Apostila FUNPRESP - EXE 2024 - ANALISTA DE PREVIDÊNCIA COMPLEMENTAR - ÁREA 8: ESTATÍSTICA, CIÊNCIA DE DADOS E INOVAÇÃO. 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.

ÉTICA E INTEGRIDADE:

1 Ética, princípios e valores corporativos. 2 Código de Conduta Ética e Disciplinar da Funpresp-Exe. 3 Integridade corporativa. 3.1 Elaboração de programa de integridade corporativa. 3.2 Implementação e monitoramento de programa de integridade corporativa. 3.3 Boas práticas em programas de integridade corporativa. 3.4 Benefícios do programa de integridade corporativa. 4 Práticas ESG corporativas. 4.1 Planejamento, implementação e monitoramento das práticas ESG corporativas. 4.2 Boas práticas para uma agenda ESG corporativa. 4.3 Benefícios da implementação das práticas ESG corporativas.

RACIOCÍNIO LÓGICO E ANALÍTICO:

1 Raciocínio analítico e argumentação. 1.1 O uso do senso crítico na argumentação. 1.2 Tipos de argumentos: argumentos falaciosos e apelativos. 1.3 Comunicação eficiente de argumentos. 2 Noções de lógica. 3 Diagramas lógicos: conjuntos e elementos. 4 Lógica da argumentação. 5 Tipos de raciocínio. 6 Conectivos lógicos. 7 Proposições lógicas simples e compostas. 8 Elementos de teoria dos conjuntos, análise combinatória e probabilidade. 9 Raciocínio lógico envolvendo problemas com frações, conjuntos, porcentagens e sequências com números, figuras, palavras.

PREVIDÊNCIA COMPLEMENTAR NO BRASIL:

1 Regimes de previdência. 1.1 Regime Geral de Previdência Social. 1.2 Regimes próprios de previdência social. 1.3 Regime de previdência complementar. 2 Previdência complementar no Brasil. 2.1 Regramento constitucional. 2.2 Órgãos regulador, fiscalizador e supervisor. 2.3 As entidades fechadas de previdência complementar: classificação, composição, atribuições. 3 Leis Complementares nº 108/2001 e nº 109/2001. 4 Lei nº 12.618/2012 (autorizou a criação da Funpresp-Exe) e suas alterações. 5 Decreto nº 7.808/2012 (cria a Fundação de Previdência Complementar do Servidor Público Federal do Poder Executivo - Funpresp-Exe). 6 Estatuto da FunprespExe (Capítulos I e II). 7 Regimento Interno da Funpresp-Exe (Capítulos I e II). 8 Regulamentos dos planos de benefícios da Funpresp-Exe: ExecPrev e LegisPrev (Capítulos I a III). 9 Lei nº 11.053/2004 (Regime de tributação e suas alterações). 10 Resolução Previc nº 23/2023 (Capítulo I, Capítulo II - Seções I e II).

CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS:

ESTATÍSTICA E CIÊNCIA DE DADOS: 1 Modelagem estatística de dados (técnicas de modelagem estatística, incluindo regressão, análise de sobrevivência, e séries temporais). 2 Linguagens de programação (Python e R para desenvolvimento de algoritmos e análises estatísticas). 3 Desenvolvimento de projetos digitais. 4 Banco de dados (SQL). 5 Modelagem de bancos de dados: modelagem de dados, normalização, modelagem dimensional e criação de esquemas de banco de dados eficientes. 6 Machine Learning: algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, bibliotecas de machine learning, técnicas de modelagem preditiva para prever tendências e comportamentos em grandes conjuntos de dados. 7 Análise quantitativa. 8 Manipulação e limpeza de dados. 9 Visualização de dados: gráficos e dashboards. INOVAÇÃO: 1 Inovação e Design thinking. 2 Gestão de projetos: experiência com metodologias ágeis (Scrum e Kanban) e ferramentas de gestão de projetos (Trello e Planner). 3 Data analytics. 4 Ferramentas de análise de dados: Tableau, Power BI e linguagens de programação (Python e R). 5 Transformação digital. 6 Marketing e comunicação: suporte para estratégias de comunicação e marketing inovadoras, utilizando mídias digitais e técnicas de storytelling para engajar e direcionar ações ao público-alvo. 7 User experience (UX).