Descrição
Apostila PROCERGS RS 2022 Analista Ciência de Dados
Cargo: Analista em Computação – Ciência de Dados
Editora: DOMINA CONCURSOS
Edição: 2021
Nível: Superior
Banca: Fundação La Salle
Edital: Acesso ao Edital
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Conhecimentos Gerais
(Totalmente de Acordo com Edital 2021)
Língua Portuguesa:
Análise global do texto. Ortografia. Relações entre fonemas e grafias. Acentuação gráfica. Morfologia: estrutura e formação de palavras. Classes de palavras e seu emprego. Flexões: gênero, número e grau do substantivo e adjetivo. Sintaxe: Termos da oração. Processos de coordenação e subordinação. Equivalência e transformação de estruturas. Discurso direto e indireto. Concordância nominal e verbal. Regência verbal e nominal. Crase. Pontuação. Interpretação de textos: variedade de textos e adequação de linguagem. Figuras e funções da linguagem. Estruturação do texto e dos parágrafos. Informações literais e inferências. Estruturação do texto: recursos de coesão. Significação contextual de palavras e expressões.
Legislação:
Constituição da República Federativa do Brasil. Lei de Improbidade Administrativa. Lei de Acesso à informação. Lei Maria da Penha. Estatuto Nacional da Igualdade Racial. Estatuto Estadual da Igualdade Racial. Estatuto do Idoso. Estatuto da Criança e do Adolescente. Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
Conhecimentos Específicos
(Totalmente de Acordo com Edital 2021)
Arquitetura de computadores. Sistemas operacionais Windows e Linux, Fundamentos de engenharia de software. Análise de Sistemas: Técnicas de especificação de requisitos em ciclos de vida tradicional e ágil de desenvolvimento de sistemas. Conceitos de Orientação a Objetos: objetos e classes, encapsulamento, associações e ligações, herança, polimorfismo, coesão e acoplamento. Testes de software: fundamentos de testes, tipos de testes, automação de testes funcionais, testes unitários. Ciclo CRISP-DM. T-SQL. Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Mineração de Dados. Estatística relacionada à mineração de dados e aprendizado de máquina. Desenvolvimento de modelo de aprendizado de máquina nas linguagens Python e R. Bibliotecas para desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina em Python e R. Conceitos de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço. Criação e préprocessamento de datasets. Conceitos, funcionamento e formas de implementação de Redes Neurais, Support Vector Machines, Random Forest, k-Means, k-Nearest Neighbors, regressão linear, regressão logística e Naive Bayes. Conceitos de Deep Learning. RNN e CNN. Conceitos de Application Development Lifecycle Management (ADLM). Conhecimentos de integração contínua utilizando GIT.
Apostila PROCERGS RS 2022 Analista Ciência de Dados
