Apostila PREFEITURA DE MACAÉ RJ 2024 Analista Previdenciário Analista de Sistemas

LÍNGUA PORTUGUESA

Leitura, compreensão e interpretação de textos. Estruturação do texto e dos parágrafos. Articulação do texto: pronomes e expressões referenciais, nexos, operadores sequenciais. Significação contextual de palavras e expressões. Equivalência e transformação de estruturas. Sintaxe: processos de coordenação e subordinação. Emprego de tempos e modos verbais. Pontuação. Estrutura e formação de palavras. Funções das classes de palavras. Flexão nominal e verbal. Pronomes: emprego, formas de tratamento e colocação. Concordância nominal e verbal. Regência nominal e verbal. Ortografia oficial. Acentuação gráfica.

RACIOCÍNIO LÓGICO-MATEMÁTICO

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. 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. Operações com conjuntos. Raciocínio lógico envolvendo problemas aritméticos, geométricos e matriciais.

LEGISLAÇÃO MUNICIPAL

Lei Orgânica Municipal (Consolidada até a Emenda 76/2020); Lei Complementar nº 011/1998 e suas atualizações (Institui o Regime Jurídicos dos Servidores Públicos Municipais).

NOÇÕES DE DIREITO PREVIDENCIÁRIO

Direito Previdenciário: conceito; organização e princípios constitucionais. Emenda Constitucional nº 103/2019; Emenda Constitucional nº 20/1998; Emenda Constitucional nº 41/2003; Emenda Constitucional nº 47/2005; Emenda Constitucional nº 70/2012; Lei nº 10887/2004; Lei nº 1998/1999 - Custeio; Lei nº 4756/2021 - Alíquota de 14%; Lei nº 9717/1998; Lei Complementar nº 011/1998 - CONSOLIDADA até a LC nº 319/2022; Lei Complementar nº 015-1999; Lei Complementar nº 051/2005 - Verbas Fixas; Lei Complementar nº 138/2009; Lei Complementar nº 152/2015 - Compulsória 75 anos; Lei Complementar nº 301/2021 - União Estável; Lei Complementar nº 302/2022 - Alíquota Cont. Prev.; Lei Complementar nº 310/2022 - Regime de Previdência Complementar; Lei Complementar nº 325/2023 - Aposentadoria por invalidez; Lei Complementar nº 332/2023 - Contribuição e Termo de Opção; Lei Complementar nº 338 e 339/2024 - Produtividade Fiscal; Portaria MTP nº 1467/2022.

CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS

Engenharia de software: 1 Engenharia de requisitos: conceitos básicos, técnicas de elicitação e especificação. 1.1 Gerenciamento de requisitos. 1.2 Especificação de requisitos. 1.3 Técnicas de validação de requisitos. 1.4 Prototipação. 2 Ciclo de vida do software (Application Lifecycle Management). 2.1 Metodologias de desenvolvimento de software. 2.2 Metodologias ágeis: Scrum, XP, Kanban e TDD. 2.3 Ferramenta de gerenciamento de ciclo de vida de aplicações Azure Devops. 3 Qualidade de software. 3.1 Objetivos da qualidade, restrições e atributos de qualidade, métricas de processo e de código-fonte, análise estática e dinâmica de software. 4 Métricas e estimativas de software. 4.1 Análise por pontos de função. 4.2 Conceitos básicos e aplicações. 4.3 Contagem em projetos de desenvolvimento: IFPUG e Nesma. 4.4 Contagem em projetos de manutenção: IFPUG, Nesma e uso de deflatores. 5 Testes de software: Unidade, Integração, Sistema, Aceitação, Regressão, Desempenho e Carga. Desenvolvimento de sistemas: 1 Linguagens e ferramentas de programação. 1.1 Paradigmas de linguagens de programação; conceitos e características estruturais das linguagens de programação; construção de algoritmos, procedimentos, funções, bibliotecas e estruturas de dados; programação estruturada; programação orientada a objetos. 2 Programação avançada em .NET: lambda, delegate, programação web C#, arquitetura de aplicação ASP.NET Core, acesso a dados com ADO.NET e Entity Framework, web services, instalação e configuração de uma aplicação ASP.NET, Razor Pages e Blazor. 3 Boas práticas de análise estática de código fonte (Clean Code). 4 Desenvolvimento orientado a testes (TDD). 5 Segurança da informação: 5.1 Segurança de aplicativos web; vulnerabilidades em aplicativos web; metodologia Open Web Application Security Project (OWASP); técnicas de proteção de aplicações web; gestão de patches e atualizações. 5.2 Certificados digitais e infraestrutura de chaves públicas (PKI). 5.3 Práticas de programação segura e revisão de código. 5.4 Controles e testes de segurança para aplicações web e web services. 6 Arquitetura e tecnologias de sistemas de informação. 6.1 Arquitetura cliente/servidor; arquitetura distribuída; arquitetura de aplicações para ambiente web: servidor de aplicações, servidor Web; arquitetura de software: arquitetura 3 camadas, modelo MVC. Desenvolvimento de integrações: tecnologia Middleware. APS (Application Platform Suite); Interoperabilidade de sistemas: arquitetura orientada a serviço (SOA) e Web Services. Arquitetura Hexagonal e Domain Driven Design. 6.2 Padrões XML, XSLT, SOAP, GRAPHQL e JSON/REST. 6.3 Swagger; Service Discovery; API Gateway; Serviços de autenticação; SSO Single Sign On; Keycloak; Protocolo OAuth2 (RFC 6749); Mensageria e Webhooks; Message Broker; RabbitMQ; Prefect workflow orchestration; 6.4 Low-code e no-code software development 7 Sistemas de gestão de conteúdo; arquitetura de informação: conceitos básicos e aplicações; portais corporativos: conceitos básicos e aplicações; gerenciamento eletrônico de documentos (GED); conceitos de acessibilidade e usabilidade; recomendações W3C para desenvolvimento web (Web Standards); e-Mag; desenho e planejamento de interação em aplicações web. 8 Devops e DevSecOps: 8.1 Desenvolvimento com containers: Docker; Kubernetes. Boas práticas para desenvolvimento de containers. Orquestração containers. Arquitetura de microserviços. 8.2 Controle de versão de código-fonte com GIT, branches, tags, trunk, geração de builds. 8.3 AzureDevops; Rancher; Deploy de aplicações, Continuous Delivery e Continuous Integration (CI/CD). Banco de dados: 1 Business Intelligence. 1.1 Data Warehouse e Data Mining. 1.2 Power BI e Crystal Reports 2 Bancos de dados NoSQL: definição de NoSQL, orientação à agregados, tipos de SGBD NoSQL: chave valor, chave valor orientado à documentos, família de colunas, grafos. Inteligência artificial: 1 Conceitos e principais tecnologias. 2 Modelos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados, deep learning, processamento de linguagem natural. 3 Desenvolvimento de serviços de Chatbots. 4 Ferramentas de desenvolvimento de aplicações de aprendizado de máquina: Python 3; Bibliotecas: TensorFlow, Pandas, Scikit-learn, Keras, Pytorch. 5 Inteligência Artificial Generativa e LLM (Large Language Models).