Apostila Concurso SERPRO 2023 Analista Tecnologia

Apostila Concurso SERPRO 2023 Analista Tecnologia

Cargo: Analista em Tecnologia

Editora: DOMINA CONCURSOS

Edição: 2023

Nível: Superior

Banca: CEBRASPE

Edital: Acesso ao Edital

Quantidade de Páginas: 1447

Não é só uma apostila!

Material teórico completo elaborado totalmente de acordo com o novo edital.
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Conhecimento Básico
(Totalmente de Acordo com Edital 2023)

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.

LÍNGUA INGLESA: 1 Compreensão de textos variados: domínio do vocabulário e da estrutura da língua, ideias principais e secundárias, explícitas e implícitas, relações intratextuais e intertextuais. 2 Itens gramaticais relevantes para compreensão de conteúdos semânticos. 3 Conhecimento e uso das formas contemporâneas da linguagem inglesa.

NOÇÕES DE ESTATÍSTICA/PROBABILIDADE: 1 Estatística descritiva. 2 Distribuição de probabilidade: discreta. 3. Compreensão e representação de dados apresentados em gráficos e tabelas. 4 Medidas de tendência central (média, mediana, moda, medidas de posição, mínimo e máximo) e de dispersão (amplitude, amplitude interquartil, variância, desvio padrão e coeficiente de variação). 5 Variáveis aleatórias e distribuição de probabilidade. 6 Teorema de Bayes. 7 Probabilidade condicional. 8 População e amostra. 9 Variância e covariância. 10 Correlação linear simples. 11 Distribuição binomial e distribuição normal. 12 Noções de amostragem e inferência estatística.

RACIOCÍNIO LÓGICO: 1 Estruturas lógicas. Conectivos, tautologia e contradições, implicações e equivalências, afirmações e negações, argumento, silogismo, validade de argumento. Lógica sentencial (ou proposicional). Proposições simples e compostas. 2 Lógica de argumentação: analogia, inferências, deduções e conclusões. 3 Compreensão do processo lógico que, a partir de um conjunto de hipóteses, conduz, de forma válida, a conclusões determinadas. 4 Raciocínio lógico envolvendo problemas aritméticos, geométricos e matriciais.

LEGISLAÇÃO ACERCA DE PRIVACIDADE E PROTEÇÃO DE DADOS PESSOAIS: 1 Lei nº 13.709/2018 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD): Capítulos I, II, III, IV, VII, VIII e IX. 2 Lei nº 12.527/2011 (Lei de Acesso à Informação): Capítulos I, II, III, IV e V. 3 Lei nº 12.965/2014 (Marco Civil da Internet): Capítulos II e III, Seções I e II. 4 Decreto nº 9.637/2018 (Política Nacional de Segurança da Informação): Capítulo II. 5 Lei nº 12.737/2012 (Lei de Delitos Informáticos): art. 2º. 6 Lei nº 8.078/1990: Capítulo V, Seção VI, e arts. 71 e 72.

Conhecimento Específico
(Totalmente de Acordo com Edital 2023)

SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO: 1 ISO 27000 – Confiabilidade, integridade e disponibilidade. 2 Mecanismos de segurança. 2.1 Criptografia. 2.2 Assinatura digital. 2.3 Garantia de integridade. 2.4 Controle de acesso. 2.5 Certificação digital, ICP-Brasil. 3 Gerência de riscos. 3.1 Ameaça, vulnerabilidade e impacto. 4 Políticas de segurança. 4.1 NBR ISO/IEC 27002:2005. 4.2 NBR ISO/IEC 27001:2013. 4.3 NBR ISO/IEC 15408. 4.4 Políticas de senhas. 5 Autenticação de dois fatores (MFA). 6 OAuth 2, JWT, SSO, Open ID Connect e SAML. 

PROCESSOS DE DESENVOLVIMENTO E SUSTENTAÇÃO DE SOFTWARE: 1 Gerenciamento de Produtos de Software. 1.1 Gerenciamento de produtos com métodos ágeis: Scrum, Kanban, XP, Lean. 2 Gerenciamento de serviços (ITIL V4). 

TECNOLOGIA: 1 Banco de dados. 1.1 Arquitetura de banco de dados: relacional (PostgreSQL, Oracle, SqlServer), não relacional (orientado a documento, chave-valor, grafo, colunar, time series). 1.2 Modelagem de banco de dados: físico, lógico e conceitual. 1.3 Álgebra relacional, SQL/ANSI e linguagens procedurais embarcadas. 1.4 Gestão de banco de dados. 1.4.1 Controle de acesso, usuário, cálculo volumétrico, replicação, cluster, particionamento e esquemas. 2 Servidores web e de aplicação. 2.1 Wildfly, IIS, Apache, Nginx. 3 Linguagens de programação. 3.1 Java, JavaScript, TypeScript, Python, PHP, C# e Go. 4 Tecnologias e práticas frontend web: HTML, CSS, Ajax, frameworks (Bootstrap, Angular, VueJS e React). 4.1 Padrões de frontend. 4.1.1 SPA e PWA. 4.2 Design de interface e de experiência do usuário, responsividade, usabilidade e acessibilidade, prototipação, testes A/B. 5. Tecnologias backend. 5.1 Frameworks: Hibernate, .NET Core, Quarkus, SpringBoot, Flask, Django, NodeJS, Express e NestJS. 5.2 Especificações: JEE (JPA, EJB, JSF, JMS e JTA), JVM. 6 Tecnologia de desenvolvimento móvel: Android (Kotlin), IOS (Swift), Flutter, ReactNative, Ionic, Xamarin e Banco de Dados SQLite. 7 Ferramentas de gestão de configuração: versionamento (Git e GitLab), CI/CD (GitLab CI). 8 Protocolos HTTPS, SSL/TLS, HTTP/2, gRPC e WebSockets. 9 Ferramentas de integração assíncrona. 9.1 Protocolos AMQP e MQTT. 9.2 Ferramentas Kafka, NATS Streaming, ActiveMQ, RabbitMQ e WebSphereMQ. 10 Containers. 10.1 Engine (Docker). 10.2 Orquestração (Kubernetes, OpenShift).   

ENGENHARIA DE SOFTWARE: 1 Engenharia de requisitos. 1.1 Gestão de backlog. 1.2 Produto mínimo viável (MVP). 1.3 Gestão de Dívida Técnica. 1.4 Técnicas de priorização, de estimativas (Análise de Pontos de Função, Story Points). 2 Análise e projeto. 3 Implementação: orientação a objetos, estrutura de dados e algoritmos. 4 Qualidade. 4.1 Análise estática de código. 4.2 Teste unitário. 4.3 Mock, stubs. 4.4 Teste de integração. 4.5 Teste de RNF (carga, estresse). 4.6 Revisão e programação por pares. 5 Gestão de configuração. 5.1 DevOps, modelo de versionamento, merge, branch, pipeline, CI/CD e database migration. 6 Infraestrutura. 6.1 Infraestrutura como código (IAC). 6.2 Linguagens de script (Ansible, Terraform, ShellScript). 7 Resiliência de aplicações. 7.1 Técnica (Cache, Fallback, Circuitbrake, Disaster Recovery, Contingência, Balanceamento de Carga Global de Servidores (GSLB), Site Ativo X Ativo). 8 Monitoração e observabilidade. 9. Low-code e no-code software development. 

ARQUITETURA: 1 Padrões de projeto (GoF, de criação, estruturais, comportamentais). 2 Padrões GRASP (controller, expert). 3 SOLID e Clean Code. 4 Tecnologias de integração. 4.1 Workflow. 4.2 Web services. 4.2.1 RESTful, SOAP e GraphQL. 4.3 Mensageria, stream e CORBA. 5 Design de software. 5.1 DDD – Domain-Driven Design. 5.2 Arquitetura hexagonal. 5.3 Microsserviços (orquestração de serviços e API gateway) e containers. 5.3.1 Padrões de microsserviços (SAGA e CQRS). 6 Transações distribuídas. NUVEM: 1 12 factories. 2 Orientação a serviço. 2.1 IaaS – Infraestrutura com Serviço. 2.2 SaaS – Software como Serviço. 2.3 PaaS – Plataforma como Serviço.     

TÓPICOS AVANÇADOS: 1 Inteligência artificial. 1.1 Análise de dados (Pandas, NumPy, Jupiter, R). 1.2 Aprendizado de máquina. 1.2.1 Técnicas de classificação. 1.2.2 Técnicas de regressão. 1.2.3 Técnicas de agrupamento. 1.2.4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 1.2.5 Técnicas de associação. 1.2.6 Sistemas de recomendação. 1.3 Processamento de linguagem natural (PLN). 1.4 Visão computacional. 1.5 Deep learning. 2 Ciência de dados. 2.1 Big Data. 2.1.1 Fundamentos. 2.1.2 Armazenamento de big data. 2.1.3 Pipeline de dados. 2.1.4 Processamento distribuído. 2.1.5 Conceitos de data lake. 2.2 Armazenamento de Dados. 2.2.1 Sistemas de arquivos distribuídos. 2.2.2 Armazenamento orientado a objeto (object store). 2.2.3 Sistemas de indexação. 2.3 Processamento de Dados. 2.3.1 Conceitos de processamento massivo e paralelo. 2.3.2 Processamento em lote (batch). 2.3.3 Processamento em tempo real (real time). 2.3.4 Processamento MapReduce.