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Aritmética Computacional - Questões - Cebraspe - 01

LEANDRO MARTINS

Leandro Martins, Professor de TI, Engenheiro de Redes de Comunicação e Auditor Federal especialista em TI da CGU.

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Conteúdo

1Avisos e Notificações

Muita atenção neste módulo, pois serão postados todos os avisos e notificações geais do curso aqui.

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01:59

2BANCO DE DADOS – 30/05/2025

1 Dados estruturados e não estruturados.;Dados abertos.;Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados.; ;Formatos e tecnologias:; XML, JSON, CSV.;Representação de dados numéricos, textuais e estruturados; 2 Bancos de dados relacionais:; teoria e implementação.; Uso do SQL como DDL, DML, DCL.; Processamento de transações.; Representação de dados espaciais para georeferenciamento e geosensoriamento. aritmética computacional.;

Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 01
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Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 02
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Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 03
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Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 04
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Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 05
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Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 06
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Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 07
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Conceitos de Bancos de Dados e Análise de Informações - Regular - 08
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Dados Espaciais - Multibancas - 01
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Aritmética Computacional - 01
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Aritmética Computacional - 02
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Aritmética Computacional - 03
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Aritmética Computacional - Questões - Cebraspe - 01
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Aritmética Computacional - Questões - Cebraspe - 02
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Aritmética Computacional - Questões - Cebraspe - 03
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3CIÊNCIA DE DADOS E BUSINESS INTELLIGENCE – 30/05/2025

Processos de ETL. 3 Exploração de dados:; conceituação e características.;Noções do modelo CRISP-DM.;Técnicas para pré-processamento de dados.;Técnicas e tarefas de mineração de dados.;Classificação.;Regras de associação.;Análise de agrupamentos (clusterização).;Detecção de anomalias.;Modelagem preditiva.; 8 Pareamento de dados ( record linkage).;Processo e etapas.;Classificação.;Qualidade de dados pareados.;Análise de dados pareados.

4INTELIGÊNCIA ARTICIAL E MACHINE LEARNING – todas as aulas disponíveis

4 Conceitos de PLN:; semântica vetorial, redução de dimensionalidade, modelagem de tópicos latentes, classificação de textos, análise de sentimentos, representações com n-gramas.;5 Conceitos de ML:; fontes de erro em modelos preditivos, validação e avaliação de modelos preditivos, underfitting, overfitting e técnicas de regularização, otimização de hiperparâmetros, separabilidade de dados, redução da dimensionalidade.;Modelos lineares, árvores de decisão, redes neurais feed-forward, classificador Naive Bayes.;

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
Avaliação de Modelos - Regular - Multibancas
32:01
Avaliação de Modelos - Questões - 2023-2024
28:57

5CONCEITOS DE LÍNGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO – MÓDULO BÔNUS – todas as aulas disponíveis.

Algoritmos e Estrutura de Dados.

Lógica de Programação - Regular - 01
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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
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Estrutura de Dados - Regular - 05
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6LÍNGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO – todas as aulas disponíveis.

6 Linguagem Python:; sintaxe, variáveis, tipos de dados e estruturas de controle de fluxo.;Estruturas de dados, funções e arquivos.; Bibliotecas:; NLTK, Tensor Flow, Pandas, Numpy, Arrow, Sklearn, Scipy.; 7 Noções da Linguagem R.;Sintaxe, tipos de dados, operadores, comandos de repetição, estruturas de dados, gráficos, Data frames.; Tidyverse.;

Python - Regular - 01
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Python - Regular - 02
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Python - Regular - 03
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Python - Regular - 04
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Python - Regular - 05
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Python - Regular - 06
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Python - Regular - 07
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Python - Regular - 08
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NLTK e Spacy Multibancas
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Tensor Flow - Regular
29:31
Pandas- Regular - 01
32:05
Pandas- Regular - 02
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Python NumPy - Multibancas - 01
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Python NumPy - Multibancas - 02
42:40
Scikit Learn Multibancas 01
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Scikit Learn Multibancas 02
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Python SciPy - Regular
25:55
R- Regular - 01
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R- Regular - 02
34:06
R- Regular - 03
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R- Regular - 04
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R- Regular - 05
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R- Regular - 06
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R- Regular - 07
32:20
R- Regular - 08
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R- Regular - 09
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R- Regular - 10
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7SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO – 15/06/2025

9 Segurança da informação:; Confidencialidade, integridade, disponibilidade, autenticidade e não repúdio.; Políticas de segurança.; Políticas de classificação da informação.; Sistemas de gestão de segurança da informação.; Tratamento de incidentes de segurança da informação.; 10 Lei de Acesso à Informação (Lei nº 12.527/2011):; conceitos e aplicação.; Lei 13.709/2018, Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).

PGP - 27035 - Gestão de Incidentes - Aula em PDF
67 págs.
27035_2023 parte 1 - Multibancas - 01
47:30
27035_2023 parte 2 - Multibancas - 01
42:39
27035_2021 parte 3 - Multibancas - 01
42:58
LGPD - Lei 13.853/2019 - PDF
70 págs.
LGPD-Regular-01
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LGPD-Regular-02
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LGPD-Regular-03
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LGPD-Regular-04
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LGPD-Regular-05
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LGPD-Regular-06
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LGPD-Regular-07
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LGPD-Regular-08
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LGPD-Regular-09
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LGPD-Regular-10
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LGPD-Regular-11
LGPD-Regular-12
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LGPD-Regular-13
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LGPD-Regular-14
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LGPD-Regular-15
26:40
LGPD-Regular-16
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