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This Course Includes
udemy
4.6 (39 reviews )
7h 50m 
english
Online - Self Paced
professional certificate
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About Análise de Informações para o TCU
Atualmente, a informação tornou-se um dos ativos mais importantes nas organizações. Analisar a informação é de vital importância para as organizações atingirem seus objetivos. No entanto, o ambiente informacional encontra-se cada vez mais complexo. No âmbito do governo brasileiro, verifica-se que há grande volume de dados públicos de interesse coletivo ou geral passíveis de serem abertos, bem como novas tecnologias surgem rapidamente como ferramentas para coleta, armazenamento e processamento de dados em grandes volumes, velocidade e variedade com potencial de geração de conhecimento e insumos para a tomada de decisão com objetivos estratégicos. Ciente disso, o TCU incluiu no edital para o seu concurso de 2015, para todas as áreas, o tópico "Análise de Informações", cujo o objetivo é cobrar conhecimentos relativos à: dado, informação, conhecimento e inteligência; dados abertos; metadados; banco de dados relacionais; modelagem dimensional; mineração de dados e de texto; e Big Data. Esse curso abordará os tópicos relativos a Análise de Informações previstos no edital do ano de 2015 do Tribunal de Contas da União por meio de apresentações teóricas, seguidas pela resolução de questões de concursos anteriores. Assim, o curso auxiliará na preparação de profissionais interessados em ingressar no TCU por meio de concurso público.
What You Will Learn?
- Entender os seguintes conceitos: dado, informação, conhecimento, inteligência, dados estruturados, semi estruturados, não estruturados e dados abertos no contexto do governo brasileiro. .
- Modelar e conceituar entidade, relação, atributo, tupla, tabela, visão, linha, coluna, relacionamento, cardinalidade, chave candidata, chave primária, chave alternativa, chave estrangeira, restrição de integridade, índice, entre outros. .
- Criar o modelo conceitual de uma base de dados a partir dos requisitos do usuário. .
- Criar o modelo lógico de uma base de dados a partir do modelo conceitual. .
- Normalizar o modelo lógico de uma base de dados até a terceira forma normal. .
- Descrever as características, as aplicações e criar modelos dimensionais. .
- Descrever as principais técnicas de visualização e análise exploratória de dados. .
- Descrever a conceituação, características e tarefas relativas à mineração de dados, aprendizado de máquina e mineração de texto. .
- Entender o modelo de referência CRISP-DM para mineração de dados. .
- Entender o conceito, premissas e aplicação de Big Data. Show moreShow less.