TJ SP - Tribunal de Justiça do Estado de São Paulo - Analista de Sistemas Judiciário (Pós-Edital)

Proposta

A fim de preparar os candidatos para concursos públicos para o cargo de Analista de Sistemas Judiciário, o Gran Concursos escalou a equipe de professores mais experiente e renomada em preparatórios para essa área.

No curso TJ SP - Tribunal de Justiça do Estado de São Paulo - Analista de Sistemas Judiciário (Pós-Edital), além das nossas já tradicionais videoaulas, com a mais alta qualidade audiovisual do mercado, você contará também com materiais de apoio em PDF das aulas ministradas pelos professores. Dessa forma, fica claro que este é um produto idealizado para concretizar o sonho de muitos profissionais da área de ingressarem em uma carreira tão respeitada e cobiçada.

Quanto ao corpo docente, é importante ressaltar que a grande maioria dos professores que compõem o curso, além de especialistas, mestres e doutores com vasta experiência em suas áreas de conhecimento, ocupam cargos importantes nas carreiras de Tecnologia da Informação.

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 agora oferecemos.

✅Assinatura Ilimitada: Garanta acesso a todas as inovações lançadas na Reinvenção 2025 para a Assinatura X, além dos diferenciais de estudar com os recursos do Gran.
✅Guia do Aprovado: Acesse guias semanais de planejamento, estruturados por professores e especialistas, de acordo com o concurso e o cargo para o qual está estudando.
✅Questões: Pratique com situações reais de provas. Meça seu desempenho em cada simulado e revise as respostas com videoaulas elaboradas por professores.
✅Estudo com Tecnologia: Audiobooks e gerenciador de estudos.
✅Tutor 24 horas: Permite obter respostas instantâneas enquanto estuda na plataforma do Gran. Surgiu uma dúvida? Basta clicar no botão “Pergunte ao Tutor 24 horas”!
✅Vade Mecum Facilitado: A legislação é uma parte essencial para quem estuda para concursos, sendo tema de muitas questões em todas as carreiras.
✅Cronograma de Estudos Moderno: Integra videoaulas e PDFs no mesmo cronograma (*exclusivo na Assinatura Ilimitada X).
✅MAIA: A Inteligência Artificial do Gran (*exclusivo na Assinatura Ilimitada X).
✅PDF Sintético: Um resumo completo, objetivo, esquematizado e didático das disciplinas (*exclusivo na Assinatura Ilimitada X).
✅Garantia de Atualização Pós-Edital e Fórum de Dúvidas: Atualização das matérias e fórum para tirar dúvidas com toda a nossa equipe.

Mais detalhes

1. Curso baseado no Edital nº 01/2025.
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:
   Legislação: Normativos PDPJ-Br: Resolução CNJ nº 91/2009. Resolução CNJ nº 162/2024.
   Bancos de Dados: Coleta de dados (APIs, web scraping). Linhagem de dados.
   Desenvolvimento de Sistemas: Desenvolvimento híbrido (Flutter, .NET MAUI) e desenvolvimento nativo.
   DevOps e DevSecOps: Segurança Integrada ao Desenvolvimento: práticas de DevSecOps: análise estática/dinâmica (SAST, DAST). Ferramentas de automação de segurança.
   Prova discursiva e estudo de caso.
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: Engenharia de Software: Casos de uso e user stories. Gestão de backlog. Produto Mínimo Viável (MVP). Gestão de dívida técnica. Qualidade de Software: análise estática de código. Mocking e stubs. Revisão de código e programação em par. Infraestrutura como Código (IaC) (Infra): conceitos e ferramentas (Ansible, Terraform, ShellScript). Automação de provisionamento de ambientes. Resiliência de Aplicações (infra): técnicas de cache, fallback, circuit breaker. Planos de recuperação de desastres e contingência. Balanceamento de carga e alta disponibilidade. Desenvolvimento de Sistemas: CSS3, JavaScript. Frameworks JavaScript: AngularJS, Vue.js. Desenvolvimento de Single Page Applications (SPA). Usabilidade e acessibilidade na web (padrões W3C). AJAX e comunicação assíncrona. Desenvolvimento Back-End: conceitos de APIs RESTful: criação, consumo, tratamento de erros, versionamento e documentação (OpenAPI/Swagger). Autenticação e autorização (OAuth, JWT). Principais linguagens: C#(noções de Java). Integração com bancos de dados. Desenvolvimento para Dispositivos Móveis: conceitos básicos e melhores práticas. Desenvolvimento híbrido (Flutter, .NET MAUI) e desenvolvimento nativo. Banco de Dados: Transações. Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBD): Oracle, SQL Server e MySQL. Otimização de consultas. Administração de Bancos de Dados: Backup e restore. Monitoramento e tuning de performance. Segurança e controle de acesso. Integração e Ingestão de Dados: Processos ETL/ELT. Ferramentas de integração de dados. Ferramentas e técnicas: Spark, Hadoop, HDFS, MapReduce. Qualidade de Dados: metadados e linhagem de dados. Coleta de dados (APIs, web scraping). Feature engineering e divisão de dados (amostragem, cross-validation). Inteligêencia Aritificial: Algoritmos básicos (regressão linear, árvores de decisão). Bibliotecas de IA (TensorFlow, Scikit-learn) – noções gerais. Aplicações práticas: análise preditiva e automação. DEVOPS E DEVSECOPS 1. Integração Contínua/Entrega Contínua (CI/CD): automação de pipelines e integração de ambientes. Práticas de DevOps: versionamento, pipelines CI/CD, automação de banco de dados. Segurança Integrada ao Desenvolvimento: práticas de DevSecOps: análise estática/dinâmica (SAST, DAST). Ferramentas de automação de segurança. Segurança da Informação e Desenvolvimento Seguro: Segurança de Dados: impacto da proteção de dados pessoais no desenvolvimento de sistemas. Ingraestrutura e Computação em Nuvem: Conteinerização: Docker e Kubernetes (conceitos básicos e uso). Arquitetura de Software. Arquitetura de Desenvolvimento da PDPJ-Br.
5. Não serão ministrados em PDF: PDFs Sintéticos.