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Professor: Márcio Victorino
É oficial da Reserva do Exército Brasileiro formado pela Academia Militar das Agulhas Negras (AMAN) em 1988 e em Engenharia da Computação pelo Instituto Militar de Engenharia (IME) em 1994. Possui Especialização em Sistemas de Informação e Telemática pela UFRGS, Mestrado em Sistemas e Computação pelo IME e Doutorado em Ciência da Informação pela Unb. Também é pós graduado em Gestão da Administração Pública pela Unisul.

Trabalha na área de desenvolvimento e integração de Sistemas Corporativos e Gerenciamento de Projetos de TI desde 1995, quando também iniciou a ministrar cursos de TI. Já atuou como instrutor da disciplina gerenciamento de projetos na Escola Nacional da Administração Pública (ENAP) e, atualmente, é professor universitário das disciplinas de Programação OO, Engenharia de Software e Banco de Dados em cursos de graduação e pós-graduação.

Atua como professor em cursos preparatórios para concursos públicos para cargos de TI desde 2004.

Início: 19/08/2017

Unidade: Boa Vista

Horário

Sábados e Domingo: 8:30-12:30 e 13:30-17:30


Objetivo

Explanação teórica com exercícios do conteúdo programático " Análise de Informação" constante no edital do TCE-PE, cargos de auditor e analista de contas.

 


Investimento

Valor promocional para os 15 primeiros: R$190,00 à vista ou 3 x R$70,00

Valor normal: R$240,00 à vista ou 3 x R$80,00


ANÁLISE DE INFORMAÇÕES: 

1 Dado, informação, conhecimento e inteligência. Dados estruturados e não estruturados. 

Dados aberto.  Coleta,  tratamento, armazenamento, integração e  recuperação  de  dados. 

2 Banco de dados relacionais: conceitos básicos e características. Metadados. Tabelas, 

visões (views) e índices. Chaves  e  relacionamentos. 

3  Noções  de  modelagem dimensional:  conceito  e  aplicações. 

4  Noções  de mineração  de  dados:  conceituação  e  características.  Modelo  de  referência  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.  Aprendizado de máquina. Mineração de texto.

 5 Noções de Big Data: conceito, premissas e aplicação.

6 Visualização e análise exploratória de dados.  

 

16h/a