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Gestão de Projetos - 01- PMBok 7ª Edição - Regular - Padrão de Gerenciamento de Projetos - 03

Gabriel Pacheco

Professor das Disciplinas de Informática e Tecnologia da Informação para Concursos e das áreas de Projetos e Agilidade. Coach de Concursos e Provas.

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Conteúdo

1Entenda as Parcerias

Aqui serão postados vídeos explicativos sobre cada uma das nossas parcerias e como tudo funciona.

Entenda a Parceria com o TECConcursos e como tudo funciona após a sua matrícula

01:59

2Fundamento de Banco de Dados – gravações das questões de 2023 a 2025 já na agenda.

1. Fundamentos de Banco de Dados. 1.1. Linguagens de definição e manipulação de dados em SGBDs relacionais (SQL, T-SQL, PL/pgSQL, PL/SQL). 1.2. Modelagem de dados: modelos relacional e multidimensional. 1.3. Administração de banco de dados relacionais. 1.3.1. Projeto e implantação de SGBDs relacionais. 1.3.2. Administração de usuários e perfis de acesso. 1.3.3. Controle de proteção, integridade e concorrência. 1.3.4. Backup e restauração de dados. 1.3.5. Monitoramento e otimização de desempenho. 2. Pipeline de Dados. 2.1. Fundamentos, orquestração, integração, ETL, ELT e ferramentas. 3. OLAP. 3.1. Conceitos e aplicações. 4. Modelagem e Otimização de Bases Multidimensionais. 4.1. Técnicas de modelagem e otimização. 5. Pré-processamento de Dados. 5.1. Técnicas para preparação e transformação de dados. 6. Data Lake. 6.1. Conceito e aplicações. 7. Data Mining e Data Warehouse. 7.1. Conceitos, arquiteturas, técnicas e tarefas. 8. Big Data. 8.1. Conceitos, premissas, análise de dados e aplicações. 9. Bancos de Dados Não Relacionais. 9.1. Fundamentos, administração, desempenho e configuração. 9.2. Tipos: chave-valor, orientados a documentos e grafos. 9.3. Bancos NoSQL: MongoDB, Redis e Neo4j.

Banco de Dados - 01 - Conceitos de BD e SGBD - 01 - FCC

27:21

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Banco de Dados - 02 - Conceitos de BD e SGBD - 02 - FCC

18:19
Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 01 - FCC

28:15
Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 02 - FCC

31:50
Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 03 - FCC

35:30
Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 04 - FCC

36:12
Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 05 - FCC

29:22
Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 06 - FCC

31:34
Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 07 - FCC

34:26
Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 08 - FCC

25:50
Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 09 - FCC

31:24
SQL - 01 - FCC

28:18
SQL - 02 - FCC

39:26
SQL - 03 - FCC

34:54
SQL - 04 - FCC

34:39
SQL - 05 - FCC

41:13
PL-SQL - FCC - 01

38:33
DAS-NAS-SAN - Multibancas - 01

25:24
DAS-NAS-SAN - Multibancas - 02

31:06
DAS-NAS-SAN - Multibancas - 03

23:34
DAS-NAS-SAN - Multibancas - 04

32:39
RAID - Multibancas - 01

33:41
RAID - Multibancas - 02

29:32
Tipos de Backup - Multibancas - 01

34:03
Tipos de Backup - Multibancas - 02

31:14
Otimização de Consultas SQL - FGV - 01

26:35
Big Data Conceitos - 01

25:54

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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
Modelagem Dimensional, BI, DW, ETL, OLAP, Data Mining - 01 - FCC

31:58
Modelagem Dimensional, BI, DW, ETL, OLAP, Data Mining - 02 - FCC

28:56
Modelagem Dimensional, BI, DW, ETL, OLAP, Data Mining - 03 - FCC

37:40
Modelagem Dimensional, BI, DW, ETL, OLAP, Data Mining - 04 - FCC

36:37
NoSQL - Regular - Aula 01 - Introdução

35:33
NoSQL - Regular - Aula 02 - Questões de Concurso

37:06
NoSQL - Regular - Aula 03 - NoSQL orientados a grafos

25:07
NoSQL - Regular - Aula 04 - NoSQL orientados a colunas e a documentos

23:19
NoSQL - Regular - Aula 05 - MongoDB

34:49

3Gestão de Projetos – 15/06/2025

10. Gerenciamento de Projetos (PMBOK 7ª edição). 10.1. Projetos e a organização. 10.2. Princípios fundamentais e domínios de desempenho. 11. Metodologias Ágeis. 11.1. Scrum, Modelagem Ágil, Scrumban, Kanban, Extreme Programming (XP), Lean e Guia de Prática Ágil do PMI.

Gestão de Projetos - 01- PMBok 7ª Edição - Regular - Padrão de Gerenciamento de Projetos - 01

41:26

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Gestão de Projetos - 01- PMBok 7ª Edição - Regular - Padrão de Gerenciamento de Projetos - 02

30:34

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Gestão de Projetos - 01- PMBok 7ª Edição - Regular - Padrão de Gerenciamento de Projetos - 03

25:27

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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
Ciclo de Vida e Processos de Software - FCC - 01

29:07

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Ciclo de Vida e Processos de Software - FCC - 02

26:17
Ciclo de Vida e Processos de Software - FCC - 03

34:00
Métodos Ágeis - FCC - 01

39:45
Métodos Ágeis - FCC - 02

29:55
Métodos Ágeis - FCC - 03

27:09
Métodos Ágeis - FCC - 04

27:50

4CONCEITOS DE LÍNGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO – MÓDULO BÔNUS – todas as aulas disponíveis.

Algoritmos e Estrutura de Dados necessário para compreensão do conteúdo de Linguagens de Programação para quem nunca estudou.

Lógica de Programação - Regular - 01

34:02

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Lógica de Programação - Regular - 02

38:51

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Lógica de Programação - Regular - 03

37:35
Lógica de Programação - Regular - 04

31:36
Lógica de Programação - Regular - 05

26:01
Lógica de Programação - Regular - 06

35:51
Lógica de Programação - Regular - 07

39:28
Lógica de Programação - Regular - 08

23:06
Estrutura de Dados - Regular - 01

31:13
Estrutura de Dados - Regular - 02

36:35
Estrutura de Dados - Regular - 03

34:31
Estrutura de Dados - Regular - 04

29:28
Estrutura de Dados - Regular - 05

30:42

5Ciência e Análise de Dados - 15/07/2025

12. Análise de Agrupamentos (Clusterização). 12.1. Medidas de distância ou de semelhança. 12.2. Esquemas de aglomeração (hierárquicos e não hierárquicos). 13. Análise Fatorial por Componentes Principais. 13.1. Correlação linear de Pearson. 14. Análise de Correspondência. 14.1. Análise de Correspondência Simples. 14.2. Análise de Correspondência Múltipla. 15. Modelos Lineares de Regressão. 15.1. Regressão Linear Simples. 15.2. Regressão Linear Múltipla. 15.3. Avaliação de modelos de regressão. 16. Modelos de Regressão Logística. 16.1. Regressão Logística Binária. 16.2. Regressão Logística Multinomial. 17. Modelos de Regressão para Dados de Contagem. 17.1. Modelo de Regressão de Poisson. 17.2. Modelo de Regressão Binomial Negativa. 18. Redes Neurais Artificiais e Machine Learning. 18.1. Noções de Redes Neurais Artificiais. 18.2. Noções de aprendizado supervisionado e não supervisionado. 18.3. Noções de Python, TensorFlow e PyTorch. 19. Visualização e Análise Exploratória de Dados. 20. Business Intelligence. 20.1. Processo de coleta, organização, análise e compartilhamento de informações. 20.2. Ferramentas de criação de dashboards: Power BI. 20.3. Elaboração de relatórios analíticos. 21. Séries Temporais. 21.1. Conceitos básicos de séries temporais. 21.2. Sazonalidade, tendência e estacionariedade. 21.3. Modelos univariados de previsão: autorregressivos, médias móveis, ARMA, ARIMA e ETS. 21.4. Avaliação de modelos de previsão. 21.5. Aplicações de séries temporais na previsão de arrecadação dos entes públicos.

Aula em PDF - Inteligência Artificial

94 págs.
Aula 00 - Introdução à Inteligência Artificial.

36:43

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Introdução - Questões - 2023-2024

21:50
Aula 01 - Introdução a Machine Learning

26:36

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Aula 02 - Introdução a Machine Learning - 02

09:10
Aula 03 - Machine Learning - Over e Underfitting

26:21

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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

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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
Python - Regular - 01

31:47

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Python - Regular - 02

33:23
Python - Regular - 03

30:31
Python - Regular - 04

31:25
Python - Regular - 05

31:07
Python - Regular - 06

31:54
Python - Regular - 07

33:44
Python - Regular - 08

33:09
Tensor Flow - Regular

29:31
PyTorch - Multibancas

35:14
Visualização e Análise Exploratória de Dados - 1

28:57
Visualização e Análise Exploratória de Dados - 2 - Questões

08:32
Power BI - Regular - 01 Introdução e Power BI Desktop

26:36

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Power BI - Regular - 02 - Power BI Desktop

31:33
Power BI - Regular - 03 - Power BI Service e Conceitos

30:53

MAIS 2 MÓDULOS ESCONDER 2 MÓDULOS