Descrição
Apostila DATAPREV 2023 Analista TI Inteligência Informação
Cargo: Analista TI Inteligência Informação
Editora: DOMINA CONCURSOS
Edição: 2023
Nível: Superior
Banca: Cebraspe
Edital: Acesso ao Edital
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Conhecimento Básico
(Totalmente de Acordo com Edital 2023)
Língua Portuguesa: 1 Compreensãoeinterpretação detextosdegênerosvariados. 2 Reconhecimento de tipos e gêneros textuais. 3 Domínio da ortografia oficial. 4 Domínio dos mecanismosde coesãotextual. 4.1 Empregode elementosde 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. 5.4Emprego dossinaisdepontuação. 5.5Concordânciaverbale nominal.5.6Regência verbale nominal.5.7 Empregodo sinalindicativo decrase. 5.8Colocação dos pronomes átonos.6Reescritade fraseseparágrafosdotexto.6.1 Significaçãodaspalavras. 6.2 Substituição de palavras ou de trechos de texto. 6.3 Reorganização da estrutura de orações e deperíodos dotexto. 6.4Reescrita detextos dediferentes gênerose níveis de formalidade.
Língua inglesa: 1 Compreensão de texto sem língua inglesa e itens gramaticais relevantes para o entendimento dos sentidos dos textos.
Raciocínio Lógico: 1 Estruturas lógicas. 2 Lógica de argumentação: analogias, inferências, deduçõeseconclusões.3Lógicasentencial (ouproposicional).3.1 Proposições simples e compostas. 3.2 Tabelas-verdade.3.3 Equivalências. 3.4 Diagramas lógicos.4 Lógica de primeira ordem. 5 Raciocínio lógico envolvendo problemas aritméticos, geométricos e matriciais.
Atualidades: 1 Tópicos relevantes e atuais de diversas áreas,tais como segurança, transportes,política, economia,sociedade,educação,saúde, cultura,tecnologia, energia, relações internacionais, desenvolvimento sustentável e ecologia.
Legislação Acerca de Segurança da Informação e Proteçãode Dados: 1 Leinº 12.527/2011(Leide AcessoàInformação):capítulos I,II,III,IV eV;Dec.nº 7.724enº 7845.2 Leinº12.737/2012(Lei deDelitosInformáticos): art.2º.3Lei nº12.965/2014 (Marco Civil da Internet): capítulos II e III, Seções I e II. 4 Lei nº 13.709/2018 (Lei Geral de Proteção deDados Pessoais- LGPD): capítulosI, II,III, IV,VII, VIII eIX. 5Decreto nº 10.222/2022(Estratégia NacionaldeSegurança Cibernética-ECIBER).6 Decreto nº 10.641/2021eDecreto nº9.637/2018(PolíticaNacionalde SegurançadaInformação): capítuloII. 7Decreto nº10.748/2021 (Instituia RedeFederal deGestão deIncidentes Cibernéticos). 8 Decreto nº 10.569/2020 (Estratégia Nacional de Segurança de Infraestruturas Críticas – ENSIC). Decreto nº 9.573/2018 (Política Nacional de Segurança de Infraestruturas Críticas). 9 Decreto nº 11.200/2022(Plano Nacional de Segurança de Infraestruturas Críticas). 10 Portaria nº 120 GSI/PR, de 21 de dezembro de 2022 (Plano de Gestão de Incidentes Cibernéticos para a administração pública federal). 11 Portaria nº 93 GSI/PR, de 18 deoutubro de 2021 (Glossário de Segurançada Informação). 12 Instrução Normativa GSI nº 1 – Consolidada 27 de maio de 2020 (Estrutura de Gestão da Segurança da Informação nos órgãos e nas entidades da administração pública federal) 13 Instrução Normativa GSI nº 3 – Consolidada 28 de maio de 2021. 14 Instrução Normativa GSI nº 2, 24dejulho de2020(AlteraaInstruçãoNormativa nº1,de27demaio de2020).15 Instrução Normativa GSI nº 5, 30 de agosto de 2021 (Dispõe sobre os requisitos mínimos de segurança da informação para utilização de soluções de computação em nuvem pelos órgãos e pelas entidades da administração pública federal). 16 Instrução Normativa GSI nº 6 – Consolidada/2021 (Estabelece diretrizes de segurança da informação para o uso seguro de mídiassociais nosórgãos enas entidadesda administraçãopública federal). 17 Instrução NormativaGSI nº 6 -Original / InstruçãoNormativa GSI n° 7/2022(Altera a Instrução Normativa nº 1, de 27 de maio de 2020, do Gabinete de Segurança Institucional da Presidência da República; a Instrução Normativa GSI/PR nº 3, de 28 de maio de 2021; e a InstruçãoNormativa nº 6, de 23de dezembro de 2021, do Gabinete de Segurança Institucionalda Presidência da República).18 Normas complementares de 01 a 21 GSI.
Conhecimento Específico
(Totalmente de Acordo com Edital 2023)
Matemática E Estatística Aplicada: 1 Cálculo: Funções. Limites. Derivadas. Derivadas Parciais. Máximos e mínimos. Integrais. 2 Algebra linear: Notação de vetorese matrizes.Produtoescalare produtovetorial.Matrizidentidade, inversae transposta. Transformações lineares. Normas L1 eL2. Autovalores e autovetores. II
Estatística:1 Conceitos de probabilidade. Modelo de probabilidade. Probabilidade condicional. Independência.Variáveis aleatórias. Esperança, variânciae covariância. Distribuições contínuas e discretas. Distribuições multidimensionais: matriz de covariância. 2 Estatísticas descritivas.Teorema do Limite Central.Teste de hipótese e intervalo de confiança. Estimadorde máxima veros similhança. Inferência bayesiana. Coeficiente de correlação de Pearson. Diagrama boxplot e avaliação de outliers.
Ciência De Dados: 1 Aprendizado supervisionado: Regressão e Classificação. Métricas de avaliação. Overfitting e underfitting de modelos. Regularização. Seleção de modelos. Validação cruzada. Conjunto de treino, validação e teste. Trade off entre variância e viés. Regressão Linear e Regressão Logística. Árvores de Decisão e random forests. SVM. K-NN. 2Aprendizado não-supervisionado:Reduçãodedimensionalidade: PCA.K-Means. Mistura de Gaussianas. Regras de Associação. 3 Redes neurais artificiais: Definições e arquitetura. Funções de ativação. Otimização: método do gradiente, método do gradiente estocástico e backpropagation. Métodosde regularização:penalização comnormas L1e L2.CNN. 4 Machine Learningaplicado. Noçõesde visãocomputacional comCNN. Classificação de imagens e detecção de objetos. Noções de processamento de linguagem natural. 5 ETL. 6 Manipulação, tratamento e visualização de dados. 7 Inteligência artificial. 7.1 Análise de dados (Pandas, NumPy, Jupiter, R). 7.2 Aprendizado de máquina. 7.2.1 Técnicas de classificação. 7.2.2 Técnicas de regressão. 7.2.3 Técnicas de agrupamento. 7.2.4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 7.2.5 Técnicas de associação. 7.2.6 Sistemas de recomendação. 8 Processamento de linguagem natural (PLN). 9 Visão computacional. 10 Deep learning. 11 Mineração de Dados. 12 Ferramenta SAS.
Linguagens De Programação E Softwares Em Ciências De Dados: 1 Python e suas bibliotecas: Numpy, Matplotlib, Seaborn, Streamlit, Pandas, Scipy, TensorFlow, Keras e Pytorch. 2 R e suas bibliotecas. 3 Apache Hadoop e Apache Spark. BANCO DE DADOS:1 Modelagem de dados(conceitual, lógica e física).2 Abordagem relacional. 3 Normalização das estruturas de dados. 4 Integridade referencial. 5 Metadados. 6 Modelagem dimensional. 7 Linguagem de consulta estruturada (SQL). 8 Linguagem de definição de dados (DDL). 9Linguagemdemanipulaçãodedados (DML).10SGBD. 11 Propriedades de banco dedados. 12 Banco de dados NoSQL. 13Banco de dados em memória. 14 Data lakes e soluções para big data.
Apostila DATAPREV 2023 Analista TI Inteligência Informação
