Apostila Concurso IFSP 2022 Analista T.I. Ciência de Dados

Apostila Concurso IFSP 2022 Analista T.I. Ciência de Dados

Cargo: ANALISTA DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO – ÊNFASE EM CIÊNCIA DE DADOS

Editora: DOMINA CONCURSOS

Edição: 2022

Nível: Superior

Banca: IFSP

Edital: Acesso ao Edital

Não é só uma apostila!

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Conhecimentos Básicos
(Totalmente de Acordo com Edital 2022)

LÍNGUA PORTUGUESA: Leitura e compreensão de textos: informações explícitas e implícitas. Leitura e análise de textos de diferentes gêneros textuais. Linguagem verbal e não verbal. Mecanismos de produção de sentidos nos textos: metáfora, metonímia, paralelismo, ambiguidade, citação. Ortografia oficial. Acentuação tônica e gráfica. Morfologia: estrutura e formação de palavras. Classes de palavras: emprego e funções. Colocação pronominal. Fatores de textualidade: coesão e coerência. Dialogismo entre textos: intertextualidade e paráfrase. Redação Oficial: normas para composição do texto oficial. Tipos de correspondência oficial. Teoria geral da frase e sua análise: orações, períodos e funções sintáticas. Sintaxe de concordância verbal e nominal. Sintaxe de regência verbal e nominal. Norma-padrão e variação linguística: estilística, sociocultural, geográfica, histórica. Crase. Sinais de pontuação em períodos simples e compostos. A pontuação e o entendimento do texto. Semântica: polissemia, ambiguidade, denotação e conotação, figuras e funções de linguagem, vícios de linguagem. Características dos diferentes discursos (jornalístico, político, acadêmico, publicitário, literário, científico etc.)

RACIOCÍNIO LÓGICO: 1.1. Proposição lógica 1.2. Proposições simples e compostas 1.3. Operadores lógicos 1.4. Tabela-verdade 1.5. Equivalências e negações 1.6. Quantificadores lógicos 1.7. Diagramas Lógicos e Argumentos 2. Problemas de Raciocínio Lógico 2.1. Associação de Informações 2.2. Sequencias Lógicas 2.3. Orientação espacial 2.4. Raciocínio Temporal 2.5. Princípio das Gavetas 3. Raciocínio Lógico Matemático 3.1. Conjuntos numéricos 3.2. Razão e Proporção 3.3. Porcentagens 3.4. Equações do 1º Grau 3.5. Análise combinatória 3.6. Probabilidade 3.7. Operações com conjuntos 3.8. Raciocínio lógico aritmético, geométrico e matricial.

LEGISLAÇÃO: 1. Constituição da República Federativa do Brasil de 1988: Dos Princípios Fundamentais. Da Administração Pública. Da Educação, da Cultura e do Desporto. 2. Lei de Diretrizes e Bases da Educação Nacional – Lei n. 9.394/1996. 3. Lei n. 8.112/1990 – Regime Jurídico dos Servidores Públicos Civis da União. Título II – Do Provimento, Vacância, Remoção, Redistribuição e Substituição. Título III – Dos Direitos e Vantagens. Título IV Do Regime Disciplinar (deveres e proibições, acumulação, responsabilidades, penalidades). 4. Lei n. 9.784/1999 – Regula o processo administrativo no âmbito da Administração Pública Federal. 5. Lei n. 14.133, de 1º de abril de 2021. Lei de Licitações e Contratos Administrativos. Títulos I e II. 6. Lei n. 8.429/1992 – Atos de Improbidade Administrativa. 7. Rede Federal de Educação Profissional, Científica e Tecnológica e Institutos Federais de Educação, Ciência e Tecnologia – Lei n. 11.892/2008. 8. Código de Ética Profissional do Servidor Público Civil do Poder Executivo Federal – Decreto n. 1.171/1994. 9. Plano de Carreira dos Cargos Técnicos-Administrativos em Educação – Lei n. 11.091/2005. 10. Lei n. 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados. Capítulo I, II, III, IV e VI. 11. Estatuto do Instituto Federal de São Paulo – Resolução n.º 1, de 31 de agosto de 2009, do Conselho Superior. Alterado pelas Resolução nº 872, de 04 de junho de 2013, e pela Resolução nº 8, de 04 de fevereiro de 2014.

INFORMÁTICA: 1. Sistema Operacional Microsoft Windows. Conhecimentos do ambiente Windows 10; 2. Organização de pastas e arquivos. Operações de manipulação de pastas e arquivos (criar, copiar, mover, excluir e renomear);3. Editor de Textos Microsoft Word 2010 ou superior. Criação, edição, formatação e impressão. Criação e manipulação de tabelas. Inserção e formatação de gráficos e figuras; 4. Planilha Eletrônica Microsoft Excel 2010 ou superior. Criação, edição, formatação e impressão. Utilização de fórmulas. Geração de gráficos. Classificação e organização de dados; 5. Segurança da informação. Conceitos de Proteção e Segurança da Informação. Lei geral de proteção de dados pessoais (LGPD). Antivírus, Vírus e Códigos Maliciosos (Malware). Backup; 6. Internet. Noções básicas. Produção, manipulação e organização de mensagens eletrônicas (e-mail). Repositórios online (armazenamento em nuvem).

Conhecimentos Específicos
(Totalmente de Acordo com Edital 2022)

1.Sistemas operacionais 1.1. Instalação, configuração e comandos de sistemas operacionais baseados em Linux. 2. Programação 2.1. Lógica de programação: construção de algoritmos, tipos de dados e as operações primitivas, variáveis e expressões, comando de atribuição, avaliação de expressões, comandos de entrada e saída, estruturas seqüenciais, estrutura de seleção, estruturas de repetição, modularização, recursividade e programação estruturada. 2.2. Estruturas de dados: análise de algoritmos, listas encadeadas, pilhas e filas, árvores, filas de prioridade e heaps, dicionários de dados, classificação e ordenamento de dados. 2.3. Programação Orientada a Objetos: objetos, classes, atributos e métodos; estado, comportamento e identidade; abstração e encapsulamento; herança e polimorfismo e interfaces. 2.4. Linguagens de programação Python 3.10, Linguagem R 4.1. 2.4.1. Bibliotecas Python: TensorFlow (v2.8), SciPy (v1.8), NumPy (v1.19), Pandas (v1.3.5), Matplotlib (v3.5.1). 2.5. Django 4.0. 2.6. Desenvolvimento Web: HTML 5, CSS 3, JavaScript, Bootstrap, Jquery. 2.7. Conceitos de Machine Learning. 2.7.1. Algoritmos de aprendizado assistidos e não assistidos. 2.7.2. Algoritmos de inteligência artificial e suas aplicações. 2.8. Microsoft PowerBI e Google Data Studio. 2.8.1. Tratamento de Dados. 2.8.2. Geração de Gráficos e exibição de dados. 3. Banco de Dados 3.1. Conceitos sobre sistemas de gerenciamento de banco de dados. 3.2. Projeto e modelagem de banco de dados. 3.2.1. Modelo Entidade-Relacionamento. 3.2.2. Modelo Relacional. 3.2.3. Modelo Físico. 3.3. Álgebra Relacional. 3.4. Normalização (1º, 2º e 3º Forma Normal). 3.5. Linguagem de Definição e Manipulação de Dados (SQL) no PostgreSQL 14.10. 3.6. Conceitos básicos para big data. 3.6.1. Hadoop 3.3.1 e suas aplicações. 4. Análise e Projeto de Sistemas Orientada a Objetos 4.1. Conceitos de análise e projeto orientados a objetos. 4.2. Linguagem de Modelagem Unificada (Unified Modeling Language – UML). 4.3. Análise de Requisitos: Modelo de casos de uso. 4.4. Análise e projeto orientado a objetos em UML. 5. Engenharia e Arquitetura de Software 5.1. Definição dos conceitos de arquitetura de software, componentes, frameworks e padrões de projeto. 5.2 Objetivos, conceitos e evolução da Engenharia de Software. 5.3 Paradigmas de desenvolvimento de software. 5.4 Evolução das metodologias de sistemas e suas principais técnicas. 5.5 Processo de desenvolvimento de software. 5.6 Modelos de software. 5.7 Ciclo de vida. 5.8 Qualidade de software e seus modelos. 5.9 Melhores práticas no desenvolvimento de software. 5.10 Modelagem ágil: Programação extrema (eXtreme Programming – XP), Scrum, TDD (Test-driven development). 6. Sistemas de controle de versão 6.1. Sistemas de controle de versão Subversion e Git. 7. Virtualização 7.1. Definição dos conceitos de virtualização de hardware e software. 7.2 Sistema de virtualização Docker. 7.3 Definição dos conceitos de clusterização. 7.4 Conceitos de Computação em Nuvem. 8. Conhecimentos Estatísticos 8.1. Estatística Descritiva. 8.2. Elaboração de Modelos Matemáticos. 8.2.1. Álgebra Linear. 8.2.2. Regressão Linear. 8.2.3. Regressão Múltipla. 8.2.4. Clustering de Dados. 8.2.5. Operações com matrizes. 9. Ciência de Dados 9.1. Programação em Python 9.2. Visualização de Dados 9.3. Álgebra Linear 9.4. Estatística 9.5. Probabilidade 9.6. Hipótese e Inferência 9.7. Gradiente Descendente 9.8. ETL – Extração, Transformação e Carga de Dados 9.9. Aprendizado de Máquina 9.10. Modelo K-NN 9.11. Modelo Naive Bayes 9.12. Modelo de Regressão Linear Simples 9.13. Modelo de Regressão Múltipla 9.14. Modelo de Regressão Logística 9.15. Árvores de Decisão 9.16. Redes Neurais 9.17. Aprendizado Profundo 9.18. Agrupamento 9.19. Processamento de Linguagem Natural 9.20. Análise de Redes 9.21. Sistemas Recomendadores 9.22. MapReduce 9.23, Linguagem SQL 9.24. Proteção de Dados.

Apostila Concurso IFSP 2022 Analista T.I. Ciência de Dados