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A Inteligência Artificial (IA) Responsável é um conjunto de princípios e práticas que orientam o desenvolvimento e uso da tecnologia de forma ética, segura e transparente. O objetivo é garantir que os benefícios da IA superem os riscos, priorizando o respeito aos direitos humanos e evitando danos à sociedade.
Acessar materialA ingestão de dados é o processo de coletar e mover dados brutos de múltiplas fontes para um sistema de armazenamento centralizado (como um data warehouse ou data lake). É a base de qualquer arquitetura de dados e viabiliza análises, Business Intelligence e tomada de decisões.
Acessar materialSQL é a linguagem usada para definir, consultar, alterar e controlar dados em bancos relacionais.
Acessar materialA Mineração de Dados extrai padrões ocultos e conhecimentos úteis de grandes bases de dados. O Aprendizado de Máquina (Machine Learning) automatiza esse processo, permitindo que sistemas aprendam com os dados e façam previsões futuras sem intervenção humana contínua
Acessar materialUm modelo conceitual de dados é a representação de alto nível e independente de tecnologia de um sistema de informações. Ele define o "quê" será armazenado, focando nas regras de negócio e nas necessidades do usuário, e serve como base para alinhar o escopo com as partes interessadas antes do desenvolvimento técnico.
Acessar materialModelo ER, Relacional, SQL e Business Intelligence
Acessar materialO Modelo Relacional é a base da maioria dos sistemas de banco de dados modernos. Ele organiza as informações em tabelas (ou relações) formadas por linhas e colunas, onde os dados são conectados através de relacionamentos lógicos, garantindo alta integridade e consistência
Acessar materialPL/SQL (Procedural Language/SQL) é a extensão procedural da Oracle para a linguagem SQL.
Acessar materialO Power BI é uma ferramenta da Microsoft voltada para Business Intelligence (BI). Sua principal função é coletar dados de diversas fontes, tratá-los, uni-los e transformá-los em relatórios e painéis interativos (dashboards).
Acessar materialParalelização e Streaming são técnicas complementares na computação para lidar com grandes volumes de dados. A paralelização divide tarefas para rodar em vários núcleos simultaneamente, enquanto o streaming processa fluxos contínuos de informações em tempo real.
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