Conhecimentos de linguagens de programação, Noções de linguagens procedurais: tipos de dados elementares e estruturados, funções e procedimentos.
Estruturas de dados e algoritmos: estruturas de dados: listas, filas, pilhas e árvores; métodos de acesso, busca, inserção e ordenação em estruturas de dados; complexidade de algoritmos. Algoritmos de busca e indexação: sequenciais, árvores, hashing, bitmaps. (Parte 1)
Estruturas de dados e algoritmos: estruturas de dados: listas, filas, pilhas e árvores; métodos de acesso, busca, inserção e ordenação em estruturas de dados; complexidade de algoritmos. Algoritmos de busca e indexação: sequenciais, árvores, hashing, bitmaps. (Parte 2)
Python; Automação com scripts em Python;
Fundamentos de DevOps: Conceitos, princípios e objetivos; Integração e Entrega Contínuas (CI/CD): Conceitos e ferramentas; automação de build, testes e deploy; configuração de pipelines; gerenciamento de artefatos; ambientes de teste, homologação e produção; rollback e versionamento de releases.
Controle de Versão: Conceitos e práticas de versionamento de código; sistemas de controle de versão distribuído; Git: comandos, ramificações (branches), merge e pull requests; plataformas GitHub, GitLab: pipelines, repositórios, integração e permissões.
Contêineres e Orquestração: Conceitos de conteinerização; criação, configuração e gerenciamento de contêineres com Docker; imagens, volumes e redes; Docker Compose; orquestração com Kubernetes: pods, deployments, services, namespaces, volumes e escalabilidade; monitoramento e logs em ambientes conteinerizados. Docker Hub;
Interfaces de utilização: principais propriedades e características das bibliotecas mais difundidas. Camadas de persistência.
UDDI, WSDL, SOAP e REST; Uso de APIs e Webhooks em processos DevOps.
