Descrição
Apostila Concurso SEA SC 2022 Analista Informática
Cargo: Analista de Informática
Editora: DOMINA CONCURSOS
Edição: 2022
Nível: Superior
Banca: IBAPE
Edital: Acesso ao Edital
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Conhecimentos Básicos
(Totalmente de Acordo com Edital 2022)
LÍNGUA PORTUGUESA: Compreensão e interpretação de textos de gêneros variados. Reconhecimento de tipos e gêneros textuais. Domínio da ortografia oficial. Domínio dos mecanismos de coesão textual: emprego de elementos de referenciação, substituição e repetição, de conectores e de outros elementos de sequenciação textual; emprego de tempos e modos verbais. Domínio da estrutura morfossintática do período: emprego das classes de palavras; relações de coordenação entre orações e entre termos da oração; relações de subordinação entre orações e entre termos da oração; emprego dos sinais de pontuação; concordância verbal e nominal; regência verbal e nominal; emprego do sinal indicativo de crase; colocação dos pronomes átonos. Reescrita de frases e parágrafos do texto; significação das palavras; substituição de palavras ou de trechos de texto; reorganização da estrutura de orações e de períodos do texto; reescrita de textos de diferentes gêneros e níveis de formalidade. Correspondência oficial (conforme Manual de Redação Oficial do Governo do Estado de Santa Catarina); aspectos gerais da redação oficial; finalidade dos expedientes oficiais; adequação da linguagem ao tipo de documento; adequação do formato do texto ao gênero.
LEGISLAÇÃO E ÉTICA NA ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA: Constituição Federal de 1988, artigos 1º ao 16 e artigos 37 ao 41. Artigos 312 ao 327 do Código Penal. Moralidade. Ética funcional. Regras Deontológicas. Lei nº 13.709/2018 – Lei Geral de Proteção de Dados. Constituição do Estado de Santa Catarina, de 1989. Lei nº 6.745/1985 – Estatuto dos Servidores Públicos Civis do Estado de Santa Catarina. Lei Complementar nº 491/2010 – Estatuto Jurídico Disciplinar no âmbito da Administração Direta e Indireta do Estado de Santa Catarina Moralidade. Ética funcional. Regras Deontológicas.
INFORMÁTICA BÁSICA: Conceitos básicos de informática, componentes funcionais de computadores (hardware e software), periféricos e dispositivos de entrada, saída e armazenamento de dados. Windows e Linux: conceitos básicos e características. Conceitos e funções de aplicativos de editores de texto, planilhas eletrônicas, gráficos, apresentações e gerenciadores de banco de dados. Conceitos de organização e de gerenciamento de arquivos e pastas. Segurança da informação, sistemas antivírus, Spyware, Malware, Phishing, Spam, sistemas de backup, criptografia, assinatura digital e autenticação. Intranet e Internet: conceitos básicos e utilização de tecnologias, ferramentas e aplicativos associados à internet; navegação, correio eletrônico, grupos de discussão, busca e pesquisa. Compactadores de arquivos, chat, softwares e ambientes para reuniões virtuais – Zoom, Google Meeting, Microsoft Teams e Skype.
RACIOCÍNIO LÓGICO QUANTITATIVO: Entendimento da estrutura lógica de relações arbitrárias entre as pessoas, lugares, objetos ou eventos fictícios; dedução de novas relações em função de relações fornecidas e avaliação das condições usadas para estabelecer a estrutura daquelas relações. 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 e discriminação de elementos; problemas utilizando as operações fundamentais.
Conhecimentos Específicos
(Totalmente de Acordo com Edital 2022)
Cálculo; Pré-cálculo: Conjuntos, Coordenadas Cartesianas, Cônicas e Produtos Notáveis; Funções; Limites; Derivadas; Derivadas parciais; Máximos e Mínimos; Esboços de Gráficos de Funções; Integrais; Álgebra Linear para Ciência de Dados. Notação de vetores e matrizes; Operações com vetores e matrizes; produto escalar e produto vetorial; Matriz identidade, inversa e transposta; Transformações lineares; Normas (L1, L2); Autovalores e autovetores; Decomposição SVD; Álgebra linear e operações matriciais com Python Numpy. Probabilidade e estatística; Conceitos de Probabilidade: Modelo de probabilidade, Probabilidade Condicional, Independência, Variáveis Aleatórias, Esperança, Variância e Covariância; Distribuições Contínuas e Discretas: Normal, t-Student, Poisson, Exponencial, Binomial, Dirichlet; Distribuições multidimensionais; matriz de covariância; Estatísticas Descritivas; Inferência Estatística: Teorema do Limite Central, Teste de Hipótese e Intervalo de Confiança, Estimador de Máxima Verossimilhança, Inferência Bayesiana; Coeficiente de correlação de Pearson; Histogramas e curvas de frequência; Diagrama boxplot; Avaliação de outliers. Algoritmos e estrutura de dados; Complexidade de algoritmos e notação assintótica (Big O); Conceitos modernos de sistemas de informação; Conceitos Nuvem: IaaS, PaaS e SaaS; Conceitos de Containers: construção, registro, execução e orquestração; Conceitos básicos de DevOps: versionamento com git, pipeline e CI/CD. Machine learning aplicado; Noções de Visão computacional com redes neurais convolucionais; Classificação de imagens; Detecção de objetos; Segmentação de objetos e instâncias; Noções de Processamento Natural de Linguagem; Stopwords, stemização e n-grams; TF-IDF; Modelagem de tópicos (LDA, NMF); Word embeddings: CBOW e Skip Gram; Conceitos Básicos em Séries Temporais. Manipulação, tratamento e visualização de dados; Técnicas de visualização de dados (questão 1/2); Técnicas de visualização de dados (questão 2/2); Lidando com valores faltantes e com dados categóricos; Normalização numérica; Detecção e tratamento de outliers; 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. Banco de dados e data warehouse; Modelo entidade-relacionamento; Mapeamento lógico relacional; Normalização; Linguagem de definição e manipulação de dados (SQL); Conceitos de data warehousing e modelagem multidimensional (esquema estrela); Conceitos gerais de Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN e Spark; Conceitos de Bancos NoSQL e Armazenamento orientado a objeto (object store). ARQUITETURA DE COMPUTADORES: conceitos e configurações básicas hardwares, software, sistema operacional, dispositivos de entrada e saída, periféricos, memória, processador, dispositivos de armazenamento. SISTEMAS OPERACIONAIS: conceitos e configurações básicas de MS Windows e Linux. Gerenciamento de memória, programas, processos, entrada e saída. Gerenciamento de sistemas de arquivos. Servidor de aplicação WILDFLY e Microsoft IIS. Noções e conceitos de desenvolvimento para dispositivos móveis. ENGENHARIA DE SOFTWARE: análise e projeto estruturado e orientado a objetos, UML. Modelagem funcional e de dados. Testes, homologação e implantação de sistemas. MÉTRICAS DE SOFTWARE: pontos de função, pontos de casos de uso. Metodologia de Desenvolvimento de Software: XP, RUP, Scrum, Software para versionamento (SVN).
Apostila Concurso SEA SC 2022 Analista Informática
