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TJDFT (Analista Judiciário – Análise de Dados) Pacote – 2023 (Pré-Edital) (E)
R$187,05
Descrição
Cursos do Pacote
- Aula demo Ortografia. Acentuação gráfica.
- Aula 01 Emprego e sentido das classes gramaticais: substantivo, adjetivo, advérbios, artigo, numeral, interjeição. Mecanismos de flexão dos nomes.
- Aula 02 Emprego e sentido das classes gramaticais: preposição e conjunção.
- Aula 03 Emprego e sentido das classes gramaticais: pronomes. Colocação pronominal
- Aula 04 Emprego e sentido das classes gramaticais: verbos. Emprego de tempos e modos dos verbos em português. Mecanismos de flexão dos verbos.
- Aula 05 Correlação e vozes verbais
- Aula 06 Processos de formação de palavras.
- Aula 07 Sintaxe: frase, oração e período. termos da oração
- Aula 08 Processos de coordenação e subordinação.
- Aula 09 Pontuação.
- Aula 10 Concordância Verbal e Nominal.
- Aula 11 Regência de nomes e verbos. Emprego do sinal indicativo de crase.
- Aula 12 Mecanismos de coesão textual.
- Aula 13 Semântica: sentido e emprego dos vocábulos; campos semânticos.
- Aula 14 Elementos de construção do texto e seu sentido: gênero do texto (literário e não literário, narrativo, descritivo e argumentativo); interpretação e organização interna. Reescrita de frases: substituição, deslocamento, paralelismo.
- Aula 15 Variação linguística: norma culta.
- Aula 16 (Somente em PDF) Resumo
- Aula demo Interpretação de textos, Cognatos e Resolução de Provas
- Aula 01 Substantivos, Artigos, Pronomes, Preposições e Resolução de Provas
- Aula 02 Adjetivos, Advérbios, Afixos e Resolução de Provas
- Aula 03 Verbos Frasais e Resolução de provas
- Aula 04 Tempos Verbais (Parte 1) e Resolução de Provas
- Aula 05 Tempos Verbais (Parte 2) e Resolução Provas
- Aula 06 Expressões (Idioms) e Resolução de Provas
- Aula 01 Ética e moral. Ética, princípios e valores. Ética e democracia: exercício da cidadania. Ética e função pública. Ética no setor público
- Aula 02 Código de Ética dos Servidores do TJDFT
- Aula demo Apresentação do Curso. Regimento Interno do TJDFT (Parte I)
- Aula 01 Regimento Interno do TJDFT (Parte II)
- Aula 02 Regimento Interno do TJDFT (Parte III)
- Aula 03 – Somente PDF Regimento Interno do TJDFT (Parte IV)
- Aula 04 Regimento Interno do TJDFT (Parte V)
- Aula 05 – Somente PDF Regimento Interno do TJDFT (Parte VI)
- Aula demo Apresentação do Curso. Noções sobre o Poder Judiciário. Código de Organização do TJDFT (Parte I)
- Aula 01 Código de Organização do TJDFT (Parte II)
- Aula 02 Código de Organização do TJDFT (Parte III)
- Aula Extra Resumo Código de Organização TJDFT
- Aula demo Conceito, classificações, princípios fundamentais.
- Aula 01 Teoria Geral dos Direitos Fundamentais.
- Aula 02 Direitos e deveres individuais e coletivos – Parte I.
- Aula 03 Direitos e deveres individuais e coletivos – Parte II.
- Aula 04 Direitos sociais.
- Aula 05 Nacionalidade.
- Aula 06 Cidadania, direitos políticos.
- Aula 07 Partidos políticos.
- Aula 08 Organização político-administrativa: União, Estados, Distrito Federal, Municípios e Territórios.
- Aula 09 Administração pública: disposições gerais, servidores públicos.
- Aula 10 Poder Judiciário. Disposições gerais. Órgãos do Poder Judiciário: competências. Conselho Nacional de Justiça (CNJ): composição e competência.
- Aula 11 Funções essenciais à Justiça: Ministério Público, advocacia e defensoria públicas.
- Aula demo Princípios expressos e implícitos da administração pública.
- Aula 01 Noções de organização administrativa. Administração direta e indireta, centralizada e descentralizada. Desconcentração. Órgãos públicos (parte 1)
- Aula 02 Noções de organização administrativa. Administração direta e indireta, centralizada e descentralizada. Desconcentração. Órgãos públicos (parte 2)
- Aula 03 Poderes administrativos.
- Aula 04 Ato administrativo.
- Aula 05 Licitação e Contratos. 14.133/2021 (licitações – parte 1)
- Aula 06 Licitação e Contratos. 14.133/2021 (licitações – parte 2)
- Aula 07 Licitação e Contratos. 14.133/2021 (contratos)
- Aula 08 Licitação e Contratos. Leis nºs 8.666/1993 (licitações)
- Aula 09 Licitação e Contratos. Leis nºs 8.666/1993 (contratos)
- Aula 10 Licitação e Contratos. 10.520/2002
- Aula 11 Controle e responsabilização da administração: controle administrativo; controle judicial; controle legislativo; controle dos Tribunais de Contas.
- Aula 12 Responsabilidade civil do Estado.
- Aula 13 Agentes públicos.
- Aula 14 Regime Jurídico dos Servidores Públicos Civis da União (Lei nº 8.112/1990) – parte 1
- Aula 15 Regime Jurídico dos Servidores Públicos Civis da União (Lei nº 8.112/1990) – parte 2
- Aula 16 Regime Jurídico dos Servidores Públicos Civis da União (Lei nº 8.112/1990) – parte 3
- Aula 17 Processo Administrativo (Lei Federal nº 9.784/1999 e Lei do DF nº 2.834/2001).
- Aula 18 Improbidade Administrativa.
- Aula 01 Estatuto da Pessoa com Deficiência (Lei nº 13.146/2015) – Parte I.
- Aula 02 Estatuto da Pessoa com Deficiência (Lei nº 13.146/2015) – Parte II.
- Aula 03 Estatuto da Pessoa com Deficiência (Lei nº 13.146/2015) – Parte III.
- Aula Única Lei de proteção de dados pessoais
- Aula demo Conhecimento das linguagens: JavaScript, TypeScript
- Aula 01 Python
- Aula 02 Java
- Aula 03 – Somente em PDF Padrões XML, XSLT, WSDL e JSON.
- Aula 04 Conhecimento dos frameworks e toolkits: Angular: jQuery
- Aula 05 Conhecimento dos frameworks e toolkits: Hibernate e JPA.
- Aula demo Segurança da informação. Conceitos de segurança da informação: classificação de informações, confidencialidade, integridade, disponibilidade, não repúdio, privacidade, controle de acesso, segurança física e lógica; identificação, autorização e autenticação.
- Aula 01 Firewall – IDS/IPS – sistemas de detecção de intrusão.
- Aula 02 SSL/TLS – IPSEC – VPN. Fundamentos de IPSec.
- Aula 03 Ataques a Redes
- Aula 04 Conceitos de criptografia, esteganografia e criptoanálise. Sistemas criptográficos simétricos e de chave pública. Modos de operação de cifradores. Funções digestoras (hashes).
- Aula 05 Protocolos de autenticação OpenID Connect (OIDC), SSO, OAuth2 e SAML. Conhecimento da plataforma Keycloak. Mecanismos de assinatura digital e certificação digital. Características dos algoritmos RSA, AES, SSL e SHA-256. Infraestruturas de chaves públicas (PKI – Public Key Infrastrutucture). Organização da ICP-Brasil.
- Aula 06 Norma de segurança ISO/IEC 27001.
- Aula 07 – Somente em PDF Planos de continuidade de negócio e serviços essenciais.
- Aula demo Processos Ágeis.
- Aula 01 Metodologia Scrum.
- Aula 02 Sistema de gestão Kanban.
- Aula 03 Tecnologias Web Services, REST e API RESTful. UDDI. SOAP
- Aula demo Conceitos de gestão de projetos (PMBOK). Métodos, técnicas e ferramentas de gerência de projetos. Escritório de projetos: modelos e características. (Com a retificação do edital a versão do PMBOK é a 7. Como ainda não temos aula de PMBOK 7, vamos deixar a aula de PMBOK 6 para quem quiser acessá-la.)
- Aula Extra – Somente PDF PMBOK 7
- Aula 01 Framework COBIT.
- Aula 02 Biblioteca ITIL® versão 4: suporte a serviços e entrega de serviços.
- Aula 03 Planejamento estratégico de TI. Conceitos de gestão de riscos. Análise SWOT e matriz RACI.
- Aula demo Bancos de dados. Conceitos e fundamentos. Tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados.
- Aula 01 Modelo relacional, em rede, hierárquico, distribuído e orientado a objetos. Projeto e modelagem de banco de dados relacional. Modelo Entidade Relacionamento. Notação IDEF1X.
- Aula 02 Normalização. Álgebra relacional.
- Aula 03 Linguagem SQL (Padrão ANSI) e PL/SQL: consultas e subconsultas; triggers, views, functions e stored procedures, packages; tratamento de erros; cursores; arrays.
- Aula 04 Business Intelligence. Conceitos de Business Intelligence
- Aula 05 Data Warehouse, Data Mart, Data Lake Modelagem dimensional. Tipos de modelagem dimensional: Star Schema, Snowflake Schema e Fact Constellation. Tabelas fatos e dimensões.
- Aula 06 ETL. Algoritmos para exploração de dados e machine learning. Criação, implantação e manutenção de rotinas de ETL.
- Aula 07 Data Mining. Metodologia CRISP-DM. Técnicas de agrupamento: por partição, por densidade e hierárquico. Técnicas de redução de dimensionalidade: seleção de características e análise de componentes principais (PCA). Técnicas de associação: descoberta de conjuntos frequentes e descoberta de regras de associação.
- Aula 08 Fundamentos de Big Data. Conceitos de bancos de dados NoSQL (orientado a documento, chave-valor, grafo e colunar). Conceitos e propriedades das transações (ACID).
- Aula 09 Power BI
- Aula 10 Conhecimento de SGBD Oracle.
- Aula 11 PL-SQL
- Aula 12 Conhecimento de SGBD SQL Server
- Aula 13 Conhecimento de SGBD MySQL.
- Aula 14 Conhecimento de SGBD PostgreSQL
- Aula 15 – Somente em PDF Conhecimento das plataformas MongoDB e ElasticSearch.
- Aula 16 – Somente em PDF Conhecimento dos frameworks Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, NLTK, Matplotlib e Jupyter Notebook.
- Aula 17 – Somente em PDF Aprendizado de máquina. Técnicas de classificação: Naive Bayes, regressão logística e redes neurais artificiais. Funções de ativação: limiar, linear, logística, softmax, maxout e gaussiana. Redes perceptron de única e múltiplas camadas. Árvores de decisão: algoritmos ID3, C4.5 e florestas aleatórias (random forest). Máquinas de vetores de suporte (SVM). K vizinhos mais próximos (KNN – K-nearest neighbors). Avaliação de modelos de classificação: treinamento, teste, validação; validação cruzada; métricas de avaliação; matriz de confusão, acurácia, precisão, revocação, F1-score e curva ROC.
- Aula 18 – Somente em PDF Técnicas de regressão: regressão linear e séries temporais. Redes neurais para regressão. Árvores de decisão para regressão. Máquinas de vetores de suporte para regressão. Intervalos de confiança em regressão. Avaliação de modelos de regressão: MAE, MSE, RMSE e coeficiente de determinação (R2).
- Aula 19 – Somente em PDF Processamento de linguagem natural. Conceito de processamento de linguagem natural (PLN). Normalização textual (stop words, estemização, legalização e análise de frequência de termos). Reconhecimento de entidades e rotulação. Modelos de representação de texto: N-gramas, modelos vetoriais de palavras (CBOW, Skip-Gram e GloVe), modelos vetoriais de documentos (booleano, TF e TF-IDF, média de vetores de palavras e Paragraph Vector). Métricas de similaridade textual (similaridade do cosseno, distância euclidiana, similaridade de Jaccard, distância de Manhattan e coeficiente de Dice). Aplicações de PLN: sumarização automática de texto (abordagens extrativa e abstrativa), modelagem de tópicos em texto (algoritmos LSI, LDA e NMF), classificação de texto, agrupamento de texto, tradução automática de texto, análise de sentimentos e emoções em texto, reconhecimento de voz (STT – speech-totext).
- Aula 20 – Somente em PDF Reconhecimento facial. Classificação de imagens. Detecção de objetos. Deep learning para visão computacional. Aprendizado profundo (Deep Learning): redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes. Redes de Hopfield. Long short-term memory (LSTM). Redes perceptron multicamadas recorrentes. Máquinas de Boltzmann. Deep belief networks.
- Aula demo Apresentação de Dados
- Aula 01 Medidas de Posição: Médias
- Aula 02 Medidas Separatrizes ou Quantis
- Aula 03 Medidas de Posição: Moda
- Aula 04 Medidas de Variabilidade ou Dispersão
- Aula 05 Análise Combinatória
- Aula 06 Probabilidade
- Aula 07 Variáveis Aleatórias Discretas
- Aula 08 Distribuições Discretas de Probabilidade
- Aula 09 Variáveis Aleatórias e Distribuições Contínuas
- Aula 10 Distribuição Multinomial
