Disciplina:Eixo Temático 5: Apoio à Decisão, Inteligência Artificial e Métodos Quantitativos
Bloco 2 - Tecnologia, Dados, e Informação
Concurso CNU 2024
Vários professores
58 aulas
Duração aproximada 25h
Algoritmos de aprendizado de máquina: regressão, árvores de decisão, redes neurais, máquinas de vetor de suporte e algoritmos de agrupamento
00:10:53
Algoritmos; Operações Lógicas, Aritméticas, Trigonométricas e Estatísticas - parte I
00:37:50
Algoritmos; Operações Lógicas, Aritméticas, Trigonométricas e Estatísticas - parte II
00:28:14
Algoritmos; Operações Lógicas, Aritméticas, Trigonométricas e Estatísticas - parte III
00:53:55
Análise de Variância: Decomposição da variância, teste F
00:36:58
Análise de Variância: Modelo de análise de variância, hipóteses estatísticas
00:26:57
Aprendizado de máquina
00:22:07
Assimetria e curtose
00:37:40
Bancos de Dados Multidimensionais
00:20:09
Bancos de dados na nuvem
00:25:14
Big Data: Definição de Big Data
00:28:49
Categorias de bancos de dados na nuvem
00:28:41
Conceitos básicos do processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD)
00:14:29
Conceitos de extração, transformação e carga (ETL)
00:13:40
Data Mart
00:20:30
Data Warehouse
00:17:50
Definição e características de um Data Warehouse
00:22:15
Descoberta de Conhecimento e Mineração de Dados
00:15:07
Entidades Discretas e Contínuas - parte I
00:29:43
Entidades Discretas e Contínuas - parte II
00:41:26
Estimação Pontual: Estimador, erro padrão
00:39:24
Gráficos, tabelas e box plot
00:40:19
Infraestruturas para processamento distribuído de Big Data: Hadoop, Spark, Kafka
00:27:05
Intervalo de confiança
00:34:19
Introdução à Análise de Correlação: Intervalo de confiança, interpretação e limitações da correlação
00:20:38
Introdução à Estatística Descritiva
00:32:43
Medidas de dispersão: amplitudes e desvio médio
00:31:19
Medidas de dispersão: variância, desvio padrão e coeficiente de variação
00:37:59
Medidas de tendência central: média e moda
00:34:45
Medidas de tendência central: mediana, quartis e percentis
00:33:03
Metodologia de KDD
00:14:54
Métodos de Data Mining
00:20:24
Mineração de dados: classificação, regressão, detecção de agrupamentos, descoberta de regras de associação, sumarização, modelagem de dependências, detecção de tendências e exceções
00:13:50
Modelagem Multidimensional
00:20:18
O paradigma de computação na nuvem
00:23:00
Préprocessamento de dados
00:18:47
Probabilidade de variáveis contínuas - parte I
00:33:15
Probabilidade de variáveis contínuas - parte II
00:31:08
Probabilidade de variáveis contínuas - parte III
00:37:46
Probabilidade de variáveis discretas - parte I
00:24:33
Probabilidade de variáveis discretas - parte II
00:31:39
Processamento de Transações em tempo real: OLTP e OLAP
00:20:48
Projeto de Data Warehouse
00:06:11
Regressão Linear Simples: Intervalo de confiança, diagnóstico de modelo
00:21:34
Regressão Linear Simples: Modelo de regressão linear simples, estimadores dos coeficientes
00:26:58
Regressão Linear Simples: Teste de hipóteses
00:34:29
Requisitos de gerência de dados na nuvem
00:27:58
Técnicas de amostragem
00:31:16
Teorema da probabilidade total e probabilidade condicional
00:24:38
Testes para duas Amostras: Intervalo de confiança para diferença de médias
00:26:16
Testes para duas Amostras: Teste de hipóteses para duas amostras independentes
00:28:56
Testes para duas Amostras: Teste de hipóteses para duas amostras pareadas
00:27:39
Testes para Médias: Intervalo de confiança para médias
00:23:52
Testes para Médias: Teste de hipóteses para médias (amostras grandes)
00:25:15
Testes para Médias: Teste de hipóteses para médias (amostras pequenas)
00:23:11
Testes para Variâncias: Teste de hipóteses para variâncias (amostras grandes)
00:19:23
Testes para Variâncias: Teste de hipóteses para variâncias (amostras pequenas)
00:26:14
Tipos de aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço
00:14:28
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