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Analista em Planejamento, Orçamento e Finanças Públicas – Contabilidade Pública
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Conceitos fundamentais de ciência de dados; tipos de dados: estruturados, não estruturados e semiestruturados
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Ciclo de vida da informação e do processo de ciência de dados; metodologia CRISP-DM
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Big Data e arquitetura de dados: Data Warehouse, Data Mart, Data Lake e Data Lakehouse
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Engenharia de dados e pré-processamento: preparação, limpeza e transformação de dados
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Qualidade de dados: completude, consistência, acurácia, validade e unicidade
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Bancos de dados relacionais e não relacionais (NoSQL)
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Linguagem SQL: DQL, funções de agregação, agrupamento, junção, ordenação, filtros e operações lógicas
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Análise de dados: agrupamentos, tendências e projeções; data mining
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Noções de aprendizado de máquina, deep learning, inteligência artificial, PLN, IA generativa e LLMs
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Governança de dados: conceito, tipos (centralizada, compartilhada e colegiada), papéis e responsabilidades; gestão e qualidade de dados
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Governança e ética na IA: transparência, responsabilidade, explicabilidade, privacidade, segurança, alucinação e viés
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