SUSEP - Superintendência de Seguros Privados - Conhecimentos Específico para o Cargo 4: Analista Técnico - Área: Tecnologia da Informação e Ciência de Dados

Mais detalhes

1. Curso baseado no edital EDITAL DE INTIMAÇÃO Nº 27, DE 7 DE FEVEREIRO DE 2025.
2. Serão abordados os tópicos mais relevantes de cada disciplina (não necessariamente todos), conforme critério dos respectivos professores.
3. As videoaulas ainda não disponibilizadas serão acrescidas de forma gradual, conforme o cronograma de gravação dos professores. Periodicamente, divulgaremos o cronograma com os novos vídeos a serem disponibilizados.
4. Não serão ministrados os seguintes tópicos do Edital: ENGENHARIA DE SOFTWARE:  microsserviços, DDD (domain driven design). INFRAESTRUTURA DE TI:Ansible. 
5. A coordenação pedagógica, juntamente com toda a equipe de professores, está trabalhando com total dedicação para uma preparação verdadeiramente completa e eficaz.
6. 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.

O rol de professores poderá sofrer acréscimos ou substituições por motivos de força maior, ficando a cargo do Gran Concursos realizar as modificações necessárias.

AULAS EM PDF AUTOSSUFICIENTES:

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. Não serão ministrados em PDF: Em Conhecimentos Específicos: Ciência de Dados e Banco de Dados: Redes neurais artificiais. Visão computacional. Deep learning. ETL e ELT. Técnicas para lidar com desbalanceamento dos dados; seleção, extração e criação de novas características (feature engineering). Modelagem: otimização de hiperparâmetros, técnicas de regularização, métricas para avaliação e seleção de modelos, validação de modelos. Aplicações em Python: análise de dados, técnicas de classificação, técnicas de regressão, ensembling de modelos, técnicas de agrupamento, técnicas de redução de dimensionalidade, técnicas de associação e sistemas de recomendação. MLOps: Gestão de código, treinamento, implantação, monitoramento e versionamento de modelos, automação do ciclo de produção. Banco de Dados: PL/SQL. DataLake, DataMesh. Segurança da Informação: Gestão de identidades e acesso: métodos de autenticação e autorização, SSO (single sign-on), SAML (security assertion markup language), OAuth2, OpenID Connect, JWT (JSON web token). Privacidade e segurança por padrão. Eavesdropping, injection (SQL, LDAP), XSS (cross-site scripting), quebra de autenticação e gerenciamento de sessão, referência insegura a objetos, cross-site request forgery, armazenamento inseguro de dados criptografados. Controles e testes de segurança para aplicações web e web services. Autenticação em múltiplos fatores (MFA). Frameworks de segurança da informação e segurança cibernética: MITRE ATT&CK, CIS controls e NIST cybersecurity framework (NIST CSF). Proteção de dados em trânsito e em repouso. Segurança em nuvens e de contêineres. Lei nº 13.709/2018 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais) e suas alterações. Engenharia de Software: Arquitetura de sistemas web: gRPC, WebSockets, TLS, servidores proxy, cache, DNS, balanceamento de carga, tolerância a falhas e escalabilidade em sistemas web. Práticas de UX e UI design. GIT. Transações distribuídas. Arquitetura de software: arquitetura multicamadas, arquitetura orientada a serviços, microsserviços, padrões arquiteturais (SOAP e REST), DDD (domain driven design), clean architecture, serverless, arquitetura baseada em nuvem. Engenharia de requisitos: usabilidade. 2.0, MPS.BR — Referência Guia Geral MPS Software 2023. Práticas: gerência de configuração, e paradigmas de programação, linguagens e frameworks (Java, JavaScript, CSS, XML, JSON, C#, ASP.NET, Delphi 7, Angular). Contagem em projetos: IFPUG e NESMA, uso de deflatores. Infreaestrutura de TI: SDN. Noções de infraestrutura como código e automação de infraestrutura de TI. Ambientes virtualizados: Docker e Kubernetes (boas práticas para infraestrutura e orquestração de contêineres) e administração e gerenciamento de ambientes virtualizados. Radius, autenticação, certificados, Active Directory (AD). Monitoramento e análise de sistemas em produção por meio do uso de ferramentas de monitoramento e logging: Nagios, Prometheus, Grafana, Elasticsearch, Kibana, application performance monitoring (APM). SSL/TLS, lightweight directory access protocol (LDAP), network file system (NFS), server message block (SMB). Administração e operação de sistemas operacionais: Microsoft Windows Server. Conceitos e ferramentas de orquestração e automação de infraestrutura: Puppet, Ansible. Gestão de TI: Governança de TI do SISP (https://www.gov.br/governodigital/pt-br/estrategias-e-governanca-digital/sisp/documentos/guia-degovtic-do-sisp). Fluxo contínuo e gestão visual. Limites de trabalho em progresso (WIP). Métricas e melhorias contínuas no Kanban. Técnicas de estimativa ágil (planning poker e story points). Ferramentas e técnicas: indicadores de desempenho em projetos, MS Project e técnicas de acompanhamento de projetos.
5. Não serão ministrados em PDF: PDFs Sintéticos.