Guia de Estudos Ministério da Economia - 2020 - Para o Cargo de Especialista em Ciência de Dados

1 Compreensão e interpretação de textos de gêneros variados. 2 Reconhecimento de tipos e gêneros textuais. 3 Domínio da ortografia oficial. 4 Domínio dos mecanismos de coesão textual. 4.1 Emprego de elementos de referenciação, substituição e repetição, de conectores e de outros elementos de sequenciação textual. 4.2 Emprego de tempos e modos verbais. 5 Domínio da estrutura morfossintática do período. 5.1 Emprego das classes de palavras. 5.2 Relações de coordenação entre orações e entre termos da oração. 5.3 Relações de subordinação entre orações e entre termos da oração. 5.4 Emprego dos sinais de pontuação. 5.5 Concordância verbal e nominal. 5.6 Regência verbal e nominal. 5.7 Emprego do sinal indicativo de crase. 5.8 Colocação dos pronomes átonos. 6 Reescrita de frases e parágrafos do texto. 6.1 Significação das palavras. 6.2 Substituição de palavras ou de trechos de texto. 6.3 Reorganização da estrutura de orações e de períodos do texto. 6.4 Reescrita de textos de diferentes gêneros e níveis de formalidade.

1 Compreensão de textos escritos em língua inglesa e itens gramaticais relevantes para o entendimento dos sentidos dos textos.

1 Estruturas lógicas. 2 Lógica de argumentação: analogias, inferências, deduções e conclusões. 3 Lógica sentencial (ou proposicional). 3.1 Proposições simples e compostas. 3.2 Tabelas verdade. 3.3 Equivalências. 3.4 Leis de De Morgan. 3.5 Diagramas lógicos.4 Lógica de primeira ordem. 5 Princípios de contagem e probabilidade. 6 Operações com conjuntos. 7 Raciocínio lógico envolvendo problemas aritméticos, geométricos e matriciais.

1 Dado, informação, conhecimento e inteligência. 1.1 Dados estruturados e não estruturados. 1.2 Dados abertos. 1.3 Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados. 2 Banco de dados relacionais. 2.1 Conceitos e características. 2.2 Metadados. 2.3 Tabelas, visões (views) e índices. 2.4 Chaves e relacionamentos. 3 Modelagem dimensional. 3.1 Conceito e aplicações. 4 Mineração de dados. 4.1 Modelo de referência CRISP-DM. 4.2 Técnicas para pré-processamento de dados. 4.3 Técnicas e tarefas de mineração de dados. 4.4 Classificação. 4.5 Regras de associação. 4.6 Análise de agrupamentos (clusterização). 4.7 Detecção de anomalias. 4.8 Modelagem preditiva. 4.9 Aprendizado de máquina. 4.10 Mineração de texto. 5 Big Data. 5.1 Conceito, premissas e aplicação. 6 Visualização e análise exploratória de dados. 7 Planilhas e SQL. 8 Decreto nº 10.332/2020 (Institui a Estratégia de Governo Digital para o período de 2020 a 2022, no âmbito dos órgãos e das entidades da administração pública federal direta, autárquica e fundacional e dá outras providências).

1 Metodologia e utilização da estatística. Variáveis quantitativas e qualitativas. Séries estatísticas. 2 Organização e apresentação de variáveis. 3 Estatística descritiva e análise exploratória de dados. Distribuição de frequências: absoluta, relativa, acumulada. Medidas de posição: média, moda, mediana e separatrizes. Medidas de dispersão: desvio-padrão, variância, coeficiente de variação. Correlação. Histogramas e curvas de frequência. Diagrama boxplot. Avaliação de outliers. 4 Análise de dados categorizados.