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SEFAZ-MG - Tecnologia da Informação - Reta Final (atualizado conforme edital de retificação publicado - 25/07)

Mapeamentos/Reta Final - Revisões, Questões Comentadas Focadas no Edital

80 horas de carga horária
128 alunos
155 aulas
12 módulos de conteúdo
Última atualização 05/01/2024
120 arquivos para download

12x R$ 46,67

era R$ 720,00 R$ 560,00 à vista

Sobre o Curso

Curso com o conteúdo mais completo, assertivo e descritivo no nível necessário do mercado.

Concurso: SEFAZ-MG - 2022.

Cargo: Tecnologia da Informação.

Banca: FGV.

Disciplina: Tecnologia a Informação (Conteúdo específico do Tópico de Tecnologia da Informação).

Professores: Gabriel Pacheco, Rogério Araujo, Vitor Kessler, Sérgio Sierro, Layana Roberta.

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 no cursos cursos do Professor André Fantoni. (todo o procedimento para obtenção do respectivo desconto estará disponivel em vídeo).
1 mês de acesso pago pelo Professor Gabriel Pacheco ao APP TecMapas. (todo o procedimento para obtenção deste maravilhoso presente estará disponível em vídeo).

Observações:

Todas as aulas e simulados serão postados até dia 15/10/2022.
Atualizado conforme edital de retificação publicado em 25/07/2022 https://conhecimento.fgv.br/sites/default/files/concursos/edital_2_25.07.2022_assinado.pdf
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 revisões completas de cada tópico do edital seguidas da resolução de mais de 800 questões super atualizadas da Banca FGV complementadas por questões didáticas e necessárias de outras bancas. Trabalharemos com a divulgação tempestiva de conteúdos adicionais no decorrer do período do curso, como venho fazendo em todos as minhas turmas.
Teremos 2 simulados com 40 questões inéditas cada corrigidos detalhadamente para que possam testar seus conhecimentos e também revisarem o conteúdo nas semanas que antecedem a sua prova.
Verifique as aulas que já estão disponíveis e as datas máximas de divulgação das aulas restantes na frente do nome do respectivo módulo.

Tecnologia da Informação (Conhecimentos específicos do conteúdo de Tecnologia da Informação do respectivo cargo)

CIÊNCIAS DE DADOS

1. 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). Visão computacional. Deep learning. 2. 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.3. Tratamento de dados. Normalização numérica. Discretização. Tratamento de dados ausentes. Tratamento de outliers e agregações. 4. 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. Ingestão de dados CDC (change data capture). 5. Processamento de dados. Conceitos de processamento massivo e paralelo. Processamento em lote (batch). Processamento em tempo real (real time). Processamento MapReduce. 6. Linguagens de programação e frameworks: Python. Linguagem de programação R. Java. Spark (PySpark e Java). Pandas. Scikit-learn. TensorFlow. PyTorch. Keras. 7. 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.

DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS

1. Modelagem de Processos de Negócio. 1.1 Conceitos básicos. 1.2 Identificação e delimitação de processos de negócio. 1.3 Técnicas de mapeamento de processos (modelos AS-IS). 1.4 Técnicas de análise e simulação de processos. 1.5 Construção e mensuração de indicadores de processos. 1.6 Técnicas de modelagem de processos (modelos TO-BE). 2. Orientação a objetos. 2.1 Conceitos fundamentais, análise, modelagem e padrões de projeto. 2.2 Análise e projeto orientados a objetos 2.3 Polimorfismo, Herança, Abstração e Encapsulamento. 3. Gerenciamento do ciclo de vida do software. 4. Metodologias de desenvolvimento de software. 4.1 Metodologias ágeis: Scrum, XP, Kanban e TDD. 4.2 Qualidade de software. 5 Arquitetura. 5.1 Arquitetura de aplicações em infraestrutura de containers (Docker e Kubernetes). 5.2 Arquitetura: Arquitetura de aplicações web, modelo MVC, Domain Driven Design (DDD). 5.3 Arquitetura e desenvolvimento em nuvem. 6. Soluções de integração entre sistemas. 6.1 API Rest. 7. Testes de software: Testes unitários, Testes de Integração, TDD, BDD. versionamento GIT. 10. Segurança no desenvolvimento. 10.1 Práticas de programação segura e revisão de código. 10.2 Melhores Práticas de Codificação Segura OWASP.

BANCO DE DADOS

1. Bancos de dados relacionais. 1.1 Sistemas gerenciadores de banco de dados: Oracle DataBase. 1.1.1 Conceitos básicos. 1.1.2 Noções de Administração. 1.1.3 SQL (Procedural Language/Structured Query Language). 2. Banco de dados NoSQL (Key/Value, Orientados a Documentos e Grafos). 3. Técnicas para detecção de problemas e otimização de desempenho do SGBD e de consultas SQL. 4. Arquitetura e aplicações de data warehousing, ETL e Olap. 4.1 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. 5. Governança de dados. 5.1 Conceito e noção básica. 5.2 Arquitetura de Dados. 5.3 Qualidade de Dados. 5.4 Metadados.

INFRAESTRUTURA TECNOLÓGICA

1. Nuvem. 1.1 Conceitos: Nuvens pública e privada, IaaS, PaaS, SaaS, workloads. 1.2 Estratégias de Migração de Aplicações para o ambiente de nuvem, Governança, Computação Serverless, Segurança Compartilhada. 2. Devops e DevSecOps. 2.1 Conceitos. 2.2 Práticas. 2.3 Ferramentas. 3. Automação. 3.1 Desenvolvimento de scripts de automação em Python. 3.2 Integração via API REST. 4. Gestão de Serviços. 4.1 Conceitos e práticas. 4.2 ITIL v4: Controle de Mudanças, Gerenciamento de Liberação, Gerenciamento de Incidentes, Gerenciamento de Problemas e Service Desk. 5. Forense Computacional: conceitos gerais. 5.1 Preservação de evidências em análises forenses. 5.1.1 Hash de arquivos. 5.1.2 Cadeia de custódia. 5.2 Preservação de evidências durante procedimento de coleta. 5.2.1 Espelhamento de discos. 5.2.2 Imagem de discos. 5.3 Técnicas Antiforense. 5.3.1 Criptografia. 5.3.2 Esteganografia. 5.4 Sanitização de discos. 5.4.1 Wipe.

SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO

1. Gestão de segurança da informação. 2. Gestão de continuidade do negócio. 3. Gestão de Identidade e Acesso. 4. Gestão de Riscos de Segurança da Informação. 5. Arquitetura Zero Trust: conceitos, práticas e tecnologias envolvidas. 6. Processo de identificação, análise e correção de vulnerabilidades. 7. Tipos de ataques em redes e aplicações corporativas e medidas de proteção. 8. Segurança de endpoints. 9. Técnicas de testes de segurança em aplicações e sistemas. 10. Infraestrutura de chaves públicas e Certificação Digital. 11. Prevenção e tratamento de incidentes de segurança da informação.

Observações

Devido à ausência de questões que justifiquem módulos específicos dos conteúdos abaixo, eles não serão trabalhados neste curso de Reta Final.

Spark (PySpark, Scala e Java). Pandas. Scikitlearn. TensorFlow. PyTorch. Keras. NLTK.

Arquitetura Hexagonal

3. Automação. 3.1 Desenvolvimento de scripts de automação em Python. 3.2 Automação de infraestrutura de redes com Terraform.

7. Monitoramento. 7.1 Protocolos de monitoramento de sistemas e ativos de rede. 7.2 Zabbix versão 5. 7.3 Monitoramento de desempenho de aplicações.

Público alvo

Alunos que realmente desejam gabaritar Tecnologia da Informação no concurso da SEFAZ-MG.

1 ano

Sem tempo para fazer o curso agora?

Fique tranquilo, você poderá participar desse curso em até 1 ano após a matrícula.

Conteúdo

1Entenda as Parcerias

Aqui serão postados vídeos explicativos sobre cada uma das nossas parcerias e como tudo funciona.

Entenda a Parceria com o TECConcursos e como tudo funciona após a sua matrícula

01:59

ASSISTIR

2CIÊNCIAS DE DADOS ? 1 ? Gabriel Pacheco - Todas as aulas já postadas

1. 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). Visão computacional. Deep learning 2. 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 3. Tratamento de dados. Normalização numérica. Discretizac?a?o. Tratamento de dados ausentes. Tratamento de outliers e agregações . 4. 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. Ingestão de dados CDC (change data capture) 5. Processamento de dados. Conceitos de processamento massivo e paralelo. Processamento em lote (batch). Processamento em tempo real (real time). Processamento MapReduce. 7. Qualidade de dados. Conceitos e definições. Dimensões da qualidade de dados (visão DMBOK). Principais técnicas em qualidade de dados. Profiling. Matching. Deduplicac?a?o. Data cleansing. Enriquecimento. Boas práticas para adoção da qualidade de dados. Processos de qualidade para modelos de dados

Machine Learning - Aprendizado de Máquina - 01

27:00
Machine Learning - Aprendizado de Máquina - 02

28:08
Machine Learning - Aprendizado de Máquina - 03 - Questões

17:00
PLN - Processamento de Linguagem Natural - 01 e questões

28:00
Ingestão de dados - Multibancas - 01

20:00
Processamento de Dados - Multibancas - 01

23:04
Tratamento de Dados - Multibancas - 01

24:22
Deep Learning - 01

29:12
Deep Learning - 02

27:27
Big Data - FGV - 01

29:00
Big Data - FGV - 02

24:00
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

3CIÊNCIAS DE DADOS ? 2 ? Rogério Araujo - Todas as aulas já postadas

6. Linguagens de programação e frameworks: Python. Linguagem de programação R.

Programação 2 - Python - Introdução Conceituação e Sintaxe

42:01

ASSISTIR
Programação 3 - Python - Variáveis Tipos de Dados e Instruções

31:46
Programação 4 - Python - Números Casting Strings

38:50
Programação 5 - Python - Coleções - 1

32:41
Programação 5 - Python - Coleções - 2

26:06
Programação 5 - Python - Coleções - 3

22:46
Programação 6 - Python - Estruturas de Controle - 1

19:15
Programação 6 - Python - Estruturas de Controle - 2

31:22
Programação 6 - Python - Estruturas de Controle - 3

18:22
Programação 7 - Python - Funções Lambda Arrays - 1

20:49
Programação 7 - Python - Funções Lambda Arrays - 2

17:53
Programação 8 - Python - Classes Objetos Herança - 1

25:19
Programação 8 - Python - Classes Objetos Herança - 2

26:18
Programação 9 - R - Introdução Conceituação e Sintaxe - 1

24:50
Programação 9 - R - Variáveis e Tipos de Dados - 2

23:49
Programação 9 - R - Tipos Numéricos Caracter Lógico - 3

35:19
Programação 9 - R - Objetos - 1

24:13
Programação 9 - R - Objetos - 2

23:32
Programação 9 - R - Operadores

30:41
Programação 9 - R - Estruturas Controle

24:44

4DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS ? 1 ? Todas as aulas já postadas

Engenharia de Software - Ciclo de Vida de Software - 01 - FGV

28:33

ASSISTIR
Engenharia de Software - Ciclo de Vida de Software - 02 - FGV

22:45
Engenharia de Software - Método Ágeis - Scrum - 03 - FGV

34:21
Engenharia de Software - Método Ágeis - Scrum - 04 - FGV

22:16
Engenharia de Software - RUP - 05 - FGV

27:26
Engenharia de Software - RUP - 06 - FGV

20:00
Engenharia de Software - Qualidade de Software - CMMI - 01 - FGV

37:23
Engenharia de Software - Qualidade de Software - CMMI - 02 - FGV

27:14
Engenharia de Software - Qualidade de Software - MPS.BR - 01

28:06
Engenharia de Software - Qualidade de Software - MPS.BR - 02

18:53
Teste de Software - FGV - 01

37:47
Teste de Software - FGV - 02

25:55
Teste de Software - FGV - 03

27:56
Poster BPMN - Português - 2.0
Poster BPMN - Inglês - 2.0
Gestão de Processos de Negócio - BPMN - FGV - 01

30:21
Gestão de Processos de Negócio - BPMN - FGV - 02

24:19
Gestão de Processos de Negócio - BPMN - FGV - 03

33:24
Gestão de Processos de Negócio - BPMN - FGV - 04

29:09
Qualidade de Software - ISO 9126 - Multibancas - 01

29:11
Qualidade de Software - ISO 9126 - Multibancas - 02

26:45
Qualidade de Software - ISO 9126 - Multibancas - 03

37:59
Controle e Gestão de versionamento - GIT - 01 - FGV

33:03
Controle e Gestão de versionamento - GIT - 02 - FGV

27:16

5DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS ? 2 ? Rogério Araujo - Todas as aulas já postadas

2. Orientação a objetos. 2.1 Conceitos fundamentais, análise, modelagem e padrões de projeto. 2.2 Análise e projeto orientados a objetos 2.3 Polimorfismo, Herança, Abstração e Encapsulamento - aulas publicadas. 6.2 Arquitetura: Arquitetura de aplicações web, modelo MVC, Domain Driven Design (DDD) - aulas publicadas 6. Soluções de integração entre sistemas. 6.1 API Rest - aulas publicadas 8. Desenvolvimento. 9.1 Linguagens: Java (JDK 17) e Javascript (ECMASCript 2021) - aulas publicadas 11. Segurança no desenvolvimento. 11.1 Práticas de programação segura e revisão de código. 11.2 Controles e testes de segurança para aplicações web. 11.3 Controles e testes de segurança para Web Services. 11.4 Melhores Práticas de Codificação Segura OWASP - aulas publicadas

POO - FGV - 01

25:34

ASSISTIR
POO - FGV - 02

29:36
POO - FGV - 03

38:44
Padrões de Projetos - FGV - 01

28:16
Padrões de Projetos - FGV - 02

23:13
Padrões de Projetos - FGV - 03

32:12
Java - FGV - 01

34:25
Java - FGV - 02

35:51
Java - FGV - 03

31:41
Java - FGV - 04

29:47
Java - FGV - 05

36:31
Java - FGV - 06

34:47
JavaScript - FGV - 01

26:35
JavaScript - FGV - 02

28:15
JavaScript - FGV - 03

34:04
JavaScript - FGV - 04

34:37
API REST - FGV - 01

39:08
API REST - FGV - 02

34:39
Arquitetura de Sistemas - FGV - 01

27:22
Arquitetura de Sistemas - FGV - 02

38:36
Segurança no desenvolvimento - FGV - 01

32:13
Segurança no desenvolvimento - FGV - 02

25:32
Segurança no desenvolvimento - FGV - 03

23:36
Web Services - FGV - 01

32:42
Web Services - FGV - 02

31:33
Web Services - FGV - 03

31:24
Python - FGV - 01

29:43
Python - FGV - 02

32:39
Python - FGV - 03

36:39
Python - FGV - 04

36:15

6BANCO DE DADOS ? 1 ? Sergio Sierro - Todas as aulas já postadas

Banco de Dados NoSQL - FGV - 01

35:22
Oracle Database - FGV - 01

37:51

ASSISTIR
Oracle Database - FGV - 02

36:54
Oracle Database - FGV - 03

26:53
Oracle Database - FGV - 04

31:02
Oracle Database - FGV - 05

15:09
Otimização de Consultas SQL - FGV - 01

26:35

7BANCO DE DADOS ? 2 ? Gabriel Pacheco - Todas as aulas já postadas

1.1.3 SQL (Procedural Language/Structured Query Language) - Postada. 4. Arquitetura e aplicações de data warehousing, ETL e Olap. 4.1 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. 5. Governança de dados. 5.1 Conceito e noção básica. 5.2 Arquitetura de Dados. 5.3 Qualidade de Dados. 5.4 Metadados (conteúdo trabalhado juntamente com Ciência de Dados)

Modelagem de Dados Dimensional, BI, DW - 01 - FGV

32:00

ASSISTIR
Modelagem de Dados Dimensional, BI, DW - 02 - FGV

28:47
Modelagem de Dados Dimensional, BI, DW - 03 - FGV

31:44
Modelagem de Dados Dimensional, BI, DW - 04 - FGV

32:30
Modelagem de Dados Dimensional, BI, DW - 05 - FGV

31:32
SQL - 01 - FGV

31:11

ASSISTIR
SQL - 02 - FGV

32:14
SQL - 03 - FGV

37:45
SQL - 04 - FGV

28:44
SQL - 05 - FGV

39:00
SQL - 06 - FGV

25:11
SQL - 07 - FGV

33:25

8INFRAESTRUTURA TECNOLÓGICA ? 1 ? Bruno Guillen - Todas as aulas já postadas

1. Nuvem. 1.1 Conceitos: Nuvens pública e privada, IaaS, PaaS, SaaS, workloads. 1.2 Estratégias de Migração de Aplicações para o ambiente de nuvem, Governança, Computação Serverless, Segurança Compartilhada. 1.3 Tecnologias: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Services, Docker, Kubernetes. 5. Forense Computacional: conceitos gerais. 5.1 Preservação de evidências em análises forenses. 5.1.1 Hash de arquivos. 5.1.2 Cadeia de custódia. 5.2 Preservação de evidências durante procedimento de coleta. 5.2.1 Espelhamento de discos. 5.2.2 Imagem de discos. 5.2.3 Software e dispositivos para coleta de dados. 5.3 Técnicas Antiforense. 5.3.1 Criptografia. 5.3.2 Esteganografia. 5.4 Sanitização de discos. 5.4.1 Wipe.

Cloud Computing - FGV - 01

26:00
Cloud Computing - FGV - 02

26:23
Cloud Computing - FGV - 03

29:00
Cloud Computing - FGV - 04

38:12
Forense Computacional - Multibancas - 01

33:03
Forense Computacional - Multibancas - 02

27:20
Forense Computacional - Multibancas - 03

25:51
Forense Computacional - Multibancas - 04

32:29

9INFRAESTRUTURA TECNOLÓGICA ? 2 ? Gabriel Pacheco - todas as aulas disponíveis.

2. Devops e DevSecOps. 2.1 Conceitos. 2.2 Práticas. 2.3 Ferramentas - 15/10/2022 4. Gestão de Serviços. 4.1 Conceitos e práticas. 4.2 ITIL v4: Controle de Mudanças, Gerenciamento de Liberação, Gerenciamento de Incidentes, Gerenciamento de Problemas e Service Desk.

ITIL 4 - Completo - 01 - Conceitos Básicos

31:09

ASSISTIR
ITIL 4 - Completo - 02 - SVS e Dimensões

29:50
ITIL 4 - Completo - 03 - Agilidade, Princípios e Cadeia de Valor

21:21
ITIL 4 - Completo - 04 - Práticas

24:31
DevOps - Multibancas - 01

27:54
DevOps - Multibancas - 02

30:20

10GESTÃO DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO ? 1 ? Gabriel Pacheco - Todas as aulas disponíveis

1. Gestão de segurança da informação. 3. Gestão de Identidade e Acesso. (aulas já disponíveis) 2. Gestão de continuidade do negócio. 4. Gestão de Riscos de Segurança da Informação. (19/09/2022)

Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 01 - FGV

25:42
Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 02 - FGV

30:46
Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 03 - FGV

27:41
Gestão de Riscos - 27.005 - 01 - FGV

37:40
Gestão de Riscos - 27.005 - 02 - FGV

25:00
Gestão de Identidade - acesso - autenticação - FGV - 01

33:51
Gestão de Identidade - acesso - autenticação - FGV - 02

25:48
Autenticacao-SSO-SAML-OAUTH2 - FGV - 01

37:06
Autenticacao-SSO-SAML-OAUTH2 - multibancas - 02

40:12
Sistema de Gestão de Continuidade do Negócio e Plano de Continuidade do Negócio - ISO 22301 - 1

30:01

ASSISTIR
Sistema de Gestão de Continuidade do Negócio e Plano de Continuidade do Negócio - ISO 22301 - 2

27:24
Sistema de Gestão de Continuidade do Negócio e Plano de Continuidade do Negócio - ISO 22301 - 3

31:55
Sistema de Gestão de Continuidade do Negócio e Plano de Continuidade do Negócio - ISO 22301 - 4

21:53

11SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO ? 2 ? Bruno Guillen e Gabriel Pacheco - Todas as aulas já postadas

5. Arquitetura Zero Trust: conceitos, práticas e tecnologias envolvidas. 6. Processo de identificação, análise e correção de vulnerabilidades. 7. Tipos de ataques em redes e aplicações corporativas e medidas de proteção. 8. Segurança de endpoints. 9. Técnicas de testes de segurança em aplicações e sistemas. 10. Infraestrutura de chaves públicas e Certificação Digital. 11. Prevenção e tratamento de incidentes de segurança da informação.

Segurança a Informação 01 - Conceitos e Autenticação - FGV

28:27

ASSISTIR
Segurança a Informação 02 - Firewall - FGV

25:06
Segurança a Informação 03 - IDS e IPS - FGV

29:07
Criptografia, Assinatura Digital e Certificação Digital 01 - FGV

30:32

ASSISTIR
Criptografia, Assinatura Digital e Certificação Digital 02 - FGV

27:27
Criptografia, Assinatura Digital e Certificação Digital 03 - FGV

20:50
Ataques, Malwares, Vírus e Worms - 01 - FGV

26:08
Ataques, Malwares, Vírus e Worms - 02 - FGV

21:00
Zero Trust - Multibancas - 01

36:46

122 Simulados - Todas as aulas já publicadas.

Os dois simulados com 40 questões serão postados aqui.

Caderno de Provas do 1º Simulado - SEFAZ-MG

12 págs.
Gabarito - 1º Simulado - SEFAZ-MG

1 pág.
Simulado 1 - Questões de 1 a 15 - SEFAZ-MG

01:28:47
Simulado 1 - Questões de 16 a 25 - SEFAZ-MG

22:59
Simulado 1 - Questões de 26 a 40 - SEFAZ-MG

31:11
Caderno de Provas do 2º Simulado - SEFAZ-MG

11 págs.
Gabarito - 2º Simulado - SEFAZ-MG

1 pág.
Simulado 2 - Questões de 1 a 15 - SEFAZ-MG

50:00
Simulado 2 - Questões de 16 a 25 - SEFAZ-MG

19:58
Simulado 2 - Questões de 26 a 40 - SEFAZ-MG

24:35

MAIS 9 MÓDULOS ESCONDER 9 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.

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.

Professor Rogerão Araújo

Professor

Professor de Desenvolvimento de Sistemas.

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.

Bruno Guilhen

professor

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

FAQ

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.

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.

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.

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

Até 1 ano de suporte

Estude quando e onde quiser

Materiais para download