Descrição
Cursos do Pacote
- Aula demo Estruturas linguísticas: classes gramaticais I (substantivo, adjetivo, advérbio, artigo, numeral e interjeição, pronomes).
- Aula 01 Estruturas linguísticas: classes gramaticais II (preposição e conjunção)
- Aula 02 Estruturas linguísticas: classes gramaticais III (verbos)
- Aula 03 A organização das frases nas situações comunicativas
- Aula 04 Pontuação.
- Aula 05 Concordância verbal e nominal.
- Aula 06 Regência verbal e nominal. Emprego do acento indicativo de crase.
- Aula 07 A linguagem e a lógica. A linguagem lógica e a figurada. A pragmática na linguagem: o significado contextual. A semântica vocabular: antônimos, sinônimos, homônimos, parônimos e heterônimos.
- Aula 08 Interpretação de texto: decodificação dos diversos tipos de mensagem. Compreensão de texto: observação dos processos que constroem os significados textuais. Os modos de organização discursiva: a descrição, a narração, a exposição informativa e a exposição argumentativa. Os tipos de discurso: direto, indireto e indireto livre. As funções da linguagem.
- Aula 09 Os diversos níveis de linguagem. A organização das frases nas situações comunicativas: a colaboração e a relevância; os atos de fala.
- Aula 10 Resumo.
- Aula demo Teoria Geral dos Direitos Fundamentais.
- Aula 01 Direitos e deveres individuais e coletivos – Parte I.
- Aula 02 Direitos e deveres individuais e coletivos – Parte II.
- Aula 03 Direitos sociais.
- Aula 04 Organização do Estado: União, estados e municípios.
- Aula 05 (Somente em PDF) Administração pública: servidores públicos civis.
- Aula 06 Ordem econômica e financeira.
- Aula 07 Ordem social: seguridade social e meio ambiente.
- Aula demo 2 Princípios fundamentais.
- Aula 01 1 Organização administrativa brasileira. 3 Administração direta, administração indireta e fundacional (parte 1)
- Aula 02 1 Organização administrativa brasileira. 3 Administração direta, administração indireta e fundacional (parte 2)
- Aula 03 7 Poderes administrativos: vinculado, discricionário, regulamentar, disciplinar e de polícia.
- Aula 04 4 Atos administrativos.
- Aula 05 1 Princípios aplicados aos contratos celebrados com a administração pública. 2.2 Lei no 14.133/2021. 2.3 Obrigações do gestor de contratos celebrados com a administração pública. 2.4 Formalização e execução de contratos com a administração pública. 2.5 Infrações contratuais e sanções em contratos com a administração pública. 2.6 Controle de contratos com a administração pública.
- Aula 06 5 Concessão de serviços públicos. 6 Autorização e permissão.
- Aula demo 1. Fundamentos: finalidades, níveis de abstração, modelagem de dados, modelagem funcional. modelos de dados; níveis de abstração de modelos de dados; metadados; linguagens de definição e de manipulação de dados;
- Aula 02 2. modelos de dados; níveis de abstração de modelos de dados; metadados; linguagens de definição e de manipulação de dados; projeto de bancos de dados. (Modelagem Conceitual)
- Aula 03 2. Normalização. 8. Álgebra relacional. (Modelo Relacional)
- Aula 01 2.Administração de dados: fundamentos: dado, informação, conhecimento e inteligência; 1.1 Dados estruturados e não estruturados. 1.2 Dados abertos. 1.3 Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados.
- Aula 04 5. Técnicas de análise de desempenho e otimização de consultas SQL.
- Aula 05 1.2 Técnicas de análise de desempenho e otimização de consultas (tuning). 1.3 Segurança de banco de dados.
- Aula 06 1 BPM (business process management). 1.1 conceitos básicos. 1.2 identificação e delimitação de processos de negócio. 1.3 técnicas de mapeamento de processos (modelos as-is). 1.4 técnicas de análise e simulação de processos. 1.5 construção e mensuração de indicadores de processos. 1.6 técnicas de modelagem de processos (modelos to-be). 1.7 modelagem de processos em BPMN: notação, artefatos e atividades. 1.8 gerenciamento de processos de negócio (BPM e BPMN).
- Aula 07 1 Conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de business intelligence (BI). 2 Sistemas de suporte a decisão
- Aula 08 3 Arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL e OLAP. (Data Warehouse) 5 Visualização de dados: BD individuais e cubos. 6 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. 7 Mapeamento das fontes de dados: técnicas para coleta de dados. 9 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. 1
- Aula 09 3 Arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL e OLAP. 10 Mapeamento das fontes de dados: técnicas para coleta de dados. 5.9 ETL X ELT. (ETL e OLAP)
- Aula 10 4 Mineração de dados. 4.1 Modelo de referência CRISP-DM 4.2 Técnicas para pré-processamento de dados. 4.3 Técnicas e tarefas de mineração de dados. 4.4 Classificação. 4.5 Regras de associação. 4.6 Análise de agrupamentos (clusterização). 4.7 Detecção de anomalias. 4.8 Modelagem preditiva. 4.9 Aprendizado de máquina. 4.10 Mineração de texto. 3 Técnicas de agrupamento. 3.1 Agrupamento por partição. 3.2 Agrupamento por densidade. 3.3 Agrupamento hierárquico. 4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 4.1 Seleção de características (featureselection). 4.2 Análise de componentes principais (PCA – principal componentanalysis). 5 Técnicas de associação. 5.1 Descoberta de conjuntos frequentes. 5.2 Descoberta de regras de associação. 6 Sistemas de recomendação.
- Aula 11 5 Big data. 5.1 Conceito, premissas e aplicação. 5.2 Tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados. 5.3 Conceitos dos três Vs. 5.4 Fluxo de big data: ingestão, processamento e disponibilização. 5.5 Armazenamento de big data. 5.6 Pipeline de dados. 5.7 Processamento distribuído. 5.8 Conceitos de data lake. 5.10 Soluções de big data. 5.10.1 Arquitetura do ecossistema Apache Hadoop. 5.10.2 Componentes Hadoop: HBase, Kudu, Sqoop, Nifi, Hive, Impala, Spark, Spark Streaming, SOLR, Oozie, Yarn, Kafka, Flink e AirFlow. 9 Banco de dados NoSQL. 5.11 Arquiteturas de big data. 5.11.1 Arquitetura Lambda. 5.11.2 Arquitetura Kappa.
- Aula 12 10 Visualização e análise exploratória de dados
- Aula 13 7. Noções de Gerenciamento de Banco de Dados Oracle.
- Aula 14 7.1. PL/SQL
- Aula 15 1 Técnicas de classificação. 1.1 NaiveBayes. 1.2 Regressão logística. 1.3 Redes neurais artificiais. 1.3.1 Funções de ativação: limiar, linear, ReLU, logística, softmax, maxout e gaussiana. 1.3.2 Redes Perceptron de única e múltiplas camadas. 1.4 Árvores de decisão (algoritmos ID3 e C4.5) e florestas aleatórias (randomforest). 1.5 Máquinas de vetores de suporte (SVM – support vector machines). 1.6 K vizinhos mais próximos (KNN – K-nearestneighbors). 1.7 Comitês de classificadores. 1.8 Avaliação de modelos de classificação: treinamento/teste/validação; validação cruzada; métricas de avaliação (matriz de confusão,acurácia, precisão, revocação, F1-score e curva ROC).
- Aula 16 2 Técnicas de regressão. 2.1 Regressão linear. 2.2 Séries temporais (tendências, suavização exponencial e modelos ARIMA). 2.3 Redes neurais para regressão. 2.4 Árvores de decisão para regressão. 2.5 Máquinas de vetores de suporte para regressão. 2.6 Intervalos de confiança em regressão. 2.7 Avaliação de modelos de regressão: meanabsoluteerror (MAE), meansquareerror (MSE), root meansquareerror (RMSE) e coeficiente de determinação (R 2 ).
- Aula 17 9 Aprendizado profundo. 9.1 Redes neurais convolucionais. 9.2 Redes neuraisrecorrentes. 9.2.1 Redes de Hopfield. 9.2.2 Long short-term memory (LSTM). 9.2.3 Redes Perceptron multicamadas recorrentes. 9.2.4 Máquinas de Boltzmann. 9.2.5 Deepbelief networks.
- Aula 18 7 Processamento de linguagem natural (PLN). 7.1 Normalização textual (stop words, estemização, lematização e análise de frequência de termos). 7.2 Rotulação de partes do discurso (POS-tagging – part-of-speech tagging). 7.3 Reconhecimento de entidades (NER – namedentityrecognition) e rotulação IOB. 7.4 Modelos de representação de texto: Ngramas, modelos vetoriais de palavras (CBOW, Skip-Gram e GloVe), modelos vetoriais de documentos (booleano, TF e TF-IDF, média de vetores de palavras e Paragraph Vector). 7.5 Métricas de similaridade textual (similaridade do cosseno, distância euclidiana, similaridade de Jaccard, distância de Manhattan e coeficiente de Dice). 7.6 Aplicações de PLN: sumarização automática de texto (abordagens extrativa e abstrativa), modelagem de tópicos em texto (algoritmos LSI, LDA e NMF), classificação de texto, agrupamento de texto, tradução automática de texto, análise de sentimentos e emoções em texto, reconhecimento de voz (STT – speech totext).
- Aula 19 8 Visão computacional. 8.1 Reconhecimento facial. 8.2 Classificação de imagens. 8.3 Detecção de objetos. 8.4 Deeplearning para visão computacional.
- Aula 20 2 Gestão de conteúdo.
- Aula 21 5. Lei nº 12.527/2011 – Lei de Acesso à Informação Pública (LAI) – princípios, transparência ativa e passiva, prazos e instâncias recursais.
- Aula demo 1 Gerenciamento de projetos. 1.1 Projetos e a organização. 1.2 Escritório de projetos. 1.2.1 Modelos e características. 1.3 Processos, grupos de processos e área de conhecimento. (PMBOK)
- Aula 01 1. Governança de TI (COBIT 2019). 1.1 Conceitos básicos, estrutura e objetivos.
- Aula 02 3. Gerenciamento de serviços de TI – ITIL Versão 4: conceitos, papéis genéricos, ciclo de vida dos serviços. 3.1. Estratégia do Serviço: Gerenciamento de Demanda, Gerenciamento do Portfólio de Serviços. 3.2. Desenho do Serviço: Gerenciamento do Catálogo de Serviços, Gerenciamento de Nível de Serviço, Gerenciamento de Disponibilidade, Gerenciamento de Capacidade, Gerenciamento de Continuidade de Serviços de TI, Gerenciamento de Segurança da Informação. 3.3. Transição do Serviço: Gerenciamento de Configuração e Ativos de Serviço, Gerenciamento de Mudanças, Avaliação de Mudanças. 3.4. Operação do Serviço: Gerenciamento de Eventos, Gerenciamento de Incidentes, Gerenciamento de Problemas e Gerenciamento de Acesso.
- Aula 03 – Somente em PDF Conhecimentos sobre LGPD
- Aula 04 3.1.1 Padrões de interoperabilidade (ePING).
SEFAZ-AM (Analista de Tecnologia da Informação da Fazenda) Engenharia de Software -2022 (Pós-Edital)
- Aula demo 1. Princípios de Engenharia de Software (Parte 1) processos de desenvolvimento de software (processo cascata, processo iterativo)
- Aula 01 1. Princípios de Engenharia de Software (Parte 2) processos de desenvolvimento de software (processo cascata, processo iterativo)
- Aula 02 5. Disciplina de implementação, testes e distribuição. (RUP)
- Aula 03 2 Metodologias ágeis.
- Aula 04 2.1 Scrum
- Aula 05 2.1 XP – Extreme Programming
- Aula 06 2.1 TDD – Test Driven Development, modelagem ágil, Kanban.
- Aula 07 1. Engenharia de requisitos de software 3. Disciplina de requisitos: casos de uso e diagramas de caso de uso.
- Aula 08 1. Projeto de software orientado a objetos 4. Disciplina de análise e projeto.
- Aula 09 1. Testes e validação. 7 Testes de software. 7.1 Tipos de testes. 7.2 Teste unitário. 7.3 Teste de integração. 7.4 Teste de carga/estresse).
- Aula 10 3 Arquitetura de software. 3.1 Interoperabilidade de sistemas. 3.3 Arquitetura orientada a objetos. 3.4 Arquitetura. 3.5 Camadas, modelo MVC. 3.6 Arquitetura de aplicações para ambiente web. 3.6.1 Servidor de aplicações. Servidor web.
- Aula 11 3.2 Arquitetura orientada a serviços. 3.2.1 Web services.
- Aula 12 3.2.2 RESTful, SOAP.
- Aula 13 3 Padrões de projeto. 3.1 GoF. 3.1.1 Padrões de criação; 3.1.2 Padrões estruturais. 3.1.3 Padrões comportamentais. 3.2 Padrões GRASP.
- Aula 14 2. Medição e estimativas de projetos de software: análise de pontos de função, processo de contagem de pontos de função, tipos de função (funções de dados e funções transacionais), fatores de ajuste.
- Aula 15 1.9 Usabilidade e acessibilidade na Internet, padrões W3C e e-MAG.
- Aula demo 1 Técnicas básicas de comunicação de dados. 2 Técnicas de comutação de circuitos, pacotes e células. 3 Topologias de redes de computadores. 8 Tecnologias de rede local: ethernet, fast ethernet, gigabit ethernet. (Parte 1)
- Aula 01 1 Técnicas básicas de comunicação de dados. 2 Técnicas de comutação de circuitos, pacotes e células. 3 Topologias de redes de computadores. 8 Tecnologias de rede local: ethernet, fast ethernet, gigabit ethernet. (Parte 2)
- Aula 02 4 Arquitetura e protocolos de redes de comunicação de dados. 6 Modelo OSI. 7 Arquitetura cliente/servidor.
- Aula 03 Protocolos – Parte 1 (Ethernet,ATM,FR, Acesso)
- Aula 04 “Protocolos – Parte 2 (STP,Vlan, 802.11) 9 Redes sem fio: padrões 802.11, protocolos 802.1x, EAP, WEP, WPA, WPA2.”
- Aula 05 Protocolos – Parte 3 (IPV4 e Mascara)
- Aula 06 Protocolos – Parte 4 (ICMP, NAT, IPV6)
- Aula 07 Protocolos – Parte 5 (MPLS,TCP, UDP)
- Aula 08 Protocolos – Parte 6 (HTTP, SMTP, POP3)
- Aula 09 Protocolos – Parte 7 (DNS, FTP, SSH)
- Aula 10 Segurança da informação. Conceitos de segurança da informação: 1 Confiabilidade, integridade e disponibilidade. 7 OWASP – Open Web Application Security Project 2021 Top 10 (https://owasp.org/www-project-top-ten/). 5 Autenticação de dois fatores (MFA). 6 Métodos de autenticação: OAuth 2, JWT, SSO – Single Sign On e SAML- Security Assertion Markup Language 2.3 Garantia de integridade. 2.4 Controle de acesso. 4.3 NBR ISO/IEC 15408.”;
- Aula 11 2 Mecanismos de segurança – Parte I
- Aula 12 8 Segurança de aplicações web: 8.1 SQL injection, XSS (Crosssite Scripting), CSRF (Cross-site Request Forgery), ataques de inclusão de arquivos. 8.2 Vulnerabilidades em navegadores. 8.3 Vulnerabilidades de codesigning. 8.4 Vulnerabilidades de controles de autenticação. 8.5 Comunicação interaplicativos e sidejacking. 2.7 Ataques a sistemas de criptografia.
- Aula 13 2 Mecanismos de segurança – Parte II
- Aula 14 2.1 Criptografia. 2.7 Ataques a sistemas de criptografia
- Aula 15 2.2 Assinatura digital. 2.5 Certificação digital. 2.6 Infraestrutura de chaves públicas.
- Aula 16 – Somente em PDF 1 Arquitetura e desenvolvimento em nuvem. 1.1 Computação na nuvem. 1.2 Nuvem pública e nuvem privada. 2 Arquitetura de cloud computing para dados (AWS, Azure). 2.1 Características, requisitos e recursos.
- Aula 17 4.1 NBR ISO/IEC 27002:2005. 4.2 NBR ISO/IEC 27001:2013. 4.4 Políticas de senhas.
- Aula 18 – Somente em PDF 3 Gerência de riscos. 3.1 Ameaça, vulnerabilidade e impacto.
- Aula 00 – Extra Lógica de Programação
- Aula demo 1 Desenvolvimento de sistemas. 1.1 Desenvolvimento web. 1.1.1 JavaScript,, WebSocket, Single Page Application (SPA). 1.2, DHTML, AJAX. 9. JQuery
- Aula 01 1 Desenvolvimento de sistemas. HTML5, CSS3
- Aula 02 1.4 Noções e conceitos de desenvolvimento para dispositivos móveis.
- Aula 03 1.8 Programação Python.
- Aula 04 1.6 Programação Java.
- Aula 05 1.2 Versionamento
- Aula 06 5 Padrões XML, XSLT, REST e JSON.
- Aula 07 5. UDDI, WSDL, SOAP
- Aula 08 10.2 Especificações: JEE (JPA, EJB, JSF, JMS e JTA), JVM.
- Aula 09 10.1 Frameworks: Hibernate
- Aula 10 1 Gestão de configuração. 1.1 DevOps. 2 Containers: 2.1 Conceitos básicos sobre Docker e Kubernetes. 2.2 Arquitetura da plataforma Docker. 2.3 Instalação e configuração do Docker. 2.3.1 Criação e manipulação de imagens Docker. 2.3.2 Registry Docker. 2.4 Gerência de containers com Docker. 2.5 Rede no Docker. 2.6 Volumes no Docker. 2.7 Segurança no Docker. 2.8 Conceitos básicos sobre containers. 2 Análise estática de código-fonte. 2.1 Clean code.
- Aula 11 – Somente em PDF 9. UX
- Aula 12 Microsserviços
- Aula 12 WebSocket, JAX-RS
SEFAZ-AM (Analista de Tecnologia da Informação da Fazenda) Noções de Informática – 2022 (Pós-Edital)
- Aula demo 4 Ambientes Internet, extranet, intranet e portal: finalidades, características físicas e lógicas, aplicações e serviços.
- Aula 01 7 Planilhas e SQL. (Excel) (Esse assunto aparece indiretamente na parte de banco de dados)
- Aula 02 7 Planilhas e SQL. (Calc) (Esse assunto aparece indiretamente na parte de banco de dados)
SEFAZ-AM (Analista de Tecnologia da Informação da Fazenda) Sistemas Distribuídos – 2022 (Pós-Edital)
- Aula demo 1 Arquitetura de sistemas distribuídos. 1.1 Balanceamento de carga, fail-over e replicação de estado.
- Aula 01 10 Servidores de rede Windows.
- Aula 02 10 Servidores de rede Linux.
- Aula 03 2. arquitetura de aplicações para ambiente web: servidor de aplicações, servidor web
- Aula 00 Explicações sobre os Bizus Estratégicos
- Aula 01 Bizu Estratégico de Análise de Dados
- Aula 02 Bizu Estratégico de Português
- Aula 03 Bizu Estratégico de Raciocínio Lógico e Matemático
- Aula 04 Bizu Estratégico de Direito Constitucional
- Aula 05 Bizu Estratégico de Direito Administrativo
- Aula 06 Bizu Estratégico de Direito Penal
- Aula 07 Bizu Estratégico de Legislação Específica
- Aula 08 Bizu Estratégico de Direito Tributário
- Aula 09 Bizu Estratégico de Direito Empresarial
- Aula 10 Bizu Estratégico de Direito Civil
- Aula demo Descubra os assuntos mais cobrados pela FGV!
- Aula 01 – Professor: Eduardo Mendonça Estratégias de resolução de questões no pós-edital da área fiscal.
- Aula 02 – Professor: Bruno Bezerra Dicas para estudar Legislação Tributária Estadual no pós-edital.
- Aula 03 – Professor: Bruno Bezerra Tira-dúvidas Trilha Estratégica
- Aula 04 – Professor: Eduardo Mendonça O que priorizar na reta final.
- Aula 05 – Professor: Bruno Bezerra Estratégias de prova para maximizar o seu desempenho.
