Secretaria do Estado da Fazenda do Ceará
Auditor Fiscal (Tecnologia da Informação)
Banca: CEBRASPE | Orgão: SEFAZ-CE
A Secretaria da Fazenda do Estado do Ceará – SEFAZ/CE, tendo em vista a Lei nº 9.826, de 14 de maio de 1974 (Estatuto dos Servidores Públicos Civis do Estado do Ceará), e a Lei nº 13.778, de 6 de junho de 2006, e suas alterações, torna pública a realização de concurso público para o provimento de vagas e a formação de cadastro de reserva nos cargos de Auditor Fiscal do Grupo Ocupacional Tributação, Arrecadação e Fiscalização (TAF) da SEFAZ/CE, mediante as condições estabelecidas neste edital.
Salário: R$ 16.045,30
Inscrições: de 07/06/2021 a 28/06/2021
Prova Objetiva: 15/08/2021
ARQUITETURA DE DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE (p.1)
1 Desenvolvimento de sistemas. 1.1 Desenvolvimento web. 1.1.1 JavaScript, HTML5, CSS3, WebSocket, Single Page Application (SPA). 1.2 Framework JavaScript AngularJS, DHTML, AJAX. 1.3 Jasper. 1.4 Noções e conceitos de desenvolvimento para dispositivos móveis. 1.5 Framework Apache CXF. 1.6 Programação PHP. 1.7 Framework Zend. 1.8 Programação Phyton. 5 Padrões XML, XSLT, UDDI, WSDL, SOAP, REST e JSON. 10 Tecnologias e práticas frontend web: HTML, CSS, UX, Ajax, frameworks (Bootstrap, angular, VueJS e React). 10.1 Padrões de frontend. 10.1.1 SPA e PWA. 11 Tecnologias backend. 11.1 Frameworks: Hibernate, .NET Core, Quarkus, SpringBoot, Flask, Django, NodeJS, Express e NestJS. 11.2 Especificações: JEE (JPA, EJB, JSF, JMS e JTA), JVM.
Trilha 3: MD169 (CR068) CR068: Programação Web - Teoria e Exercícios
MD169: Programação Web - PHP MD265 (CR067) CR067: Programação Web - Exercícios
Trilha 4: MD170 (CR068) CR068: Programação Web - Teoria e Exercícios
Trilha 5: MD282 (CR094) CR094: Javascript
Trilha 6: MD254 (CR094) CR094: Javascript
MD254: AngularJS MD234 (CR094) CR094: Javascript
Trilha 7: MD110 (CR038) CR038: SOA e Web Services
Trilha 8: MD294 (CR056) CR056: Linguagem Java - Java Enterprise Edition
Trilha 9: MD150 (CR056) CR056: Linguagem Java - Java Enterprise Edition
Trilha 10: MD154 (CR057) CR057: Java - Frameworks e APIs
Trilha 11: MD292 (CR097) CR097: Python e R
ARQUITETURA DE DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE (p.2)
6 Engenharia de software. 6.1 Levantamento de requisitos funcionais e não funcionais. 6.2 Análise de sistemas. 6.3 Qualidade de software. 6.4 Unified Process (UP). 6.5 Unified Modeling Language (UML 2.x). 7 Métrica de análise de ponto de função. 8 Testes de software. 8.1 Tipos de testes. 8.2 Teste unitário. 8.3 Teste de integração. 8.4 Teste de carga/estresse). 9 Qualidade de código: SonarQube, Robot Framework e JMeter.1.9 Usabilidade e acessibilidade na Internet, padrões W3C e e-MAG. 2 Análise estática de código-fonte. 2.1 Clean code. 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. 4 Ambientes Internet, extranet, intranet e portal: finalidades, características físicas e lógicas, aplicações e serviços.
Trilha 3: MD105 (CR037) CR037: Análise de Pontos de Função e Versionamento
Trilha 4: MD055 (CR018) CR018: Governo Eletrônico
MD055: e-MAG - Modelo de Acessibilidade em Governo MD160 (CR060) CR060: Testes, Requisitos e Qualidade de Software
Trilha 5: MD108 (CR064) CR064: Padrões de Projeto (Gang of Four)
Trilha 6: MD075 (CR024) CR024: Portais Corporativos e Usabilidade
BIG DATA e BUSINESS INTELIGENCE (p.1)
BIG DATA & ANALYTICS: 1 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. 2 Banco de dados relacionais. 2.1 Conceitos e características. 2.2 Metadados. 2.3 Tabelas, visões (views) e índices. 2.4 Chaves e relacionamentos. 3 Modelagem dimensional. 3.1 Conceito e aplicações. 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. 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. 5.9 ETL X ELT. 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. 5.11 Arquiteturas de big data. 5.11.1 Arquitetura Lambda. 5.11.2 Arquitetura Kappa. 5.11.3 Arquitetura de cloud computing para dados (AWS, Azure). 6 Visualização e análise exploratória de dados. 7 Planilhas e SQL. 8 Visualização de dados: BD individuais e cubos. 9 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. 10 Mapeamento das fontes de dados: técnicas para coleta de dados. BUSINESS INTELLIGENCE: 1 Conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de business intelligence (BI). 2 Sistemas de suporte a decisão e gestão de conteúdo. 3 Arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL e OLAP. 4 Definições e conceitos de data warehouse e data mining. 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. 8 Ecossistema de big data Apache Hadoop. Arquitetura e análise de requisitos para sistemas analíticos. 9 Álgebra relacional e SQL (padrão ANSI). 10 Banco de dados NoSQL. 11 Visualização e análise exploratória de dados 11.1 Ferramentas de criação de dashboards (Qlik, MicroStrategy Dossiê, Tableau e Pentaho). 11.2 Storytelling. 11.3 Elaboração de painéis e dashboard. 11.4 Elaboração de relatórios analíticos.
MD209: Big Data - Introdução
Trilha 4: MD262 (CR095) CR095: Banco de Dados - Big Data e Mineração
Trilha 5: MD335 (CR110) CR110: Ciência de Dados
MD335: Governança de Dados MD336 (CR110) CR110: Ciência de Dados
MD336: Data Lake
GESTÃO DE PRODUTO (p.1)
1 Qualidade de software. 1.1 MPSBR e CMMI. 1.2 Conceitos básicos e objetivos. 1.3 Disciplinas e formas de representação. 1.4 Níveis de capacidade e maturidade. 1.5 Processos e categorias de processos.
INTERNET DAS COISAS (p.1)
1 IoT (Internet of Things). 1.1 Conceitos, fundamentos, características. 1.2 Arquitetura IoT.
Trilha 1: MD303 (CR105) CR105: Machine Learning e Internet of Things
MD303: Internet das Coisas
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (p.1)
1 Técnicas de classificação. 1.1 Naive Bayes. 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 (random forest). 1.5 Máquinas de vetores de suporte (SVM – support vector machines). 1.6 K vizinhos mais próximos (KNN – K-nearest neighbors). 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). 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: mean absolute error (MAE), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE) e coeficiente de determinação (R2). 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 (feature selection). 4.2 Análise de componentes principais (PCA – principal component analysis). 5 Técnicas de associação. 5.1 Descoberta de conjuntos frequentes. 5.2 Descoberta de regras de associação. 6 Sistemas de recomendação. 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 – named entity recognition) e rotulação IOB. 7.4 Modelos de representação de texto: N-gramas, 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 to text). 8 Visão computacional. 8.1 Reconhecimento facial. 8.2 Classificação de imagens. 8.3 Detecção de objetos. 8.4 Deep learning para visão computacional. 9 Aprendizado profundo. 9.1 Redes neurais convolucionais. 9.2 Redes neurais recorrentes. 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 Deep belief networks.
SISTEMAS DISTRIBUÍDOS e ORIENTAÇÕES A SERVIÇO (p.1)
1 Ferramentas de integração assíncrona: Kafka, NATS Streaming, ActiveMQ. 2 microsserviços. 2.1 Orquestração de serviços, API gateway. 2.2 containers. 2.3 Padrões de microsserviços. 2.4 Transações distribuídas. 3 Arquitetura de software. 3.1 Interoperabilidade de sistemas. 3.2 Arquitetura orientada a serviços. 3.2.1 Web services. 3.2.2 RESTful, SOAP. 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. 4 Gerenciamento de serviços (ITIL 4). 4.1 Conceitos básicos, disciplinas, estrutura e objetivos. SISTEMAS DISTRIBUÍDOS: 1 Arquitetura de sistemas distribuídos. 1.1 Balanceamento de carga, fail?over e replicação de estado. 1.2 Técnicas de análise de desempenho e otimização de consultas (tuning). 1.3 Segurança de banco de dados. 2 Arquitetura e tecnologias de sistemas de informação: conceitos básicos e aplicações; arquitetura cliente-servidor; especificação de metadados; arquitetura de aplicações para ambiente web: servidor de aplicações, servidor web; arquitetura de software: arquitetura de camadas, modelo MVC. 3 Desenvolvimento de integrações: tecnologia Middleware. 3.1 APS (application platform suite); interoperabilidade de sistemas. 3.1.1 Padrões de interoperabilidade (ePING).
Trilha 1: MD109 (CR038) CR038: SOA e Web Services
Trilha 3: MD269 (CR091) CR091: ITIL 4
Trilha 4: MD124 (CR044) CR044: Banco de Dados - Introdução e Fundamentos
MD124: Introducao, Modelos e Normalizacao MD112 (CR062) CR062: Banco de Dados - Transações e Recuperação
MD112: Banco de Dados - Transações e Concorrência
Trilha 5: MD114 (CR039) CR039: Banco de Dados - Curso Avançado
MD114: Banco de Dados Avançado - Parte 01 MD115 (CR039) CR039: Banco de Dados - Curso Avançado
MD115: Banco de Dados Avançado - Parte 02
Trilha 6: MD056 (CR018) CR018: Governo Eletrônico
SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO, SEGURANÇA DE DATACENTER, SEGURANÇA DE DISPOSITIVOS, DISPONIBILIDADE: 1 Confiabilidade, integridade e disponibilidade. 2 Mecanismos de segurança. 2.1 Criptografia. 2.2 Assinatura digital. 2.3 Garantia de integridade. 2.4 Controle de acesso. 2.5 Certificação digital. 2.6 Infraestrutura de chaves públicas. 2.7 Ataques a sistemas de criptografia. 3 Gerência de riscos. 3.1 Ameaça, vulnerabilidade e impacto. 4 Políticas de segurança. 4.1 NBR ISO/IEC 27002:2005. 4.2 NBR ISO/IEC 27001:2013. 4.3 NBR ISO/IEC 15408. 4.4 Políticas de senhas. 5 Autenticação de dois fatores (MFA). 6 OAuth 2, JWT, SSO e SAML. 7 OWASP Top 10 (https://owasp.org/www-project-topten/). 8 Segurança de aplicações web: 8.1 SQL injection, XSS, CSRF, ataques de inclusão de arquivos. 8.2 Vulnerabilidades em navegadores. 8.3 Vulnerabilidades de code signing. 8.4 Vulnerabilidades de controles de autenticação. 8.5 Comunicação interaplicativos e sidejacking. INFORMÁTICA: 5 Segurança da informação. 5.1 Procedimentos de segurança. 5.2 Noções de vírus, worms e pragas virtuais. 5.3 Aplicativos para segurança (antivírus, firewall, anti-spyware etc.).
Trilha 4: MD032 (CR011) CR011: Gestao da Seguranca
Trilha 5: MD328 (CR108) CR108: Desenvolvimento Seguro
NUVEM COMPUTACIONAL e VIRTUALIZAÇÃO (p.1)
DevOps: 1 Gestão de configuração. 1.1 DevOps. 1.2 modelo de versionamento, merge, branch, pipeline. 1.3 CI/CD (continuous integration/continuous delivery). 1.4 Mesh app and service architecture (MASA). 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. NUVEM COMPUTACIONAL: 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. VIRTUALIZAÇÃO DE SERVIDORES: 1 Tópicos avançados. 1.1 Virtualização (XEN, VMWare, KVM, ZVM). 1.2 Consolidação de servidores. 1.3 Integração de plataforma alta com plataforma baixa. INFORMÁTICA: 3.7 Computação na nuvem (cloud computing). 5.4 Procedimentos de backup. 5.5 Armazenamento de dados na nuvem (cloud storage).
Trilha 3: MD331 (CR109) CR109: DevOps
Trilha 4: MD332 (CR109) CR109: DevOps
Trilha 5: MD252 (CR026) CR026: Arquitetura de Computadores
ANÁLISE DESENHO E AUTOMAÇÃO DE PROCESSOS (p.1)
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). 2 RPA (robotic process automation). 2.1 Conceitos, fundamentos, características, estratégias. 2.2 Padronização de processos, formatação, validação e operação.
DESENVOLVIMENTO E GESTÃO ÁGIL DE PROJETOS (p.1)
1 Gerenciamento de projetos – PMBOK 6ª edição. 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. 2 Metodologias ágeis. 2.1 Scrum, XP, TDD, modelagem ágil, Scrumban e Kanban. 3 Gestão ágil de projetos: 3.1 Scrum. 3.2 Guia de prática ágil PMI. 4 Governança de TI (COBIT 2019). 4.1 Conceitos básicos, estrutura e objetivos.
MD277: PMBOK v6 - Áreas de Conhecimento - Parte 02 MD245 (CR102) CR102: Gestão de Projetos - PMBOK v6 - Exercícios
Trilha 2: MD290 (CR096) CR096: COBIT 2019
Trilha 4: MD134 (CR048) CR048: Engenharia de Software - Abordagem Ágil
1 Noções de sistema operacional (ambientes Linux e Windows). 2 Edição de textos, planilhas e apresentações (ambientes Microsoft Office e LibreOffice). 3 Redes de computadores. 3.1 Conceitos básicos, ferramentas, aplicativos e procedimentos de Internet e intranet. 3.2 Programas de navegação (Microsoft Edge, Microsoft Internet Explorer, Mozilla Firefox e Google Chrome). 3.3 Programas de correio eletrônico (Outlook). 3.4 Sítios de busca e pesquisa na Internet. 3.5 Grupos de discussão. 3.6 Redes sociais. 4 Conceitos de organização e de gerenciamento de informações, arquivos, pastas e programas.
Trilha 3: MD007 (CR083) CR083: Noções de Informática
I MATEMÁTICA: 1 Álgebra: conjuntos e conjuntos numéricos; sistema legal de medidas; razões e proporções; sequências numéricas; regras de três simples e compostas; porcentagem; equações e inequações de 1º e 2º graus; progressões aritmética e geométrica; análise combinatória, arranjos e permutações; matrizes determinantes e sistemas lineares. 2 Trigonometria. 3 Geometria plana. 4 Juros simples. Montante e juros. Descontos simples. Equivalência simples de capital. Taxa real e taxa efetiva. Taxas equivalentes. Capitais equivalentes. 5 Juros compostos. Montante e juros. Desconto composto. Taxa real e taxa efetiva. Taxas equivalentes. Capitais equivalentes. Capitalização contínua. 6 Descontos: simples, composto. Desconto racional e desconto comercial. II RACIOCÍNIO LÓGICO: 1 Estrutura lógica de relações arbitrárias entre pessoas, lugares, objetos ou eventos fictícios; deduzir novas informações das relações fornecidas e avaliar as condições usadas para estabelecer a estrutura daquelas relações. 2 Compreensão e elaboração da lógica das situações por meio de: raciocínio verbal; raciocínio matemático; raciocínio sequencial; orientação espacial e temporal; formação de conceitos; discriminação de elementos. 3 Compreensão do processo lógico que, a partir de um conjunto de hipóteses, conduz, de forma válida, a conclusões determinadas.