Cientista de Dados Cláusulas Exemplificativas

Cientista de Dados. O Cientista de dados é um profissional da INTERESSADA que atua em área voltada para o estudo e análise de dados, estruturados ou não, objetivando extração de conhecimento ou insights para possíveis tomadas de decisão, de maneira similar à mineração de dados, porém com aplicabilidade de inteligência de dados. Ciência de dados integra conceitos de Big Data e Machine Learning, além de técnicas de outras áreas interdisciplinares como estatística, economia, engenharia e outros subcampos da computação como: Banco de Dados e Análise de Agrupamentos (Cluster Analysis). Dentre as variadas utilidades da Ciência de Dados, destaca-se que esta tem potencial para transformar uma grande quantidade de dados brutos em insights de negócios e, com isso, auxiliar, com inteligência de dados, especialmente em caráter preditivo, as organizações em tomadas de decisões em seu ciclo de melhoria contínua, especialmente em termos de eficiência, escalabilidade e economicidade. O Cientista de Dados também deve disponibilizar capacidade técnica para especificar e implantar Solução de Software. utilizando Práticas Ágeis. que operacionalize desenho, implementação e implantação de modelos de analytics e inteligência de dados. O Cientista de Dados também deve disponibilizar capacidade técnica para mentoriar design de Processo de Solução de Software. utilizando Práticas Ágeis. que possibilite disciplinar especificação, implementação e implantação de modelos de analytics e inteligência de dados, compreendendo a definição e elicitação de modelos operacionais e organizacionais, processos, papéis, responsabilidades e requisitos de arquitetura de tecnologia. Em termos de Certificações, abaixo reporta-se a qualificação técnica esperada para este perfil: ● Certified Analytics Professional (CAP); ● Certificação Associado Cloudera (CCA) - Analista de Dados; ● Certificação Profissional Cloudera - Engenheiro de Dados CCP; ● Data Science Council of America (DASCA); ● HDP Data Science; ● Certificação Profissional de Análises Avançadas do SAS (SAS Academy for Data Science); ● Certificação de Cientista de Dados do SAS. Em termos de Tecnologia de Escrita de Código, abaixo reporta-se a qualificação técnica esperada para este perfil: ● Python; ● R; ● SQL; ● SAS.
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Cientista de Dados. Curso Superior completo em área de Tecnologia da Informação, Administração, Matemática, Estatística, Economia; ou Curso Superior completo em áreas estatísticas correlatas.
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Cientista de Dados. TRATAMENTO DE DADOS: 1. Normalização numérica. 2. Discretização. 3. Tratamento de dados ausentes. 4. Tratamento de outliers e agregações. MÉTODOS DE OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA: 1. Gradiente descendente. 2. Gradiente descendente em lote. 3. Gradiente descendente estocástico. 4. Simulated annealing. 5. Programação linear (método Simplex). 6. Pesquisa operacional. 7. Grid search e randomized search. LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO E FRAMEWORKS: 1. Python. 2. Linguagem de programação R. FUNDAMENTOS DE PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA: 1. Probabilidade e probabilidade condicional. 2. Independência de eventos, regra de Bayes e teorema da probabilidade total. 3. Variáveis aleatórias e funções de probabilidade. 4. Principais distribuições de probabilidade discretas e contínuas: distribuição uniforme, distribuição de Bernoulli, distribuição binomial, distribuição multinomial e distribuição normal. 5. Medidas de tendência central: média (aritmética, ponderada, geométrica e harmônica), mediana e moda. 6. Medidas de dispersão: amplitude, variância, desvio padrão e coeficiente de variação. 7. Coeficiente de correlação de Xxxxxxx. 8. Teorema central do limite. 9. Regra empírica (regra de três sigma) da distribuição normal. 10. Modelos probabilísticos gráficos: modelos de Markov, filtros de Kalman e redes bayesianas. 11. Testes de hipóteses: teste-z, teste-t, valor-p, testes para uma amostra, testes de comparação de duas amostras, ANOVA, teste de normalidade (chi square) e intervalos de confiança. 12. Histogramas e curvas de frequência. Diagrama boxplot. Avaliação de outliers. 3005 - Especialista em BigData BIG DATA: 1. Fundamentos. 2. Tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados. 3. Conceitos dos três Vs. 4. Fluxo de big data: ingestão, processamento e disponibilização. 5. Armazenamento de big data. 6. Pipeline de dados. 7. Processamento distribuído. 8. Conceitos de data lake. 9. ETL X ELT. 10. Soluções de big data. 10.1. Arquitetura do ecossistema Apache Hadoop. 10.2. Componentes Hadoop: HBase, Kudu, Sqoop, Nifi, Hive, Impala, Spark, Spark Streaming, SOLR, Oozie, Yarn, Kafka, Flink e AirFlow. 11. Arquiteturas de big data. 11.1. Arquitetura Lambda. 11.2. Arquitetura Kappa. 11.3. Arquitetura de IoT. 11.4. Arquitetura de cloud computing para dados (GCP, AWS, Huaweii). INGESTÃO DE DADOS: 1. Conceito de ingestão de dados. 2. Ingestão de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. 3. Ingestão de dados em lote (batch). 4. Ingestão de dados em streaming. 5. I...
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  • PROTEÇÃO DE DADOS 16.1. As Partes deverão, nos termos deste Contrato, cumprir com suas respectivas obrigações que lhes forem impostas de acordo com as diretrizes estabelecidas na “Lei de Proteção de Dados Pessoais” que, para fins desta cláusula, significam todas as leis, regras, regulamentos, ordens, decretos, orientações normativas e auto regulamentações aplicáveis à proteção de dados pessoais, incluindo, sem limitação, a Lei nº 13.709/2018 (“LGPD”).

  • DA GARANTIA DE EXECUÇÃO DO CONTRATO 4.1 Não será exigida garantia da execução do contrato, mas a CONTRATANTE poderá reter, do montante a pagar, valores para assegurar o pagamento de multas, indenizações e ressarcimentos devidos pela CONTRATADA.

  • DA POLÍTICA DE DISTRIBUIÇÃO DE RESULTADOS Artigo 32 – Os rendimentos auferidos pelo FUNDO, incluindo lucros obtidos com negociações dos ativos, valores mobiliários e modalidades operacionais integrantes do FUNDO serão incorporados ao patrimônio líquido do FUNDO.

  • PRAZO DE GARANTIA A garantia deverá ser da seguinte forma: Para todos os itens, a contar do recebimento definitivo do objeto pela Contratante. De acordo com o especificado no item 15, deste Edital.

  • PRAZO DE VIGÊNCIA DO CONTRATO até 30/06/2026

  • DA GARANTIA DO CONTRATO 18.1. Será exigida da licitante vencedora, no ato da assinatura do Contrato, prestação de garantia em favor do Sesc-AR/DF, correspondente a 10% (dez por cento) do valor do Contrato, nos termos do Art. 27, do Anexo I, da Resolução Sesc nº. 1.252/2012, em uma das seguintes modalidades:

  • DA PROTEÇÃO DE DADOS 18.1. É vedado às partes a utilização de todo e qualquer dado pessoal repassado em decorrência da execução contratual para finalidade distinta daquela do objeto da contratação, sob pena de responsabilização administrativa, civil e criminal.

  • PROTEÇÃO DE DADOS PESSOAIS A CONTRATADA REALIZARÁ O TRATAMENTO DOS DADOS PESSOAIS FORNECIDOS PELO CONTRATANTE POR MEIO DO PRESENTE CONTRATO SEMPRE EM ESTRITA OBSERVÂNCIA ÀS DISPOSIÇÕES PREVISTAS NA LEI GERAL DE PROTEÇÃO DE DADOS PESSOAIS - “LGPD” (LEI FEDERAL 13.709/2018) E QUAISQUER OUTRAS REGULAMENTAÇÕES APLICÁVEIS SOBRE O TEMA, DURANTE A VIGÊNCIA DO CONTRATO.

  • DA GARANTIA DE EXECUÇÃO CONTRATUAL A garantia de execução contratual, quando exigida pelo CONTRATANTE em decorrência da celebração do contrato, deverá obedecer às normas previstas no Edital indicado no preâmbulo deste instrumento.

  • GARANTIA DE EXECUÇÃO DO CONTRATO 52.1 A Garantia de Execução do Contrato deverá ser fornecida ao Contratante até a data fixada na Notificação de Adjudicação, no valor estipulado nos Dados do Contrato de acordo com o formulário apropriado, por banco ou seguradora aceitável pelo Contratante. A Garantia de Execução do Contrato deverá ter validade até 30 (trinta) dias contados da data de emissão do Termo de Recebimento Definitivo das Obras (TRDO), no caso de Garantia Bancária, e até 01 (um) ano da data de emissão do TRDO, no caso de Seguro Garantia.