Descrição
Apostila Concurso Pesquisador Engenharia 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 (1380 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.
Metodologia de Pesquisa: 1 Conhecimento científico e outras classes de conhecimento. 2 Ciências formais e factuais. 2.1 Ciências físicas e sociais. 2.2 Ciências básicas e aplicadas. 2.3 abordagens mecanicistas e holísticas. 3 Problemas de construção do conhecimento científico. 3.1 teoria e empiria, 3.2 lógica e evidência. 3.3 razão e intuição. 3.4 Causalidade, objetividade, neutralidade, linearidade, observação e sentidos. 3.5 especificidade e generalidade do conhecimento, falsificabilidade, predição e controle. 3.6 paradigmas e mudanças, realismo e relativismo. 4 Abrangências da explicação científica: descrições, correlações, teorias, modelos, sistemas, emergentismo, reducionismo, holismo. 5 O modelo clássico da pesquisa: o problema e a sua identificação, conceitos, fundamentação teórica, indução, dedução, hipóteses e plano de prova, suporte bibliográfico, delineamento da pesquisa, princípios do planejamento de ensaios experimentais, métodos e técnicas, variáveis e constantes, evidências e interpretação, resultados e redação de relatórios. 6 O papel dos ensaios comparativos. 7 Tendências recentes de concepção da pesquisa: pesquisação, pesquisa participativa, pesquisa sistêmica, holismo, paradigma ecológico, feminismo, perspectivas emergentes. 8 O projeto de pesquisa no Sistema Nacional de Pesquisa Agropecuária: finalidade, justificativa, objetivos, metas, procedimentos, cronograma e recursos, evidências e resultados. 9 Lógica dos procedimentos da pesquisa: uso de dados secundários, experimentação, amostragem, observação naturalista, qualidade, quantidade, mensuração, escalas, uso de estatística. 10 Casualização e controle de erro. 11 Problemas especiais da pesquisa aplicada: identificação de problemas de pesquisa, escolhas de prioridades, o papel da teoria e da criatividade, fidedignidade e validez, recursos, protótipos e tecnologias, uso dos resultados. 12 Relatório, protótipos, meios de disseminação dos resultados, usos de meios eletrônicos para coleta, documentação e difusão de informações na pesquisa científica.
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. 1.3.4 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. 3 Estatística experimental. 3.1 Princípios básicos da experimentação: unidade experimental, repetição, casualização e controle local. 3.2 Análise de variância. 3.3 Delineamentos estatísticos: inteiramente casualizado, blocos ao acaso, quadrado latino, parcelas subdivididas. 3.4 Testes de comparação de médias e contrastes ortogonais. 3.5 Correlação e regressão simples ou múltipla e análise de covariância.
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)
Gestão da Informação: 1 Estatística. 1.1 Conceitos de probabilidade. 1.2 Modelo de probabilidade. 1.3 Probabilidade condicional. 1.4 Independência. 1.5 Variáveis aleatórias. 1.6 Esperança, variância e covariância. 1.7 Distribuições contínuas e discretas. 1.8 Distribuições multidimensionais: matriz de covariância. 2 Gestão e governança de tecnologia da informação. 2.1 Gerenciamento de projetos – PMBOK 7ª edição. 2.2 Projetos e a organização. 2.3 Escritório de projetos. 2.4 Processos, grupos de processos e área de conhecimento. 2.5 Gestão de riscos. 2.6 Gerenciamento de serviços (ITIL v4): conceitos básicos, disciplinas, estrutura e objetivos. 2.7 Governança de TI (COBIT 2019): conceitos básicos, estrutura e objetivos. 2.8 Conceitos de gestão de processos e modelagem de processos de negócio usando BPMN. 2.9 Metodologia Ágil. 3 Inteligência artificial. 3.1 Análise de dados (Pandas, NumPy, Jupiter, R). 3.2 Aprendizado de máquina. 3.2.1 Técnicas de classificação. 3.2.2 Técnicas de regressão. 3.2.3 Técnicas de agrupamento. 3.2.4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 3.2.5 Técnicas de associação. 3.2.6 Sistemas de recomendação. 4 Inteligência de negócios (Business Intelligence). 4.1 Conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de Business Intelligence (BI). 4.2 Sistemas de suporte a decisão e gestão de conteúdo. 4.3 Arquitetura. 4.4 Visualização de dados: BD individuais e cubos. 4.5 Mapeamento das fontes de dados: técnicas para coleta de dados. 4.6 Arquitetura de Business Intelligence. 5 Noções de visão computacional com CNN. 6 Classificação de imagens e detecção de objetos. 7 Noções de processamento de linguagem natural. 8 Matemática computacional e ciência da computação aplicada. 8.1 Lógica Formal. 8.2 Demonstrações, Recursão e Análise de Algoritmo. 8.3 Conjuntos e combinatória. 8.4 Relações, Funções e Matrizes. 8.5 Gratos e Árvores. 8.6 Grafos e Algoritmos. 8.7 Álgebra Booleana e Lógica de Computadores. 8.8 Modelagem Aritmética, Computação e Linguagens.
Conhecimentos Específicos
(Conforme solicitado pelo Edital 2025)
1 Análise, modelagem e tratamento de dados convencionais e espaciais. 2 Bancos de dados relacionais, não relacionais e data stores. 3 Business Intelligence (BI) e visualização de dados. 4 Ciência de dados com uso de matemática e estatística. 5 Gestão e governança de dados convencionais e espaciais. 6 Integração de dados e mecanismos de interoperabilidade. 7 Inteligência artificial. 8 Machine Learning. 9 Matemática computacional e ciência da computação aplicadas. 10 Probabilidade e estatística, análise de dados. 11 Processos de banco de dados ETL (Extração, Transformação e Carga).
Apostila Concurso Pesquisador Engenharia de Dados Embrapa 2025
