Descrição
Apostila Concurso Analista de TI Desenvolvimento Sistemas Pré-Sal PPSA 2025
- Informações Concurso da Empresa Brasileira de Administração de Petróleo e Gás Natural – Pré-Sal Petróleo S/A – PPSA 2025
- Vagas: 100 + CR Inscrições Até: 17/03/2025 Data da Prova: 27/04/2025
- Salários de Até: R$ 19.610,00 Taxa de Inscrição: R$ 100,00 A R$ 150,00
- Banca Organizadora: Instituto IDCAP
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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 do Concurso da Empresa Brasileira de Administração de Petróleo e Gás Natural – Pré-Sal Petróleo S/A – PPSA 2025
O concurso público, organizado pela banca do Instituto IDCAP, representa uma excelente oportunidade para candidatos de diferentes perfis, uma vez que disponibiliza um total de 100 vagas mais a formação de Cadastro Reserva destinadas ao Ensino Superior. Além disso, as remunerações oferecidas são altamente competitivas, podendo atingir valores atrativos de até R$ 19.610,00. Ademais, por abranger diversas áreas, o certame amplia ainda mais as possibilidades para candidatos com formações variadas.
Método Domina Concursos
Conteúdo Programático (1598 Páginas)
Conhecimentos Básicos
(Conforme solicitado pelo Edital 2025)
Língua Portuguesa: 1. Compreensão e interpretação de texto. 2. Tipologia e gêneros textuais. 3. Marcas de textualidade: coesão, coerência e intertextualidade. 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. 5. Classes de Palavras: Adjetivo, Advérbio, Artigo, Preposição, Conjunção, Interjeição, Numeral, Pronomes, Substantivos e Verbos. 6. Ortografia (Novo Acordo Ortográfico da Língua Portuguesa): 6.1 Acentuação gráfica; 6.2 Sinais de Pontuação; 6.3 Relações de coordenação entre orações e entre termos da oração; 7. Reescrita de frases e parágrafos do texto: 7.1 Significação das palavras; 7.2 Substituição de palavras ou de trechos de texto; 7.3 Reorganização da estrutura de orações e de períodos do texto; 7.4 Reescrita de textos de diferentes gêneros e níveis de formalidade. 8. Semântica: Sinônimos. Antônimos. Homônimos. Parônimos. Denotação e Conotação. 9. Sintaxe: 9.1 Relações de subordinação entre orações e entre termos da oração; 9.2 Concordância verbal e nominal; 9.3 Regência verbal e nominal; 9.4 Colocação pronominal. 10. Figuras de linguagem.
Língua Inglesa: 1. Compreensão, Interpretação e Análise de Textos em Inglês: Interpretação Crítica: Análise de textos literários, jornalísticos e técnicos, com foco na identificação de ideias principais, secundárias, informações implícitas e explícitas; Gêneros Textuais: Compreensão e análise de diferentes tipos de textos (narrativos, descritivos, argumentativos, informativos), suas estruturas e propósitos comunicativos. 2. Gramática da Língua Inglesa: Sintaxe: Estrutura das frases, ordem das palavras, tipos de orações (simples e compostas), concordância verbal e nominal; Tempos verbais: presente simples, presente contínuo, passado simples, passado contínuo, presente perfeito, passado perfeito, futuro. Gerúndio. Imperativo. Verbos anômalos. Discurso direto, discurso indireto. Verbos frasais; Verbos modais; Voz passiva. Substantivos (contáveis e incontáveis); Adjetivos. Comparativos e superlativos; Pronomes; Sentenças condicionais; Advérbios. 3. Produção Textual Escrita: Coerência, coesão e organização textual em redações e ensaios. Domínio das estruturas gramaticais adequadas e desenvolvimento de argumentos em inglês. 4. Conhecimentos sólidos de nomenclatura técnica referente à área de Petróleo e Gás na Língua Inglesa.
Conhecimentos Específicos
(Conforme solicitado pelo Edital 2025)
1. Conhecimentos Básicos: 1.1. Ferramentas colaborativas: Microsoft 365; 1.2. Conceitos de mapeamento de processos; 1.3. Gestão de Contratos e Contratações de Tecnologia da Informação – Resolução CGPAR nº 29/2022, de 05 de abril de 2022 e suas atualizações; 1.4. Processamento paralelo e distribuído; 1.5. Governança de TI; 1.6. Protocolos de rede: HTTP, HTTPS, FTP, SMTP, LDAP, SSL, SAML 2.0, Open Authorization (OAuth); Conhecimentos de projetos de implantação de sistemas ERP; Conhecimento de metodologias Ágeis. 2. Engenharia de Software: 2.1. Modelos de ciclo de vida de software; 2.2. Metodologias de desenvolvimento de software; 2.3. Arquitetura de software; 2.4. Conceitos e técnicas do projeto de software; 2.5. Processos e práticas de desenvolvimento de software; 2.6. Processo interativo e incremental; 2.7. Práticas ágeis de desenvolvimento de software; 2.8. Gerenciamento de ciclo de vida de aplicações; 2.9. Desenvolvimento orientado por comportamento (BDD); 2.10. Desenvolvimento guiado por testes (TDD); 2.11. Integração contínua; 2.12. Diagrama Entidade Relacionamento (ER); 2.13. Notação BPMN; 2.14. Conceitos e ferramentas de DevOps; 2.15. Técnicas de Integração e Implantação Contínua de Código (CI/CD). 3. Requisitos e Experiência do Usuário: 3.1. Elicitação e Gerenciamento de Requisitos, design thinking; 3.2. Histórias do usuário; 3.3. Critérios de Aceitação; 3.4. Minimum Viable Product (MVP); 3.5. Prototipação; 3.6. Projeto centrado no usuário de software; 3.7. Storytelling; 3.8. Análise de personas (papéis, perfis, etc.) de usuários de software. 4. Arquitetura de Aplicações: 4.1. Model-View-Controller (MVC); 4.2. Representational State Transfer (REST); 4.3. Sistemas de N camadas; 4.4. Microsserviço; 4.5. Arquitetura orientada a eventos; 4.6. DevOps e CI/CD; 4.7. Refatoração e Modernização de aplicações; 4.8. Práticas ágeis; 4.9. Mediate APIs; 4.10. Arquitetura Cloud Native; 4.11. Padrões de design de software; 4.12. Técnicas de componentização de software; 4.13. Padrões de projeto (design patterns e anti-patterns); 4.14. Padrões de arquitetura de aplicações corporativas (Patterns of Enterprise Applications Architecture); 4.15. Arquitetura de Sistemas WEB e WEB Standards (W3C); 4.16. Arquitetura Orientada a Serviços (SOA); 4.17. Barramento de Serviços Corporativos (ESB); 4.18. Interoperabilidade entre aplicações; 4.19. Conceitos básicos sobre servidores de aplicações; 4.20. Conteinerização de Aplicação; 4.21. Frameworks de persistência de dados; 4.22. Mapeamento objeto-relacional; 4.23. Serviços de mensageria; 4.24. Padrões: JSON, XML, XSLT, SOAP, UDDI, WSDL, RMI; 4.25. Soluções de busca de dados não estruturados; 4.26. Streaming de Dados; 4.27. Arquitetura Publish-Subscribe. 5. Linguagens de Programação: 5.1. Características estruturais das linguagens de programação; 5.2. Orientação a objetos; 5.3. Coleções; 5.4. Tipos genéricos; 5.5. Threads; 5.6. Escalonamento; 5.7. Primitivas de sincronização e deadlocks; 5.8. Garbage collector; 5.9. Tratamento de exceções; 5.10. Anotações; 5.11. Técnicas de profiling; 5.12. Linguagens de desenvolvimento de interfaces ricas (HTML 5, CSS 3); 5.13. JavaScript; 5.14. Python (versão 3.11 ou superior); 5.15. R (versão 4.3.0 ou superior); 5.16. Net Core (versão 6 ou superior). 6. Qualidade de Software: 6.1. Garantia da qualidade de software; 6.2. Gerência de configuração de software (GIT); 6.3. Testes de software (unitário, integração, funcional, aceitação, desempenho, carga, vulnerabilidade); 6.4. Técnicas para aplicação de testes de software (caixa-branca, caixa-preta, regressão e não funcionais); 6.5. Ferramentas para automatização de testes; 6.6. Métricas de qualidade de código; 6.7. Code Smell; 6.8. Auditoria de Sistemas. 7. Estrutura de Dados e Algoritmos: 7.1. Tipos básicos de dados; 7.2. Tipos abstratos de dados (lista, fila, pilha, árvore, heap); 7.3. Sub-rotinas: chamadas por endereço, referência e valor; 7.4. Algoritmos para pesquisa e ordenação; 7.5. Algoritmos para determinação de caminho mínimo; 7.6. Listas lineares e suas generalizações: listas ordenadas, listas encadeadas, pilhas e filas; Vetores e matrizes; 7.7. Árvores e suas generalizações: árvores binárias, árvores de busca, árvores balanceadas (AVL), árvores B e B+; 7.8. Complexidade de algoritmos; 7.9. Programação recursiva. 8. Arquitetura de Dados: 8.1. Modelagem de dados (conceitual, lógica e física); 8.2. Criação e alteração dos modelos lógico e físico de dados; 8.3. Abordagem relacional; 8.4. Normalização das estruturas de dados; 8.5. Integridade referencial; 8.6. Metadados; 8.7. Modelagem dimensional; 8.8. Avaliação de modelos de dados; 8.9. Técnicas de engenharia reversa para criação e atualização de modelos de dados; 8.10. Linguagem de consulta estruturada (SQL); 8.11. Linguagem de definição de dados (DDL); 8.12. Linguagem de manipulação de dados (DML); 8.13. Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD); 8.14. Propriedades de banco de dados: atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade; 8.15. Independência de dados; 8.16. Transações de bancos de dados; 8.17. Melhoria de performance de banco de dados; 8.18. Bancos de dados NoSQL; 8.19. Integração dos dados (ETL, Transferência de Arquivos e Integração via Base de Dados); 8.20. Banco de dados em memória; 8.21. Qualidade de dados e gestão de dados mestres e de referência; 8.22. Data Lakes e Soluções para Big Data; 8.23. Diferenciação entre bancos relacionais, multidimensionais, documentos e grafos; 8.24. Governança de dados utilizando metodologia do DAMADMBoK (Data Management Body of Knowledge). 9. Computação em Nuvem: 9.1. Conceitos de computação em nuvem: benefícios, alta disponibilidade, escalabilidade, elasticidade, agilidade, recuperação de desastres; 9.2. Características gerais de identidade, privacidade, conformidade e segurança na nuvem; 9.3. Gestão de custos na nuvem: modelos de faturamento, gerenciamento de subscrições e contas, definição de preço; 9.4. Nuvens pública e privada, IaaS, PaaS, SaaS, workloads. 10. Análise de Dados e Informações: 10.1. Conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de business intelligence (BI); 10.2. Mapeamento de fontes de dados; 10.3. Dados estruturados e dados não estruturados; 10.4. Conceitos de OLAP e suas operações; 10.5. Conceitos de data warehouse; 10.6. Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais; 10.7. Construção de relatórios e dashboards interativos em ferramenta de BI (MS Power BI); 10.8. Manipulação de dados em planilhas. 11. Segurança da Informação: 11.1. Segurança física e lógica; 11.2. Softwares maliciosos (ransomware, vírus, worms, spywares, rootkit, etc.); 11.3. Ataques (DDoS, SQL Injection, XSS, CSRF, Path Traversal, etc.); 11.4. Técnicas de desenvolvimento seguro, SAST/DAST/IAST; 11.5. Autenticação Única (Single Sign-On – SSO); 11.6. Autenticação Multi Fator (Multi-Factor Authentication – MFA); 11.7. Gestão de Identidade e acesso (autenticação, autorização e auditoria), RBAC e ABAC; 11.8. Classificação de informações; 11.9. Criptografia, certificação digital e assinatura digital. 12. Lei Federal nº 13.709/08 – Lei Geral de Proteção de dados – LGPD.
Apostila Concurso Analista de TI Desenvolvimento Sistemas Pré-Sal PPSA 2025
