Cadernos de Questões elaborados, por matéria, conforme o Edital do Concurso SEFA PA.
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SEFA-PA (Auditor Fiscal de Receitas Estaduais) Fluência em Dados – 2026 Gestão De Projetos – Metodologias Ágeis. Modelagem Ágil, Lean Scrum Extreme Programming (XP) Scrumban, Kanban, Guia de Prática Ágil do PMI Banco de Dados – Conceitos Básicos [não explícito no edital, mas ajuda no entendimento das aulas seguintes]Banco de Dados Relacional Análise de Dados Estruturados Utilizando SQL – Estruturas de dados, chaves primárias e estrangeiras (PK, FK), tipos de dados, relacionamento entre tabelas, joins, condicionais, agrupamento, sumarização, filtragem, manipulação de valores, textos e datas, subconsultas, identificação e tratamento de valores faltantes ou duplicados, produto cartesiano, comandos básicos de SQL (SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, INSERT, UPDATE, DELETE, COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX) Business Intelligence (BI) – Business Intelligence; Processo de coleta, organização, análise e compartilhamento de informações; Processo de descoberta de informações (coleta, transformação, análise, visualização, decisão); Pipeline De Dados – Pipeline de Dados; Fundamentos, orquestração, integração, ETL Ferramentas de criação de dashboards: Power BI; Elaboração de relatórios analíticos BIG DATA: Arquitetura de Big Data Inteligência Artificial – Inteligência artificial e aprendizado de máquina (IA/ML): Modelos preditivos (supervisionados) e descritivos (não supervisionados); Avaliação de modelos: overfitting, métricas (precisão, recall, F1-score, ROC) Indicadores e métricas (KPI – Key Performance Indicators, métricas financeiras e fiscais) Linguagens de Programação para Ciência de Dados – Linguagem Python Análise de Dados Com Microsoft Excel – Análise e manipulação de dados com as funções SE, E, OU, SOMASES, CONT.SES, PROCV, PROCX, ÚNICO, SEERRO, funções de tratamento de texto e data, e outras funções básicas e avançadas e suas combinações; Identificação e tratamento de valores faltantes ou duplicados SEFA-PA (Fiscal de Receitas Estaduais) Fluência em Dados – 2026 Gestão De Projetos – Metodologias Ágeis; Lean Scrum Extreme Programming (XP) Modelagem Ágil. Kanban, Scrumban. Guia de Prática Ágil do PMI; Banco de Dados – Conceitos Básicos [não explícito no edital, mas ajuda no entendimento das aulas seguintes]BUSINESS INTELLIGENCE (BI): Business Intelligence; Processo de coleta, organização, análise e compartilhamento de informações; Processo de descoberta de informações (coleta, transformação, análise, visualização, decisão); Ferramentas de criação de dashboards: Power BI; Elaboração de relatórios analíticos; Indicadores e métricas (KPI – Key Performance Indicators, métricas financeiras e fiscais). Inteligência Artificial – Inteligência artificial e aprendizado de máquina (IA/ML): Modelos preditivos (supervisionados) e descritivos (não supervisionados); Avaliação de modelos: overfitting, métricas (precisão, recall, F1-score, ROC). III. Internet Das Coisas (IoT) – 1. Conceitos fundamentais de IoT; 2. Arquitetura e componentes de sistemas IoT (sensores, atuadores, gateways, nuvem); 3. Segurança e privacidade em ambientes conectados; 4. Aplicações de IoT em mobilidade urbana e monitoramento de frota. SEFA-PA (Analista Fazendário) Fluência em Dados – 2026 Gestão de Projetos – Metodologias Ágeis, Lean. Scrum Extreme Programming (XP) Modelagem Ágil, Scrumban, Kanban, Guia de Prática Ágil do PMI; Banco de Dados – Conceitos Básicos [não explícito no edital, mas ajuda no entendimento das aulas seguintes]Banco de Dados Relacional. Análise de Dados Estruturados Utilizando SQL – Estruturas de dados, chaves primárias e estrangeiras (PK, FK), tipos de dados, relacionamento entre tabelas, joins, condicionais, agrupamento, sumarização, filtragem, manipulação de valores, textos e datas, subconsultas, identificação e tratamento de valores faltantes ou duplicados, produto cartesiano, comandos básicos de SQL (SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, INSERT, UPDATE, DELETE, COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX). Pipeline de Dados – Pipeline de Dados; Fundamentos, orquestração, integração, ETL. Business Intelligence (BI) – Business Intelligence; Processo de coleta, organização, análise e compartilhamento de informações; Processo de descoberta de informações (coleta, transformação, análise, visualização, decisão); Ferramentas de criação de dashboards: Power BI; Elaboração de relatórios analíticos; Indicadores e métricas (KPI – Key Performance Indicators, métricas financeiras e fiscais). Análise de Dados com Microsoft Excel – Análise e manipulação de dados com as funções SE, E, OU, SOMASES, CONT.SES, PROCV, PROCX, ÚNICO, SEERRO, funções de tratamento de texto e data, e outras funções básicas e avançadas e suas combinações; Identificação e tratamento de valores faltantes ou duplicados. Inteligência Artificial – Inteligência artificial e aprendizado de máquina (IA/ML): Modelos preditivos (supervisionados) e descritivos (não supervisionados). Basta clicar nas matérias acima estando logado no nosso SQ para ser redirecionado ao respectivo Caderno de Questões :
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