CVM - Comissão de Valores Mobiliários - Analista - Perfil 7 - Ciência de Dados (Pós - Edital)

Proposta

Ocupar um cargo público de Analista - Ciência de Dados, sem dúvidas, não é uma tarefa fácil. Alcançar a aprovação demanda muito tempo, estudo e esforço pessoal. E é por ter ciência da grandeza de tal desafio que o Gran Cursos Online estará sempre ao seu lado nessa caminhada.

No curso CVM -  Comissão de Valores Mobiliários - Analista - Perfil 7 - Ciência de Dados (Pós-Edital), além das nossas já tradicionais videoaulas, com a mais alta qualidade audiovisual do mercado, você contará também com materiais de apoio em PDF das aulas ministradas pelos professores. De se ver, assim, que este é um produto idealizado para de fato concretizar o sonho de muitos profissionais da área de Tecnologia da Informação (TI) de pertencerem a tal carreira, tão respeitada e cobiçada.

No que se refere ao corpo docente, há de se ressaltar que a grande maioria dos professores que compõem o curso, além de especialistas, mestres e doutores, experientes em suas áreas de conhecimento, fazem parte de cargos próprios das carreiras da Tecnologia da Informação (TI).

Dessa forma, o alinhamento e o compromisso com o que há de mais técnico e fundamental para o seu estudo de Pós-Edital estará sempre à sua disposição a partir do curso que ora oferecemos:

 Nova Plataforma 9.0: inclui muitas inovações, como a escolha entre os modos claro ou escuro, menu simplificado e reestruturação da página de “Meus Cursos”, facilitando o acesso aos cursos salvos.
 Abordagem teórica ampla, densa e atualizada de todas disciplinas previstas no Edital;
 Organização das videoaulas em estrita obediência aos tópicos do conteúdo programático do Edital;
 Seleção minuciosa de professores e conteúdos didáticos;
 Corpo docente respeitado e experiente;
 Fórum de dúvidas;
 Apoio pedagógico permanente;
 Gran Questões – vasto banco de questões de concursos públicos de todo o país e Comentários por IA (* exclusivo na Assinatura Ilimitada 9.0);
 Gran Audiobooks (* exclusivo na Assinatura Ilimitada);
 Novo Cronograma de Estudos: integra videoaulas e PDFs no mesmo cronograma (* exclusivo na Assinatura Ilimitada  9.0);
 MAIA – a Inteligência Artificial do Gran (* exclusivo na Assinatura Ilimitada 9.0);
 Novo PDF Sintético: o PDF Sintético é um resumo completo, objetivo, esquematizado e didático das disciplinas. (* exclusivo na Assinatura Ilimitada  9.0)

Mais Detalhes:

1. Curso baseado no EDITAL Nº 1/2024 CVM, DE 11 JANEIRO DE 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: CONHECIMENTOS ESPECIFICOS: Linguagem de programação Python. Sintaxe básica, operadores, variáveis. Estruturas de dados: dataframes, listas, matrizes, dicionários, conjuntos. Estruturas de controle de fluxo. Funções e escopo. Manipulação, limpeza, transformação e pré-processamento de dados com Pandas. Operações com arrays com NumPy. Visualização de dados com Matplotlib e Seaborn. Programação orientada a objetos em Python. Jupyter Notebook. Noções de Javascript e HTML. Noções de Scala e Java. Serviços de Computação em Nuvem. Conceitos de Containers: construção, registro, execução e orquestração. Repositórios de código e versionamento. Github. SVN. Ética e privacidade em ciência de dados. Princípios éticos na análise de dados. Legislações e regulamentações relacionadas à proteção, privacidade e segurança de dados.  Regtech: conceito e aplicações no mercado de capitais. Suptech: conceito e aplicações no mercado de capitais. Aprendizado por reforço. Comitês (Ensemble). Separabilidade de dados.  Inferência bayesiana aplicada ao aprendizado de máquina. Seleção bayesiana de modelos. Média bayesiana de modelos. Redes neurais bayesianas. Modelos hierárquicos   bayesianos. Inferência sequencial bayesiana. Modelos grandes de linguagem (Large Language Models). Conceito e arquitetura. Aplicações em PLN. Geração de dados sintéticos. Fine tuning.Big data com Dask e PySpark. 
Matematica e Estatistica: Álgebra Linear para ciência de dados. Notação de vetores e matrizes. Operações com vetores e matrizes.Matriz identidade, inversa e transposta. Transformações lineares. Produto interno e norma. Normas L1 e L2. Autovalores e autovetores. Decomposição matricial: Cholesky, diagonalização, Singular Value Decomposition (SVD).Regressões Lasso, Ridge e Elasticnet. Análise multivariada. Técnicas de dependência e interdependência.Predição. Testes de raiz unitária e cointegração. Inferência Bayesiana: distribuições a priori e a posteriori, intervalo de credibilidade Bayesiano, fator de Bayes, Markov Chain Monte Carlo (MCMC). 


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.