Banco de Dados para TRT-SP 2ª Região (Analista Judiciário - Tecnologia da Informação)

Disciplina · Estratégia C · 71 aulas

R$ 89,90 pagamento único no PIX · acesso vitalício

O que você leva

• Acesso vitalício na sua biblioteca, mesmo sem plano ativo.
• Exatamente o conteúdo listado nesta página, como está hoje no acervo.
• Atualizações e novas edições não estão incluídas (ex.: o pós-edital de um pacote pré-edital é outro curso).
• Só este curso: Explorar, questões, simulados e trilhas continuam dependendo de um plano.

Regras completas em Termos de Uso.

O que vem no curso

Teoria da Informação e Banco de Dados

• Dados
• Bancos de Dados
• SGBDs
• Resumo
• Questões comentadas - Multibancas

Modelo Relacional, Normalização e MER

• Modelo Conceitual
• Modelo Lógico
• Normalização
• Tratamento de Valores Nulos
• Resumo
• Questões Comentadas

SQL - Álgebra Relacional

• Álgebra Relacional
• SQL
• Resumo
• Questões comentadas - Multibancas

SQL - Cláusulas, Junções, Ordem de Sintaxe

• Cláusulas SQL
• Junções SQL
• Ordem da Sintaxe
• Resumo
• Questões Comentadas

BI, ETL e DW

• BI e KDD
• ETL
• ELT
• Repositórios de Dados
• Vector Storages
• Resumo

Modelagem Dimensional e OLAP

• Modelo Dimensional
• Tabelas Fato
• Tabelas Dimensão
• Esquemas Dimensionais
• Regras de Kimball
• Resumo
• Questões Comentadas - Multibancas
• OLAP
• Questões Comentadas - Multibancas

Data Mining

• Data Mining

Big Data

• Big Data

IA (Inteligência Artificial)

• Inteligencia Artificial (conceitos gerais, etica)
• Processamento de Linguagem Natural (geral)
• IA Generativa
• Visão Computacional
• Robótica
• Modelos Multimodais
• Questões Comentadas

Machine Learning - Aprendizado Não Supervisionado

• Machine Larning (Conceitos Gerais)
• Aprendizado Não Supervisionado (Algoritmos)
• Questões Comentadas - Aprendizado Não Supervisionado (Algoritmos)
• Questões Comentadas - Machine Learning (Geral)

Avaliação de Modelos Preditivos

• Viés x Variância
• Matriz de Confusão
• Curva ROC
• Validação
• Questões Comentadas

Redes Neurais

• Redes Neurais e Deep Learning (Conceitos Gerais)
• Tipos de Redes (introdução)
• Redes Feedforward
• Redes Neurais Recorrentes (RNN)
• Redes Long-Short Term Memory (LSTM)
• Gated Recurrent Unit (GRU)
• Redes Neurais Convolucionais (CNN)
• Redes Generativas Adversárias (GAN)
• Redes Transformer
• Questões Comentadas

Pré-Processamento de Dados

• Introdução
• Tratamento de Amostras
• Limpeza de Dados
• Tratamento de Valores Ausentes
• Enriquecimento de Dados
• Tratamento e Transformação de Dados
• Redução de Dimensionalidade
• Questões Comentadas

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