Descrição
Cursos do Pacote
- Aula demo Nivelamento
- Aula 01 Ortografia oficial.
- Aula 02 Classes de palavras: substantivos, adjetivos, artigos, numerais, advérbios e interjeições.
- Aula 03 Classes de palavras: preposições e conjunções.
- Aula 04 Classes de palavras: pronomes. Colocação dos pronomes átonos..
- Aula 05 Classes de palavras: verbos. Tempos e modos verbais.
- Aula 06 Classes de palavras: verbos. Correlação e vozes verbais.
- Aula 07 Estrutura morfossintática do período (termos da oração)
- Aula 08 Estrutura morfossintática do período. Relações de coordenação e subordinação entre orações e entre termos da oração.
- Aula 09 Emprego dos sinais de pontuação.
- Aula 10 Concordância verbal e nominal.
- Aula 11 Regência verbal e nominal. Emprego do sinal indicativo da crase.
- Aula 12 Mecanismos de coesão textual. Emprego de elementos de referenciação, substituição e repetição, de conectores e de outros elementos de sequenciação textual. Reescrita de frases e parágrafos do texto.
- Aula 13 Significação das palavras. Substituição de palavras ou de trechos de texto.
- Aula 14 Compreensão e interpretação de textos de gêneros variados. Reconhecimento de tipos e gêneros textuais. Reorganização da estrutura de orações e de períodos do texto. Reescrita de textos de diferentes gêneros e níveis de formalidade.
- Aula 15 Correspondência oficial. Aspectos gerais da redação oficial. Finalidade dos expedientes oficiais. Adequação da linguagem ao tipo de documento. Adequação do formato do texto ao gênero.
- Aula 16 (Somente em PDF) Resumo
- Aula demo Disposições Constitucionais e Gerais acerca do Servidor Público
- Aula 01 – Prof. Tiago Zanolla Lei nº 9.826/1974 – Do Provimento e Vacância
- Aula 02 – Prof. Tiago Zanolla Lei nº 9.826/1974 – Dos Direitos e Vantagens
- Aula 03 – Prof. Tiago Zanolla Lei nº 9.826/1974 – Do Regime Disciplinar
- Aula 04 – Prof. Tiago Zanolla Noções Essenciais sobre o Ministério Público, Defensoria Pública e o Poder Judiciário. O Ministério Público na Constituição Federal
- Aula 05 – Prof. Tiago Zanolla Natureza, Finalidade, Princípios Institucionais, Autonomias e Garantias do Ministério Público
- Aula 06 – Prof. Tiago Zanolla Lei n. 8.625/1993 – Da Organização do Ministério Público.
- Aula 07 – Prof. Tiago Zanolla Lei n. 8.625/1993 – Dos Direitos e Vantagens
- Aula 08 – Prof. Tiago Zanolla Lei n. 8.625/1993 – Das Funções do MP Estadual
- Aula 09 – Prof. Tiago Zanolla Lei Complementar nº 72/2008 – Parte I
- Aula 10 – Prof. Tiago Zanolla Lei Complementar nº 72/2008 – Parte II
- Aula 11 – Prof. Tiago Zanolla Lei Complementar nº 72/2008 – Parte III
- Aula 12 – Prof. Tiago Zanolla Lei Complementar nº 72/2008 – Parte IV
- Aula 13 – Prof. Tiago Zanolla Lei Complementar nº 72/2008 – Parte V
- Aula 14 – Prof. Tiago Zanolla Lei nº 14.043/2007
- Aula 15 – Prof. Rodrigo Bet 1 Constituição do Estado do Ceará
- Aula 16 – Prof. Rodrigo Bet 1 Constituição do Estado do Ceará
- Aula 01 – Prof. Tiago Zanolla Ética e moral. Ética, princípios e valores. Ética e democracia: exercício da cidadania. Ética e função pública. Ética no setor público
- Aula 02 – Prof. Herbert Almeida 6 Lei nº 8.429/1992 e suas alterações. 6.1 Disposições gerais. 6.2 Atos de improbidade administrativa
- Aula demo Estruturas Lógicas
- Aula 01 Equivalências Lógicas
- Aula 02 Diagramas Lógicos
- Aula 03 Lógica de Primeira Ordem
- Aula 04 Lógica de Argumentação
- Aula 05 Problemas de Lógica
- Aula 06 Teoria dos Conjuntos
- Aula 07 Conjuntos Numéricos
- Aula 08 Operações Básicas; Potenciação e Radiciação e Problemas; Expressões Numéricas
- Aula 09 Potências de Dez e Unidades de Medida.
- Aula 10 Múltiplos e Divisores. MMC e MDC.
- Aula 11 Frações; Razão e Proporção; Proporcionalidade
- Aula 12 Regra de Três Simples e Composta
- Aula 13 Porcentagem
- Aula 14 Equações e Inequações
- Aula 15 Introdução ao Estudo das Funções.
- Aula 16 Função Afim (1º Grau)
- Aula 17 Função Quadrática (2º Grau)
- Aula 18 Função Exponencial
- Aula 19 Função Logarítmica
- Aula 20 Progressão Aritmética e Progressão Geométrica
- Aula 21 Geometria Plana
- Aula 22 Geometria Espacial
- Aula 23 Matrizes e Determinantes
- Aula 24 Sistemas Lineares
- Aula 25 Análise Combinatória
- Aula 26 Probabilidade
- Aula demo Processo administrativo. Funções de administração: planejamento, organização, direção e controle.
- Aula 01 – Prof. Stefan Fantini Planejamento. Processo de planejamento. Planejamento estratégico: visão, missão e análise SWOT. Análise competitiva e estratégias genéricas. Redes e alianças. Planejamento tático. Planejamento operacional. Administração por objetivos. Balanced scorecard (Parte I)
- Aula 02 – Prof. Stefan Fantini Planejamento. Processo de planejamento. Planejamento estratégico: visão, missão e análise SWOT. Análise competitiva e estratégias genéricas. Redes e alianças. Planejamento tático. Planejamento operacional. Administração por objetivos. Balanced scorecard (Parte II)
- Aula 03 – Prof. Stefan Fantini Organização. Estrutura organizacional. Tipos de departamentalização: características, vantagens e desvantagens de cada tipo.
- Aula 04 – Prof. Stefan Fantini Direção. Liderança
- Aula 05 – Prof. Stefan Fantini Comportamento organizacional: relações indivíduo/organização, motivação
- Aula 06 – Prof. Stefan Fantini Competência interpessoal (Comunicação)
- Aula 07 – Prof. Stefan Fantini Controle.
- Aula 08 – Prof. Stefan Fantini Processo decisório.
- Aula 09 – Prof. Stefan Fantini Fundamentos da gestão de projetos. Gerenciamento de projetos conforme PMBOK 7º Edição – Elaboração da estrutura analítica de projeto; elaboração de cronograma; estimativas de custos e orçamentos; elementos de qualidade de projetos; análise de riscos
- Aula 10 – Prof. Stefan Fantini Competência interpessoal (Trabalho em equipe)
- Aula 11 – Prof. Stefan Fantini Desempenho.
- Aula 12 – Prof. Stefan Fantini Gerenciamento de conflitos
- Aula 13 (Somente em PDF) – Prof. Stefan Fantini Gerenciamento de conflitos (Negociação)
- Aula 14 – Prof. Herbert Almeida Gestão de contratos
- Aula demo Análise do edital; mudança de hábito; a importância da escrita manuscrita.
- Aula 01 – Prof. Carlos Roberto Teoria-Geral da produção textual em provas discursivas (Aspectos Estruturais).
- Aula 02 – Prof. Carlos Roberto Teoria-Geral da Produção textual em provas discursivas (Aspectos Formais de Apresentação).
- Aula 03 – Prof. Carlos Roberto Folha de resposta para transcrição do texto definitivo.
- Aula 04 (Somente em PDF) – Prof. Márcio Damasceno Primeira Rodada de Temas
- Aula 05 (Somente em PDF) – Prof. Márcio Damasceno Segunda Rodada de Temas
- Aula 06 (Somente em PDF) – Prof. Márcio Damasceno Terceira Rodada de Temas
- Aula 07 (Somente em PDF) – Prof. Márcio Damasceno Quarta Rodada de Temas
- Aula 08 (Somente em PDF) – Prof. Márcio Damasceno Quinta Rodada de Temas
- Aula 09 (Somente em PDF) – Prof. Márcio Damasceno Sexta Rodada de Temas
- Aula demo Introdução: às técnicas de leitura Scanning e Skimming; à importância dos tempos verbais em inglês; ao uso dos falsos cognatos; aos termos gramaticais essenciais; ao uso de expressões idiomáticas e às formas de interpretar imagens.
- Aula 01 – Reading Techniques, Cognates and Idioms Scanning; Skimming; Cognates (Cognatos), False Cognates (Falsos Cognatos) Idioms (expressões idiomáticas).
- Aula 02 – Verbs in texts Verb To be (Verbo To be); Simple Present (Presente Simples); Simple Past (Passado Simples); Future Will x Going to (Futuro com Will x Going to); Gerund (Gerúndio); Present Continuous (Presente Contínuo); Past Continuous (Passado Contínuo); Present Perfect (Presente Perfeito); Past Perfect (Passado Perfeito); Future Perfect (Futuro Perfeito); Present Perfect Continuous (Presente Perfeito Contínuo); Past Perfect Continuous (Passado Perfeito Contínuo); Future Perfect Continuous (Futuro Perfeito Contínuo); Modal Verbs (Verbos Modais); Imperative Tenses (Imperativo) e Phrasal Verbs (Verbos Frasais).
- Aula 03 – Articles and Nouns in the texts Definite Articles (Artigos definidos); Indefinite Articles (Artigos indefinidos); Nouns (Substantivos); Common Noun (Substantivo Comum); Proper Noun (Substantivo Próprio) Compound Noun (Substantivo Composto); Abstract and Concrete Nouns (Substantivos Abstratos e Concretos); Collective Nouns. (Substantivos Coletivos); Countable and Uncountable Nouns (Substantivos Contáveis e Incontáveis); Plural (Regular e Irregular); Numbers (Números); Prefixes (Prefixos) e Sufixes (Sufixos)
- Aula 04 – Adjectives and Adverbs in the texts Adjectives (Adjetivos); Comparative (Grau Comparativo); Superlative (Grau Superlativo); Adverbs (Advérbios); Adverbs of Manner (Advérbios de Modo); Adverbs of Frequency (Advérbios de Frequência); Adverbs of Time (Advérbios de Tempo); Adverbs of Place (Advérbios de Lugar) e Adverbs of Intensity (Advérbios de Intensidade).
- Aula 05 – Pronouns, Prepositions and Conjunctions in the texts Pronouns (Pronomes); Personal Pronouns (Pronomes Pessoais); Possessive Pronouns (Pronomes Possessivos); Subject Pronouns (Pronomes Sujeitos); Object Pronouns (Pronomes Objeto); Adjective Pronouns (Pronomes Adjetivos); Reflexive Pronouns (Pronomes Reflexivos); Demonstrative Pronouns (Pronomes Demonstrativos); Indefinite Pronouns (Pronomes Indefinidos); Interrogative Pronouns (Pronomes Interrogativos); Prepositions (Preposições) e Conjunctions (Conjunções).
- Aula 06 – Direct Speech, Reported Speech and Passive Voice Direct Speech (Discurso Direto); Reported Speech (Discurso Indireto); Active Voice (Voz Ativa) e Passive Voice (Voz Passiva).
- Aula 07 – If Clauses and Quantifiers Conditionals (Orações Condicionais); Zero Conditional; First Conditional; Second Conditional; Third Conditional e Quantifiers (Determinantes/Quantificadores).
- Aula demo SISTEMAS DISTRIBUÍDOS: 1 Arquitetura de sistemas distribuídos. 1.1 Balanceamento de carga, fail-over e replicação de estado.
- Aula 01 – Prof. Evandro 1.3 Integração de plataforma alta com plataforma baixa.
- Aula 02 – Prof. Evandro 3.6 Arquitetura de aplicações para ambiente web. 3.6.1 Servidor de aplicações. Servidor web. (Parte 1)
- Aula 03 – Prof. Evandro 3.6 Arquitetura de aplicações para ambiente web. 3.6.1 Servidor de aplicações. Servidor web. (Parte 2)
- Aula 04 – Prof. Evandro VII VIRTUALIZAÇÃO DE SERVIDORES: 1 Tópicos avançados. 1.1 Virtualização (XEN, VMWare, KVM, ZVM). 1.2 Consolidação de servidores.
- Aula demo Lógica de Programação [não explícito no edital]
- Aula 01 – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda 1.6 Programação Java. 3.3 Arquitetura orientada a objetos.
- Aula 02 – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda 11.2 Especificações: JEE (JPA, EJB, JSF, JMS e JTA), JVM. Hibernate (Parte 1)
- Aula 03 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda 11.2 Especificações: JEE (JPA, EJB, JSF, JMS e JTA), JVM. Hibernate (Parte 2)
- Aula 04 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda SpringBoot
- Aula 05 – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda 1 Desenvolvimento de sistemas. 1.1 Desenvolvimento web. 1.1.1 HTML5. WebSocket. DHTML.
- Aula 06 – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda CSS3; Bootstrap
- Aula 07 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda JavaScript
- Aula 08 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda AJAX
- Aula 09 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda 10 Tecnologias e práticas frontend web: frameworks (angular, VueJS e React). 10.1 Padrões de frontend. 10.1.1 SPA e PWA. 1.2 Framework JavaScript AngularJS. 1.3 Jasper.
- Aula 09 – Parte 2 (Somente em PDF) – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda 10 Tecnologias e práticas frontend web: frameworks (angular, VueJS e React). 10.1 Padrões de frontend. 10.1.1 SPA e PWA. 1.2 Framework JavaScript AngularJS. 1.3 Jasper.
- Aula 10 (Somente em PDF) – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda 11 Tecnologias backend. 11.1 Frameworks: .NET Core.
- Aula 11 – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda Flask, Django, NodeJS
- Aula 12 (Somente em PDF) – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda 1.7 Programação C#
- Aula 13 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda 1.8 Programação Python.
- Aula 14 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda 1.4 Noções e conceitos de desenvolvimento para dispositivos móveis. 1.5 Framework Apache CXF.
- Aula 15 – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda 5 Padrões XML, XSLT.
- Aula 16 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda JSON.
- Aula 17 (Somente em Vídeo) – Prof. Raphael Lacerda 5 Padrões UDDI, WSDL, SOAP, REST.
- Aula 18 – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda 2 Análise estática de código-fonte. 2.1 Clean code. 9 Qualidade de código: SonarQube e JMeter.
- Aula 19 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda) DEVOPS: 1 Gestão de configuração. 1.1 DevOps. 5 Noções de DevOps.
- Aula 20 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda 1.2 Modelo de versionamento, merge, branch, pipeline. 1.3 CI/CD (continuous integration/continuous delivery). 1.4 Mesh app and service architecture (MASA).
- Aula 21 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda 2 Containers. 2.1 Conceitos básicos sobre Docker e Kubernetes. 2.2 Arquitetura da plataforma Docker. 2.3 Instalação e configuração do Docker. 2.3.1 Criação e manipulação de imagens Docker. 2.3.2 Registry Docker. 2.4 Gerência de containers com Docker. 2.5 Rede no Docker. 2.6 Volumes no Docker. 2.7 Segurança no Docker. 2.8 Conceitos básicos sobre containers.
- Aula 22 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda 1 Ferramentas de integração assíncrona: Kafka, NATS Streaming, ActiveMQ.
- Aula 23 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda 2 microsserviços. 2.1 Orquestração de serviços, API gateway. 2.2 containers. 2.3 Padrões de microsserviços. 2.4 Transações distribuídas.
- Aula demo REDE DE COMPUTADORES: 1 Técnicas básicas de comunicação de dados. 3 Topologias de redes de computadores. 7 Arquitetura cliente servidor. (Parte 1)
- Aula 01 – Prof. André Castro REDE DE COMPUTADORES: 1 Técnicas básicas de comunicação de dados. 3 Topologias de redes de computadores. 7 Arquitetura cliente servidor. (Parte 2)
- Aula 02 – Prof. André Castro 4 Arquitetura e protocolos de redes de comunicação de dados. 5 Protocolos da família TCP/IP. 6 Modelo OSI.
- Aula 03 – Prof. André Castro 2 Técnicas de comutação de circuitos, pacotes e células. 8 Tecnologias de rede local: ethernet, fast ethernet, gigabit ethernet.
- Aula 04 – Prof. André Castro 9 Redes sem fio: padrões 802.11, protocolos 802.1x, EAP, WEP, WPA, WPA2.
- Aula 05 – Prof. André Castro 5 Endereçamento. 1 IoT (Internet of Things). 1.1 Conceitos, fundamentos, características. 1.2 Arquitetura IoT. (IPv4)
- Aula 06 – Prof. André Castro 5 Endereçamento. 1 IoT (Internet of Things). 1.1 Conceitos, fundamentos, características. 1.2 Arquitetura IoT. (IPv6)
- Aula 07 – Prof. André Castro TCP e UDP [não explícito no edital]
- Aula 08 – Prof. André Castro Protocolos da Camada de Aplicação (Parte 1) [não explícito no edital]
- Aula 09 – Prof. André Castro Protocolos da Camada de Aplicação (Parte 2) [não explícito no edital]
- Aula 10 – Prof. André Castro SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO, SEGURANÇA DE DATACENTER, SEGURANÇA DE DISPOSITIVOS, DISPONIBILIDADE: 1 Confiabilidade, integridade e disponibilidade. 3 Gerência de riscos. 3.1 Ameaça, vulnerabilidade e impacto. 5 Autenticação de dois fatores (MFA). 6 OAuth 2, JWT, SSO e SAML. 4.4 Políticas de senhas.
- Aula 11 – Prof. André Castro 2.7 Ataques a sistemas de criptografia. 7 OWASP Top 10 (https://owasp.org/www-project-topten/). 8 Segurança de aplicações web: 8.1 SQL injection, XSS, CSRF, ataques de inclusão de arquivos. 8.2 Vulnerabilidades em navegadores. 8.3 Vulnerabilidades de code signing. 8.4 Vulnerabilidades de controles de autenticação. 8.5 Comunicação interaplicativos e sidejacking.
- Aula 12 – Prof. André Castro 2 Mecanismos de segurança. 2.1 Criptografia. 2.2 Assinatura digital. 2.3 Garantia de integridade. 2.4 Controle de acesso. 2.5 Certificação digital. 2.6 Infraestrutura de chaves públicas. (Parte 1)
- Aula 13 – Prof. André Castro 2 Mecanismos de segurança. 2.1 Criptografia. 2.2 Assinatura digital. 2.3 Garantia de integridade. 2.4 Controle de acesso. 2.5 Certificação digital. 2.6 Infraestrutura de chaves públicas. (Parte 2)
- Aula 14 – Prof. André Castro V NUVEM COMPUTACIONAL: 1 Arquitetura e desenvolvimento em nuvem. 1.1 Computação na nuvem. 1.2 Nuvem pública e nuvem privada. 2 Arquitetura de cloud computing para dados (AWS, Azure). 2.1 Características, requisitos e recursos. 5.11.3 Arquitetura de cloud computing para dados (AWS, Azure).
- Aula 15 – Prof. André Castro 4 Políticas de segurança. 4.1 NBR ISO/IEC 27002:2022. 4.2 NBR ISO/IEC 27001:2023.
- Aula 16 – Prof. André Castro 4.3 NBR ISO/IEC 15408.
- Aula demo 6.4 Unified Process (UP).
- Aula 01 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa 4 Gestão ágil de projetos com Scrum.
- Aula 02 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa 6 Engenharia de software. 6.1 Levantamento de requisitos funcionais e não funcionais. 6.2 Análise de sistemas.
- Aula 03 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa 6.5 Unified Modeling Language (UML 2.x).
- Aula 04 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa 6.3 Qualidade de software.
- Aula 05 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa 8 Testes de software. 8.1 Tipos de testes. 8.2 Teste unitário. 8.3 Teste de integração. 8.4 Teste de carga/estresse).
- Aula 06 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa 3 Arquitetura de software. 3.4 Arquitetura. 3.5 Camadas, modelo MVC. Tecnologia Middleware.
- Aula 07 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa 3.1 Interoperabilidade de sistemas. 3.2 Arquitetura orientada a serviços.
- Aula 08 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa 3.2.1 Web services. 3.2.2 RESTful, SOAP. Quarkus.
- Aula 09 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa 3 Padrões de projeto. 3.1 GoF. 3.1.1 Padrões de criação. 3.1.2 Padrões estruturais. 3.1.3 Padrões comportamentais.
- Aula 10 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa 3.2 Padrões GRASP.
- Aula 11 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa 7 Métrica de análise de ponto de função.
- Aula 12 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa UX
- Aula 13 – Prof. Diego Carvalho e Renato da Costa 4 Ambientes Internet, extranet, intranet e portal: finalidades, características físicas e lógicas, aplicações e serviços.
- Aula 14 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa ANÁLISE, DESENHO E AUTOMAÇÃO DE PROCESSOS: 1 BPM (business process management). 1.1 conceitos básicos. 1.2 Identificação e delimitação de processos de negócio. 1.3 Técnicas de mapeamento de processos (modelos as-is). 1.4 Técnicas de análise e simulação de processos. 1.5 construção e mensuração de indicadores de processos. 1.6 Técnicas de modelagem de processos (modelos to-be). 1.7 Modelagem de processos em BPMN: notação, artefatos e atividades. 1.8 Gerenciamento de processos de negócio (BPM). (Parte 1)
- Aula 15 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa ANÁLISE, DESENHO E AUTOMAÇÃO DE PROCESSOS: 1 BPM (business process management). 1.1 conceitos básicos. 1.2 Identificação e delimitação de processos de negócio. 1.3 Técnicas de mapeamento de processos (modelos as-is). 1.4 Técnicas de análise e simulação de processos. 1.5 construção e mensuração de indicadores de processos. 1.6 Técnicas de modelagem de processos (modelos to-be). 1.7 Modelagem de processos em BPMN: notação, artefatos e atividades. 1.8 Gerenciamento de processos de negócio (BPM). (Parte 2)
- Aula 16 – Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa 2 RPA (robotic process automation). 2.1 Conceitos, fundamentos, características, estratégias. 2.2 Padronização de processos, formatação, validação e operação.
- Aula 17 – Prof. Diego Carvalho e Renato da Costa 7 Planilhas.
- Aula demo GOVERNANÇA E GESTÃO DE TI: 2 COBIT 2019.
- Aula 01 – Prof. Paolla Ramos e Fernando Pedrosa 3 PMBOK 7ª edição.
- Aula 02 – Prof. Paolla Ramos e Fernando Pedrosa 1 ISO 38500.
- Aula 03 – Prof. Paolla Ramos e Fernando Pedrosa 4 Gerenciamento de serviços (ITIL 4). 4.1 Conceitos básicos, disciplinas, estrutura e objetivos.
- Aula 04 – Prof. Paolla Ramos e Fernando Pedrosa GESTÃO DE PRODUTO: 1 Qualidade de software. 1.1 MPSBR e CMMI. 1.2 Conceitos básicos e objetivos. 1.3 Disciplinas e formas de representação. 1.4 Níveis de capacidade e maturidade. 1.5 Processos e categorias de processos. (Parte 1)
- Aula 05 – Prof. Paolla Ramos e Fernando Pedrosa GESTÃO DE PRODUTO: 1 Qualidade de software. 1.1 MPSBR e CMMI. 1.2 Conceitos básicos e objetivos. 1.3 Disciplinas e formas de representação. 1.4 Níveis de capacidade e maturidade. 1.5 Processos e categorias de processos. (Parte 2)
- Aula 06 – Prof. Paolla Ramos e Fernando Pedrosa 3 Desenvolvimento de integrações: 3.1.1 Padrões de interoperabilidade (ePING).
- Aula 07 – Prof. Paolla Ramos e Fernando Pedrosa 1.9 Usabilidade e acessibilidade na Internet, padrões W3C e e-MAG.
- Aula demo 1 Dado, informação, conhecimento e inteligência. 1.1 Dados estruturados e não estruturados. 1.2 Dados abertos. 1.3 Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados. 2 Banco de dados relacionais. 2.1 Conceitos e características. 2.2 Metadados. 2.3 Tabelas, visões (views) e índices. 2.4 Chaves e relacionamentos. (Parte 1)
- Aula 01 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia 1 Dado, informação, conhecimento e inteligência. 1.1 Dados estruturados e não estruturados. 1.2 Dados abertos. 1.3 Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados. 2 Banco de dados relacionais. 2.1 Conceitos e características. 2.2 Metadados. 2.3 Tabelas, visões (views) e índices. 2.4 Chaves e relacionamentos. (Parte 2)
- Aula 02 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia 9 Álgebra relacional e SQL (padrão ANSI).
- Aula 03 1.3 Segurança de banco de dados.
- Aula 04 1.2 Técnicas de análise de desempenho e otimização de consultas (tuning).
- Aula 05 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia II BUSINESS INTELLIGENCE: 1 Conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de business intelligence (BI). 2 Sistemas de suporte a decisão e gestão de conteúdo. 3 Arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL e OLAP. 4 Definições e conceitos de data warehouse. 5 Visualização de dados: BD individuais e cubos. 6 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. 7 Mapeamento das fontes de dados: técnicas para coleta de dados. 3 Modelagem dimensional. 3.1 Conceito e aplicações. (Parte 1)
- Aula 06 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia II BUSINESS INTELLIGENCE: 1 Conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de business intelligence (BI). 2 Sistemas de suporte a decisão e gestão de conteúdo. 3 Arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL e OLAP. 4 Definições e conceitos de data warehouse. 5 Visualização de dados: BD individuais e cubos. 6 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. 7 Mapeamento das fontes de dados: técnicas para coleta de dados. 3 Modelagem dimensional. 3.1 Conceito e aplicações. (Parte 2)
- Aula 07 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia 4 Definições e conceitos de data mining. 4 Mineração de dados. 4.1 Modelo de referência CRISP-DM. 4.2 Técnicas para pré-processamento de dados. 4.3 Técnicas e tarefas de mineração de dados. 4.4 Classificação. 4.5 Regras de associação. 4.6 Análise de agrupamentos (clusterização). 4.7 Detecção de anomalias. 4.8 Modelagem preditiva. 4.10 Mineração de texto. 5 Técnicas de associação. 5.1 Descoberta de conjuntos frequentes. 5.2 Descoberta de regras de associação.
- Aula 08 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia 5 Big data. 5.1 Conceito, premissas e aplicação. 5.2 Tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados. 5.3 Conceitos dos três Vs. 5.4 Fluxo de big data: ingestão, processamento e disponibilização. 5.5 Armazenamento de big data. 5.6 Pipeline de dados. 5.7 Processamento distribuído. 5.8 Conceitos de data lake. 5.9 ETL X ELT. 5.10 Soluções de big data. 5.10.1 Arquitetura do ecossistema Apache Hadoop. 5.10.2 Componentes Hadoop: HBase, Kudu, Sqoop, Nifi, Hive, Impala, Spark, Spark Streaming, SOLR, Oozie, Yarn, Kafka, Flink e AirFlow. 5.11 Arquiteturas de big data. 5.11.1 Arquitetura Lambda. 5.11.2 Arquitetura Kappa. 8 Ecossistema de big data Apache Hadoop. Arquitetura e análise de requisitos para sistemas analíticos.
- Aula 09 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia 6 Visualização e análise exploratória de dados.
- Aula 10 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia 10 Banco de dados NoSQL.
- Aula 11 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia 11 Visualização e análise exploratória de dados 11.1 Ferramentas de criação de dashboards (Power BI e Pentaho). 11.2 Storytelling. 11.3 Elaboração de painéis e dashboard. 11.4 Elaboração de relatórios analíticos.
- Aula 12 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia 4.9 Aprendizado de máquina. 1 Técnicas de classificação. 1.1 Naive Bayes. 1.2 Regressão logística. 1.4 Árvores de decisão (algoritmos ID3 e C4.5) e florestas aleatórias (random forest). 1.5 Máquinas de vetores de suporte (SVM – support vector machines). 1.6 K vizinhos mais próximos (KNN – K-nearest neighbors). 1.7 Comitês de classificadores. 3 Técnicas de agrupamento. 3.1 Agrupamento por partição. 3.2 Agrupamento por densidade. 3.3 Agrupamento hierárquico.
- Aula 13 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia 1.3 Redes neurais artificiais. 1.3.1 Funções de ativação: limiar, linear, ReLU, logística, softmax, maxout e gaussiana. 1.3.2 Redes Perceptron de única e múltiplas camadas.
- Aula 14 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia 1.8 Avaliação de modelos de classificação: treinamento/teste/validação; validação cruzada; métricas de avaliação (matriz de confusão, acurácia, precisão, revocação, F1-score e curva ROC).
- Aula 15 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia 2 Técnicas de regressão. 2.1 Regressão linear. 2.2 Séries temporais (tendências, suavização exponencial e modelos ARIMA). 2.3 Redes neurais para regressão. 2.4 Árvores de decisão para regressão. 2.5 Máquinas de vetores de suporte para regressão. 2.6 Intervalos de confiança em regressão. 2.7 Avaliação de modelos de regressão: mean absolute error (MAE), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE) e coeficiente de determinação (R2). 6 Sistemas de recomendação.
- Aula 16 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia 4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 4.1 Seleção de características (feature selection). 4.2 Análise de componentes principais (PCA – principal component analysis).
- Aula 17 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouvei 7 Processamento de linguagem natural (PLN). 7.1 Normalização textual (stop words, estemização, lematização e análise de frequência de termos). 7.2 Rotulação de partes do discurso (POS-tagging – part-of-speech tagging). 7.3 Reconhecimento de entidades (NER – named entity recognition) e rotulação IOB. 7.4 Modelos de representação de texto: Ngramas, modelos vetoriais de palavras (CBOW, Skip-Gram e GloVe), modelos vetoriais de documentos (booleano, TF e TF-IDF, média de vetores de palavras e Paragraph Vector). 7.5 Métricas de similaridade textual (similaridade do cosseno, distância euclidiana, similaridade de Jaccard, distância de Manhattan e coeficiente de Dice). 7.6 Aplicações de PLN: sumarização automática de texto (abordagens extrativa e abstrativa), modelagem de tópicos em texto (algoritmos LSI, LDA e NMF), classificação de texto, agrupamento de texto, tradução automática de texto, análise de sentimentos e emoções em texto, reconhecimento de voz (STT – speech to text).
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