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Cursos do Pacote
- Ortografia oficial.
- Classes de palavras: substantivo, adjetivo, advérbios, artigo, numeral, interjeição.
- Classes de palavras: preposição e conjunção.
- Classes de palavras: pronomes. Colocação dos pronomes átonos.
- Classes de palavras: verbos. Emprego de tempos e modos verbais.
- Correlação e vozes verbais.
- Estrutura morfossintática: termos da oração.
- Estrutura morfossintática do período. Relações de coordenação e subordinação entre orações e entre termos da oração.
- Emprego dos sinais de pontuação.
- Concordância verbal e nominal.
- Regência verbal e nominal. Emprego do sinal indicativo de crase.
- Mecanismos de coesão textual. Emprego de elementos de referenciação, substituição e repetição, de conectores e de outros elementos de sequenciação textual. Reescrita de frases e parágrafos do texto.
- Significação das palavras. Substituição de palavras ou de trechos de texto.
- Compreensão e interpretação de textos de gêneros variados. Reconhecimento de tipos e gêneros textuais. Reorganização da estrutura de orações e de períodos do texto. Reescrita de textos de diferentes gêneros e níveis de formalidade.
- Resumo
- Interpretação de textos, Cognatos e Resolução de Provas
- Substantivos, Artigos, Pronomes, Preposições e Resolução de Provas
- Adjetivos, Advérbios e Resolução de Provas
- Verbos Frasais, Auxiliares e Resolução de Provas
- Tempos Verbais (Parte 1) e Resolução de provas
- Tempos Verbais (Parte 2) e Resolução de Provas
- Expressões Idiomáticas e Resolução de Provas
- Resolução de Provas
- Estruturas Lógicas
- Equivalências Lógicas
- Diagramas Lógicos
- Lógica de Argumentação
- Associações Lógicas
- Verdades e Mentiras
- Teoria dos Conjuntos
- Conjuntos Numéricos
- Operações Básicas; Potenciação e Radiciação; Problemas;
- Potências de Dez e Unidades de Medida
- Múltiplos e Divisores. MMC e MDC.
- Frações, Razão e Proporção
- Regra de Três Simples e Compostas
- Porcentagem
- Equações do 1º e 2º grau
- Geometria Plana
- Geometria Espacial
- Matrizes e Determinantes
- Sistemas Lineares
- Apresentação de Dados
- Médias
- Mediana
- Moda
- Medidas de Variabilidade ou Dispersão
- Análise Combinatória
- Probabilidade
- Variáveis Aleatórias Discretas
- Distribuições Discretas de Probabilidade
- Distribuições Aleatórias de Probabilidade
- Teoria da Amostragem
- Estimação Intervalar
- Testes de Hipótese
- Lei nº 12.527/2011 (Lei de Acesso à Informação): Capítulos I, II, III, IV e V
- 1 Lei nº 13.709/2018 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD): Capítulos I, II, III, IV, VII, VIII e IX.
- Lei nº 12.965/2014 (Marco Civil da Internet): Capítulos II e III, Seções I e II.
- Lei nº 12.737/2012 (Lei de Delitos Informáticos): art. 2º.
- Lei nº 8.078/1990: Capítulo V, Seção VI, e arts. 71 e 72.
- Decreto nº 9.637/2018 (Política Nacional de Segurança da Informação): Capítulo II.
- 2 Servidores web e de aplicação. 2.1 Wildfly, IIS, Apache.
- Lógica de Programação [Assunto não explícito no edital, mas ajuda a entender as aulas seguintes]
- estrutura de dados
- algoritmos
- 3 Implementação: orientação a objetos
- 3 Linguagens de programação. 3.1 Java,
- JavaScript, TypeScript,
- Python, Flask, Django
- PHP
- C# e Go.
- 4 Tecnologias e práticas frontend web: HTML,
- CSS, Bootstrap
- 4.1 Padrões de frontend. 4.1.1 SPA e PWA. Ajax, frameworks (Angular, VueJS e React). NodeJS, Express
- 5. Tecnologias backend. 5.1 Frameworks: .NET Core, e NestJS.
- 5.2 Especificações: JEE (JPA, EJB, JSF, JMS e JTA), JVM. Hibernate (Parte 1)
- 5.2 Especificações: JEE (JPA, EJB, JSF, JTA), JVM. Hibernate (Parte 2)
- SpringBoot
- 5 Design de software. 5.1 DDD – Domain-Driven Design. Clean Code
- 5 Gestão de configuração. 5.1 DevOps, modelo de versionamento, merge, branch, pipeline, CI/CD e database migration. 6 Infraestrutura. 6.1 Infraestrutura como código (IAC). 6.2 Linguagens de script (Ansible). 7 Ferramentas de gestão de configuração: versionamento (Git e GitLab), CI/CD (GitLab CI). 10 Containers. 10.1 Engine (Docker). 10.2 Orquestração (Kubernetes, OpenShift).
- 4 Tecnologias de integração. 4.2 Web services. 4.2.1 RESTful, SOAP; GraphQL; gRPC e WebSockets. (Somente em Vídeo)
- 9 Ferramentas de integração assíncrona. 9.1 Protocolos AMQP e MQTT. 9.2 Ferramentas Kafka, NATS Streaming, ActiveMQ, RabbitMQ. JMS; (Somente em Vídeo)
- 5.3 Microsserviços (orquestração de serviços e API gateway) e containers. 5.3.1 Padrões de microsserviços (SAGA e CQRS). 1 12 factories (Somente em Vídeo)
- 6 Tecnologia de desenvolvimento móvel: Android (Kotlin), IOS (Swift), Flutter, ReactNative, Ionic (Somente em Vídeo)
- 1 ISO 27000 – Confiabilidade, integridade e disponibilidade. 3 Gerência de riscos. 3.1 Ameaça, vulnerabilidade e impacto. 5 Autenticação de dois fatores (MFA). 6 OAuth 2, JWT, SSO, Open ID Connect e SAML.
- 7 OWASP Top 10. + Malwares (Não explícito no edital, mas é base para o estudo de OWASP Top 10)
- 2 Mecanismos de segurança. 2.1 Criptografia. 2.2 Assinatura digital. 2.3 Garantia de integridade. 2.4 Controle de acesso. 2.5 Certificação digital, ICP-Brasil. (Parte 1)
- 2 Mecanismos de segurança. 2.1 Criptografia. 2.2 Assinatura digital. 2.3 Garantia de integridade. 2.4 Controle de acesso. 2.5 Certificação digital, ICP-Brasil. (Parte 2)
- NUVEM:. 2 Orientação a serviço. 2.1 IaaS – Infraestrutura com Serviço. 2.2 SaaS – Software como Serviço. 2.3 PaaS – Plataforma como Serviço.
- 4 Políticas de segurança. 4.1 NBR ISO/IEC 27002:2005. 4.2 NBR ISO/IEC 27001:2013. 4.4 Políticas de senhas.
- 8 Protocolos HTTPS, SSL/TLS, HTTP/2
- Metodologia de Desenvolvimento – Parte 1 [Não explícito no edital, mas ajuda a entender as aulas seguintes]
- Metodologia de Desenvolvimento – Parte 2 [Não explícito no edital, mas ajuda a entender as aulas seguintes]
- 1 Gerenciamento de Produtos de Software. 1.1 Gerenciamento de produtos com métodos ágeis:, Kanban, Lean. 1.2 Produto mínimo viável (MVP). 9. Low-code e nocode software development.
- Scrum
- XP
- 1 Engenharia de requisitos. 1.1 Gestão de backlog. 1.3 Gestão de Dívida Técnica.
- 2 Análise e projeto. (APOO)
- 4 Qualidade. 4.1 Análise estática de código. 4.2 Teste unitário. 4.3 Mock, stubs. 4.4 Teste de integração. 4.5 Teste de RNF (carga, estresse). 4.6 Revisão e programação por pares. (Parte 1)
- 4 Qualidade. 4.1 Análise estática de código. 4.2 Teste unitário. 4.3 Mock, stubs. 4.4 Teste de integração. 4.5 Teste de RNF (carga, estresse). 4.6 Revisão e programação por pares. (Parte 2)
- 5.2 Arquitetura hexagonal.
- ARQUITETURA: 1 Padrões de projeto (GoF, de criação, estruturais, comportamentais). 2 Padrões GRASP (controller, expert). 3 SOLID.
- 1.4 Técnicas de priorização, de estimativas (Análise de Pontos de Função, Story Points).
- 4.2 Design de interface e de, responsividade, usabilidade e acessibilidade (Parte 1)
- 4.2 Design de interface e de, responsividade, usabilidade e acessibilidade (Parte 2)
- 2 Gerenciamento de serviços (ITIL V4).
- 1 Banco de dados. (Introdução)
- 1.2 Modelagem de banco de dados: físico, lógico e conceitual. (Modelo Conceitual)
- 1.2 Modelagem de banco de dados: físico, lógico e conceitual. (Modelo Relacional)
- 1.3 Álgebra relacional, SQL/ANSI e linguagens procedurais embarcadas.
- 1.1 Arquitetura de banco de dados: relacional ( Oracle)
- 1.1 Arquitetura de banco de dados: relacional ( SqlServer)
- 1.1 Arquitetura de banco de dados: relacional (PostgreSQL)
- 2 Ciência de dados. 2.1 Big Data. 2.1.1 Fundamentos. 2.1.2 Armazenamento de big data. 2.1.3 Pipeline de dados. 2.1.4 Processamento distribuído. 2.1.5 Conceitos de data lake. 2.2 Armazenamento de Dados. 2.2.1 Sistemas de arquivos distribuídos. 2.2.2 Armazenamento orientado a objeto (object store). 2.2.3 Sistemas de indexação. Arquitetura de banco de dados não relacional (orientado a documento, chave-valor, grafo, colunar, time series).
- 2.3 Processamento de Dados. 2.3.1 Conceitos de processamento massivo e paralelo. 2.3.2 Processamento em lote (batch). 2.3.3 Processamento em tempo real (real time). 2.3.4 Processamento MapReduce.
- 1.2 Aprendizado de máquina. 1.2.1 Técnicas de classificação. 1.2.2 Técnicas de regressão. 1.2.3 Técnicas de agrupamento. 1.2.4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 1.2.5 Técnicas de associação. 1.2.6 Sistemas de recomendação. (Aprendizado Supervisionado)
- 1.2 Aprendizado de máquina. 1.2.1 Técnicas de classificação. 1.2.2 Técnicas de regressão. 1.2.3 Técnicas de agrupamento. 1.2.4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 1.2.5 Técnicas de associação. 1.2.6 Sistemas de recomendação. (Aprendizado NÃO Supervisionado)
- 1.4 Visão computacional. 1.5 Deep learning.
- 1.3 Processamento de linguagem natural (PLN).
- Linguagem R
- 1.1 Análise de dados (Pandas, NumPy).
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- Explicações sobre os Bizus Estratégicos
- Bizu Estratégico de Legislação Acerca da Privacidade de Proteção de Dados
- Bizu Estratégico de Língua Portuguesa
- Bizu Estratégico de Língua Inglesa
- Bizu Estratégico de Raciocínio Lógico
- Bizu Estratégico de Estatística e Probabilidade
- Bizu Estratégico de Arquitetura de Computadores
- Bizu Estratégico de Desenvolvimento de Software
- Bizu Estratégico de Segurança da Informação
- Bizu Estratégico de Engenharia de Software
- Bizu Estratégico de Governança de T.I
- Bizu Estratégico de Banco de Dados
- Bizu Estratégico de Serviços Web e de Aplicação
- Plano de Estudos para o pós-edital e dicas para cumprir a Trilha Estratégica.
- Saiba o que é mais cobrado pela Cebraspe em provas da área.
- Revisando e praticando com questões no pós-edital.
- Saiba o que priorizar na reta final!
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