Descrição
Apostila EPE 2024 Analista de Gestão TI Soluções
Cargo: Analista de Gestão Coorporativa – Tecnologia da Informação – Perfil 2: Soluções
Editora: DOMINA CONCURSOS
Edição: 2024
Nível: Superior
Banca: FGV
Edital: Acesso ao Edital
Quantidade de Páginas: 2479
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Conhecimento Básico
(Totalmente de Acordo com Edital 2024)
Língua Portuguesa: 1. Compreensão e interpretação de textos. 2. Tipologia textual. 3. Ortografia oficial. 4. Acentuação gráfica. 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. 6. Emprego dos sinais de pontuação. 7. Concordância verbal e nominal. 8. Regência verbal e nominal. 9. Emprego do sinal indicativo de crase. 10. Pronomes: emprego, formas de tratamento e colocação. 11. Emprego de tempos e modos verbais. 12. Vozes dos verbos. 13. Semântica (sinônimos, antônimos, homônimos, parônimos). 14. Significação literal e contextual de vocábulos. 15. Coesão e coerência textuais: mecanismos linguísticos de conexão e sequência lógica entre as partes do texto (coesão referencial, lexical, sequencial e temporal). 16. Redação oficial (conforme Manual de Redação da Presidência da República).
Língua Inglesa: Compreensão e interpretação de texto escrito em Língua Inglesa. Itens gramaticais relevantes para a compreensão dos conteúdos semânticos.
Noções de Administração Pública: 1. Noções de Organização Administrativa: administração direta e indireta; autarquias, fundações públicas; empresas públicas; sociedades de economia mista; entidades paraestatais. 2. Princípios Constitucionais da Administração Pública; 3. Noções básicas de Orçamento Público e Finanças; 4. Noções de processo administrativo; 5. Noções básicas de Licitações e Contratos nas Empresas Estatais.
Valor Público Gerado pela EPE: 1. Lei nº 10.847, de 15 de março de 2004; 2. Decreto nº 5.184, de 16 de agosto de 2005; 3. Planejamento Estratégico da EPE; 4. Valor Público da EPE; 5. Estatuto Social da EPE; 6. Regimento Interno da EPE; 7. Accountability e Transparência; 8. Governo Digital.
Conhecimento Específico
(Totalmente de Acordo com Edital 2024)
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 29 de 5 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, OAuth; 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-ViewController (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 3.10 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 11 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.
Apostila EPE 2024 Analista de Gestão TI Soluções
