O edital de Agente de Tecnologia do Banco do Brasil será publicado em 2025. É uma ótima oportunidade, mas você precisa se preparar antes da publicação do edital.
O cargo exige apenas nível médio, e não precisa de diploma de Técnico de Informática.
O professor Léo Matos é especialista em Tecnologia da Informação, além de ser reconhecido por sua didática e experiência em concursos públicos.
O curso abordará teoria e exercícios da Banca Cesgranrio e outras bancas.
O curso é recomendado a todos os candidatos ao cargo de Agente de Tecnologia do Banco do Brasil
Vantagens:
- Material em Slide para acompanhamento das aulas.
- Curso compatível com tablets e celulares.
- Professor Experiente e Renomado.
Conteúdo programático
A carga horária prevista são de 100 vídeos com aproximadamente 25 minutos cada, podendo haver alterações.
TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO: 1. Aprendizagem de máquina: Fundamentos básicos; Noções de algoritmos de aprendizado
supervisionados e não supervisionados; Noções de processamento de linguagem natural. 2. 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; 3. Big data: Fundamentos; Técnicas de preparação e
apresentação de dados. 4. Desenvolvimento Mobile: linguagens/frameworks: Java/Kotlin e Swift. React Native 0.59; Sistemas
Android api 30 e iOS xCode 10. 5. 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. 6.
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).
Conteúdo do curso
Léo Matos
150 Vídeos
-
Aulas em vídeo
- Conceito de Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados I 30:27
- Conceito de Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados II 20:46
- Conceito de Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados III 31:29
- Conceito de Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados IV 30:01
- Conceito de Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados V 21:30
- Conceito de Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados VI 33:56
- Conceito de Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados VII 37:11
- Exercícios Cesgranrio SGBD I 29:30
- Exercícios Cesgranrio SGBD II 38:57
- Exercícios Cesgranrio SGBD III 38:45
- Exercícios Cesgranrio SGBD IV 20:51
- Exercícios Cesgranrio SGBD V 24:01
- Exercícios Cesgranrio SGBD VI 36:50
- Data Warehouse (modelagem conceitual para data warehouses, dados multidimensionais) I 21:42
- Data Warehouse (modelagem conceitual para data warehouses, dados multidimensionais) II 19:27
- Data Warehouse (modelagem conceitual para data warehouses, dados multidimensionais) III 23:55
- Data Warehouse (modelagem conceitual para data warehouses, dados multidimensionais) IV 34:06
- Exercícios Cesgranrio Data Warehouse I 36:16
- Exercícios Cesgranrio Data Warehouse II 21:37
- Exercícios Cesgranrio Data Warehouse III 28:52
- Exercícios Cesgranrio Data Warehouse IV 26:09
- Conceitos de Big Data I 14:43
- Conceitos de Big Data II 38:46
- Conceitos de Big Data III 51:58
- Exercícios Bigdata I 27:45
- Exercícios Bigdata II 48:17
- Aprendizado de Máquina I 25:37
- Aprendizado de Máquina II 22:35
- Aprendizado de Máquina III 29:30
- Aprendizado de Máquina IV 19:12
- Exercícios de Aprendizado de Máquina 12:27
- Aprendizado de Máquina Parte II ( Técnicas de Data Mining) I 32:56
- Aprendizado de Máquina Parte II ( Técnicas de Data Mining) II 26:06
- Aprendizado de Máquina Parte II ( Técnicas de Data Mining) III 12:05
- Aprendizado de Máquina Parte II ( Técnicas de Data Mining) IV 19:32
- Aprendizado de Máquina Parte II ( Técnicas de Data Mining) V 41:55
- Aprendizado de Máquina Parte II ( Técnicas de Data Mining) VI 22:55
- Exercícios de Aprendizado de Máquina e Data Mining 27:32
- Algoritmo e Estruturas de Dados I 40:46
- Algoritmo e Estruturas de Dados II 21:33
- Algoritmo e Estruturas de Dados III - Exercícios Cesgranrio 29:36
- Algoritmo e Estruturas de Dados IV 20:01
- Algoritmo e Estruturas de Dados V 22:37
- Algoritmo e Estruturas de Dados VI 21:54
- Algoritmo e Estruturas de Dados VII - Exercícios Cesgranrio 27:56
- Algoritmo e Estruturas de Dados VIII - Exercícios Cesgranrio 25:22
- Algoritmo e Estruturas de Dados IX - Exercícios Cesgranrio 42:02
- Algoritmo e Estruturas de Dados X 32:21
- Algoritmo e Estruturas de Dados XI - Exercícios Cesgranrio 29:35
- Algoritmo e Estruturas de Dados XII 22:37
- Algoritmo e Estruturas de Dados XIII 26:35
- Algoritmo e Estruturas de Dados XIV 23:19
- Algoritmo e Estruturas de Dados XV 20:10
- Algoritmo e Estruturas de Dados XVI - Exercícios Cesgranrio 31:03
- Linguagens de programação para ciência de dados: linguagem Python I 22:33
- Linguagens de programação para ciência de dados: linguagem Python II 27:53
- Linguagens de programação para ciência de dados: linguagem Python III 17:23
- Linguagens de programação para ciência de dados: linguagem Python IV 20:31
- Linguagens de programação para ciência de dados: linguagem Python V 32:02
- Linguagens de programação para ciência de dados: linguagem Python VI 29:26
- Linguagens de programação para ciência de dados: linguagem Python VII 24:53
- Linguagens de programação para ciência de dados: linguagem Python VIII 26:26
- Python Exercícios Cesgranrio I 21:46
- Python Exercícios Cesgranrio II 15:36
- Python Exercícios Cesgranrio III 25:30
- Python Exercícios Cesgranrio IV 28:00
- Biblioteca Numpy I 19:52
- Biblioteca Numpy II 22:08
- Biblioteca Pandas I 20:00
- Biblioteca Pandas II 27:06
- Biblioteca Matplotlib e Scikit-learn I 17:52
- Biblioteca Matplotlib e Scikit-learn II 23:11
- Biblioteca Matplotlib e Scikit-learn III 40:47
- Biblioteca Matplotlib e Scikit-learn IV 29:59
- Biblioteca Matplotlib e Scikit-learn V 14:58
- Biblioteca Matplotlib e Scikit-learn VI 50:54
- Classes em Python 35:47
- Função LAMBDA Python 13:57
- Banco de Dados NoSQL I 22:29
- Banco de Dados NoSQL II 28:31
- Banco de Dados NoSQL III 29:48
- Banco de Dados NoSQL IV 15:29
- Banco de Dados NoSQL V 32:47
- Exercícios Banco de Dados NoSQL I 25:35
- Exercícios Banco de Dados NoSQL II 37:50
- Exercícios Banco de Dados NoSQL III 40:28
- SQL I 14:49
- SQL II 40:16
- SQL III 13:54
- SQL IV 18:18
- SQL V 23:10
- SQL VI 24:26
- SQL VII 22:48
- SQL VIII 25:17
- SQL IX 39:38
- SQL X 13:15
- SQL Exercícios Cesgranrio I 45:44
- SQL Exercícios Cesgranrio II 24:19
- SQL Exercícios Cesgranrio III 34:46
- SQL Exercícios Cesgranrio IV 23:29
- Linguagem Java I 28:02
- Linguagem Java II 19:30
- Linguagem Java III 14:58
- Linguagem Java IV 25:57
- Linguagem Java V 28:07
- Linguagem Java VI - Exercícios 33:10
- Linguagem Java VII 30:26
- Linguagem Java VIII - Exercícios Cesgranrio 29:00
- Linguagem Java IX 26:25
- Linguagem Java X - Exercícios Cesgranrio 42:17
- TypeScript I 26:32
- TypeScript II 26:20
- TypeScript III 22:59
- TypeScript IV 29:19
- TypeScript V 41:49
- TypeScript VI Exercícios 23:50
- TypeScript VII Exercícios 39:45
- Kotlin I 17:28
- Kotlin II 17:39
- Kotlin III 31:04
- Kotlin IV 09:17
- Linguagem Swift I 23:34
- Linguagem Swift II 17:44
- Linguagem Swift III 21:44
- React Native I 24:40
- React Native II 15:21
- React Native III 05:06
- Ansible 17:18
Cronograma
Curso finalizado. O curso será realizado na modalidade online e acessível aos alunos matriculados.
Período de acesso: 200 dias.
Orientações
Por ser inteiramente online, você poderá assistir às aulas no horário em que desejar pelo computador, tablet ou celular conectados à rede de internet wi-fi. Isso significa flexibilidade e mobilidade para você focar na sua preparação!
Cada curso online possui uma quantidade (em dias) como período de acesso em seu informativo.
Você pode visualizar os vídeos quantas vezes quiser, dentro do período de acesso do curso.
O número total de vídeos mencionado no informativo do curso será alcançado. A coordenação pedagógica enviará, gradativamente, avisos no espaço do aluno com as datas de disponibilização dos vídeos e outros recursos.
Não. Além de o sistema permitir apenas 1 usuário conectado por e-mail, também monitoramos os endereços de IP que se autenticam para inviabilizar as compras de rateio.
As aulas só poderão ser assistidas online e não poderão ser baixadas para o computador do usuário, pois são protegidas por direitos autorais.
Sim. Os vídeos podem ser executados em todos os dispositivos móveis da Apple (iPhone, iPad e iPod) e Android.
A duração média dos vídeos é de 25 minutos.
Não. Mas é importante seguir as recomendações abaixo: Conexão de banda larga igual ou superior a 1Mbps para uma melhor visualização dos vídeos; O computador deve ter um processador de 2.0GHz ou superior; Memória RAM 512MB para Windows XP, 1GB para Windows Vista ou superior; Monitor com resolução mínima de 800x600 pixels. Para visualização dos vídeos e materiais, precisamos dos seguintes programas: Sistema Operacional Windows XP, Vista, 7 e 1; Navegadores Google Chrome, Firefox 3, Internet Explorer 7 ou superiores. Adobe Reader para leitura de PDFs; Para visualização dos vídeos deve ser instalado o Adobe Flash Player.
Você deve enviar uma mensagem para o atendimento do Estúdio Aulas, pela aba “Contato” do site. A equipe irá lhe enviar a resposta pelo e-mail cadastrado.
Sobre o professor
Léo Matos
Tecnologia da Informação
Léo Matos: Professor de Informática com Experiência de 12 Anos na Preparação para Concursos Públicos. Autor dos Livros Informática para Passar e Informática Essencial para Provas e Concursos. Fundador do Projeto Estúdio Aulas e Atualmente Ministra Informática nas maiores escolas para concursos do Brasil.
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