SEFAZ-GO - Tecnologias da Informação.

Modalidade: Reta Final.

Concurso: SEFAZ-GO/2025.

Cargo: AFRE - Auditor Fiscal da Receita Estadual.

Banca: FCC.

Disciplina: Tecnolgias 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: 

• Todas as aulas serão postadas até dia 15/07/2025. 
• Diversas aulas serão disponibilizadas de forma gratuita para que o aluno conheça o curso e a didática do professor (observe as aulas com o cadeado aberto dentro do respectivo Módulo).
• Nossa abordagem didática constará da apresentação do respectivo conteúdo em formato de teoria completa de cada tópico do edital seguida da resolução de questões de diversas bancas e no decorrer das aulas de Reta Final nós teremos o foco direcionado à Banca FCC. 
• Trabalharei também com a divulgação tempestiva de conteúdos adicionais no decorrer do período do curso, como venho fazendo em todos as minhas turmas.
• Verifique as aulas que já estão disponíveis e as datas máximas de divulgação das aulas restantes na frente do nome do respectivo módulo.
• Teremos 2 simulados com questões inéditas e comentadas em vídeo para que possa testar seus conhecimentos antes da prova.
• Teremos a realização de algumas aulas ao vivo para que possam tirar suas dúvidas com nossos mestres da TI. 

Fundamento de Banco de Dados – todas as aulas disponíveis.

1. Fundamentos de Banco de Dados. 1.1. Linguagens de definição e manipulação de dados em SGBDs relacionais (SQL, T-SQL, PL/pgSQL, PL/SQL). 1.2. Modelagem de dados: modelos relacional e multidimensional. 1.3. Administração de banco de dados relacionais. 1.3.1. Projeto e implantação de SGBDs relacionais. 1.3.2. Administração de usuários e perfis de acesso. 1.3.3. Controle de proteção, integridade e concorrência. 1.3.4. Backup e restauração de dados. 1.3.5. Monitoramento e otimização de desempenho. 2. Pipeline de Dados. 2.1. Fundamentos, orquestração, integração, ETL, ELT e ferramentas. 3. OLAP. 3.1. Conceitos e aplicações. 4. Modelagem e Otimização de Bases Multidimensionais. 4.1. Técnicas de modelagem e otimização. 5. Pré-processamento de Dados. 5.1. Técnicas para preparação e transformação de dados. 6. Data Lake. 6.1. Conceito e aplicações. 7. Data Mining e Data Warehouse. 7.1. Conceitos, arquiteturas, técnicas e tarefas. 8. Big Data. 8.1. Conceitos, premissas, análise de dados e aplicações. 9. Bancos de Dados Não Relacionais. 9.1. Fundamentos, administração, desempenho e configuração. 9.2. Tipos: chave-valor, orientados a documentos e grafos. 9.3. Bancos NoSQL: MongoDB, Redis e Neo4j.

Gestão de Projetos – 15/06/2025

10. Gerenciamento de Projetos (PMBOK 7ª edição). 10.1. Projetos e a organização. 10.2. Princípios fundamentais e domínios de desempenho. 11. Metodologias Ágeis. 11.1. Scrum, Modelagem Ágil, Scrumban, Kanban, Extreme Programming (XP), Lean e Guia de Prática Ágil do PMI.

Ciência e Análise de Dados

12. Análise de Agrupamentos (Clusterização). 12.1. Medidas de distância ou de semelhança. 12.2. Esquemas de aglomeração (hierárquicos e não hierárquicos). 13. Análise Fatorial por Componentes Principais. 13.1. Correlação linear de Pearson. 14. Análise de Correspondência. 14.1. Análise de Correspondência Simples. 14.2. Análise de Correspondência Múltipla. 15. Modelos Lineares de Regressão. 15.1. Regressão Linear Simples. 15.2. Regressão Linear Múltipla. 15.3. Avaliação de modelos de regressão. 16. Modelos de Regressão Logística. 16.1. Regressão Logística Binária. 16.2. Regressão Logística Multinomial. 17. Modelos de Regressão para Dados de Contagem. 17.1. Modelo de Regressão de Poisson. 17.2. Modelo de Regressão Binomial Negativa. 18. Redes Neurais Artificiais e Machine Learning. 18.1. Noções de Redes Neurais Artificiais. 18.2. Noções de aprendizado supervisionado e não supervisionado. 18.3. Noções de Python, TensorFlow e PyTorch. 19. Visualização e Análise Exploratória de Dados. 20. Business Intelligence. 20.1. Processo de coleta, organização, análise e compartilhamento de informações. 20.2. Ferramentas de criação de dashboards: Power BI. 20.3. Elaboração de relatórios analíticos. 21. Séries Temporais. 21.1. Conceitos básicos de séries temporais. 21.2. Sazonalidade, tendência e estacionariedade. 21.3. Modelos univariados de previsão: autorregressivos, médias móveis, ARMA, ARIMA e ETS. 21.4. Avaliação de modelos de previsão. 21.5. Aplicações de séries temporais na previsão de arrecadação dos entes públicos.

Alunos que estão focados no estudo do Conteúdo de Tecnologias da Informação para o Cargo de Auditor Fiscal da Receita Estadual e querem gabaritar TI sem enrolação ou lenga-lenga.