BNDES - Banco Nacional do Desenvolvimento Econômico e Social - Conhecimentos Específicos para o cargo de Ciência de Dados (Pós-Edital)
Sobre o curso
Última atualização em 07/2024
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30 dias.
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Mais Detalhes:
1. Curso baseado no Edital nº 01/2024;
2. Serão abordados os tópicos mais relevantes de cada disciplina (não necessariamente todos), a critério de cada um dos professores;
3. As videoaulas eventualmente ainda não disponibilizadas serão acrescidas de modo gradativo e em conformidade com o cronograma de gravação dos respectivos professores. Periodicamente, divulgamos o cronograma referente aos novos vídeos a serem disponibilizados;
4. Não serão ministrados os seguintes tópicos do Edital: 1. Conceitos fundamentais de dados: o que são dados; processos geradores de dados; tipos e classes de dados; formatos de arquivos de dados comuns (txt, csv, xlsx, xml, json e parquet).2. Representação de texto: Ngrams; CBoW; FTD-IDF; word embeddings (Word2Vec, GloVe e demais) e document embeddings (Doc2Vec, BERT, ELMo e demais).3. Modelagem de tópicos: latent dirichlet allocation (LDA); non-negative matrix factorization (NMF). Microsoft Team Data Science Process (TDS). 5. Reportes executivos: princípios de comunicação corporativa; interpretação e apresentação de dados de resultados de análises e de insights. LDA; ICA; T-SNE; Matématica: 2. Álgebra Linear: vetores e matrizes; operações com vetores e matrizes; tipos de matrizes; transformações lineares; espaços e subespaços vetoriais de Rn; sistemas de equações lineares; normas (L1, L2, infinita, p-generalizada, Minkowksi e Chebyshev), autovalores e autovetores; decomposição matricial (Cholesky e Singular Value Decomposition (SVD)). 3. Otimização Matemática: programação linear inteira e mista; problemas de otimização unidimensionais e multidimensionais, com e sem restrições; otimização convexa; programação dinâmica. Probabilidade e Estatística: 5. Distribuições amostrais: distribuição amostral da média; distribuição amostral da proporção; distribuição qui-quadrado; distribuição t de Student; distribuição F. 8. Inferência Bayesiana: distribuições a priori e a posteriori; estimativa pontual e intervalar; predição e testes de hipóteses bayesianos; critérios de seleção de modelos; métodos MCMC.
5. O curso está em fase de estruturação. A coordenação pedagógica, juntamente com toda a equipe de professores, está trabalhando com foco total para uma preparação verdadeiramente completa e efetiva;
6. Informamos que, visando à melhor compreensão e absorção dos conteúdos previstos no seu Edital, as videoaulas referentes a determinadas disciplinas foram organizadas com base na lógica didática proposta pelo(a) docente responsável e não de acordo com a ordem dos tópicos apresentada no conteúdo programático do certame.
O rol de professores poderá sofrer acréscimos ou substituições por motivos de força maior, ficando a cargo do Gran Cursos Online as devidas modificações.
Sobre o concurso
Última atualização em 07/2024![Professor sem foto, imagem de avatar generico](assets/img/user-placeholder.png)
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Garantia de devolução do dinheiro em 30 dias.
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