DOU 12/01/2024 - Diário Oficial da União - Brasil

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Nº 9, sexta-feira, 12 de janeiro de 2024
ISSN 1677-7069
Seção 3
Classificação da despesa pública: institucional, funcional, programática, pela natureza e classificações adicionais previstas no Manual Técnico de Orçamento - MTO. Classificação da
receita pública: institucional, por categorias econômicas, por fontes e classificações adicionais previstas no Manual Técnico de Orçamento - MTO. Orientações aplicáveis ao processo
de execução orçamentária das despesas relativas a pessoal, benefícios aos servidores, sentenças judiciais e pensões indenizatórias. Dívida ativa. Restos a pagar. Despesas de exercícios
anteriores. Suprimento de fundos. Regras para elaboração, execução e controle orçamentário previstas na Lei Federal nº 4.320/1964. Lei de Responsabilidade Fiscal (Lei Complementar
nº 101/2000): princípios, conceitos, planejamento, renúncia de receitas, geração de despesas, transferências voluntárias, destinação de recursos para o setor privado, transparência
da gestão fiscal, prestação de contas e fiscalização da gestão fiscal. Dívida pública e controle do endividamento. Limites e controle de despesa com pessoal. Sistema Integrado de
Administração Financeira do Governo Federal - SIAFI: conceito, objetivos, principais documentos contábeis; Tabela de eventos: conceito, estrutura e fundamentos lógicos. Direito
Tributário aplicado à Gestão Pública: retenção do Imposto de Renda, ISS e INSS. Retenção de tributos federais: Lei Federal nº 9.430/1996 (seção V do Capítulo V). Instrução
Normativa RFB nº 1.234/2012. Instrução Normativa RFB nº 2.110/2022. Hipóteses de retenção de ISSQN na fonte previstas na Lei Complementar nº 123, de 14 de dezembro de
2006 - Institui o Estatuto Nacional da Microempresa e da Empresa de Pequeno Porte (seção IV do Capítulo IV). Sistema Público de Escrituração Digital - SPED: Decreto nº 6.022/2007,
Instrução Normativa RFB nº 2.003/2021. CTG 2001 (R3) - procedimentos técnicos e demais formalidades a serem observados na escrituração contábil em forma digital para fins
de atendimento ao SPED. Conceito, objetivos e funcionamento do Sistema de Escrituração Digital das Obrigações Fiscais, Previdenciárias e Trabalhistas - E-Social: Decreto nº 8.373,
de 11 de dezembro de 2014. Conceito, objetivos e funcionamento do Módulo de Escrituração Fiscal Digital de Retenções e Outras Informações Fiscais (EFD-Reinf): Instrução
Normativa RFB nº 2043, de 12 de agosto de 2021. Conceito, objetivos e funcionamento da Declaração de Débitos e Créditos Tributários Federais (DCTF) e da Declaração de Débitos
e Créditos Tributários Federais Previdenciários e de Outras Entidades e Fundos (DCTFWeb): Instrução Normativa RFB nº 2005, de 29 de janeiro de 2021.
3 - AUDITORIA GOVERNAMENTAL
Auditoria interna. Conceitos. Auditoria Governamental. Tipos de Auditoria: Conformidade, operacional, demonstrações contábeis. Instrumentos de fiscalização: Auditoria,
levantamento, monitoramento, acompanhamento e inspeção. Normas para a tomada e prestação de contas dos administradores e responsáveis da Administração Pública Federal, para fins
de julgamento pelo Tribunal de Contas da União (IN-TCU 84, de 22 de abril de 2020). Controle Interno: abrangência, classificação, estrutura e componentes. Lei nº 10.180/2001. Instrução
Normativa Conjunta MP/CGU nº 01, de 10 de maio de 2016 - Dispõe sobre controles internos, gestão de riscos e governança no âmbito do Poder Executivo Federal. O papel da auditoria
interna na gestão de riscos. O modelo de três linhas.
4 - DIREITO ADMINISTRATIVO
Controle da Administração Pública. Controle exercido pela Administração Pública. Controle judicial. Controle legislativo. Improbidade administrativa: Lei nº 8.429/1992. Lei
Anticorrupção: Lei nº 12.846/13. Abuso de autoridade (Lei nº 13.869, de 5 de setembro de 2019). Processo administrativo. Lei nº 9.784/1999. Licitações e contratos administrativos.
Legislação pertinente Lei nº 14.133/2021 (Nova Lei de Licitações e Contratos Administrativos). Decreto nº 11.462/2023 (sistema de registro de preços). Direito de acesso à informação
no Brasil: normas constitucionais, Lei nº 12.527/2011, Decreto nº 7.724/2012 (Regulamenta a Lei nº 12.527/2011) e Decreto nº 8.777/2016 (Institui a Política de Dados Abertos
do Poder Executivo federal). Lei nº 13.709/2018 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD). Atuação do Estado no Domínio Econômico. Lei de Introdução às normas do
Direito Brasileiro (Arts. 20 a 30, do Decreto-Lei nº 4.657/1942) e respectivo regulamento (Decreto nº 9.830/2019).
- CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS: ANALISTA - Ciência de Dados - (Perfil 7)
1 - CIÊNCIA DE DADOS
Aprendizado de máquina e suas técnicas. Técnicas de classificação. Técnicas de regressão. Técnicas de agrupamento. Técnicas de redução de dimensionalidade. Técnicas
de associação e recomendação. Noções de visão computacional. Deep learning e suas principais arquiteturas. Aprendizado por reforço. Aprendizado Semissupervisionado. Descoberta
do Conhecimento / Knowledge Discovery in Database (KDD). Aprendizado de máquina aplicado a séries temporais. Conceitos de aprendizado de máquina. Fontes de erro em modelos
preditivos. Avaliação de modelos preditivos. Underfitting, overfitting e técnicas de regularização. Otimização de hiperparâmetros. Validação cruzada. Métodos de seleção de atributos.
Comitês (Ensemble). Separabilidade de dados. Tratamento de dados. Normalização numérica. Discretização. Tratamento de dados ausentes. Tratamento de outliers e agregações.
Tratamento de dados desbalanceados. Superamostragem. Subamostragem. Desidentificação de dados sensíveis. Organização e identificação de variáveis qualitativas e quantitativas,
nominais e ordinais, discretas e contínuas. Inferência bayesiana aplicada ao aprendizado de máquina. Seleção bayesiana de modelos. Média bayesiana de modelos. Redes neurais
bayesianas. Modelos hierárquicos bayesianos. Inferência sequencial bayesiana. Ingestão de dados. Conceito. Ingestão de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
Ingestão de dados em lote (batch). Ingestão de dados em streaming. Ingestão de dados full × incremental. Ingestão de dados CDC (change data capture). Processamento de dados.
Conceitos de processamento massivo e paralelo. Processamento em lote (batch). Processamento em tempo real (real time). Processamento MapReduce. Processamento de linguagem
natural (PLN). Modelos grandes de linguagem (Large Language Models). Conceito e arquitetura. Aplicações em PLN. Geração de dados sintéticos. Fine tuning. Qualidade de dados.
Conceitos e definições. Dimensões da qualidade de dados (visão DMBOK). Principais técnicas em qualidade de dados. Profiling. Matching. Deduplicação. Data cleansing.
Enriquecimento. Boas práticas para adoção da qualidade de dados. Processos de qualidade para modelos de dados. Noções de governança de dados (visão DMBOK). Conceitos
modernos de sistemas de informação. Serviços de Computação em Nuvem. Conceitos de Containers: construção, registro, execução e orquestração. Repositórios de código e
versionamento. Github. SVN. Big Data. Fundamentos. Tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados. Fluxo de Big Data: ingestão, processamento e
disponibilização. Armazenamento de Big Data. Pipeline de dados. Processamento distribuído e MapReduce. Conceito de data lake. ETL X ELT. Soluções de Big Data. Arquiteturas de
Big Data. Aprendizado de máquina distribuído, federado e em múltiplas GPUs. Ética e privacidade em ciência de dados. Princípios éticos na análise de dados. Legislações e
regulamentações relacionadas à proteção, privacidade e segurança de dados. Noções da Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Regtech: conceito e aplicações
no mercado de capitais. Suptech: conceito e aplicações no mercado de capitais. Plataforma Microsoft Power BI. Apresentação de dados, elaboração e interpretação de gráficos,
tabelas e mapas. Diagrama boxplot. Detecção de outliers.
2 - LINGUAGENS E BANCO DE DADOS
Linguagem de programação Python. Sintaxe básica, operadores, variáveis. Estruturas de dados: dataframes, listas, matrizes, dicionários, conjuntos. Estruturas de controle de fluxo.
Funções e escopo. Manipulação, limpeza, transformação e pré-processamento de dados com Pandas. Operações com arrays com NumPy. Visualização de dados com Matplotlib e Seaborn.
Redes neurais com TensorFlow, Keras e PyTorch. Aprendizado de máquina com Scikit-learn e XGBoost. Aplicações de processamento de linguagem natural com NLTK, gensim e spaCy. Big data
com Dask e PySpark. Programação orientada a objetos em Python. Jupyter Notebook. Linguagem SQL ANSI. Consultas, procedures, packages, funções, triggers e views. SQL/PL-SQL, DDL, DML,
DQL, DTL e DCL. Noções de Javascript e HTML. Noções de Scala e Java. Banco de dados. Modelo de entidades e relacionamentos. Modelo relacional: teoria e normalização. Sistemas de
Suporte à Decisão: inteligência de negócios. Processo de Data Warehousing, Data Warehouses, Tipos de Data Marts, Técnicas Básicas e Avançadas de Modelagem Multidimensional de Dados.
Recuperação e visualização de dados - OLAP, Painéis e dashboards. Data Mining. Padrões JSON e XML. Integração de dados - Extração, transformação e carga (ETL). Data Lakes. Padrões: XML
e XSLT. Linguagem de programação: JSON. Técnicas de implementação de SGBD. Transações: conceito, propriedades e implementação. Processamento e otimização de consultas. Recuperação
e concorrência. Segurança em bancos de dados. Distribuição de dados e transações. Interfaces de utilização: principais propriedades e características das bibliotecas mais difundidas.
Algoritmos de busca e indexação: sequenciais, árvores, hashing, bitmaps. Administração de bancos de dados. MS SQL Server, MySQL, PostgreSQL: Instalação, operação, tunning, manutenção,
gerenciamento, backup. Criação e manutenção de views, funções, stored procedures, triggers, segurança. Conexões. Interfaces de utilização: principais propriedades e características das
bibliotecas mais difundidas. ODBC. Camadas de persistência.
3 - MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA
Álgebra Linear para ciência de dados. Notação de vetores e matrizes. Operações com vetores e matrizes. Matriz identidade, inversa e transposta. Transformações lineares.
Produto interno e norma. Normas L1 e L2. Autovalores e autovetores. Decomposição matricial: Cholesky, diagonalização, Singular Value Decomposition (SVD). Métodos para
sumarização e análise exploratória de dados. Distribuição de frequências: absoluta, relativa, acumulada. Medidas de posição: média, moda, mediana e quartis. Medidas de dispersão:
amplitude, variância, desvio-padrão, coeficiente de variação, amplitude interquartil. Medidas de Associação: Covariância e Correlação. Histogramas e curvas de frequência. Diagrama
de caixa (boxplot) e identificação de valores atípicos (outliers). Diagrama de dispersão. Variáveis quantitativas e qualitativas. Probabilidade. Definições básicas e axiomas. Probabilidade
condicional e independência. Variáveis aleatórias e funções de probabilidade. Independência de eventos, Teorema de Bayes e Teorema da Probabilidade Total. Distribuições de
probabilidade contínuas e discretas. Inferência estatística. Estimação de parâmetros por ponto (método dos momentos, mínimos quadrados e máxima verossimilhança) e por intervalo.
Intervalo de confiança. Testes de hipóteses. Testes paramétricos. Análise de regressão linear simples e múltipla. Modelo Clássico de Regressão Linear Normal: estimação, propriedades
dos estimadores, testes de detecção de violações das hipóteses clássicas, violações das hipóteses clássicas: consequências e ajustes. Regressão Logística. Regressões Lasso, Ridge e
Elasticnet. Análise multivariada. Técnicas de dependência e interdependência. Análise de dados categorizados: tabelas de Contingência e testes Qui-Quadrado. Séries Temporais.
Componentes estruturais. Médias móveis. Modelos ARIMA. Predição. Testes de raiz unitária e cointegração. Inferência Bayesiana: distribuições a priori e a posteriori, intervalo de
credibilidade Bayesiano, fator de Bayes, Markov Chain Monte Carlo (MCMC).
4 - GESTÃO DE PROJETOS
Gestão de Projetos: Gerenciamento de Projetos: Definições, conceitos básicos e ciclo de vida do projeto; Etapas de Planejamento e Gerenciamento de Projetos; Grupos
de Processo e Áreas de Conhecimento; PMI (Project Management Institute) e PMBoK (Project Management Base of Knowledge); Habilidades e Competências do profissional de Gestão
de Projetos (Project Management Professional - PMP). Ferramentas e Técnicas para Gerenciamento de Projetos; Administração do tempo e reuniões; Técnicas de tomada de decisão
e acompanhamento de projetos; MS Project; Indicadores de desempenho em projetos; Gerenciamento de Projetos em Gestão da Informação; Gerenciamento por processos; Big Data
e Qualidade da Informação.
- CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS: ANALISTA - TI / Sistemas e Desenvolvimento (Perfil 8)
1 - ENGENHARIA DE SOFTWARE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS
Engenharia de Software - Metodologias ágeis aplicadas a projetos de desenvolvimento de software (SCRUM, XP, KANBAN). Engenharia de Requisitos: Elicitação,
Especificação e Gerenciamento de requisitos. Prototipação. Usabilidade. Linguagem de modelagem UML 2.5.1. Desenvolvimento de Software: Implementação e manutenção de
software; Gerência de Configuração; Qualidade de Software: métricas de Software. Testes de Software: Estratégias de testes. Técnicas de testes, Verificação e Validação. Gestão de
defeitos (Bug tracking). Rastreabilidade dos cenários de teste. Métodos de automatização de testes. Testes em processos ágeis. Estimativa de Esforço: Análise de pontos de função
(APF) - conceitos básicos e aplicações. Contagem em projetos de desenvolvimento e de manutenção: IFPUG e NESMA e uso de deflatores. Medição não funcional de software: SNAP
(Software non-Functional Assessment Process). Qualidade de software: CMMI, MPS.BR. Indicadores/métricas de qualidade dos produtos de software.
Conceitos. Padrões de projeto (Design Patterns). Arquitetura Hexagonal. Arquitetura multicamadas. Arquitetura Orientada a Serviços. Microsserviços. Padrão arquitetural
SOAP e REST. Domain Driven Design (DDD). Clean Architecture. Serverless. Arquitetura de sistemas baseada em nuvem. Desenvolvimento orientado a testes (TDD).
Linguagens de Programação - Fundamentos: lógica de programação; Operadores e expressões, Estruturas de controle, seleção, repetição e desvio. Complexidade de
algoritmos. Estruturas de dados; métodos de ordenação, pesquisa e hashing, estrutura de arquivos; paradigmas de programação; programação estruturada; programação orientada
a objetos, programação funcional. Linguagens e plataformas de desenvolvimento de software: Java, PHP, Javascript, SQL. HTML e CSS. XML. JSON. Python.
2 - ARQUITETURA DE COMPUTADORES, SISTEMAS OPERACIONAIS E REDES
Arquitetura de computadores e sistemas operacionais - Noções de arquitetura de computadores: organização e funcionamento dos componentes principais - processadores,
sistemas de memória, sistemas de armazenamento e periféricos de entrada e saída; execução de instruções; paralelismo e multiprocessamento. Componentes da UCP; Conceito de
interrupção (IRQ).
Sistemas operacionais: Conceituação, Gerenciamento de processadores - Conceito e estados de processo; Comunicação entre processos; Threads; Escalonamento; Primitivas
de sincronização; Deadlocks; Starvation. Gerenciamento de memória: Áreas de memória de um processo; Algoritmos de alocação de memória; Fragmentação; Paginação;
Segmentação; Memória Virtual; Substituição de páginas, gerenciamento de entrada/saída (I/O), gerenciamento de processos, sistemas de arquivos.
Redes de computadores: Arquitetura OSI da ISO; Arquitetura TCP/IP; SSL (Secure Sockets Layer): HTTPS, FTPS e SFTP. Redes P2P, WAN, LAN, WLAN.
3 - Projetos e GOVERNANÇA DE TI
Planejamento de TIC (Tecnologia da Informação e Comunicações): Plano Diretor de TIC, Governança Digital, Governança e Gestão de TIC. Gerenciamento de Projetos e
Produtos: abordagens de desenvolvimento e ciclo de vida. Abordagem PMBOK/PMI. Gerenciamento de Serviços de TI: Fundamentos em Gerenciamento de Serviços segundo ITIL®
versão 4: Ciclo de Vida de Serviços; Processos de Transição e Operação de Serviços. Gestão de Riscos de TIC. Noções da Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados
( LG P D ) .
- CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS: ANALISTA - TI / Infraestrutura e Segurança (Perfil 9)
1 - SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO
Conceituação de mecanismos de segurança em sistemas operacionais: boas práticas de hardening, ferramentas de segurança (firewall, IDS, IPS, EDR/XDR).
Conceitos de segurança da informação: DICA - Disponibilidade, Integridade, Confidencialidade, Autenticidade; Sistemas de Gestão de Segurança da Informação previstos
na ISO/IEC 27001:2013; Controles de segurança previstos nas ISO/IEC 27002:2013 e CIS Critical Security Controls Version 8; Principais mecanismos de ataque (phishing, spear phising,
ransomware, dentre outros); Vulnerabilidades (Spoofing, Buffer Overflow, dentre outros); Organização da Segurança da Informação (Política, Normas e aspectos principais de um
SGSI); Conceitos e ferramentas de Blue Team e Red Team; Frameworks de Segurança da Informação e Segurança Cibernética MITRE ATT&CK e NIST Cybersecurity Framework;
Gerenciamento de riscos, de acordo com a norma ISO/IEC 27005:2019; Soluções de segurança: Firewall, Intrusion Detection System (IDS), Intrusion Prevention System (IPS), Security
Information and Event Management (SIEM), Identity Access Management (IAM), Antivirus/EDR, Antispam.