Apostila EMPRAPA 2024 ESSA APOSTILA, ESTÁ DIRECIONADA AOS CONTEÚDOS PRINCIPAIS COBRADOS NO EDITAL, APOSTILA ATUALIZADA DE ACORDO COM O EDITAL 2024, APOSTILA PERSONALIZADA.

LÍNGUA PORTUGUESA

1 Compreensão e interpretação de textos de gêneros variados. 2 Reconhecimento de tipos e gêneros textuais. 3 Domínio da ortografia oficial. 4 Domínio dos mecanismos de coesão textual. 4.1 Emprego de elementos de referenciação, substituição e repetição, de conectores e de outros elementos de sequenciação textual. 4.2 Emprego de tempos e modos verbais. 5 Domínio da estrutura morfossintática do período. 5.1 Emprego das classes de palavras. 5.2 Relações de coordenação entre orações e entre termos da oração. 5.3 Relações de subordinação entre orações e entre termos da oração. 5.4 Emprego dos sinais de pontuação. 5.5 Concordância verbal e nominal. 5.6 Regência verbal e nominal. 5.7 Emprego do sinal indicativo de crase. 5.8 Colocação dos pronomes átonos. 6 Reescrita de frases e parágrafos do texto. 6.1 Significação das palavras. 6.2 Substituição de palavras ou de trechos de texto. 6.3 Reorganização da estrutura de orações e de períodos do texto. 6.4 Reescrita de textos de diferentes gêneros e níveis de formalidade. 

LÍNGUA INGLESA 

1 Compreensão de textos escritos em língua inglesa. 2 Itens gramaticais relevantes para compreensão dos conteúdos semânticos. 3 Versão do Português para o Inglês: fidelidade ao texto-fonte; respeito à qualidade e ao registro do textofonte; correção morfossintática e lexical. 4 Tradução do Inglês para o Português: fidelidade ao texto‐fonte; respeito à qualidade e ao registro do texto‐fonte; correção morfossintática e lexical. 

NOÇÕES DE LÓGICA E DE ESTATÍSTICA

1 Raciocínio lógico. 1.1 Estruturas lógicas. 1.2 Lógica de argumentação: analogias, inferências, deduções e conclusões. 1.3 Lógica sentencial (ou proposicional). 1.3.1 Proposições simples e compostas. 1.3.2 Tabelas-verdade. 1.3.3 Equivalências. 10.3.4 Leis de Morgan; problemas. 2 Noções de estatística. 2.1 População e amostra. 2.2 Histogramas e curvas de frequência. 2.3 Medidas de posição: média, moda, mediana e separatrizes. 2.4 Medidas de dispersão absoluta e relativa. 2.5 Probabilidade condicional, independência. 2.6 Variável aleatória e funções de distribuição

ÉTICA E LEGISLAÇÃO 

1 Código de Conduta, Ética e Integridade da Embrapa (disponível no endereço eletrônico https://www.embrapa.br/documents/10180/56556577/C%C3%B3digo_Conduta_Etica_Integridade_daE mbrapa.pdfRC207.pdf/caa4d33e-7a5a-d048-0da7-12583d0eaf64). 2 Estatuto jurídico da empresa pública, da sociedade de economia mista e de suas subsidiárias, no âmbito da União, dos estados, do Distrito Federal e dos municípios: Lei nº 13.303/2016 e Decreto nº 8.945/2016 e alterações. 3 Estatuto da Embrapa aprovado em 24/04/2024 (disponível no endereço eletrônico https://www.embrapa.br/documents/10180/36830205/8%C2%AA+AGO+24abr2024+- +Estatuto/f6eadc9b-65aa-36c0-27ee-bfffdbb7358f). 4 Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD: Lei nº 13.709/2018 e suas alterações.

PLANO DIRETOR DA EMBRAPA: Plano Diretor da Embrapa 2024-2030 (disponível no endereço eletrônico https://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/bitstream/doc/1163372/1/PDE-2024-2030.pdf).

ATUALIDADES 

1 Tópicos relevantes e atuais de diversas áreas, tais como cultura, desenvolvimento sustentável, economia, ecologia, educação, energia, mudanças climáticas, política, relações internacionais, saúde, segurança, sociedade, tecnologia e transportes. 

CONHECIMENTOS COMPLEMENTARES

ÁREA 8: GESTÃO DA INFORMAÇÃO:

1 Administração de sistemas e infraestrutura de TI. 2 Arquitetura da informação e estruturas de dados. 3 Arquitetura de rede. 3.1 Projeto, configuração e administração de redes de computadores. 3.2 Implementação e monitoramento de medidas de segurança como firewalls, VPNs, IDS, IPS. 4 Base de dados. 5 Ciclo de vida do software. 6 Ciência de dados. 7 Computação em nuvem. 7.1 Conceitos. 7.2 Serviços. 7.3 Plataformas de computação em nuvem: AWS, Azure, Google Cloud. 8 Frameworks e padrões de arquitetura de software e serviços. 9 Fundamentos de ciência da informação. 10 Gerenciamento de servidores Windows e Linux. 11 Gestão de informações. 11.1 Princípios de segurança da informação, classificação e controle de acesso em sistemas computacionais. 12 Gestão de infraestrutura e redes de computadores. 13 Gestão de projetos. 13.1 Conceitos, escopo, tempo, custos, qualidade, recursos humanos, comunicações, riscos, aquisições, partes interessadas. 14 Gestão de redes e infraestrutura tecnológica. 15 Governança de TI. 16 Inteligência artificial. 17 Metodologias ágeis de desenvolvimento de software. 18 Planejamento e gestão estratégica: conceitos, princípios, etapas, níveis, métodos e ferramentas. 19 Qualidade e testes de software. 20 Segurança da informação. 20.1 Princípios, normas e melhores práticas de segurança da informação como criptografia, autenticação, controle de acesso, backup, auditoria. 21 Serviços de TI. 22 Servidores web, rede e comunicações. 23 Sistemas de informação. 24 Suporte técnico aos usuários. 25 Usabilidade e experiência de usuário. 26 Lei nº 12.527/2011. 27 Lei nº 13.709/2018. 

CONHECIMENTOS ESPECIFICOS CARGO 40001066: ANALISTA – ÁREA: GESTÃO DA INFORMAÇÃO – SUBÁREA: ENGENHARIA DE SOFTWARE

1 Aplicações web. 2 Aplicações para dispositivos móveis. 2.1 Padrões de programação para smartphones e tablets. 2.2 Plataformas de programação e emuladores. 2.3 Componentes de interface com o usuário. 2.4 Tecnologias de persistência de dados em dispositivos móveis. 3 Implementação e gestão de bancos de dados espaciais. 4 Tratamento e análise de grandes volumes de dados. 4.1 Data Warehouse. 4.2 Descoberta de conhecimento e mineração de dados. 4.3 Estatística aplicada a tratamento de dados. 5 Linguagens de programação e frameworks para o desenvolvimento de aplicações web e aplicativos móveis. 5.1 Flutter. 5.2 JavaScript. 6 Definição e construção de Design System e UX Design. 7 Frameworks para o desenvolvimento de APIs. 8 DevOps e gestão de pipelines no GitLab CI e Jenkins. 9 Orquestração de contêineres: Docker Swarm e Kubernetes. 10 Uso de frameworks de deep learning (TensorFlow, PyTorch e Keras) e de modelos de detecção de objetos (Yolo). 11 Engenharia de software. 11.1 Modelos de ciclo de vida de software. 11.2 Metodologias de desenvolvimento de software Scrum, Lean, Kanban. 11.3 Práticas ágeis de desenvolvimento de software. 11.4 Qualidade e testes de software. 11.5 Usabilidade e experiência de usuário. 11.6 Frameworks e padrões de arquitetura de software e serviços. 12 Sistemas de banco de dados. 12.1 Projeto de banco de dados: projeto conceitual, lógico e físico. 12.2 Abordagem entidade-relacionamento (E-R). 12.3 Modelo relacional: conceitos, restrições de integridade, mapeamento de modelos E-R para esquemas relacionais. 12.4 Dependências funcionais e normalização. 12.5 Linguagem SQL: DDL, DML, restrições de integridade, visões, autorização de acesso. 12.6 Sistemas de gerência de bancos de dados. 12.6 Bancos de dados NoSQL: definição de NoSQL, orientação a agregados, tipos de SGBD NoSQL (chave valor, chave. valor orientado a documentos, família de colunas, grafos). 13 Arquitetura de sistemas de computação. 14 Linguagens de programação. 14.1 Python, PHP e Java. 15 Sistemas de informação. 16 Governança e gestão de TI. 16.1 ITIL v4. 16.2 COBIT 2019. 16.3 Governança digital. 16.4 Gestão de relacionamento.