CGM Vitória/ES - Controladoria Geral Municipal de Vitória - Analista em Gestão Pública: Estatístico

Proposta

Ocupar um cargo público de Analista em Gestão Pública: Estatístico , 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 CGM Vitória/ES - Controladoria Geral Municipal de Vitória ES - Analista em Gestão Pública: Estatístico, 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 Analista Processual 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 de Analista em Gestão Pública: Estatístico.

Dessa forma, o alinhamento e o compromisso com o que há de mais técnico e fundamental para o seu estudo 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;
✅ 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);
✅ Abordagem teórica ampla, aprofundada e atualizada de todas as disciplinas previstas no Edital de referência
✅ Organização das videoaulas em estrita obediência aos tópicos do conteúdo programático do Edital de referência (conteúdo verticalizado), acompanhadas das respectivas degravações
✅ Seleção minuciosa de professores e conteúdos didático-pedagógicos que aceleram a aprovação
✅ Corpo docente respeitado e experiente
✅Módulo adicional de Aulas Extras e Bônus, composto por reprises de lives do Youtube sobre temas atuais, especialmente selecionados para complementar a sua preparação (*se e quando houver)
✅ Fórum de dúvidas (durante a validade do acesso ao curso)
✅ Apoio pedagógico constante e permanente (durante a validade do acesso ao curso)

Mais Detalhes:

1. Curso baseado no EDITAL Nº 03/2024, DE 21 DE JUNHO 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.  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.

5. Não será ministrado: 7. Lei Orgânica de Vitória; 8. Lei nº 2.994/1982 (Institui o Regime Jurídico dos Funcionários Públicos de Vitória – Estatuto dos Funcionários Públicos) e suas alterações.
Noções de Direito Constitucional: 5. Orçamento: 5.1. Das Finanças Públicas.
Gestão Pública: Título da descrição: Processos participativos de gestão pública: conselhos de gestão, orçamento participativo, parceria entre governo e sociedade.
Estátistica: 7. Amostragem e estimação: estimador, estimativa e distribuições amostrais; distribuição amostral da média; distribuição amostral da proporção; características de um bom estimador.
Análise de Dados e Inteligência Artificial (IA): Modelagem de tópicos latentes. Conhecimentos sobre ferramentas de desenvolvimento de aplicações de aprendizado de máquina: Python 3; Bibliotecas: NLTK, Tensor Flow, Pandas, Numpy, Arrow, Scipy, Scikit-learn, Keras, Pytorch.

O rol de professores poderá sofrer acréscimos ou substituições por motivos de força maior, ficando a cargo do Gran Cursos Online as devidas modificações.

AULAS EM PDF AUTOSSUFICIENTES:

1. Conteúdo produzido por mestres especializados na leitura como recurso didático completo.
2. Material prático que facilita a aprendizagem de maneira acelerada.
3. Exercícios comentados.
4. Não serão ministrados em PDF: Em Gestão Pública: Plano plurianual (PPA). Lei de Diretrizes Orçamentárias (LDO). Lei Orçamentária Anual (LOA).
Em Noções de Direito Constitucional: Da Tributação e do Orçamento: Das Finanças Públicas. Lei Orgânica de Vitória; Lei nº 2.994/1982 (Institui o Regime Jurídico dos Funcionários Públicos de Vitória – Estatuto dos Funcionários Públicos) e suas alterações.
Em Estatística: os seguintes assuntos são abordados na disciplina sobre Raciocínio Lógico e Matemático: Descrição univariada: população e amostra; estatística descritiva e inferencial; classificação e caracterização de uma variável estatística; níveis de mensuração; dados em série e agrupados; medidas de tendência central (Medidas de Posição).
Em Análise de Dados e Inteligência Artificial: Dados abertos; Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados; Processos de ETL; Formatos e tecnologias: XML, JSON, CSV. Conceitos de ML: otimização de hiperparâmetros, separabilidade de dados, redução da dimensionalidade. Modelos lineares, árvores de decisão, redes neurais feed-forward, classificador Naive Bayes; Conhecimentos sobre ferramentas de desenvolvimento de aplicações de aprendizado de máquina: Bibliotecas: NLTK, Tensor Flow, Pandas, Numpy, Arrow, Scipy, Scikit-learn, Keras, Pytorch; Conceitos de IA Generativa. PDFs Sintéticos.