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Resumo Esquematizado em Áudio + PDF para concurso TJ PB 2026 para Analista Judiciario Ti Ciencia e Analise de Dados

Formato
Resumo Esquematizado em Áudio + PDF
Órgão
TJ
Cargo
Analista Judiciario Ti Ciencia e Analise de Dados
Banca
FGV
UF
PB
Edição do material
2026

Preço: R$ 59,90

Sobre este material

Resumo Esquematizado em Áudio + PDF para concurso TJ PB 2026 para Analista Judiciario Ti Ciencia e Analise de Dados

Conteúdo programático

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Língua Portuguesa

  • Compreensão e interpretação de textos de gêneros variados. Reconhecimento de tipos e gêneros textuais.
  • Domínio da ortografia oficial.
  • Domínio dos mecanismos de coesão textual. Emprego de elementos de referenciação, substituição e repetição, de conectores e de outros elementos de sequenciação textual. Emprego de tempos e modos verbais.
  • Domínio da estrutura morfossintática do período. Emprego das classes de palavras. Relações de coordenação entre orações e entre termos da oração. Relações de subordinação entre orações e entre termos da oração. Emprego dos sinais de pontuação. Concordância verbal e nominal. Regência verbal e nominal. Emprego do sinal indicativo de crase. Colocação dos pronomes átonos.
  • Reescrita de frases e parágrafos do texto. Significação das palavras. Substituição de palavras ou de trechos de texto. Reorganização da estrutura de orações e de períodos do texto. Reescrita de textos de diferentes gêneros e níveis de formalidade.
  • Redação Oficial.

Raciocínio Lógico e Matemático

  • Conjuntos numéricos; Razões e proporções; Regra de três simples e composta; Porcentagem; Juros simples e compostos; Equações, inequações e sistemas de equações; Funções; Sequências; Matrizes e determinantes; Probabilidade; Análise combinatória; Estatística descritiva; Proposições lógicas; Conectivos; Tabelas verdade; Equivalências e negações; Argumentação lógica; Diagramas lógicos; Resolução de problemas envolvendo raciocínio lógico-matemático.
  • Fundamentos de Tecnologia da Informação
  • Arquitetura de computadores. Sistemas operacionais. Redes de computadores e protocolos TCP/IP. Bancos de dados. Computação em nuvem.
  • Engenharia De Software: Ciclo de vida de sistemas. Engenharia de requisitos. Arquitetura e integração de sistemas. Metodologias ágeis (Scrum e Kanban). Qualidade e testes de software.
  • Segurança Da Informação: Confidencialidade, integridade e disponibilidade. Controle de acesso. Gestão de riscos e incidentes. Continuidade de negócios. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (Lei nº 13.709/2018). Normas ISO/IEC 27001, 27002 e 27005.
  • Governança e Gestão de TI: COBIT 2019 e ITIL 4. Planejamento estratégico. Gestão de projetos, processos e serviços de TI. Indicadores de desempenho. Contratações de soluções de TIC.
  • Gestão de Dados e Inteligência Artificial: Modelagem e governança de dados. SQL. Business Intelligence (BI). Fundamentos de inteligência artificial, aprendizado de máquina e IA generativa.
  • Transformação Digital no Poder Judiciário: Governo digital. Automação de processos. Interoperabilidade. Processo Judicial Eletrônico (PJe). Plataforma Digital do Poder Judiciário (PDPJ-Br). Acessibilidade digital.
  • Normas de TIC no Poder Judiciário: Resoluções CNJ nº 370/2021, nº 396/2021, nº 468/2022, nº 615/2025, com suas alterações. Gestão de Processos e Documentos do Poder Judiciário (MoReq-Jus). Gestão documental arquivística digital: metadados, ciclo de vida, preservação e RDC-Arq. Resolução CNJ n. 522/2023, com suas alterações. Plano Diretor de Tecnologia da Informação do TJPB (PDTI 2024–2026).

Conhecimentos Específicos — Analista Judiciário TI – Ciência e Análise de Dados

  • ENGENHARIA DE DADOS: Data Warehouse, Data Lake e Data Lakehouse: conceitos, diferenças e arquitetura de dados para grandes volumes. Pipelines ETL e ELT: extração, transformação, integração, carga e disponibilização de dados. Orquestração de pipelines de dados e integração de repositórios institucionais. Engenharia de recursos (feature engineering).
  • LINGUAGENS DE CONSULTA E MANIPULAÇÃO DE DADOS: SGBDs relacionais de mercado: PostgreSQL, Oracle, MySQL/MariaDB e Microsoft SQL Server. SQL: subconsultas e funções de agregação (GROUP BY e HAVING). SQL: funções de janela (window functions): ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD e agregações com OVER e PARTITION BY. Otimização de consultas (query tuning): planos de execução, indexação, estatísticas e particionamento. Manipulação e análise de dados com Python: bibliotecas Pandas e NumPy. Noções de linguagem R. Bancos de dados NoSQL: modelos chave-valor, documentos (MongoDB), colunares e grafos.
  • ESTATÍSTICA E MODELOS ANALÍTICOS: Estatística descritiva: medidas de tendência central (média, mediana e moda) e de dispersão (amplitude, variância, desvio padrão e coeficiente de variação). Probabilidade e distribuições de probabilidade: binomial, Poisson e normal. Estatística inferencial: intervalos de confiança e testes de hipóteses (nível de significância, valor-p e erros dos tipos I e II). Correlação. Aprendizado de máquina supervisionado: regressão, árvores de decisão, SVM e Random Forest; inteligência artificial e análise de dados aplicadas ao apoio à tomada de decisão no Poder Judiciário: modelos preditivos para identificação de tendências, gargalos de vazão processual e padrões de litigiosidade predatória.
  • BUSINESS INTELLIGENCE E JURIMETRIA: Painéis executivos (dashboards) e relatórios dinâmicos em ferramentas de mercado (Microsoft Power BI e Tableau). Storytelling com dados. Estudos jurimétricos de suporte à alta gestão. Métricas judiciais: Taxa de Congestionamento, IPC-Jus e Metas Estratégicas.
  • QUALIDADE, GOVERNANÇA E INTEGRAÇÃO NACIONAL DE DADOS: Qualidade de dados: saneamento, higienização, validação, cruzamento e qualificação de bases de dados institucionais e processuais. Governança de dados: framework DAMA-DMBOK, gestão de metadados e ciclo de vida da informação. Base Nacional de Dados do Poder Judiciário (DataJud, Resolução CNJ nº 331/2020): regras, payloads e remessa contínua de metadados processuais.
  • INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: Aprendizado de máquina não supervisionado: K-Means e agrupamento hierárquico. Processamento de linguagem natural: pré-processamento de texto (tokenização, stemming, lematização e remoção de stop words); representação de texto: TF-IDF e word embeddings. Governança algorítmica: avaliação de impacto algorítmico, transparência, explicabilidade, auditabilidade e supervisão humana; normas do CNJ sobre IA no Judiciário: vedações e limites de uso de IA em atos decisórios.
  • A FGV não quer só quem sabe TI — quer quem sabe pensar com dados.

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