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Conhecimentos Específicos — Analista de Dados
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Analista de Dados
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Fundamentos de dados e ciência de dados: ciclo de vida do dado; dado, informação e conhecimento; dados estruturados, semiestruturados e não estruturados; OLTP e OLAP; cultura data-driven
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Banco de dados e SQL: consultas, JOINs, subqueries, CTEs, funções de janela, views, procedures, triggers, índices, otimização, ACID, normalização, constraints, particionamento, segurança e NoSQL
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Modelagem de dados: conceitual, lógica e física; DER; modelagem dimensional (fatos, dimensões, star e snowflake schema, SCD); Data Vault
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Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse: Data Mart, arquitetura Medallion, Delta Lake/Iceberg/Hudi, ambientes on-premise, nuvem e híbridos
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ETL/ELT e engenharia de dados: batch e streaming, CDC, orquestração de pipelines, processamento incremental, idempotência, observabilidade, CI/CD, data lineage
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Programação para dados (Python, SQL e Bash): pandas e numpy, boas práticas, Git, consumo de APIs, scripts Bash, testes automatizados
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Estatística e probabilidade: descritiva, distribuições, amostragem, intervalos de confiança, testes de hipóteses, correlação, regressão linear e logística, ANOVA, séries temporais, testes A/B
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Análise exploratória e visualização de dados: EDA, valores ausentes, outliers, storytelling, escolha de gráficos e dashboards
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Business Intelligence e analytics: KPIs, ferramentas self-service de BI, modelagem para BI, publicação e governança de conteúdo analítico
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Machine learning: supervisionado e não supervisionado, preparação de dados, validação cruzada, overfitting, árvores e ensembles, métricas, interpretabilidade, viés e drift
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Inteligência artificial e IA generativa: redes neurais, PLN, LLMs, RAG, agentes de IA, engenharia de prompts, avaliação de modelos e uso responsável no setor público
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MLOps e operacionalização de modelos: ciclo de vida, versionamento, deploy, retreinamento, monitoramento e API de inferência
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Big Data e processamento distribuído: 5 Vs, particionamento e paralelismo, lote e streaming, mensageria e filas
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Governança e qualidade de dados: data governance, stewardship e ownership, catálogo e metadados, lineage, dimensões de qualidade, classificação, retenção, DAMA-DMBOK
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Segurança da informação e proteção de dados: CID, controle de acesso, criptografia, anonimização e pseudonimização, privilégio mínimo, resposta a incidentes
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Arquitetura de dados: padrões centralizado, distribuído e data mesh; integração entre origens, camadas analíticas e consumidores; critérios de decisão
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Cloud computing e ambientes on-premise/híbridos: IaaS, PaaS, SaaS; nuvem pública e privada; portabilidade
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DevOps/DataOps: CI/CD aplicado a pipelines, Git colaborativo, containerização e cultura DataOps
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Gestão e desenvolvimento de projetos de dados: ciclo de vida, priorização, escopo e documentação técnica
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