Apostila CAESB Analista de Sistemas 2024

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Esta apostila vem com as matérias e assuntos abaixo (os mesmos do edital):

OBS: Apostila elaborada de acordo com os temas pedidos no edital de abertura, mas não seguem a blibliografia sugerida.

Número de Páginas: 2879.

LÍNGUA PORTUGUESA:
1 Compreensão e interpretação de textos de gêneros variados. 

2 Reconhecimento  de tipos e gêneros textuais. 

3 Domínio da ortografia oficial. 

4 Domínio dos mecanismos de coesão textual.  4.1 Emprego de elementos de referenciação, substituição e repetição, de conectores e de outros elementos  de sequenciação textual. 4.2 Emprego de tempos e modos verbais. 

5 Domínio da estrutura morfossintática  do período. 5.1 Emprego das classes de palavras. 5.2 Relações de coordenação entre orações e entre termos  da oração. 5.3 Relações de subordinação entre orações e entre termos da oração. 5.4 Emprego dos sinais de  pontuação. 5.5 Concordância verbal e nominal. 5.6 Regência verbal e nominal. 5.7 Emprego do sinal indicativo  de crase. 5.8 Colocação dos pronomes átonos. 

6 Reescrita de frases e parágrafos do texto. 6.1 Significação  das palavras. 6.2 Substituição de palavras ou de trechos de texto. 6.3 Reorganização da estrutura de orações  e de períodos do texto. 6.4 Reescrita de textos de diferentes gêneros e níveis de formalidade. 

MATEMÁTICA E RACIOCÍNIO LÓGICO:

1  Conjuntos  numéricos.  1.1  Números  inteiros,  racionais  e  reais. 

2  Sistema  legal  de medidas. 

3  Razões e  proporções.  3.1 Divisão  proporcional.  3.2  Regras  de  três  simples e  compostas. 3.3 Porcentagens. 

4 Equações e inequações de 1º e de 2º graus. 

5 Sistemas lineares.

 6 Funções e  gráficos. 

7 Princípios de contagem. 

8 Progressões aritméticas e geométricas. 

9 Compreensão de estruturas  lógicas. 

10 Lógica de argumentação: analogias, inferências, deduções e conclusões. 

11 Lógica sentencial (ou  proposicional). 11.1 Proposições simples e compostas. 11.2 Tabelas?verdade. 11.3 Equivalências. 11.4 Leis De  Morgan. 11.5 Diagramas lógicos. 

12 Lógica de primeira ordem. 

13 Princípios de contagem e probabilidade. 

14  Operações  com  conjuntos. 

15  Raciocínio  lógico  envolvendo  problemas  aritméticos,  geométricos  e  matriciais. 

 INFORMÁTICA:

1  Conceito  de  Internet  e  intranet. 

2  Conceitos  e  modos  de  utilização  de  tecnologias,  ferramentas,  aplicativos  e  procedimentos  associados  a  Internet/intranet.  2.1  Ferramentas  e  aplicativos  comerciais  de  navegação,  de  correio eletrônico,  de grupos  de  discussão,  de  busca,  de  pesquisa,  de  redes  sociais e ferramentas colaborativas. 2.2 Noções de sistema operacional (ambiente Windows). 

3 Identificação  e manipulação de arquivos. 

4 Backup de arquivos. 

5 Conceitos básicos de hardware (placa?mãe, memórias,  processadores (CPU) e disco de armazenamento (HDs). 

6 Periféricos de computadores. 

7 Noções básicas de  editores de  texto e planilhas eletrônicas inclusive na modalidade em nuvem. 

8 Segurança na internet. 8.1  Vírus  de  computadores;  spyware;  malware;  phishing. 

9  Transferência  de  arquivos  pela  Internet.  10  Computação em nuvem. 

11 Ferramentas de Comunicações e reuniões On?line. 11.1 Microsoft Teams, Google  Meet, Zoom, Skype, Google Hangout.  

CÓDIGO  DE  ÉTICA  E  CONDUTA  E  INTEGRIDADE  DA  CAESB:  1  Princípios  e  valores,  as  normas,  legislações  vigentes  e  orientações  que  devem  observadas  na  atividade  profissional

REGULAMENTO DE LICITAÇÕES E CONTRATAÇÕES DA CAESB: 1 Procedimentos de licitação e de contratação  de obras, serviços, compras, locações, concessões, permissões, alienações de bens, serviços de publicidade e  outros ajustes de interesse da Companhia de Saneamento Ambiental do Distrito Federal – Caesb 

LEGISLAÇÃO  DE  SANEAMENTO:  1  Lei  nº  11.445/2007  e  suas  alterações  (Marco  Regulatório  do  setor  de  saneamento) e Lei nº 14.026/2020 (Atualização do Marco Legal do Saneamento). 2 Resolução nº 14/2011 e  suas alterações (Estabelece as condições da prestação e utilização dos serviços públicos de abastecimento de  água e de esgotamento sanitário no Distrito Federal).

CONHECIMENTOS  DO  DISTRITO  FEDERAL  E  POLÍTICA  PARA  MULHERES:  1  Domínio  de  tópicos  atuais  e  relevantes acerca da realidade étnica, social, histórica, geográfica, cultural, política e econômica do Distrito  Federal e da Região Integrada de Desenvolvimento do Distrito Federal e Entorno (RIDE) (Lei Complementar  Federal nº 94/1998 e Decreto Federal nº 7.469/2011). 2 Plano Distrital de Política para Mulheres (PDPM).  

LEGISLAÇÃO:  1 Lei  nº  11.340/2006  (Lei Maria  da  Penha).  2  Lei  nº  13.303/2016  (Dispõe  sobre  o  estatuto  jurídico da empresa pública, da sociedade de economia mista e de suas subsidiárias, no âmbito da União, dos  Estados, do Distrito Federal e dos Municípios). 3 Decreto nº 45.539/2024 (Regulamenta, no âmbito do DF, a  Lei  Federal  nº  13.303/2016,  que  dispõe  sobre  o  estatuto  jurídico  da  empresa  pública,  da  sociedade  de  economia mista e de suas subsidiárias, no âmbito da União, dos Estados, do DF e dos Municípios). 

CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS:

ENGENHARIA  DE  SOFTWARE:  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  Model?View?Controller  (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.  3.8 Mediate  APIs.  3.9  Arquitetura  Cloud Native.  3.10  Padrões  de  design  de  software. 3.11 Técnicas de componentização de software. 3.12 Padrões de projeto (design patterns) e anti? patterns.  3.13  Padrões  de  arquitetura  de  aplicações  corporativas  (Patterns  of  Enterprise  Applications  Architecture).  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 objeto?relacional. 3.22 Serviços de mensageria. 3.23 Padrões:  SOAP,  REST,  XML,  XSLT, UDDI, WSDL,  JSON,  RMI,  XML?HttpRequest. 3.24 Soluções  de  busca  de  dados  não  estruturados. 3.25 Streaming de Dados. 3.26 Arquitetura Publish?Subscribe. 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 (caixa?branca, caixa?preta, 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.  5.8  Code  Smell.  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 Sub? rotinas: 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: 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;  CIÊNCIA  DE  DADOS:  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  K?NN.  2.13  Ensembles.  2.14  Aprendizado  supervisionado com Python scikit?learn. 2.15 Conceitos de otimização de hiperparâmetros. 3 Aprendizado  não  supervisionado.  3.1  Redução  de  dimensionalidade:  PCA.  3.2  Agrupamento  K?Means.  3.3  Mistura  de  Gaussianas.  3.4 Agrupamento Hierárquico.  3.5 Regras  de associação.  3.6 Aprendizado não  supervisionado  com  Python  scikit?learn.  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: 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. 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. 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 AS?IS). 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 TO?BE). 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. 

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Apostila de Conhecimentos Básicos e Específicos para o cargo, os conteúdos deste material de estudo são os mesmos pedidos no edital. A única apostila com conteúdo na medida certa para sua aprovação!

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Vejam só o que falam da nossa apostila:

Victor Hugo - Apostila ANP 2012 - Especialista em Geologia e Geofísica do Petróleo - Área 01

Maio de 2024

"Bom dia, consegui baixar o material ontem e numa primeira olhada está bem completo. Obrigado"

Ivan Oliveira - Apostila TJ RR - Técnico Judiciário.

Maio 2023

“Vim aqui para dizer que vocês me surpreenderam com o material de vocês, e ainda mais as dicas que vieram junto com o material, os cronogramas etc. Tudo muito top, estão de parabéns, vou indicar para todas as pessoas que eu conheço”

Clóvis Santos - Apostila Águas de Joinville – Fiscal de Serviços

Julho 2023

“Muito obrigado, fico agradecido pela atenção de vcs, vou indicar para os meus amigos. É a primeira compra minha com vcs ,e pode ter certeza que não será a última grato...”

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