Descrição
Apostila Concurso Analista Ciência de Dados Embrapa 2025
- Informações Concurso da Embrapa 2025
- Vagas: 1.027 + CR Inscrições Até: 07/01/2025 Data da Prova: 23/03/2025
- Salários de Até: R$ 12.814,61 Taxa de Inscrição: R$ 60,00 A R$ 170,00
- Banca Organizadora: Cebraspe
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Sabemos que passar em um concurso exige dedicação e muito estudo, e é exatamente por isso que estamos aqui! Com anos de experiência no mercado, nossa missão é ajudá-lo a se preparar da melhor maneira possível. Nossas apostilas são elaboradas completamente de acordo com o edital de cada concurso e, além disso, são atualizadas regularmente.
Além disso, incluímos provas anteriores relacionadas ao cargo, já com gabarito, o que facilita a prática e a familiarização com o estilo das questões. Para complementar, você também receberá brindes exclusivos.
Detalhes Concurso da Embrapa 2025
O concurso público, organizado pela banca da Cebraspe, representa uma excelente oportunidade para candidatos de diferentes perfis, uma vez que disponibiliza um total de 1.027 vagas além de formação de Cadastro Reserva distribuídas entre o Ensino Fundamental, Ensino Médio e Ensino Superior. Além disso, as remunerações oferecidas são altamente competitivas, podendo atingir valores atrativos de até R$ 12.814,61. Ademais, por abranger diversas áreas, o certame amplia ainda mais as possibilidades para candidatos com formações variadas.
Método Domina Concursos
Conteúdo Programático (1473 Páginas)
Conhecimentos Básicos
(Conforme solicitado pelo Edital 2025)
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 escritos em língua inglesa. 2 Itens gramaticais relevantes para compreensão dos conteúdos semânticos. 3 Versão do Português para o Inglês: fidelidade ao texto-fonte; respeito à qualidade e ao registro do texto-fonte; correção morfossintática e lexical. 4 Tradução do Inglês para o Português: fidelidade ao texto-fonte; respeito à qualidade e ao registro do texto‐fonte; correção morfossintática e lexical.
Noções de Lógica e Estatística: 1 Raciocínio lógico. 1.1 Estruturas lógicas. 1.2 Lógica de argumentação: analogias, inferências, deduções e conclusões. 1.3 Lógica sentencial (ou proposicional). 1.3.1 Proposições simples e compostas. 1.3.2 Tabelas-verdade. 1.3.3 Equivalências. 10.3.4 Leis de Morgan; problemas. 2 Noções de estatística. 2.1 População e amostra. 2.2 Histogramas e curvas de frequência. 2.3 Medidas de posição: média, moda, mediana e separatrizes. 2.4 Medidas de dispersão absoluta e relativa. 2.5 Probabilidade condicional, independência. 2.6 Variável aleatória e funções de distribuição.
Ética e Legislação: 1 Código de Conduta, Ética e Integridade da Embrapa (disponível no endereço eletrônico. 2 Estatuto jurídico da empresa pública, da sociedade de economia mista e de suas subsidiárias, no âmbito da União, dos estados, do Distrito Federal e dos municípios: Lei nº 13.303/2016 e Decreto nº 8.945/2016 e alterações. 3 Estatuto da Embrapa aprovado em 24/04/2024. 4 Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD: Lei nº 13.709/2018 e suas alterações.
Plano Diretor de Embrapa: Plano Diretor da Embrapa 2024-2030.
Atualidades: 1 Tópicos relevantes e atuais de diversas áreas, tais como cultura, desenvolvimento sustentável, economia, ecologia, educação, energia, mudanças climáticas, política, relações internacionais, saúde, segurança, sociedade, tecnologia e transportes.
Conhecimentos Complementares
(Conforme solicitado pelo Edital 2025)
Ciências Exatas e da Terra: 1 Agricultura 5.0. 1.1 Noções de inteligência artificial, big data, data warehouse, descoberta de conhecimento e mineração de dados, aprendizado de máquina e Internet das coisas (IoT). 2 Métodos de análise multivariada. 2.1 PCA (análise de componentes principais), análise de clusters e análise discriminante. 3 Técnicas para redução de dimensionalidade e interpretação de dados complexos. 4 Estrutura de dados: variáveis, registros, banco de dados, estruturas de bancos de dados. 5 Fundamentos de estatística aplicada. 5.1 Conceitos básicos de estatística descritiva: medidas de tendência central, dispersão e distribuição, forma assimétrica e curtose, associação entre variáveis quantitativas e qualitativas. 5.2 Métodos de inferência estatística: estimativas, intervalos de confiança e testes de hipótese. 5.3 Técnicas de amostragem, planejamento e análise de experimentos. 6 Métodos estatísticos para dados não-normais e não-paramétricos. 6.1 Técnicas para análise de dados que não seguem distribuições normais. 6.2 Métodos não-paramétricos: testes de Wilcoxon, Kruskal-Wallis e outros. 6.3 Aplicação de técnicas robustas para dados com outliers e distribuições irregulares. 7 Modelagem estatística e regressão. 7.1 Modelos de regressão linear e não linear: aplicação e interpretação. 7.2 Regressão múltipla, análise de variância (ANOVA) e técnicas de modelagem avançada. 7.3 Avaliação da adequação dos modelos e diagnóstico de problemas. 8 Processamento e análise de dados. 9 Agrometeorologia. 10 Bioclimatologia. 11 Engenharia de processos. 12 Geoprocessamento, sensoriamento remoto e geotecnologias.
Conhecimentos Específicos
(Conforme solicitado pelo Edital 2025)
1 Análise de dados agrícolas e métodos estatísticos. 1.1 técnicas para análise de dados agrícolas: estatísticas descritivas, inferenciais e modelagem, probabilidade, inferência e estimação estatística, técnicas de amostragem de dados, estimação pontual e intervalar, testes de hipóteses, regressão, dispersão, intervalos de confiança e de predição. 1.2 Uso de métodos estatísticos em dados de rendimento, qualidade de culturas e práticas de manejo. 1.3 Ferramentas para visualização e interpretação de dados agrícolas. 2 Análise espacial e geoprocessamento. 2.1 métodos para análise de variabilidade espacial e otimização de práticas de cultivo. 2.2 Aplicações de imagens de satélite e dados geoespaciais na gestão agrícola. 2.3 Integração de dados de imagem com análises estatísticas e modelagem. 2.4 Análise e aplicação de imagens suborbitais e de VANTS na agropecuária. 2.5 Inteligência estratégica territorial. 2.6 Sensoriamento remoto e sistemas de informação geográfica. 3 Aprendizado de máquina e modelagem preditiva. 3.1 Aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina em previsão de safras e condições climáticas. 3.2 Modelos de regressão, classificação e clustering aplicados à agricultura. 4 Computação e programação. 4.1 Noções de análise complexa. 4.2 Métodos de otimização com programação linear. 4.3 Softwares específicos para análise numérica: Maple, Mathematica e R. 4.4 Business intelligence e data visualization. 4.5 Noções de linguagens de programação Python e R. 4.6 Robótica: circuitos integrados e inteligência artificial para automação de processos. 4.7 Desenvolvimento de processos e produtos de software. 4.8 Desenvolvimento e integração de dados e aplicações via APIs. 4.9 Métodos de modelagem de dados e análise de big data. 5 Estatística e matemática aplicadas às ciências agrárias. 6 Gestão e integração de dados em agricultura de precisão. 6.1 Estratégias para coleta, armazenamento e integração de dados em sistemas de agricultura de precisão. 6.2 Uso de plataformas e ferramentas de big data para análise e interpretação de dados agrícolas.
Apostila Concurso Analista Ciência de Dados Embrapa 2025
