Somos uma loja virtual especializada na venda de apostilas para concursos em formato PDF desde 2010. Com uma trajetória consolidada, oferecemos uma extensa variedade de materiais de estudo de alta qualidade, desenvolvidos por especialistas renomados no ramo. Nossas apostilas são reconhecidas por proporcionar conteúdo superior, elaborado por professores experientes e constantemente atualizado para atender às demandas dos concursos mais recentes.
APOSTILA SPCINE 2024 ANALISTA DE DADOS I. Material completo que abrange tanto os conteúdos de conhecimentos básicos quanto os específicos exigidos no edital para esse cargo.
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
LÍNGUA PORTUGUESA
Leitura e interpretação de diversos tipos de textos (literários e não literários). Sinônimos e antônimos. Sentido próprio e figurado das palavras. Pontuação. Classes de palavras: substantivo, adjetivo, numeral, artigo, pronome, verbo, advérbio, preposição e conjunção: emprego e sentido que imprimem às relações que estabelecem. Concordância verbal e nominal. Regência verbal e nominal. Colocação pronominal. Crase.
MATEMÁTICA
Resolução de situações-problema, envolvendo: adição, subtração, multiplicação, divisão, potenciação ou radiciação com números racionais, nas suas representações fracionária ou decimal; Mínimo múltiplo comum; Máximo divisor comum; Porcentagem; Razão e proporção; Regra de três simples ou composta; Equações do 1.º ou do 2.º graus; Sistema de equações do 1.º grau; Grandezas e medidas – quantidade, tempo, comprimento, superfície, capacidade e massa; Relação entre grandezas – tabela ou gráfico; Tratamento da informação – média aritmética simples; Noções de Geometria – forma, ângulos, área, perímetro, volume, Teoremas de Pitágoras ou de Tales.
RACIOCÍNIO LÓGICO
Estruturas lógicas, lógicas de argumentação, diagramas lógicos, sequências.
CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS
1. Os dados e as organizações: Tipos de dados: estruturados e não estruturados; quantitativos e qualitativos. Tipos de produtos de dados (bases de dados, relatórios, planilhas, análise exploratória de dados, dashboards, modelos de aprendizado de máquina) e seus usos (explorar, alertar, descrever, explicar, prever, recomendar, otimizar). Princípios de organizações orientadas a dados. Governança de dados e seus benefícios; 2. Coleta e preparação dos dados: Problemas comuns em dados: outliers, dados faltantes, erros no tipo dos dados e viés de seleção; 3. Análise de Dados: Estatística descritiva: medidas de posição (média, mediana, moda, quartis), de dispersão (variância, desvio-padrão) e de associação (correlação de Pearson). Correlação e causalidade. Princípios básicos de inferência estatística: noções de amostragem (população e amostra), erro amostral, noções fundamentais de probabilidade (conceitos fundamentais, probabilidade condicional e independência), distribuições de probabilidade comuns (uniforme, normal, binomial e exponencial), conceitos básicos de estatística indutiva; 4. Introdução à visualização de dados: Tipos de gráficos (barras, pizza, linha, dispersão, histograma), como interpretá-los e quando utilizálos. Boas práticas para a construção de gráficos (escala dos eixos, margens de erro, disposição de mais de uma série em um único gráfico, ênfase em uma série ou em um ponto, barra ou fatia específicos). Princípios de storytelling com dados; 5. Uso responsável de dados: Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD (Lei nº 13.709/2018).
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