Descrição
Apostila Analista em Gestão Pública Estatístico Vitória ES 2024
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Conteúdo Programático
Conhecimentos Básicos
(Totalmente de Acordo com Edital 2024)
Língua Portuguesa: 1. Interpretação e Compreensão de texto. 2. Organização estrutural dos textos. 3. Marcas de textualidade: coesão, coerência e intertextualidade. 4. Modos de organização discursiva: descrição, narração, exposição, argumentação e injunção; características específicas de cada modo. 5. Tipos textuais: informativo, publicitário, propagandístico, normativo, didático e divinatório; características específicas de cada tipo. 6. Textos literários e não literários. 7. Tipologia da frase portuguesa. 8. Estrutura da frase portuguesa: operações de deslocamento, substituição, modificação e correção. 9. Problemas estruturais das frases. 10. Norma culta. 11. Pontuação e sinais gráficos. 12. Organização sintática das frases: termos e orações. 13. Ordem direta e inversa. 14. Tipos de discurso. 15. Registros de linguagem. 16. Funções da linguagem. 17. Elementos dos atos de comunicação. 18. Estrutura e formação de palavras. 19. Formas de abreviação. 20. Classes de palavras; os aspectos morfológicos, sintáticos, semânticos e textuais de substantivos, adjetivos, artigos, numerais, pronomes, verbos, advérbios, conjunções e interjeições; os modalizadores. 21. Semântica: sentido próprio e figurado; antônimos, sinônimos, parônimos e hiperônimos. 22. Polissemia e ambiguidade. 23. Os dicionários: tipos; a organização de verbetes. 24. Vocabulário: neologismos, arcaísmos, estrangeirismos; latinismos. 25. Ortografia e acentuação gráfica. 26. A crase.
Raciocínio Lógico e Matemático: 1. Lógica: proposições, conectivos, equivalências lógicas, quantificadores e predicados. 2. Conjuntos e suas operações, diagramas. 3. Números inteiros, racionais e reais e suas operações. 4. Proporcionalidade direta e inversa, porcentagem e juros. 5. Medidas de comprimento, área, volume, massa e tempo. 6. Estrutura lógica de relações arbitrárias entre pessoas, lugares, objetos ou eventos fictícios; dedução de novas informações das relações fornecidas e avaliação das condições usadas para estabelecer a estrutura daquelas relações. 7. Compreensão e análise da lógica de uma situação, utilizando as funções intelectuais: raciocínio verbal, raciocínio matemático, raciocínio sequencial, orientação espacial e temporal, formação de conceitos, discriminação de elementos. 8. Compreensão de dados apresentados em gráficos e tabelas. 9. Raciocínio lógico envolvendo problemas aritméticos, geométricos e matriciais. 10. Problemas de contagem e noções de probabilidade. 11. Geometria básica: ângulos, triângulos, polígonos, distâncias, proporcionalidade, relações métricas no triângulo retângulo, perímetro e área. 12. Noções de estatística: média, moda, mediana e desvio padrão. 13. Plano cartesiano: sistema de coordenadas, distância. 14. Problemas de lógica e raciocínio.
Noções de Direito Constitucional: 1. Organização do Estado: 1.1. Da União; 1.2. Dos Estados Federados; 1.3. Dos Municípios; 2. Da Administração Pública; 3. Dos Servidores Públicos. 4. Organização dos Poderes: 4.1. Poder Legislativo, 4.2. Poder Executivo, 4.3. Poder Judiciário. 5. Da Tributação e do Orçamento: 5.1. Das Finanças Públicas. 6. Da Ordem Econômica e Financeira: 6.1. Dos Princípios Gerais da Atividade Econômica. 7. Lei Orgânica de Vitória; 8. Lei nº 2.994/1982 (Institui o Regime Jurídico dos Funcionários Públicos de Vitória – Estatuto dos Funcionários Públicos) e suas alterações.
Noções de Direito Administrativo: Princípios da Administração Pública. Controle da administração pública: controle administrativo; controle legislativo e controle judiciário. Bens públicos: classificação; administração; utilização; proteção e defesa de bens de valor artístico, estético, histórico, turístico e paisagístico. Agentes públicos. Conceito e classificação. Regime jurídico constitucional. Regime previdenciário. Responsabilidade administrativa, civil e criminal. Remuneração, direitos e vantagens. Agentes administrativos: investidura; exercício; direitos e deveres dos servidores públicos; regimes jurídicos. Processo administrativo: conceito, princípios, fases e modalidades. Poderes da administração: vinculado; discricionário; hierárquico; disciplinar; regulamentar; o poder de polícia: conceito, finalidade e condições de validade. Intervenção do Estado na propriedade: desapropriação; servidão administrativa; requisição; ocupação provisória; limitação administrativa. Responsabilidade civil da administração: reparação do dano; Improbidade Administrativa (Lei nº 8.429/1992). Serviços públicos: conceito; classificação; regulamentação; formas; competência de prestação; concessão; permissão e autorização dos serviços públicos. Organização administrativa: administração direta e indireta, centralizada e descentralizada. Desapropriação: bens suscetíveis de desapropriação; competência; indenização; caducidade; imissão na posse do imóvel desapropriado. Transparência e acesso à informação no Poder Público. Acesso a Informações (Lei nº 12.527/2011). Proteção de dados pessoais na Administração Pública. Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD – Lei nº 13.709/2018). Organizações Sociais (Lei nº 9.637/1998). Organizações da Sociedade Civil de Interesse Público (Lei nº 9.790/1999). Parcerias com Organizações da Sociedade Civil (Lei nº 13.019/2014) e alterações. Consórcios Públicos (Lei nº 11.107/2005). Parcerias Público-Privadas (Lei nº 11.079/2004). Estatuto Jurídico das Estatais (Lei nº 13.303/2016). Licitações e Contratos Administrativos: Lei nº 14.133/2021; Licitação: conceito, natureza jurídica, objeto e finalidade; Princípios básicos e correlatos; Modalidades; Obrigatoriedade, dispensa e inexigibilidade; Procedimento licitatório; Anulação, revogação e recursos administrativos; Sanções e procedimento sancionatório; Crimes em licitações e contratos administrativos; Contrato administrativo: conceito, principais características e espécies; Formalização, execução e inexecução; Duração, prorrogação, renovação, alteração e extinção. Revisão e rescisão. Convênios. Pregão.
Gestão Pública: Processos participativos de gestão pública: conselhos de gestão, orçamento participativo, parceria entre governo e sociedade. Planejamento nas organizações públicas: O ciclo do planejamento; A melhoria contínua (PDCA). Plano plurianual (PPA). Lei de Diretrizes Orçamentárias (LDO). Lei Orçamentária Anual (LOA). Referencial Estratégico das Organizações: Análise de ambiente interno e externo e suas ferramentas: análise SWOT, análise de cenários, matriz GUT. Negócio, missão, visão de futuro, valores. Indicadores de desempenho: Tipos de indicadores; Variáveis componentes dos indicadores. Governo eletrônico: Transparência da administração pública; Controle social e cidadania; Accountability. Gestão de Pessoas por Competências. Mudanças institucionais e da administração gerencial: Conselhos, Organizações Sociais, Organização da Sociedade Civil de Interesse Público (OSCIP), agência reguladora, agência executiva, consórcios públicos. Gestão por resultados na produção de serviços públicos. Governabilidade e governança: Intermediação de interesses (clientelismo, corporativismo e neocorporativismo); Princípios de governança pública.
Conhecimentos Específicos
(Totalmente de Acordo com Edital 2024)
Estatística: 1. Descrição univariada: população e amostra; estatística descritiva e inferencial; classificação e caracterização de uma variável estatística; níveis de mensuração; dados em série e agrupados; distribuições de frequências; histograma e polígono de frequências; medidas de tendência central; medidas de variabilidade absoluta e relativa; medidas de assimetria e curtose. 2. Descrição de variações: índices, fatores e taxas; índices de preços e de quantidades pelo critério de Laspeyres e Paasche; poder aquisitivo e deflacionamento. 3. Fundamentos da Teoria de Probabilidades: experimento aleatório; espaço amostra e eventos; os principais conceitos de probabilidade e os teoremas fundamentais do cálculo; probabilidade condicional; independência de eventos; teorema de Bayes. 4. Variáveis aleatórias unidimensionais discretas: conceito de variável aleatória; função de probabilidade e função de distribuição; valor esperado e desvio padrão de variável aleatória discreta; modelos probabilísticos discretos: Binomial e Poisson. 5. Variáveis aleatórias unidimensionais contínuas: função de densidade e função de distribuição; valor esperado e desvio padrão de variável aleatória contínua; modelos probabilísticos contínuos; distribuição Normal; distribuição T de Student; distribuição F de Snedecor e distribuição qui-quadrado. 6. Variável aleatória bidimensional: independência de variáveis aleatórias; covariância e independência linear; o coeficiente de correlação de Pearson. 7. Amostragem e estimação: estimador, estimativa e distribuições amostrais; distribuição amostral da média; distribuição amostral da proporção; características de um bom estimador. 8. Intervalos de confiança: intervalo para a média populacional; intervalo para a proporção; cálculo do tamanho da amostra para os intervalos de confiança para média e proporção. 9. Testes de Hipóteses: tipos de erros; significância e potência de um teste; testes sobre a média e a proporção populacionais. 10. Análise de variância de classificação simples. 11. Modelo de Regressão Linear Simples e Múltipla: pressupostos básicos; estimadores de Mínimos Quadrados e suas propriedades; testes de significância; coeficientes de determinação; coeficiente de determinação ajustado; estimação de formas linearizáveis; predição por regressão simples e múltipla.
Análise de Dados e Inteligência Artificial: Principais técnicas de pré-processamento de dados estruturados e não estruturados; Técnicas e tarefas de mineração de dados; Classificação; Regras de associação; Análise de agrupamentos (clusterização); Detecção de anomalias; Dados abertos; Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados; Processos de ETL; Formatos e tecnologias: XML, JSON, CSV; Conceitos de modelos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados; Conceitos de Processamento de Linguagem Natural (PLN): semântica vetorial, redução de dimensionalidade, modelagem de tópicos latentes, classificação de textos, análise de sentimentos, representações com n-gramas; Conceitos de ML: fontes de erro em modelos preditivos, validação e avaliação de modelos preditivos, underfitting, overfitting e técnicas de regularização, otimização de hiperparâmetros, separabilidade de dados, redução da dimensionalidade. Modelos lineares, árvores de decisão, redes neurais feed-forward, classificador Naive Bayes; Conhecimentos sobre ferramentas de desenvolvimento de aplicações de aprendizado de máquina: Python 3; Bibliotecas: NLTK, Tensor Flow, Pandas, Numpy, Arrow, Scipy, Scikit-learn, Keras, Pytorch; Conceitos de IA Generativa.
