Apostila Analista TI Inteligência da Informação DATAPREV 2024

Descrição

Apostila Analista TI Inteligência da Informação DATAPREV 2024

• Informações sobre o concurso do DATAPREV 2024
• Nível: Médio / Superior
• Vagas: 236 + 1909 CR
• Inscrições Até: 03/10/2024
• Salário Até: R$ 9.173,62
  
• Taxa de Inscrição: R$ 80,00 A R$ 100,00
• Data da Prova: 17/11/2024
• Banca Organizadora: FGV
  

Garanta sua aprovação 

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Conteúdo Programático

Conhecimentos Básicos
(Totalmente de Acordo com Edital 2024)

Língua Portuguesa: 1. Interpretação e Compreensão de texto. 2. Organização estrutural dos textos. 3. Marcas de textualidade: coesão, coerência e intertextualidade. 4. Modos de organização discursiva: descrição, narração, exposição, argumentação e injunção; características específicas de cada modo. 5. Tipos textuais: informativo, publicitário, propagandístico, normativo, didático e divinatório; características específicas de cada tipo. 6. Textos literários e não literários. 7. Tipologia da frase portuguesa. 8. Estrutura da frase portuguesa: operações de deslocamento, substituição, modificação e correção. 9. Problemas estruturais das frases. 10. Norma culta. 11. Pontuação e sinais gráficos. 12. Organização sintática das frases: termos e orações. 13. Ordem direta e inversa. 14. Tipos de discurso. 15. Registros de linguagem. 16. Funções da linguagem. 17. Elementos dos atos de comunicação. 18. Estrutura e formação de palavras. 19. Formas de abreviação. 20. Classes de palavras; os aspectos morfológicos, sintáticos, semânticos e textuais de substantivos, adjetivos, artigos, numerais, pronomes, verbos, advérbios, conjunções e interjeições; os modalizadores. 21. Semântica: sentido próprio e figurado; antônimos, sinônimos, parônimos e hiperônimos. 22. Polissemia e ambiguidade. 23. Os dicionários: tipos; a organização de verbetes. 24. Vocabulário: neologismos, arcaísmos, estrangeirismos; latinismos. 25. Ortografia e acentuação gráfica. 26. A crase.

Raciocínio Lógico e Matemático: 1. Lógica: proposições, conectivos, equivalências lógicas, quantificadores e predicados. 2. Conjuntos e suas operações, diagramas. 3. Números inteiros, racionais e reais e suas operações. 4. Proporcionalidade direta e inversa, porcentagem e juros. 5. Medidas de comprimento, área, volume, massa e tempo. 6. 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. 7. Compreensão e análise da lógica de uma situação, utilizando as funções intelectuais: raciocínio verbal, raciocínio matemático, raciocínio sequencial, orientação espacial e temporal, formação de conceitos, discriminação de elementos. 8. Compreensão de dados apresentados em gráficos e tabelas. 9. Raciocínio lógico envolvendo problemas aritméticos, geométricos e matriciais. 10. Problemas de contagem e noções de probabilidade. 11. Geometria básica: ângulos, triângulos, polígonos, distâncias, proporcionalidade, relações métricas no triângulo retângulo, perímetro e área. 12. Noções de estatística: média, moda, mediana e desvio padrão. 13. Plano cartesiano: sistema de coordenadas, distância. 14. Problemas de lógica e raciocínio.

Língua Inglesa: 1 Compreensão de textos em língua inglesa e itens gramaticais relevantes para o entendimento dos sentidos dos textos. 

Atualidades: 1 Tópicos relevantes e atuais de diversas áreas, tais como segurança, transportes, política, economia, sociedade, educação, saúde, cultura, tecnologia, energia, relações internacionais, desenvolvimento sustentável e ecologia.

Legislação Acerca de Segurança da Informação e Proteção de Dados: 1 Lei nº 12.527/2011 (Lei de Acesso à Informação): capítulos I, II, III, IV e V; Dec. nº 7.724 e nº 7845. 2 Lei nº 12.737/2012 (Lei de Delitos Informáticos): art. 2º. 3 Lei nº 12.965/2014 (Marco Civil da Internet): capítulos II e III, Seções I e II. 4 Lei nº 13.709/2018 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD): capítulos I, II, III, IV, VII, VIII e IX.

Conhecimentos Específicos
(Totalmente de Acordo com Edital 2024)

Matemática: 1 Cálculo: Funções. Limites. Derivadas. Derivadas Parciais. Máximos e mínimos. Integrais. 2 Álgebra linear: Notação de vetores e matrizes. Produto escalar e produto vetorial. Matriz identidade, inversa e transposta. Transformações lineares. Normas L1 e L2. Autovalores e autovetores.

Estatística: 1 Conceitos de probabilidade. Modelo de probabilidade. Probabilidade condicional. Independência. Variáveis aleatórias. Esperança, variância e covariância. Distribuições contínuas e discretas. Distribuições multidimensionais: matriz de covariância. 2 Estatísticas descritivas. Teorema do Limite Central. Teste de hipótese e intervalo de confiança. Estimador de máxima verossimilhança. Inferência bayesiana. Coeficiente de correlação de Pearson. Diagrama boxplot e avaliação de outliers.

Ciências de Dados: 1 Aprendizado supervisionado: Regressão e Classificação. Métricas de avaliação. Overfitting e underfitting de modelos. Regularização. Seleção de modelos. Validação cruzada. Conjunto de treino, validação e teste. Trade off entre variância e viés. Regressão Linear e Regressão Logística. Árvores de Decisão e random forests. SVM. K-NN. 2 Aprendizado não-supervisionado: Redução de dimensionalidade: PCA. K-Means. Mistura de Gaussianas. Regras de Associação. 3 Redes neurais artificiais: Definições e arquitetura. Funções de ativação. Otimização: método do gradiente, método do gradiente estocástico e backpropagation. Métodos de regularização: penalização com normas L1 e L2. CNN. 4 Machine Learning aplicado. Noções de visão computacional com CNN. Classificação de imagens e detecção de objetos. Noções de processamento de linguagem natural. 5 ETL. 6 Manipulação, tratamento e visualização de dados. 7 Inteligência artificial. 7.1 Análise de dados (Pandas, NumPy, Jupiter, R). 7.2 Aprendizado de máquina. 7.2.1 Técnicas de classificação. 7.2.2 Técnicas de regressão. 7.2.3 Técnicas de agrupamento. 7.2.4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 7.2.5 Técnicas de associação. 7.2.6 Sistemas de recomendação. 8 Processamento de linguagem natural (PLN). 9 Visão computacional. 10 Deep learning. 11 Mineração de Dados. 12 Ferramenta SAS.

Linguagens de Programação e Softwares em Ciências de Dados: 1 Python e suas bibliotecas: Numpy, Matplotlib, Seaborn, Streamlit, Pandas, Scipy, TensorFlow, Keras e Pytorch. 2 R e suas bibliotecas. 3 Apache Hadoop e Apache Spark. BANCO DE DADOS: 1 Modelagem de dados (conceitual, lógica e física). 2 Abordagem relacional. 3 Normalização das estruturas de dados. 4 Integridade referencial. 5 Metadados. 6 Modelagem dimensional. 7 Linguagem de consulta estruturada (SQL). 8 Linguagem de definição de dados (DDL). 9 Linguagem de manipulação de dados (DML). 10 SGBD. 11 Propriedades de banco de dados. 12 Banco de dados NoSQL. 13 Banco de dados em memória. 14 Data lakes e soluções para big data.

Apostila Analista TI Inteligência da Informação DATAPREV 2024