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Apostila Analista de Desenvolvimento de Software — Concurso DATAPREV/BR 2026

1096 páginas3982 questões comentadasBanca FGV – Fundação Getulio VargasProva 11/10/2026PDF · Download imediato
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Sobre esta apostila

Apostila completa para Analista de Desenvolvimento de Software do concurso DATAPREV/BR 2026: 1096 páginas de teoria direcionada, 3982 questões comentadas e resumos. Banca FGV – Fundação Getulio Vargas. Download imediato após o pagamento + amostra grátis.

Conteúdo Programático da Apostila

Conhecimentos Básicos

LÍNGUA PORTUGUESA

  • Leitura, compreensão e interpretação de textos de gêneros variados
  • Tipologia e gêneros textuais
  • Ortografia oficial e acentuação gráfica
  • Mecanismos de coesão textual: referenciação, substituição, repetição e conectores
  • Morfologia: Emprego e flexão das classes de palavras
  • Morfologia: Emprego de tempos e modos verbais
  • Sintaxe da oração e do período: coordenação e subordinação
  • Sintaxe: Emprego dos sinais de pontuação
  • Concordância verbal e nominal
  • Regência verbal e nominal
  • Emprego do sinal indicativo de crase
  • Colocação dos pronomes átonos (Próclise, Ênclise e Mesóclise)
  • Semântica: Significação das palavras (sinonímia, antonímia, etc.)
  • Reescrita de frases e parágrafos: substituição de termos e reorganização estrutural
  • Níveis de formalidade e variação linguística

LÍNGUA INGLESA

  • Compreensão e interpretação de textos em língua inglesa
  • Gramática aplicada: itens gramaticais relevantes para a compreensão de sentidos

RACIOCÍNIO LÓGICO E MATEMÁTICA

  • Estruturas lógicas e lógica de argumentação
  • Lógica de argumentação: analogias, inferências, deduções e conclusões
  • Lógica sentencial (proposicional): proposições simples e compostas
  • Tabelas-verdade e operadores lógicos
  • Equivalências e negações lógicas
  • Diagramas lógicos
  • Lógica de primeira ordem
  • Raciocínio lógico envolvendo problemas aritméticos
  • Raciocínio lógico envolvendo problemas geométricos
  • Raciocínio lógico envolvendo problemas matriciais

CONHECIMENTOS GERAIS E ATUALIDADES

  • Tópicos atuais de segurança, transportes, política, economia e sociedade
  • Educação, saúde, cultura e tecnologia
  • Energia, relações internacionais, desenvolvimento sustentável e ecologia
  • Inteligência Artificial: conceitos fundamentais e aplicações
  • Aprendizado de Máquina (Machine Learning)
  • Modelos Generativos e Modelos de Linguagem (LLMs)
  • Ética, governança e privacidade em Inteligência Artificial

Conhecimentos Específicos

DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS

  • Linguagens de Programação: Java (v. 6+), JavaEE (v. 6+), JakartaEE e Javascript
  • Persistência de dados: JPA (v. 2+) e Hibernate
  • Frameworks Java: JUnit, JSF, Primefaces, Spring, SpringCloud e SpringBoot
  • Desenvolvimento Mobile: Android e iOS
  • Desenvolvimento Low-code e No-code
  • Qualidade de Código: Clean Code e análise estática com SonarQube
  • Arquitetura de Software: Orientação a Objetos e Orientação a Serviços (SOA)
  • Arquitetura de aplicações Web: Servidores de aplicação e servidores Web
  • Interoperabilidade: Web Services, Mensageria, API e Swagger
  • Ambientes de rede: Internet, Extranet, Intranet e Portais
  • Formatos de intercâmbio de dados: XML, XSLT, UDDI, REST e JSON
  • Cultura DevOps e Gestão de Configuração com GIT
  • Testes de Software: Unitários, Integração, Ágeis, Usabilidade e Automatizados
  • Estratégias de Teste: Test-driven development (TDD) e Gestão do ciclo de vida de testes
  • RPA (Robotic Process Automation)
  • Metodologias Ágeis: Scrum, Kanban e XP (Extreme Programming)
  • Padrões de Desenvolvimento (Design Patterns) e Reuso
  • Codificação: Sistemas transacionais, analíticos, mobile e APIs
  • Métricas de Software: Análise de Pontos de Função e Story Points
  • Engenharia de Requisitos: Classificação, Processos e Técnicas de Elicitação
  • Frontend Web: HTML, CSS, UX, Ajax e Frameworks (Vue.js, Angular e React)
  • Padrões de Frontend: SPA (Single Page Application) e PWA (Progressive Web App)
  • Segurança em Comunicação: Protocolos HTTPS e SSL/TLS
  • Blockchain: conceitos e aplicações
  • Arquitetura Moderna: Hexagonal, Microsserviços (Orquestração e API Gateway) e Containers
  • Transações Distribuídas
  • User Experience (UX): Design, planejamento de interação e acessibilidade
  • Sistemas de Gestão de Conteúdo (CMS): Arquitetura de informação e Workflow
  • Fundamentos de Big Data e Análise de Dados

INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS (BUSINESS INTELLIGENCE)

  • Conceitos, fundamentos e características de Business Intelligence (BI)
  • Sistemas de Suporte à Decisão (SAD)
  • Arquitetura de Data Warehouse: ETL (Extract, Transform, Load) e OLAP
  • Data Mining: definições e conceitos
  • Visualização de Dados: Dashboards, BD individuais e cubos
  • Mapeamento e técnicas para coleta de fontes de dados

SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO

  • Políticas e procedimentos de Segurança da Informação
  • Normas ABNT NBR ISO/IEC 27001:2022 e 27002:2022
  • Tríade da Segurança: Confiabilidade, Integridade e Disponibilidade
  • Mecanismos de Controle de Acesso: OAuth2 e SSO (Single Sign-on)
  • Gerência de Riscos: Ameaça, vulnerabilidade e impacto
  • Ciclo de Vida de Desenvolvimento Seguro (SDL)
  • Segurança em Aplicações: OWASP Top 10
  • Análise de Código: SAST (Estática) e DAST (Dinâmica)

BANCO DE DADOS

  • Modelagem de Dados: Conceitual, Lógica e Física
  • Abordagens: Relacional e Multidimensional (Modelagem Dimensional)
  • Normalização de dados e Integridade Referencial
  • Metadados
  • Linguagem SQL: DDL (Definição) e DML (Manipulação)
  • Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBD) e suas propriedades
  • Bancos de Dados NoSQL e Bancos de Dados em Memória
  • Data Lakes e soluções para Big Data
  • Dados Estruturados e Não Estruturados
  • Técnicas de Integração e Ingestão de Dados: ETL/ELT e transferência de arquivos

GESTÃO E GOVERNANÇA DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO

  • Gerenciamento de Projetos: Conceitos, áreas de conhecimento, programas e portfólio
  • Abordagens de Gestão: Tradicional (Preditiva), Híbrida e Ágil
  • Frameworks Ágeis: Guia Scrum, Metodologia Lean e Método Kanban
  • Gerenciamento de Serviços: ITIL v4 (Conceitos, disciplinas e estrutura)
  • Governança de TI: COBIT 2019 (Estrutura e objetivos)
  • Gestão de Processos de Negócio: Modelagem com notação BPMN

Legislação

LEGISLAÇÃO

  • Lei nº 12.527/2011 - Lei de Acesso à Informação (LAI)
  • Decreto nº 7.724/2012 - Regulamentação da Lei de Acesso à Informação
  • Decreto nº 7.845/2012 - Credenciamento de segurança e tratamento de informações classificadas
  • Lei nº 12.737/2012 - Lei de Delitos Informáticos (Art. 2º)
  • Lei nº 12.965/2014 - Marco Civil da Internet
  • Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD)

Dúvidas Frequentes

O que contém a apostila para Analista de Desenvolvimento de Software?

A apostila contém 1096 páginas com teoria completa e 3982 questões comentadas, cobrindo o conteúdo programático do edital para o cargo de Analista de Desenvolvimento de Software no concurso DATAPREV/BR.

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Sim! A página da apostila tem uma amostra gratuita em PDF para você avaliar a qualidade do material antes de decidir.

A apostila está atualizada com o edital do DATAPREV/BR?

Sim. O material é elaborado com base no edital mais recente do concurso DATAPREV/BR, incluindo a legislação e o conteúdo programático vigentes.