Analista de Tecnologia da Informação - Desenvolvimento de Software (Perfil 3)

Grade curricular

DATAPREV — Edital 001/2026, retificado em 29/07/2026 — Anexo I CONHECIMENTOS GERAIS 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 em língua inglesa e itens gramaticais relevantes para o entendimento dos sentidos dos textos. RACIOCÍNIO LÓGICO: 1 Estruturas lógicas. 2 Lógica de argumentação: analogias, inferências, deduções e conclusões. 3 Lógica sentencial (ou proposicional). 3.1 Proposições simples e compostas. 3.2 Tabelas-verdade. 3.3 Equivalências. 3.4 Diagramas lógicos. 4 Lógica de primeira ordem. 5 Raciocínio lógico envolvendo problemas aritméticos, geométricos e matriciais ATUALIDADES E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: 1 Tópicos relevantes e atuais de diversas áreas, tais como segurança, transportes, política, economia, sociedade, educação, saúde, cultura, tecnologia, energia, relações internacionais, desenvolvimento sustentável e ecologia. 2 Inteligência Artificial: fundamentos e aplicações: conceitos de inteligência artificial; aprendizado da máquina; introdução aos modelos generativos e modelos de linguagem; ética, governança e privacidade em IA. LEGISLAÇÃO ACERCA DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E PROTEÇÃO DE DADOS: 1 Lei nº 12.527/2011 (Lei de Acesso à Informação): capítulos I, II, III, IV e V; Dec. nº 7.724 e nº 7845. 2 Lei nº 12.737/2012 (Lei de Delitos Informáticos): art. 2º. 3 Lei nº 12.965/2014 (Marco Civil da Internet): capítulos II, Seção I, e III, Seções I e II. 4 Lei nº 13.709/2018 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD): capítulos I, II, III, IV, VII, VIII e IX. CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS — DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS: 1. Desenvolvimento de sistemas. Desenvolvimento em Linguagens de programação Java (versão 6 ou superior), JavaEE (versão 6 ou superior), JakartaEE, JPA (versão 2 ou superior), Javascript, frameworks JUnit, Hibernate, JSF, Primefaces, Spring, SpringCloud e SpringBoot. Desenvolvimento para dispositivos móveis (Android e iOs). Desenvolvimento em ferramentas low-code e no-code. 2 Análise estática de código-fonte (clean code e ferramenta SonarQube). 3 Arquitetura de software. Interoperabilidade de sistemas. Arquitetura e linguagem orientada a serviços. Web services. Mensageria. API, Swagger. Arquitetura e linguagem orientada a objetos. Arquitetura de aplicações para ambiente web. Servidor de aplicações. Servidor web. 4 Ambientes Internet, extranet, intranet e portal: finalidades, características físicas e lógicas, aplicações e serviços. 5 Padrões XML, XSLT, UDDI, REST e JSON. 6 DevOps. 7 Ferramenta de Gestão da configuração GIT. TESTES: conceitos básicos de testes de aplicações. Testes unitários. Testes de integração. Testes ágeis. Teste de usabilidade de software. Testes automatizados. Tipos de testes. Test-driven development (TDD). Gestão do ciclo de vida de testes. 7.1 RPA (robotic process automation). 8 Metodologias Ágeis de Desenvolvimento. 8.1 Scrum, 8.2 Kanban, 8.3 XP. 9 Padrões de desenvolvimento e reuso. 10 Codificação de software (transacionais, analíticos, mobile e API). 11 Metodologia de Ponto de Função e Story Points. 12 Engenharia de Requisitos. 12.1 Classificação de Requisitos. 12.2 Processo de Engenharia de Requisitos. 12.3 Técnicas de Elicitação de Requisitos. 13. Tecnologias e práticas frontend web: HTML, CSS, UX, Ajax, frameworks (VueJS, Angular e React). 13.1 Padrões de frontend. 13.2 SPA e PWA. 14 Protocolos HTTPS, SSL/TLS. 15 Blockchain. 16 Design de software. 17 Arquitetura hexagonal, microsserviços (orquestração de serviços e API gateway) e containers. 18 Transações distribuídas. 19 User Experience (UX). 19.1 Sistemas de gestão de conteúdo. 19.1.1 Conceitos básicos e aplicações. 19.1.2 Arquitetura de informação. 19.1.3 Portais corporativos. 19.1.4 Conceitos básicos e aplicações. 19.1.5 Workflow. 19.1.6 Conceitos de acessibilidade e usabilidade. 19.1.7 Desenho e planejamento de interação em aplicações web. 20 Conceitos de Inteligência Artificial, Análise de Dados e Big Data. INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS (BUSINESS INTELLIGENCE): 1 Conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de business intelligence (BI). 2 Sistemas de suporte a decisão e gestão de conteúdo. 3 Arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL e OLAP. 4 Definições e conceitos de data warehouse e data mining. 5 Visualização de dados: BD individuais e cubos. 6 Mapeamento das fontes de dados: técnicas para coleta de dados. 7 Arquitetura de business intelligence. SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO: 1 Políticas de segurança da informação. 2 Procedimentos de segurança, conceitos gerais de gerenciamento. 3 Normas ABNT NBR ISO/IEC 27001:2022 e ABNT NBR ISO/IEC 27002:2022. 4 Confiabilidade, integridade e disponibilidade. 5 Mecanismos de segurança. 5.1 Controle de acesso. Protocolo OAuth2. SSO (Single sign-on). 6 Gerência de riscos. 6.1 Ameaça, vulnerabilidade e impacto. 7 Ciclo de Vida de Desenvolvimento Seguro (SDL – Security Development Lifecycle), OWASP Top 10 (https://owasp.org/www- project-topten/). 8 Análise estática e dinâmica de código (SAST – Static Application Security Testing e DAST – Dynamic Application Security Testing”). BANCO DE DADOS: 1 Modelagem de dados (conceitual, lógica e física). 2 Abordagem relacional e multidimensional. 3 Normalização das estruturas de dados. 4 Integridade referencial. 5 Metadados. 6 Modelagem dimensional. 7 Linguagem de consulta estruturada (SQL). 8 Linguagem de definição de dados (DDL). 9 Linguagem de manipulação de dados (DML). 10 SGBD. 11 Propriedades de banco de dados. 12 Banco de dados NoSQL. 13 Banco de dados em memória. 14 Data lakes e soluções para big data. 15 Dados Estruturados e não Estruturados. 16 Avaliação de modelos de dados. 17 Técnicas de Integração e Ingestão de Dados (ETL/ELT, Transferência de Arquivos e Integração via Base de Dados). GESTÃO E GOVERNANÇA DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO: 1 Gerenciamento de projetos: conceitos; áreas de conhecimento, projetos, programas, portfólio, Tipos de Abordagem: tradicional, hibrida e ágil (Framework Scrum, Metodologia Lean, e Método Kanban); Guia Scrum de prática ágil para gerenciamento de projetos 2 Processos, grupos de processos e área de conhecimento. 3 Gestão de riscos. 4 Gerenciamento de serviços (ITIL v4). 4.1 Conceitos básicos, disciplinas, estrutura e objetivos. 5 Governança de TI (COBIT 2019). 5.1 Conceitos básicos, estrutura e objetivos. 6 Conceitos de gestão de processos e modelagem de processos de negócio usando BPMN. Fonte: https://conhecimento.fgv.br/sites/default/files/concursos/edital-retificado-dataprev.pdf