CAESB - Analista de Suporte ao Negócio - Analista de Sistemas

Curso com o conteúdo mais completo, assertivo e descritivo do mercado para gabaritar o Conteúdo de Tecnologia da Informação do Cargo de ANALISTA DE SUPORTE AO NEGÓCIO – ESPECIALIDADE: ANALISTA DE SISTEMAS da CAESB.

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Concurso: CAESB-2024

Cargo: ANALISTA DE SUPORTE AO NEGÓCIO – ESPECIALIDADE: ANALISTA DE SISTEMAS

Banca: Cespe/Cebraspe.

Disciplina: Tecnologia da Informação - Conhecimentos Específicos.

Professores: Equipe Professor 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).
• 30% de desconto nos cursos do site do Professor André Fantoni https://hub.la/professorfantoni  

Observações: 

• Todas as aulas serão postadas até dia 28/02/2025 (verifique nos respectivos módulos). 
• Diversas aulas serão disponibilizadas de forma gratuita para que o aluno conheça o curso e a didática do professor (observe as aulas que estiverem com a escrita "Assistir" dentro de cada módulo).
• Nossa abordagem didática constará da apresentação do respectivo conteúdo em formato de revisões completas de cada tópico do edital seguidas da resolução de mais de 950 questões super atualizadas da Banca Cebraspe complementadas por questões didáticas e necessárias de outras bancas, quando o assunto não tiver cobertura específica da Banca, para que o aluno não fique sem estudar o respectivo tópico. 
• Trabalharemos com a divulgação tempestiva de conteúdos adicionais no decorrer do período do curso, como venho fazendo em todos as minhas turmas.
• Teremos algumas aulas exclusivas sendo realizadas ao vivo com os alunos matriculados para aprimoramento do conhecimento e especialização na Banca Cebraspe.
• Verifique as aulas que já estão disponíveis e as datas máximas de divulgação das aulas restantes na frente do nome do respectivo módulo.
• Verifique abaixo a distribuição do nosso conteúdo e o que não será trabalhado neste curso.

Módulos.

ENGENHARIA DE SOFTWARE – 28/02/2025.

1 Engenharia de software. 1.1 Modelos de ciclo de vida de software. 1.2 Metodologias de desenvolvimento de software. 1.3 Arquitetura de software. 1.4 Conceitos e técnicas do projeto de software. 1.5 Processos e práticas de desenvolvimento de software. 1.6 Processo interativo e incremental. 1.7 Práticas ágeis de desenvolvimento de software. 1.8 Gerenciamento de ciclo de vida de aplicações. 1.9 Desenvolvimento orientado por comportamento (BDD). 1.10 Desenvolvimento guiado por testes (TDD). 1.11 Integração contínua. 1.12 Diagrama Entidade Relacionamento (ER). 1.13 Conceitos e ferramentas de DevOps. 1.14 Técnicas de Integração e Implantação Contínua de Código (CI/CD). 2 Engenharia de requisitos. 2.1 Elicitação e Gerenciamento de Requisitos, design thinking. 2.2 Histórias do usuário. 2.3 Critérios de Aceitação. 2.4 User Experience (UX). 2.5 Prototipação. 2.6 Projeto centrado no usuário de software. 2.7 Storytelling. 2.8 Análise de personas (papéis, perfis etc.) de usuários de software. 3 Arquitetura de software. 3.1 Padrão arquitetural ModelViewController (MVC). 3.2 Sistemas de N camadas. 3.3 Microsserviço. 3.4 Arquitetura orientada a eventos. 3.5 DevOps e CI/CD. 3.6 Refatoração e Modernização de aplicações. 3.7 Práticas ágeis. 3.10 Padrões de design de software. 3.11 Técnicas de componentização de software. 3.12 Padrões de projeto (design patterns) e antipatterns. 3.14 Arquitetura de Sistemas WEB e WEB Standards (W3C). 3.15 Arquitetura Orientada a Serviços (SOA). 3.16 Barramento de Serviços Corporativos (ESB). 3.17 Interoperabilidade entre aplicações. 3.18 Conceitos básicos sobre servidores de aplicações. 3.19 Conteinerização de Aplicação. 3.20 Frameworks de persistência de dados. 3.21 Mapeamento objetorelacional. 3.22 Serviços de mensageria. 3.23 Padrões: SOAP, REST, XML, XSLT, UDDI, WSDL, JSON, RMI, XMLHttpRequest. 3.24 Soluções de busca de dados não estruturados. 4 Linguagem de programação. 4.1 Características estruturais das linguagens de programação. 4.2 Orientação a objetos. 4.3 Coleções. 4.4 Tipos genéricos. 4.5 Threads. 4.6 Escalonamento. 4.7 Primitivas de sincronização e deadlocks. 4.8 Garbage collector. 4.9 Tratamento de exceções. 4.10 Anotações. 4.11 Técnicas de profiling. 4.12 Linguagens de desenvolvimento de interfaces ricas (HTML 5, CSS 3). 4.13 JavaScript. 4.14 Java (11 ou superior). 5 Qualidade de software. 5.1 Garantia da qualidade de software. 5.2 Gerência de configuração de software (GIT). 5.3 Testes de software (unitário, integração, funcional, aceitação, desempenho, carga, vulnerabilidade). 5.4 Técnicas para aplicação de testes de software (caixabranca, caixapreta, regressão e não funcionais). 5.5 Ferramentas para automatização de testes; Técnicas de refatoração de software. 5.6 Tratamento do débito técnico. 5.7 Métricas de qualidade de código. 5.9 Auditoria de Sistemas. 6 Estrutura de dados e algoritmos. 6.1 Tipos básicos de dados. 6.2 Tipos abstratos de dados (lista, fila, pilha, árvore, heap). 6.3 Subrotinas: chamadas por endereço, referência e valor. 6.4 Algoritmos para pesquisa e ordenação. 6.5 Algoritmos para determinação de caminho mínimo. 6.6 Listas lineares e suas generalizações: listas ordenadas, listas encadeadas, pilhas e filas; Vetores e matrizes. 6.7 Árvores e suas generalizações: árvores binárias, árvores de busca, árvores balanceadas (AVL), árvores B e B+. 6.8 Complexidade de algoritmos. 6.9 Programação recursiva. 7 Banco de dados. 7.1 Modelagem de dados (conceitual, lógica e física). 7.2 Criação e alteração dos modelos lógico e físico de dados. 7.3 Abordagem relacional. 7.4 Normalização das estruturas de dados. 7.5 Integridade referencial. 7.6 Metadados. 7.7 Modelagem dimensional. 7.8 Avaliação de modelos de dados. 7.9 Técnicas de engenharia reversa para criação e atualização de modelos de dados. 7.10 Linguagem de consulta estruturada (SQL). 7.11 Linguagem de definição de dados (DDL). 7.12 Linguagem de manipulação de dados (DML). 7.13 Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD). 7.14 Propriedades de banco de dados: atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade. 7.15 Independência de dados. 7.16 Transações de bancos de dados.7.17 Melhoria de performance de banco de dados. 7.18 Bancos de dados NoSQL. 7.19 Integração dos dados (ETL, Transferência de Arquivos e Integração via Base de Dados). 7.20 Banco de dados em memória. 7.21 Qualidade de dados e gestão de dados mestres e de referência. 7.22 Data Lakes e Soluções para Big Data. 7.23 Diferenciação entre bancos relacionais, multidimensionais, documentos e grafos. 8 Big data e Business intelligence. 8.1 Dado, informação, conhecimento e inteligência. 8.2 Conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de business intelligence (BI). 8.3 Mapeamento de fontes de dados. 8.4 Dados estruturados e dados não estruturados. 8.5 Conceitos de OLAP e suas operações. 8.6 Conceitos de data warehouse. 8.7 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. 8.8 Construção de relatórios e dashboards interativos em ferramentas de BI. 8.9 Manipulação de dados em planilhas. 8.10 Geração de insights a partir de relatórios e dashboards. 8.11 BI como suporte a processos de tomada decisão.

INFRAESTRUTURA E SEGURANÇA – 30/01/2025

1 Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos. 1.1 Arquiteturas de rede. Topologias; Equipamentos de conexão e transmissão; QOS; Modelo OSI da ISO; Arquitetura e protocolos TCP/IP; Nível de aplicação TCP/IP: DNS, FTP, NFS, TELNET, SMTP, HTTP, LDAP, DHCP, IPSEC, SSH, SNMP e NAT; Noções básicas de IPv6. 2 Ambiente UNIX e LINUX. 2.1 Instalação e suporte a TCP/IP, DHCP, DNS, NIS, CIFS, NFS, serviços de impressão em rede. 2.2 Instalação e configuração do Servidor Apache. 2.3 Integração com ambiente Windows, Linguagens de Script. 3 Ambiente Microsoft Windows Server. 3.1 Instalação e suporte de TCP/IP, DHCP, DNS. 3.2 Active Directory, IIS, Terminal Services. 3.3 Serviços de arquivo e impressão em rede. 3.4 Integração com ambiente Unix. 3.5 Linguagens de Script. 4 Gerência de Projetos. 4.1 Gerenciamento do ciclo de vida do sistema: determinação dos requisitos, projeto lógico, projeto físico, teste, implementação. 4.2 O conceito e os objetivos da gerência de projetos. 4.3 Abertura e definição do escopo de um projeto. 4.4 Planejamento de um projeto. 4.5 Diagrama de Rede, Caminho Crítico, Folgas, Estrutura Analítica do Projeto. 4.6 Execução, acompanhamento e controle de um projeto. 4.7 Revisão e avaliação de um projeto. 4.8 Fechamento de um projeto. 4.9 Metodologias, técnicas e ferramentas da gerência de projetos. 5 Segurança da Informação. 5.1 Segurança física e lógica. 5.2 Operação de segurança (Firewall, Proxy, IPS/IDS, DLP, CASB, SIEM, Antivírus, EDR, WAF, Gestão de vulnerabilidades, Monitoração, Backup). 5.3 Softwares maliciosos (ransomware, vírus, worms, spywares, rootkit etc.). 5.4 Ataques (DDoS, SQL Injection, XSS, CSRF, Path Traversal etc.). 5.5 Técnicas de desenvolvimento seguro, SAST/DAST/IAST. 5.6 VPN. 5.7 MDM. 5.8 SSO. 5.9 MFA. 5.10 Gestão de Identidade e acesso (autenticação, autorização e auditoria), RBAC e ABAC. 6 Conceitos de Storage (NAS e SAN) e Virtualização. 6.1 Introdução à virtualização. 6.2 Formas de virtualização. 6.3 Virtualização de computação. 6.4 Virtualização de rede. 6.5 Virtualização de armazenamento: Sistemas virtuais de arquivos, sistemas distribuídos, tecnologias. 7 Arquitetura de Computadores e Computação de Alto Desempenho. 7.1 Conceitos de concorrência, paralelismo e computação distribuída. 7.2 Conceitos básicos de computação em aglomerados (Cluster) e de computação em grades (Grids). 7.3 Balanceamento de carga. 7.4 Avaliação de desempenho. 7.5 DevOps: Princípios e Modelos. (em Engenharia de Software) 7.6 Contêineres: Introdução e principais tecnologias de contêiner. (em Engenharia de Software) 7.7 Virtualização a nível de sistema operacional. 7.8 Diferença entre a virtualização dos contêineres e os outros tipos de virtualização. 7.9 Modos de utilização de um container. 7.10 Microsserviços: Conceitos básicos de microsserviços, arquitetura, componentes de serviços, serviços e orquestração. 7.11 Infraestrutura como código. 8 Computação em Nuvem. 8.1 Conceitos de computação em nuvem: benefícios, alta disponibilidade, escalabilidade, elasticidade, agilidade, recuperação de desastres. 8.2 Componentes centrais da arquitetura em nuvem: distribuição geográfica, regiões, zonas de disponibilidade, subscrições, grupos de gestão, recursos. 8.3 Características gerais de identidade, privacidade, conformidade e segurança na nuvem. 8.4 Gestão de custos na nuvem: modelos de faturamento, gerenciamento de subscrições e contas, definição de preço. 9 Gerenciamento de Serviços de TI. 9.1 Fundamentos em Gerenciamento de Serviços segundo ITIL® versão 3: Ciclo de Vida de Serviços. 9.2 Processos de Transição e Operação de Serviços. 10 Segurança da Informação. 10.1 Conceitos gerais: Gerenciamento de resposta a incidente (NIST SP 80061). 10.2 Threat intel, threat hunting. 10.3 Testes de penetração; Modelagem de ameaças (STRIDE etc.). 10.4 Conhecimento das Táticas do framework Mitre ATT&CK. 10.5 Gestão de riscos (ISO 31000), Gestão de Continuidade de Negócios (ISO 22301) e Lei SarbannesOxley. 10.6 Políticas de Segurança de Informação. 10.7 Classificação de informações. 10.8 Norma ISO 27002, Criptografia, certificação digital e assinatura digital. 10.9 Conceitos de segurança em nuvem. 10.10 Segurança em IoT. 10.11 Lei Geral de Proteção de Dados. 

CIÊNCIA DE DADOS – todas as aulas disponíveis.

1 Manipulação, tratamento e visualização de dados. 1.1 Técnicas de visualização de dados. 1.2 Lidando com valores faltantes. 1.3 Lidando com dados categóricos. 1.4 Normalização numérica. 1.5 Detecção e tratamento de outliers. 1.6 Manipulação de dataframes com Python Pandas: leitura de dados tabulares, seleção de linhas e colunas, agregação de dados, preenchimento de valores faltantes, remoção de duplicados, junção de dataframes. 2 Aprendizado supervisionado: Regressão e Classificação. 2.1 Métricas de avaliação. 2.2 Overfitting e underfitting de modelos. 2.3 Regularização. 2.4 Seleção de modelos: Erro de Generalização. 2.5 Validação Cruzada. 2.6 Conjuntos de Treino, Validação e Teste. 2.7 Trade off entre Variância e Viés. 2.8 Algoritmos: Regressão Linear e Regressão Logística. 2.9 Árvores de decisão e random forests. 2.10 Máquina de suporte de vetores. 2.11 Naive Bayes. 2.12 KNN. 2.13 Ensembles. 2.14 Aprendizado supervisionado com Python scikitlearn. 2.15 Conceitos de otimização de hiperparâmetros. 3 Aprendizado não supervisionado. 3.1 Redução de dimensionalidade: PCA. 3.2 Agrupamento KMeans. 3.3 Mistura de Gaussianas. 3.4 Agrupamento Hierárquico. 3.5 Regras de associação. 3.6 Aprendizado não supervisionado com Python scikitlearn. 4 Redes neurais artificiais. 4.1 Conceitos Básicos em Redes Neurais Artificiais: Definições e Arquitetura. 4.2 Funções de Ativação. 4.3 Otimização de Redes Neurais Artificiais: método do gradiente, método do gradiente estocástico, algoritmo backpropagation, métodos de inicialização dos pesos, Vanishing Gradients. 4.4 Métodos de regularização: penalização com normas L1 e L2, Dropout e Early Stopping. 4.5 Definições básicas de Redes Neurais Convolucionais. 4.6 Definições básicas de Redes Neurais Recorrentes. 4.7 Redes neurais com Python: treino de modelos com Keras e Pytorch.

PROCESSOS DE NEGÓCIO – 31/12/2024.

1 Planejamento e Gestão Estratégicos de TI. 1.1 PETI e PDTI (Plano Estratégico de TI e Plano Diretor de TI). 1.2 Indicadores de desempenho de TI (KPIs, SLAs, OKRs). 2 Governança de TI. 2.1 COBIT 2019. 2.1.1 Conceitos, disciplinas, técnicas e ferramentas de gerenciamento de serviços de TI. 3 Gerenciamento de Projetos e Produtos. 3.1 Scrum, Kanban e Lean. 3.2 MVP (Minimum Viable Product) e Inovação. (em Engenharia de Software) 3.3 PMBOK 7ª edição. 3.4 Escritório de projetos. 3.4.1 Funções e responsabilidades. 3.4.2 Gestão de portfólio, programas e projetos. 3.5 Qualidade em Produtos e Serviços de TI. (em Infraestrutura e Segurança) 4 Modelagem de Processos de Negócio. 4.1 Conceitos básicos. 4.2 Identificação e delimitação de processos de negócio. 4.3 Técnicas de mapeamento de processos (modelos ASIS). 4.4 Técnicas de análise e simulação de processos. 4.5 Construção e mensuração de indicadores de processos. 4.6 Técnicas de modelagem de processos (modelos TOBE). 4.7 Modelagem de processos BPMN: notação, artefatos e atividades. 5 Automação de processos de negócio. 5.1 Conceitos. 5.2 Ferramentas e tecnologias para automação de processos (RPA, BPMN, BPMS). 6 Transformação Digital. 6.1 Conceitos e impacto da transformação digital nas organizações. 6.2 Tecnologias emergentes (IA, ML, IoT). 6.3 Automação Inteligente e Hiperautomação.

Os tópicos abaixo não serão trabalhados neste curso.

3.8 Mediate APIs.

3.9 Arquitetura Cloud Native.

3.13 Padrões de arquitetura de aplicações corporativas (Patterns of Enterprise Applications Architecture).

3.25 Streaming de Dados.

3.26 Arquitetura PublishSubscribe.

5.8 Code Smell.

9.3 Domínio dos processos COBIT 4.1 (processos do domínio Entrega de Serviço).

Concurseiros realmente focados e que desejam gabaritar Tecnologia da Informação no Concurso da CAESB.