1. Arquitetura de Dados: 1.1 Modelagem de dados (conceitual, lógica e física); 1.2 Criação e alteração dos modelos lógico e físico de dados; 1.13 Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD); 1.14 Propriedades de banco de dados: atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade; 1.15 Independência de dados;
Modelo Conceitual [Não explícito no edital]
1.3 O modelo Relacional; 1.4 Normalização das estruturas de dados; 1.5 Integridade referencial; 1.6 Metadados;
1.10 Linguagem de consulta estruturada (SQL); 1.11 Linguagem de definição de dados (DDL); 1.12 Linguagem de manipulação de dados (DML);
1.16 Transações de bancos de dados;
1.17 Melhoria de performance de banco de dados;
7. Análise de dados e informações: 7.1 Dado, informação, conhecimento e inteligência; 7.4 Dados estruturados e dados não estruturados;
7.2 Conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de business intelligence (BI); 7.6 Conceitos de data warehouse; 7.7 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais; 7.11 BI como suporte a processos de tomada decisão. 1.7 Modelagem dimensional;
7.3 Mapeamento de fontes de dados; 7.5 Conceitos de OLAP e suas operações; 1.19 Integração dos dados (ETL, Transferência de Arquivos e Integração via Base de Dados);
1.18 Bancos de dados NoSQL; 1.22 Data Lakes e Soluções para Big Data;
1.21 Qualidade de dados e gestão de dados mestres e de referência;
6.6 Organização e apresentação de dados em relatórios e dashboards; 7.8 Construção de relatórios e dashboards interativos em ferramentas de BI; 7.10 Geração de insights a partir de relatórios e dashboards; (PowerBI)
