Apostila UFLA Analista Tecnologia da Informação 2025

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Teoria das Matérias do Edital + Mapas Mentais das Matérias do Edital + Provas Gabaritadas + Análise Estratégica da Banca + Conteúdo Bônus para Turbinar seus Estudos

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Sinopse:

O seu sonho da aprovação em cargo público e estabilidade na carreira nunca esteve tão perto, graças as apostilas da Provimento Efetivo Concursos.

Apostila Digital inteligente e direcionada para os assuntos e temas mais importantes cobrados pela banca. Somos especialistas em bancas organizadoras.

Aqui você ganha tempo focando estrategicamente no conteúdo que é relevante e mais cobrado com recorrência pela banca. A inteligência e eficiência a serviço da sua aprovação.

Apostila Digital, com teoria de TODAS AS MATÉRIAS pedidas no edital, inclusive a matéria específica.

Acompanha grátis MAPAS MENTAIS das matérias mais importantes do edital, possibilitando você estudar em tempo recorde, e ainda revisar todo o conteúdo na semana que antecede a prova.

Neste material você também terá a sua disposição coletânea de provas gabaritadas da banca para treinar e fazer simulados. (Obs: caso a banca não tenha provas anteriores para o cargo, enviaremos provas de outras bancas).

Acompanha ainda um conteúdo bônus para turbinar seus estudos, com dicas de estudo, análise da banca organizadora, sugestão para criação de uma grade personalizada de estudo, dicas e atitudes dos aprovados, edital e muito mais.

Informações Importantes:

Páginas: 3.400

Amostra (Para abrir copie e cole o link abaixo em qualquer navegador):

https://drive.google.com/file/d/15EnJdM7LTvpkrfFoN6tjOlUedBsO92C7/view?usp=sharing

Modelo: Apostila Digital. Arquivos no formato PDF.

Forma de Envio: Por E-mail. Você receberá um e-mail de TRANSFER NOW ou de WE TRANSFER com um link para baixar.

Prazo de Envio: em até 2 dias úteis após confirmação do pagamento.

Organização do Material: Arquivos separados em pastas de acordo com as matérias pedidas no edital, facilitando o estudo e a impressão.

Requisitos para fazer o Download e estudo com sucesso:

· Ter instalado algum programa descompactador de arquivos (Ex: WinRaR, WinZip) no dispositivo (computador, tablet ou celular) onde for baixar o material.

· Ter memória disponível no dispositivo onde for feito o download.

· Ter instalado algum programa que seja capaz de ler arquivos no formado de PdF.

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Arquivos liberados para impressão a critério e custo do cliente

Informações do Concurso:

Vagas: 34.

Salários até:R$4.967,04.

Inscrições: até 12/09/2025.

Banca:UFLA.

Apostila UFLA Analista Tecnologia da Informação 2025

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Esta apostila vem com os principais conteúdos de cada matéria exigida pela banca. São os conteúdos mais recorrentes cobrados pela banca organizadora:

OBS: Apostila elaborada de acordo com o conteúdo programático informado no edital de abertura, mas não seguem a bibliografia sugerida (caso o edital sugira alguma)

LÍNGUA PORTUGUESA:

Ler, compreender e textos interpretados diversos de diferentes gêneros, compostos por diferentes linguagens, redigidos em Língua Portuguesa e produzidos em situações diferentes e sobre temas diferentes.          

? Reconhecer marcas argumentativas.          

? identificar as diferentes partes constitutivas de um texto, de seus principais tópicos e de suas relações          

? identificar o sentido global de um texto.          

? identificar fato e opinião.          

? identificar objetivos discursivos do texto (informar, argumentar, relatar, expor, orientar, promover humor etc.).          

? identificar elementos que permitam relacionar o texto lido a outro texto ou a outra parte do mesmo texto.          

? Inferir o sentido de palavras e/ou expressões a partir do contexto.          

? Estabelecer relações de sentido entre os diversos segmentos do próprio texto e entre textos diferentes.          

? Estabelecer articulação entre informações textuais, inclusive que dependa de pressuposições e inferências (semânticas, pragmáticas) autorizadas pelo texto, para dar conta de ambiguidades, ironias e opiniões do autor.          

? Reconhecer marcas linguísticas de verificação à compreensão do texto (mecanismos anafóricos e específicos, operadores lógicos e argumentativos, marcadores de sequenciação do texto, marcadores temporários, formas de indeterminação do agente).          

? identificar mecanismos de coesão e de coerência textuais presentes em gêneros textuais diversos.          

? Reconhecer e analisar, em textos dados, a função morfossintática das classes de palavras e dos efeitos de sentido(s) decorrentes desse uso.          

? Reconhecer e analisar os recursos linguísticos que concorrem para o emprego da língua em diferentes funções, especialmente no que se refere ao uso dos pronomes, dos modos e tempos verbais e ao uso das vozes verbais.          

? Reconhecer a importância da organização gráfica e diagramação para a coesão e coerência de um texto.          

? identificar variedades e adequação de linguagem.          

? Analisar as características linguísticas próprias de textos multissemióticos.          

? Estratégias de argumentação e posicionamento autoral em gêneros diversos          

2) Conhecimentos linguístico-textuais:

? identificar e empregar recursos linguísticos próprios da língua escrita formal em gêneros diversos: pontuação, ortografia, concordância nominal e verbal, regência nominal e verbal, colocação pronominal, estruturação de orações e períodos.       

? Reconhecer a significação de palavras e expressões. Relações semânticas, lógicas e enunciativas entre palavras, expressões e frases.       

MATEMÁTICA:

1. CONJUNTOS . Representação de um conjunto. Relações de pertinência e inclusão. Igualdade de conjuntos. Subconjuntos. Conjunto universo. Conjunto das partes de um conjunto. Operações com conjuntos: união, interseção, diferença e complementaridade. Produto cartesiano. Diagrama de Venn. Número de elementos de um conjunto.

2. CONJUNTOS NUMÉRICOS Números naturais e inteiros: operações fundamentais, critérios de divisibilidade, máximo divisor comum, mínimo múltiplo comum, envolvendo fatores primos. Números reais: operações fundamentais, potenciação e radicação, valor absoluto, intervalos.

3. UNIDADES DE MEDIDAS . Medidas de comprimento, superfície, volume, capacidade, massa, ângulo, energia, informática e tempo. Transformações das unidades de medidas.

4. MATEMÁTICA FINANCEIRA . Razões e proporções. Números e grandes quantidades proporcionais. Regras de três simples e compostas. Porcentagens. Juros simples e compostos.

5. GEOMETRIA PLANA . Semelhança e congruência de figuras planas. Triângulos e polígonos.

Circunferência e círculo. Relações métricas em triângulos, círculos e polígonos regulares. Área de polígonos. Área do círculo e de figuras circulares.

6. GEOMETRIA NO ESPAÇO . Estudo e cálculo de áreas e volumes dos sólidos: prisma, pirâmide, cilindro, cones e os respectivos troncos e esfera.

7. FUNÇÕES . Conceito de função. Domínio, contradomínio, imagem. Gráficos. Composição de cargos. Funções crescentes e decrescentes. Função inversa. Função afim, funções polinomiais de primeiro e segundo grau, função exponencial, função logarítmica e seus gráficos relacionados.

8.  SISTEMA DE EQUAÇÕES LINEARES.  Sistemas lineares homogêneos e não homogêneos. Resolução de sistemas lineares: escalonamento, regra de Cramer. Sistemas equivalentes. Sistemas certos, indeterminados e impossíveis.

9. GEOMETRIA ANALÍTICA . Coordenadas cartesianas no plano. Distância entre dois pontos. As equações da reta.

10. PROGRESSÕES . Sequências. Progressões aritméticas. Progressões geométricas.

11. TRIGONOMETRIA . Seno, cosseno, tangente. Relações Fundamentais. Relações trigonométricas no triângulo retângulo.

12. PRINCÍPIOS BÁSICOS DE ANÁLISE COMBINATÓRIA E PROBABILIDADE . Princípio fundamental da contagem, arranjos, combinações, permutações simples e permutações com reprodução. Probabilidade de união de eventos, independência de eventos e probabilidade condicional.

13. NOÇÕES DE ESTATÍSTICA . População, amostra, distribuição de frequência, média, moda, mediana, interpretação de gráficos e de tabelas.

14. RACIOCÍNIO LÓGICO . Noções básicas da lógica matemática: proposições, problemas com tabelas e argumentação. Tabelas Verdade, resolução de problemas.

15. CÁLCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL DE FUNÇÕES REAIS DE UMA VARIÁVEL REAL . Derivação, integração, máximos e mínimos, reta tangente, taxas de variação, aplicações.

LEGISLAÇÃO:

Constituição da República Federativa do Brasil de 1988, artigos 5º, 37 a 41 e 205 a 208. Processo Administrativo no âmbito da Administração Pública Federal: Lei nº 9.784, de 29 de janeiro de 1999. Elaboração, redação, alteração e compilação de atos normativos: Decreto nº 12002, de 22 de abril de 2024. Regime Jurídico dos Servidores Públicos Civis da União, das Autarquias e das Fundações Públicas Federais: Lei nº 8.112, de 12/11/1990 e suas alterações. Sanções aplicáveis em virtude da prática de atos de improbidade administrativa: Lei nº 8.429, de 2 de junho de 1992 e suas alterações. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD): Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018 e suas alterações. Código de Ética Profissional do Servidor Público Civil do Poder Executivo Federal: Decreto nº 1.171, de 22 de junho de 1994 e suas alterações. Lei de Diretrizes e Bases da Educação, Lei nº 9.394, de 20 de dezembro de 1996, artigos 1º ao 4º, 43 a 57. Licitações e contratos administrativos: Lei nº 14.133, de 1º de abril de 2021. Organização da Administração Pública Federal: Decreto Lei 200, de 25 de fevereiro de 1967. Lei de Acesso à Informação: Lei nº 12.527 de 18 de novembro de 2011. Governo Digital: Lei 14.129 de 29 de março de 2021.

CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS:

 1. Lógica de Programação, Algoritmos e Estruturas de Dados

1.1. Paradigmas de projeto de algoritmos:

? Indução, recursividade, algoritmo tentativa e erro, divisão e conquista

? Balanceamento, programação dinâmica, algoritmos gulosos e algoritmos aproximados.

1.2. Funções, Procedimentos e Recursividade

? Modularização de programas.

? Implementação e uso de funções e procedimentos.

? Conceitos e aplicações de recursividade.

1.3. Estruturas de Dados

? Listas, Pilhas e Filas: Conceitos, implementação e aplicações.

? Árvores: Estrutura, percursos (pré-ordem, em ordem, pós-ordem) e aplicações em classificações.

? Tabelas Hash.

1.4. Métodos de ordenação e algoritmos de busca

? Ordenação por inserção, seleção, bubble sort, merge sort, quick sort e outros métodos clássicos.

? Busca linear e busca binária.

1.5. Noções de Análise de Algoritmos e Complexidade

? Conceitos de eficiência de algoritmos: tempo e espaço.

? Análise comparativa de algoritmos e identificação de gargalos de desempenho.

1.6. Programação Orientada a Objetos

? Conceitos fundamentais: classes, objetos, herança, polimorfismo, encapsulamento e abstração.

? Aplicação em linguagens como PHP, Java e Python.

2. Banco de Dados: Projeto, Modelagem e Implementação

2.1. Projeto e Modelagem de Dados

? Conceitos de modelagem: Entidade-Relacionamento (ER) e diagramas UML aplicados a banco de dados.

? ORM e Técnicas de Modelagem de Dados.

? Ferramentas de ORM: Hibernate (Java).

? Normalização e regras de integridade dos dados.

? Mapeamento objeto-relacional e ferramentas associadas.

2.2. Banco de Dados Relacionais e Objetos Relacionais

? Fundamentos de Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados (SGBDs) relacionais e objeto-relacionais.

? Linguagem SQL: estrutura básica de comandos DDL, DML e DCL.

? Criação de consultas (consultas), junções (joins), subconsultas (subconsultas).

? Procedimentos armazenados, gatilhos e transações.

? Modelagem lógica e física de dados com foco em SGBDs relacionais.

? Modelagem e implementação com MySQL e PostgreSQL.

? Diferenças entre modelos relacionais e objeto-relacionais.

2.3. Bancos de Dados Não Relacionais

? Conceito de NoSQL: origem, motivação e evolução.

? Modelos de bancos NoSQL: documento, chave-valor, coluna larga e gráficos.

? Vantagens e robustez em relação aos bancos relacionais.

? Teorema CAP (Consistência, Disponibilidade e Tolerância à Partição).

? Comparação entre bancos relacionais e não-relacionais.

? MongoDB: ? Modelo de dados baseado em documentos (JSON/BSON).

? Estrutura de coleções e documentos.

? Operações CRUD (Criar, Ler, Atualizar, Excluir).

? Indexação, agregação e desempenho.

? Conjuntos de réplicas e fragmentação.

3. Engenharia de Software e Modelagem

3.1. Ciclo de Vida do Desenvolvimento de Software

? Modelos de processo de desenvolvimento de software: Tradicional (cascata), Ágil e Híbrido

? Fundamentos e princípios das metodologias ágeis

? Principais frameworks/metodologias ágeis: Scrum, Kanban e Lean

? Vantagens e desafios na adoção de práticas ágeis

? Modelagem de Processos com BPMN

3.2. Requisitos e Modelagem de Software

? Requisitos de software

? Especificação de requisitos (histórias de usuário, casos de uso, etc)

? Validação de requisitos (prototipação, MVP, etc)

? UML e seus diagramas (casos de uso, classe, sequência, atividades, etc)

3.3. Padrões Arquiteturais

? Arquitetura em Camadas

? Arquitetura Model-View-Controller (MVC)

? Arquitetura Limpa

? Arquitetura Hexagonal

? Arquitetura monolítica vs. arquitetura de microsserviços

3.4. Princípios e Padrões de Projetos de Software

? Coesão e acoplamento.

? Princípios SÓLIDOS

? Padrões de projeto de criação, de estrutura e de comportamento (Singleton, Factory, Observer, etc.).

? Boas práticas para reutilização e manutenção do código.

3.5. Teste de Software

? Técnicas de Depuração, Testes e Boas Práticas

? Identificação e correção de erros.

? Tipos de teste de software (unidade, integração, End2End, etc).

? Uma pirâmide de teste de software.

? Desenvolvimento Dirigido por Testes (ou Test-Driven Development - TDD)

3.6. Princípios de conformidade limpa e práticas de refatoração.

? Princípios de Código Limpo.

? Cheiros de código.

? Técnicas de Refatoração: Refatorações clássicas (Extract Method, Rename), testadas como base de segurança.

? Padrões de Refatoração:Integração de padrões de design com refatoração segura.

3.7. Gerenciamento Ágil de Projetos de Software

? Conceitos de gerenciamento de projetos de software.

? Metodologias ágeis para gestão de projetos.

? KPIs, métricas de qualidade, métricas de produtividade.

? Planejamento, execução e monitoramento de projetos ágeis.

? Práticas de Melhoria Contínua: melhorias nos processos de desenvolvimento.

? Ferramentas de gerenciamento ágeis.

4. Desenvolvimento Web e Linguagens de Programação

4.1. Conceitos de Desenvolvimento Web

? Arquitetura Cliente-Servidor e protocolos HTTP/HTTPS.

? Boas práticas, segurança e desempenho em aplicações web.

4.2. Linguagens e Tecnologias Web

? HTML, Javascript e CSS

? Linguagem Python:

? Estrutura de código: indentação significativa, declarações, tipos de dados.

? Modularização: funções, módulos e pacotes.

? Programação orientada a objetos: classes, herança, encapsulamento.

? Bibliotecas e frameworks: Django (MTV), Flask (microframework), ORM e WSGI.

? Ecossistema: PyPI, virtualenv/venv, ferramentas e produtividade.

? Casos de uso: web, automação, scripts, AI/ML.

? PHP:

? Sintaxe, orientação a objetos e integração com bancos de dados.

? Desenvolvimento de aplicações web e utilização de frameworks (Cake, Laravel).

? Integração com bancos de dados (MySQL, PostgreSQL)

? Java:

? Fundamentos de linguagem e ambiente (JVM).

? Desenvolvimento de aplicações web utilizando frameworks (Spring).

? Persistência (Hibernate)

4.3. Interoperabilidade e APIs REST

? Conceitos de integração de sistemas e comunicação via APIs RESTful.

? Padrões de design para APIs, segurança (OAuth, SSO, JWT)

? Formatos de intercâmbio de dados (JSON, XML).

4.4. Arquiteturas de Software: SOA e Microsserviços

? Arquiteturas de Software: SOA e Microsserviços

? Fundamentos da Arquitetura Orientada a Serviços (SOA).

? Conceitos e desafios dos microsserviços, incluindo comunicação entre serviços e mensagens.

5. Sistemas Operacionais, Redes e Sistemas Distribuídos

5.1. Sistemas Operacionais

? Conceitos fundamentais dos sistemas operacionais: funções do kernel, gerenciamento de processos, memória, dispositivos e arquivos.

? Abordagem de diferentes tipos de sistemas operacionais (monolíticos, microkernel, distribuídos, etc.) e suas arquiteturas.

? Administração básica do ambiente Linux: instalação, configuração e gerenciamento de pacotes (Ubuntu e Redhat).

? Comandos essenciais e técnicas de "solução de problemas" em Linux (Ubuntu e Redhat).

? Automação de tarefas utilizando Shell Script e Python.

5.2. Redes de computadores

? Fundamentos de redes de computadores.

? Modelos OSI e TCP/IP.

? Protocolos da Camada de Aplicação.

? Protocolos de transporte (TCP/UDP).

5.3. Sistemas Distribuídos

? Comunicação em sistemas distribuídos.

? Arquitetura e estilos inovadores em sistemas distribuídos.

? Middlewares de Comunicação

? Corretores de mensagens

? Sistemas de mensagens (MQTT e RabbitMQ).

6. Práticas e Ferramentas DevOps

6.1. Cultura DevOps e Integração Contínua

? Conceitos e benefícios da cultura DevOps.

? Integração contínua (CI) e entrega contínua (CD) no ciclo de desenvolvimento.

6.2. Versão de Código — Git e Ferramentas Git

? Conceitos fundamentais de versionamento de código: histórico, rastreabilidade, rollback e colaboração.

? Versionamento: Registro transparente do histórico e recuperação de alterações.

? GIT: Comandos principais.

? Fluxos de Trabalho: Git Flow, GitHub Flow e Trunk-Based Development.

? Boas práticas de versionamento: compromete atômicos e significativos; nomenclatura padronizada de agências; uso de tags e release

? Ferramentas (GitHub, GitLab).

? Integração com CI/CD: uso de Git em pipelines de Integração Contínua e Entrega Contínua.

6.3. Automação e Pipelines

? Automação de implantação.

? Pipeline CI/CD

? Ferramentas de gerenciamento de pipelines CI/CD (GitHub Action e GitLab CI/CD).

6.4. Monitoramento e observabilidade

? Monitoramento, registro e observabilidade de sistemas

? Ferramentas de monitoramento e registro (Prometheus, Grafana)

7. Contêineres e Orquestração

7.1. Contêineres (Docker)

? Conceitos, fundamentos, tecnologias de virtualização e Contêineres.

? Gerenciamento de Contêineres e Imagens: comandos essenciais; uso de Dockerfiles.

? Volumes, Rede, Compose e Resiliência: uso de volumes persistentes, redes Docker (bridge, overlay), definições via docker-compose.yml, configuração de limites de CPU/memória, health checks e reinício automático.

? Segurança, API e DinD: boas práticas de segurança (user namespaces, atualização de imagens), uso do Docker API/SDK para integração em scripts e pipelines.

7.2. Orquestração de Contêineres com Kubernetes

? Conceitos de orquestração, escalabilidade e gerenciamento de clusters.

? Cluster e Objetos Básicos: criação de clusters, uso de Pods, Deployments, ReplicaSets e Services.

? Configuração e Recursos Avançados: uso de ConfigMaps e Secrets para variáveis e dados sensíveis; sidecars, tolerâncias e camadas de pods; estratégias de distribuição e atualização (canário, azul verde).

? Volumes, Segurança e Deploy Avançado: tipos de armazenamento, medidas de segurança como RBAC e Políticas de Rede, gerenciamento por Helm, implantação de Jobs/CronJobs e uso de Ingress Controllers para roteamento externo.

? Observabilidade e Políticas: estatísticas e logs com Prometheus e Grafana; políticas com Open Policy Agent (OPA); uso da API Kubernetes e SDKs.

? Boas práticas na implementação de ambientes orquestrados.

8. Inteligência Artificial – PNL e LLMs

8.1. Transformador Modelo

? Fundamentos: autoatenção multi-head, camadas feed-forward, normalização e embeddings.

? Arquitetura

? Evolução dos LLMs: importância dos Transformers na escalabilidade e paralelização.

8.2. Tecnologias

? Ollama (Execução Local de LLMs)

? Customização: uso de Modelfiles em formatos como GGUF/safetensors.

? Criação de Modelos: ajuste de parâmetros (temperatura, prompts, contexto).

? API REST com LLAMA

? OpenAI (Python)

? API OpenAI

? Instalação e uso com linguagem Python

? Chamadas síncronas/assíncronas

? OpenAI Python: ChatCompletion, API de assistentes, configuração.

? API REST com LLMs

? Integração através de endpoints RESTful.

? Utilização via cURL, solicitações, entre outros.

? Ambiente de produção utilizando FastAPI ou Flask ligado ao Ollama ou OpenAI.

9. Segurança Cibernética e Desenvolvimento Seguro

9.1. Fundamentos da Segurança Cibernética:

? Princípios básicos: confidencialidade, integridade, disponibilidade e especificações.

? Modelos de segurança: DefenseinDepth e ZeroTrust.

? Políticas de segurança: definição, disseminação e políticas de uso aceitável.

9.2. Criptografia e Certificação Digital:

? Conceitos essenciais: criptografia simétrica e assimétrica.

? Algoritmos e protocolos: AES, RSA, ECC, TLS/SSL.

? Assinatura digital e certificados X.509.

? Uso de HTTPS, SSH, Stunnel para transporte seguro.

9.3. Desenvolvimento Seguro de Software:

? Conceitos de segurança de aplicações e entrega segura.

? Segurança desde o design: Insecure Design, modelagem de ameaças e SecurebyDesign .

? Codificação segura: validação de entrada, escape de saída, tratamento de erros, logs, princípio de menor privilégio.

? Ameaças e vulnerabilidades em aplicações.

? Práticas de desenvolvimento seguro.

? Ameaças e vulnerabilidades: OWASP Top10 .

? Controles proativos: Controles Proativos OWASP (C1 a C10) .

? Transporte seguro de dados e controle de acesso:

? Uso de criptografia em serviços de rede.