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Santo André e São Bernardo do Campo/SPBanca UFABCInscrições até 28/01/2027

UFABC - Fundação Universidade Federal do ABC

Professor assistente em Ciência de Dados, subárea Ciência de Dados Computacional

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Data da prova

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O que cai na prova

01A prova para Professor Assistente em Ciência de Dados Computacional na UFABC exige domínio profundo em estatística, programação avançada para dados e algoritmos de aprendizado de máquina. Candidatos devem demonstrar expertise em arquiteturas de aprendizado profundo, tecnologias de Big Data e princípios éticos na manipulação de dados. O foco é na capacidade de pesquisa, ensino e aplicação prática de soluções computacionais em Ciência de Dados.

Cronograma até a prova

8 semanas · as 3 primeiras abertas aqui

  1. S1
    Fundamentos de Ciência de Dados e Estatística

    Dominar conceitos básicos de probabilidade, estatística descritiva e inferencial, preparando-se para testes de hipóteses. · 10 h

  2. S2
    Fundamentos de Ciência de Dados e Estatística, Programação para Ciência de Dados

    Aprofundar em testes de hipóteses e regressão linear, e iniciar a prática de programação Python com foco em manipulação de dados (Pandas, NumPy). · 10 h

  3. S3
    Programação para Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina

    Consolidar habilidades em Python para pré-processamento de dados e iniciar o estudo de modelos supervisionados de Aprendizado de Máquina. · 10 h

Semanas 4 a 8 no plano completo, grátis

Experimente uma questão

Fundamentos de Ciência de Dados e Estatística · estilo UFABC · inédita

Em um estudo sobre a eficácia de um novo algoritmo de recomendação, foram coletados dados de engajamento de usuários. Para comparar o desempenho do novo algoritmo (Grupo A) com o algoritmo atual (Grupo B), um pesquisador decide aplicar um teste t de Student para amostras independentes. Assumindo que as variâncias dos grupos são desconhecidas, mas consideradas iguais, qual das seguintes condições é crucial para a validade dos resultados deste teste?

Gabarito: A. A validade do teste t de Student para amostras independentes, especialmente com amostras pequenas, depende da suposição de normalidade das populações. Embora o teste seja robusto a pequenas violações com amostras grandes (Teorema do Limite Central), a normalidade é uma condição fundamental. A igualdade de variâncias é outra suposição, mas a normalidade é sobre a distribuição dos dados. As outras alternativas descrevem resultados esperados, tipos de dados inadequados ou não são condições de validade do teste.

Toque numa alternativa para ver o gabarito comentado.

Como estudar para esta prova

  • Aprofunde-se nos fundamentos teóricos e práticos de algoritmos de Machine Learning e Deep Learning, com ênfase em suas aplicações e limitações.
  • Pratique a resolução de problemas utilizando Python e suas bibliotecas essenciais (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch), simulando cenários reais de análise e modelagem de dados.
  • Mantenha-se atualizado sobre as tendências e desafios em Big Data, interpretabilidade de modelos (XAI) e a dimensão ética da Inteligência Artificial, temas relevantes para a pesquisa e docência.
Kit completoR$ 29,90
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