Petrobrás 2026 – Ênfase 7 – Ciência de Dados – Pacote Completo – Estratégia
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(Mentoria) Operação Pré-Edital Petrobras – 2025
Curso Completo de Português para a Petrobras (Somente em Vídeo)
PETROBRAS – Sprint de Questões Cesgranrio – Conhecimentos Gerais
PETROBRAS (Nível Superior) Português
- Aula 01 – Aula demo Ortografia oficial. Acentuação gráfica. Vídeos Fonética / Fonologia – Parte 01 Fonética / Fonologia – Parte 02 Estudo da Sílaba – Parte 01 Estudo da Sílaba – Parte 02 Estudo da Sílaba – Parte 03 Estudo da Sílaba – Parte 04 Estudo da Sílaba – Parte 05 Ortografia Oficial – Acentuação – Parte 01 Ortografia Oficial – Acentuação – Parte 02 Acentuação – Questões de Concursos – Parte 01 Ortografia Oficial – Acentuação – Parte 03 Acentuação – Questões de Concursos – Parte 02 Ortografia Oficial – Acentuação – Parte 04 Acentuação – Questões de Concursos – Parte 03 Acentuação – Questões de Concursos – Parte 04 Ortografia Oficial – Hífen – Parte 01 Ortografia Oficial – Hífen – Parte 02 Ortografia Oficial – Hífen – Parte 03 Resumo – Parte 01 Resumo – Parte 02 Ortografia Oficial – Hífen – Questões CESGRANRIO
- Aula 02 – Aula 01 Classes de palavras I: substantivo, adjetivo, advérbios, artigo, numeral, interjeição.
- Aula 03 – Aula 02 Classes de palavras II: preposição e conjunção.
- Aula 04 – Aula 03 Classes de palavras III: pronomes. Colocação pronominal
- Aula 05 – Aula 04 Classes de palavras IV: verbos
- Aula 06 – Aula 05 Correlação e vozes verbais
- Aula 07 – Aula 06 Sintaxe da oração: termos da oração
- Aula 08 – Aula 07 Relações de coordenação entre orações e entre termos da oração
- Aula 09 – Aula 08 Pontuação.
- Aula 10 – Aula 09 Concordância Verbal e Nominal.
- Aula 11 – Aula 10 Regência verbal e nominal. Emprego do sinal indicativo de crase.
- Aula 12 – Aula 11 Semântica. Significação das palavras.
- Aula 13 – Aula 12 Domínio dos mecanismos de coesão textual.
- Aula 14 – Aula 13 Compreensão e interpretação de textos. Tipologia textual. Reescrita de frases e parágrafos do texto.
- Aula 15 – Aula 14 – Exclusivamente PDF Resumo
PETROBRAS (Nível Superior) Inglês
- Aula 01 – Aula demo Interpretação de textos, Cognatos e Resolução de Provas Vídeos Como estudar inglês para concursos Técnicas de interpretação de texto Cognatos Verdadeiros e Falsos Revolution Accelerated How To Teach Your Kids Good Money Habits – CESG
- Aula 02 – Aula 01 Substantivos, Artigos, Pronomes, Preposições e Resolução de Provas
- Aula 03 – Aula 02 Adjetivos, Advérbios, Afixos e Resolução de Provas
- Aula 04 – Aula 03 Verbos Frasais e Resolução de provas
- Aula 05 – Aula 04 Tempos Verbais (Parte 1) e Resolução de Provas
- Aula 06 – Aula 05 Tempos Verbais (Parte 2) e Resolução Provas
- Aula 07 – Aula 06 Expressões (Idioms) e Resolução de Provas
- Aula 08 – Questões Comentadas e Textos Traduzidos CESGRANRIO Interpretação de Textos CESGRANRIO
PETROBRAS (Ciência de Dados) Conhecimentos Específicos
- Aula 01 – Aula demo Banco de dados. Modelo entidade-relacionamento. Mapeamento lógico relacional. Normalização. (Parte 1) Vídeos Teoria da Informação e Tipos de Dados – parte 01 Teoria da Informação e Tipos de Dados – parte 02 Teoria da Informação e Tipos de Dados – parte 03 Conceitos Básicos de Bancos de Dados – Parte 1 Conceitos Básicos de Bancos de Dados – Parte 2 Conceitos Básicos de Bancos de Dados – Parte 3 Conceitos Básicos de Bancos de Dados – Parte 4 Conceitos Básicos de Bancos de Dados – Parte 5 Arquitetura ANSI/SPARC – Três Esquemas 1 Arquitetura ANSI/SPARC – Três Esquemas 2 Questões ANSI/SPARC Projeto de Banco de Dados Questões – Projeto de Banco de Dados
- Aula 02 – Aula 01 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia Banco de dados. Modelo entidade-relacionamento. Mapeamento lógico relacional. Normalização. (Parte 2)
- Aula 03 – Aula 02 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia Linguagem de definição e manipulação de dados (SQL).
- Aula 04 – Aula 03 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia Conceitos de data warehousing.
- Aula 05 – Aula 04 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia Modelagem multidimensional (esquema estrela).
- Aula 06 – Aula 05 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia Big Data; Conceitos gerais de Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN e Spark. (Parte 1)
- Aula 07 – Aula 06 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia Big Data; Conceitos gerais de Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN e Spark. (Parte 2)
- Aula 08 – Aula 07 – Prof. Felipe Mathias e Emannuelle Gouveia Conceitos de Bancos NoSQL
- Aula 09 – Aula 08 – Prof. Evandro (Somente em PDF) Armazenamento orientado a objeto (object store).
- Aula 10 – Aula 09 – Prof. Lucas Ianni Noções e formas de aprendizado de máquinas (supervisionado e não supervisionado), inferência por indução e transdução, classificação e regressão, variáveis qualitativas e quantitativas, conceitos de aprendizado supervisionado, parâmetros e hiperparâmetros, avaliação e validação de modelos (hold-out, validação cruzada, bootstrap), afinamento de hiperparâmetros (busca em grade, aleatória e otimização bayesiana), amostragem de dados, trade-off entre viés e variância e modelos paramétricos e não paramétricos
- Aula 11 – Aula 10 – Prof. Lucas Ianni Algoritmos de aprendizado supervisionado (K-Nearest Neighbors, Árvore de Decisão, Máquinas de Vetores de Suporte, Naive Bayes, Regressão Linear e Regressão Logística), algoritmos de aprendizado não supervisionado (agrupamento, incluindo métodos particionais, hierárquicos e probabilísticos), algoritmos de regras de associação (Apriori, ECLAT e FP-Growth) e algoritmos de redução de dimensionalidade.
- Aula 12 – Aula 11 – Prof. Lucas Ianni Redes neurais artificiais, deep learning, perceptron, aprendizado de redes neurais, tipos de redes neurais (como FFNN, convolucionais, recorrentes e LSTM), redes neurais para aprendizado não supervisionado, e inteligência artificial generativa.
- Aula 13 – Aula 12 – Prof. Lucas Ianni (Somente em PDF) Avaliação de desempenho de modelos supervisionados (regressão e classificação), incluindo métricas como erro quadrático médio, erro absoluto médio, coeficiente de determinação, acurácia, precisão, recall, F1-score, especificidade, curva ROC e AUC; avaliação de modelos não supervisionados, com métricas como coeficiente de silhueta, índice de Dunn e índice de Davies–Bouldin; seleção de modelos; e pré-processamento de dados, abrangendo qualidade, limpeza, tratamento de valores ausentes, análise de outliers, integração, transformação, discretização, codificação, compressão, amostragem e enriquecimento de dados.
- Aula 14 – Aula 13 – Prof. Lucas Ianni (Somente em PDF) Pré-processamento de texto, representações de texto, técnicas de processamento de linguagem natural, modelos de linguagem, métricas de similaridade textual, engenharia de prompts, visão computacional, formação e processamento de imagens, detecção de características, operadores morfológicos, transformadas e segmentação de imagens.
- Aula 15 – Aula 14 – Prof. Lucas Ianni Conceitos de Séries temporais e Técnicas de Visualização de Dados
- Aula 16 – Aula 14-2 Técnicas de Visualização de Dados
- Aula 17 – Aula 15 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda Lógica de Programação [não explícito no edital]
- Aula 18 – Aula 16 – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda Algoritmos e estrutura de dados. Complexidade de algoritmos e notação assintótica (Big O). (Parte 1)
- Aula 19 – Aula 17 – Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda Algoritmos e estrutura de dados. Complexidade de algoritmos e notação assintótica (Big O). (Parte 2)
- Aula 20 – Aula 18 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda Python (Conceitos Básicos)
- Aula 21 – Aula 19 – Prof. Lucas Ianni Aprendizado supervisionado com Python scikit-learn. Aprendizado não supervisionado com Python scikit-learn. Redes neurais com Python: treino de modelos com Keras e Pytorch. Manipulação de dataframes com Python Pandas: leitura de dados tabulares, seleção de linhas e colunas, agregação de dados, preenchimento de valores faltantes, remoção de duplicados, junção de dataframes.
- Aula 22 – Aula 20 – Prof. André Castro Conceitos modernos de sistemas de informação. Conceitos Nuvem: IaaS, PaaS e SaaS.
- Aula 23 – Aula 21 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda Versionamento com git, pipeline e CI/CD.
- Aula 24 – Aula 22 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda Conceitos básicos de DevOps
- Aula 25 – Aula 23 – Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda Conceitos de Containers: construção, registro, execução e orquestração.
PETROBRAS (Ciência de Dados) Conhecimentos Específicos (Parte de Estatística e Probabilidade)
- Aula 01 – Aula demo Apresentação de dados Vídeos Introdução Apresentação de Dados – Conceitos Iniciais Método Experimental X Método Estatístico Dados Estatísticos Variáveis Estatísticas Séries Estatísticas Distribuição de Frequências Representações Gráficas Outros Gráficos e Representações
- Aula 02 – Aula 01 Médias
- Aula 03 – Aula 02 Medidas Separatrizes ou Quantis
- Aula 04 – Aula 03 Moda
- Aula 05 – Aula 04 Medidas de Variabilidade ou Dispersão
- Aula 06 – Aula 05 Análise Combinatória
- Aula 07 – Aula 06 Probabilidade
- Aula 08 – Aula 07 Variáveis Aleatórias Discretas
- Aula 09 – Aula 08 Distribuições Discretas de Probabilidade
- Aula 10 – Aula 09 Variáveis Aleatórias Contínuas + Distribuições Contínuas de Probabilidade
- Aula 11 – Aula 10 Estimação Pontual. Distribuições Amostrais. + Estimação Intervalar (intervalo de confiança).
- Aula 12 – Aula 11 Testes de Hipóteses (Testes paramétricos + Testes não paramétricos)
- Aula 13 – Aula 12 Noções Básicas de Cálculo
PETROBRAS - Monitoria
- Aula 01 – Aula 00 – Prof. Felipe Silveira Como montar um Plano de Estudos para a Petrobrás.
- Aula 02 – Aula 01 – Prof. Felipe Silveira Como resolver questões da forma certa.
- Aula 03 – Aula 02 – Prof. Felipe Silveira Como fazer revisões rápidas e eficientes.
- Aula 04 – Aula 03 – Prof. Felipe Silveira Análise Estatística: saiba os assuntos mais cobrados.
- Aula 05 – Aula 04 – Prof. Felipe Silveira Ferramentas de Estudo: quais utilizar.
PETROBRAS (Ênfase 7 - Ciência de Dados) Trilha Estratégica
- Aula 01 – Aula demo Comece por aqui! ? Vídeos O que é a Trilha Estratégica? Como escolher a Trilha adequada ao seu perfil? Como encontrar o material de estudos? Como executar a Trilha Estratégica? Como enviar dúvidas relativas à Trilha Perguntas Frequentes
- Aula 02 – Trilha 00 Trilha Estratégica p/ PETROBRAS (Ênfase 7 – Ciência de Dados)
- Aula 03 – Trilha 01 Trilha Estratégica p/ PETROBRAS (Ênfase 7 – Ciência de Dados)
- Aula 04 – Trilha 02 Trilha Estratégica p/ PETROBRAS (Ênfase 7 – Ciência de Dados)
- Aula 05 – Trilha 03 Trilha Estratégica p/ PETROBRAS (Ênfase 7 – Ciência de Dados)
- Aula 06 – Trilha 04 Trilha Estratégica p/ PETROBRAS (Ênfase 7 – Ciência de Dados)
- Aula 07 – Trilha 05 Trilha Estratégica p/ PETROBRAS (Ênfase 7 – Ciência de Dados)
- Aula 08 – Trilha 06 Trilha Estratégica p/ PETROBRAS (Ênfase 7 – Ciência de Dados)
- Aula 09 – Trilha 07 Trilha Estratégica p/ PETROBRAS (Ênfase 7 – Ciência de Dados)
- Aula 10 – Trilha 08 Trilha Estratégica p/ PETROBRAS (Ênfase 7 – Ciência de Dados)
- Aula 11 – Trilha 09 Trilha Estratégica p/ PETROBRAS (Ênfase 7 – Ciência de Dados)
- Aula 12 – Trilha 10 Trilha Estratégica p/ PETROBRAS (Ênfase 7 – Ciência de Dados)
- Aula 13 – Trilha 11 Trilha Estratégica p/ PETROBRAS (Ênfase 7 – Ciência de Dados)
- Aula 14 – Trilha 12 Trilha Estratégica p/ PETROBRAS (Ênfase 7 – Ciência de Dados)
- Aula 15 – Trilha 13 Trilha Estratégica p/ PETROBRAS (Ênfase 7 – Ciência de Dados)
- Aula 16 – Trilha 14 Trilha Estratégica p/ PETROBRAS (Ênfase 7 – Ciência de Dados)
- Aula 17 – Trilha 15 Trilha Estratégica p/ PETROBRAS (Ênfase 7 – Ciência de Dados)
- Aula 18 – Trilha 16 Trilha Estratégica p/ PETROBRAS (Ênfase 7 – Ciência de Dados)
- Aula 19 – Trilha 17 Trilha Estratégica p/ PETROBRAS (Ênfase 7 – Ciência de Dados)
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