DF  -  Tecnologia da Informação, Tribunais
TJDFT - Tribunal de Justiça do Distrito Federal e dos Territórios - Analista Judiciário - Análise de Dados + Treinamento Intensivo
(CÓDIGO: 126783)
543
Horas de aula

Sobre o curso Última atualização em 05/2022

Proposta

Afim de preparar os candidatos para o de Analista Judiciário - Análise de Dados do TJDFT - Tribunal de Justiça do Distrito Federal e dos Territórios o Gran Cursos Online escalou a equipe de professores mais experiente e renomada em concursos públicos dessa área. Nesse sentido, nosso curso aborda toda a teoria dos tópicos mais relevantes do Edital, além de trazer diferenciais exclusivos especialmente pensados para você, nosso(a) querido(a) aluno(a).

 

Ocupar um cargo público de Analista Judiciário - Análise de Dados, 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 TJDFT - Tribunal de Justiça do Distrito Federal e dos Territórios - Analista Judiciário - Análise de Dados, 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 Tecnologia da Informação (TI) 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 da Tecnologia da Informação (TI).

Dessa forma, o alinhamento e o compromisso com o que há de mais técnico e fundamental para os seus estudos estará sempre à sua disposição a partir do Curso que ora oferecemos:

✅ Abordagem ampla e atualizada de diferentes disciplinas;

✅ Seleção minuciosa de professores e conteúdos;

✅ Corpo docente respeitado e experiente;

✅ Módulos adicionais com eventos e temas atuais, especialmente selecionados para complementar a sua preparação;

✅ Vasto banco de questões de concursos públicos de todo o país;

✅ Fórum de dúvidas respondido pelos próprios professores;

✅ Cronogramas de estudos personalizáveis;

✅ Apoio pedagógico permanente;

✅ Ambiente de aulas online com recursos tecnológicos cada vez mais impressionantes e facilitadores da sua preparação.


Mais Detalhes:

1. Curso baseado no Edital 1/2022 (com refiticação);

2. Carga horária: 600 videoaulas, aproximadamente;

3. Serão abordados os tópicos mais relevantes de cada disciplina (não necessariamente todos), a critério de cada um dos professores;

4. 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;

5. A coordenação pedagógica, juntamente com toda a equipe de professores, está trabalhando com foco total para uma preparação verdadeiramente completa e efetiva;

6. Não será ministrado: Base Nacional de Dados do Poder Judiciário (DATAJUD). Organização das Tabelas Processuais Unificadas do Poder Judiciário. Modelo Nacional de Interoperabilidade (MNI). 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. 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). 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. Sistemas de recomendação. 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. Processamento de linguagem natural. Conceito de processamento de linguagem natural (PLN). Normalização textual (stop words, estemização, lematização 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). Visão computacional. Conceitos de representação de imagens. Métodos de filtragem de imagens. Conceitos gerais de reconhecimento de padrões. Detetores de bordas. Técnicas de convolução. Métodos de segmentação. Transformações de Fourier e Wavelets. Transformações de Hough, Snakes e outros métodos de reconhecimento de objetos baseados em modelos. Operadores morfológicos. Reconhecimento facial. Classificação de imagens. Detecção de objetos. Deep learning para visão computacional;OAuth2 e SAML;Resolução CNJ nº 396/2021 (Estratégia Nacional de Segurança Cibernética do Poder Judiciário - ENSECPJ);Conhecimento da ferramenta Flyway; Conhecimento das plataformas MongoDB e ElasticSearch.; Qlik Sense;Notação IDEF1X;Linguagens de programação. Conhecimento das linguagens: JavaScript, TypeScript, PHP. Conhecimento dos frameworks e toolkits: Angular, jQuery, Vue, React Laravel, Django Linguagens e tecnologias de marcação e estilos: HTML, CSS e Bootstrap. Conhecimento da linguagem GraphQL e Swagger. Padrões AMQP e AOP. Conhecimento do toolkit jBPM e Bizagi BPMS. Recomendações W3C. 

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. Na Disciplina Aula Essencial 80/20 serão abordados somente as aulas já cadastradas.
5. Em Conhecimentos Específicos serão ministrados exclusivamente:Padrões XML, XSLT, UDDI, WSDL, SOAP. Tecnologias Web Services.Bancos de dados. Conceitos e fundamentos.Modelo relacional, em rede, hierárquico, distribuído e orientado a objetos. Projeto e modelagem de banco de dados relacional. Modelo Entidade Relacionamento. Notação IDEF1X. Normalização. Álgebra relacional.Linguagem SQL (Padrão ANSI). Fundamentos de Big Data.Business Intelligence. Conceitos de Business Intelligence, Data Warehouse, Data Mart, Data Mining, Data Lake, ETL e OLAP. Modelagem dimensional. Tipos de modelagem dimensional: Star Schema, Snowflake Schema e Fact Constellation. Tabelas fatos e dimensões. Metodologia CRISP-DM. Algoritmos para exploração de dados.Governança e gestão de TI. Conceito de governança e gestão de TI. Planejamento estratégico de TI. Framework COBIT. BSC. Conceitos de gestão de projetos (PMBOK). Métodos, técnicas e ferramentas de gerência de projetos. Processos Ágeis. Metodologia Scrum. Sistema de gestão Kanban. Escritório de projetos: modelos e características. Conceitos de gestão de riscos. Análise SWOT e matriz RACI. Biblioteca ITIL® versão 4: suporte a serviços e entrega de serviços. 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. Planos de continuidade de negócio eserviços essenciais. Conceitos de criptografia, esteganografia. Sistemas criptográficos simétricos e de chave pública. Funções digestoras (hashes).Mecanismos de assinatura digital e certificação digital. Norma de segurança ISO/IEC 27001. Lei nº 13.709/2018 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD).

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Sobre o concurso Última atualização em 05/2022

A fim de preparar os candidatos para o concurso do TJDFT - Tribunal de Justiça do Distrito Federal e dos Territórios, o Gran Cursos Online escalou uma equipe de professores experientes. O curso aborda a teoria dos tópicos mais relevantes do último edital e conta com material de apoio em PDF das aulas ministradas pelos professores. Então, vamos unir nossas forças! Vamos estudar juntos? Então, vamos unir nossas forças! Vamos estudar juntos?
Informações
Preparação a longo prazo
DF
Inscrições Taxa R$ 0,00
Provas Instituição TJDFT - Tribunal de Justiça do Distrito Federal e dos Territórios - Analista Judiciário - Análise de Dados
Requisitos Escolaridade Superior Área(s) Tecnologia da Informação, Tribunais TAF (Teste de Aptidão Física) Não Redação Discursiva Sim Prova de títulos Não
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