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Prova 27/09/2024 Prova 27/09/2024

Descrição

Apostila Analista Judiciário Análise de Dados TRF 1 2024

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Conteúdo Programático

Conhecimentos Básicos
(Totalmente de Acordo com Edital 2024)

Língua Portuguesa: Interpretação e Compreensão de texto. Organização estrutural dos textos. Marcas de textualidade: coesão, coerência e intertextualidade. Modos de organização discursiva: descrição, narração, exposição, argumentação e injunção; características específicas de cada modo. Tipos textuais: informativo, publicitário, propagandístico, normativo, didático e divinatório; características específicas de cada tipo. Textos literários e não literários. Tipologia da frase portuguesa. Estrutura da frase portuguesa: operações de deslocamento, substituição, modificação e correção. Problemas estruturais das frases. Norma padrão. Pontuação e sinais gráficos. Organização sintática das frases: termos e orações. Ordem direta e inversa. Tipos de discurso. Registros de linguagem. Funções da linguagem. Elementos dos atos de comunicação. Estrutura e formação de palavras. Formas de abreviação. Classes de palavras; os aspectos morfológicos, sintáticos, semânticos e textuais de substantivos, adjetivos, artigos, numerais, pronomes, verbos, advérbios, conjunções e interjeições; os modalizadores. Semântica: sentido próprio e figurado; antônimos, sinônimos, parônimos e hiperônimos. Polissemia e ambiguidade. Os dicionários: tipos; a organização de verbetes. Vocabulário: neologismos, arcaísmos, estrangeirismos; latinismos. Ortografia e acentuação gráfica. A crase.

Raciocínio Lógico e Matemático: Lógica: proposições, conectivos, equivalências lógicas, quantificadores e predicados. Conjuntos e suas operações, diagramas. Números inteiros, racionais e reais e suas operações, porcentagem e juros. Proporcionalidade direta e inversa. Medidas de comprimento, área, volume, massa e tempo. 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 Compreensão de dados apresentados em gráficos e tabelas. Raciocínio lógico envolvendo problemas aritméticos, geométricos e matriciais. Problemas de contagem e noções de probabilidade. Geometria básica: ângulos, triângulos, polígonos, distâncias, proporcionalidade, perímetro e área. Noções de estatística: média, moda, mediana e desvio padrão. Plano cartesiano: sistema de coordenadas, distância. Problemas de lógica e raciocínio.

Noções de Sustentabilidade: Do Meio Ambiente (Constituição Federal, artigo 225). Conceito de Desenvolvimento Sustentável (Relatório Brundtland). Agenda Ambiental da Administração Pública (A3P), do Ministério do Meio Ambiente e Mudança do Clima (antigo Ministério do Meio Ambiente). Competências das unidades socioambientais no Poder Judiciário e Plano de Logística Sustentável (Resolução CNJ n. 400/2021). Política Nacional sobre Mudanças do Clima (Lei n. 12.187/2009). Política Nacional de Resíduos Sólidos (Lei n. 12.305/2010 e Decreto n° 10.936/2022).

Noções de Direito Administrativo: Princípios básicos da Administração Pública. Princípios da Supremacia do Interesse Público e da Indisponibilidade. Ato administrativo: conceito, elementos, atributos, classificação, espécies, revogação, anulação e convalidação. Poderes e deveres dos administradores públicos: uso e abuso do poder; poderes vinculados, discricionário, hierárquico, disciplinar e regulamentar; poder de polícia; deveres dos administradores públicos. Administração direta e indireta: conceito, característica. Agentes públicos: conceito, classificação. Servidores públicos: cargo, emprego e função públicos. Regime Jurídico dos Servidores Públicos Federais (Lei n. 8.112/1990). Direitos e vantagens. Direito de Petição. Deveres. Proibições. Acumulação. Responsabilidades. Penalidades. Processo administrativo disciplinar e sua revisão. Seguridade Social do Servidor: Benefícios. Regime de Previdência Complementar (Lei n. 12.618/2012). Improbidade Administrativa (Lei n. 8.429/1992). Processo Administrativo (Lei n° 9.784/1999). Licitações e contratos administrativos: Lei n. 14.133/2021. Código de Conduta dos servidores da Justiça Federal (Resolução n. 147/2011 do Conselho da Justiça Federal).

Noções de Direito Constitucional: Constituição: princípios fundamentais. Aplicabilidade das normas constitucionais: normas de eficácia plena, contida e limitada. Normas programáticas. Direitos e garantias fundamentais: direitos e deveres individuais e coletivos, direitos sociais, nacionalidade, direitos políticos. Administração Pública: disposições gerais, servidores públicos. Poder Judiciário: disposições gerais do Supremo Tribunal Federal, do Superior Tribunal de Justiça, dos Tribunais Regionais Federais e dos Juízes Federais, Conselho Nacional de Justiça, Conselho da Justiça Federal. Ordem social: Seguridade Social. Disposições gerais. Da Previdência Social. Da Saúde.

 

Conhecimentos Específicos
(Totalmente de Acordo com Edital 2024)

Fundamentos de Probabilidade e Estatísticas: Probabilidade e probabilidade condicional. Independência de eventos, regra de Bayes e teorema da probabilidade total. Variáveis aleatórias e funções de probabilidade. Principais distribuições de probabilidade discretas e contínuas: distribuição uniforme, distribuição de Bernoulli, distribuição binomial, distribuição multinomial e distribuição normal. Medidas de tendência central: média (aritmética, ponderada, geométrica e harmônica), mediana e moda. Medidas de dispersão: amplitude, variância, desvio padrão e coeficiente de variação. Teorema central do limite. Regra empírica (regra de três sigma) da distribuição normal. Histogramas e curvas de frequência. LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO Conhecimento das linguagens: JavaScript, TypeScript, Java e Python. NumPy. Pandas. SciPy. Conhecimento dos frameworks e toolkits: React, Angular, jQuery, Spring, Spring Boot, Hibernate e JPA. Padrões XML, XSLT, UDDI, WSDL, SOAP e JSON. Tecnologias Web Services, REST e API RESTful e HTTP. Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, NLTK, Matplotlib e Jupyter Notebook.

Banco de Dados: Conceitos e fundamentos. Tipos de dados. Modelo relacional, em rede, hierárquico, distribuído e orientado a objetos. Arquitetura de sistemas de banco de dados. Modelagem de banco de dados relacional. Modelo de dados conceitual, lógico e físico. Modelo e Diagrama Entidade Relacionamento. Modelo Entidade-Relacionamento Estendido (EER). Notação Crow’sfoot (Pé de Galinha). Modelo de Classes da UML 2.5. Normalização. Álgebra relacional. Projeto de banco de dados relacional: dependências funcionais, normalização, projeto lógico de banco de dados e projeto físico de banco de dados. Conhecimento de SGBD. Oracle, PostgreSQL, SQL Server e MySQL. Instalação, operação, tunning, manutenção, gerenciamento, backup e restore. Criação e manutenção de views, funções, stored procedures, triggers, segurança. Conexões. Processamento e otimização de consultas. Processamento de transações, controle de concorrência e recuperação. Segurança em bancos de dados. Algoritmos de busca e indexação: sequenciais, árvores, hashing, bitmaps. Linguagem SQL e PL/SQL. Conhecimento da ferramenta Flyway e Pentaho. Banco de dados Distribuídos. Fundamentos de Big Data. Bancos de dados NoSQL. Conceitos e propriedades das transações (ACID e BASE). Conhecimento das plataformas MongoDB e ElasticSearch. Business Intelligence. Data Warehouse, Data Mart, ODS, Data Mining, Data Lake, ETL e OLAP. Modelagem Dimensional de Dados: básica e avançada. Metodologia CRISP-DM. Criação, implantação e manutenção de rotinas de ETL. Conhecimento das ferramentas QlikSense e Power BI. Governança de Dados. DAMA/DMBOK 2ª edição. Administração de dados e metadados: gestão, organização, coleta e manutenção. Base Nacional de Dados do Poder Judiciário (DATAJUD). Organização das Tabelas Processuais Unificadas do Poder Judiciário. Modelo Nacional de Interoperabilidade (MNI).

Aprendizado de Máquina: Técnicas de classificação: NaiveBayes, regressão logística e redes neurais artificiais. Redes Neurais para classificação. Árvores de decisão: algoritmos ID3, C4.5 e florestas aleatórias (randomforest). Máquinas de vetores de suporte (SVM). K vizinhos mais próximos (KNN – K-nearestneighbors). Avaliação de modelos de classificação: treinamento, teste, validação; validação cruzada; métricas de avaliação; matriz de confusão, acurácia, precisão, revocação, F1-score e curva ROC. Técnicas de regressão: regressão linear e séries temporais. Redes neurais para regressão. Árvores de decisão para regressão. Máquinas de vetores de suporte para regressão. Intervalos de confiança em regressão. Avaliação de modelos de regressão: MAE, MSE, RMSE e coeficiente de determinação (R2). Técnicas de agrupamento: por partição, por densidade e hierárquico. Técnicas de redução de dimensionalidade: seleção de características e análise de componentes principais (PCA). Técnicas de associação: descoberta de conjuntos frequentes e descoberta de regras de associação. Sistemas de recomendação. Aprendizado profundo (Deep Learning): redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes. Redes de Hopfield. Redes Adaline. Long short-term memory (LSTM). Redes perceptron multicamadas recorrentes. Máquinas de Boltzmann. Deepbelief networks. Reconhecimento facial. Classificação de imagens. Detecção de objetos. Deeplearning para visão computacional. Pré-processamento de dados. Tratamento de dados: normalização numérica, discretização, tratamento de dados ausentes, tratamento de outliers e agregações. Diagrama boxplot.

Processamento de Linguagem Natural: Conceito de processamento de linguagem natural (PLN). Conceitos básicos da morfologia. Processamento morfológico em PLN. Dataset e corpus: formação, codificação, características, anotação. Normalização textual (stop words, estemização, lematização e análise de frequência de termos). Reconhecimento de entidades nomeadas e rotulação. Extração de relações. Modelos de representação de texto: N-gramas, modelos vetoriais de palavras (CBOW, Skip-Gram e GloVe), modelos vetoriais de documentos (booleano, TF e TF-IDF, média de vetores de palavras e Paragraph Vector). Métricas de similaridade textual (similaridade do cosseno, distância euclidiana, similaridade de Jaccard, distância de Manhattan e coeficiente de Dice). Aplicações de PLN: sumarização automática de texto (abordagens extrativa e abstrativa), modelagem de tópicos em texto (algoritmos LSI, LDA e NMF), classificação de texto, agrupamento de texto, tradução automática de texto, análise de sentimentos e emoções em texto, reconhecimento de voz (STT – speech-to-text). Visão computacional. Conceitos de representação de imagens. Métodos de filtragem de imagens. Conceitos gerais de reconhecimento de padrões. Detetores de bordas. Técnicas de convolução. Métodos de segmentação. Transformações de Fourier e Wavelets. Transformações de Hough, Snakes e outros métodos de reconhecimento de objetos baseados em modelos. Operadores morfológicos.

Proteção de Dados e Privacidade: Lei n. 13.709/2018. Tratamento de Dados Pessoais no Poder Público, conforme orientação da ANPD. Princípios do Privacy by Design.

Computação em Nuvens: Fundamentos. Características. Modelos de Serviços. Modelos de implantação. NIST SP 800-145.

Gestão de Projetos: Conceitos básicos (PMBOK 7ª Edição).

Governança e Gestão de TI: Conceitos básicos. Framework COBIT 2019. Biblioteca ITIL® versão 4. SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO Conceitos de segurança da informação: Ataques e mecanismos de segurança, classificação de informações, confidencialidade, integridade, disponibilidade, não repúdio, privacidade, controle de acesso, segurança física e lógica; identificação, autorização e autenticação.

Portaria N. 257 DE 31/7/2022: Resolução CNJ no 91/2009; Resolução CNJ no 335/2020; Portaria CNJ no 253/2020; Resolução CNJ no 396/2021; Portaria CNJ no 162/2021; Resolução CNJ no 396/2021; Linguagem de programação Java; Arquitetura distribuída de microsserviços; API RESTful; JSON; Framework Spring; Spring Cloud; Spring Boot; Spring Eureka, Zuul; Map Struct; Swagger; Service Discovery; API Gateway; Persistência; JPA 2.0; Hibernate 4.3 ou superior; HibernateEnvers; Biblioteca Flyway; Banco de dados; PostgreSQL; H2 Database; Serviços de autenticação; SSO Single Sign-On; Keycloak; Protocolo OAuth2 (RFC 6749); Mensageria e Webhooks; Message Broker; RabbitMQ; Evento negocial; Webhook; APIs reversas; Ferramenta de versionamento Git; Ambiente de clusters, Kubernetes; Ferramenta de orquestração de containeres, Rancher; Deploy de aplicações; Continuous Delivery e Continuous Integration (CI/CD).

Noções de Direito Penal: Dos crimes contra a Administração Pública: Crimes praticados por funcionário público contra a administração em geral, Crimes praticados por particular contra a administração em geral, Crimes contra a administração da justiça. Legislação Especial: Crimes resultantes de preconceitos de raça ou de cor (Lei n. 7.716/1989 e Lei n. 14.532/2023). Lei n. 13.869/2019: Crimes de abuso de autoridade.

Apostila Analista Judiciário Análise de Dados TRF 1 2024

Depoimentos

Domina Concursos

"Olá, gostaria de agradecer pelo envio e parabenizá-los pela organização dos materiais e do site Domina Concursos."

Pref paty do alferes rj 2020 técnico em informática
5
Domina Concursos

"Muito obrigada! Prabéns pelo material, é de ótima qualidade e nem acreditei que 13$ seria tão bom! Mas amei muito. Parabéns!"

Ifsul rs 2020 professor D I Design II
5
Domina Concursos

"Excelente material, parabéns, obrigada!"

Prefeitura de pomerode sc 2021 técnico em enfermegem
5
Domina Concursos

"Constatei que são uma empresa de verdade, pois tem uma empresa falsa na internet, fingindo que vende materia. Irei indicar a empresa de vcs para outras pessoas com certeza. Amei o material, super completo, na íntegra. Parabens pelo trabalho de vocês."

Ufram 2021 técnico de laboratório fisiologia humana
5

FAQ

Trabalhamos com o Pagarme e Mercado Pago, o maior sistema de compras online do Brasil, uma empresa que garante sua segurança nas transações. A Domina Concursos está no mercado há muitos anos, se tornando uma empresa transparente em desenvolvimento e comércio de apostilas. Atualmente contamos com uma equipe especializada que trabalham com o objetivo de desenvolver um material de qualidade e priorizar o atendimento/suporte aos clientes.

Assim que for confirmado o pagamento, a apostila será enviada em no máximo 72 horas para o seu e-mail, porém certifique-se de que o e-mail cadastrado no momento da compra está correto.

A apostila digital possui frete grátis, pois é enviada para o e-mail do cliente.

Em alguns casos, o e-mail enviado com o link para download cai na caixa de lixo eletrônico ou spam. Consulte sempre essa caixa, especialmente se seu e-mail for do BOL, UOL, HOTMAIL, GMAIL ou YAHOO!

Sua Apostila é digital, ela será enviada por e-mail através de um link para download, com instruções passo a passo de como efetuar o download. .

A apostila é enviada em formato PDF. Se não tiver conhecimento desse tipo de arquivo, é enviado um link explicando como baixar e/ou atualizar o programa para execução do mesmo.

Você precisará de dois programas que geralmente já estão instalados nos computadores:

  • Acrobat Reader (leitor de PDF)
  • WINRAR

Sim, você pode imprimir qualquer apostila normalmente.

A apostila digital pode ser aberta em qualquer computador, tablet ou smartphone, permitindo que você estude em qualquer lugar, até no caminho do trabalho!

Caso você tenha dificuldades em abrir a apostila no seu celular, certifique-se de que ele possui um leitor de PDF.

Se precisar de ajuda para abrir o material, entre em contato conosco pelo e-mail contato@dominaconcursos.com.br.

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Brindes

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