PRODERJ - Centro de Tecnologia da Informação e Comunicação do Estado do Rio de Janeiro - Analista de Sistemas e Métodos (Pós-Edital)
Sobre o curso
Última atualização em 02/2026
Satisfação garantida ou seu dinheiro de volta!
Você poderá efetuar o cancelamento e obter 100% do dinheiro de volta em até 7 dias.
Aqui, no Gran, é satisfação garantida ou seu dinheiro de volta.
A fim de preparar os candidatos para o concurso público da PRODERJ - Centro de Tecnologia da Informação e Comunicação do Estado do Rio de Janeiro, o Gran Concursos escalou a equipe de professores mais experiente e renomada em preparatórios. Além das tradicionais videoaulas, com a mais alta qualidade audiovisual do mercado, você também contará com materiais de apoio em PDF. Dessa forma, o alinhamento e o compromisso com o que há de mais técnico e fundamental para seus estudos estarão sempre à sua disposição no curso que oferecemos.
Mais detalhes:
- Curso baseado no Edital Nº 001/2025.
- Serão abordados os tópicos mais relevantes de cada disciplina (não necessariamente todos), conforme critério dos respectivos professores.
- Informamos que, para facilitar a compreensão e a absorção dos conteúdos previstos no edital, as videoaulas de determinadas disciplinas foram organizadas com base na lógica didática proposta pelo(a) docente responsável, e não de acordo com a ordem dos tópicos do conteúdo programático do certame.
- Não serão ministrados os seguintes tópicos do Edital: Segurança da Informação: NBR ISO/IEC 15408. Tecnologia: linguagens procedurais embarcadas. Servidores web e de aplicação. IIS, Apache, Nginx. Linguagens de programação: Go. Padrões de frontend: PWA. Frameworks: Flask, NodeJS, Express e NestJS. Ferramentas de gestão de configuração: gRPC e WebSockets. Engenharia de Software: Implementação: orientação a objetos, estrutura de dados e algoritmos. Teste unitário. Mock, stubs. Teste de integração. Teste de RNF (carga, estresse). Gestão de configuração. Linguagens de script (Terraform). Monitoração e observabilidade. Arquitetura: Clean Code. Tecnologias de integração. Workflow. GraphQL. Stream, CORBA. Padrões de microsserviços (SAGA e CQRS). Nuvem: factories. Tópicos Avançados:Análise de dados (Pandas, NumPy, Jupiter).
O rol de professores poderá sofrer acréscimos ou supressões por motivo de força maior, ficando a cargo do Gran as devidas modificações.
AULAS EM PDF:
1. Conteúdo produzido por docentes especializados e com amplos recursos didáticos.
2. Material prático que facilita a aprendizagem de maneira acelerada.
3. Exercícios comentados.
4. Em Conhecimentos Específicos será ministrado exclusivamente os seguintes tópicos do edital: ISO 27000 – Confiabilidade, integridade e disponibilidade. Mecanismos de segurança. Criptografia. Assinatura digital. Garantia de integridade. Controle de acesso. Certificação digital, ICPBrasil. Gerência de riscos. 1.3.1 Ameaça, vulnerabilidade e impacto. Políticas de segurança. NBR ISO/IEC 27001:2013. Políticas de senhas. Autenticação de dois fatores (MFA). OWASP Top 10. Gerenciamento de produtos com métodos ágeis: Scrum, Kanban, XP, Lean. Gerenciamento de serviços (ITIL V4). Containers. Engine (Docker). Orquestração (Kubernetes) Banco de dados. não relacional (orientado a documento, chave- valor, grafo, colunar, Modelagem de banco de dados: físico, lógico e conceitual. Álgebra relacional, SQL/ANSI. Linguagens de programação. Java, JavaScript, Python, PHP, Tecnologias e práticas frontend web: HTML, CSS, Software: Engenharia de requisitos. Técnicas de priorização, de estimativas (Análise de Pontos de Função, Análise e projeto. Implementação: orientação a objetos, estrutura de dados algoritmos. Qualidade. Teste unitário. Mock, stubs. Teste de integração. Teste de RNF (carga, estresse). DevOps, Infraestrutura como código (IAC). Web services. SOAP. Tópicos Avançados: Inteligência artificial. Aprendizado de máquina. Técnicas de classificação. Técnicas de regressão. Técnicas de agrupamento. Técnicas de redução de dimensionalidade. Técnicas de associação. Sistemas de recomendação. Processamento de linguagem natural (PLN). Visão computacional. Deep learning. Machine Learning. Big Data. Fundamentos. Armazenamento de big data. Pipeline de dados. Processamento distribuído. Conceitos de data lake. Armazenamento de Dados. Sistemas de arquivos distribuídos. Processamento de Dados. Conceitos de processamento massivo e paralelo. Processamento em lote (batch). Processamento em tempo real (real time). Processamento MapReduce. Nuvem: IaaS - Infraestrutura com Serviço. SaaS - Software como Serviço. PaaS - Plataforma como Serviço.
6. Não será disponibilizado PDF Sintético.
Sobre o concurso
Última atualização em 02/2026
Garantia de devolução do dinheiro em 7 dias.