ANÁLISE DE VIABILIDADE ECONÔMICA DOS SISTEMAS FOTOVOLTAICOS
Aula com material didático + Apostila
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ÁREA DO ALUNO
Ciência de Dados
Aplicada a SST no eSocial.
" o framework completo entre todas as áreas do eSocial "
PÚBLICO
ALVO
Profissionais de tecnologia, implantação, customizações, validação técnica, auditorias, compliance, gestão, profissionais de departamento pessoal, recursos humanos, contadores, administrativo e outras áreas afins do eSocial.
OBJETIVO
Este curso tem o objetivo de apresentar os conceitos relacionados à área de Ciência de Dados, proporcionar conhecimentos básicos, estado da arte, conceitos, tecnologias e ferramentas utilizadas, bem como conhecer o panorama geral das carreiras na área de Data Science e suas aplicações na gestão do eSocial com foco em SST, além dos fluxos, interações e correspondências no eSocial entre as entradas e saídas de informações relacionadas ao PPRA, PCMSO, LTCAT, Seguro Acidente do Trabalho – SAT, Financiamento da Aposentadoria Especial – FAE e o Fator Acidentário de Prevenção – FAP, de forma a assegurar fluida e segura interface entre a entrada, processamento e saída dos dados, com painel de indicadores para gestão.
CONTEÚDO
1. Modelagem ( topologia ) do eSocial
Lógica;
Conceito;
Estrutura;
Orientação Objeto;
Quanto à finalidade;
2. Lógica do eSocial
Fluxos;
Interações;
Correspondências;
Arquitetura do eSocial
Entradas e saídas de informações do eSocial;
Inteligência e relação entre appliance;
Mensageria;
Parâmetros lógicos ;
3. Data Science I
O que é ciência de dados;
Qual a sua importância;
Ciência de dados e big data;
Ciência de dados e estatística;
Importando dados de bancos de dados.
Conexão direta com bancos de dados.
4. Inteligência Artificial no eSocial
Aprendizado de máquina (Machine Learning);
Aplicações práticas da ciência de dados;
Ciclo de vida e projetos de Data Science;
Metodologias na ciência de dados;
Modus Operandi para cientista de dados;
Algoritmos e Estruturas de Dados/Árvore
Linguagem R;
5. Data Science II
Big Data e Analytics e suas relações no eSocial;
Aplicações da ciência de dados;
Gestão da ciência de dados;
Analise de casos práticos;
Técnicas de ( mineração ) limpeza;
Manipulação de dados;
Aplicação em SST;
Interfaces eSocial;
INSTRUTORES:
Paulo Francisco Vieira de Araújo
É especialista em Orientação a Objetos e Sistemas distribuídos pela Universidade de Brasília e possui graduação em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica de Goiás. Atualmente é Analista de Tecnologia da informação do Ministério Público do Trabalho (MPT) onde atua como Cientista de Dados na Secretaria de Pesquisa e Análise de Informações desenvolvendo projetos de Data Science para potencializar a atuação finalística do MPT. Também tem passagem profissional pelo Ministério Público Federal e Tribunal Superior Eleitoral onde atuou nas áreas de Desenvolvimento de Sistemas, Metodologias de Desenvolvimento e Análise de Negócio.
Professor de cursos de Graduação e Pós-Graduação em Tecnologia da Informação. Assessor em Tecnologia da Informação e Inteligência da Coordenadoria de Análise e Pesquisa de Informações (CAPI) do Ministério Público do Trabalho (Ministério Público da União). Graduado em Tecnologia em Processamento de Dados pela UNIBRAPAR, com especialização em desenvolvimento orientado a objeto pela UNICESP. Atuou como pesquisador colaborador da Universidade de São Paulo (USP), da Universidade de Brasília (UnB) e da Universidade Federal da Bahia (UFBA) em projetos de desenvolvimento de políticas públicas com o uso de recursos de Tecnologia da Informação. Coordenou cursos de graduação e pós-graduação em Tecnologia da Informação da Faculdade UNISABER. Gerenciou o desenvolvimento da solução "Sistema Móvel Gerencial de Ocorrências" da Secretaria de Segurança Pública do Distrito Federal (SSP-DF), bem como de sistemas corporativos no âmbito do Ministério do Trabalho e da Previdência Social (MTPS). Participou do grupo de trabalho que implementou o Nexo Técnico Epidemiológico Previdenciário (NTEP) e o Fator Acidentário de Prevenção (FAP), criados pelas Leis n. 11.430/2006 e 10.666/2003. Criou a plataforma computacional do Sistema de Tratamento de Dados CNIS/SUB para Saúde do Trabalhador (Altruísta - INSS), com foco em monitoramento de benefícios por incapacidade. Atuou por mais de dez anos como analista de sistemas sênior e como gerente de projetos. Tem experiência na aplicação de recursos de Tecnologia da Informação em diagnósticos investigatórios, gerenciais e de inteligência, sobretudo em matéria de relações do trabalho, saúde pública, segurança pública, perícia forense e anti-forense, gestão do conhecimento, esteganografia, criptografia; e em desenvolvimento de soluções de datadiscovery, data mining e business intelligence. Mestrando em Computação Aplicada na Universidade de Brasília. Autor/Co-autor de trabalhos científicos publicados no Brasil e no exterior. http://lattes.cnpq.br/2521932559544440
William Rosa de Souza
CERTIFICADOS:
Os participantes receberão certificado de participação se atenderem, no mínimo, 80% das aulas previstas, assim como cópia de todo material utilizado como audiovisual.
CARGA HORÁRIA: 16 horas ( Teoria e prática).
Coffee break
Material didático digital
Certificado de conclusão
1 hora de Mentoria ON LINE ( 30 dias após término do curso ).
CONSIDERAÇÕES PARA RESSARCIMENTO:
Observações: Caso não ocorra o pagamento até o vencimento, a inscrição será cancelada.
Desistência: Até 30 dias úteis antes do curso a devolução da inscrição será integral.
Após este período, a devolução será de 50% do valor pago ( custos e despesas operacionais do processo de inscrição ex: apostila, crachá, reserva de vaga ).
Cancelamento ou adiamento de cursos: A confirmação do curso será feita com, no mínimo, 05 dias antes do início do treinamento. Caso não tenha quórum mínimo, os cursos serão adiados ou cancelados. Nesse caso, o valor pago será integralmente devolvido.
Reembolsos: Os reembolsos serão realizados através de depósito bancário.
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