Apostila Analista Judiciário Análise de Dados TRF 1 2024

Descrição

Apostila Analista Judiciário Análise de Dados TRF 1 2024

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Conteúdo Programático

Conhecimentos Básicos
(Totalmente de Acordo com Edital 2024)

Língua Portuguesa: Interpretação e Compreensão de texto. Organização estrutural dos textos. Marcas de textualidade: coesão, coerência e intertextualidade. Modos de organização discursiva: descrição, narração, exposição, argumentação e injunção; características específicas de cada modo. Tipos textuais: informativo, publicitário, propagandístico, normativo, didático e divinatório; características específicas de cada tipo. Textos literários e não literários. Tipologia da frase portuguesa. Estrutura da frase portuguesa: operações de deslocamento, substituição, modificação e correção. Problemas estruturais das frases. Norma padrão. Pontuação e sinais gráficos. Organização sintática das frases: termos e orações. Ordem direta e inversa. Tipos de discurso. Registros de linguagem. Funções da linguagem. Elementos dos atos de comunicação. Estrutura e formação de palavras. Formas de abreviação. Classes de palavras; os aspectos morfológicos, sintáticos, semânticos e textuais de substantivos, adjetivos, artigos, numerais, pronomes, verbos, advérbios, conjunções e interjeições; os modalizadores. Semântica: sentido próprio e figurado; antônimos, sinônimos, parônimos e hiperônimos. Polissemia e ambiguidade. Os dicionários: tipos; a organização de verbetes. Vocabulário: neologismos, arcaísmos, estrangeirismos; latinismos. Ortografia e acentuação gráfica. A crase.

Raciocínio Lógico e Matemático: Lógica: proposições, conectivos, equivalências lógicas, quantificadores e predicados. Conjuntos e suas operações, diagramas. Números inteiros, racionais e reais e suas operações, porcentagem e juros. Proporcionalidade direta e inversa. Medidas de comprimento, área, volume, massa e tempo. Estrutura lógica de relações arbitrárias entre pessoas, lugares, objetos ou eventos fictícios; dedução de novas informações das relações fornecidas e avaliação das condições usadas para estabelecer a estrutura daquelas relações Compreensão de dados apresentados em gráficos e tabelas. Raciocínio lógico envolvendo problemas aritméticos, geométricos e matriciais. Problemas de contagem e noções de probabilidade. Geometria básica: ângulos, triângulos, polígonos, distâncias, proporcionalidade, perímetro e área. Noções de estatística: média, moda, mediana e desvio padrão. Plano cartesiano: sistema de coordenadas, distância. Problemas de lógica e raciocínio.

Noções de Sustentabilidade: Do Meio Ambiente (Constituição Federal, artigo 225). Conceito de Desenvolvimento Sustentável (Relatório Brundtland). Agenda Ambiental da Administração Pública (A3P), do Ministério do Meio Ambiente e Mudança do Clima (antigo Ministério do Meio Ambiente). Competências das unidades socioambientais no Poder Judiciário e Plano de Logística Sustentável (Resolução CNJ n. 400/2021). Política Nacional sobre Mudanças do Clima (Lei n. 12.187/2009). Política Nacional de Resíduos Sólidos (Lei n. 12.305/2010 e Decreto n° 10.936/2022).

Noções de Direito Administrativo: Princípios básicos da Administração Pública. Princípios da Supremacia do Interesse Público e da Indisponibilidade. Ato administrativo: conceito, elementos, atributos, classificação, espécies, revogação, anulação e convalidação. Poderes e deveres dos administradores públicos: uso e abuso do poder; poderes vinculados, discricionário, hierárquico, disciplinar e regulamentar; poder de polícia; deveres dos administradores públicos. Administração direta e indireta: conceito, característica. Agentes públicos: conceito, classificação. Servidores públicos: cargo, emprego e função públicos. Regime Jurídico dos Servidores Públicos Federais (Lei n. 8.112/1990). Direitos e vantagens. Direito de Petição. Deveres. Proibições. Acumulação. Responsabilidades. Penalidades. Processo administrativo disciplinar e sua revisão. Seguridade Social do Servidor: Benefícios. Regime de Previdência Complementar (Lei n. 12.618/2012). Improbidade Administrativa (Lei n. 8.429/1992). Processo Administrativo (Lei n° 9.784/1999). Licitações e contratos administrativos: Lei n. 14.133/2021. Código de Conduta dos servidores da Justiça Federal (Resolução n. 147/2011 do Conselho da Justiça Federal).

Noções de Direito Constitucional: Constituição: princípios fundamentais. Aplicabilidade das normas constitucionais: normas de eficácia plena, contida e limitada. Normas programáticas. Direitos e garantias fundamentais: direitos e deveres individuais e coletivos, direitos sociais, nacionalidade, direitos políticos. Administração Pública: disposições gerais, servidores públicos. Poder Judiciário: disposições gerais do Supremo Tribunal Federal, do Superior Tribunal de Justiça, dos Tribunais Regionais Federais e dos Juízes Federais, Conselho Nacional de Justiça, Conselho da Justiça Federal. Ordem social: Seguridade Social. Disposições gerais. Da Previdência Social. Da Saúde.

 

Conhecimentos Específicos
(Totalmente de Acordo com Edital 2024)

Fundamentos de Probabilidade e Estatísticas: Probabilidade e probabilidade condicional. Independência de eventos, regra de Bayes e teorema da probabilidade total. Variáveis aleatórias e funções de probabilidade. Principais distribuições de probabilidade discretas e contínuas: distribuição uniforme, distribuição de Bernoulli, distribuição binomial, distribuição multinomial e distribuição normal. Medidas de tendência central: média (aritmética, ponderada, geométrica e harmônica), mediana e moda. Medidas de dispersão: amplitude, variância, desvio padrão e coeficiente de variação. Teorema central do limite. Regra empírica (regra de três sigma) da distribuição normal. Histogramas e curvas de frequência. LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO Conhecimento das linguagens: JavaScript, TypeScript, Java e Python. NumPy. Pandas. SciPy. Conhecimento dos frameworks e toolkits: React, Angular, jQuery, Spring, Spring Boot, Hibernate e JPA. Padrões XML, XSLT, UDDI, WSDL, SOAP e JSON. Tecnologias Web Services, REST e API RESTful e HTTP. Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, NLTK, Matplotlib e Jupyter Notebook.

Banco de Dados: Conceitos e fundamentos. Tipos de dados. Modelo relacional, em rede, hierárquico, distribuído e orientado a objetos. Arquitetura de sistemas de banco de dados. Modelagem de banco de dados relacional. Modelo de dados conceitual, lógico e físico. Modelo e Diagrama Entidade Relacionamento. Modelo Entidade-Relacionamento Estendido (EER). Notação Crow’sfoot (Pé de Galinha). Modelo de Classes da UML 2.5. Normalização. Álgebra relacional. Projeto de banco de dados relacional: dependências funcionais, normalização, projeto lógico de banco de dados e projeto físico de banco de dados. Conhecimento de SGBD. Oracle, PostgreSQL, SQL Server e MySQL. Instalação, operação, tunning, manutenção, gerenciamento, backup e restore. Criação e manutenção de views, funções, stored procedures, triggers, segurança. Conexões. Processamento e otimização de consultas. Processamento de transações, controle de concorrência e recuperação. Segurança em bancos de dados. Algoritmos de busca e indexação: sequenciais, árvores, hashing, bitmaps. Linguagem SQL e PL/SQL. Conhecimento da ferramenta Flyway e Pentaho. Banco de dados Distribuídos. Fundamentos de Big Data. Bancos de dados NoSQL. Conceitos e propriedades das transações (ACID e BASE). Conhecimento das plataformas MongoDB e ElasticSearch. Business Intelligence. Data Warehouse, Data Mart, ODS, Data Mining, Data Lake, ETL e OLAP. Modelagem Dimensional de Dados: básica e avançada. Metodologia CRISP-DM. Criação, implantação e manutenção de rotinas de ETL. Conhecimento das ferramentas QlikSense e Power BI. Governança de Dados. DAMA/DMBOK 2ª edição. Administração de dados e metadados: gestão, organização, coleta e manutenção. Base Nacional de Dados do Poder Judiciário (DATAJUD). Organização das Tabelas Processuais Unificadas do Poder Judiciário. Modelo Nacional de Interoperabilidade (MNI).

Aprendizado de Máquina: Técnicas de classificação: NaiveBayes, regressão logística e redes neurais artificiais. Redes Neurais para classificação. Árvores de decisão: algoritmos ID3, C4.5 e florestas aleatórias (randomforest). Máquinas de vetores de suporte (SVM). K vizinhos mais próximos (KNN – K-nearestneighbors). Avaliação de modelos de classificação: treinamento, teste, validação; validação cruzada; métricas de avaliação; matriz de confusão, acurácia, precisão, revocação, F1-score e curva ROC. Técnicas de regressão: regressão linear e séries temporais. Redes neurais para regressão. Árvores de decisão para regressão. Máquinas de vetores de suporte para regressão. Intervalos de confiança em regressão. Avaliação de modelos de regressão: MAE, MSE, RMSE e coeficiente de determinação (R2). Técnicas de agrupamento: por partição, por densidade e hierárquico. Técnicas de redução de dimensionalidade: seleção de características e análise de componentes principais (PCA). Técnicas de associação: descoberta de conjuntos frequentes e descoberta de regras de associação. Sistemas de recomendação. Aprendizado profundo (Deep Learning): redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes. Redes de Hopfield. Redes Adaline. Long short-term memory (LSTM). Redes perceptron multicamadas recorrentes. Máquinas de Boltzmann. Deepbelief networks. Reconhecimento facial. Classificação de imagens. Detecção de objetos. Deeplearning para visão computacional. Pré-processamento de dados. Tratamento de dados: normalização numérica, discretização, tratamento de dados ausentes, tratamento de outliers e agregações. Diagrama boxplot.

Processamento de Linguagem Natural: Conceito de processamento de linguagem natural (PLN). Conceitos básicos da morfologia. Processamento morfológico em PLN. Dataset e corpus: formação, codificação, características, anotação. Normalização textual (stop words, estemização, lematização e análise de frequência de termos). Reconhecimento de entidades nomeadas e rotulação. Extração de relações. Modelos de representação de texto: N-gramas, modelos vetoriais de palavras (CBOW, Skip-Gram e GloVe), modelos vetoriais de documentos (booleano, TF e TF-IDF, média de vetores de palavras e Paragraph Vector). Métricas de similaridade textual (similaridade do cosseno, distância euclidiana, similaridade de Jaccard, distância de Manhattan e coeficiente de Dice). Aplicações de PLN: sumarização automática de texto (abordagens extrativa e abstrativa), modelagem de tópicos em texto (algoritmos LSI, LDA e NMF), classificação de texto, agrupamento de texto, tradução automática de texto, análise de sentimentos e emoções em texto, reconhecimento de voz (STT – speech-to-text). Visão computacional. Conceitos de representação de imagens. Métodos de filtragem de imagens. Conceitos gerais de reconhecimento de padrões. Detetores de bordas. Técnicas de convolução. Métodos de segmentação. Transformações de Fourier e Wavelets. Transformações de Hough, Snakes e outros métodos de reconhecimento de objetos baseados em modelos. Operadores morfológicos.

Proteção de Dados e Privacidade: Lei n. 13.709/2018. Tratamento de Dados Pessoais no Poder Público, conforme orientação da ANPD. Princípios do Privacy by Design.

Computação em Nuvens: Fundamentos. Características. Modelos de Serviços. Modelos de implantação. NIST SP 800-145.

Gestão de Projetos: Conceitos básicos (PMBOK 7ª Edição).

Governança e Gestão de TI: Conceitos básicos. Framework COBIT 2019. Biblioteca ITIL® versão 4. SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO Conceitos de segurança da informação: Ataques e mecanismos de segurança, classificação de informações, confidencialidade, integridade, disponibilidade, não repúdio, privacidade, controle de acesso, segurança física e lógica; identificação, autorização e autenticação.

Portaria N. 257 DE 31/7/2022: Resolução CNJ no 91/2009; Resolução CNJ no 335/2020; Portaria CNJ no 253/2020; Resolução CNJ no 396/2021; Portaria CNJ no 162/2021; Resolução CNJ no 396/2021; Linguagem de programação Java; Arquitetura distribuída de microsserviços; API RESTful; JSON; Framework Spring; Spring Cloud; Spring Boot; Spring Eureka, Zuul; Map Struct; Swagger; Service Discovery; API Gateway; Persistência; JPA 2.0; Hibernate 4.3 ou superior; HibernateEnvers; Biblioteca Flyway; Banco de dados; PostgreSQL; H2 Database; Serviços de autenticação; SSO Single Sign-On; Keycloak; Protocolo OAuth2 (RFC 6749); Mensageria e Webhooks; Message Broker; RabbitMQ; Evento negocial; Webhook; APIs reversas; Ferramenta de versionamento Git; Ambiente de clusters, Kubernetes; Ferramenta de orquestração de containeres, Rancher; Deploy de aplicações; Continuous Delivery e Continuous Integration (CI/CD).

Noções de Direito Penal: Dos crimes contra a Administração Pública: Crimes praticados por funcionário público contra a administração em geral, Crimes praticados por particular contra a administração em geral, Crimes contra a administração da justiça. Legislação Especial: Crimes resultantes de preconceitos de raça ou de cor (Lei n. 7.716/1989 e Lei n. 14.532/2023). Lei n. 13.869/2019: Crimes de abuso de autoridade.

Apostila Analista Judiciário Análise de Dados TRF 1 2024

Depoimentos

João Paulo dos Santos Vanin

"Bom dia, Gostaria de agradecer pelo material enviado, que, de certa forma, foi muito relevante para que eu pudesse passar em 1º lugar para Analista de Negócios da MS Gás."

Analista de Processos Organizacionais – MSGás

Samuel Barbosa

"A apostila de vocês é um passaporte de aprovação em concurso público. Parabéns pela metodologia Vocês são muito diferenciados."

Agente de Trânsito – Jequié/BA 2026

Rogéria Ribeiro Assis

"Boa noite. Muito obrigada. A apostila ficou perfeita. Agradeço imensamente por terem me ouvido. Vocês são muito profissionais."

Psicopedagoga – Varginha/MG 2025

Felipe Mendonça Marcondes de Deus

"Eu usei as apostilas de questões de vocês para a Prefeitura de Mundo Novo e passei."

160 Questões Comentadas – Prefeitura de Mundo Novo/MS

Quézia Fernândes

"Boa noite! Só para comunicar a vocês que fui classificada no ISGH em 7º lugar, em Fortaleza, como Enfermeira do Trabalho, por meio do material preparatório que adquiri com vocês. Obrigada!""

Enfermeira do Trabalho – ISGH/CE

Perguntas Frequentes

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