Descrição
Apostila Concurso Analista de TI Projetos de TI 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 (1357 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 Gerais: 1.1. Ferramentas colaborativas: Microsoft 365; 1.2. Noções básicas de engenharia de software; 1.3. Conceitos de mapeamento de processos; 1.4. Noções básicas de Gestão de Contratos e Contratações de Tecnologia da Informação – Resolução CGPAR nº 29/2022, de 05 de abril de 2022 e suas atualizações; 1.5. Noções básicas de IA Generativa; Conhecimentos de projetos de implantação e desenvolvimento de sistemas ERP; Conhecimento de metodologias Ágeis; Conhecimentos de sistemas Analytics (Machine Learning, Inteligência artificial, análise preditiva e prescritiva. 2. Aprendizado Supervisionado – Regressão e Classificação: 2.1. Métricas de Avaliação; 2.2. Overfitting e Underfitting de Modelos; 2.3. Regularização; 2.4. Seleção de modelos: Erro de Generalização; 2.5. Validação Cruzada; 2.6. Conjuntos de Treino, Validação e Teste; 2.7. Trade off entre Variância e Viés; 2.8. Algoritmos: Regressão Linear e Regressão Logística; 2.9. Árvores de Decisão e Random Forests; 2.10. Máquina de suporte de vetores; 2.11. Naive Bayes; 2.12. K-NN; 2.13. Ensembles; 2.14. Conceitos de otimização de hiperparâmetros; 2.15. Aprendizado Supervisionado com R. 3. Aprendizado Não Supervisionado: 3.1. Redução de dimensionalidade: PCA; 3.2. Agrupamento K-Means; 3.3. Agrupamento Hierárquico; 3.4. Regras de associação; 3.5. Aprendizado não supervisionado com R. 4. Manipulação e Tratamento de Dados: 4.1. Integração dos dados (ETL, Transferência de Arquivos e Integração via Base de Dados); 4.2. Lidando com valores faltantes; 4.3. Lidando com dados categóricos; 4.4. Normalização numérica; 4.5. Detecção e tratamento de outliers; 4.6. Manipulação de dados em R com data frames e dplyr. 5. Banco de Dados e Data Warehouse: 5.1. Modelo entidade-relacionamento; 5.2. Mapeamento lógico relacional; 5.3. Normalização; 5.4. Linguagem de definição e manipulação de dados (SQL); 5.5. Conceitos de data warehousing e modelagem multidimensional (esquema estrela); 5.6. Conceitos de Data Lake e Bancos NoSQL. 6. Análise e Visualização De Dados: 6.1. Princípios de data storytelling; 6.2. Técnicas de visualização de dados; 6.3. Gráficos de dispersão; 6.4. Séries Temporais; 6.5. Gráficos de barras; 6.6. Histogramas e Densidades; 6.7. Diagrama boxplot; 6.8. Avaliação de outliers; 6.9. Construção de gráficos em R com ggplot2; 6.10. Criação de dashboards interativos em R com shiny; 6.11. Construção de Dashboards em Microsoft Power BI. 7. Redes Neurais Artificiais: 7.1. Conceitos Básicos em Redes Neurais Artificiais: Definições e Arquitetura; 7.2. Funções de Ativação; 7.3. Otimização de Redes Neurais Artificiais: método do gradiente, método do gradiente estocástico, algoritmo backpropagation, métodos de inicialização dos pesos, Vanishing Gradients; 7.4. Métodos de regularização: penalização com normas L1 e L2, Dropout e Early Stopping; 7.5. Redes neurais com R: neuralnet. 8. Análise Estatística Espacial: 8.1. Conceitos básicos de geotecnologias; 8.2. Conceitos básicos de cartografia; 8.3. Projeções cartográficas: superfície de contato, propriedade, superfície de projeção e método; 8.4. Sistemas de coordenadas; 8.5. Dados Geoespaciais: vetoriais e matriciais (raster); 8.6. Geoprocessamento: análise e modelagem de dados espaciais. 9. Conceitos Modernos de Sistemas de Informação: 9.1. Conceitos básicos de Nuvem: IaaS, PaaS e SaaS; 9.2. Conceitos básicos de DevOps: princípios, versionamento com git, pipeline e CI/CD. 10. Cálculo: 10.1. Pré-Cálculo: Conjuntos, Coordenadas Cartesianas, Cônicas e Produtos Notáveis; 10.2. Funções; 10.3. Limites; 10.4. Derivadas; 10.5. Derivadas parciais; 10.6. Máximos e Mínimos; 10.7. Esboços de Gráficos de Funções; 10.8. Integrais. 11. Álgebra Linear para Ciência de Dados: 11.1. Notação de vetores e matrizes; 11.2. Operações com vetores e matrizes; produto escalar e produto vetorial; 11.3. Matriz identidade, inversa e transposta; 11.4. Transformações lineares; 11.5. Normas (L1, L2); 11.6. Autovalores e autovetores; 11.7. Decomposição SVD; 11.8. Álgebra linear e operações matriciais com R. 12. Probabilidade e Estatística: 12.1. Conceitos de Probabilidade: Modelo de probabilidade, Probabilidade Condicional, Independência, Variáveis Aleatórias, Esperança, Variância e Covariância; 12.2. Distribuições Contínuas e Discretas: Normal, tStudent, Poisson, Exponencial, Binomial, Dirichlet; 12.3. Distribuições multidimensionais; matriz de covariância; 12.4. Estatísticas Descritivas; 12.5. Inferência Estatística: Teorema do Limite Central, Teste de Hipótese e Intervalo de Confiança, Estimador de Máxima Verossimilhança, Inferência Bayesiana; 12.6. Coeficiente de correlação de Pearson. 13. Gestão de Projetos: 13.1. O conceito e os objetivos da gerência de projetos; 13.2. Gerenciamento do ciclo de vida do projeto; 13.3. Planejamento de um projeto; 13.4. Estrutura Analítica do Projeto, Cronograma, Diagrama de Rede, Caminho Crítico e Folgas; 13.5. Execução, acompanhamento e controle de um projeto; 13.6. Metodologias, técnicas e ferramentas da gerência de projetos. 14. Lei Federal nº 13.709/08 – Lei Geral de Proteção de dados – LGPD.
Apostila Concurso Analista de TI Projetos de TI Pré-Sal PPSA 2025
