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Somos o maior portal de informação sobre concursos públicos 2024.Oferecemos uma ampla variedade de materiais de estudo de alta qualidade, desenvolvidos por especialistas, para ajudá-lo a se preparar e conquistar sua aprovação. Nossas apostilas oferecem diversos benefícios: conteúdos de qualidade superior, elaborados por professores experientes e constantemente atualizados; uma ampla diversidade de materiais, abrangendo concursos federais, estaduais, municipais, bancários, policiais, tribunais, entre outros.

Apostila SPCINE 2024 Analista de Dados I

Código: CMT8X6E8F
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APOSTILA SPCINE 2024 ANALISTA DE DADOS I com testes gabaritados. O material aborda todo o conteúdo de conhecimentos básicos e específicos exigidos no edital para este 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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