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Pré-Sal - PPSA Analista de Tecnologia da Informação - Desenvolvimento de Sistemas

Videoaulas e PDF Edital 2025 Estratégia C. (E)
Inscrições encerradas Prova realizada em 27/04/2025
Curso Preparatório Completo
100% online
85
Aulas
9
Módulos
710
Horas
Prova
27/04/2025
Realizada

Conteúdo Programático

9 módulos · 85 aulas · 710 horas
Língua Portuguesa16 AULAS
Aula demoNivelamento
Aula 01Ortografia (Novo Acordo Ortográfico da Língua Portuguesa). Acentuação gráfica.
Aula 02Classes de palavras: substantivos, adjetivos, artigos, numerais, advérbios e interjeições.
Aula 03Classes de palavras: preposições e conjunções.
Aula 04Classes de palavras: pronomes. Colocação pronominal.
Aula 05Classes de palavras: verbos. Tempos e modos verbais.
Aula 06Classes de palavras: verbos. Correlação e vozes verbais.
Aula 07Sintaxe (termos da oração).
Aula 08Sintaxe: Relações de coordenação e subordinação entre orações e entre termos da oração.
Aula 09Sinais de Pontuação.
Aula 10Concordância verbal e nominal.
Aula 11Regência verbal e nominal
Aula 12Marcas de textualidade: coesão, coerência 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.
Aula 13Semântica: Sinônimos. Antônimos. Homônimos. Parônimos. Denotação e Conotação. Significação das palavras. Substituição de palavras ou de trechos de texto. Figuras de linguagem.
Aula 14Compreensão e interpretação de texto. Tipologia e gêneros textuais. Intertextualidade. Reorganização da estrutura de orações e de períodos do texto. Reescrita de textos de diferentes gêneros e níveis de formalidade.
Aula 15(Somente em PDF) Resumo
Língua Inglesa7 AULAS
Aula demoIntrodução: às técnicas de leitura Scanning e Skimming; à importância dos tempos verbais em inglês; ao uso dos falsos cognatos; aos termos gramaticais essenciais; às formas de interpretar imagens.
Aula 01- Text and Vocabulary Scanning; Skimming; Cognates (Cognatos); False Cognates (Falsos Cognatos) e Texts and Vocabulary (Textos e Vocabulário).
Aula 02- Inglês Técnico/Instrumental básico e intermediário (SOMENTE EM PDF) Introdução e desenvolvimento de técnicas de inglês técnico/instrumental.
Aula 03- Verbs in texts Verb To be (Verbo To be); Simple Present (Presente Simples); Simple Past (Passado Simples); Future Will x Going to (Futuro com Will x Going to); Gerund (Gerúndio); Present Continuous (Presente Contínuo); Past Continuous (Passado Contínuo); Present Perfect (Presente Perfeito); Past Perfect (Passado Perfeito); Future Perfect (Futuro Perfeito); Present Perfect Continuous (Presente Perfeito Contínuo); Past Perfect Continuous (Passado Perfeito Contínuo); Future Perfect Continuous (Futuro Perfeito Contínuo); Modal Verbs (Verbos Modais); Imperative Tenses (Imperativo) e Phrasal Verbs (Verbos Frasais).
Aula 04- Articles, Nouns, Adjectives and Adverbs Definite Articles (Artigos definidos); Indefinite Articles (Artigos indefinidos); Nouns (Substantivos); Common Noun (Substantivo Comum); Proper Noun (Substantivo Próprio) Compound Noun (Substantivo Composto); Abstract and Concrete Nouns (Substantivos Abstratos e Concretos); Collective Nouns. (Substantivos Coletivos); Countable and Uncountable Nouns (Substantivos Contáveis e Incontáveis); Plural (Regular e Irregular); Numbers (Números); Prefixes (Prefixos); Sufixes (Sufixos); Adjectives (Adjetivos); Comparative (Grau Comparativo); Superlative (Grau Superlativo); Adverbs (Advérbios); Adverbs of Manner (Advérbios de Modo); Adverbs of Frequency (Advérbios de Frequência); Adverbs of Time (Advérbios de Tempo); Adverbs of Place (Advérbios de Lugar) e Adverbs of Intensity (Advérbios de Intensidade).
Aula 05- Pronouns, Prepositions and Conjunctions Pronouns (Pronomes); Personal Pronouns (Pronomes Pessoais); Possessive Pronouns (Pronomes Possessivos); Subject Pronouns (Pronomes Sujeitos); Object Pronouns (Pronomes Objeto); Adjective Pronouns (Pronomes Adjetivos); Reflexive Pronouns (Pronomes Reflexivos); Demonstrative Pronouns (Pronomes Demonstrativos); Indefinite Pronouns (Pronomes Indefinidos); Interrogative Pronouns (Pronomes Interrogativos); Prepositions (Preposições) e Conjunctions (Conjunções).
Aula 06- Direct Speech, Reported Speech, Active and Passive Voice, If Clauses and Quantifiers Direct Speech (Discurso Direto); Reported Speech (Discurso Indireto); Active Voice (Voz Ativa); Passive Voice (Voz Passiva); Conditionals (Orações Condicionais); Zero Conditional; First Conditional; Second Conditional; Third Conditional e Quantifiers (Determinantes/Quantificadores).
(Analista de Tecnologia da Informação - Desenvolvimento de Sistemas) Arquitetura de Computadores2 AULAS
Aula 011.4. Processamento paralelo e distribuído;
Aula 024.19. Conceitos básicos sobre servidores de aplicações;
(Analista de Tecnologia da Informação - Desenvolvimento de Sistemas) Desenvolvimento de Software19 AULAS
Aula demoV. Linguagens de Programação: 5.1. Características estruturais das linguagens de programação;
Aula 01- Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda VII. Estrutura de Dados e Algoritmos: 7.1. Tipos básicos de dados; 7.2. Tipos abstratos de dados (lista, fila, pilha, árvore, heap); 7.3. Sub-rotinas: chamadas por endereço, referência e valor; 7.4. Algoritmos para pesquisa e ordenação; 7.5. Algoritmos para determinação de caminho mínimo; 7.6. Listas lineares e suas generalizações: listas ordenadas, listas encadeadas, pilhas e filas; Vetores e matrizes; 7.7. Árvores e suas generalizações: árvores binárias, árvores de busca, árvores balanceadas (AVL), árvores B e B+; 7.8. Complexidade de algoritmos; 7.9. Programação recursiva. (Parte 1)
Aula 02- Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda VII. Estrutura de Dados e Algoritmos: 7.1. Tipos básicos de dados; 7.2. Tipos abstratos de dados (lista, fila, pilha, árvore, heap); 7.3. Sub-rotinas: chamadas por endereço, referência e valor; 7.4. Algoritmos para pesquisa e ordenação; 7.5. Algoritmos para determinação de caminho mínimo; 7.6. Listas lineares e suas generalizações: listas ordenadas, listas encadeadas, pilhas e filas; Vetores e matrizes; 7.7. Árvores e suas generalizações: árvores binárias, árvores de busca, árvores balanceadas (AVL), árvores B e B+; 7.8. Complexidade de algoritmos; 7.9. Programação recursiva. (Parte 2)
Aula 03- Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda 5.2. Orientação a objetos; 5.3. Coleções; 5.4. Tipos genéricos; 5.5. Threads; 5.6. Escalonamento; 5.7. Primitivas de sincronização e deadlocks; 5.8. Garbage collector; 5.9. Tratamento de exceções; 5.10. Anotações;
Aula 04- Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda 4.21. Frameworks de persistência de dados; 4.22. Mapeamento objeto-relacional;
Aula 05- Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda 5.12. Linguagens de desenvolvimento de interfaces ricas (HTML 5);
Aula 06- Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda 5.12. Linguagens de desenvolvimento de interfaces ricas (CSS 3);
Aula 07- Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda 5.13. JavaScript;
Aula 08- Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda 5.14. Python (versão 3.11 ou superior);
Aula 09- Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda 5.16. Net Core (versão 6 ou superior).
Aula 10- Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda 2.11. Integração contínua; 2.14. Conceitos e ferramentas de DevOps; 2.15. Técnicas de Integração e Implantação Contínua de Código (CI/CD).
Aula 11- Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda 4.20. Conteinerização de Aplicação;
Aula 12- Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda 6.2. Gerência de configuração de software (GIT);
Aula 13- Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda 4.23. Serviços de mensageria; 4.26. Streaming de Dados; 4.27. Arquitetura Publish-Subscribe.
Aula 14- Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda 4.24. Padrões: JSON
Aula 15- Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda XML, XSLT
Aula 16- Prof. Raphael Lacerda SOAP, UDDI, WSDL, RMI
Aula 17- Prof. Felipe Mathias e Raphael Lacerda 4.25. Soluções de busca de dados não estruturados;
Aula 18- Prof. Paolla Ramos e Raphael Lacerda (Somente PDF) 4.10. Arquitetura Cloud Native;
(Analista de Tecnologia da Informação - Desenvolvimento de Sistemas) Redes e Segurança7 AULAS
Aula demoXI. Segurança da Informação: 11.1. Segurança física e lógica; 11.4. Técnicas de desenvolvimento seguro, SAST/DAST/IAST; 11.5. Autenticação Única (Single Sign-On - SSO); 11.6. Autenticação Multi Fator (Multi-Factor Authentication – MFA); 11.7. Gestão de Identidade e acesso (autenticação, autorização e auditoria), RBAC e ABAC; 11.8. Classificação de informações; SAML 2.0, Open Authorization (OAuth);
Aula 0111.2. Softwares maliciosos (ransomware, vírus, worms, spywares, rootkit, etc.); 11.3. Ataques (DDoS, SQL Injection, XSS, CSRF, Path Traversal, etc.);
Aula 0211.9. Criptografia, certificação digital e assinatura digital. (Parte 1)
Aula 0311.9. Criptografia, certificação digital e assinatura digital. (Parte 2)
Aula 04IX. Computação em Nuvem: 9.1. Conceitos de computação em nuvem: benefícios, alta disponibilidade, escalabilidade, elasticidade, agilidade, recuperação de desastres; 9.2. Características gerais de identidade, privacidade, conformidade e segurança na nuvem; 9.3. Gestão de custos na nuvem: modelos de faturamento, gerenciamento de subscrições e contas, definição de preço; 9.4. Nuvens pública e privada, IaaS, PaaS, SaaS, workloads.
Aula 051.6. Protocolos de rede: HTTP, HTTPS, SMTP.
Aula 061.6. Protocolos de rede: FTP, LDAP, SSL.
(Analista de Tecnologia da Informação - Desenvolvimento de Sistemas) Engenharia de Software17 AULAS
Aula demoII. Engenharia de Software: 2.1. Modelos de ciclo de vida de software; 2.2. Metodologias de desenvolvimento de software; 2.4. Conceitos e técnicas do projeto de software; 2.5. Processos e práticas de desenvolvimento de software; 2.6. Processo interativo e incremental; 2.8. Gerenciamento de ciclo de vida de aplicações; (Parte 1)
Aula 01- Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa II. Engenharia de Software: 2.1. Modelos de ciclo de vida de software; 2.2. Metodologias de desenvolvimento de software; 2.4. Conceitos e técnicas do projeto de software; 2.5. Processos e práticas de desenvolvimento de software; 2.6. Processo interativo e incremental; 2.8. Gerenciamento de ciclo de vida de aplicações; (Parte 2)
Aula 02- Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa Conhecimento de metodologias Ágeis.
Aula 03- Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa Scrum [não explícito no edital]
Aula 04- Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa 2.7. Práticas ágeis de desenvolvimento de software; 2.9. Desenvolvimento orientado por comportamento (BDD); 2.10. Desenvolvimento guiado por testes (TDD); 4.7. Refatoração e Modernização de aplicações; 4.8. Práticas ágeis;
Aula 05- Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa III. Requisitos e Experiência do Usuário: 3.1. Elicitação e Gerenciamento de Requisitos, design thinking; 3.2. Histórias do usuário; 3.3. Critérios de Aceitação; 3.4. Minimum Viable Product (MVP); 3.5. Prototipação; 3.6. Projeto centrado no usuário de software; 3.7. Storytelling; 3.8. Análise de personas (papéis, perfis, etc.) de usuários de software. (Parte 1)
Aula 06- Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa III. Requisitos e Experiência do Usuário: 3.1. Elicitação e Gerenciamento de Requisitos, design thinking; 3.2. Histórias do usuário; 3.3. Critérios de Aceitação; 3.4. Minimum Viable Product (MVP); 3.5. Prototipação; 3.6. Projeto centrado no usuário de software; 3.7. Storytelling; 3.8. Análise de personas (papéis, perfis, etc.) de usuários de software. (Parte 2)
Aula 07- Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa VI. Qualidade de Software: 6.1. Garantia da qualidade de software;
Aula 08- Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa 6.3. Testes de software (unitário, integração, funcional, aceitação, desempenho, carga, vulnerabilidade); 6.4. Técnicas para aplicação de testes de software (caixa-branca, caixa-preta, regressão e não funcionais); 6.5. Ferramentas para automatização de testes; 6.6. Métricas de qualidade de código; 6.7. Code Smell; 6.8. Auditoria de Sistemas.
Aula 09- Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa IV. Arquitetura de Aplicações: 4.1. Model-View-Controller (MVC); 4.3. Sistemas de N camadas; 4.4. Microsserviço; 4.5. Arquitetura orientada a eventos; 4.15. Arquitetura de Sistemas WEB; 2.3. Arquitetura de software;
Aula 10- Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa 4.16. Arquitetura Orientada a Serviços (SOA); 4.17. Barramento de Serviços Corporativos (ESB); 4.18. Interoperabilidade entre aplicações;
Aula 11- Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa 4.2. Representational State Transfer (REST);
Aula 12- Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa 4.11. Padrões de design de software; 4.12. Técnicas de componentização de software; 4.13. Padrões de projeto (design patterns e anti-patterns); 4.14. Padrões de arquitetura de aplicações corporativas (Patterns of Enterprise Applications Architecture);
Aula 13- Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa 1.2. Conceitos de mapeamento de processos; 2.13. Notação BPMN; (Parte 1)
Aula 14- Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa 1.2. Conceitos de mapeamento de processos; 2.13. Notação BPMN; (Parte 2)
Aula 15- Prof. Diego Carvalho e Fernando Pedrosa XII. Lei Federal nº 13.709/08 - Lei Geral de Proteção de dados – LGPD.
Aula 16- (Prof. Diego Carvalho e Renato da Costa 5.15. R (versão 4.3.0 ou superior);
(Analista de Tecnologia da Informação - Desenvolvimento de Sistemas) Governança de TI2 AULAS
Aula 011.5. Governança de TI;
Aula 02WEB Standards (W3C);
(Analista de Tecnologia da Informação - Desenvolvimento de Sistemas) Banco de Dados11 AULAS
Aula demoVIII. Arquitetura de Dados: 8.1. Modelagem de dados (conceitual, lógica e física); 8.2. Criação e alteração dos modelos lógico e físico de dados; 8.3. Abordagem relacional; 8.4. Normalização das estruturas de dados; 8.5. Integridade referencial; 8.6. Metadados; 8.14. Propriedades de banco de dados: atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade; 8.15. Independência de dados; 10.3. Dados estruturados e dados não estruturados; 2.12. Diagrama Entidade Relacionamento (ER); (Parte 1)
Aula 01VIII. Arquitetura de Dados: 8.1. Modelagem de dados (conceitual, lógica e física); 8.2. Criação e alteração dos modelos lógico e físico de dados; 8.3. Abordagem relacional; 8.4. Normalização das estruturas de dados; 8.5. Integridade referencial; 8.6. Metadados; 8.14. Propriedades de banco de dados: atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade; 8.15. Independência de dados; 10.3. Dados estruturados e dados não estruturados; 2.12. Diagrama Entidade Relacionamento (ER); (Parte 2)
Aula 028.10. Linguagem de consulta estruturada (SQL); 8.11. Linguagem de definição de dados (DDL); 8.12. Linguagem de manipulação de dados (DML); 8.13. Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD);
Aula 038.16. Transações de bancos de dados; 8.17. Melhoria de performance de banco de dados;
Aula 04X. Análise de Dados e Informações: 10.1. Conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de business intelligence (BI); 10.2. Mapeamento de fontes de dados; 10.5. Conceitos de data warehouse; 8.19. Integração dos dados (ETL, Transferência de Arquivos e Integração via Base de Dados);
Aula 058.7. Modelagem dimensional; 8.8. Avaliação de modelos de dados; 8.9. Técnicas de engenharia reversa para criação e atualização de modelos de dados; 8.23. Diferenciação entre bancos relacionais, multidimensionais, documentos e grafos; 10.4. Conceitos de OLAP e suas operações; 10.6. Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais;
Aula 068.22. Data Lakes e Soluções para Big Data;
Aula 078.18. Bancos de dados NoSQL;
Aula 088.20. Banco de dados em memória;
Aula 098.24. Governança de dados utilizando metodologia do DAMADMBoK (Data Management Body of Knowledge). 8.21. Qualidade de dados e gestão de dados mestres e de referência;
Aula 1010.7. Construção de relatórios e dashboards interativos em ferramenta de BI (MS Power BI);
(Analista de Tecnologia da Informação - Desenvolvimento de Sistemas) Informática4 AULAS
Aula demo1.13.Ferramentas colaborativas: Microsoft 365; 10.8. Manipulação de dados em planilhas. (Excel)
Aula 011.13.Ferramentas colaborativas: Microsoft 365; (Word)
Aula 021.13.Ferramentas colaborativas: Microsoft 365; (Powerpoint)
Aula 031.13.Ferramentas colaborativas: Microsoft 365; (Teams, Onedrive, Sharepoint)

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