Descrição
Apostila Petrobras 2022 Analista Engenharia de Software
Cargo: ÊNFASE 4: ANALISTA DE SISTEMAS – ENGENHARIA DE SOFTWARE
Editora: DOMINA CONCURSOS
Edição: 2021/2022
Nível: Superior
Banca: Cebraspe
Edital: Acesso ao Edital
Quantidade de Páginas: 2035
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Conhecimentos Básicos
(Totalmente de Acordo com Edital 2021/2022)
LÍNGUA PORTUGUESA: 1 Compreensão e interpretação de textos de gêneros variados. 2 Reconhecimento de 33 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 escritos em língua inglesa. 2 Itens gramaticais relevantes para o entendimento dos sentidos dos textos.
Conhecimentos Específicos
(Totalmente de Acordo com Edital 2021/2022)
BLOCO I: 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 Notação BPMN. 1.14 Conceitos e ferramentas de DevOps. 1.15 Técnicas de Integração e Implantação Contínua de Código (CI/CD). 2. Requisitos e Experiência do Usuário. 2.1 Elicitação e Gerenciamento de Requisitos, design thinking. 2.2 Histórias do usuário. 2.3 Critérios de Aceitação. 2.4 Lean UX. 2.5 Minimum Viable Product (MVP). 2.6 Prototipação. 2.7 Projeto centrado no usuário de software. 2.8 Storytelling. 2.9 Análise de personas (papéis, perfis etc.) de usuários de software. 3. Arquitetura de Aplicações. 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. Linguagens 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 Python (versão 3.7 ou superior). 4.15 .Net Core (versão 5 ou superior).
BLOCO II: 1. Qualidade de Software. 1.1 Garantia da qualidade de software. 1.2 Gerência de configuração de software (GIT). 1.3 Testes de software (unitário, integração, funcional, aceitação, desempenho, carga, vulnerabilidade). 1.4 Técnicas para aplicação de testes de software (caixa-branca, caixa-preta, regressão e não funcionais). 1.5 Ferramentas para automatização de testes; Técnicas de refatoração de software. 1.6 Tratamento do débito técnico. 1.7 Métricas de qualidade de código. 1.8 Code Smell. 1.9 Auditoria de Sistemas. 2 Estrutura de Dados e Algoritmos. 2.1 Tipos básicos de dados. 2.2 Tipos abstratos de dados (lista, fila, pilha, árvore, heap). 2.3 Sub-rotinas: chamadas por endereço, referência e valor. 2.4 Algoritmos para pesquisa e ordenação. 2.5 Algoritmos para determinação de caminho mínimo. 2.6 Listas lineares e suas generalizações: listas ordenadas, listas encadeadas, pilhas e filas; Vetores e matrizes. 2.7 Árvores e suas generalizações: árvores binárias, árvores de busca, árvores balanceadas (AVL), árvores B e B+. 2.8 Complexidade de algoritmos. 2.9 Programação recursiva. 3 Arquitetura de Dados. 3.1 Modelagem de dados (conceitual, lógica e física). 3.2 Criação e alteração dos modelos lógico e físico de dados. 3.3 Abordagem relacional. 3.4 Normalização das estruturas de dados. 3.5 Integridade referencial. 3.6 Metadados. 3.7 Modelagem dimensional. 3.8 Avaliação de modelos de dados. 3.9 Técnicas de engenharia reversa para criação e atualização de modelos de dados. 3.10 Linguagem de consulta estruturada (SQL). 3.11 Linguagem de definição de dados (DDL). 3.12 Linguagem de manipulação de dados (DML). 3.13 Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD). 3.14 Propriedades de banco de dados: atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade. 3.15 Independência de dados. 3.16 Transações de bancos de dados. 3.17 Melhoria de performance de banco de dados. 3.18 Bancos de dados NoSQL. 3.19 Integração dos dados (ETL, Transferência de Arquivos e Integração via Base de Dados). 3.20 Banco de dados em memória. 3.21 Qualidade de dados e gestão de dados mestres e de referência. 3.22 Data Lakes e Soluções para Big Data. 3.23 Diferenciação entre bancos relacionais, multidimensionais, documentos e grafos. 4 Computação em Nuvem. 4.1 Conceitos de computação em nuvem: benefícios, alta disponibilidade, escalabilidade, elasticidade, agilidade, recuperação de desastres. 4.2 Componentes centrais da arquitetura em nuvem: distribuição geográfica, regiões, zonas de disponibilidade, subscrições, grupos de gestão, recursos. 4.3 Características gerais de identidade, privacidade, conformidade e segurança na nuvem. 4.4 Gestão de custos na nuvem: modelos de faturamento, gerenciamento de subscrições e contas, definição de preço. 4.5 IoT. 4.6 Infrastructure as Code (IaC) e Automação.
BLOCO III: 1 Gerenciamento de Produtos de Software. 1.1 Gerenciamento de produtos com métodos ágeis: Scrum E Kanban. 1.2 Modelos e técnicas de gestão de portfólio (SAFe): características, objetivos, aplicabilidade e benefícios. 2 Análise de Dados e Informações. 2.1 Dado, informação, conhecimento e inteligência. 2.2 Conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de business intelligence (BI). 2.3 Mapeamento de fontes de dados. 2.4 Dados estruturados e dados não estruturados. 2.5 Conceitos de OLAP e suas operações. 2.6 Conceitos de data warehouse. 2.7 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. 2.8 Construção de relatórios e dashboards interativos em ferramentas de BI. 2.9 Manipulação de dados em planilhas. 2.10 Geração de insights a partir de relatórios e dashboards. 2.11 BI como suporte a processos de tomada decisão. 3 Infraestrutura Computacional e Redes. 3.1 Conceitos básicos de processamento paralelo e distribuído. 3.2 High Performance Computing (HPC). 3.3 Virtualização (computação, armazenamento, rede). 3.4 Conceitos básicos de gerenciamento de filas. 3.5 Gerenciamento de processos. 3.6 Protocolos de rede: TCP/IP, HTTP, HTTPS, FTP, SMTP, LDAP, SSL, SAML 2.0, OAuth. 4 Segurança da Informação. 4.1 Segurança física e lógica. 4.2 Operação de segurança (Firewall, Proxy, IPS/IDS, DLP, CASB, SIEM, Antivírus, EDR, WAF, Gestão de vulnerabilidades, Monitoração, Backup). 4.3 Softwares maliciosos (ransomware, vírus, worms, spywares, rootkit etc.). 4.4 Ataques (DDoS, SQL Injection, XSS, CSRF, Path Traversal etc.). 4.5 Técnicas de desenvolvimento seguro, SAST/DAST/IAST. 4.6 VPN. 4.7 MDM. 4.8 SSO. 4.9 MFA. 4.10 Gestão de Identidade e acesso (autenticação, autorização e auditoria), RBAC e ABAC. 4.11 Conceitos gerais: Gerenciamento de resposta a incidente (NIST SP 800-61). 4.12 Threat intel, threat hunting. 4.13 Testes de penetração. 4.14 Modelagem de ameaças (STRIDE etc.). 4.15 Conhecimento das Táticas do framework Mitre ATT&CK. 4.16 Gestão de riscos (ISO 31000), Gestão de Continuidade de Negócios (ISO 22301) e Lei Sarbannes-Oxley. 4.17 Políticas de Segurança de Informação. 4.18 Classificação de informações. 4.19 Norma ISO 27002, Criptografia, certificação digital e assinatura digital. 4.20 Conceitos de segurança em nuvem. 4.21 Segurança em IoT. 5 Governança de TI. 5.1 Modelos de governança de Tecnologia da Informação: características, objetivos e benefícios. 5.1 Administração de serviços de Tecnologia da Informação. 5.3 Análise de viabilidade técnica e econômica de soluções de Tecnologia da Informação. 5.4 Metodologia de gestão e governança de dados. 5.5 Sistemas Integrados de Gestão (ERP). 5.6 ITIL v4. 5.7 Governança de dados utilizando metodologia do DAMA-DMBoK (Data Management Body of Knowledge).
Apostila Petrobras 2022 Analista Engenharia de Software
