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Na BR Apostilas, acreditamos que a preparação adequada é o primeiro passo para o sucesso. Com nossas apostilas digitais em PDF, você está investindo não apenas em material de alta qualidade, mas também em sua própria jornada rumo à aprovação. Comece a explorar nossa loja hoje e dê o passo decisivo em direção ao seu sonho de uma carreira pública bem-sucedida. Seu sucesso é a nossa prioridade, e estamos aqui para apoiá-lo a cada passo do caminho.

Apostila CREA RN 2024 Analista de Sistemas

Código: 3A8W3XKGJ
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APOSTILA CREA RN 2024 ANALISTA DE SISTEMAS. Esta apostila contempla todo os conteúdos de conhecimentos básicos e específicos exigidos no edital para este cargo. Apostila TEÓRICA ricamente aprofundada. 

 

 

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

LÍNGUA PORTUGUESA

1. Leitura: compreensão e interpretação de textos. 2. Sequências textuais: narrativa, descritiva, argumentativa, explicativa, injuntiva e dialogal. 3. Gêneros textuais/discursivos. 4. Coerência e coesão textuais. 5. Concordância nominal e verbal. 6. Regência nominal e verbal. 7. Classes de palavras: usos e adequações. 8. Organização sintática do período simples e do período composto. 9. Pontuação. 10. Modos básicos de citar o discurso alheio. 11. Relações semânticas entre palavras (sinonímia, antonímia, hiponímia, hiperonímia, polissemia). 12. Organização do parágrafo.

LÓGICA

1. Compreensão de estruturas lógicas. 2. Lógica de argumentação: analogias, inferências, deduções e conclusões. 3. Lógica proposicional. 4. Raciocínio lógico sequencial. 5. Raciocínio lógico numérico e quantitativo. 6. Raciocínio lógico analítico. 7. Conjuntos: operações, diagramas de Venn. 8. O conjunto dos números inteiros: desigualdades; divisibilidade e fatoração no conjunto dos inteiros; máximo divisor comum; mínimo múltiplo comum. 9. Resolução de problemas envolvendo princípios de contagens: permutações, arranjos e combinações. 10. Probabilidade. 11. Noções básicas de Estatística: análise e interpretação de dados apresentados em gráficos e tabelas; média, moda e mediana de uma série de dados. 12. Compreensão de textos matemáticos.

CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS

1. SISTEMAS OPERACIONAIS: 1.1. Instalação, configuração e comandos de sistemas operacionais baseados em Linux; 1.2. Instalação, configuração e comandos de sistemas Windows;

2. CONCEITOS DE BANCOS DE DADOS: Projeto, desenvolvimento e administração de banco de dados; Modelagem de dados; Modelo Entidade-Relacionamento; Normalização de Banco de Dados; Linguagem de Definição e Manipulação de Dados (SQL); Conhecimento de SGBD Oracle, PostgreSQL, SQL Server e MySQL; Características de bancos de dados massivos (Big Data). Conceitos e propriedades das transações (ACID). Linguagem SQL (Padrão ANSI) e PL/SQL: consultas e subconsultas; triggers, views, functions e stored procedures, packages; tratamento de erros; cursores; arrays; Conceitos de Business Intelligence, Data Warehouse, Data Mart, Data Mining, Data Lake, ETL e OLAP. Tipos de modelagem dimensional: Star Schema, Snowflake Schema e Fact Constellation. Metodologia CRISP-DM. Algoritmos para exploração de dados e machine learning;

3. ARQUITETURA DE SOFTWARE: Definição dos conceitos de arquitetura de software, componentes, frameworks e padrões de projeto;Padrões de arquitetura de software: MVC, orientado a eventos, microsserviços, SOA/Web Services, cliente-servidor, pipes-and-filters, P2P, API RESTful, Spring Eureka, Zuul; Map Struct, Service Discovery e API Gateway.

4. GERENCIAMENTO DE PROJETOS: Conceitos básicos. Gerenciamento de Serviços. Fundamentos da ITIL (versão 4); Conhecimento em gerenciamento de projetos - Guia do PMBOK (7ª Edição). Gerenciamento de riscos. Gerenciamento das comunicações; Gerenciamento da qualidade. Gerenciamento de aquisições.

5. PROCESSO DE DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE: Algoritmos estruturados: tipos de dados e variáveis, operadores aritméticos e expressões aritméticas; operadores lógicos e expressões lógicas; estruturas de controle de fluxo; entrada e saída de dados; Estruturas de dados: análise de algoritmos, listas, filas, pilhas e árvores; dicionários de dados, classificação e ordenamento de dados; Orientação a objetos: classes e objetos, relacionamentos; herança e polimorfismo e encapsulamento; Linguagens de programação JavaScript, TypeScript, Java, PHP e Python. Conhecimento dos frameworks e toolkits: Angular, jQuery, Vue, React, Spring, Spring Boot, Spring Cloud, Laravel, Django, Hibernate, JPA, JBoss Seam, JUnit. Linguagens e tecnologias de marcação e estilos: HTML, CSS e Bootstrap. Padrões XML, XSLT, UDDI, WSDL, SOAP e JSON;Princípios de DevOps, DevSecOps e IaC (Infrastructure as Code);Tecnologias Web Services, REST e API RESTful;Engenharia de software. Ciclo de vida do software; Metodologias de desenvolvimento de software; Modelagem ágil: Programação extrema (eXtreme Programming – XP), Scrum; Gerenciamento de processos de desenvolvimento de software; Requisitos funcionais e não funcionais; atividades de elicitação, análise e validação de requisitos; documentação de requisitos; Qualidade de software e CMMI; Gestão de Configuração: Controle de versão, controle de mudança, integração e entrega contínua (CI/CD); Definição dos conceitos de sistemas de controle de versão;Sistemas de controle de versão ferramentas Git, Gitlab e Jira; Gestão de pipelines no Gitlab CI; Técnicas de testes de software. Testes automatizados e testes unitários (Selenium, Cucumber e JMeter); Padrões de qualidade TDD, DDD e BDD; Métricas e estimativas de software.

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