Secretaria do Estado da Fazenda do Ceará
Auditor Fiscal (Tecnologia da Informação)

A Secretaria da Fazenda do Estado do Ceará – SEFAZ/CE, tendo em vista a Lei nº 9.826, de 14 de maio de 1974 (Estatuto dos Servidores Públicos Civis do Estado do Ceará), e a Lei nº 13.778, de 6 de junho de 2006, e suas alterações, torna pública a realização de concurso público para o provimento de vagas e a formação de cadastro de reserva nos cargos de Auditor Fiscal do Grupo Ocupacional Tributação, Arrecadação e Fiscalização (TAF) da SEFAZ/CE, mediante as condições estabelecidas neste edital.

Finalizado.
Cargo: Auditor Fiscal
Especialidade: Tecnologia da Informação
Salário: R$ 16.045,30
Nível: Superior

Finalizado.
Inscrições: de 07/06/2021 a 28/06/2021
Prova Objetiva: 15/08/2021
Edital de Abertura: ver edital
Site do Órgão: ver site do órgão


  • 1 Desenvolvimento de sistemas. 1.1 Desenvolvimento web. 1.1.1 JavaScript, HTML5, CSS3, WebSocket, Single Page Application (SPA). 1.2 Framework JavaScript AngularJS, DHTML, AJAX. 1.3 Jasper. 1.4 Noções e conceitos de desenvolvimento para dispositivos móveis. 1.5 Framework Apache CXF. 1.6 Programação PHP. 1.7 Framework Zend. 1.8 Programação Phyton. 5 Padrões XML, XSLT, UDDI, WSDL, SOAP, REST e JSON. 10 Tecnologias e práticas frontend web: HTML, CSS, UX, Ajax, frameworks (Bootstrap, angular, VueJS e React). 10.1 Padrões de frontend. 10.1.1 SPA e PWA. 11 Tecnologias backend. 11.1 Frameworks: Hibernate, .NET Core, Quarkus, SpringBoot, Flask, Django, NodeJS, Express e NestJS. 11.2 Especificações: JEE (JPA, EJB, JSF, JMS e JTA), JVM.
    Trilha 1: MD167 (CR058) CR058: HTML e CSS para o Frontend
    MD167: Programação Web - Frontend - HTML e CSS
    MD168 (CR067) CR067: Programação Web - Exercícios
    MD168: Programacao Web - Exercicios CESPE

    Trilha 2: MD265 (CR067) CR067: Programação Web - Exercícios
    MD265: HTML e CSS Multibancas

    Trilha 3: MD169 (CR068) CR068: Programação Web - Teoria e Exercícios
    MD169: Programação Web - PHP
    MD265 (CR067) CR067: Programação Web - Exercícios
    MD265: HTML e CSS Multibancas

    Trilha 4: MD170 (CR068) CR068: Programação Web - Teoria e Exercícios
    MD170: Programação Web - XML
    MD313 (CR068) CR068: Programação Web - Teoria e Exercícios
    MD313: XML

    Trilha 5: MD282 (CR094) CR094: Javascript
    MD282: Javascript - Fundamentos
    MD283 (CR094) CR094: Javascript
    MD283: NodeJS

    Trilha 6: MD254 (CR094) CR094: Javascript
    MD254: AngularJS
    MD234 (CR094) CR094: Javascript
    MD234: JSON
    MD255 (CR094) CR094: Javascript
    MD255: AJAX

    Trilha 7: MD110 (CR038) CR038: SOA e Web Services
    MD110: Arquitetura Orientada a Serviços - Parte 01
    MD111 (CR038) CR038: SOA e Web Services
    MD111: Arquitetura Orientada a Serviços - Parte 02

    Trilha 8: MD294 (CR056) CR056: Linguagem Java - Java Enterprise Edition
    MD294: Tecnologias JEE

    Trilha 9: MD150 (CR056) CR056: Linguagem Java - Java Enterprise Edition
    MD150: Java Enterprise Edition (JEE) - Parte 01
    MD151 (CR056) CR056: Linguagem Java - Java Enterprise Edition
    MD151: Java Enterprise Edition (JEE) - Parte 02
    MD152 (CR056) CR056: Linguagem Java - Java Enterprise Edition
    MD152: Java Enterprise Edition (JEE) - Parte 03
    MD153 (CR056) CR056: Linguagem Java - Java Enterprise Edition
    MD153: Java Enterprise Edition (JEE) - Parte 04

    Trilha 10: MD154 (CR057) CR057: Java - Frameworks e APIs
    MD154: JPA e Hibernate
    MD203 (CR057) CR057: Java - Frameworks e APIs
    MD203: JPA e Hibernate - Exercícios Multibanca

    Trilha 11: MD292 (CR097) CR097: Python e R
    MD292: Linguagem Python
  • 6 Engenharia de software. 6.1 Levantamento de requisitos funcionais e não funcionais. 6.2 Análise de sistemas. 6.3 Qualidade de software. 6.4 Unified Process (UP). 6.5 Unified Modeling Language (UML 2.x). 7 Métrica de análise de ponto de função. 8 Testes de software. 8.1 Tipos de testes. 8.2 Teste unitário. 8.3 Teste de integração. 8.4 Teste de carga/estresse). 9 Qualidade de código: SonarQube, Robot Framework e JMeter.1.9 Usabilidade e acessibilidade na Internet, padrões W3C e e-MAG. 2 Análise estática de código-fonte. 2.1 Clean code. 3 Padrões de projeto. 3.1 GoF. 3.1.1 Padrões de criação; 3.1.2 Padrões estruturais. 3.1.3 Padrões comportamentais. 3.2 Padrões GRASP. 4 Ambientes Internet, extranet, intranet e portal: finalidades, características físicas e lógicas, aplicações e serviços.
    Trilha 1: MD146 (CR053) CR053: Engenharia de Software - Introdução e Fundamentos
    MD146: Engenharia de Software - Introdução

    Trilha 2: MD106 (CR060) CR060: Testes, Requisitos e Qualidade de Software
    MD106: Engenharia de Requisitos
    MD161 (CR060) CR060: Testes, Requisitos e Qualidade de Software
    MD161: Testes e Qualidade de Software

    Trilha 3: MD105 (CR037) CR037: Análise de Pontos de Função e Versionamento
    MD105: Análise de Pontos de Função

    Trilha 4: MD055 (CR018) CR018: Governo Eletrônico
    MD055: e-MAG - Modelo de Acessibilidade em Governo
    MD160 (CR060) CR060: Testes, Requisitos e Qualidade de Software
    MD160: Clean Code

    Trilha 5: MD108 (CR064) CR064: Padrões de Projeto (Gang of Four)
    MD108: Padrões de Projeto (Gang of Four)
    MD213 (CR064) CR064: Padrões de Projeto (Gang of Four)
    MD213: Padrões de Projeto (Gang of Four)

    Trilha 6: MD075 (CR024) CR024: Portais Corporativos e Usabilidade
    MD075: Portais Corporativos - Parte 01
    MD076 (CR024) CR024: Portais Corporativos e Usabilidade
    MD076: Portais Corporativos - Parte 02
  • BIG DATA & ANALYTICS: 1 Dado, informação, conhecimento e inteligência. 1.1 Dados estruturados e não estruturados. 1.2 Dados abertos. 1.3 Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados. 2 Banco de dados relacionais. 2.1 Conceitos e características. 2.2 Metadados. 2.3 Tabelas, visões (views) e índices. 2.4 Chaves e relacionamentos. 3 Modelagem dimensional. 3.1 Conceito e aplicações. 4 Mineração de dados. 4.1 Modelo de referência CRISP-DM. 4.2 Técnicas para pré-processamento de dados. 4.3 Técnicas e tarefas de mineração de dados. 4.4 Classificação. 4.5 Regras de associação. 4.6 Análise de agrupamentos (clusterização). 4.7 Detecção de anomalias. 4.8 Modelagem preditiva. 4.9 Aprendizado de máquina. 4.10 Mineração de texto. 5 Big data. 5.1 Conceito, premissas e aplicação. 5.2 Tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados. 5.3 Conceitos dos três Vs. 5.4 Fluxo de big data: ingestão, processamento e disponibilização. 5.5 Armazenamento de big data. 5.6 Pipeline de dados. 5.7 Processamento distribuído. 5.8 Conceitos de data lake. 5.9 ETL X ELT. 5.10 Soluções de big data. 5.10.1 Arquitetura do ecossistema Apache Hadoop. 5.10.2 Componentes Hadoop: HBase, Kudu, Sqoop, Nifi, Hive, Impala, Spark, Spark Streaming, SOLR, Oozie, Yarn, Kafka, Flink e AirFlow. 5.11 Arquiteturas de big data. 5.11.1 Arquitetura Lambda. 5.11.2 Arquitetura Kappa. 5.11.3 Arquitetura de cloud computing para dados (AWS, Azure). 6 Visualização e análise exploratória de dados. 7 Planilhas e SQL. 8 Visualização de dados: BD individuais e cubos. 9 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. 10 Mapeamento das fontes de dados: técnicas para coleta de dados. BUSINESS INTELLIGENCE: 1 Conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de business intelligence (BI). 2 Sistemas de suporte a decisão e gestão de conteúdo. 3 Arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL e OLAP. 4 Definições e conceitos de data warehouse e data mining. 5 Visualização de dados: BD individuais e cubos. 6 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. 7 Mapeamento das fontes de dados: técnicas para coleta de dados. 8 Ecossistema de big data Apache Hadoop. Arquitetura e análise de requisitos para sistemas analíticos. 9 Álgebra relacional e SQL (padrão ANSI). 10 Banco de dados NoSQL. 11 Visualização e análise exploratória de dados 11.1 Ferramentas de criação de dashboards (Qlik, MicroStrategy Dossiê, Tableau e Pentaho). 11.2 Storytelling. 11.3 Elaboração de painéis e dashboard. 11.4 Elaboração de relatórios analíticos.
    Trilha 1: MD116 (CR040) CR040: Banco de Dados - Business Inteligence
    MD116: Business Inteligence - Parte 01
    MD117 (CR040) CR040: Banco de Dados - Business Inteligence
    MD117: Business Inteligence - Parte 02
    MD284 (CR040) CR040: Banco de Dados - Business Inteligence
    MD284: Business Inteligence e Dataware House

    Trilha 2: MD209 (CR095) CR095: Banco de Dados - Big Data e Mineração
    MD209: Big Data

    Trilha 3: MD231 (CR095) CR095: Banco de Dados - Big Data e Mineração
    MD231: NoSQL

    Trilha 4: MD262 (CR095) CR095: Banco de Dados - Big Data e Mineração
    MD262: Data Mining
    MD263 (CR095) CR095: Banco de Dados - Big Data e Mineração
    MD263: Text Mining
  • 1 Qualidade de software. 1.1 MPSBR e CMMI. 1.2 Conceitos básicos e objetivos. 1.3 Disciplinas e formas de representação. 1.4 Níveis de capacidade e maturidade. 1.5 Processos e categorias de processos.
    Trilha 1: MD036 (CR012) CR012: Gestão da TI - CMMI e MPS.BR
    MD036: CMMI 1.2
    MD035 (CR012) CR012: Gestão da TI - CMMI e MPS.BR
    MD035: CMMI 1.3
    MD163 (CR012) CR012: Gestão da TI - CMMI e MPS.BR
    MD163: MPS.BR
  • 1 IoT (Internet of Things). 1.1 Conceitos, fundamentos, características. 1.2 Arquitetura IoT.
    Trilha 1: MD303 (CR105) CR105: Machine Learning e Internet of Things
    MD303: Internet das Coisas
  • 1 Técnicas de classificação. 1.1 Naive Bayes. 1.2 Regressão logística. 1.3 Redes neurais artificiais. 1.3.1 Funções de ativação: limiar, linear, ReLU, logística, softmax, maxout e gaussiana. 1.3.2 Redes Perceptron de única e múltiplas camadas. 1.4 Árvores de decisão (algoritmos ID3 e C4.5) e florestas aleatórias (random forest). 1.5 Máquinas de vetores de suporte (SVM – support vector machines). 1.6 K vizinhos mais próximos (KNN – K-nearest neighbors). 1.7 Comitês de classificadores. 1.8 Avaliação de modelos de classificação: treinamento/teste/validação; validação cruzada; métricas de avaliação (matriz de confusão, acurácia, precisão, revocação, F1-score e curva ROC). 2 Técnicas de regressão. 2.1 Regressão linear. 2.2 Séries temporais (tendências, suavização exponencial e modelos ARIMA). 2.3 Redes neurais para regressão. 2.4 Árvores de decisão para regressão. 2.5 Máquinas de vetores de suporte para regressão. 2.6 Intervalos de confiança em regressão. 2.7 Avaliação de modelos de regressão: mean absolute error (MAE), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE) e coeficiente de determinação (R2). 3 Técnicas de agrupamento. 3.1 Agrupamento por partição. 3.2 Agrupamento por densidade. 3.3 Agrupamento hierárquico. 4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 4.1 Seleção de características (feature selection). 4.2 Análise de componentes principais (PCA – principal component analysis). 5 Técnicas de associação. 5.1 Descoberta de conjuntos frequentes. 5.2 Descoberta de regras de associação. 6 Sistemas de recomendação. 7 Processamento de linguagem natural (PLN). 7.1 Normalização textual (stop words, estemização, lematização e análise de frequência de termos). 7.2 Rotulação de partes do discurso (POS-tagging – part-of-speech tagging). 7.3 Reconhecimento de entidades (NER – named entity recognition) e rotulação IOB. 7.4 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). 7.5 Métricas de similaridade textual (similaridade do cosseno, distância euclidiana, similaridade de Jaccard, distância de Manhattan e coeficiente de Dice). 7.6 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). 8 Visão computacional. 8.1 Reconhecimento facial. 8.2 Classificação de imagens. 8.3 Detecção de objetos. 8.4 Deep learning para visão computacional. 9 Aprendizado profundo. 9.1 Redes neurais convolucionais. 9.2 Redes neurais recorrentes. 9.2.1 Redes de Hopfield. 9.2.2 Long short-term memory (LSTM). 9.2.3 Redes Perceptron multicamadas recorrentes. 9.2.4 Máquinas de Boltzmann. 9.2.5 Deep belief networks.
    Não temos isso ainda..
  • 1 Ferramentas de integração assíncrona: Kafka, NATS Streaming, ActiveMQ. 2 microsserviços. 2.1 Orquestração de serviços, API gateway. 2.2 containers. 2.3 Padrões de microsserviços. 2.4 Transações distribuídas. 3 Arquitetura de software. 3.1 Interoperabilidade de sistemas. 3.2 Arquitetura orientada a serviços. 3.2.1 Web services. 3.2.2 RESTful, SOAP. 3.3 Arquitetura orientada a objetos. 3.4 Arquitetura. 3.5 Camadas, modelo MVC. 3.6 Arquitetura de aplicações para ambiente web. 3.6.1 Servidor de aplicações. Servidor web. 4 Gerenciamento de serviços (ITIL 4). 4.1 Conceitos básicos, disciplinas, estrutura e objetivos. SISTEMAS DISTRIBUÍDOS: 1 Arquitetura de sistemas distribuídos. 1.1 Balanceamento de carga, fail?over e replicação de estado. 1.2 Técnicas de análise de desempenho e otimização de consultas (tuning). 1.3 Segurança de banco de dados. 2 Arquitetura e tecnologias de sistemas de informação: conceitos básicos e aplicações; arquitetura cliente-servidor; especificação de metadados; arquitetura de aplicações para ambiente web: servidor de aplicações, servidor web; arquitetura de software: arquitetura de camadas, modelo MVC. 3 Desenvolvimento de integrações: tecnologia Middleware. 3.1 APS (application platform suite); interoperabilidade de sistemas. 3.1.1 Padrões de interoperabilidade (ePING).
    Trilha 1: MD109 (CR038) CR038: SOA e Web Services
    MD109: Sistemas Distribuídos

    Trilha 2: MD158 (CR059) CR059: Análise e Projeto de Software
    MD158: Análise e Projeto Orientado a Objeto

    Trilha 3: MD269 (CR091) CR091: ITIL 4
    MD269: ITIL 4 - Introdução e Conceitos
    MD270 (CR091) CR091: ITIL 4
    MD270: ITIL 4 - Sistema de Valor do Serviço
    MD274 (CR091) CR091: ITIL 4
    MD274: ITIL 4 - Práticas Fundamentais

    Trilha 4: MD124 (CR044) CR044: Banco de Dados - Introdução e Fundamentos
    MD124: Introducao, Modelos e Normalizacao
    MD112 (CR062) CR062: Banco de Dados - Transações e Recuperação
    MD112: Banco de Dados - Transações e Concorrência

    Trilha 5: MD114 (CR039) CR039: Banco de Dados - Curso Avançado
    MD114: Banco de Dados Avançado - Parte 01
    MD115 (CR039) CR039: Banco de Dados - Curso Avançado
    MD115: Banco de Dados Avançado - Parte 02

    Trilha 6: MD056 (CR018) CR018: Governo Eletrônico
    MD056: e-PING - Padrões de Interoperabilidade de Governo
  • SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO, SEGURANÇA DE DATACENTER, SEGURANÇA DE DISPOSITIVOS, DISPONIBILIDADE: 1 Confiabilidade, integridade e disponibilidade. 2 Mecanismos de segurança. 2.1 Criptografia. 2.2 Assinatura digital. 2.3 Garantia de integridade. 2.4 Controle de acesso. 2.5 Certificação digital. 2.6 Infraestrutura de chaves públicas. 2.7 Ataques a sistemas de criptografia. 3 Gerência de riscos. 3.1 Ameaça, vulnerabilidade e impacto. 4 Políticas de segurança. 4.1 NBR ISO/IEC 27002:2005. 4.2 NBR ISO/IEC 27001:2013. 4.3 NBR ISO/IEC 15408. 4.4 Políticas de senhas. 5 Autenticação de dois fatores (MFA). 6 OAuth 2, JWT, SSO e SAML. 7 OWASP Top 10 (https://owasp.org/www-project-topten/). 8 Segurança de aplicações web: 8.1 SQL injection, XSS, CSRF, ataques de inclusão de arquivos. 8.2 Vulnerabilidades em navegadores. 8.3 Vulnerabilidades de code signing. 8.4 Vulnerabilidades de controles de autenticação. 8.5 Comunicação interaplicativos e sidejacking. INFORMÁTICA: 5 Segurança da informação. 5.1 Procedimentos de segurança. 5.2 Noções de vírus, worms e pragas virtuais. 5.3 Aplicativos para segurança (antivírus, firewall, anti-spyware etc.).
    Trilha 1: MD180 (CR070) CR070: Segurança Operacional
    MD180: Segurança Operacional - Parte 01
    MD181 (CR070) CR070: Segurança Operacional
    MD181: Segurança Operacional - Parte 02
    MD182 (CR070) CR070: Segurança Operacional
    MD182: Segurança Operacional - Parte 03

    Trilha 2: MD196 (CR070) CR070: Segurança Operacional
    MD196: Segurança Operacional - Exercícios
    MD286 (CR070) CR070: Segurança Operacional
    MD286: Segurança Operacional - Exercícios CESPE

    Trilha 3: MD173 (CR069) CR069: Criptografia e Virtual Private Networks
    MD173: Criptografia Básica
    MD174 (CR069) CR069: Criptografia e Virtual Private Networks
    MD174: Criptografia Intermediária
    MD183 (CR069) CR069: Criptografia e Virtual Private Networks
    MD183: Criptografia - Exercícios Multibanca
    MD210 (CR069) CR069: Criptografia e Virtual Private Networks
    MD210: Criptografia 2019

    Trilha 4: MD032 (CR011) CR011: Gestao da Seguranca
    MD032: ISO 27001 - Requisitos do SGSI
    MD033 (CR011) CR011: Gestao da Seguranca
    MD033: ISO 27002 - Código de Práticas
  • DevOps: 1 Gestão de configuração. 1.1 DevOps. 1.2 modelo de versionamento, merge, branch, pipeline. 1.3 CI/CD (continuous integration/continuous delivery). 1.4 Mesh app and service architecture (MASA). 2 Containers: 2.1 Conceitos básicos sobre Docker e Kubernetes. 2.2 Arquitetura da plataforma Docker. 2.3 Instalação e configuração do Docker. 2.3.1 Criação e manipulação de imagens Docker. 2.3.2 Registry Docker. 2.4 Gerência de containers com Docker. 2.5 Rede no Docker. 2.6 Volumes no Docker. 2.7 Segurança no Docker. 2.8 Conceitos básicos sobre containers. NUVEM COMPUTACIONAL: 1 Arquitetura e desenvolvimento em nuvem. 1.1 Computação na nuvem. 1.2 Nuvem pública e nuvem privada. 2 Arquitetura de cloud computing para dados (AWS, Azure). 2.1 Características, requisitos e recursos. VIRTUALIZAÇÃO DE SERVIDORES: 1 Tópicos avançados. 1.1 Virtualização (XEN, VMWare, KVM, ZVM). 1.2 Consolidação de servidores. 1.3 Integração de plataforma alta com plataforma baixa. INFORMÁTICA: 3.7 Computação na nuvem (cloud computing). 5.4 Procedimentos de backup. 5.5 Armazenamento de dados na nuvem (cloud storage).
    Trilha 1: MD176 (CR074) CR074: Computação em Nuvem
    MD176: Computação em Nuvem e Virtualização

    Trilha 2: MD099 (CR074) CR074: Computação em Nuvem
    MD099: Computação em Nuvem e DevOps
    MD241 (CR074) CR074: Computação em Nuvem
    MD241: Cloud Computing - Exercícios Multibanca

    Trilha 3: MD252 (CR026) CR026: Arquitetura de Computadores
    MD252: Armazenamento - NAS, SAN e DAS
    MD261 (CR026) CR026: Arquitetura de Computadores
    MD261: Armazenamento RAID
  • 1 BPM (business process management). 1.1 conceitos básicos. 1.2 identificação e delimitação de processos de negócio. 1.3 técnicas de mapeamento de processos (modelos as-is). 1.4 técnicas de análise e simulação de processos. 1.5 construção e mensuração de indicadores de processos. 1.6 técnicas de modelagem de processos (modelos to-be). 1.7 modelagem de processos em BPMN: notação, artefatos e atividades. 1.8 gerenciamento de processos de negócio (BPM). 2 RPA (robotic process automation). 2.1 Conceitos, fundamentos, características, estratégias. 2.2 Padronização de processos, formatação, validação e operação.
    Trilha 1: MD078 (CR025) CR025: Processos de Negócio e Business Process Modeling
    MD078: Business Process Modeling (BPM) - Parte 01
    MD079 (CR025) CR025: Processos de Negócio e Business Process Modeling
    MD079: Business Process Modeling (BPM) - Parte 02
    MD080 (CR025) CR025: Processos de Negócio e Business Process Modeling
    MD080: Business Process Modeling (BPM) - Parte 03
    MD081 (CR025) CR025: Processos de Negócio e Business Process Modeling
    MD081: Business Process Modeling - Exercícios
  • 1 Gerenciamento de projetos – PMBOK 6ª edição. 1.1 Projetos e a organização. 1.2 Escritório de projetos. 1.2.1 Modelos e características. 1.3 Processos, grupos de processos e área de conhecimento. 2 Metodologias ágeis. 2.1 Scrum, XP, TDD, modelagem ágil, Scrumban e Kanban. 3 Gestão ágil de projetos: 3.1 Scrum. 3.2 Guia de prática ágil PMI. 4 Governança de TI (COBIT 2019). 4.1 Conceitos básicos, estrutura e objetivos.
    Trilha 1: MD232 (CR087) CR087: Gestão de Projetos - PMBOK v6
    MD232: Introdução ao PMBOK v.6
    MD273 (CR087) CR087: Gestão de Projetos - PMBOK v6
    MD273: PMBOK v6 - Áreas de Conhecimento - Parte 01
    MD277 (CR087) CR087: Gestão de Projetos - PMBOK v6
    MD277: PMBOK v6 - Áreas de Conhecimento - Parte 02
    MD245 (CR102) CR102: Gestão de Projetos - PMBOK v6 - Exercícios
    MD245: PMBOK v6 - Exercícios CESPE 2019

    Trilha 2: MD290 (CR096) CR096: COBIT 2019
    MD290: COBIT 2019 - Framework

    Trilha 3: MD205 (CR048) CR048: Engenharia de Software - Abordagem Ágil
    MD205: Filosofias Ágeis

    Trilha 4: MD134 (CR048) CR048: Engenharia de Software - Abordagem Ágil
    MD134: Test Driven Development - TDD
    MD218 (CR048) CR048: Engenharia de Software - Abordagem Ágil
    MD218: Kanban e JIT
  • 1 Noções de sistema operacional (ambientes Linux e Windows). 2 Edição de textos, planilhas e apresentações (ambientes Microsoft Office e LibreOffice). 3 Redes de computadores. 3.1 Conceitos básicos, ferramentas, aplicativos e procedimentos de Internet e intranet. 3.2 Programas de navegação (Microsoft Edge, Microsoft Internet Explorer, Mozilla Firefox e Google Chrome). 3.3 Programas de correio eletrônico (Outlook). 3.4 Sítios de busca e pesquisa na Internet. 3.5 Grupos de discussão. 3.6 Redes sociais. 4 Conceitos de organização e de gerenciamento de informações, arquivos, pastas e programas.
    Trilha 1: MD225 (CR083) CR083: Noções de Informática
    MD225: Internet e Extranet - Exercícios Multibanca

    Trilha 2: MD309 (CR035) CR035: Sistemas Windows
    MD309: Sistemas Windows

    Trilha 3: MD007 (CR083) CR083: Noções de Informática
    MD007: Introdução ao LibreOffice

    Trilha 4: MD272 (CR077) CR077: Sistemas Operacionais - Exercícios
    MD272: Windows Server Client 201X
  • I MATEMÁTICA: 1 Álgebra: conjuntos e conjuntos numéricos; sistema legal de medidas; razões e proporções; sequências numéricas; regras de três simples e compostas; porcentagem; equações e inequações de 1º e 2º graus; progressões aritmética e geométrica; análise combinatória, arranjos e permutações; matrizes determinantes e sistemas lineares. 2 Trigonometria. 3 Geometria plana. 4 Juros simples. Montante e juros. Descontos simples. Equivalência simples de capital. Taxa real e taxa efetiva. Taxas equivalentes. Capitais equivalentes. 5 Juros compostos. Montante e juros. Desconto composto. Taxa real e taxa efetiva. Taxas equivalentes. Capitais equivalentes. Capitalização contínua. 6 Descontos: simples, composto. Desconto racional e desconto comercial. II RACIOCÍNIO LÓGICO: 1 Estrutura lógica de relações arbitrárias entre pessoas, lugares, objetos ou eventos fictícios; deduzir novas informações das relações fornecidas e avaliar as condições usadas para estabelecer a estrutura daquelas relações. 2 Compreensão e elaboração da lógica das situações por meio de: raciocínio verbal; raciocínio matemático; raciocínio sequencial; orientação espacial e temporal; formação de conceitos; discriminação de elementos. 3 Compreensão do processo lógico que, a partir de um conjunto de hipóteses, conduz, de forma válida, a conclusões determinadas.
    Trilha 1: MD025 (CR009) CR009: Raciocínio Lógico Quantitativo
    MD025: Raciocínio Lógico Quantitativo - Parte 01
    MD026 (CR009) CR009: Raciocínio Lógico Quantitativo
    MD026: Raciocínio Lógico Quantitativo - Parte 02
    MD027 (CR009) CR009: Raciocínio Lógico Quantitativo
    MD027: Raciocínio Lógico Quantitativo - Parte 03

    Trilha 2: MD295 (CR099) CR099: Matemática Financeira
    MD295: Matemática Financeira Básica
    MD022 (CR008) CR008: Matemática
    MD022: Análise Combinatória e Probabilidade - Parte 01
    MD023 (CR008) CR008: Matemática
    MD023: Análise Combinatória e Probabilidade - Parte 02
    MD024 (CR008) CR008: Matemática
    MD024: Matrizes, Determinantes e Sistemas Lineares
  • 1 Estatística descritiva e análise exploratória de dados: gráficos, diagramas, tabelas, medidas descritivas (posição, dispersão, assimetria e curtose). 2 Probabilidade. 2.1 Definições básicas e axiomas. 2.2 Probabilidade condicional e independência. 2.3 Variáveis aleatórias discretas e contínuas. 2.4 Distribuição de probabilidades. 2.5 Função de probabilidade. 2.6 Função densidade de probabilidade. 2.7 Esperança e momentos. 2.8 Distribuições especiais. 2.9 Distribuições condicionais e independência. 2.10 Transformação de variáveis. 2.11 Leis dos grandes números. 2.12 Teorema central do limite. 2.13 Amostras aleatórias. 2.14 Distribuições amostrais. 3 Inferência estatística. 3.1 Estimação pontual: métodos de estimação, propriedades dos estimadores, suficiência. 3.2 Estimação intervalar: intervalos de confiança, intervalos de credibilidade. 3.3 Testes de hipóteses: hipóteses simples e compostas, níveis de significância e potência de um teste, teste t de Student, teste qui-quadrado. 4 Análise de regressão linear. 4.1 Critérios de mínimos quadrados e de máxima verossimilhança. 4.2 Modelos de regressão linear. 4.3 Inferência sobre os parâmetros do modelo. 4.4 Análise de variância. 4.5 Análise de resíduos. 5 Técnicas de amostragem: amostragem aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados. 5.1 Tamanho amostral.
    Trilha 1: MD260 (CR098) CR098: Estatística
    MD260: Estatística
Todos somos iguais e temos direito a perseguir nossa próprias versão de felicidade.
Barack Obama  (44º Presidente dos Estados Unidos)

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