2267 horas
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Concurso: ISS-Fortaleza-2023.
Cargos: ANALISTA FAZENDÁRIO MUNICIPAL – ÁREA DO CONHECIMENTO: CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO, INFORMÁTICA OU PROCESSAMENTO DE DADOS.
Banca: Cespe/Cebraspe.
Disciplina: Conhecimentos Específicos/Tecnologia da Informação.
Professores: Gabriel Pacheco, Sérgio Sierro, Bruno Guilhen, Rogério Araujo, Vitor Kessler.
Parcerias: Neste curso nós teremos as seguintes parcerias garantidas para os alunos efetivamente matriculados e somente para os alunos efetivamente matriculados:
Observações:
CARGO 2: ANALISTA FAZENDÁRIO MUNICIPAL – ÁREA DO CONHECIMENTO: CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO, INFORMÁTICA OU PROCESSAMENTO DE DADOS
LÓGICA DE PROGRAMAÇÃO:
1 Construção de algoritmos. 2 Tipos de dados simples e estruturados. 2.1 Variáveis e constantes. 2.2 Comandos de atribuição, entrada e saída. 3 Avaliação de expressões. 4 Funções pré-definidas. 5 Conceito de bloco de comandos. 6 Estruturas de controle, seleção, repetição e desvio. 7 Operadores e expressões.
8 Passagem de parâmetros; recursividade; conceitos básicos de programação estruturada e orientada a objetos; métodos de ordenação, pesquisa e hashing.
ARQUITETURA DE SOFTWARE:
Arquitetura de software; Arquitetura de Aplicações; Padrão arquitetural Model-View-Controller (MVC);
Sistemas de N camadas; Microsserviço; Arquitetura orientada a eventos; Refatoração e Modernização de aplicações; APIs; Arquitetura Cloud Native; Técnicas de componentização de software;
Padrões de design de software;
Barramento de Serviços Corporativos (ESB); Interoperabilidade entre aplicações; API Gateway; Conceitos básicos sobre servidores de aplicações; Conteinerização de Aplicação; Frameworks de persistência de dados; Mapeamento objeto-relacional; Serviços de mensageria; Padrões: SOAP, REST, XML, XSLT, UDDI, WSDL, JSON, RMI, XML-HTTPRequest; Arquitetura de Sistemas WEB e WEB Standards (W3C);
Conceitos e ferramentas de DevOps; Técnicas de Integração e Implantação Contínua de Código (CI/CD); Gerência de configuração de software (GIT); Integração contínua;
ENGENHARIA DE SOFTWARE:
Conceitos e técnicas do projeto de software; Processo interativo e incremental; Práticas ágeis de desenvolvimento de software; Desenvolvimento orientado por comportamento (BDD); Desenvolvimento guiado por testes (TDD); Desenvolvimento guiado por testes de aceitação (ATDD); Elicitação e Gerenciamento de Requisitos; Requisitos e Experiência do Usuário; Histórias do usuário; Critérios de Aceitação; Prototipação; Projeto centrado no usuário de software; Storytelling; Práticas ágeis; Minimum Viable Product (MVP); Gerenciamento de produtos com métodos ágeis: Scrum e Kanban;
Testes de software (unitário, integração, funcional, aceitação, desempenho, carga, vulnerabilidade); Ferramentas para automatização de testes;
análise por pontos de função (IFPUG e NESMA).
LINGUAGENS E TECNOLOGIAS DE PROGRAMAÇÃO:
Características estruturais das linguagens de programação; Orientação a objetos;
Java;
Linguagens de desenvolvimento de interfaces ricas (HTML 5, CSS 3);
JavaScript;
Python;
Protocolo HTTP / HTTPs;
Desenvolvimento para plataforma mobile Android, IOS;
conceitos noções de criptografia simétrica e assimétrica; assinatura e certificação digital;
Inteligência Artificial (IA); Machine Learning.
BANCOS DE DADOS:
Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD); Propriedades de banco de dados: atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade; Independência de dados; Transações de bancos de dados; Metadados;
Arquitetura de dados; Modelagem de dados (conceitual, lógica e física); Criação e alteração dos modelos lógico e físico de dados; Abordagem relacional; Normalização das estruturas de dados; Integridade referencial;
Avaliação de modelos de dados; Técnicas de engenharia reversa para criação e atualização de modelos de dados;
Linguagem de consulta estruturada (SQL); Linguagem de definição de dados (DDL); Linguagem de manipulação de dados (DML); )
Modelagem dimensional;
Melhoria de performance de banco de dados;
Bancos de dados NoSQL;
Data Lakes e Soluções para Big Data; Integração dos dados (ETL, Transferência de Arquivos e Integração via Base de Dados);
Construção de relatórios e dashboards interativos em ferramentas de BI; self BI;
Governança de dados; Governança de dados utilizando metodologia do DAMA-DMBoK (Data Management Body of Knowledge); Qualidade de dados e gestão de dados mestres e de referência;
Noções de administração de SGBD: IBM DB2 e MS SQL Server e PostgreSQL.
COMPUTAÇÃO EM NUVEM:
Conceitos de computação em nuvem: conceitos básicos; tipologia (IaaS, PaaS, SaaS); modelo: privada, pública, híbrida; benefícios, alta disponibilidade, escalabilidade, elasticidade, agilidade, recuperação de desastres; Componentes centrais da arquitetura em nuvem: distribuição geográfica, regiões, zonas de disponibilidade, subscrições, grupos de gestão, recursos; Características gerais de identidade, privacidade, conformidade e segurança na nuvem; Infrastructure as Code (IaC); Automação.
Não iremos trabalhar neste curso.
Threads; Escalonamento; Primitivas de sincronização e deadlocks; Tratamento de exceções;
Spring boot,; .Net Core;
Ionic; Técnicas de refatoração de software; Tratamento do débito técnico;
Arquitetura de soluções Mobile; Gestão de Ativos.
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1Lógica de Programação
Algoritmos de Busca - Multibancas - 01
29:29
Algoritmos de Busca - Multibancas - 02
32:11
Algoritmos de Busca - Multibancas - 03
33:55
Algoritmos de Ordenação - Multibancas - 01
30:57
Algoritmos de Ordenação - Multibancas - 02
30:49
2Arquitetura de Software
Padrões de Projetos - 01 - Introdução, conceituação e classificação - 01
24:21
Padrões de Projetos - 02 - Padrões - 01
21:32
MVC - 01 - Conceituação e objetivos - 01
13:22
MVC - 02 - Explicando o padrão - 01
17:38
API - 01 - Cespe/Cebraspe
22:44
API - 02 - Cespe/Cebraspe
26:32
Web Services - 01 - Conceituação - 01
09:15
Web Services - 02 - XML Web Services - 01
28:09
Web Services - 03 - REST e RESTFul Web Services - 01
19:01
SOA - 01 - Conceituação e Conceitos-chave - 01
20:22
SOA - 02 - Definições e Componentes - 01
14:25
SOA - 03 - Princípios e Modelo Triangular - 01
25:36
XML - 01 - Revisão e Questões - 01
31:42
XML - 02 - XSD Revisão e Questões - 01
20:43
XML - 03 - XSLT Revisão e Questões - 02
25:22
JSON - 01 - Revisão e Questões - 01
17:07
JSON - 02 - Revisão e Questões - 02
18:10
DevOps - Multibancas - 01
27:54
DevOps - Multibancas - 02
30:20
3Engenharia de Software
Ciclo de Vida de Software e Processos de Software - 01 - CESPE
27:53
Ciclo de Vida de Software e Processos de Software - 02 - CESPE
15:12
Testes de Software - 01 - Cespe
27:00
Testes de Software - 02 - Cespe
25:54
Engenharia e Gerência de Requisitos - 01 - CESPE
26:04
Engenharia e Gerência de Requisitos - 02 - CESPE
27:19
Engenharia e Gerência de Requisitos - 03 - CESPE
16:45
APF - Multibancas - 01
36:16
APF - Multibancas - 02
30:56
APF - Multibancas - 03
31:37
4Linguagens e Tecnologias de Programação
Java - 01 - Introdução ao Java - 01
20:36
Java - 02 - Visão Geral do desenvolvimento - 01
19:20
Java - 03 - Controle de fluxo - 01
29:19
Java - 04 - Arrays - 01
29:19
Java - 05 - Classes em Java - 01
34:54
Java - 06 - Herança em Java - 01
17:49
Java - 07 - Polimorfimos em Java - 01
11:45
Java - 08 - Interfaces - 01
14:01
Java - 09 - Classe String, Collections e Expressões Lambda - 01
16:40
JPA - 01 - Conceituação - 01
19:19
JPA - 02 - Entidade e Anotações JPA - 01
18:10
JavaScript - 02 - Questões - 01
33:49
Kotlin - Multibancas - 01
31:01
Kotlin - Multibancas - 02
34:45
Kotlin - Multibancas - 03
29:09
Kotlin - Multibancas - 04
26:35
Swift - Multibancas - 01
29:45
Swift - Multibancas - 02
29:53
Swift - Multibancas - 03
37:38
Aula 01 - Introdução a Machine Learning
26:36
Aula 02 - Introdução a Machine Learning - 02
09:10
Aula 03 - Machine Learning - Over e Underfitting
26:21
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
Aula 12 - Machine Learning - Regras de Associação e Redução de Dimensionalidade
17:21
Python - CESPE - 01
27:32
Python - CESPE - 02
34:56
Python - CESPE - 03
35:52
Python - CESPE - 04
33:58
Python - CESPE - 05
32:59
Python - CESPE - 06
30:49
HTML - CESPE - 01
28:22
HTML - CESPE - 02
26:30
HTML - CESPE - 03
25:34
HTML - CESPE - 04
36:27
HTML - CESPE - 05
31:20
HTML - CESPE - 06
33:38
CSS - CESPE - 01
28:23
CSS - CESPE - 02
29:14
CSS - CESPE - 03
31:23
5Banco de Dados.
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
Big Data em Relação às demais Disciplinas - 01
25:17
Big Data em Relação às demais Disciplinas - 02
22:31
Oracle BI EE - 01
29:53
Oracle BI EE - 02
16:52
Oracle BI EE - 03
23:07
Power BI
20:07
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 01 - Multibancas
29:45
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 02 - Multibancas
30:50
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 04 - Multibancas
29:07
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 03 - Multibancas
24:00
PostgreSQL - Cespe - 01
33:44
PostgreSQL - Cespe - 02
39:27
PostgreSQL - Cespe - 03
27:19
Banco de Dados não relacional - NoSQL - Cespe - 01
32:10
Banco de Dados não relacional - NoSQL - Cespe - 02
24:19
SQL Server - Cespe - 01
25:10
SQL Server - Cespe - 02
27:43
Análise de Informações e BD - 1
45:06
Análise de Informações e BD - 2
33:06
Análise de Informações e BD - 3
25:56
Análise de Informações e BD - 4
31:37
Análise de Informações e BD - 5
32:20
Análise de Informações e BD - SQL - 1
36:30
Análise de Informações e BD - SQL - 2
36:03
Análise de Informações e BD - SQL - 3
32:12
Conceitos de BD - Dado, Informação, Conhecimento, BD e SGBD - 1
40:28
Conceitos de BD - Atores, Transação, Esquema, Instância - 2
30:00
Conceitos de BD - Arquitetura de 3 esquemas - 3
22:01
Modelagem Dimensional - Modelagem e BI - 1
38:16
Modelagem Dimensional - DW, Data Marte, ETL - 2
22:04
Modelagem Dimensional - OLAP - 3
14:26
Modelagem Dimensional - Data Mining - 4
38:36
Modelagem Dimensional - Big Data - 5
38:42
Modelagem Dimensional - Análise Exploratória - 6
16:55
Banco de Dados - 01 - Complementar - Cespe C-E - 2020
19:42
Banco de Dados - 02 - Complementar - Cespe C-E - 2020
22:15
Banco de Dados - 03 - Complementar - Cespe C-E - 2020
23:09
Banco de Dados - 04 - Complementar - Cespe C-E - 2020
16:17
Power BI
20:07
DB2 - Multibancas - 01
21:34
6Computação em Nuvem
CloudComputing RetaFinal CESPE-01
28:32
CloudComputing RetaFinal CESPE-02
29:00
CloudComputing RetaFinal CESPE-03
28:40
CloudComputing RetaFinal CESPE-04
27:01
Durante quanto tempo eu posso assistir às aulas do curso?
Quais as formas de pagamento aceitas no site?
Posso baixar as videoaulas para o meu computador?
Fiz minha matrícula, em quanto tempo o curso estará na área do aluno?
Onde faço o download dos Slides e do material em PDF?
Tenho uma dúvida sobre a aula, onde postar?
Onde tiro as minhas dúvidas técnicas e resolvo os problemas gerais na plataforma?
Posso compartilhar o meu curso com outra pessoa?
Em quais formatos os Slides são disponibilizados?
Acesso por 1 ano
Até 1 ano de suporte
Estude quando e onde quiser
Materiais para download
12x R$ 42,58
era R$ 584,00 R$ 511,00 à vista
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