Testes de Software - 01 - Cespe

Conteúdo

1Lógica de Programação

1 Construção de algoritmos. 2 Tipos de dados simples e estruturados. 2.1 Variáveis e constantes. 2.2 Comandos de atribuição, entrada e saída. 3 Avaliação de expressões. 4 Funções pré-definidas. 5 Conceito de bloco de comandos. 6 Estruturas de controle, seleção, repetição e desvio. 7 Operadores e expressões. 8 Passagem de parâmetros; recursividade; conceitos básicos de programação estruturada e orientada a objetos; métodos de ordenação, pesquisa e hashing.
  • Algoritmos de Busca - Multibancas - 01

    29:29

  • Algoritmos de Busca - Multibancas - 02

    32:11

  • Algoritmos de Busca - Multibancas - 03

    33:55

  • Algoritmos de Ordenação - Multibancas - 01

    30:57

  • Algoritmos de Ordenação - Multibancas - 02

    30:49

2Arquitetura de Software

Arquitetura de software; Arquitetura de Aplicações; Padrão arquitetural Model-View-Controller (MVC); Sistemas de N camadas; Microsserviço; Arquitetura orientada a eventos; Refatoração e Modernização de aplicações; APIs; Arquitetura Cloud Native; Técnicas de componentização de software; Padrões de design de software; Barramento de Serviços Corporativos (ESB); Interoperabilidade entre aplicações; API Gateway; Conceitos básicos sobre servidores de aplicações; Conteinerização de Aplicação; Frameworks de persistência de dados; Mapeamento objeto-relacional; Serviços de mensageria; Padrões: SOAP, REST, XML, XSLT, UDDI, WSDL, JSON, RMI, XML-HTTPRequest; Arquitetura de Sistemas WEB e WEB Standards (W3C); Conceitos e ferramentas de DevOps; Técnicas de Integração e Implantação Contínua de Código (CI/CD); Gerência de configuração de software (GIT); Integração contínua;
  • Padrões de Projetos - 01 - Introdução, conceituação e classificação - 01

    24:21

  • Padrões de Projetos - 02 - Padrões - 01

    21:32

  • MVC - 01 - Conceituação e objetivos - 01

    13:22

  • MVC - 02 - Explicando o padrão - 01

    17:38

  • API - 01 - Cespe/Cebraspe

    22:44

  • API - 02 - Cespe/Cebraspe

    26:32

  • Web Services - 01 - Conceituação - 01

    09:15

    ASSISTIR

  • Web Services - 02 - XML Web Services - 01

    28:09

  • Web Services - 03 - REST e RESTFul Web Services - 01

    19:01

  • SOA - 01 - Conceituação e Conceitos-chave - 01

    20:22

  • SOA - 02 - Definições e Componentes - 01

    14:25

  • SOA - 03 - Princípios e Modelo Triangular - 01

    25:36

  • XML - 01 - Revisão e Questões - 01

    31:42

  • XML - 02 - XSD Revisão e Questões - 01

    20:43

  • XML - 03 - XSLT Revisão e Questões - 02

    25:22

  • JSON - 01 - Revisão e Questões - 01

    17:07

  • JSON - 02 - Revisão e Questões - 02

    18:10

  • DevOps - Multibancas - 01

    27:54

  • DevOps - Multibancas - 02

    30:20

3Engenharia de Software

Conceitos e técnicas do projeto de software; Processo interativo e incremental; Práticas ágeis de desenvolvimento de software; Desenvolvimento orientado por comportamento (BDD); Desenvolvimento guiado por testes (TDD); Desenvolvimento guiado por testes de aceitação (ATDD); Elicitação e Gerenciamento de Requisitos; Requisitos e Experiência do Usuário; Histórias do usuário; Critérios de Aceitação; Prototipação; Projeto centrado no usuário de software; Storytelling; Práticas ágeis; Minimum Viable Product (MVP); Gerenciamento de produtos com métodos ágeis: Scrum e Kanban; Testes de software (unitário, integração, funcional, aceitação, desempenho, carga, vulnerabilidade); Ferramentas para automatização de testes; análise por pontos de função (IFPUG e NESMA).
  • Ciclo de Vida de Software e Processos de Software - 01 - CESPE

    27:53

  • Ciclo de Vida de Software e Processos de Software - 02 - CESPE

    15:12

  • Testes de Software - 01 - Cespe

    27:00

    ASSISTIR

  • Testes de Software - 02 - Cespe

    25:54

    ASSISTIR

  • Engenharia e Gerência de Requisitos - 01 - CESPE

    26:04

  • Engenharia e Gerência de Requisitos - 02 - CESPE

    27:19

  • Engenharia e Gerência de Requisitos - 03 - CESPE

    16:45

  • APF - Multibancas - 01

    36:16

  • APF - Multibancas - 02

    30:56

  • APF - Multibancas - 03

    31:37

4Linguagens e Tecnologias de Programação

Características estruturais das linguagens de programação; Orientação a objetos; Java; Linguagens de desenvolvimento de interfaces ricas (HTML 5, CSS 3); JavaScript; Python; Protocolo HTTP / HTTPs; Desenvolvimento para plataforma mobile Android, IOS; conceitos noções de criptografia simétrica e assimétrica; assinatura e certificação digital; Inteligência Artificial (IA); Machine Learning.
  • Java - 01 - Introdução ao Java - 01

    20:36

    ASSISTIR

  • Java - 02 - Visão Geral do desenvolvimento - 01

    19:20

  • Java - 03 - Controle de fluxo - 01

    29:19

  • Java - 04 - Arrays - 01

    29:19

  • Java - 05 - Classes em Java - 01

    34:54

  • Java - 06 - Herança em Java - 01

    17:49

  • Java - 07 - Polimorfimos em Java - 01

    11:45

  • Java - 08 - Interfaces - 01

    14:01

  • Java - 09 - Classe String, Collections e Expressões Lambda - 01

    16:40

  • JPA - 01 - Conceituação - 01

    19:19

  • JPA - 02 - Entidade e Anotações JPA - 01

    18:10

  • JavaScript - 02 - Questões - 01

    33:49

  • Kotlin - Multibancas - 01

    31:01

  • Kotlin - Multibancas - 02

    34:45

  • Kotlin - Multibancas - 03

    29:09

  • Kotlin - Multibancas - 04

    26:35

  • Swift - Multibancas - 01

    29:45

  • Swift - Multibancas - 02

    29:53

  • Swift - Multibancas - 03

    37:38

  • Aula 01 - Introdução a Machine Learning

    26:36

  • Aula 02 - Introdução a Machine Learning - 02

    09:10

  • Aula 03 - Machine Learning - Over e Underfitting

    26:21

  • 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

  • Aula 12 - Machine Learning - Regras de Associação e Redução de Dimensionalidade

    17:21

  • Python - CESPE - 01

    27:32

    ASSISTIR

  • Python - CESPE - 02

    34:56

  • Python - CESPE - 03

    35:52

  • Python - CESPE - 04

    33:58

  • Python - CESPE - 05

    32:59

  • Python - CESPE - 06

    30:49

  • HTML - CESPE - 01

    28:22

  • HTML - CESPE - 02

    26:30

  • HTML - CESPE - 03

    25:34

  • HTML - CESPE - 04

    36:27

  • HTML - CESPE - 05

    31:20

  • HTML - CESPE - 06

    33:38

  • CSS - CESPE - 01

    28:23

  • CSS - CESPE - 02

    29:14

  • CSS - CESPE - 03

    31:23

5Banco de Dados.

Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD); Propriedades de banco de dados: atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade; Independência de dados; Transações de bancos de dados; Metadados; Arquitetura de dados; Modelagem de dados (conceitual, lógica e física); Criação e alteração dos modelos lógico e físico de dados; Abordagem relacional; Normalização das estruturas de dados; Integridade referencial; Avaliação de modelos de dados; Técnicas de engenharia reversa para criação e atualização de modelos de dados; Linguagem de consulta estruturada (SQL); Linguagem de definição de dados (DDL); Linguagem de manipulação de dados (DML); Modelagem dimensional; Melhoria de performance de banco de dados; Bancos de dados NoSQL; Data Lakes e Soluções para Big Data; Integração dos dados (ETL, Transferência de Arquivos e Integração via Base de Dados); Construção de relatórios e dashboards interativos em ferramentas de BI; self BI; Governança de dados; Governança de dados utilizando metodologia do DAMA-DMBoK (Data Management Body of Knowledge); Qualidade de dados e gestão de dados mestres e de referência; Noções de administração de SGBD: IBM DB2 e MS SQL Server e PostgreSQL.
  • Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 01

    31:47

  • Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 02

    30:57

  • Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 03

    42:22

  • Big Data Avançado - Entrega, Distribuição, Nuvem, Hadoop e Armazenamento - 04

    26:24

  • Big Data em Relação às demais Disciplinas - 01

    25:17

  • Big Data em Relação às demais Disciplinas - 02

    22:31

  • Oracle BI EE - 01

    29:53

  • Oracle BI EE - 02

    16:52

  • Oracle BI EE - 03

    23:07

  • Power BI

    20:07

  • 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

  • PostgreSQL - Cespe - 01

    33:44

  • PostgreSQL - Cespe - 02

    39:27

  • PostgreSQL - Cespe - 03

    27:19

  • Banco de Dados não relacional - NoSQL - Cespe - 01

    32:10

  • Banco de Dados não relacional - NoSQL - Cespe - 02

    24:19

  • SQL Server - Cespe - 01

    25:10

  • SQL Server - Cespe - 02

    27:43

  • Análise de Informações e BD - 1

    45:06

    ASSISTIR

  • Análise de Informações e BD - 2

    33:06

  • Análise de Informações e BD - 3

    25:56

  • Análise de Informações e BD - 4

    31:37

  • Análise de Informações e BD - 5

    32:20

  • Análise de Informações e BD - SQL - 1

    36:30

  • Análise de Informações e BD - SQL - 2

    36:03

  • Análise de Informações e BD - SQL - 3

    32:12

  • Conceitos de BD - Dado, Informação, Conhecimento, BD e SGBD - 1

    40:28

    ASSISTIR

  • Conceitos de BD - Atores, Transação, Esquema, Instância - 2

    30:00

  • Conceitos de BD - Arquitetura de 3 esquemas - 3

    22:01

  • Modelagem Dimensional - Modelagem e BI - 1

    38:16

  • Modelagem Dimensional - DW, Data Marte, ETL - 2

    22:04

  • Modelagem Dimensional - OLAP - 3

    14:26

  • Modelagem Dimensional - Data Mining - 4

    38:36

  • Modelagem Dimensional - Big Data - 5

    38:42

  • Modelagem Dimensional - Análise Exploratória - 6

    16:55

  • Banco de Dados - 01 - Complementar - Cespe C-E - 2020

    19:42

  • Banco de Dados - 02 - Complementar - Cespe C-E - 2020

    22:15

  • Banco de Dados - 03 - Complementar - Cespe C-E - 2020

    23:09

  • Banco de Dados - 04 - Complementar - Cespe C-E - 2020

    16:17

  • Power BI

    20:07

  • DB2 - Multibancas - 01

    21:34

6Computação em Nuvem

Conceitos de computação em nuvem: conceitos básicos; tipologia (IaaS, PaaS, SaaS); modelo: privada, pública, híbrida; benefícios, alta disponibilidade, escalabilidade, elasticidade, agilidade, recuperação de desastres; Componentes centrais da arquitetura em nuvem: distribuição geográfica, regiões, zonas de disponibilidade, subscrições, grupos de gestão, recursos; Características gerais de identidade, privacidade, conformidade e segurança na nuvem; Infrastructure as Code (IaC); Automação.
  • CloudComputing RetaFinal CESPE-01

    28:32

  • CloudComputing RetaFinal CESPE-02

    29:00

  • CloudComputing RetaFinal CESPE-03

    28:40

  • CloudComputing RetaFinal CESPE-04

    27:01

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