ANÁLISE DE INFORMAÇÕES:

 

1 Dado, informação, conhecimento e inteligência. Dados estruturados e não
estruturados. Dados abertos. Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados.

2 Banco de dados relacionais: conceitos básicos e características. Metadados. Tabelas, visões (views) e índices.
Chaves e relacionamentos.

3 Noções de modelagem dimensional: conceito e aplicações.

4 Noções de mineração de dados: conceituação e características.

Modelo de referência CRISP-DM.

Técnicas para pré-
processamento de dados. Técnicas e tarefas de mineração de dados. Classificação. Regras de associação.
Análise de agrupamentos (clusterização). Detecção de anomalias. Modelagem preditiva. Aprendizado de
máquina. Mineração de texto.

5 Noções de Big Data: conceito, premissas e aplicação.

6 Visualização e análise exploratória de dados.

7 Noções de sistemas de informação da Administração Pública Federal: SIAFI,
SIASG e SICONV. Finalidade. Principais informações.

8 Lei de Acesso a Informação (Lei nº 12.527/2011):
conceitos e aplicação.


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