TJ RJ - Tribunal de Justiça do Estado do Rio de Janeiro - Conhecimentos Específicos para o Cargo: Analista Judiciário - Grupo: Tecnologia da Informação - Especialidade: Analista de Dados Sênior (Pós-edital)

A fim de preparar os candidatos para o concurso público da TJ RJ - Tribunal de Justiça do Estado do Rio de Janeiro - Analista Judiciário, o Gran Concursos escalou a equipe de professores mais experiente e renomada em preparatórios. Além das tradicionais videoaulas, com a mais alta qualidade audiovisual do mercado, você também contará com materiais de apoio em PDF. Dessa forma, o alinhamento e o compromisso com o que há de mais técnico e fundamental para seus estudos estarão sempre à sua disposição no curso que oferecemos.
Mais detalhes:

1. Curso baseado no Edital nº 01/2025.
2. Serão abordados os tópicos mais relevantes de cada disciplina (não necessariamente todos), conforme critério dos respectivos professores.
3. Informamos que, para facilitar a compreensão e a absorção dos conteúdos previstos no edital, as videoaulas de determinadas disciplinas foram organizadas com base na lógica didática proposta pelo(a) docente responsável, e não de acordo com a ordem dos tópicos do conteúdo programático do certame.
4. Não serão ministrados os seguintes tópicos do Edital: Em "Tecnologia da informação": 1.1 Arquitetura de TI: noções de infraestrutura, banco de dados e aplicações.

O rol de professores poderá sofrer acréscimos ou supressões por motivo de força maior, ficando a cargo do Gran as devidas modificações.

AULAS EM PDF AUTOSSUFICIENTES:

1. Conteúdo produzido por docentes especializados e com amplos recursos didáticos.
2. Material prático que facilita a aprendizagem de maneira acelerada.
3. Exercícios comentados.
4. Não serão ministrados em PDF: Conhecimentos Específicos: 1.4 Governança, Metodologias. 2 Ferramentas de Visualização de Dados. Qlik Sense: conexão com fontes de dados, criação de dashboards e relatórios interativos.MongoDB. (diagrama de classes). Linguagens de Programação para Análise de Dados. SQL (avançado) para manipulação de dados em bancos relacionais. Estatísticas descritivas e inferenciais: médias, variâncias, distribuições. ETL (Extração, Transformação e Carga). Modelagem Multidimensional de Dados Avançado. Armazenamento em nuvem: AWS, Azure, Google Cloud. Qualidade de Dados. DAMA-DMBOK. Ferramentas de limpeza de dados: Deduplicação, enriquecimento, transformação.
5. Não serão ministrados PDFs Sintéticos.