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Big Data Conceitos - 01

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

1Avisos e Notificações

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

Novidades na nova plataforma 1 - Acesso aos cursos, acompanhamento dos cursos e novidades no acesso.
13:10
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Conhecendo nossas Categorias de Cursos e tirando maior proveito da plataforma.
13:33

2Entenda 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

3Gestão de Projetos.

I. Gestão De Projetos - 1. Metodologias Ágeis; 2. Scrum, Modelagem Ágil, Scrumban, Kanban, Extreme Programming (XP), Lean e Guia de Prática Ágil do PMI;

Métodos Ágeis - Regular - 01 - Conceitos
31:01
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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

4Business Intelligence (BI)

3. BUSINESS INTELLIGENCE (BI): Business Intelligence; 4. Processo de coleta, organização, análise e compartilhamento de informações; 5. Ferramentas de criação de dashboards: Power BI; 6. Elaboração de relatórios analíticos; 7. Processo de descoberta de informações (coleta, transformação, análise, visualização, decisão); 8. Indicadores e métricas (KPI – Key Performance Indicators, métricas financeiras e fiscais).

Big Data Conceitos - 01
25:54
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Big Data Conceitos - 02
31:20
Big Data Conceitos - 03
47:20
Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - Material em PDF
46 págs.
Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 1
39:49
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Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 2
40:00
Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 3
38:16
Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 4
26:31
Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 5
27:03
Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 6
29:55
Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 7
35:07
Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 8
27:48
Modelagem de Dados Dimensional, Multidimensionalidade e BI - 9
17:14
PETIC - Missão, visão, objetivos estratégicos e indicadores - 01
30:31
Indicadores, Metas e Resultados - Cebraspe - 01
36:19
Power BI - Aula em PDF
64 págs.
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

5Inteligência Artificial.

II. Inteligência Artificial - 1. Inteligência artificial e aprendizado de máquina (IA/ML): Modelos preditivos (supervisionados) e descritivos (não supervisionados); Avaliação de modelos: overfitting, métricas (precisão, recall, F1-score, ROC).

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
Tópicos de IA - Aula 01 - IA Generativa Parte 01
27:30
Tópicos de IA - Aula 02 - IA Generativa Parte 02
35:20

6Internet das Coisas (IoT)

III. Internet Das Coisas (IoT) - 1. Conceitos fundamentais de IoT; 2. Arquitetura e componentes de sistemas IoT (sensores, atuadores, gateways, nuvem); 3. Segurança e privacidade em ambientes conectados; 4. Aplicações de IoT em mobilidade urbana e monitoramento de frota.

IoT - Regular - 01
34:28
IoT - Regular - 02
31:59
Cartilha de Segurança na Internet - CERT.BR
142 págs.
Segurança da Informação - Conceitos Básicos - 1
20:00
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Segurança da Informação - Conceitos Básicos - 2
16:00
Segurança da Informação - Conceitos Básicos - 3
38:16
Segurança da Informação - Ataques e Malwares - 4
29:39
Segurança da Informação - Ataques e Malwares - 5
31:52
Segurança da Informação - Ataques e Malwares - 6
26:54
Segurança da Informação - Antivirus, Firewal e Regursos de Segurança da Informação - 7
28:40
Segurança da Informação - Antivirus, Firewal e Regursos de Segurança da Informação - 8
26:00
Segurança da Informação - Antivirus, Firewal e Recursos de Segurança da Informação - 9
22:16

7Processamento De Imagens E Reconhecimento Óptico De Caracteres (OCR)

IV. Processamento De Imagens E Reconhecimento Óptico De Caracteres (OCR) - 1. Fundamentos de visão computacional; 2. Técnicas de detecção e segmentação de objetos em imagens; 3. OCR aplicado à leitura automática de placas veiculares (LPR/ANPR); 4. Integração de OCR com bancos de dados e sistemas de monitoramento; 5. Desafios em ambientes reais: iluminação, ângulo, ruído e variações de fonte

Aula 05 - Visão Computacional e Mineração de Textos
18:43
PLN e Visão Computacional - Questões - 2023-2024
24:49

8Análise de Rotas e Geoprecessamento - NÃO SERÁ TRABALHADO NESSE CURSO.

Análise De Rotas e Geoprocessamento - 1. Conceitos de georreferenciamento e geocodificação; 2. Análise de tráfego e tempo de deslocamento; 3. Integração de dados de GPS com sistemas de monitoramento; 4. Uso de APIs de mapas (Google Maps, OpenStreetMap, Mapbox).

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