Aprendizagem de máquina: Fundamentos básicos; Noções de algoritmos de aprendizado supervisionados e não supervisionados; Noções de processamento de linguagem natural; Banco de Dados: Banco de dados NoSQL (conceitos básicos, bancos orientados a grafos, colunas, chave/valor e documentos); MongoDB; linguagem SQL2008; Conceitos de banco de dados e sistemas gerenciadores de bancos de dados (SGBD); Data Warehouse (modelagem conceitual para data warehouses, dados multidimensionais); Modelagem conceitual de dados (a abordagem entidade-relacionamento); Modelo relacional de dados (conceitos básicos, normalização); Postgre-SQL; Big data: Fundamentos; Técnicas de preparação e apresentação de dados; Desenvolvimento Mobile: linguagens/frameworks: Java/Kotlin e Swift. React Native 0.59; Sistemas Android api 30 e iOS xCode 10; Estrutura de dados e algoritmos: Busca sequencial e busca binária sobre arrays; Ordenação (métodos da bolha, ordenação por seleção, ordenação por inserção), lista encadeada, pilha, fila e noções sobre árvore binária; Ferramentas e Linguagens de Programação para manipulação de dados: Ansible; Java (SE 11 e EE 8); TypeScript 4.0; Python 3.9.X aplicada para IA/ML e Analytics (bibliotecas Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib e Scikit-learn). No mundo dos concursos públicos, nada mais relevante do que se adequar às exigências de cada banca organizadora. O autor da bets84 mensagem, e não o UOL, é o responsável pelo comentário. Isso quer dizer que poderemos nos deparar com mudanças no próximo certame. Ler o edital de abertura com muita atenção; Analisar o conteúdo programático em seus pormenores, entendendo item por item; Construir um acervo pessoal com textos e autores clássicos; Tomar nota de todos os detalhes relevantes de cada matéria, planejando uma sistemática para não perder o conhecimento apreendido; Manter uma rotina saudável para resolver questões de provas antigas, conferindo as respostas nos gabaritos oficiais.
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