APOSTILA TCE PA 2024 AUDITOR DE CONTROLE EXTERNO - ÁREA ADMINISTRATIVA - CIÊNCIA DE DADOS. Esta apostila contempla todo os conteúdos de conhecimentos básicos e específicos exigidos no edital para este cargo. Apostila TEÓRICA ricamente aprofundada.
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CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
LÍNGUA PORTUGUESA
1. interpretação de texto: decodificação dos diversos tipos de mensagem. 2. compreensão de texto: observação dos processos que constroem os significados textuais. 3. a linguagem e a lógica. 4 as estruturas linguísticas no processo de construção de mensagens adequadas. 5. a pragmática na linguagem: o significado contextual. 6. a semântica vocabular: antônimos, sinônimos, homônimos, parônimos e heterônimos. 7. os modos de organização discursiva: a descrição, a narração, a exposição informativa e a exposição argumentativa. 8. a organização das frases nas situações comunicativas: a colaboração e a relevância; os atos de fala. 9. a linguagem lógica e a figurada. 10. os diversos níveis de linguagem. 11. os tipos de discurso: direto, indireto e indireto livre. 12. as funções da linguagem.
MATEMÁTICA FINANCEIRA, ESTATÍSTICA E RACIOCÍNIO LÓGICO MATEMÁTICO
Matemática Financeira: 1. Regra de três simples e composta, proporcionalidades e porcentagens. 2. Juros simples e compostos. 3. Capitalização e desconto. 4. Taxas de juros nominal, efetiva, equivalente, real e aparente. 5. Rendas uniformes e variáveis. 6. Planos de amortização de empréstimos e financiamentos. 6.1. Sistema francês (tabela Price). 6.2. Sistema de Amortização Constante (SAC). 6.3. Sistema de Amortização Misto (SAM). 7. Cálculo financeiro. 7.1. Custo real e efetivo das operações de financiamento, empréstimo e investimento. 8. Avaliação de alternativas de investimento em economia estável e em ambiente inflacionário. 9. Avaliação econômica de projetos. 10. Taxas de retorno e taxas internas de retorno. Raciocínio Lógico Matemático: 1. Lógica: proposições, conectivos, equivalências lógicas, quantificadores e predicados. 2. Conjuntos e suas operações, diagramas. 3. Números inteiros, racionais e reais e suas operações, porcentagem e juros. 4. Proporcionalidade direta e inversa. 5. Medidas de comprimento, área, volume, massa e tempo. 6. Estrutura lógica de relações arbitrárias entre pessoas, lugares, objetos ou eventos fictícios; dedução de novas informações das relações fornecidas e avaliação das condições usadas para estabelecer a estrutura daquelas relações. 7. Compreensão e análise da lógica de uma situação, utilizando as funções intelectuais: raciocínio verbal, raciocínio matemático, raciocínio sequencial, orientação espacial e temporal, formação de conceitos, discriminação de elementos. 8. Compreensão de dados apresentados em gráficos e tabelas. 9. Raciocínio lógico envolvendo problemas aritméticos, geométricos e matriciais. 10. Problemas de contagem e noções de probabilidade. 11. Geometria básica: ângulos, triângulos, polígonos, distâncias, proporcionalidade, perímetro e área. 12. Plano cartesiano: sistema de coordenadas, distância. 13. Problemas de lógica e raciocínio. Estatística: 1. Estatística descritiva. 2. Análise exploratória de dados. 2.1. Gráficos, diagramas, tabelas, medidas descritivas (posição, dispersão, assimetria e curtose). 3. Probabilidade. 3.1. Definições básicas e axiomas. 3.2. Probabilidade condicional e independência. 4. Amostragem. 4.1. Amostragem aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados.
ÉTICA NO SERVIÇO PÚBLICO
1. Ética e moral. 2. Ética, princípios e valores. 3. Ética e democracia: exercício da cidadania. 4. Ética e função pública. 5. Ética no Setor Público. 5.1. Código de Ética Profissional do Serviço Público – Decreto nº 1.171/1994. 5.2. Lei Complementar nº 840/2011 e alterações: regime disciplinar (deveres, responsabilidades, infrações disciplinares, sanções disciplinares, apuração de infração disciplinar). 6. Código de Ética e Disciplina dos Servidores do Tribunal de Contas do Estado do Pará (Resolução nº 18.523/2013). 7. Crimes contra a Administração Pública. 8. Lei Anticorrupção 12.846/2013. 9 .Lei nº 12.850/2013 (Crime organizado). 10. Lei 9.613/1998 (Crimes de lavagem de dinheiro). 11. Lei 13.869/2019 Lei de abuso de autoridade. 12. Convenção de Mérida (Decreto nº 5687/2006). 13. Convenção de Palermo (Decreto nº 5.015/2004).
LEGISLAÇÃO ESPECÍFICA
1. Constituição do Estado do Pará. 2. Lei Orgânica TCE-PA (Lei Complementar nº 081/2012). 3. Regimento Interno do TCE-PA (Ato nº 63).
HISTÓRIA, GEOGRAFIA E CONHECIMENTOS GERAIS DO ESTADO DO PARÁ
1. Realidade étnica, social, histórica, geográfica, cultural, política e econômica do Estado do Pará; 2. A questão Agrária e Minerária e os conflitos territoriais no Estado do Pará; 3. O espaço natural: estrutura geológica e características do relevo; ecossistemas florestais e não florestais; o clima; a rede hidrográfica; aproveitamento dos recursos naturais e impactos ambientais. A organização do espaço: aspectos históricos do processo de ocupação; dinâmica dos fluxos migratórios: aspectos étnicos e culturais. 4. Aspectos geopolíticos e planos de desenvolvimento regional. 5. Aspectos socioeconômicos: extrativismo florestal e mineral; estrutura fundiária e conflitos pela terra; fontes de energia: potencial hidrelétrico, hidrelétricas e meio ambiente; transportes: a malha viária. O processo de urbanização e rede urbana. 6. Cultura: música, literatura, artes e arquitetura. 7. A questão ecológica: desmatamento, poluição das vias hídricas e alterações climáticas.
CONHECIMENTOS COMUNS A TODOS OS CARGOS
GOVERNANÇA, AQUISIÇÃO DE BENS E SERVIÇOS, GESTÃO E FICALIZAÇÃO DE TI:
Governança e Gestão de TI: 1 Governança corporativa de TI com base na norma ABNT NBR ISO/IEC 38500. 2 Governança e gestão de TI com base no COBIT 5. 3 Gestão e Planejamento Estratégico. 3.1 O ciclo do planejamento em organizações (PDCA). 3.2 Balanced Scorecard (BSC): principais conceitos, aplicações, mapa estratégico, referencial estratégico das organizações. 3.3 Análise de ambiente interno e externo. 3.4 Ferramentas de análise de ambiente: análise SWOT, análise de cenários. 3.5 Negócio, missão, visão de futuro, valores. 3.6 Indicadores de desempenho. 3.7 Plano Estratégico Institucional. 4 Planejamento de TI (Tecnologia da Informação). 4.1 Alinhamento estratégico de TI. 4.2 Balanced Scorecard (BSC) para TI. 4.3 Plano Estratégico de TI e Plano Diretor de TI: visão geral, objetivos e importância. 5 Gerenciamento de projetos com base no guia PMBOK 7ª edição. 6 Gerenciamento de processos de negócio (BPM). 6.1 Modelagem de processos. 6.2 Técnicas de análise de processos. 6.3 Desenho e melhoria de processos. 6.4 Integração de processos. 6.5 Noções sobre automação de processos de negócio (BPMS). 6.6 Notação BPMN. 7 Gerenciamento de serviços de TI com base na ITIL v4. Aquisições de bens e serviços de TI: 1 Legislação aplicável a contratações de TI. 1.1 Lei nº 14.133/21: licitações (fase interna, fase externa, elaboração de estudo técnico preliminar, termo de referência, pesquisa de mercado) e contratos administrativos (fiscalização de contratos, papel do fiscalizador do contrato, papel do preposto da contratada, acompanhamento da execução contratual, registro e notificação de irregularidades, definição e aplicação de penalidades e sanções administrativas, recebimento e aceite de bens e serviços, termos aditivos e renovações contratuais). 2 Sistema de Registro de Preços. Fiscalização de contratos de TI: 1 Gestão de contratação de soluções de TI. 2 Legislação aplicável à contratação de bens e serviços de TI e suas alterações: 2.1 Lei nº 14.133/2021 (Nova Lei de Licitações e Contratos); 2.2 Instrução Normativa SGD/ME 01/2019; 2.3 Instrução Normativa SEGES/ME 65/2021. 3 Elaboração e fiscalização de contratos de Tecnologia da Informação: Critérios de remuneração por esforço versus produto; Cláusulas e indicadores de nível de serviço; Papel do fiscalizador do contrato; Papel do preposto da contratada; Acompanhamento da execução contratual; Registro e notificação de irregularidades; Definição e aplicação de penalidades e sanções administrativas; Contratações de serviços de TI baseadas em Unidade de Serviço Técnico – UST, em Pontos de Função – PF, e em postos de trabalho com níveis de serviço.
NOÇÕES DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO:
1 Conceitos de segurança da informação: classificação de informações; procedimentos de segurança; auditoria e conformidade; confiabilidade, integridade e disponibilidade; controle de acesso; autenticação; segurança física e lógica; identificação, autorização e autenticação; gestão de identidades; métricas e indicadores em segurança da informação. 2 Criptografia. 2.1 Conceitos básicos e aplicações. 2.2 Protocolos criptográficos. 2.3 Principais algoritmos. 3 Assinatura e certificação digital, PKI/ICP. 4 Softwares maliciosos. 5 Ataques. 6 Segurança de estações de trabalho: conceitos de hardening, antivírus, firewall, IPS, políticas de senhas, patches, vulnerabilidades em serviços. 7 Políticas de Classificação da Informação. 8 Gestão da segurança da informação. 8.1 Norma ABNT NBR ISO/IEC 27001:2022 - Sistemas de gestão da segurança da informação - Requisitos. 8.2 Norma ABNT NBR ISO/IEC 27002:2022 - Controles de segurança da informação. 9. Lei nº 13.709 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD). 10. Lei nº 12.527/2011 (LAI – Lei de Acesso à Informação). 11. Lei nº 12.965/2014 (Marco Civil da Internet).
TEORIA E PRÁTICA DE BANCO DE DADOS:
1 Abordagem relacional: Normalização das estruturas de dados; 2 Linguagem de consulta estruturada (SQL); 3 Linguagem de definição de dados (DDL); 4 Linguagem de manipulação de dados (DML); 5 Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD): fundamentos, instalação, administração e configuração; esquema, campos, registros, índices, relacionamentos, triggers, stored procedures; 6 Propriedades de banco de dados: atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade; Transações de bancos de dados.
CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS
Tratamento de Dados: 1 Normalização numérica: Padronização, z-score, min-max scaling. 2 Discretização: Equal width, equal frequency, k-means. 3 Tratamento de dados ausentes: Imputation: média, mediana, KNN. Remoção de dados inconsistentes. 4 Tratamento de outliers e agregações: Detecção de outliers: IQR, boxplot. Métodos de agregação: média, mediana, quartis. Armazenamento de Dados: 1 Sistemas de arquivos distribuídos: HDFS. 2 Armazenamento orientado a objeto: S3, CEPH. 3 Banco de dados NoSQL orientado a grafos: Neo4J. 4 Banco de dados NoSQL orientado a documentos: MongoDB. 5 Bancos de dados relacionais: Microsoft SQL Server, MySQL e PostgreSQL. 6 Sistemas de indexação: ElasticSearch. 7 Conceitos de Base de dados de Vetores (Vector databases) e busca por similaridade (Hierarchical Navigable Small World - HNSW). Governança de Dados: 1 Princípios e conceitos da governança de dados: Accountability, transparency, quality, integrity. 2 Componentes da governança de dados: Pessoas, processos, tecnologias. 3 Visão geral do guia DAMA-DMBOK: Áreas de conhecimento, elementos ambientais, atividades da gestão de dados. 4 Documentos da governança de dados: Políticas, normas, procedimentos. 5 Qualidade de Dados: Acurácia, completude, consistência, integridade, validade. 6 Catálogo de dados e gerenciamento de metadados. 7 Linhagem de dados. 8 Aplicação da ABNT NBR ISO/IEC 38500 à governança de dados. Ingestão de Dados: 1 Ingestão de Dados: Estruturados, Semiestruturados e Não Estruturados; em Lote (Batch); Streaming; Full x Incremental; CDC (Change Data Capture) e MapReduce. Big Data: 1 Fundamentos. 2 Fluxo de Big Data. 3 Pipeline de Dados. 4 Processamento Distribuído. 5 Data Lake. 6 Data MArt. 7 Arquiteturas de Big Data. 8 Noções de Computação em Nuvem. Probabilidade e Estatística: 1 Probabilidade e Probabilidade Condicional. 2 Independência de Eventos, Regra de Bayes e Teorema da Probabilidade Total. 3 Variáveis Aleatórias e Funções de Probabilidade. 4 Principais Distribuições de Probabilidade Discretas e Contínuas: distribuição uniforme, distribuição de Bernoulli, distribuição binomial, distribuição multinomial e distribuição normal. 5 Medidas de Tendência Central: média (aritmética, ponderada, geométrica e harmônica), mediana e moda. 6 Medidas de Dispersão: amplitude, variância, desvio padrão e coeficiente de variação. 7 Coeficiente de Correlação de Pearson. 8 Teorema Central do Limite. 9 Distribuição Normal. 10 Modelos Probabilísticos: modelos de Markov, filtros de Kalman e redes bayesianas. 11 Testes de Hipóteses: teste-z, teste-t, valor-p, testes para uma amostra, testes de comparação de duas amostras, ANOVA, teste de normalidade (chi square) e intervalos de confiança. 12 Histogramas e Curvas de Frequência. 13 Avaliação de Outliers. 14 Amostragem Aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados. Análise de Dados e Informações: 1 Dado, informação, conhecimento e inteligência: Conceitos e definições. Hierarquia da informação. 2 Dados estruturados e não estruturados: Características e métodos de análise. 3 Dados abertos: Conceitos e princípios de dados abertos. 4 Visualização e Análise Exploratória de Dados. 5 Ferramentas de Criação de Dashboards (PowerBI). 6 Storytelling. Aprendizagem de Máquina: 1 Técnicas de Classificação: Naive Bayes, Regressão logística, Árvores de decisão e florestas aleatórias (random forest), Máquinas de vetores de suporte (SVM – support vector machines), K vizinhos mais próximos (KNN – K-nearest neighbours) e Redes neurais artificiais. 2 Técnicas de Regressão: Regressão Linear Simples, Regressão Linear Múltipla, Regressão Polinomial, Regressão Ridge (Ridge Regression), Regressão Lasso (Lasso Regression), Elastic Net Regression, Regressão Logística. 3 Avaliação e métricas de modelos de classificação e regressão. 4 Técnicas de Agrupamento: K-Means, DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise). 5 Técnicas de Redução de Dimensionalidade: Análise de Componentes Principais (PCA - Principal Component Analysis), Análise de Discriminante Linear (LDA - Linear Discriminant Analysis), Decomposição de Valor Singular (SVD - Singular Value Decomposition). 6 Técnicas de Associação: Apriori e FP-Growth (Frequent Pattern Growth) 7 Sistemas de Recomendação: Filtragem Colaborativa, Filtragem Baseada em Conteúdo e Singular Value Decomposition (SVD). 8 Redes Neurais Artificiais (ANN). Large Language Models (LLMs): 1 Arquitetura de modelos LLMs: Transformers, BERT, GPT, T5; 2 Treinamento e Fine-tuning de LLMs. 3 Aplicações de LLMs: Geração de Texto, Resposta a Perguntas, Compreensão de Texto, Retrieval-Augmented Generation (RAG) e construção de Agentes. Linguagens de Programação e Frameworks: 1 Python. 2 Pandas. 3 Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch. 4 LangChain. 5 Spacy e NLTK. 6 FastAPI. 7 Pytest. 8 AsyncIO.
