I GESTÃO DE TI: 1 Ciclo PDCA. 2 Gerência de projetos: conceitos básicos. 3 PMBOK 6.
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. 7 Modelagem de processos em BPMN: notação, artefatos e atividades; workflow; BPMS. 8 Decision model and notation (DMN).
II SISTEMAS DE INFORMAÇÃO: 1 Engenharia de software. 2 Ciclo de vida do software. 3 Análise e projeto de sistemas: padrões, práticas e princípios de orientação a objetos. 3.1 Design patterns. 3.2 princípios SOLID.3.3 princípios GRASP. 3.4 Unified process. 3.5 UML 2. 3.6 domain driven design. 3.7 arquitetura hexagonal (portas e adaptadores). 4 Metodologias de desenvolvimento de software. 5 Métricas e estimativas de software.
6 Qualidade de software. 7 CMMI-DEV v2.0, (MR-MPS-SW) GUIA GERAL MPS DE SOFTWARE (2021).
8 Engenharia de requisitos: conceitos básicos, técnicas de elicitação e especificação. 9 Metodologias e práticas ágeis. 9.1 Scrum. 9.2 XP. 9.3 Kanban. 9.4 Especificação por exemplo. 9.5 Domain-driven design (DDD). 10 Testes de software (unidade, integração, sistema, aceitação, regressão, desempenho, vulnerabilidade, usabilidade e carga).
III FUNDAMENTOS DE BANCO DE DADOS: 1 Linguagens de definição e manipulação de dados em SGBDs relacionais. 2 Modelagem de dados: modelo relacional.
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.
5 Pipeline de dados: fundamentos, orquestração, integração, ETL, ELT e ferramentas. 6 OLAP. 7 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais. 8 Técnicas para pré-processamento de dados. 9 Processamento distribuído. 10 Data lake. 11 Conceitos, arquiteturas, técnicas e tarefas de data mining e data warehouse.
12 Noções de big data: conceito, premissas, análise de dados e aplicações. 13 Ecossistema Hadoop: conceitos, arquitetura, componentes e implantação. 14 Spark: conceitos, arquitetura e aplicações. 15 Bancos de dados não relacionais: fundamentos, administração, desempenho e configuração (Key/Value, orientados a documentos e grafos).
IV CIÊNCIA DE DADOS: 1 Fundamentos. 2 Classificação. 3 Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados. 4 Regras de associação. 5 Modelagem multidimensional.
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. 13 Visão computacional. 14 Mineração de texto. 15 Redes neurais artificiais. 16 Deep learning. 17 Visualização e análise exploratória de dados.
18 Business intelligence.
19 Ferramentas de análise: Oracle BIEE, Oracle Data Visualization, QlikView e PowerBI.
V SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO: 1 Fundamentos. 2 Confidencialidade, integridade, disponibilidade, autenticidade e não repúdio. 3 Classificação e controle dos ativos de informação. 4 Políticas de segurança. 5 Políticas de classificação da informação. 6 Normas ABNT NBR ISO/IEC 27001:2013, ABNT NBR ISO/IEC 27002:2013, ABNT NBR ISO/IEC 27005:2019, ABNT NBR ISO 22301:2020.
7 Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
8 Gerenciamento de acesso e identidade: conceitos, IAM, RBAC. 9 Segurança de redes de computadores: firewall, sistemas de detecção de intrusão (IDS), antivírus, NAT, VPN.
10 Prevenção e tratamento de incidentes. 11 Gestão de riscos: ameaça, vulnerabilidade, impacto e formas de tratamento de riscos. 12 Gestão de continuidade de negócio.
13 Conceitos e tipos de ataques cibernéticos. 14 Conceitos e tipos de malwares. 15 Conceitos de monitoramento e análise de tráfego.
11 Criptografia. 11.1 Conceitos básicos e aplicações. 11.2 Protocolos criptográficos. 11.3 Criptografia simétrica e assimétrica. 11.4 Principais algoritmos. 12 Assinatura digital. 13 Certificado digital. 14 Desenvolvimento seguro de software: OWASP. 17 HTTPS/SSL. 18 Certificado digital: tipos de certificados digitais; padrões X.509 e ICP-Brasil. 19 DevSecOps: conceitos.
