Dados Abertos - Curso Regular - Aula 02 - Dados Abertos Parte 02
18:15
Professor e Facilitador de Treinamentos
Professor
professor
Servidor
Servidor Público Federal
Auditor
Professor
Atendimento ao aluno Faleconosco. Onde tiro as minhas dúvidas técnicas e resolvo os problemas gerais na plataforma?
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Durante quanto tempo eu posso assistir às aulas do curso?
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Posso baixar as videoaulas para o meu computador?
Fiz minha matrícula, em quanto tempo o curso estará na área do aluno?
Onde faço o download dos Slides e do material em PDF?
Posso compartilhar o meu curso com outra pessoa?
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