Conteúdo Programático

Conhecimentos Básicos

(Conforme solicitado pelo Edital 2025)
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 texto-fonte; 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.
Metodologia de Pesquisa: 1 Conhecimento científico e outras classes de conhecimento. 2 Ciências formais e factuais. 2.1 Ciências físicas e sociais. 2.2 Ciências básicas e aplicadas. 2.3 abordagens mecanicistas e holísticas. 3 Problemas de construção do conhecimento científico. 3.1 teoria e empiria, 3.2 lógica e evidência. 3.3 razão e intuição. 3.4 Causalidade, objetividade, neutralidade, linearidade, observação e sentidos. 3.5 especificidade e generalidade do conhecimento, falsificabilidade, predição e controle. 3.6 paradigmas e mudanças, realismo e relativismo. 4 Abrangências da explicação científica: descrições, correlações, teorias, modelos, sistemas, emergentismo, reducionismo, holismo. 5 O modelo clássico da pesquisa: o problema e a sua identificação, conceitos, fundamentação teórica, indução, dedução, hipóteses e plano de prova, suporte bibliográfico, delineamento da pesquisa, princípios do planejamento de ensaios experimentais, métodos e técnicas, variáveis e constantes, evidências e interpretação, resultados e redação de relatórios. 6 O papel dos ensaios comparativos. 7 Tendências recentes de concepção da pesquisa: pesquisação, pesquisa participativa, pesquisa sistêmica, holismo, paradigma ecológico, feminismo, perspectivas emergentes. 8 O projeto de pesquisa no Sistema Nacional de Pesquisa Agropecuária: finalidade, justificativa, objetivos, metas, procedimentos, cronograma e recursos, evidências e resultados. 9 Lógica dos procedimentos da pesquisa: uso de dados secundários, experimentação, amostragem, observação naturalista, qualidade, quantidade, mensuração, escalas, uso de estatística. 10 Casualização e controle de erro. 11 Problemas especiais da pesquisa aplicada: identificação de problemas de pesquisa, escolhas de prioridades, o papel da teoria e da criatividade, fidedignidade e validez, recursos, protótipos e tecnologias, uso dos resultados. 12 Relatório, protótipos, meios de disseminação dos resultados, usos de meios eletrônicos para coleta, documentação e difusão de informações na pesquisa científica.
Noções de Lógica e 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. 1.3.4 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. 3 Estatística experimental. 3.1 Princípios básicos da experimentação: unidade experimental, repetição, casualização e controle local. 3.2 Análise de variância. 3.3 Delineamentos estatísticos: inteiramente casualizado, blocos ao acaso, quadrado latino, parcelas subdivididas. 3.4 Testes de comparação de médias e contrastes ortogonais. 3.5 Correlação e regressão simples ou múltipla e análise de covariância.
Ética e Legislação: 1 Código de Conduta, Ética e Integridade da Embrapa (disponível no endereço eletrônico. 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. 4 Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD: Lei nº 13.709/2018 e suas alterações.
Plano Diretor de Embrapa: Plano Diretor da Embrapa 2024-2030.
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 (Conforme solicitado pelo Edital 2025)
Ciências Exatas e da Terra: 1 Agricultura digital. 1.1 Legislação e compliance. 2 Agrometeorologia. 3 Bioclimatologia. 4 Computação numérica. 4.1 sistemas de equações numéricas. 4.2 Otimização baseada em gradientes. 5 Engenharia de software. 6 Engenharia de produção e otimização de processos. 6.1 Métodos de otimização e análise de processos produtivos. 6.2 Ferramentas e técnicas de controle de qualidade e melhoria contínua. 6.3 Modelagem e simulação de processos industriais e logísticos. 7 Fundamentos de álgebra linear: vetores, matrizes, determinante, autovalores, autovetores. 8 Gestão de recursos naturais e sustentabilidade. 8.1 Estratégias para a gestão sustentável dos recursos hídricos e do solo. 8.2 Práticas para a conservação da biodiversidade e dos habitats naturais em áreas agrícolas. 8.3 Métodos de avaliação e monitoramento da sustentabilidade em sistemas agrícolas. 9 Inovações em tecnologias de sensoriamento e geotecnologias. 10 Integração de sistemas energéticos e agricultura. 10.1 Aplicações de energias renováveis em sistemas agrícolas – bioenergia e sistemas fotovoltaicos. 10.2 Estratégias para o uso eficiente de recursos energéticos na agricultura. 10.3 Modelagem de sistemas integrados de produção de energia e cultivo agrícola. 11 Inteligência artificial para o reconhecimento automático de padrões de imagens de satélite para uso em processos preditivos em ciências agrárias e meio ambiente. 12 Mapeamento de uso e cobertura das terras. 13 Otimização de tráfego para diferentes modais de transportes. 14 Políticas e economia da agricultura sustentável. 14.1 Políticas públicas e regulamentações para promover práticas agrícolas sustentáveis. 14.2 Avaliação econômica da adoção de práticas sustentáveis e incentivos financeiros. 14.3 Programas de certificação e rotulagem para produtos sustentáveis. 15 Princípios e práticas de agricultura sustentável. 15.1 Conceitos e princípios fundamentais da agricultura sustentável. 15.2 Técnicas de manejo sustentável: rotação de culturas, cultivo mínimo e agroecologia. 15.3 Estratégias para melhorar a saúde do solo e a biodiversidade nas práticas agrícolas. 16 Probabilidade e estatística. 16.1 Distribuição de Probabilidade. 16.2 Probabilidade condicional, esperança. 16.3 Variância e covariância. 16.4 Regra de Bayes. 16.5 Entropia de Shannon. 16.6 Divergência de Kullback-Leibler. 17 Rastreabilidade e certificação de produtos agrícolas. 18 Sistema de produção integrada e agroecologia. 18.1 Métodos de produção integrada e sistemas agroecológicos. 18.2 Desenvolvimento de sistemas agroflorestais e policulturas como alternativas sustentáveis. 18.3 Benefícios e desafios da integração de produção vegetal e animal. 19 Tecnologias e inovações em agricultura sustentável. 19.1 Tecnologias emergentes para a agricultura sustentável – sensores, drones e tecnologias de precisão. 19.2 Inovações em sistemas de irrigação e manejo de água para redução do consumo e eficiência. 19.3 Aplicações de tecnologias digitais na gestão sustentável de culturas. 20 Tecnologias e inovações em produção de energia. 20.1 Tecnologias convencionais e renováveis para a geração de energia – características e aplicações. 20.2 Inovações recentes em produção de energia – impacto econômico e ambiental. 20.3 Viabilidade e otimização de sistemas de produção de energia. 21 Zoneamentos agrícolas.

Conhecimentos Específicos

(Conforme solicitado pelo Edital 2025)
1 Análise e desdobramentos de balanço hídrico, balanço de energia e do carbono agronegócio. 2 Aprendizado de máquina: algoritmos k-vizinhos mais próximos e k-médias, perceptron e backpropagation, regressão linear e regressão logística, árvores de classificação e de regressão, redes neurais multicamadas, redes neurais convolutivas, redes neurais recorrentes, ajuste de hiperparâmetros de algoritmos, avaliação de modelos de classificação e de regressão. 3 Conceitos gerais da linguagem Python: tipos básicos e variáveis, expressões e comandos, estruturas de dados, funções, manipulação de dados tabulares. 4 Conceitos gerais sobre ciência de dados: ciclo de vida dos dados, governança e curadoria de dados, tratamento de valores redundantes, ausentes, inconsistentes e outliers, anonimização de dados, transformação de valores numéricos e categóricos. 5 Estatística: análise exploratória de dados, estatística descritiva e teoria das probabilidades, análise univariada, análise multivariada, visualização de dados por boxplot, gráficos de violino, nuvens de palavras, histogramas, mapas de calor. 6 Inteligência artificial aplicada à agropecuária. 7 Matemática computacional e ciência da computação aplicadas. 8 Modelagem de dados: extração de características, redução de dimensionalidade, agregação de atributos, seleção de atributos, procedimentos de amostragem e reamostragem, vieses em dados e modelos, conjuntos de dados desbalanceados. 9 Planejamento e análise estatística amostral e experimental. 10 Sistemas para rastreabilidade e protocolos para certificação e diferenciação de processos de produção e produtos de origem animal.