O que você encontrará neste material
Prepare-se para o concurso da DATAPREV 2026 com uma apostila desenvolvida especificamente para o cargo de Analista de Tecnologia da Informação Perfil 4: Inteligência da Informação.
O material organiza um dos conteúdos mais técnicos do concurso em uma preparação progressiva, didática e direcionada à prova da Fundação Getulio Vargas (FGV), partindo dos fundamentos matemáticos e estatísticos até temas avançados de Ciência de Dados e Inteligência Artificial.
Preparação específica para Inteligência da Informação
Esta não é uma apostila genérica de Ciência de Dados ou Inteligência Artificial adaptada para diferentes concursos.
O conteúdo foi desenvolvido especificamente para o Perfil 4 Inteligência da Informação da DATAPREV 2026, reunindo os conhecimentos necessários em uma sequência estruturada para facilitar a compreensão e a revisão.
Quatro grandes áreas de estudo
A preparação está organizada a partir dos grandes blocos de Conhecimentos Específicos do perfil:
- Matemática e Estatística Aplicada
- Ciência de Dados
- Linguagens e Softwares em Ciências de Dados
- Banco de Dados
Os conteúdos avançam dos fundamentos para aplicações mais complexas, ajudando o candidato a construir a base necessária antes de enfrentar os assuntos mais técnicos.
Matemática e Estatística Aplicada
Entre os assuntos abordados estão:
- Cálculo, limites, derivadas e integrais
- Máximos e mínimos
- Álgebra linear
- Vetores e matrizes
- Normas, autovalores e autovetores
- Probabilidade e variáveis aleatórias
- Esperança, variância e covariância
- Distribuições de probabilidade
- Estatística descritiva
- Teorema do Limite Central
- Testes de hipótese
- Intervalos de confiança
- Inferência bayesiana
- Correlação de Pearson
- Boxplot e identificação de outliers
Ciência de Dados e Machine Learning
A apostila também desenvolve os principais conceitos relacionados à análise de dados e ao aprendizado de máquina, incluindo:
- Aprendizado supervisionado
- Regressão linear
- Regressão logística
- Árvores de decisão
- Random Forest
- Support Vector Machines (SVM)
- K-Nearest Neighbors (K-NN)
- Principal Component Analysis (PCA)
- K-Means
- Mistura de gaussianas
- Redes neurais artificiais
- Deep Learning
- Visão computacional
- Processamento de Linguagem Natural
- ETL
- Mineração, tratamento e visualização de dados
Linguagens, ferramentas e dados
O material contempla ainda tecnologias e ferramentas importantes para o Perfil 4:
- Python
- NumPy e Pandas
- Matplotlib e Seaborn
- TensorFlow, Keras e PyTorch
- R e suas bibliotecas
- Apache Hadoop
- Apache Spark
- Modelagem de dados
- SQL e NoSQL
- Data Lakes
- Big Data
Preparação direcionada à FGV
A abordagem foi pensada inclusive para candidatos que ainda não possuem domínio aprofundado de cálculo, estatística ou aprendizado de máquina.
Os conceitos são apresentados de maneira progressiva, buscando explicar primeiro o raciocínio necessário para compreender o assunto e avançando posteriormente para sua formalização técnica e aplicação.
Teoria + prática + questões
Além do desenvolvimento teórico, a apostila utiliza diferentes recursos para consolidar a aprendizagem:
- Exemplos resolvidos
- Aplicações práticas
- Explicações progressivas
- Erros comuns em prova
- Questões comentadas
- Questões inéditas para treinamento
- Resumos dos principais conteúdos
- Checklists de aprendizagem
Método Veloz
A preparação segue uma sequência lógica:
APRENDER COMPREENDER PRATICAR CORRIGIR REVISAR SIMULAR
A proposta é construir primeiro uma base sólida para depois avançar aos conteúdos de maior complexidade, evitando que Matemática, Estatística, Ciência de Dados e Inteligência Artificial se transformem em assuntos desconectados.
Diferenciais da apostila
- Desenvolvida especificamente para a DATAPREV 2026
- Foco no Perfil 4 Inteligência da Informação
- Direcionada ao cargo de Analista de Tecnologia da Informação
- Conteúdo progressivo dos fundamentos aos temas avançados
- Matemática e Estatística explicadas de forma estruturada
- Ciência de Dados e Machine Learning
- Python, R e principais bibliotecas
- Banco de Dados e Big Data
- Questões comentadas e inéditas
- Resumos e checklists de aprendizagem
- Material 100% autoral
- Preparação direcionada ao perfil da FGV
Para quem é esta apostila?
Indicada tanto para candidatos que já trabalham com dados quanto para quem precisa construir a base matemática, estatística e computacional necessária para disputar as vagas do Perfil 4 Inteligência da Informação da DATAPREV 2026.
Dos fundamentos matemáticos à Inteligência Artificial, uma preparação organizada para dominar o conteúdo do seu perfil.
