Fluência em Dados para Concursos

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FLUÊNCIA EM DADOS – ANALISTA
Apostila Completa e Aprofundada para Concursos Públicos
Este material foi elaborado com foco em provas de concursos públicos para cargos de Analista,
abordando de forma aprofundada os conceitos de Fluência em Dados, com explicações conceituais,
aplicações práticas, comparações e alertas de prova.
CAPÍTULO I – GESTÃO DE PROJETOS E METODOLOGIAS ÁGEIS
1. Conceito de Metodologias Ágeis
Metodologias ágeis são abordagens de gestão de projetos que priorizam flexibilidade, entregas
incrementais e interação constante com o cliente. Diferentemente do modelo tradicional em cascata, o
planejamento ocorre de forma contínua.
O foco central está na geração de valor ao longo do projeto, permitindo ajustes frequentes conforme
mudanças de requisitos.
2. Scrum
Scrum é um framework ágil amplamente utilizado para desenvolvimento de produtos complexos.
Baseia-se em ciclos curtos chamados Sprints, que geralmente variam de uma a quatro semanas.
Os papéis do Scrum incluem Product Owner (responsável pelo valor do produto), Scrum Master
(facilitador do processo) e Time de Desenvolvimento (responsável pela entrega).
3. Kanban, Scrumban, XP e Lean
Kanban enfatiza o fluxo contínuo e a visualização do trabalho, com controle de tarefas em andamento.
Scrumban combina planejamento iterativo do Scrum com o fluxo contínuo do Kanban.
Extreme Programming (XP) foca na qualidade técnica do software por meio de práticas como testes
automatizados.
Lean busca eliminar desperdícios e maximizar valor.
CAPÍTULO II – PIPELINE DE DADOS
1. Conceito de Pipeline de Dados
Pipeline de dados refere-se ao fluxo estruturado e automatizado que conduz os dados desde as fontes
de origem até os sistemas de consumo, como relatórios, dashboards ou modelos analíticos.
Um pipeline eficiente garante confiabilidade, escalabilidade e rastreabilidade dos dados.
2. ETL e Orquestração
ETL é o processo de extração, transformação e carga dos dados, sendo fundamental para garantir
qualidade e padronização.
A orquestração controla a ordem de execução das etapas do pipeline, garantindo que dependências
sejam respeitadas.
3. Integração de Dados
Integração de dados consiste em consolidar informações provenientes de múltiplas fontes, permitindo
visão unificada e consistente para análise.
CAPÍTULO III – BUSINESS INTELLIGENCE
1. Conceito e Objetivos do BI
Business Intelligence é o conjunto de processos, técnicas e ferramentas voltadas à transformação de
dados brutos em informações relevantes para a tomada de decisão.
Seu principal objetivo é apoiar gestores e analistas na identificação de tendências, padrões e
oportunidades.
2. Processo de BI
O processo de BI envolve coleta, organização, análise e compartilhamento da informação.
Cada etapa é essencial para garantir que os dados sejam confiáveis e úteis.
3. Power BI, Relatórios e KPIs
Power BI é uma ferramenta de visualização e análise de dados.
Relatórios analíticos são usados para decisões estratégicas.
KPIs são indicadores-chave alinhados aos objetivos organizacionais.
CAPÍTULO IV – ANÁLISE DE DADOS COM SQL
1. Modelo Relacional
Bancos de dados relacionais organizam informações em tabelas relacionadas por chaves primárias e
estrangeiras.
Esse modelo garante integridade e consistência dos dados.
2. Consultas e Agrupamentos
SELECT é utilizado para consulta de dados.
WHERE filtra registros, GROUP BY agrupa dados e HAVING filtra grupos.
Funções agregadas permitem sumarização de informações.
3. Qualidade dos Dados
Valores nulos e duplicados precisam ser tratados para evitar distorções nas análises.
Produto cartesiano geralmente indica erro lógico em consultas.
CAPÍTULO V – ANÁLISE DE DADOS COM EXCEL
1. Excel como Ferramenta Analítica
Excel é amplamente utilizado para análise exploratória e consolidação de dados.
Permite rápida manipulação e visualização das informações.
2. Funções Essenciais
Funções lógicas como SE, E, OU e SEERRO permitem tomada de decisão automatizada.
Funções de busca e agregação são fundamentais para relatórios.
3. Tratamento de Dados
Identificação e remoção de duplicados.
Tratamento de valores faltantes e inconsistências.
CAPÍTULO VI – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MACHINE LEARNING
1. Inteligência Artificial
IA refere-se a sistemas capazes de executar tarefas que exigiriam inteligência humana.
É amplamente aplicada em análise de dados e apoio à decisão.
2. Machine Learning
Machine Learning permite que sistemas aprendam padrões a partir de dados.
Modelos supervisionados realizam previsões, enquanto não supervisionados descobrem padrões.
3. Limitações e Cuidados
A qualidade dos dados impacta diretamente os resultados dos modelos.
IA deve ser vista como apoio à decisão, não substituição do fator humano.