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13:10

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13:33
Como baixar e utilizar nossas aulas e PDF dos Cursos Regulares

03:37
Como acessar os Mapeamentos de Reta Finla na sua assinatura

04:43

2Entenda as Parcerias

Aqui serão postados vídeos explicativos sobre cada uma das nossas parcerias e como tudo funciona.

Entenda a Parceria com o TECConcursos e como tudo funciona após a sua matrícula

01:59

3BUSINESS INTELLIGENCE E ANALYTICS - 20/02/2024

1 Banco de Dados. 1.1 Conceitos básicos: esquema, campos, registros, índices, relacionamentos, transação, triggers, stored procedures. 1.2 Álgebra relacional e SQL (padrão ANSI). 1.3 Banco de dados relacional e não relacionais. 2 Data Warehouse. 2.1 Conceito e aplicações de data warehouse. 2.2 Fatos e dimensões. 2.3 Técnicas de modelagem dimensional e otimização de bases de dados para BI. 3 Tratamento e Qualidade dos dados. 4 Visualização e análise exploratória de dados. 4.1 Elaboração de painéis, dashboard e relatórios analíticos. 4.2 Noções de geoprocessamento. 5 Governança de Dados.

Banco de Dados não relacional - NoSQL - Cespe - 01

32:10
Banco de Dados não relacional - NoSQL - Cespe - 02

24:19
Tratamento de Dados - Multibancas - 01

24:22
Ingestão de dados - Multibancas - 01

20:00
Detecção de Anomalias - 01

36:09
Detecção de Anomalias - 02

32:07
Detecção de Anomalias - 03 - Questões

07:13
Visualização e Análise Exploratória de Dados - 1

28:57
Visualização e Análise Exploratória de Dados - 2 - Questões

08:32
Oracle BI EE - 01

29:53
Oracle BI EE - 02

16:52
Oracle BI EE - 03

23:07
Power BI - Regular - 01 Introdução e Power BI Desktop

26:36

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Power BI - Regular - 02 - Power BI Desktop

31:33
Power BI - Regular - 03 - Power BI Service e Conceitos

30:53
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 01 - Multibancas

29:45

ASSISTIR
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 02 - Multibancas

30:50
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 03 - Multibancas

24:00
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 04 - Multibancas

29:07

4APRENDIZADO DE MÁQUINA - todas as aulas divulgadas.

1 Técnicas de classificação. 1.1 Naive Bayes. 1.2 Regressão logística. 1.3 Árvores de decisão e florestas aleatórias (random forest). 1.4 Máquinas de vetores de suporte (SVM – support vector machines). 1.5 K vizinhos mais próximos (KNN – K-nearest neighbours). 1.6 Redes neurais artificiais. 2 Avaliação de modelos de classificação. 3 Técnicas de agrupamento. 4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 5 Processamento de linguagem natural. 5.1 Normalização textual. 5.2 Modelos de representação de texto. 5.3 Métricas de similaridade textual. 6 Deep Learning.

Aprendizado de Máquina - CESPE - 01

34:39
Aprendizado de Máquina - CESPE - 02

37:03
Aprendizado de Máquina - CESPE - 03

22:44

5BIG DATA - 20/02/2024.

1 Fundamentos. 2 Fluxo de big data. 2.1 Ingestão. 2.2 Processamento. 2.3 Disponibilização. 2.4 Armazenamento. 3 Pipeline de dados. 4 Processamento distribuído. 5 Data lake. 6 Data Mart. 7 Data staging area. 8 ETL X ELT. 9 MOLAP. ROLAP. HOLAP. 10 Soluções de big data. 11 Arquiteturas de big data. 12 Noções de computação em nuvem.

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