DOEAM 08/03/2022 - Diário Oficial do Estado do Amazonas - Tipo 1
DIÁRIO OFICIAL DO ESTADO DO AMAZONAS | PODER EXECUTIVO - SEÇÃO II
Manaus, terça-feira, 08 de março de 2022 5
Hibernate, SpringBoot, Django, NodeJS, Express e NestJS. 10.2 Especifica-
ções: JEE (JPA, EJB, JSF, JMS e JTA), JVM.
LEIA-SE:
ARQUITETURA DE DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE
1 Desenvolvimento de sistemas. 1.1 Desenvolvimento web. 1.1.1 JavaScript,
HTML5, CSS3, WebSocket, Single Page Application (SPA). 1.2, DHTML,
AJAX. 1.3 Jasper. 1.4 Noções e conceitos de desenvolvimento para
dispositivos móveis. 1.5 Framework Apache CXF. 1.6 Programação Java.
1.7 Frameworks Struts 1 e 2, Spring MVC, Spring Security e Spring Core. 1.8
Programação Phyton. 1.9 Usabilidade e acessibilidade na Internet, padrões
W3C e e-MAG. 2 Análise estática de código-fonte. 2.1 Clean code. 3 Padrões
de projeto. 3.1 GoF. 3.1.1 Padrões de criação; 3.1.2 Padrões estruturais.
3.1.3 Padrões comportamentais. 3.2 Padrões GRASP. 4 Ambientes Internet,
extranet, intranet e portal: finalidades, características físicas e lógicas,
aplicações e serviços. 5 Padrões XML, XSLT, UDDI, WSDL, SOAP, REST
e JSON. 6 Testes de software. 6.1 Tipos de testes. 6.2 Teste unitário. 6.3
Teste de integração. 6.4 Teste de carga/estresse). 7 Qualidade de código:
SonarQube, Robot Framework e JMeter. 8 Tecnologias e práticas frontend
web: HTML, CSS, UX, Ajax, frameworks (Bootstrape JQuery,). 8.1 Padrões
de frontend. 8.1.1 SPA e PWA. 9 Tecnologias backend. 9.1 Frameworks:
Hibernate, SpringBoot, Django, NodeJS, Express e NestJS. 9.2 Especifica-
ções: JEE (JPA, EJB, JSF, JMS e JTA), JVM.
8. No ANEXO I - Conteúdo Programático, para o cargo de Analista de
Tecnologia da Informação da Fazenda Estadual, PROVA II, ONDE SE LÊ:
NUVEM COMPUTACIONAL
1 Arquitetura e desenvolvimento em nuvem. 1.1 Computação na nuvem.
1.2 Nuvem pública e nuvem privada. 2 Arquitetura de cloud computing
para dados (AWS, Azure). 2.1 Características, requisitos e recursos.
ORIENTAÇÕES A SERVIÇO: 1 Ferramentas de integração assíncrona:
Kafka, NATS Streaming, ActiveMQ. 2 microsserviços. 2.1 Orquestração de
serviços, API gateway. 2.2 containers. 2.3 Padrões de microsserviços. 2.4
Transações distribuídas. 3 Arquitetura de software. 3.1 Interoperabilidade
de sistemas. 3.2 Arquitetura orientada a serviços. 3.2.1 Web services. 3.2.2
RESTful, SOAP. 3.3 Arquitetura orientada a objetos. 3.4 Arquitetura. 3.5
Camadas, modelo MVC. 3.6 Arquitetura de aplicações para ambiente web.
3.6.1 Servidor de aplicações. Servidor web.
LEIA-SE:
NUVEM COMPUTACIONAL
1 Arquitetura e desenvolvimento em nuvem. 1.1 Computação na nuvem.
1.2 Nuvem pública e nuvem privada. 2 Arquitetura de cloud computing
para dados (AWS, Azure). 2.1 Características, requisitos e recursos.
ORIENTAÇÕES A SERVIÇO: 3 Ferramentas de integração assíncrona:
Kafka, NATS Streaming, ActiveMQ. 4 Microsserviços. 4.1 Orquestração de
serviços, API gateway. 4.2 containers. 4.3 Padrões de microsserviços. 4.4
Transações distribuídas. 5 Arquitetura de software. 5.1 Interoperabilidade
de sistemas. 5.2 Arquitetura orientada a serviços. 5.2.1 Web services. 5.2.2
RESTful, SOAP. 5.3 Arquitetura orientada a objetos. 5.4 Arquitetura. 5.5
Camadas, modelo MVC. 5.6 Arquitetura de aplicações para ambiente web.
5.6.1 Servidor de aplicações. Servidor web.
9. No ANEXO I - Conteúdo Programático, para o cargo de Analista de
Tecnologia da Informação da Fazenda Estadual, PROVA I, ONDE SE LÊ:
BIG DATA & ANALYTICS
1 Dado, informação, conhecimento e inteligência. 1.1 Dados estruturados
e não estruturados. 1.2 Dados abertos. 1.3 Coleta, tratamento, armaze-
namento, integração e recuperação de dados. 4 Mineração de dados. 4.1
Modelo de referência CRISP-DM. 4.2 Técnicas para pré-processamento de
dados. 4.3 Técnicas e tarefas de mineração de dados. 4.4 Classificação.
4.5 Regras de associação. 4.6 Análise de agrupamentos (clusterização).
4.7 Detecção de anomalias. 4.8 Modelagem preditiva. 4.9 Aprendizado de
máquina. 4.10 Mineração de texto. 5 Big data. 5.1 Conceito, premissas
e aplicação. 5.2 Tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não
estruturados. 5.3 Conceitos dos três Vs. 5.4 Fluxo de big data: ingestão, pro-
cessamento e disponibilização. 5.5 Armazenamento de big data. 5.6 Pipeline
de dados. 5.7 Processamento distribuído. 5.8 Conceitos de data lake. 5.9
ETL X ELT. 5.10 Soluções de big data. 5.10.1 Arquitetura do ecossistema
Apache Hadoop. 5.10.2 Componentes Hadoop: HBase, Kudu, Sqoop, Nifi,
Hive, Impala, Spark, Spark Streaming, SOLR, Oozie, Yarn, Kafka, Flink e
AirFlow. 5.11 Arquiteturas de big data. 5.11.1 Arquitetura Lambda. 5.11.2
Arquitetura Kappa. 5.11.3 Arquitetura de cloud computing para dados (AWS,
Azure). 6 Visualização e análise exploratória de dados. 7 Planilhas e SQL.
8 Visualização de dados: BD individuais e cubos. 9 Técnicas de modelagem
e otimização de bases de dados multidimensionais. 10 Mapeamento das
fontes de dados: técnicas para coleta de dados.
LEIA-SE:
BIG DATA & ANALYTICS
1 Dado, informação, conhecimento e inteligência. 1.1 Dados estruturados
e não estruturados. 1.2 Dados abertos. 1.3 Coleta, tratamento, armaze-
namento, integração e recuperação de dados. 2 Mineração de dados. 2.1
Modelo de referência CRISP-DM. 2.2 Técnicas para pré-processamento de
dados. 2.3 Técnicas e tarefas de mineração de dados. 2.4 Classificação.
2.5 Regras de associação. 2.6 Análise de agrupamentos (clusterização).
2.7 Detecção de anomalias. 2.8 Modelagem preditiva. 2.9 Aprendizado de
máquina. 2.10 Mineração de texto. 3 Big Data. 3.1 Conceito, premissas
e aplicação. 3.2 Tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não
estruturados. 3.3 Conceitos dos três Vs. 3.4 Fluxo de big data: ingestão, pro-
cessamento e disponibilização. 3.5 Armazenamento de big data. 3.6 Pipeline
de dados. 3.7 Processamento distribuído. 3.8 Conceitos de data lake. 3.9
ETL X ELT. 3.10 Soluções de big data. 3.10.1 Arquitetura do ecossistema
Apache Hadoop. 3.10.2 Componentes Hadoop: HBase, Kudu, Sqoop, Nifi,
Hive, Impala, Spark, Spark Streaming, SOLR, Oozie, Yarn, Kafka, Flink e
AirFlow. 3.11 Arquiteturas de big data. 3.11.1 Arquitetura Lambda. 3.11.2
Arquitetura Kappa. 3.11.3 Arquitetura de cloud computing para dados (AWS,
Azure). 4 Visualização e análise exploratória de dados. 5 Planilhas e SQL. 6
Visualização de dados: BD individuais e cubos. 7 Técnicas de modelagem e
otimização de bases de dados multidimensionais. 8 Mapeamento das fontes
de dados: técnicas para coleta de dados.
10. No ANEXO I - Conteúdo Programático, para os cargos de Auditor Fiscal
de Tributos Estaduais e Técnico de Arrecadação de Tributos Estaduais, na
PROVA II, ONDE SE LÊ:
LEGISLAÇÃO TRIBUTÁRIA ESTADUAL
1. DL 288/67 (Zona Franca de Manaus). 2. LC Estadual 19/97 (Código
Tributário do Estado do Amazonas). 3. Regulamento do ICMS, aprovado
pelo Dec. 20.686/99. 4. Lei Estadual 2.826/2003 (Política de Incentivo
Fiscal). 5. Decreto 23.994/03 - Regulamento Lei de Incentivos Fiscais. 6.
Decreto Estadual 26.428/06 - (Regulamento do IPVA). 7. Decreto 4564/79
- Processo Tributário Administrativo. 8. Lei Estadual nº 3.830/12 e Decreto
Estadual nº 33.084/13.
LEIA-SE:
LEGISLAÇÃO ESPECÍFICA AM
1. Decreto-Lei nº 288/67 e alterações (Zona Franca de Manaus). 2. Lei
Complementar Estadual nº 19/97 e alterações (Código Tributário do Estado
do Amazonas). 3. Regulamento do ICMS, aprovado pelo Decreto Estadual nº
20.686/99 e alterações. 4. Lei Estadual nº 2.826/2003 e alterações (Política
de Incentivo Fiscal). 5. Decreto nº 23.994/03 e alterações - Regulamento
Lei de Incentivos Fiscais. 6. Decreto Estadual nº 26.428/06 e alterações
- (Regulamento do IPVA). 7. Decreto Estadual nº 4564/79 e alterações -
Processo Tributário Administrativo. 8. Lei Estadual nº 3.830/12 e alterações
e Decreto Estadual nº 33.084/13 e alterações. 9. Convênio nº 65/88.
11. No ANEXO I - Conteúdo Programático, para o cargo Técnico da Fazenda
Estadual, na PROVA II, ONDE SE LÊ:
LEGISLAÇÃO ESPECÍFICA
1. DL 288/67 (Zona Franca de Manaus). 2. LC Estadual 19/97 (Código
Tributário do Estado do Amazonas). 3. Regulamento do ICMS, aprovado
pelo Dec. 20.686/99. 4. Lei Estadual 2.826/2003 (Política de Incentivo
Fiscal). 5. Decreto 23.994/03 - Regulamento Lei de Incentivos Fiscais 6.
Decreto Estadual 26.428/06 - (Regulamento do IPVA) 7. Decreto 4564/79
- Processo Tributário Administrativo. 8. Lei Estadual nº 3.830/12 e Decreto
Estadual nº 33.084/13.
LEIA-SE:
LEGISLAÇÃO ESPECÍFICA AM
1. Decreto-Lei nº 288/67 e alterações (Zona Franca de Manaus). 2. Lei
Complementar Estadual nº 19/97 e alterações (Código Tributário do Estado
do Amazonas). 3. Regulamento do ICMS, aprovado pelo Decreto Estadual nº
20.686/99 e alterações. 4. Lei Estadual nº 2.826/2003 e alterações (Política
de Incentivo Fiscal). 5. Decreto nº 23.994/03 e alterações - Regulamento
Lei de Incentivos Fiscais. 6. Decreto Estadual nº 26.428/06 e alterações
- (Regulamento do IPVA). 7. Decreto Estadual nº 4564/79 e alterações -
Processo Tributário Administrativo. 8. Lei Estadual nº 3.830/12 e alterações
e Decreto Estadual nº 33.084/13 e alterações. 9. Convênio nº 65/88.
12. No ANEXO I - Conteúdo Programático, para os cargos de Auditor Fiscal
de Tributos Estaduais, Auditor de Finanças e Controle do Tesouro Estadual
e Técnico de Arrecadação de Tributos Estaduais, PROVA I, ONDE SE LÊ:
DIREITO ADMINISTRATIVO
1 Estado, governo e Administração Pública. 1.1 Conceitos. 1.2 Elementos. 2
Direito administrativo. 2.1 Conceito. 2.2 Objeto. 2.3 Fontes. 3 Ato administra-
tivo. 3.1 Conceito, requisitos, atributos, classificação e espécies. 3.2 Extinção
do ato administrativo: cassação, anulação, revogação e convalidação.
3.3 Decadência administrativa. 4 Poderes da Administração Pública. 4.1
Hierárquico, disciplinar, regulamentar e de polícia. 4.2 Uso e abuso do poder.
5 Regime jurídico-administrativo. 5.1 Conceito. 5.2 Princípios expressos e
implícitos da Administração Pública. 6 Responsabilidade civil do Estado. 6.1
Evolução histórica. 6.2 Responsabilidade civil do Estado no direito brasileiro.
6.2.1 Responsabilidade por ato comissivo do Estado. 6.2.2 Responsabili-
dade por omissão do Estado. 6.3 Requisitos para a demonstração da res-
ponsabilidade do Estado. 6.4 Causas excludentes e atenuantes da respon-
sabilidade do Estado. 6.5 Reparação do dano. 6.6 Direito de regresso. 7
VÁLIDO SOMENTE COM AUTENTICAÇÃO
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