Apostila UFRN 2025 Analista de Tecnologia da Informação (Ciência de Dados)

.ESTÁ DIRECIONADA AOS CONTEÚDOS PRINCIPAIS COBRADOS NO EDITAL, APOSTILA ATUALIZADA DE ACORDO COM O EDITAL 2025, APOSTILA PERSONALIZADA. 

LÍNGUA PORTUGUESA

1. Organização do texto: 1.1. Propósito comunicativo; 1.2. Tipos de texto (dialogal, descritivo, narrativo, injuntivo, explicativo e argumentativo); 1.3. Gêneros discursivos; 1.4. Mecanismos coesivos; 1.5. Fatores de coerência textual; 1.6. Progressão temática; 1.7. Paragrafação; 1.8. Citação do discurso alheio; 1.9. Informações implícitas; 1.10. Linguagem denotativa e linguagem conotativa. 2. Conhecimento linguístico: 2.1. Variação linguística; 2.2. Classes de palavras: usos e adequações; 2.3. Convenções da norma padrão (no âmbito da concordância, da regência, da ortografia e da acentuação gráfica); 2.4. Organização do período simples e do período composto; 2.5. Pontuação; 2.6. Relações semânticas entre palavras (sinonímia, antonímia, hiponímia e hiperonímia).

LEGISLAÇÃO

1. Lei nº 8.112, de 11 de dezembro de 1990 – Regime jurídico dos servidores públicos civis da União, das autarquias e das fundações públicas federais; 2. Lei nº 9.784, de 29 de janeiro de 1999 – Regula o processo administrativo no âmbito da Administração Pública Federal; 3. Estatuto da UFRN; 4. Código de Conduta dos agentes públicos e estudantes da UFRN; 5. Plano de Desenvolvimento Institucional da UFRN 2020-2029.

CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS

1. Fundamentos matemáticos e estatísticos. 1.1. Fundamentos matemáticos para ciência de dados. 1.2. Fundamentos estatísticos para ciência de dados. 2. Linguagens de programação e versionamento de código. 2.1. Linguagem de programação Python 3.x ou superiores e bibliotecas pandas, numpy e plotly. 2.2. Versionamento de código e pipelines CI/CD para projetos de ciência de dados. 3. Metodologias para projetos de Ciência de dados. 4. Aprendizado de Máquina. 4.1. Aprendizado de máquina supervisionado, não supervisionado e fracamente supervisionado. 4.2. Ferramentas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para Python. 4.3. Aprendizado profundo aplicado ao Processamento de Linguagem Natural. 4.4. Ferramentas para integração com grandes modelos de linguagem (LLMs) e agentes baseados em LLMs. 5. Legislação. 5.1. Legislação em segurança da informação (LGPD, Marco Civil da Internet, Gestão de segurança da informação (Normas NBR ISO/IEC 27001 e 27002), Gestão de riscos e continuidade de negócio (Normas NBR ISO/IEC27005e15999)).