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Métodos Ágeis - Regular - 01 - Conceitos

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.

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Conteúdo

1Entenda as Parcerias

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

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2Avisos.

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3SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO – 30/09/2025

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. Monitoramento de comportamento em redes de computadores: conceitos e tecnologias. 7. Controles de Segurança do CIS v8. 8. Gerenciamento, análise e correlacionamento de logs e eventos. 9. Processo de identificação, análise e correção de vulnerabilidades. 10. Tipos de ataques em redes e aplicações corporativas e medidas de proteção. 11. Segurança de endpoints: conceitos tradicionais, EDR (Endpoint Detection and Response) e XDR (Extended Detection and Response). 12. Data Loss Prevention (DLP): conceitos, tecnologias e proteção de dados em ambientes multi-cloud. 13. Técnicas de testes de segurança em aplicações e sistemas. 14. Infraestrutura de chaves públicas e Certificação Digital. 15. Prevenção e tratamento de incidentes de segurança da informação. 16. Segurança em Inteligência Artificial: ataques adversariais, manipulação de modelos, AI/ML Security e proteção contra riscos específicos de sistemas de IA. 17. Segurança em Cloud-Native: Cloud Security Posture Management (CSPM), Cloud Workload Protection Platform (CWPP), CNAPP (Cloud Native Application Protection Platform) e práticas específicas para ambientes nativos em nuvem.

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
22301 - Gestão de Continuidade dos Negócios - Leandro Martins
77 págs.
Sistema de Gestão de Continuidade do Negócio e Plano de Continuidade do Negócio - ISO 22301 - 1
30:01
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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
22313_2020 - Multibancas - 01
32:35
22313_2020 - Multibancas - 02
41:48
22313_2020 - Multibancas - 03
25:18
22313_2020 - Multibancas - 04
26:10
Zero Trust - Multibancas - 01
36:46
Monitoramento de tráfego - sniffer de rede - multibancas - 01
32:50
CIS CONTROLS - Multibancas - 01
28:42
CIS CONTROLS - Multibancas - 02
37:19
Segurança Física - Multibancas - 01
27:07
Segurança Física - Multibancas - 02
27:05
Segurança Física - Multibancas - 03
27:05
Segurança Física - Multibancas - 04
34:34
PGP - 27035 - Gestão de Incidentes - Aula em PDF
67 págs.
27035_2023 parte 1 - Multibancas - 01
47:30
27035_2023 parte 2 - Multibancas - 01
42:39
27035_2021 parte 3 - Multibancas - 01
42:58

4BANCOS DE DADOS – 30/09/2025.

1. Bancos de dados relacionais. 1.1 Sistemas gerenciadores de banco de dados: MS SQL Server e PostgreSQL. 1.1.1 Conceitos básicos. 1.1.2 Noções de Administração. 1.1.3 SQL (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. Business Intelligence - processo de coleta, organização, análise e compartilhamento de informações. 5.1 Dashboards: painéis e visualização de dados. 5.2 Self-Service Analytics e BI em Cloud. 6. Governança de dados. 6.1 Conceito e noção básica. 6.2 Arquitetura de Dados. 6.3 Qualidade de Dados. 6.4 Metadados. 6.5 LGPD e Data Stewardship. 7. DataOps: práticas e ferramentas para automação e governança de pipelines de dados, incluindo versionamento de dados, testes automatizados e monitoramento contínuo. 8. Bancos de Dados em Nuvem: serviços gerenciados como AWS RDS, Azure SQL Database, Google Cloud Spanner, conceitos de escalabilidade automática e alta disponibilidade. 9. Data Mesh: arquitetura descentralizada para democratização de dados, conceitos de domínios de dados, produtos de dados e governança federada. 10. Data Fabric: abordagem para integração e gerenciamento de dados em ambientes híbridos e multi-cloud, incluindo virtualização de dados e catálogos unificados.

Conceitos de BD, SGBD, Dados, Informação, Conhecimento - FGV - 01
35:25
Conceitos de BD, SGBD, Dados, Informação, Conhecimento - FGV - 02
27:20
Conceitos de BD, SGBD, Dados, Informação, Conhecimento - FGV - 03
37:15
Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 01
32:08
Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 02
26:22
Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 03
30:43
Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 04
32:02
Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 05
30:47
Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 06
33:07
Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 07
33:58
Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 08
35:43
Modelagem de Dados, Abordagem e Modelo Relacional - FGV - 09
28:23
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
Linguagem SQL - FGV - 01 - Sergio Sierro
42:01
Linguagem SQL - FGV - 02 - Sergio Sierro
39:12
Linguagem SQL - FGV - 03 - Sergio Sierro
34:20
SQL Server - Multibancas - 01
29:36
SQL Server - Multibancas - 02
25:20
SQL Server - Multibancas - 03
20:51
PostgresSQL - Multibancas - 01
28:01
PostgresSQL - Multibancas - 02
23:40
SGBD NoSQL - FGV - 01
28:15
Banco de Dados NoSQL - FGV - 01
35:22
Otimização de Consultas SQL - FGV - 01
26:35
Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 01
33:57
Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 02
26:05
ASSISTIR
Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 03
35:30
Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 04
25:54
Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 05
23:44
Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 06
25:56
Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 07
27:58
Modelagem dimensional, BI, ETL, DW, OLAP e Data Mining - FGV - 08
18:55
Power BI - Regular - 01 Introdução e Power BI Desktop
26:36
Power BI - Regular - 02 - Power BI Desktop
31:33
Power BI - Regular - 03 - Power BI Service e Conceitos
30:53
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 - 04 - Multibancas
29:07
Governança de Dados e Qualidade de Dados - DMBok - 03 - Multibancas
24:00
LGPD-FGV-01
32:08
LGPD-FGV-02
34:17
LGPD-FGV-03
32:28
LGPD-FGV-04
39:10

5CIÊNCIA DE DADOS - 30/09/2025

1. Aprendizado de máquina. 1.1 Técnicas de classificação. 1.2 Técnicas de regressão. 1.3 Técnicas de agrupamento. 1.4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 1.5 Técnicas de associação. 1.6 Sistemas de recomendação. 1.7 Processamento de linguagem natural (PLN). 1.8 Visão computacional. 1.9 Deep learning. 2. Big Data. 2.1 Fundamentos. 2.2 Tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados. 2.3 Conceito dos cinco Vs. 2.4 Fluxo de big data: ingestão, processamento e disponibilização. 2.5 Armazenamento de big data. 2.6 Pipeline de dados. 2.7 Processamento distribuído. 2.8 Conceito de data lake. 2.9 ETL X ELT. 2.10 Soluções de big data. 2.11 Arquiteturas de big data. 2.12 Data Streaming em tempo real: Apache Kafka, Apache Pulsar, processamento de eventos em tempo real. 3. Tratamento de dados. 3.1 Normalização numérica. 3.2 Discretização. 3.3 Tratamento de dados ausentes. 3.4 Tratamento de outliers e agregações. 4. Ingestão de dados. 4.1 Conceito de ingestão de dados. 4.2 Ingestão de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. 4.3 Ingestão de dados em lote (batch). 4.4 Ingestão de dados em streaming. 4.5 Ingestão de dados full × incremental. 4.6 Ingestão de dados CDC (change data capture). 5. Processamento de dados. 5.1 Conceitos de processamento massivo e paralelo. 5.2 Processamento em lote (batch). 5.3 Processamento em tempo real (real time). 5.4 Processamento MapReduce. 5.5 Edge Computing: processamento distribuído na borda da rede.5.6 Federated Learning: aprendizado de máquina descentralizado. 6. Linguagens de programação e frameworks: 6.1 Python. 6.2 Linguagem de programação R. 6.4 Java. 6.6 Pandas. 6.7 Scikit-learn. 6.8 TensorFlow. 6.9 PyTorch. 6.10 Keras. 6.11 NLTK. 7. Qualidade de dados. 7.1 Conceitos e definições. 7.2 Dimensões da qualidade de dados (visão DMBOK). 7.3 Principais técnicas em qualidade de dados. 7.3.1 Profiling. 7.3.2 Matching. 7.3.3 Deduplicação. 7.3.4 Data cleansing. 7.3.5 Enriquecimento. 7.4 Boas práticas para adoção da qualidade de dados. 7.5 Processos de qualidade para modelos de dados. 8. MLOps: práticas para operacionalização de modelos de machine learning, incluindo versionamento de modelos, CI/CD para ML, monitoramento de performance e drift de modelos. 9. IA Generativa: conceitos fundamentais, Large Language Models (LLMs), arquiteturas de modelos generativos, aplicações em geração de texto, imagem e código, modelos de difusão, técnicas de treinamento e ajuste fino, engenharia de prompts, riscos e limitações dos sistemas generativos. 10. Explainable AI (XAI): transparência e interpretabilidade de modelos, técnicas como LIME, SHAP, análise de importância de features e explicabilidade em deep learning. 11. Data Ethics: ética e responsabilidade no uso de dados e IA, viés algorítmico, fairness, privacidade diferencial e governança ética de algoritmos

Aula 01 - Introdução a Machine Learning
26:36
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Aula 02 - Introdução a Machine Learning - 02
09:10
Aula 03 - Machine Learning - Over e Underfitting
26:21
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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
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Aula 12 - Machine Learning - Regras de Associação e Redução de Dimensionalidade
17:21
Aula 01 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
38:25
Aula 02 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
31:42
Aula 03 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
35:07
Aula 04 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
25:15
Aula 05 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
26:18
Aula 06 - Aprendizado de Máquina - Questões atualizadas 2024
24:57
Aula 01 - Deep Learning Parte 01
19:08
Aula 02 - Deep Learning Parte 02
27:28
Deep Learning - Questões - 2023-2024
29:28
Aula 03 - PLN Parte 01
21:34
Aula 04 - PLN Parte 02
23:21
Aula 05 - Visão Computacional e Mineração de Textos
18:43
PLN e Visão Computacional - Questões - 2023-2024
24:49
Python - FGV - 01
29:43
ASSISTIR
Python - FGV - 02
32:39
Python - FGV - 03
36:39
Python - FGV - 04
36:15
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
R- Regular - 01
38:51
R- Regular - 02
34:06
R- Regular - 03
38:46
R- Regular - 04
34:55
R- Regular - 05
35:26
R- Regular - 06
33:37
R- Regular - 07
32:20
R- Regular - 08
31:55
R- Regular - 09
40:47
R- Regular - 10
35:18
Pandas- Regular - 01
32:05
Pandas- Regular - 02
35:19
Scikit Learn Multibancas 01
27:33
Scikit Learn Multibancas 02
42:07
Tensor Flow - Regular
29:31
PyTorch - Multibancas
35:14
Keras - Multibancas
25:16
NLTK e Spacy Multibancas
32:19
Tópicos de IA - Aula 01 - IA Generativa Parte 01
27:30
Tópicos de IA - Aula 02 - IA Generativa Parte 02
35:20
Tópicos de IA - Aula 03 - MLOps
29:08
Tópicos de IA - Aula 04 - Ética na IA
31:55

6DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS – todas as aulas disponíveis.

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. 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 Scaled Agile Frameworks: SAFe (Scaled Agile Framework) e LeSS (Large-Scale Scrum). 4.3 Qualidade de software. 5. Utilização de Folhas de Estilo (CSS). 5.1 Páginas Web responsivas. 6. Arquitetura. 6.1 Arquitetura de aplicações em infraestrutura de containers (Docker e Kubernetes). 6.2 Arquitetura: Arquitetura de aplicações web, modelo MVC, Domain Driven Design (DDD), Arquitetura Hexagonal. 6.3 Arquitetura e desenvolvimento em nuvem. 7. Soluções de integração entre sistemas. 7.1 API Rest. 8. Testes de software: Testes unitários, Testes de Integração, TDD, BDD. Frameworks: JUnit 5, Mockito, Selenium, Jest. 9. Desenvolvimento. 9.1 Linguagens: Java (JDK 17) e Javascript (ECMAScript 2023). 9.2 Frameworks Java Spring Boot, Spring MVC, Spring Core, Hibernate, 9.3 Frameworks Javascript - Vue.JS 3.x, React, Angular, Bootstrap. 10. Ferramentas de versionamento GIT. 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. 11.5 Secure SDLC (Software Development Life Cycle) e Threat Modeling. 12. Desenvolvimento Nativo em Nuvem (Cloud Native): microserviços, arquitetura serverless, containers, orquestração com Kubernetes e práticas de desenvolvimento distribuído. 13. DevSecOps: integração de segurança no ciclo DevOps, automação de testes de segurança, análise estática de código (SAST), análise dinâmica (DAST) e gerenciamento de vulnerabilidades. 14. Desenvolvimento de APIs seguras: OpenAPI/Swagger, OAuth2, JWT (JSON Web Tokens), autenticação e autorização, rate limiting e versionamento de APIs. 15. Desenvolvimento orientado a eventos (Event-Driven Architecture): padrões de mensageria, Event Sourcing, CQRS (Command Query Responsibility Segregation) e arquiteturas reativas. 16. Desenvolvimento Mobile (Cross platform): Flutter, React Native, desenvolvimento híbrido e estratégias de deployment para múltiplas plataformas.

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
Poster BPMN - Português - 2.0
Poster BPMN - Inglês - 2.0
POO - FGV - 01
25:34
ASSISTIR
POO - FGV - 02
29:36
POO - FGV - 03
38:44
Ciclo de Vida de Software e Processos de Software - Regular - 01
31:55
Ciclo de Vida de Software e Processos de Software - Regular - 02
31:17
Ciclo de Vida de Software e Processos de Software - Regular - 03
28:00
Ciclo de Vida de Software e Processos de Software - Regular - 04
25:08
RUP - Rational Unified Process - Regular - 01
34:41
ASSISTIR
RUP - Rational Unified Process - Regular - 02
31:15
RUP - Rational Unified Process - Regular - 03
26:04
RUP - Rational Unified Process - Regular - 04
22:45
RUP - Rational Unified Process - Regular - 05
28:40
RUP - Rational Unified Process - Regular - 06
42:36
Métodos Ágeis - Regular - 01 - Conceitos
31:01
ASSISTIR
Métodos Ágeis - Regular - 02 - Conceitos
36:13
Métodos Ágeis - Regular - 03 - Planejamento Ágil, RAD
29:13
Métodos Ágeis - Regular - 04 - Prototipação Evolucionária, XP
31:28
Métodos Ágeis - Regular - 05 - Scrum
27:49
Métodos Ágeis - Regular - 06 - Scrum
29:53
Métodos Ágeis - Regular - 07 - Scrum
38:06
Métodos Ágeis - Regular - 08 - Scrum
33:10
Métodos Ágeis - Regular - 09 - Scrum, Kanban
37:51
Métodos Ágeis - Regular - 10 - Lean, TDD, BDD
32:07
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
Conteinerização - Aula 01 - Introdução
22:17
Conteinerização - Aula 02 - Docker
25:36
Conteinerização - Aula 03 - Kubernets
23:54
Arquitetura de Sistemas - Multibancas - 01
27:22
Arquitetura de Sistemas - Multibancas - 02
38:36
API REST - FGV - 01
39:08
API REST - FGV - 02
34:39
Teste de Software - FGV - 01
37:47
Teste de Software - FGV - 02
25:55
Teste de Software - FGV - 03
27:56
Ferramentas de Teste - 1 - Testes Automatizados - Conceitos Iniciais
25:46
ASSISTIR
Ferramentas de Teste - 2 - Testes Automatizados - Questões
26:40
Ferramentas de Teste - 3 - Ferramentas para Testes Unitários - JUnit
31:13
Ferramentas de Teste - 4 - Ferramentas para Testes Unitários - Mockito
15:11
Ferramentas de Teste - 5 - Ferramentas para Testes Unitários - Pytest
06:41
Ferramentas de Teste - 6 - Ferramentas para Testes de Sistema - Selenium
23:42
Ferramentas de Teste - 7 - Ferramentas para Testes de Sistema - Cucumber
21:41
Ferramentas de Teste - 8 - Ferramentas para Testes de Sistema - JMeter
17:20
Ferramentas de Teste - 9 - Ferramentas Teste no contexto de CI_CD
34:19
Java EE - Multibancas - 01
26:32
ASSISTIR
Java EE - Multibancas - 02
34:05
Java EE - Multibancas - 03
31:57
JavaScript - FGV - 01
26:35
JavaScript - FGV - 02
28:15
JavaScript - FGV - 03
34:04
JavaScript - FGV - 04
34:37
Spring - Multibancas - 01
36:31
Spring - Multibancas - 02
31:57
Spring - Multibancas - 03
31:46
Hibernate - Multibancas - 01
30:47
Hibernate - Multibancas - 02
32:46
VueJS -Multibancas
33:33
React - Multibancas -01
38:37
React - Multibancas - 02
25:40
Angular - Multibancas
39:52
Bootstrap - Multibancas- 01
29:46
Bootstrap - Multibancas - 02
27:36
Git - Multibancas - 01
26:05
Git - Multibancas - 02
26:49
Git - Multibancas - 03
34:07
Segurança no desenvolvimento - FGV - 01
32:13
Segurança no desenvolvimento - FGV - 02
25:32
Segurança no desenvolvimento - FGV - 03
23:36
NIST Secure Software Development Framework (SSDF) - Multibancas - 01
39:58
NIST Secure Software Development Framework (SSDF) - Multibancas - 02
26:33
Microsserviços (orquestração de serviços e API gateway) - Multibancas - 01
31:10
Orientação a eventos - Multibancas - 01
27:53
Arquitetura Cliente Servidor - Multibancas - 01
26:25
Serverless - Multibancas - 01
27:00
DevSecOps - Multibancas - 01
33:55
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
Flutter - Multibancas
30:47

7INFRAESTRUTURA TECNOLÓGICA – 30/09/2025

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 Platform, Docker, Kubernetes. 2. DevOps e DevSecOps: 2.1 Conceitos. 2.2 Práticas. 2.3 Ferramentas. 2.4 GitOps: práticas de deployment baseadas em Git. 2.5 Infrastructure as Code (IaC): Terraform, CloudFormation, Ansible e práticas modernas de automação de infraestrutura. 3. Automação. 3.1 Desenvolvimento de scripts de automação em Python. 3.3 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. Gestão de Contratos e Contratações de Tecnologia da Informação. 5.1 Instrução normativa SGD/ME nº 1/2019 e suas atualizações. 5.2 Instrução Normativa ME nº 40/2020 e suas atualizações. 6. Telefonia IP e Comunicações Unificadas. 6.1 Conceitos básicos de telefonia IP. 6.2 Elementos de uma rede de telefonia IP e suas funções. 6.3 Protocolos SIP/H323. 6.4 Soluções unificadas de comunicação em nuvem (UCaaS). 7. Monitoramento e Observabilidade. 7.1 Protocolos de monitoramento de sistemas e ativos de rede. 7.2 Ferramentas de monitoramento e observabilidade: conceitos modernos, métricas, logs e traces. 7.3 Monitoramento de desempenho de aplicações (APM).

CloudComputing_RetaFinal_MULTIBANCAS_Aula01
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CloudComputing_RetaFinal_MULTIBANCAS_Aula02
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CloudComputing_RetaFinal_MULTIBANCAS_Aula03
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Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 01
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Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 02
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Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 03
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Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 04
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DevOps - Multibancas - 01
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DevOps - Multibancas - 02
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ITIL 4 - FGV - 01
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ITIL 4 - FGV - 02
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Legislação Aplicável às Contratações de TI - Regular - 01
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ASSISTIR
Legislação Aplicável às Contratações de TI - Regular - 02
33:51
Legislação Aplicável às Contratações de TI - Regular - 03
23:36
Legislação Aplicável às Contratações de TI - Regular - 04
26:36
Legislação Aplicável às Contratações de TI - Regular - 05
27:50
Legislação Aplicável às Contratações de TI - Regular - 06
34:52
Características das Contratações de TI - Regular - 01
32:22
Características das Contratações de TI - Regular - 02
26:07
Características das Contratações de TI - Regular - 03
28:24
Características das Contratações de TI - Regular - 04
26:09
IN 01-2019 e o Processo de Contratação - Regular - 01
26:30
IN 01-2019 e o Processo de Contratação - Regular - 02
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IN 01-2019 e o Processo de Contratação - Regular - 03
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IN 01-2019 e o Processo de Contratação - Regular - 04
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IN 01-2019 e o Processo de Contratação - Regular - 05
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IN 01-2019 e o Processo de Contratação - Regular - 06
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VoIP_Multibancas_Aula01
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VoIP_Multibancas_Aula03
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