Descrição
Apostila Concurso Analista Suporte Sistemas CAESB 2025
- Informações sobre o Concurso da CAESB 2025
- Nível: MÉDIO E SUPERIOR
- Vagas: 303 + CR
- Inscrições Até: 27/01/2025
- Salário Até: R$ 11.961,34
- Taxa de Inscrição: R$ 71,00 A R$ 92,00
- Data da Prova: 09/03/2025
- Banca Organizadora: Cebraspe
Garanta sua aprovação
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Conteúdo Programático
Conhecimentos Básicos
(Totalmente de Acordo com Edital 2025)
Língua Portuguesa: 1 Compreensão e interpretação de textos de gêneros variados. 2 Reconhecimento de tipos e gêneros textuais. 3 Domínio da ortografia oficial. 4 Domínio dos mecanismos de coesão textual. 4.1 Emprego de elementos de referenciação, substituição e repetição, de conectores e de outros elementos de sequenciação textual. 4.2 Emprego de tempos e modos verbais. 5 Domínio da estrutura morfossintática do período. 5.1 Emprego das classes de palavras. 5.2 Relações de coordenação entre orações e entre termos da oração. 5.3 Relações de subordinação entre orações e entre termos da oração. 5.4 Emprego dos sinais de pontuação. 5.5 Concordância verbal e nominal. 5.6 Regência verbal e nominal. 5.7 Emprego do sinal indicativo de crase. 5.8 Colocação dos pronomes átonos. 6 Reescrita de frases e parágrafos do texto. 6.1 Significação das palavras. 6.2 Substituição de palavras ou de trechos de texto. 6.3 Reorganização da estrutura de orações e de períodos do texto. 6.4 Reescrita de textos de diferentes gêneros e níveis de formalidade.
Raciocínio Lógico e Matemático: 1 Conjuntos numéricos. 1.1 Números inteiros, racionais e reais. 2 Sistema legal de medidas. 3 Razões e proporções. 3.1 Divisão proporcional. 3.2 Regras de três simples e compostas. 3.3 Porcentagens. 4 Equações e inequações de 1º e de 2º graus. 5 Sistemas lineares. 6 Funções e gráficos. 7 Princípios de contagem. 8 Progressões aritméticas e geométricas. 9 Compreensão de estruturas lógicas. 10 Lógica de argumentação: analogias, inferências, deduções e conclusões. 11 Lógica sentencial (ou proposicional). 11.1 Proposições simples e compostas. 11.2 Tabelas-verdade. 11.3 Equivalências. 11.4 Leis De Morgan. 11.5 Diagramas lógicos. 12 Lógica de primeira ordem. 13 Princípios de contagem e probabilidade. 14 Operações com conjuntos. 15 Raciocínio lógico envolvendo problemas aritméticos, geométricos e matriciais.
Noções de Informática Básica: 1 Conceito de Internet e intranet. 2 Conceitos e modos de utilização de tecnologias, ferramentas, aplicativos e procedimentos associados a Internet/intranet. 2.1 Ferramentas e aplicativos comerciais de navegação, de correio eletrônico, de grupos de discussão, de busca, de pesquisa, de redes sociais e ferramentas colaborativas. 2.2 Noções de sistema operacional (ambiente Windows). 3 Identificação e manipulação de arquivos. 4 Backup de arquivos. 5 Conceitos básicos de hardware (placa-mãe, memórias, processadores (CPU) e disco de armazenamento (HDs). 6 Periféricos de computadores. 7 Noções básicas de editores de texto e planilhas eletrônicas inclusive na modalidade em nuvem. 8 Segurança na internet. 8.1 Vírus de computadores; spyware; malware; phishing. 9 Transferência de arquivos pela Internet. 10 Computação em nuvem. 11 Ferramentas de Comunicações e reuniões On‐line. 11.1 Microsoft Teams, Google Meet, Zoom, Skype, Google Hangout.
Código de Ética e Conduta e Integridade da CAESB: 1 Princípios e valores, as normas, legislações vigentes e orientações que devem observadas na atividade profissional.
Regulamento de Licitações e Contratações da CAESB: 1 Procedimentos de licitação e de contratação de obras, serviços, compras, locações, concessões, permissões, alienações de bens, serviços de publicidade e outros ajustes de interesse da Companhia de Saneamento Ambiental do Distrito Federal – Caesb.
Legislação de Saneamento: 1 Lei nº 11.445/2007 e suas alterações (Marco Regulatório do setor de saneamento) e Lei nº 14.026/2020 (Atualização do Marco Legal do Saneamento). 2 Resolução nº 14/2011 e suas alterações (Estabelece as condições da prestação e utilização dos serviços públicos de abastecimento de água e de esgotamento sanitário no Distrito Federal).
Conhecimentos do Distrito Federal e Política para Mulheres: 1 Domínio de tópicos atuais e relevantes acerca da realidade étnica, social, histórica, geográfica, cultural, política e econômica do Distrito Federal e da Região Integrada de Desenvolvimento do Distrito Federal e Entorno (RIDE) (Lei Complementar Federal nº 94/1998 e Decreto Federal nº 7.469/2011). 2 Plano Distrital de Política para Mulheres (PDPM).
Legislação: 1 Lei nº 11.340/2006 (Lei Maria da Penha). 2 Lei nº 13.303/2016 (Dispõe sobre o estatuto jurídico da empresa pública, da sociedade de economia mista e de suas subsidiárias, no âmbito da União, dos Estados, do Distrito Federal e dos Municípios). 3 Decreto nº 45.539/2024 (Regulamenta, no âmbito do DF, a Lei Federal nº 13.303/2016, que dispõe sobre o estatuto jurídico da empresa pública, da sociedade de economia mista e de suas subsidiárias, no âmbito da União, dos Estados, do DF e dos Municípios).
Conhecimentos Específicos
(Totalmente de Acordo com Edital 2025)
Engenharia de Software: 1 Engenharia de software. 1.1 Modelos de ciclo de vida de software. 1.2 Metodologias de desenvolvimento de software. 1.3 Arquitetura de software. 1.4 Conceitos e técnicas do projeto de software. 1.5 Processos e práticas de desenvolvimento de software. 1.6 Processo interativo e incremental. 1.7 Práticas ágeis de desenvolvimento de software. 1.8 Gerenciamento de ciclo de vida de aplicações. 1.9 Desenvolvimento orientado por comportamento (BDD). 1.10 Desenvolvimento guiado por testes (TDD). 1.11 Integração contínua. 1.12 Diagrama Entidade Relacionamento (ER). 1.13 Conceitos e ferramentas de DevOps. 1.14 Técnicas de Integração e Implantação Contínua de Código (CI/CD). 2 Engenharia de requisitos. 2.1 Elicitação e Gerenciamento de Requisitos, design thinking. 2.2 Histórias do usuário. 2.3 Critérios de Aceitação. 2.4 User Experience (UX). 2.5 Prototipação. 2.6 Projeto centrado no usuário de software. 2.7 Storytelling. 2.8 Análise de personas (papéis, perfis etc.) de usuários de software. 3 Arquitetura de software. 3.1 Padrão arquitetural Model‐View‐Controller (MVC). 3.2 Sistemas de N camadas. 3.3 Microsserviço. 3.4 Arquitetura orientada a eventos. 3.5 DevOps e CI/CD. 3.6 Refatoração e Modernização de aplicações. 3.7 Práticas ágeis. 3.8 Mediate APIs. 3.9 Arquitetura Cloud Native. 3.10 Padrões de design de software. 3.11 Técnicas de componentização de software. 3.12 Padrões de projeto (design patterns) e anti‐ patterns. 3.13 Padrões de arquitetura de aplicações corporativas (Patterns of Enterprise Applications Architecture). 3.14 Arquitetura de Sistemas WEB e WEB Standards (W3C). 3.15 Arquitetura Orientada a Serviços (SOA). 3.16 Barramento de Serviços Corporativos (ESB). 3.17 Interoperabilidade entre aplicações. 3.18 Conceitos básicos sobre servidores de aplicações. 3.19 Conteinerização de Aplicação. 3.20 Frameworks de persistência de dados. 3.21 Mapeamento objeto‐relacional. 3.22 Serviços de mensageria. 3.23 Padrões: SOAP, REST, XML, XSLT, UDDI, WSDL, JSON, RMI, XML‐HttpRequest. 3.24 Soluções de busca de dados não estruturados. 3.25 Streaming de Dados. 3.26 Arquitetura Publish‐Subscribe. 4 Linguagem de programação. 4.1 Características estruturais das linguagens de programação. 4.2 Orientação a objetos. 4.3 Coleções. 4.4 Tipos genéricos. 4.5 Threads. 4.6 Escalonamento. 4.7 Primitivas de sincronização e deadlocks. 4.8 Garbage collector. 4.9 Tratamento de exceções. 4.10 Anotações. 4.11 Técnicas de profiling. 4.12 Linguagens de desenvolvimento de interfaces ricas (HTML 5, CSS 3). 4.13 JavaScript. 4.14 Java (11 ou superior). 5 Qualidade de software. 5.1 Garantia da qualidade de software. 5.2 Gerência de configuração de software (GIT). 5.3 Testes de software (unitário, integração, funcional, aceitação, desempenho, carga, vulnerabilidade). 5.4 Técnicas para aplicação de testes de software (caixa‐branca, caixa‐preta, regressão e não funcionais). 5.5 Ferramentas para automatização de testes; Técnicas de refatoração de software. 5.6 Tratamento do débito técnico. 5.7 Métricas de qualidade de código. 5.8 Code Smell. 5.9 Auditoria de Sistemas. 6 Estrutura de dados e algoritmos. 6.1 Tipos básicos de dados. 6.2 Tipos abstratos de dados (lista, fila, pilha, árvore, heap). 6.3 Sub‐ rotinas: chamadas por endereço, referência e valor. 6.4 Algoritmos para pesquisa e ordenação. 6.5 Algoritmos para determinação de caminho mínimo. 6.6 Listas lineares e suas generalizações: listas ordenadas, listas encadeadas, pilhas e filas; Vetores e matrizes. 6.7 Árvores e suas generalizações: árvores binárias, árvores de busca, árvores balanceadas (AVL), árvores B e B+. 6.8 Complexidade de algoritmos. 6.9 Programação recursiva. 7 Banco de dados. 7.1 Modelagem de dados (conceitual, lógica e física). 7.2 Criação e alteração dos modelos lógico e físico de dados. 7.3 Abordagem relacional. 7.4 Normalização das estruturas de dados. 7.5 Integridade referencial. 7.6 Metadados. 7.7 Modelagem dimensional. 7.8 Avaliação de modelos de dados. 7.9 Técnicas de engenharia reversa para criação e atualização de modelos de dados. 7.10 Linguagem de consulta estruturada (SQL). 7.11 Linguagem de definição de dados (DDL). 7.12 Linguagem de manipulação de dados (DML). 7.13 Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD). 7.14 Propriedades de banco de dados: atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade. 7.15 Independência de dados. 7.16 Transações de bancos de dados. 7.17 Melhoria de performance de banco de dados. 7.18 Bancos de dados NoSQL. 7.19 Integração dos dados (ETL, Transferência de Arquivos e Integração via Base de Dados). 7.20 Banco de dados em memória. 7.21 Qualidade de dados e gestão de dados mestres e de referência. 7.22 Data Lakes e Soluções para Big Data. 7.23 Diferenciação entre bancos relacionais, multidimensionais, documentos e grafos. 8 Big data e Business intelligence. 8.1 Dado, informação, conhecimento e inteligência. 8.2 Conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de business intelligence (BI). 8.3 Mapeamento de fontes de dados. 8.4 Dados estruturados e dados não estruturados. 8.5 Conceitos de OLAP e suas operações. 8.6 Conceitos de data warehouse. 8.7 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. 8.8 Construção de relatórios e dashboards interativos em ferramentas de BI. 8.9 Manipulação de dados em planilhas. 8.10 Geração de insights a partir de relatórios e dashboards. 8.11 BI como suporte a processos de tomada decisão.
Infraestrutura e Segurança: 1 Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos. 1.1 Arquiteturas de rede. Topologias; Equipamentos de conexão e transmissão; QOS; Modelo OSI da ISO; Arquitetura e protocolos TCP/IP; Nível de aplicação TCP/IP: DNS, FTP, NFS, TELNET, SMTP, HTTP, LDAP, DHCP, IPSEC, SSH, SNMP e NAT; Noções básicas de IPv6. 2 Ambiente UNIX e LINUX. 2.1 Instalação e suporte a TCP/IP, DHCP, DNS, NIS, CIFS, NFS, serviços de impressão em rede. 2.2 Instalação e configuração do Servidor Apache. 2.3 Integração com ambiente Windows, Linguagens de Script. 3 Ambiente Microsoft Windows Server. 3.1 Instalação e suporte de TCP/IP, DHCP, DNS. 3.2 Active Directory, IIS, Terminal Services. 3.3 Serviços de arquivo e impressão em rede. 3.4 Integração com ambiente Unix. 3.5 Linguagens de Script. 4 Gerência de Projetos. 4.1 Gerenciamento do ciclo de vida do sistema: determinação dos requisitos, projeto lógico, projeto físico, teste, implementação. 4.2 O conceito e os objetivos da gerência de projetos. 4.3 Abertura e definição do escopo de um projeto. 4.4 Planejamento de um projeto. 4.5 Diagrama de Rede, Caminho Crítico, Folgas, Estrutura Analítica do Projeto. 4.6 Execução, acompanhamento e controle de um projeto. 4.7 Revisão e avaliação de um projeto. 4.8 Fechamento de um projeto. 4.9 Metodologias, técnicas e ferramentas da gerência de projetos. 5 Segurança da Informação. 5.1 Segurança física e lógica. 5.2 Operação de segurança (Firewall, Proxy, IPS/IDS, DLP, CASB, SIEM, Antivírus, EDR, WAF, Gestão de vulnerabilidades, Monitoração, Backup). 5.3 Softwares maliciosos (ransomware, vírus, worms, spywares, rootkit etc.). 5.4 Ataques (DDoS, SQL Injection, XSS, CSRF, Path Traversal etc.). 5.5 Técnicas de desenvolvimento seguro, SAST/DAST/IAST. 5.6 VPN. 5.7 MDM. 5.8 SSO. 5.9 MFA. 5.10 Gestão de Identidade e acesso (autenticação, autorização e auditoria), RBAC e ABAC. 6 Conceitos de Storage (NAS e SAN) e Virtualização. 6.1 Introdução à virtualização. 6.2 Formas de virtualização. 6.3 Virtualização de computação. 6.4 Virtualização de rede. 6.5 Virtualização de armazenamento: Sistemas virtuais de arquivos, sistemas distribuídos, tecnologias. 7 Arquitetura de Computadores e Computação de Alto Desempenho. 7.1 Conceitos de concorrência, paralelismo e computação distribuída. 7.2 Conceitos básicos de computação em aglomerados (Cluster) e de computação em grades (Grids). 7.3 Balanceamento de carga. 7.4 Avaliação de desempenho. 7.5 DevOps: Princípios e Modelos. 7.6 Contêineres: Introdução e principais tecnologias de contêiner. 7.7 Virtualização a nível de sistema operacional. 7.8 Diferença entre a virtualização dos contêineres e os outros tipos de virtualização. 7.9 Modos de utilização de um container. 7.10 Microsserviços: Conceitos básicos de microsserviços, arquitetura, componentes de serviços, serviços e orquestração. 7.11 Infraestrutura como código. 8 Computação em Nuvem. 8.1 Conceitos de computação em nuvem: benefícios, alta disponibilidade, escalabilidade, elasticidade, agilidade, recuperação de desastres. 8.2 Componentes centrais da arquitetura em nuvem: distribuição geográfica, regiões, zonas de disponibilidade, subscrições, grupos de gestão, recursos. 8.3 Características gerais de identidade, privacidade, conformidade e segurança na nuvem. 8.4 Gestão de custos na nuvem: modelos de faturamento, gerenciamento de subscrições e contas, definição de preço. 9 Gerenciamento de Serviços de TI. 9.1 Fundamentos em Gerenciamento de Serviços segundo ITIL® versão 3: Ciclo de Vida de Serviços. 9.2 Processos de Transição e Operação de Serviços. 9.3 Domínio dos processos COBIT 4.1 (processos do domínio Entrega de Serviço). 10 Segurança da Informação. 10.1 Conceitos gerais: Gerenciamento de resposta a incidente (NIST SP 800‐61). 10.2 Threat intel, threat hunting. 10.3 Testes de penetração; Modelagem de ameaças (STRIDE etc.). 10.4 Conhecimento das Táticas do framework Mitre ATT&CK. 10.5 Gestão de riscos (ISO 31000), Gestão de Continuidade de Negócios (ISO 22301) e Lei Sarbannes‐Oxley. 10.6 Políticas de Segurança de Informação. 10.7 Classificação de informações. 10.8 Norma ISO 27002, Criptografia, certificação digital e assinatura digital. 10.9 Conceitos de segurança em nuvem. 10.10 Segurança em IoT. 10.11 Lei Geral de Proteção de Dados.
Ciência de Dados: 1 Manipulação, tratamento e visualização de dados. 1.1 Técnicas de visualização de dados. 1.2 Lidando com valores faltantes. 1.3 Lidando com dados categóricos. 1.4 Normalização numérica. 1.5 Detecção e tratamento de outliers. 1.6 Manipulação de dataframes com Python Pandas: leitura de dados tabulares, seleção de linhas e colunas, agregação de dados, preenchimento de valores faltantes, remoção de duplicados, junção de dataframes. 2 Aprendizado supervisionado: Regressão e Classificação. 2.1 Métricas de avaliação. 2.2 Overfitting e underfitting de modelos. 2.3 Regularização. 2.4 Seleção de modelos: Erro de Generalização. 2.5 Validação Cruzada. 2.6 Conjuntos de Treino, Validação e Teste. 2.7 Trade off entre Variância e Viés. 2.8 Algoritmos: Regressão Linear e Regressão Logística. 2.9 Árvores de decisão e random forests. 2.10 Máquina de suporte de vetores. 2.11 Naive Bayes. 2.12 K‐NN. 2.13 Ensembles. 2.14 Aprendizado supervisionado com Python scikit‐learn. 2.15 Conceitos de otimização de hiperparâmetros. 3 Aprendizado não supervisionado. 3.1 Redução de dimensionalidade: PCA. 3.2 Agrupamento K‐Means. 3.3 Mistura de Gaussianas. 3.4 Agrupamento Hierárquico. 3.5 Regras de associação. 3.6 Aprendizado não supervisionado com Python scikit‐learn. 4 Redes neurais artificiais. 4.1 Conceitos Básicos em Redes Neurais Artificiais: Definições e Arquitetura. 4.2 Funções de Ativação. 4.3 Otimização de Redes Neurais Artificiais: método do gradiente, método do gradiente estocástico, algoritmo backpropagation, métodos de inicialização dos pesos, Vanishing Gradients. 4.4 Métodos de regularização: penalização com normas L1 e L2, Dropout e Early Stopping. 4.5 Definições básicas de Redes Neurais Convolucionais. 4.6 Definições básicas de Redes Neurais Recorrentes. 4.7 Redes neurais com Python: treino de modelos com Keras e Pytorch.
Processos de Negócio: 1 Planejamento e Gestão Estratégicos de TI. 1.1 PETI e PDTI (Plano Estratégico de TI e Plano Diretor de TI). 1.2 Indicadores de desempenho de TI (KPIs, SLAs, OKRs). 2 Governança de TI. 2.1 COBIT 2019. 2.1.1 Conceitos, disciplinas, técnicas e ferramentas de gerenciamento de serviços de TI. 3 Gerenciamento de Projetos e Produtos. 3.1 Scrum, Kanban e Lean. 3.2 MVP (Minimum Viable Product) e Inovação. 3.3 PMBOK 7ª edição. 3.4 Escritório de projetos. 3.4.1 Funções e responsabilidades. 3.4.2 Gestão de portfólio, programas e projetos. 3.5 Qualidade em Produtos e Serviços de TI. 4 Modelagem de Processos de Negócio. 4.1 Conceitos básicos. 4.2 Identificação e delimitação de processos de negócio. 4.3 Técnicas de mapeamento de processos (modelos AS‐IS). 4.4 Técnicas de análise e simulação de processos. 4.5 Construção e mensuração de indicadores de processos. 4.6 Técnicas de modelagem de processos (modelos TO‐BE). 4.7 Modelagem de processos BPMN: notação, artefatos e atividades. 5 Automação de processos de negócio. 5.1 Conceitos. 5.2 Ferramentas e tecnologias para automação de processos (RPA, BPMN, BPMS). 6 Transformação Digital. 6.1 Conceitos e impacto da transformação digital nas organizações. 6.2 Tecnologias emergentes (IA, ML, IoT). 6.3 Automação Inteligente e Hiperautomação.
