Cadernos de Questões elaborados, por matéria, conforme o edital do Concurso Sefaz MT 2026.
Acesse, neste artigo, os Cadernos de Questões elaborados, para cada matéria, conforme o conteúdo programático do edital Sefaz MT 2026.
Cadernos de Questões Sefaz MT Fundamentos de Dados e Banco De Dados – Modelagem de Dados: Conceitos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados. Banco de Dados – Conceitos Básicos Modelagem Relacional: Entidades, Atributos, Relacionamentos, Chaves (primária, estrangeira). (Parte 1) Modelagem Relacional: Entidades, Atributos, Relacionamentos, Chaves (primária, estrangeira). (Parte 2) Normalização (até 3FN). Linguagem SQL: Linguagem de Consulta Estruturada (SQL) padrão ANSI. Comandos de Consulta de Dados (DQL): SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY, DISTINCT. Junções (Joins): INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN, CROSS, JOIN. Funções de Agregação: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX. Subconsultas (Subqueries) e Expressões de Tabela Comuns (Common Table Expressions – CTEs). Funções Analíticas (Window Functions): OVER(), PARTITION BY, ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, LEAD, LAG. Manipulação de Dados (DML): Noções de INSERT, UPDATE, DELETE. Definição de Dados (DDL): Noções de CREATE TABLE, ALTER TABLE, DROP TABLE. Conceitos de Stored Procedures e Triggers. Banco de Dados Oracle: Conceitos de Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD). Arquitetura básica do Oracle Database. Análise e Engenharia de Dados com Python – Lógica de Programação e Fundamentos da Linguagem Python: Variáveis, tipos de dados, operadores. Estruturas de controle de fluxo (condicionais e laços). Estruturas de dados nativas (listas, tuplas, dicionários, conjuntos). Funções. Manipulação e Análise de Dados com Pandas e NumPy: NumPy: Arrays multidimensionais (ndarray), operações vetorizadas, broadcasting,indexação e fatiamento. Pandas: Series e DataFrame, leitura e escrita de dados, seleção e filtragem (loc, iloc), tratamento de dados ausentes, groupby, merge, join, concat, manipulação de séries temporais. Visualização de Dados com Matplotlib e Seaborn: Criação de gráficos de linha, barra, dispersão, histogramas e box plots. Customização de gráficos (títulos, eixos, legendas). Noções de Engenharia de Dados: Conceitos de ETL e ELT, Data Pipelines. Conceitos de Data Lake e Data Warehouse. Business Intelligence (BI) e Ferramentas de Visualização: Conceitos de BI e Data Discovery. Modelagem Dimensional: Fatos, Dimensões, Métricas, Esquemas Star Schema (Estrela) e Snowflake Schema (Floco de Neve). Funcionalidades de ferramentas de mercado (Microsoft Power BI, Qlik). Criação e interpretação de dashboards e relatórios interativos. Fundamentos de Big Data (Volume, Velocidade, Variedade). Noções do ecossistema Hadoop (HDFS) e do Apache Spark. Inteligência Artificial para a Fiscalização – Fundamentos de Aprendizado de Máquina (Machine Learning): Conceitos de IA e ML. Tipos de aprendizado (Supervisionado, Não Supervisionado). Fluxo de trabalho de um projeto de ML: preparação de dados, treinamento e avaliação de modelos (matriz de confusão, precisão, recall, F1-score, curva ROC). Overfitting e underfitting. Técnicas e Algoritmos para Detecção de Fraudes e Anomalias: Algoritmos de Classificação: Regressão Logística, Árvores de Decisão, Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost). Algoritmos de Clusterização: K-Means. Técnicas de Detecção de Anomalias: Isolation Forest. (Parte 1) Inteligência Artificial para a Fiscalização – Fundamentos de Aprendizado de Máquina (Machine Learning): Conceitos de IA e ML. Tipos de aprendizado (Supervisionado, Não Supervisionado). Fluxo de trabalho de um projeto de ML: preparação de dados, treinamento e avaliação de modelos (matriz de confusão, precisão, recall, F1-score, curva ROC). Overfitting e underfitting. Técnicas e Algoritmos para Detecção de Fraudes e Anomalias: Algoritmos de Classificação: Regressão Logística, Árvores de Decisão, Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost). Algoritmos de Clusterização: K-Means. Técnicas de Detecção de Anomalias: Isolation Forest. (Parte 2) Gestão de Tecnologia e Arquitetura de Sistemas – Gestão de Projetos com Métodos Ágeis: Diferenças entre modelos tradicionais e ágeis. Manifesto Ágil. Kanban: Princípios e métricas de fluxo. Scrum: Papéis, eventos e artefatos. Noções de Arquitetura de Sistemas: Arquitetura Monolítica vs. Microsserviços. APIs (Application Programming Interfaces) e Web services (REST). XML, JSON Governança e Segurança da Informação – Noções Fundamentais de Segurança da Informação: Princípios: Confidencialidade, Integridade, Disponibilidade, Autenticidade e Não-repúdio. Conceitos de ameaças, vulnerabilidades e riscos. Políticas de segurança, classificação da informação e controles de acesso. Engenharia Social, malware e phishing. Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD – Lei nº 13.709/2018, alterada pela Lei nº 13.853/2019): Fundamentos, definições e princípios. Hipóteses de tratamento de dados pelo Poder Público. Direitos dos titulares e responsabilidades dos agentes de tratamento. A Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD). Estrutura de Dados Fiscais: Estrutura e principais campos do XML da Nota Fiscal Eletrônica (NF-e) com foco nos registros e blocos relevantes para a fiscalização. Escrituração Fiscal Digital (EFD ICMS/IPI), com foco nos registros e blocos relevantes para a fiscalização. visualização e comunicação de resultados . Basta clicar nas Matérias acima estando logado no nosso SQ para ser redirecionado ao respectivo Caderno de Questões :
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