Análise de Dados para Auditor Federal de Controle Externo – Área Controle Externo do TCU
Tribunal de Contas da União
Auditor Federal de Controle Externo – Área Controle
Concurso TCU – Tribunal de Contas da União
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Material do curso
Aulas |
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1 Dados estruturados e não estruturados. Dados abertos. Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados. Processos de ETL. Formatos e tecnologias: XML, JSON, CSV. Representação de dados numéricos, textuais e estruturados; aritmética computacional. Representação de dados espaciais para georeferenciamento e geosensoriamento - Parte 1/3 |
1 Dados estruturados e não estruturados. Dados abertos. Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados. Processos de ETL. Formatos e tecnologias: XML, JSON, CSV. Representação de dados numéricos, textuais e estruturados; aritmética computacional. Representação de dados espaciais para georeferenciamento e geosensoriamento - Parte 2/3 |
1 Dados estruturados e não estruturados. Dados abertos. Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados. Processos de ETL. Formatos e tecnologias: XML, JSON, CSV. Representação de dados numéricos, textuais e estruturados; aritmética computacional. Representação de dados espaciais para georeferenciamento e geosensoriamento - Parte 3/3 |
2 Bancos de dados relacionais: teoria e implementação. |
2 Bancos de dados relacionais:Uso do SQL como DDL, DML, DCL. Processamento de transações - Parte 1/3 |
2 Bancos de dados relacionais:Uso do SQL como DDL, DML, DCL. Processamento de transações - Parte 2/3 |
2 Bancos de dados relacionais:Uso do SQL como DDL, DML, DCL. Processamento de transações - Parte 3/3 |
3 Exploração de dados: conceituação e características. Noções do modelo 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. |
Lógica de Programação |
6 Linguagem Python: sintaxe, variáveis, tipos de dados e estruturas de controle de fluxo. Estruturas de dados, funções e arquivos. Bibliotecas: NLTK, Tensor Flow, Pandas, Numpy, Arrow, Sklearn, Scipy. PARTE 01 |
6 Linguagem Python: sintaxe, variáveis, tipos de dados e estruturas de controle de fluxo. Estruturas de dados, funções e arquivos. Bibliotecas: NLTK, Tensor Flow, Pandas, Numpy, Arrow, Sklearn, Scipy. PARTE 02 |
6 Linguagem Python: sintaxe, variáveis, tipos de dados e estruturas de controle de fluxo. Estruturas de dados, funções e arquivos. Bibliotecas: NLTK, Tensor Flow, Pandas, Numpy, Arrow, Sklearn, Scipy. PARTE 03 |
Machine Learning supervisionado (Python) - Parte 1/2 |
Python - Machine Learning - Parte 2/2 |
7 Noções da Linguagem R. Sintaxe, tipos de dados, operadores, comandos de repetição, estruturas de dados, gráficos, Data frames. Tidyverse. PARTE 01 |
7 Noções da Linguagem R. Sintaxe, tipos de dados, operadores, comandos de repetição, estruturas de dados, gráficos, Data frames. Tidyverse. PARTE 02 |
8 Pareamento de dados ( record linkage). Processo e etapas. Classificação. Qualidade de dados pareados. Análise de dados pareados. |
9 Segurança da informação: Confidencialidade, integridade, disponibilidade, autenticidade e não repúdio. Políticas de segurança. Políticas de classificação da informação. |
9 Segurança da informação: Sistemas de gestão de segurança da informação - Parte 1/2 |
9 Segurança da informação: Sistemas de gestão de segurança da informação - Parte 2/2 |
9 Segurança da informação: Tratamento de incidentes de segurança da informação. |
Lei de acesso à informação (Lei 12.527/2011) |
Lei Geral de Proteção de Dados - LGPD |
Total R$ 341,10 |
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Depoimentos

Maísa
Assistente em Administração na UFPB

Henrique Napoleão
Aprovado no Concurso TCU

Armando Garcia
Aprovado para Auditor Fiscal da Receita Federal

Daniel de Holanda
Auditor Fiscal da Receita Federal

Maria Luiza Kunert
Conselheiro-Substituto para TCE PB, TCE MG, TCE ES e TCDF

Laura Costa
9° Lugar Banco do Brasil