SEFAZ-AC (Auditor Fiscal) Tecnologia da Informação

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Cronograma
Vendas até: 15/12/2024
Acesso até: 31/12/2024
Carga Horária
310 horas
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Conteúdo do curso

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1. Engenharia de software. 2. Ciclo de vida do software. 4. Metodologias de desenvolvimento de software. (Parte 2)
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3.4 Unified process.
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9. Metodologias e práticas ágeis.
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9.3 Kanban. 9.5 Domain-driven design (DDD). 3.6 Domain driven design.
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8. Engenharia de requisitos: conceitos básicos, técnicas de elicitação e especificação. 9.4 Especificação por exemplo.
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3. Análise e projeto de sistemas: padrões, práticas e princípios de orientação a objetos.
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6. Qualidade de software.
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10. Testes de software (unidade, integração, sistema, aceitação, regressão, desempenho, vulnerabilidade, usabilidade e carga).
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3.7 Arquitetura hexagonal (portas e adaptadores).
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3.1 Design patterns. 3.2 princípios SOLID. 3.3 princípios GRASP.
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5. Métricas e estimativas de software.
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I. GESTÃO DE PROJETOS DE TI: 1. Ciclo PDCA.
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2. Gerência de projetos: conceitos básicos. 3. PMBOK 6.
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4. COBIT 2019.
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7. CMMI-DEV v2.0
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(MR-MPS-SW) GUIA GERAL MPS DE SOFTWARE (2021).
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6. Gerenciamento de processos de negócio: técnicas de mapeamento de processos; modelos AS-IS, TO-BE e TO-RUN; técnicas de análise e simulação de processos; construção e mensuração de indicadores de processos.
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7. Modelagem de processos em BPMN: notação, artefatos e atividades; workflow; BPMS. 8. Decision model and notation (DMN).
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Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), Lei nº 13.709/2018.
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3. Classificação e controle dos ativos de informação. 4. Políticas de segurança. 5. Políticas de classificação da informação Sistemas de gestão de segurança da informação. (ISO 27001)
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3. Classificação e controle dos ativos de informação. 4. Políticas de segurança. 5. Políticas de classificação da informação Sistemas de gestão de segurança da informação. (ISO 27002)
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III. FUNDAMENTOS DE BANCO DE DADOS: Introdução a Banco de Dados [Assunto não explícito no edital e que não deve ser cobrado diretamente em prova, mas ajuda a entender as aulas seguintes].
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2. Modelagem de dados: modelos relacional.
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3. Administração de banco de dados relacionais. 3.1 Projeto e implantação de SGBDs relacionais. 3.2 Administração de usuários e perfis de acesso. 3.3 Controle de proteção, integridade e concorrência. 3.4 Backup e restauração de dados. 3.5 Tolerância a falhas e continuidade de operação. 3.6 Monitoramento e otimização de desempenho, cluster de banco de dados.
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1. Linguagens de definição e manipulação de dados em SGBDs relacionais.
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4. Pipeline de dados: fundamentos, orquestração, integração, ETL, ELT e ferramentas. 10. Conceitos, arquiteturas, técnicas e tarefas de data warehouse. 18. Business intelligence.
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7. Técnicas para pré-processamento de dados. 10. Conceitos, arquiteturas, técnicas e tarefas de data mining 14. Mineração de texto.
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Data Mining (videoaulas alternativas do Prof. Raphael Lacerda)
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5. OLAP. 6. Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. 5. Modelagem multidimensional.
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9. Data lake. 11. Noções de big data: conceito, premissas, análise de dados e aplicações. 14. Bancos de dados não relacionais: fundamentos, administração, desempenho e configuração (Key/Value, orientados a documentos e grafos).
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8. Processamento distribuído. 12. Ecossistema Hadoop: conceitos, arquitetura, componentes e implantação. 13. Spark: conceitos, arquitetura e aplicações.
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IV. CIÊNCIA DE DADOS: 1. Fundamentos. 2. Classificação. 3. Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados. 4. Regras de associação. 6. Aprendizagem de máquina: fundamentos, principais algoritmos e métricas de desempenho. 7. Regressão linear. 8. Regressão logística. 9. Análise de agrupamentos (clusterização). 10. Classificação. 11. Detecção de anomalias. 12. Modelagem preditiva. 15. Redes neurais artificiais. 16. Deep learning.
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13. Visão computacional.
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17. Visualização e análise exploratória de dados.
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19. Ferramentas de análise: Oracle BIEE, Oracle Data Visualization, QlikView e PowerBI.
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14. Desenvolvimento seguro de software: OWASP.
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