Oracle Database - FGV - 01

Conteúdo

1GESTÃO DE PROJETOS DE TI

1. Ciclo PDCA. 2. Gerência de projetos: conceitos básicos. 3. PMBOK 6. 4. COBIT 2019. 5. ITIL 4. 6. Gerenciamento de processos de negócio: técnicas de mapeamento de processos; modelos AS-IS, TO-BE e TO-RUN; técnicas de análise e simulação de processos; construção e mensuração de indicadores de processos.7. Modelagem de processos em BPMN: notação, artefatos e atividades; workflow; BPMS. 8. Decision model and notation (DMN).
  • Gestão de Projetos - PMBok - 01 - FGV - Conceitos

    27:37

    ASSISTIR

  • Gestão de Projetos - PMBok - 02 - FGV - Contexto de GP, EGP e Ciclo de Vida

    35:38

  • Gestão de Projetos - PMBok - 03 - FGV - Grupos de Processos, Integração, Escopo

    21:00

  • Gestão de Projetos - PMBok - 04 - FGV - Tempo Cronograma

    33:41

  • Gestão de Projetos - PMBok - 05 - FGV - Custos

    41:00

  • Gestão de Projetos - PMbok - 06 - FGV - Recursos, Comunicações e Riscos

    21:10

  • Poster BPMN - Português - 2.0

  • Poster BPMN - Inglês - 2.0

  • Gestão de Processos de Negócio - BPMN - FGV - 01

    30:21

  • Gestão de Processos de Negócio - BPMN - FGV - 02

    24:19

  • Gestão de Processos de Negócio - BPMN - FGV - 03

    33:24

  • Gestão de Processos de Negócio - BPMN - FGV - 04

    29:09

  • ITIL 4 - FGV - 01

    25:24

  • ITIL 4 - FGV - 02

    25:00

  • Cobit 2019 - FGV - 01

    27:36

  • Cobit 2019 - FGV - 02

    26:00

2SISTEMAS DE INFORMAÇÃO

1. Engenharia de software. 2. Ciclo de vida do software. 3.4 Unified process. 3.6 Domain driven design. 4. Metodologias de desenvolvimento de software. 9. Metodologias e práticas ágeis. 9.1 Scrum. 9.2 XP. 9.3 Kanban. 9.4 Especificação por exemplo. 9.5 Domain-driven design (DDD). 3. Análise e projeto de sistemas: padrões, práticas e princípios de orientação a objetos. 3.1 Design patterns. 3.2 princípios SOLID. 3.3 princípios GRASP. 3.5 UML 2. 3.7 Arquitetura hexagonal (portas e adaptadores). 5. Métricas e estimativas de software. 6. Qualidade de software. 7. CMMI-DEV v2.0, (MR-MPS-SW) GUIA GERAL MPS DE SOFTWARE (2021). 8. Engenharia de requisitos: conceitos básicos, técnicas de elicitação e especificação. 10. Testes de software (unidade, integração, sistema, aceitação, regressão, desempenho, vulnerabilidade, usabilidade e carga). 11. Criptografia. 11.1 Conceitos básicos e aplicações. 11.2 Protocolos criptográficos. 11.3 Criptografia simétrica e assimétrica. 11.4 Principais algoritmos. 12. Assinatura digital. 13. Certificado digital. 14. Desenvolvimento seguro de software: OWASP.
  • POO - FGV - 01

    25:34

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  • POO - FGV - 02

    29:36

  • POO - FGV - 03

    38:44

  • Padrões de Projetos - FGV - 01

    28:16

  • Padrões de Projetos - FGV - 02

    23:13

  • Padrões de Projetos - FGV - 03

    32:12

  • APF - Multibancas - 01

    36:16

  • APF - Multibancas - 02

    30:56

  • APF - Multibancas - 03

    31:37

  • CMMI 2.0 - Regular - 01

    24:45

  • CMMI 2.0 - Regular - 02

    25:12

  • MPS.BR 2021 - Regular - 01

    32:33

  • MPS.BR 2021 - Regular - 02

    32:02

  • MPS.BR 2021 - Regular - 03

    27:38

  • Engenharia de Requisitos de Software - FGV - 01

    29:40

  • Engenharia de Requisitos de Software - FGV - 02

    30:30

  • Engenharia de Requisitos de Software - FGV - 03

    29:45

  • Teste de Software - FGV - 01

    37:47

  • Teste de Software - FGV - 02

    25:55

  • Teste de Software - FGV - 03

    27:56

  • Segurança no desenvolvimento - FGV - 01

    32:13

  • Segurança no desenvolvimento - FGV - 02

    25:32

  • Segurança no desenvolvimento - FGV - 03

    23:36

  • Aula 01 - Padrões GRASP

    39:49

  • Aula 02 - Padrões SOLID

    19:46

  • UML - Reta Final - FGV - 01

    33:12

  • UML - Reta Final - FGV - 02

    34:39

  • Engenharia de Software - Ciclo de Vida de Software - 01 - FGV

    28:33

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  • Engenharia de Software - Ciclo de Vida de Software - 02 - FGV

    22:45

  • Engenharia de Software - Método Ágeis - Scrum - 03 - FGV

    34:21

  • Engenharia de Software - Método Ágeis - Scrum - 04 - FGV

    22:16

  • Engenharia de Software - RUP - 05 - FGV

    27:26

  • Engenharia de Software - RUP - 06 - FGV

    20:00

3FUNDAMENTOS DE BANCO DE DADOS

1. Linguagens de definição e manipulação de dados em SGBDs relacionais. 2. Modelagem de dados: modelos relacional e multidimensional. 3. Administração de banco de dados relacionais. 3.1 Projeto e implantação de SGBDs relacionais. 3.2 Administração de usuários e perfis de acesso. 3.3 Controle de proteção, integridade e concorrência. 3.4 Backup e restauração de dados. 3.5 Tolerância a falhas e continuidade de operação. 3.6 Monitoramento e otimização de desempenho, cluster de banco de dados. 4. Pipeline de dados: fundamentos, orquestração, integração, ETL, ELT e ferramentas. 5. OLAP. 6. Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. 7. Técnicas para pré-processamento de dados. 8. Processamento distribuído. 9. Data lake. 10. Conceitos, arquiteturas, técnicas e tarefas de data mining e data warehouse. 11. Noções de big data: conceito, premissas, análise de dados e aplicações. 12. Ecossistema Hadoop: conceitos, arquitetura, componentes e implantação. 13. Spark: conceitos, arquitetura e aplicações. 14. Bancos de dados não relacionais: fundamentos, administração, desempenho e configuração (Key/Value, orientados a documentos e grafos).
  • MySQL - FGV - 01

    35:19

  • MySQL - FGV - 02

    31:09

  • PostgreSQL - FGV - 01

    23:41

  • PostgreSQL - FGV - 02

    29:09

  • SQL Server - FGV - 01

    33:05

  • SQL Server - FGV - 02

    30:02

  • SQL Server - FGV - 03

    31:52

  • Oracle Database - FGV - 01

    37:51

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  • Oracle Database - FGV - 02

    36:54

  • Oracle Database - FGV - 03

    26:53

  • Oracle Database - FGV - 04

    31:02

  • Oracle Database - FGV - 05

    15:09

  • Tratamento de Dados - Multibancas - 01

    24:22

  • Banco de Dados NoSQL - FGV - 01

    35:22

  • Big Data - FGV - 01

    29:00

  • Big Data - FGV - 02

    24:00

  • Soluções para Big Data - FGV - 01

    33:49

  • Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 01

    31:47

  • Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 02

    30:57

  • Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 03

    42:22

  • Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 04

    26:24

  • SQL - 01 - FGV

    31:11

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  • SQL - 02 - FGV

    32:14

  • SQL - 03 - FGV

    37:45

  • SQL - 04 - FGV

    28:44

  • SQL - 05 - FGV

    39:00

  • SQL - 06 - FGV

    25:11

  • SQL - 07 - FGV

    33:25

  • Linguagem SQL - FGV - 01 - Sergio Sierro

    42:01

  • Linguagem SQL - FGV - 02 - Sergio Sierro

    39:12

  • Linguagem SQL - FGV - 03 - Sergio Sierro

    34:20

  • Banco de Dados - 01 - Conceitos de BD e SGBD - 01 - FGV

    38:08

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  • Banco de Dados - 02 - Conceitos de BD e SGBD - 02 - FGV

    28:30

  • Banco de Dados - 03 - Conceitos de BD e SGBD - 03 - FGV

    43:52

  • Banco de Dados - 04 - Modelagem de Dados e Modelagem Relacional - 01 - FGV

    28:15

    ASSISTIR

  • Banco de Dados - 05 - Modelagem de Dados e Modelagem Relacional - 02 - FGV

    34:38

  • Banco de Dados - 06 - Modelagem de Dados e Modelagem Relacional - 03 - FGV

    40:55

  • Banco de Dados - 07 - Modelagem de Dados e Modelagem Relacional - 04 - FGV

    22:20

  • Banco de Dados - 08 - Modelagem de Dados e Modelagem Relacional - 05 - FGV

    36:00

  • Banco de Dados - 09 - Modelagem de Dados e Modelagem Relacional - 06 - FGV

    38:38

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  • Banco de Dados - 10 - Modelagem de Dados e Modelagem Relacional - 07 - FGV

    34:05

  • Banco de Dados - 11 - Modelagem de Dados e Modelagem Relacional - 08 - FGV

    43:46

  • Modelagem de Dados Dimensional, BI, DW - 01 - FGV

    32:00

    ASSISTIR

  • Modelagem de Dados Dimensional, BI, DW - 02 - FGV

    28:47

  • Modelagem de Dados Dimensional, BI, DW - 03 - FGV

    31:44

  • Modelagem de Dados Dimensional, BI, DW - 04 - FGV

    32:30

  • Modelagem de Dados Dimensional, BI, DW - 05 - FGV

    31:32

4CIÊNCIA DE DADOS

1. Fundamentos. 2. Classificação. 3. Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados. 4. Regras de associação. 5. Modelagem relacional e multidimensional. 6. Aprendizagem de máquina: fundamentos, principais algoritmos e métricas de desempenho. 7. Regressão linear. 8. Regressão logística. 9. Análise de agrupamentos (clusterização). 10. Classificação. 11. Detecção de anomalias. 12. Modelagem preditiva. 13. Visão computacional. Mineração de texto. 15. Redes neurais artificiais. 16. Deep learning. 17. Visualização e análise exploratória de dados. 18. Business intelligence. 19. Ferramentas de análise: Oracle BIEE, Oracle Data Visualization, QlikView e PowerBI.
  • Inteligência Artificial - 01

    27:17

  • Inteligência Artificial - 02

    36:41

  • Machine Learning - Aprendizado de Máquina - 01

    27:00

  • Machine Learning - Aprendizado de Máquina - 02

    28:08

  • Machine Learning - Aprendizado de Máquina - 03 - Questões

    17:00

  • Deep Learning - 01

    29:12

  • Deep Learning - 02

    27:27

  • Ciclo de Vida do Processo de Ciência de Dados - CESPE, FCC e FGV - 01

    46:27

  • Resolução de Questões Avançadas IA - FGV - 01

    35:47

  • Resolução de Questões Avançadas IA - FGV - 02

    29:59

  • Resolução de Questões Avançadas IA - FGV - 03

    27:41

5SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO

1. Fundamentos. 2. Confidencialidade,integridade, disponibilidade, autenticidade e não repúdio. 3. Classificação e controle dos ativos de informação. 4. Políticas de segurança. 5. Políticas de classificação da informação Sistemas de gestão de segurança da informação. 6. Noções de Criptografia, Assinatura Digital, Certificação Digital e Autenticação. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), Lei nº 13.709/2018.
  • Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 01 - FGV

    25:42

  • Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 02 - FGV

    30:46

  • Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 03 - FGV

    27:41

  • LGPD-FGV-01

    32:08

  • LGPD-FGV-02

    34:17

  • LGPD-FGV-03

    32:28

  • LGPD-FGV-04

    39:10

  • Ataques, Malwares, Vírus e Worms - 01 - FGV

    26:08

  • Ataques, Malwares, Vírus e Worms - 02 - FGV

    21:00

  • Segurança a Informação 01 - Conceitos e Autenticação - FGV

    28:27

    ASSISTIR

  • Segurança a Informação 02 - Firewall - FGV

    25:06

  • Segurança a Informação 03 - IDS e IPS - FGV

    29:07

  • Criptografia, Assinatura Digital e Certificação Digital 01 - FGV

    30:32

    ASSISTIR

  • Criptografia, Assinatura Digital e Certificação Digital 02 - FGV

    27:27

  • Criptografia, Assinatura Digital e Certificação Digital 03 - FGV

    20:50

  • Ataques, Malwares, Vírus e Worms - 01 - FGV

    26:08

  • Ataques, Malwares, Vírus e Worms - 02 - FGV

    21:00

6Bônus - Tópicos avançados de Tecnologia da Informação

Trabalharemos neste módulo alguns tópicos avançados já vistos em algumas provas da FGV e das principais bancas, de forma que o aluno consiga ir para a prova preparado em um nível acima da maioria das questões que a banca vêm cobrando. Aconselhamos aos alunos que forem assistir a tal módulo, que trabalhem previamente com o conteúdo dos demais módulos aqui do curso.
  • Resolução de Questões Avançadas IA - FGV - 01

    35:47

  • Resolução de Questões Avançadas IA - FGV - 02

    29:59

  • Resolução de Questões Avançadas IA - FGV - 03

    27:41

  • Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 1

    29:45

  • Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 2

    28:48

  • Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 3

    30:29

  • Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 4

    33:45

  • Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 5

    27:08

  • Ciclo de Vida de Ciência de Dados - 6

    30:47

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