SEFAZ-MG - Tecnologia da Informação - Reta Final

  • 65 Alunos matriculados
  • 080 Horas de duração
  • 70 Aulas
  • 15 Módulos
  • 1 ano de suporte
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Site Professor Gabriel Pacheco

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), Arquitetura Hexagonal. 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.

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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.

3. Automação. 3.1 Desenvolvimento de scripts de automação em Python. 3.2 Automação de infraestrutura de redes com Terraform. 3.3 Integração via API REST.

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.

1 ano Sem tempo para fazer o curso agora? Não tem problema.
Você poderá participar desse curso até 1 ano após a matrícula.

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

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


Professor de Tecnologia da Informação e Informática para Concursos e Facilitador de Treinamentos de Certificação PMP, CAPM, SCRUM e Metodologias Ágeis, bem como em cursos profissionalizantes e Práticos de Gerenciamento de Projetos a mais de 10 anos.

Master Trainer, Analista Comportamental DISC, Coach e Mentor das áreas de Concursos Públicos e Provas.

Aprovado em 8 Concursos Públicos e trabalhando em prol da aprovação dos Senhores desde 2010.


Lembre-se sempre: seu maior adversário é você!!! 

Professor Gabriel Pacheco

https://linktr.ee/professorgabrielpacheco


Professor Rogerão Araújo
"Professor de Desenvolvimento de Sistemas."

               

Trabalha na Secretaria do Tesouro Nacional/Ministério da Fazenda, exercendo o cargo de Auditor Federal de Finanças e Controle. Formado em Bacharelado em Ciência da Computação pela UESPI (Universidade Estadual do Piauí) e especialista em Governança em TI pela Unieuro e em Desenvolvimento de Sistemas Baseados em Software Livre pela UNAMA (Universidade da Amazônia). Possui as certificações COBIT 4.1 Foundation Certified e SCJA (Sun Certified Associate for J2SE). É autor de artigos no site www.rogeraoaraujo.com.br e professor de cursos na área de Desenvolvimento de Sistemas para concursos. Foi aprovado em alguns concursos, tais como, em ordem decrescente de ano, STN 2013 (nomeado e onde estou hoje), TST 2012 (nomeado), TSE 2012 (aproveitado e nomeado no TRF 1ª Região), TRE/PE 2011 (classificado), TRT 19ª Região 2011 (classificado), MPU 2010 (classificado), STM 2010 (classificado), SERPRO 2008 (nomeado), TRT 18ª Região 2008 (classificado), MPU 2006 (classificado), BACEN 2005 (classificado), TRE/MA 2005 (classificado), TRT 16ª Região 2005 (classificado), TCE/PI 2005 (classificado) e MPU 2004 (nomeado).


Site Professor Gabriel Pacheco
"Site Especializado em Cursos Preparatórios para Concursos Públicos, Certificações e Formação Profissional."

               

Sergio Sierro Leal
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Layana Roberta
"Tenho 31 anos, sou formada em Análise de sistemas pela faculdade- CESMAC de Maceió-AL. "

   

Vitor Kessler
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Bruno Guilhen
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Conteúdo Programático

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) - Postada.
Visão computacional. Deep learning - 20/08.
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 - 20/08/2022.
5. Processamento de dados. Conceitos de processamento massivo e paralelo. Processamento em lote (batch). Processamento em tempo real (real time). Processamento MapReduce - 03/09/2022.
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 - 03/09/2022.

  • 1. Machine Learning - Aprendizado de Máquina - 01
  • 2. Machine Learning - Aprendizado de Máquina - 02
  • 3. Machine Learning - Aprendizado de Máquina - 03 - Questões
  • 4. PLN - Processamento de Linguagem Natural - 01 e questões
  • 5. Big Data - FGV - Cesgranrio
  • 6. Big Data - CESPE/Cebraspe
6. Linguagens de programação e frameworks: Python. Linguagem de programação R.
  • 1. Programação 2 - Python - Introdução Conceituação e Sintaxe
  • 2. Programação 3 - Python - Variáveis Tipos de Dados e Instruções
  • 3. Programação 4 - Python - Números Casting Strings
  • 4. Programação 5 - Python - Coleções - 1
  • 5. Programação 5 - Python - Coleções - 2
  • 6. Programação 5 - Python - Coleções - 3
  • 7. Programação 6 - Python - Estruturas de Controle - 1
  • 8. Programação 6 - Python - Estruturas de Controle - 2
  • 9. Programação 6 - Python - Estruturas de Controle - 3
  • 10. Programação 7 - Python - Funções Lambda Arrays - 1
  • 11. Programação 7 - Python - Funções Lambda Arrays - 2
  • 12. Programação 8 - Python - Classes Objetos Herança - 1
  • 13. Programação 8 - Python - Classes Objetos Herança - 2
  • 14. Programação 9 - R - Introdução Conceituação e Sintaxe - 1
  • 15. Programação 9 - R - Variáveis e Tipos de Dados - 2
  • 16. Programação 9 - R - Tipos Numéricos Caracter Lógico - 3
  • 17. Programação 9 - R - Objetos - 1
  • 18. Programação 9 - R - Objetos - 2
  • 19. Programação 9 - R - Operadores
  • 20. Programação 9 - R - Estruturas Controle
3. Tratamento de dados. Normalização numérica. Discretização. Tratamento de dados ausentes. Tratamento de outliers e agregações - 10/07/2022.
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) - 20/08/2022.

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). 1.7 Modelagem de processos BPMN: notação, artefatos e atividades - Postada.
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 - Postada.
7. Testes de software: Testes unitátios, Testes de Integração, TDD, BDD - 08/09/2022.

  • 1. Engenharia de Software - Ciclo de Vida de Software - 01 - FGV
  • 2. Engenharia de Software - Ciclo de Vida de Software - 02 - FGV
  • 3. Engenharia de Software - Método Ágeis - Scrum - 03 - FGV
  • 4. Engenharia de Software - Método Ágeis - Scrum - 04 - FGV
  • 5. Engenharia de Software - RUP - 05 - FGV
  • 6. Engenharia de Software - RUP - 06 - FGV
  • 7. Engenharia de Software - Qualidade de Software - CMMI - 01 - FGV
  • 8. Engenharia de Software - Qualidade de Software - CMMI - 02 - FGV
  • 9. Engenharia de Software - Qualidade de Software - MPS.BR - 01
  • 10. Engenharia de Software - Qualidade de Software - MPS.BR - 02
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), Arquitetura Hexagonal - 16/08
6. Soluções de integração entre sistemas. 6.1 API Rest - 08/08
8. Desenvolvimento. 9.1 Linguagens: Java (JDK 17) e Javascript (ECMASCript 2021) - 03/08
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 - 23/08

  • 1. POO - FGV - 01
  • 2. POO - FGV - 02
  • 3. POO - FGV - 03
  • 4. Padrões de Projetos - FGV - 01
  • 5. Padrões de Projetos - FGV - 02
  • 6. Padrões de Projetos - FGV - 03
  • 7. Java - FGV - 01
  • 8. Java - FGV - 02
  • 9. Java - FGV - 03
  • 10. Java - FGV - 04
  • 11. Java - FGV - 05
  • 12. Java - FGV - 06
10. Ferramentas de versionamento GIT - 10/09/2022.
1. Bancos de dados relacionais.
1.1 Sistemas gerenciadores de banco de dados: Oracle DataBase, MS SQL Server e PostgreSQL. 1.1.1 Conceitos básicos. 1.1.2 Noções de Administração - 12/08.
2. Banco de dados NoSQL (Key/Value, Orientados a Documentos e Grafos) - aula disponível
3. Técnicas para detecção de problemas e otimização de desempenho do SGBD e de consultas SQL - 18/08.

  • 1. Banco de Dados NoSQL - FGV - 01
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.


  • 1. Modelagem de Dados Dimensional, BI, DW - 01 - FGV
  • 2. Modelagem de Dados Dimensional, BI, DW - 02 - FGV
  • 3. Modelagem de Dados Dimensional, BI, DW - 03 - FGV
  • 4. Modelagem de Dados Dimensional, BI, DW - 04 - FGV
  • 5. Modelagem de Dados Dimensional, BI, DW - 05 - FGV
  • 6. SQL - 01 - FGV
  • 7. SQL - 02 - FGV
  • 8. SQL - 03 - FGV
  • 9. SQL - 04 - FGV
  • 10. SQL - 05 - FGV
  • 11. SQL - 06 - FGV
  • 12. SQL - 07 - FGV
5. Governança de dados. 5.1 Conceito e noção básica. 5.2 Arquitetura de Dados. 5.3 Qualidade de Dados. 5.4 Metadados - 29/09/2022.
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.

2. Devops e DevSecOps. 2.1 Conceitos. 2.2 Práticas. 2.3 Ferramentas - 12/09/2022
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.


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)
  • 1. Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 01 - FGV
  • 2. Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 02 - FGV
  • 3. Gestão de Segurança da Informação - 27.001 e 27.002 03 - FGV
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.

Os dois simulados com 40 questões serão postados aqui.

Dúvidas Frequentes

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.
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.
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.
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.
As dúvidas poderão e deverão ser postadas diretamente na opção "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.
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.
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.
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?
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