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CNU/CPU - PE - GESTOR GOVERNAMENTAL - TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO

Curso 100% focado no edital do CNU/CPU - PE - GESTOR GOVERNAMENTAL - TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO

Mapeamentos Pré-edital e de Reta Final.

70 horas de carga horária
61 alunos
167 aulas
5 módulos de conteúdo
Última atualização 25/10/2025
95 arquivos para download

12x R$ 29,17

R$ 350,00 à vista

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Sobre o Curso

Concurso: CNU/CPU-PE (Concurso Público Unificado - Pernambuco) 2025

Cargo: CNU/CPU - PE - GESTOR GOVERNAMENTAL - TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO

Banca: FCC

Disciplina: Tecnologia da Informação

Professores: Equipe de Professores Gabriel Pacheco

Parcerias: Neste curso nós teremos as seguintes parcerias garantidas para os alunos efetivamente matriculados e somente para os alunos efetivamente matriculados:

20% de desconto nas assinaturas dos Planos Avançado e Padrão do site www.tecconcursos.com.br (todo o procedimento de cadastro e registro será detalhado em vídeo específico, não precisa enviar e-mail ou mensagens no momento da sua matrícula para nossa central ou para o Tec Concursos, apenas seguir os passos que serão detalhados no respectivo vídeo).

Observações:

Diversas aulas serão disponibilizadas de forma gratuita para que o aluno conheça o curso e a didática dos professores (observe as aulas escritas Assistir no nome do Respectivo Módulo).
Observem a distribuição dos conteúdos que está sendo colocada de forma mais didática dentro dos módulos, pois o último edital veio todo bagunçado.
Trabalharemos com a divulgação tempestiva de conteúdos adicionais no decorrer do período do curso, como estamos fazendo em todos as nossas turmas.
Verifique as aulas que já estão disponíveis e as datas máximas de divulgação das aulas restantes na frente do nome do respectivo módulo.

MÓDULOS

Auditoria de tecnologia da informação: ISO/IEC NBR ISO/IEC 27001:2024 (Requisitos de Sistema de Gestão de Segurança da Informação), NBR ISO/IEC 27002:2022 (Controles de segurança da informação); NBR ISO/IEC 38500:2025 (Governança de TI); Gestão de contratação de soluções de TI. Legislação aplicável à contratação de bens e serviços de TI e suas alterações. Elaboração e fiscalização de contratos. Critérios de remuneração por esforço versus produto. Cláusulas e indicadores de nível de serviço. Acompanhamento da execução contratual. Papel do fiscalizador do contrato. Papel do preposto da contratada. Registro e notificação de irregularidades. Recebimento e aceite de bens e serviços. Definição e aplicação de penalidades e sanções administrativas. Análise de riscos para as contratações de TIC.

Ciência de dados: Aprendizado de máquina. Técnicas de classificação. Técnicas de regressão. Técnicas de agrupamento. Técnicas de redução de dimensionalidade. Técnicas de associação. Sistemas de recomendação. Processamento de linguagem natural (PLN). Principais algoritmos Métricas de avaliação. Overfitting underfitting. Deep learning. Big Data. Fundamentos. Tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados. Conceito dos cinco Vs. Fluxo de big data: ingestão, processamento e disponibilização. Armazenamento de big data. Pipeline de dados. Processamento distribuído. Conceito de data lake. ETL X ELT. Soluções de big data. Arquiteturas de big data. Data Streaming em tempo real: Apache Kafka, Apache Pulsar, processamento de eventos em tempo real. Tratamento de dados. Normalização numérica. Discretização.. Tratamento de dados ausentes. Tratamento de outliers e agregações. Organização e identificação de variáveis qualitativas e quantitativas, nominais e ordinais, discretas e contínuas. Oversampling e undersampling. Ingestão de dados. Conceito de ingestão de dados. Ingestão de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Ingestão de dados em lote (batch). Ingestão de dados em streaming. Ingestão de dados full × incremental. Processamento de dados. Conceitos de processamento massivo e paralelo. Processamento em lote (batch). Processamento em tempo real (real time). Processamento MapReduce. Linguagens de programação e frameworks: Python. Linguagem de programação R. Scala. Java. Spark (PySpark, Scala e Java). Pandas. Scikitlearn. TensorFlow. PyTorch. Keras. NLTK. Qualidade de dados. Conceitos e definições. Dimensões da qualidade de dados (visão DMBOK). Principais técnicas em qualidade de dados. Profiling. Matching. Deduplicação. Data cleansing. Enriquecimento. Boas práticas para adoção da qualidade de dados. Processos de qualidade para modelos de dados. MLOps: práticas para operacionalização de modelos de machine learning, incluindo versionamento de modelos, CI/CD para ML, monitoramento de performance e drift de modelos. IA Generativa: conceitos fundamentais, Large Language Models (LLMs), arquiteturas de modelos generativos, aplicações em geração de texto, imagem e código, modelos de difusão, técnicas de treinamento e ajuste fino, engenharia de prompts, riscos e limitações dos sistemas generativos. Data Ethics: Ética e responsabilidade no uso de dados e IA, viés algorítmico, fairness, privacidade diferencial e governança ética de algoritmos.

Bancos de dados: Bancos de dados relacionais. Projeto. Formas normais e modelagem de dados. Sistemas gerenciadores de banco de dados: MS SQL Server e PostgreSQL. Conceitos. Noções de administração. SQL (Procedural Language/Structured Query Language). Transações. Gerenciamento e Processamento. Banco de dados NoSQL (Key/Value, Orientados a Documentos e Grafos). Técnicas para detecção de problemas e otimização de desempenho do SGBD e de consultas SQL. Arquitetura e aplicações de data warehousing, ETL e Olap. Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. Business Intelligence – processo de coleta, organização, análise e compartilhamento de informações. Dashboards: Painéis e visualização de dados. Self-Service Analytics e BI em Cloud. Governança de dados. Conceito e noção básica. Arquitetura de Dados. Qualidade de Dados. Metadados.

Segurança da informação: Gestão de segurança da informação. Gestão de continuidade do negócio. Gestão de Identidade e Acesso. Gestão de Riscos de Segurança da Informação. Arquitetura Zero Trust: Conceitos, práticas e tecnologias envolvidas. Monitoramento de comportamento em redes de computadores: conceitos e tecnologias. Controles de Segurança do CIS v8. Gerenciamento, análise e correlacionamento de logs e eventos. Processo de identificação, análise e correção de vulnerabilidades. Tipos de ataques em redes e aplicações corporativas e medidas de proteção. Segurança de endpoints: conceitos tradicionais, EDR (Endpoint Detection and Response) e XDR (Extended Detection and Response). Data Loss Prevention (DLP): conceitos, tecnologias e proteção de dados em ambientes multi-cloud. Técnicas de testes de segurança em aplicações e sistemas. Infraestrutura de chaves públicas e Certificação Digital. Prevenção e tratamento de incidentes de segurança da informação. Segurança em Inteligência Artificial: Ataques adversariais, manipulação de modelos, AI/ML Security e proteção contra riscos específicos de sistemas de IA. Boas práticas de segurança; normas ABNT NBR ISO/IEC 27001:2024 e 27002:2022; Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

Os tópicos abaixo não serão trabalhados neste curso.

NBR ISO 19011:2018 (Auditoria para sistemas de gestão), Lei nº 14.133/2021 e suas alterações. (Lei de Licitações e Contratos Administrativos).

Edge Computing: processamento distribuído na borda da rede. Federated Learning: aprendizado de máquina descentralizado.

Público alvo

Concurseiros que sabem da necessidade de aprenderem o conteúdo de Tecnologia da Informação para o Cargo de GESTOR GOVERNAMENTAL – ESPECIALIDADE CONTROLE INTERNO – TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO

Conteúdo

1Avisos e Notificações

Muita atenção neste módulo, pois serão postados todos os avisos e notificações geais do curso aqui.

Entenda a Parceria com o TECConcursos e como tudo funciona após a sua matrícula
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Novidades na nova plataforma 1 - Acesso aos cursos, acompanhamento dos cursos e novidades no acesso.
13:10
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13:33

2Auditoria de tecnologia da informação

ISO/IEC NBR ISO/IEC 27001:2024 (Requisitos de Sistema de Gestão de Segurança da Informação), NBR ISO/IEC 27002:2022 (Controles de segurança da informação); NBR ISO 19011:2018 (Auditoria para sistemas de gestão), NBR ISO/IEC 38500:2025 (Governança de TI); Lei nº 14.133/2021 e suas alterações. (Lei de Licitações e Contratos Administrativos). Gestão de contratação de soluções de TI. Legislação aplicável à contratação de bens e serviços de TI e suas alterações. Elaboração e fiscalização de contratos. Critérios de remuneração por esforço versus produto. Cláusulas e indicadores de nível de serviço. Acompanhamento da execução contratual. Papel do fiscalizador do contrato. Papel do preposto da contratada. Registro e notificação de irregularidades. Recebimento e aceite de bens e serviços. Definição e aplicação de penalidades e sanções administrativas. Análise de riscos para as contratações de TIC.

Sistema de Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 - FCC - 01
26:02
Sistema de Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 - FCC - 02
30:16
Sistema de Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 - FCC - 03
31:16
Sistema de Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 - FCC - 04
33:09
ISO 38500 - Regular - 01
24:52
ISO 38500 - Regular - 02
26:09
ISO 38500 - Regular - 03
28:28
ISO 38500 - Regular - 04
28:17
Legislação Aplicável às Contratações de TI - Regular - 01
30:33
ASSISTIR
Legislação Aplicável às Contratações de TI - Regular - 02
33:51
Legislação Aplicável às Contratações de TI - Regular - 03
23:36
Legislação Aplicável às Contratações de TI - Regular - 04
26:36
Legislação Aplicável às Contratações de TI - Regular - 05
27:50
Legislação Aplicável às Contratações de TI - Regular - 06
34:52
Características das Contratações de TI - Regular - 01
32:22
Características das Contratações de TI - Regular - 02
26:07
Características das Contratações de TI - Regular - 03
28:24
Características das Contratações de TI - Regular - 04
26:09
IN 01-2019 e o Processo de Contratação - Regular - 01
26:30
IN 01-2019 e o Processo de Contratação - Regular - 02
27:06
IN 01-2019 e o Processo de Contratação - Regular - 03
25:09
IN 01-2019 e o Processo de Contratação - Regular - 04
27:18
IN 01-2019 e o Processo de Contratação - Regular - 05
32:01
IN 01-2019 e o Processo de Contratação - Regular - 06
27:04

3Ciência de dados

Aprendizado de máquina. Técnicas de classificação. Técnicas de regressão. Técnicas de agrupamento. Técnicas de redução de dimensionalidade. Técnicas de associação. Sistemas de recomendação. Processamento de linguagem natural (PLN). Principais algoritmos Métricas de avaliação. Overfitting underfitting. Deep learning. Big Data. Fundamentos. Tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados. Conceito dos cinco Vs. Fluxo de big data: ingestão, processamento e disponibilização. Armazenamento de big data. Pipeline de dados. Processamento distribuído. Conceito de data lake. ETL X ELT. Soluções de big data. Arquiteturas de big data. Data Streaming em tempo real: Apache Kafka, Apache Pulsar, processamento de eventos em tempo real. Tratamento de dados. Normalização numérica. Discretização.. Tratamento de dados ausentes. Tratamento de outliers e agregações. Organização e identificação de variáveis qualitativas e quantitativas, nominais e ordinais, discretas e contínuas. Oversampling e undersampling. Ingestão de dados. Conceito de ingestão de dados. Ingestão de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Ingestão de dados em lote (batch). Ingestão de dados em streaming. Ingestão de dados full × incremental. Processamento de dados. Conceitos de processamento massivo e paralelo. Processamento em lote (batch). Processamento em tempo real (real time). Processamento MapReduce. Edge Computing: processamento distribuído na borda da rede. Federated Learning: aprendizado de máquina descentralizado. Linguagens de programação e frameworks: Python. Linguagem de programação R. Scala. Java. Spark (PySpark, Scala e Java). Pandas. Scikitlearn. TensorFlow. PyTorch. Keras. NLTK. Qualidade de dados. Conceitos e definições. Dimensões da qualidade de dados (visão DMBOK). Principais técnicas em qualidade de dados. Profiling. Matching. Deduplicação. Data cleansing. Enriquecimento. Boas práticas para adoção da qualidade de dados. Processos de qualidade para modelos de dados. MLOps: práticas para operacionalização de modelos de machine learning, incluindo versionamento de modelos, CI/CD para ML, monitoramento de performance e drift de modelos. IA Generativa: conceitos fundamentais, Large Language Models (LLMs), arquiteturas de modelos generativos, aplicações em geração de texto, imagem e código, modelos de difusão, técnicas de treinamento e ajuste fino, engenharia de prompts, riscos e limitações dos sistemas generativos. Data Ethics: Ética e responsabilidade no uso de dados e IA, viés algorítmico, fairness, privacidade diferencial e governança ética de algoritmos.

Aula em PDF - Inteligência Artificial
94 págs.
Aula 00 - Introdução à Inteligência Artificial.
36:43
ASSISTIR
Introdução - Questões - 2023-2024
21:50
Aula 01 - Introdução a Machine Learning
26:36
ASSISTIR
Aula 02 - Introdução a Machine Learning - 02
09:10
Aula 03 - Machine Learning - Over e Underfitting
26:21
ASSISTIR
Aula 04 - Machine Learning - Tipos de Aprendizado
14:42
Aula 05 - Machine Learning - Métricas de Classificação
24:08
Aula 06 - Machine Learning - Classificação, Árvores de Decisão e Random Forest
36:16
Aula 07 - Machine Learning - KNN e Naive Bayes
29:00
Aula 08 - Machine Learning - Redes Neurais Artificais
26:40
Aula 09 - Machine Learning - Regressão Logística e SVM
23:52
Aula 10 - Machine Learning - Regressão
11:40
Aula 11 - Machine Learning - Agrupamento
29:37
ASSISTIR
Aula 12 - Machine Learning - Regras de Associação e Redução de Dimensionalidade
17:21
Aula 01 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
38:25
Aula 02 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
31:42
Aula 03 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
35:07
Aula 04 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
25:15
Aula 05 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
26:18
Aula 06 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
24:57
Aula 01 - Deep Learning Parte 01
19:08
Aula 02 - Deep Learning Parte 02
27:28
Deep Learning - Questões - 2023-2024
29:28
Aula 03 - PLN Parte 01
21:34
Aula 04 - PLN Parte 02
23:21
Aula 05 - Visão Computacional e Mineração de Textos
18:43
PLN e Visão Computacional - Questões - 2023-2024
24:49
Avaliação de Modelos - Regular - Multibancas
32:01
Avaliação de Modelos - Questões - 2023-2024
28:57
Tópicos de IA - Aula 01 - IA Generativa Parte 01
27:30
Tópicos de IA - Aula 02 - IA Generativa Parte 02
35:20
Tópicos de IA - Aula 03 - MLOps
29:08
Tópicos de IA - Aula 04 - Ética na IA
31:55
Banco de Dados - 01 - Conceitos de BD e SGBD - 01 - FCC
27:21
ASSISTIR
Banco de Dados - 02 - Conceitos de BD e SGBD - 02 - FCC
18:19
Big Data Conceitos - 01
25:54
ASSISTIR
Big Data Conceitos - 02
31:20
Big Data Conceitos - 03
47:20
Big Data em Relação às demais Disciplinas - 01
25:17
Big Data em Relação às demais Disciplinas - 02
22:31
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 01
31:47
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 02
30:57
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 03
42:22
Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 04
26:24
Ingestão de dados - Multibancas - 01
20:00
Otimização de Consultas SQL - FGV - 01
26:35
Indexação de Dados - FGV - 01
30:39
Tratamento de Dados - Multibancas - 01
24:22
Python - Regular - 01
31:47
ASSISTIR
Python - Regular - 02
33:23
Python - Regular - 03
30:31
Python - Regular - 04
31:25
Python - Regular - 05
31:07
Python - Regular - 06
31:54
Python - Regular - 07
33:44
Python - Regular - 08
33:09
Pandas- Regular - 01
32:05
Pandas- Regular - 02
35:19
Scikit Learn Multibancas 01
27:33
Scikit Learn Multibancas 02
42:07
Tensor Flow - Regular
29:31
PyTorch - Multibancas
35:14
Keras - Multibancas
25:16
NLTK e Spacy Multibancas
32:19
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 01 - Multibancas
29:45
ASSISTIR
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 02 - Multibancas
30:50
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 03 - Multibancas
24:00
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 04 - Multibancas
29:07
integração e entrega contínuas (CI_CD) - Multibancas - 01
25:07
integração e entrega contínuas (CI_CD) - Multibancas - 02
28:23

4Bancos de dados

Bancos de dados relacionais. Projeto. Formas normais e modelagem de dados. Sistemas gerenciadores de banco de dados: MS SQL Server e PostgreSQL. Conceitos. Noções de administração. SQL (Procedural Language/Structured Query Language). Transações. Gerenciamento e Processamento. Banco de dados NoSQL (Key/Value, Orientados a Documentos e Grafos). Técnicas para detecção de problemas e otimização de desempenho do SGBD e de consultas SQL. Arquitetura e aplicações de data warehousing, ETL e Olap. Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. Business Intelligence – processo de coleta, organização, análise e compartilhamento de informações. Dashboards: Painéis e visualização de dados. Self-Service Analytics e BI em Cloud. Governança de dados. Conceito e noção básica. Arquitetura de Dados. Qualidade de Dados. Metadados.

Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 01 - FCC
28:15
Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 02 - FCC
31:50
Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 03 - FCC
35:30
Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 04 - FCC
36:12
Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 05 - FCC
29:22
Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 06 - FCC
31:34
Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 07 - FCC
34:26
Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 08 - FCC
25:50
Modelagem de Dados e Modelo Relacional - 09 - FCC
31:24
SQL - 01 - FCC
28:18
SQL - 02 - FCC
39:26
SQL - 03 - FCC
34:54
SQL - 04 - FCC
34:39
SQL - 05 - FCC
41:13
SQL Server - FCC - 01
38:55
SQL Server - FCC - 02
24:17
SQL Server - FCC - 03
26:34
PostgreSQL - FCC - 01
24:33
PostgreSQL - FCC - 02
36:11
NoSQL - Regular - Aula 01 - Introdução
35:33
ASSISTIR
NoSQL - Regular - Aula 02 - Questões de Concurso
37:06
NoSQL - Regular - Aula 03 - NoSQL orientados a grafos
25:07
NoSQL - Regular - Aula 04 - NoSQL orientados a colunas e a documentos
23:19
NoSQL - Regular - Aula 05 - MongoDB
34:49
Modelagem Dimensional, BI, DW, ETL, OLAP, Data Mining - 01 - FCC
31:58
Modelagem Dimensional, BI, DW, ETL, OLAP, Data Mining - 02 - FCC
28:56
Modelagem Dimensional, BI, DW, ETL, OLAP, Data Mining - 03 - FCC
37:40
Modelagem Dimensional, BI, DW, ETL, OLAP, Data Mining - 04 - FCC
36:37
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 01 - Multibancas
29:45
ASSISTIR
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 02 - Multibancas
30:50
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 03 - Multibancas
24:00
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 04 - Multibancas
29:07

5Segurança da informação

Gestão de segurança da informação. Gestão de continuidade do negócio. Gestão de Identidade e Acesso. Gestão de Riscos de Segurança da Informação. Arquitetura Zero Trust: Conceitos, práticas e tecnologias envolvidas. Monitoramento de comportamento em redes de computadores: conceitos e tecnologias. Controles de Segurança do CIS v8. Gerenciamento, análise e correlacionamento de logs e eventos. Processo de identificação, análise e correção de vulnerabilidades. Tipos de ataques em redes e aplicações corporativas e medidas de proteção. Segurança de endpoints: conceitos tradicionais, EDR (Endpoint Detection and Response) e XDR (Extended Detection and Response). Data Loss Prevention (DLP): conceitos, tecnologias e proteção de dados em ambientes multi-cloud. Técnicas de testes de segurança em aplicações e sistemas. Infraestrutura de chaves públicas e Certificação Digital. Prevenção e tratamento de incidentes de segurança da informação. Segurança em Inteligência Artificial: Ataques adversariais, manipulação de modelos, AI/ML Security e proteção contra riscos específicos de sistemas de IA. Boas práticas de segurança; normas ABNT NBR ISO/IEC 27001:2024 e 27002:2022; Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

Conceitos de Segurança da Informação - FCC
25:00
Autenticação - FCC - 01
14:44
Ataques, Malwares, Vírus, Worms - FCC - 01
27:26
Ataques, Malwares, Vírus, Worms - FCC - 02
35:43
Ataques, Malwares, Vírus, Worms - FCC - 03
36:06
Ferramentas e Dispositivos de Segurança_FCC_Aula01
31:46
Ferramentas e Dispositivos de Segurança_FCC_Aula02
29:59
Ferramentas e Dispositivos de Segurança_FCC_Aula03
27:59
Ferramentas e Dispositivos de Segurança_FCC_Aula04
33:12
Ferramentas e Dispositivos de Segurança_FCC_Aula05
42:04
Criptografia - FCC - 01
31:03
ASSISTIR
Criptografia - FCC - 02
21:36
Assinatura Digital e Certificação Digital - FCC - 01
36:17
Sistema de Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 - FCC - 01
26:02
Sistema de Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 - FCC - 02
30:16
Sistema de Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 - FCC - 03
31:16
Sistema de Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 - FCC - 04
33:09
LGPD - Lei 13.853/2019 - PDF
70 págs.
LGPD-Regular-01
34:00
ASSISTIR
LGPD-Regular-02
31:15
LGPD-Regular-03
31:57
LGPD-Regular-04
31:21
LGPD-Regular-05
31:26
LGPD-Regular-06
28:37
LGPD-Regular-07
34:17
LGPD-Regular-08
28:45
LGPD-Regular-09
32:01
LGPD-Regular-10
30:52
LGPD-Regular-11
LGPD-Regular-12
31:26
LGPD-Regular-13
36:56
LGPD-Regular-14
36:53
LGPD-Regular-15
26:40
LGPD-Regular-16
35:59
Resposta a incidentes - multibancas -01
28:56
Resposta a incidentes - multibancas -02
26:40
PGP - 27035 - Gestão de Incidentes
67 págs.

MAIS 2 MÓDULOS ESCONDER 2 MÓDULOS

Professores(as)

Gabriel Pacheco

Professor e Facilitador de Treinamentos

Professor das Disciplinas de Informática e Tecnologia da Informação para Concursos e das áreas de Projetos e Agilidade. Coach de Concursos e Provas.

Professor Rogerão Araújo

Professor

Professor de Desenvolvimento de Sistemas.

Erion Dias Monteiro

Servidor

Servidor Público Federal, Especilista em Segurança da Informação e Proteção de Dados, professor do Senac-DF, Bacharel em Sistemas de Informação com especializaç

Bruno Guilhen

professor

Professor de Redes, auditoria e segurança, arquitetura de computadores e sistemas operacionais. Atuando com cursos de TI para concursos desde 2004.

Sergio Sierro Leal

Servidor Público Federal

Pós-Graduado pela UFG e FACNET. Servidor Público Federal pelo Tribunal Regional Federal da 1ª Região (TRF1), lotado em Brasília.

Vitor Kessler

Auditor

Auditor Federal de Finanças e Controle da Controladoria-Geral da União CGU, trabalhando com auditoria de TI e cruzamento de bases de dados.

LEANDRO MARTINS

Leandro Martins, Professor de TI, Engenheiro de Redes de Comunicação e Auditor Federal especialista em TI da CGU.

Júlio César Leitão

Servidor Público Federal, graduado em Ciências da Computação e Pós-Graduado em Governança de TI. Experiência como Programador e Gestão de Projetos Ágeis.

Gunter Ribeiro Amorim

Sou DEV, trabalho como Analista do Ministério Público da União (MPU) há 10 anos, cargo que acumulo com o de Professor na UnDF onde fui aprovado em 1º lugar

Fabio Sell Rosar

Professor

Fui concurseiro por 2 anos, hoje sou servidor público federal na área de tecnologia da informação e professor de informática para concursos.

FAQ

Atendimento ao aluno Faleconosco. Onde tiro as minhas dúvidas técnicas e resolvo os problemas gerais na plataforma?

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Você poderá encaminhar a sua dúvida ou problema diretamente para o e-mail faleconosco@professorgabrielpacheco.com.br que a nossa equipe estará de prontidão das 09h às 18h em dias úteis para te responder, comumente te atendemos em um prazo máximo de 1 dia útil. Ah, insira todas as informações necessárias no e-mail para podermos te atender da melhor forma possível e resolver o seu problema o mais rápido possível (nome de usuário na plataforma, e-mail de acesso, curso de referência, enfim, tudo que precisar). Observação: caso a sua dúvida seja referente a algum conteúdo ministrado por nossos professores de um dos nossos cursos, poste a dúvida diretamente na respectiva aula no campo "Comentários/Dúvidas" encontrado logo abaixo da aula em vídeo ou da aula em PDF, pois este atendimento é exclusivo dos nossos alunos matriculados e fica muito melhor para o professor entender a sua dúvida e dar o direcionamento adequado ao seu caso.

Tenho uma dúvida sobre a aula, onde postar?

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As dúvidas poderão e deverão ser postadas diretamente na opção "Comentários/Dúvidas?", encontrada abaixo de cada videoaula ou aula em PDF, logo, role a tela um pouco para baixo e digite de forma assertiva e objetiva a sua dúvida, citando inclusive o momento onde a dúvida surgiu na respectiva aula. Isso é bacana, pois vai alimentar o banco de dúvidas e de respostas da respectiva aula.

Durante quanto tempo eu posso assistir às aulas do curso?

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Todos os nossos curso possuem um período de acesso liberado (irrestrito para assistir quantas vezes quiser) pelo período de 1 ano, sendo este renovado, conforme desejo do próprio aluno e mediante pagamento de uma taxa simbólica no término do respectivo período.

Quais as formas de pagamento aceitas no site?

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Aceitamos Cartão de Crédito, PIX e Boleto Bancário. Não trabalhamos com transferência, pois tal modo de pagamento gera um trabalho mecânico desnecessário e sem controle aqui para nós, ok?

Posso baixar as videoaulas para o meu computador?

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Não, você poderá baixar nossos materiais de apoio de uma forma geral (slides, artigos, textos, materiais em PDF), mas as videoaulas não, em contrapartida, adotamos a política do aluno poder assistir às aulas quantas vezes quiser no período de um ano. Outro ponto, suas videoaulas são identificadas pelo seu número de CPF como medida de segurança e respeito a você que é o nosso aluno.

Fiz minha matrícula, em quanto tempo o curso estará na área do aluno?

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O curso estará disponível na área do aluno assim que o pagamento for confimardo pelo Gateway de pagamento, caso seja feito via Cartão de Crédito, poderá ser liberado quase que imediatamente, caso seja feito via boleto, dependerá da compensação bancária, o que poderá levar até um dia útil após o pagamento. Via PIX, quase que imediatamente também. No entanto, observe que possuímos alguns cursos de Discursivas e de Mentoria que possuem data de início e fim, isso não vai impedir que continue acessando as aulas realizadas no período de um ano após a sua matrícula, mas sim que o cronograma do curso para a realização das tarefas e entregas seja dentro do que foi publicado no respectivo curso.

Onde faço o download dos Slides e do material em PDF?

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Tais conteúdos são sempre colocados para donwload logo abaixo da primeira videoaula ou aula em PDF que trata do respectivo assunto/módulo no espaço chamado "Download". Role a tela para baixo até chegar nele, se não o encontrar onde deveria estar, nos avise, pode ser que na hora do registro da aula ele não tenha sido vinculado à respectiva aula.

Posso compartilhar o meu curso com outra pessoa?

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O acesso aos respectivos cursos e assinaturas no nosso site são de direito exclusivo do aluno matriculado, sendo permanentemente vetada a distribuição do seu logi para outros alunos. Como temos meios de rastrear o local de onde os acessos estão sendo realizados, bem como a frequencia de acessos diários e temporais, também teremos como constatar que tal prática está sendo realizada e o seu acesso será bloqueado imediatamente. Lembrando que a distribuição de aulas e conteúdos não autorizada pelo respectivo autor incorre em crime contra a lei de direitos autorais e poderá impedir que o Senhor tome posse no seu Concurso Público.

Em quais formatos os Slides são disponibilizados?

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Os Slides são disponibilizados em tamanho A4 (final do arquivo escrito Slides) e em folhetos, sendo 3 slides por página em uma coluna e linhas para anotações em outra, possibilitando assim ao aluno que faça suas anotações com base naquilo que ele precisa.

Acesso por 1 ano

Estude quando e onde quiser

Materiais para download