Apostila DATAPREV Inteligência da Informação 2024

 __________________________________________________________________________________________________________ 

Esta apostila vem com as matérias e assuntos abaixo (os mesmos do edital):

 OBS: Apostila elaborada de acordo com os temas pedidos no edital de abertura, mas não seguem a blibliografia sugerida.

PORTUGUÊS:

1. Interpretação e Compreensão de texto. 2. Organização estrutural dos textos. 3. Marcas de textualidade: coesão, coerência e intertextualidade. 4. Modos de organização discursiva: descrição, narração, exposição, argumentação e injunção; características específicas de cada modo. 5. Tipos textuais: informativo, publicitário, propagandístico, normativo, didático e divinatório; características específicas de cada tipo. 6. Textos literários e não literários. 7. Tipologia da frase portuguesa. 8. Estrutura da frase portuguesa: operações de deslocamento, substituição, modificação e correção. 9. Problemas estruturais das frases. 10. Norma culta. 11. Pontuação e sinais gráficos. 12. Organização sintática das frases: termos e orações. 13. Ordem direta e inversa. 14. Tipos de discurso. 15. Registros de linguagem. 16. Funções da linguagem. 17. Elementos dos atos de comunicação. 18. Estrutura e formação de palavras. 19. Formas de abreviação. 20. Classes de palavras; os aspectos morfológicos, sintáticos, semânticos e textuais de substantivos, adjetivos, artigos, numerais, pronomes, verbos, advérbios, conjunções e interjeições; os modalizadores. 21. Semântica: sentido próprio e figurado; antônimos, sinônimos, parônimos e hiperônimos. 22. Polissemia e ambiguidade. 23. Os dicionários: tipos; a organização de verbetes. 24. Vocabulário: neologismos, arcaísmos, estrangeirismos; latinismos. 25. Ortografia e acentuação gráfica. 26. A crase.

LÍNGUA INGLESA:

1 Compreensão de textos em língua inglesa e itens gramaticais relevantes para o entendimento dos sentidos dos textos

RACIOCÍNIO LÓGICO:

1. Lógica: proposições, conectivos, equivalências lógicas, quantificadores e predicados. 2. Conjuntos e suas operações, diagramas. 3. Números inteiros, racionais e reais e suas operações. 4. Proporcionalidade direta e inversa, porcentagem e juros. 5. Medidas de comprimento, área, volume, massa e tempo. 6. Estrutura lógica de relações arbitrárias entre pessoas, lugares, objetos ou eventos fictícios; dedução de novas informações das relações fornecidas e avaliação das condições usadas para estabelecer a estrutura daquelas relações. 7. Compreensão e análise da lógica de uma situação, utilizando as funções intelectuais: raciocínio verbal, raciocínio matemático, raciocínio sequencial, orientação espacial e temporal, formação de conceitos, discriminação de elementos. 8. Compreensão de dados apresentados em gráficos e tabelas. 9. Raciocínio lógico envolvendo problemas aritméticos, geométricos e matriciais. 10. Problemas de contagem e noções de probabilidade. 11. Geometria básica: ângulos, triângulos, polígonos, distâncias, proporcionalidade, relações métricas no triângulo retângulo, perímetro e área. 12. Noções de estatística: média, moda, mediana e desvio padrão. 13. Plano cartesiano: sistema de coordenadas, distância. 14. Problemas de lógica e raciocínio

ATUALIDADES:

1 Tópicos relevantes e atuais de diversas áreas, tais como segurança, transportes, política, economia, sociedade, educação, saúde, cultura, tecnologia, energia, relações internacionais, desenvolvimento sustentável e ecologia.

LEGISLAÇÃO ACERCA DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E PROTEÇÃO DE DADOS:

1 Lei nº 12.527/2011 (Lei de Acesso à Informação): capítulos I, II, III, IV e V; Dec. nº 7.724 e nº 7845. 2 Lei nº 12.737/2012 (Lei de Delitos Informáticos): art. 2º. 3 Lei nº 12.965/2014 (Marco Civil da Internet): capítulos II e III, Seções I e II. 4 Lei nº 13.709/2018 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD): capítulos I, II, III, IV, VII, VIII e IX.

CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS:

MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA APLICADA:

I MATEMÁTICA:

1 Cálculo: Funções. Limites. Derivadas. Derivadas Parciais. Máximos e mínimos. Integrais. 2 Álgebra linear: Notação de vetores e matrizes. Produto escalar e produto vetorial. Matriz identidade, inversa e transposta. Transformações lineares. Normas L1 e L2. Autovalores e autovetores.

II ESTATÍSTICA: 1 Conceitos de probabilidade. Modelo de probabilidade. Probabilidade condicional. Independência. Variáveis aleatórias. Esperança, variância e covariância. Distribuições contínuas e discretas. Distribuições multidimensionais: matriz de covariância. 2 Estatísticas descritivas. Teorema do Limite Central. Teste de hipótese e intervalo de confiança. Estimador de máxima verossimilhança. Inferência bayesiana. Coeficiente de correlação de Pearson. Diagrama boxplot e avaliação de outliers.

CIÊNCIA DE DADOS:

1 Aprendizado supervisionado: Regressão e Classificação. Métricas de avaliação. Overfitting e underfitting de modelos. Regularização. Seleção de modelos. Validação cruzada. Conjunto de treino, validação e teste. Trade off entre variância e viés. Regressão Linear e Regressão Logística. Árvores de Decisão e random forests. SVM. K-NN. 2 Aprendizado não-supervisionado: Redução de dimensionalidade: PCA. K-Means. Mistura de Gaussianas. Regras de Associação. 3 Redes neurais artificiais: Definições e arquitetura. Funções de ativação. Otimização: método do gradiente, método do gradiente estocástico e backpropagation. Métodos de regularização: penalização com normas L1 e L2. CNN. 4 Machine Learning aplicado. Noções de visão computacional com CNN. Classificação de imagens e detecção de objetos. Noções de processamento de linguagem natural. 5 ETL. 6 Manipulação, tratamento e visualização de dados. 7 Inteligência artificial. 7.1 Análise de dados (Pandas, NumPy, Jupiter, R). 7.2 Aprendizado de máquina. 7.2.1 Técnicas de classificação. 7.2.2 Técnicas de regressão. 7.2.3 Técnicas de agrupamento. 7.2.4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 7.2.5 Técnicas de associação. 7.2.6 Sistemas de recomendação. 8 Processamento de linguagem natural (PLN). 9 Visão computacional. 10 Deep learning. 11 Mineração de Dados. 12 Ferramenta SAS.

LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO E SOFTWARES EM CIÊNCIAS DE DADOS:

1 Python e suas bibliotecas: Numpy, Matplotlib, Seaborn, Streamlit, Pandas, Scipy, TensorFlow, Keras e Pytorch. 2 R e suas bibliotecas. 3 Apache Hadoop e Apache Spark.

BANCO DE DADOS:

1 Modelagem de dados (conceitual, lógica e física). 2 Abordagem relacional. 3 Normalização das estruturas de dados. 4 Integridade referencial. 5 Metadados. 6 Modelagem dimensional. 7 Linguagem de consulta estruturada (SQL). 8 Linguagem de definição de dados (DDL). 9 Linguagem de manipulação de dados (DML). 10 SGBD. 11 Propriedades de banco de dados. 12 Banco de dados NoSQL. 13 Banco de dados em memória. 14 Data lakes e soluções para big data.

 _________________________________________________________________________________________________

APOSTILA DIGITAL NÃO TRABALHAMOS COM APOSTILA IMPRESSA!

Apostila de Conhecimentos Básicos e Específicos para o cargo, os conteúdos deste material de estudo são os mesmos pedidos no edital. A única apostila com conteúdo na medida certa para sua aprovação!

ENVIO POR E-MAIL em até 2 dias da aprovação do pagamento pelo site

Você receberá um e-mail enviado por WE TRANSFER com o link para baixar o material!

Arquivos liberados para impressão!

Para facilitar seus estudos a apostila é separada em pastas de acordo com as matérias pedidas no edital e em arquivos pdf conforme temas pedidos pelo mesmo.

É necessário possuir algum programa descompactador de arquivos (WinRaR, WinZip etc) instalado no computador para conseguir fazer o download/descompactar os arquivos.

Vai junto com esta Apostila:

ANÁLISE ESTRATÉGICA DA BANCA FGV

E-Book com: Guia DEFINITIVO COM 175 DICAS DE ESTUDOS PARA CONCURSOS PÚBLICOS!

E-Book: Arquivo com AS 7 VERDADES ABSOLUTAS E IRREVOGÁVEIS SOBRE ESTUDOS E CONCURSOS PÚBLICOS!

Vejam só o que falam da nossa apostila:

Victor Hugo - Apostila ANP 2012 - Especialista em Geologia e Geofísica do Petróleo - Área 01

Maio de 2024

"Bom dia, consegui baixar o material ontem e numa primeira olhada está bem completo. Obrigado"

Ivan Oliveira - Apostila TJ RR - Técnico Judiciário.

Maio 2023

“Vim aqui para dizer que vocês me surpreenderam com o material de vocês, e ainda mais as dicas que vieram junto com o material, os cronogramas etc. Tudo muito top, estão de parabéns, vou indicar para todas as pessoas que eu conheço”

Clóvis Santos - Apostila Águas de Joinville – Fiscal de Serviços

Julho 2023

“Muito obrigado, fico agradecido pela atenção de vcs, vou indicar para os meus amigos. É a primeira compra minha com vcs ,e pode ter certeza que não será a última grato...”

Faça como milhares de concurseiros que desde 2011 já foram aprovados estudando com nosso material e peça você também a

Apostila DATAPREV Inteligência da Informação 2024

 ___________________________________________________________________________________________________________