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Descrição
Apostila de Questões para Concurso Analista Sistemas De Informacao Embrapa 2025 - Mais de 1.500 Questões
Está estudando para esse concurso? Aprimore os seus estudos com nossa apostila de questões que foi desenvolvida com questões que estão de acordo com o conteúdo programático do edital.
Nossa apostila foi criada com o objetivo de facilitar o seu estudo e aumentar suas chances de aprovação no concurso. Ela foi produzida com a ajuda de Inteligência Artificial, que analisou anos de provas anteriores e identificou os assuntos mais importantes e os que mais costumam cair nas provas desses concursos. Com essa base de dados em mãos, cruzamos as informações e identificamos as questões mais relevantes e incluímos aqui para você estudar para esse concurso.
Com a nossa apostila, você poderá estudar de forma mais eficiente, concentrando seus esforços nos assuntos que realmente importam e economizando tempo na preparação. Ela contempla mais de 1.500 questões distribuídas entre as disciplinas de Conhecimentos Básicos e Conhecimentos Específicos exigidas no edital desse concurso.
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.
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. 10.3.4 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.
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 5.0. 1.1 Noções de inteligência artificial, big data, data warehouse, descoberta de conhecimento e mineração de dados, aprendizado de máquina e Internet das coisas (IoT). 2 Métodos de análise multivariada. 2.1 PCA (análise de componentes principais), análise de clusters e análise discriminante. 3 Técnicas para redução de dimensionalidade e interpretação de dados complexos. 4 Estrutura de dados: variáveis, registros, banco de dados, estruturas de bancos de dados. 5 Fundamentos de estatística aplicada. 5.1 Conceitos básicos de estatística descritiva: medidas de tendência central, dispersão e distribuição, forma assimétrica e curtose, associação entre variáveis quantitativas e qualitativas. 5.2 Métodos de inferência estatística: estimativas, intervalos de confiança e testes de hipótese. 5.3 Técnicas de amostragem, planejamento e análise de experimentos. 6 Métodos estatísticos para dados não-normais e não-paramétricos. 6.1 Técnicas para análise de dados que não seguem distribuições normais. 6.2 Métodos não-paramétricos: testes de Wilcoxon, Kruskal-Wallis e outros. 6.3 Aplicação de técnicas robustas para dados com outliers e distribuições irregulares. 7 Modelagem estatística e regressão. 7.1 Modelos de regressão linear e não linear: aplicação e interpretação. 7.2 Regressão múltipla, análise de variância (ANOVA) e técnicas de modelagem avançada. 7.3 Avaliação da adequação dos modelos e diagnóstico de problemas. 8 Processamento e análise de dados. 9 Agrometeorologia. 10 Bioclimatologia. 11 Engenharia de processos. 12 Geoprocessamento, sensoriamento remoto e geotecnologias.
Conhecimentos Específicos
(Conforme solicitado pelo Edital 2025)1 Arquitetura de aplicações de software. 2 Análise de requisitos de projetos de software. 3 Arquitetura de software escalável e manutenível ao longo do tempo. 4 Práticas de segurança de software contra ameaças cibernéticas e vulnerabilidades. 5 Desenvolvimento de software para sistemas embarcados. 6 Sistemas de automação. 7 Agricultura 5.0: inteligência artificial, Internet das coisas (IoT) e aprendizado de máquina para desenvolver soluções avançadas.
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