Apostila MP ES 2026 - Analista Engenheiro de Dados

Prepare-se para o Ministério Público do Estado do Espírito Santo com o material mais direto do mercado. Esta apostila foi desenvolvida com foco rigoroso no edital 2026 e no perfil de cobrança da banca FGV.

🎯 Vantagens de ser servidor no MP-ES:

• ✓ Auxílio-Alimentação, Auxílio-Saúde e Auxílio-Creche.
• ✓ Jornada flexível de 20 ou 40 horas (conforme o cargo).
• ✓ Estabilidade garantida pelo regime estatutário.

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO PÓS-EDITAL

CONHECIMENTOS BÁSICOS

LÍNGUA PORTUGUESA: Elementos de construção do texto e seu sentido: gênero do texto (literário e não literário, narrativo, descritivo e argumentativo); interpretação e organização interna. Semântica: sentido e emprego dos vocábulos; campos semânticos; emprego de tempos e modos dos verbos na Língua Portuguesa. Morfologia: reconhecimento, em-prego e sentido das classes gramaticais; processos de formação palavras; mecanismos de flexão dos nomes e verbos. Sintaxe: frase, oração e período; termos da oração; processos de coordenação e subordinação; con-cordância nominal e verbal; transitividade e regência de nomes e verbos; padrões gerais de colocação prono-minal na Língua Portuguesa; mecanismos de coesão textual. Ortografia. Acentuação gráfica. Emprego do sinal indicativo de crase. Pontuação. Estilística: figuras de linguagem. Reescritura de frases: substituição, desloca-mento, paralelismo; variação linguística: norma padrão

RACIOCÍNIO LÓGICO-MATEMÁTICO: Proposições, conectivos, equivalências lógicas, quantificadores e predicados. Conjuntos e suas operações, di-agramas. Números inteiros, racionais e reais e suas operações, porcentagem. Proporcionalidade direta e in-versa. Medidas de comprimento, área, volume, massa e tempo. Estrutura lógica de relações arbitrárias entre pessoas, lugares, objetos ou eventos fictícios; dedução de novas informações das relações fornecidas e avali-ação das condições usadas para estabelecer a estrutura daquelas relações. Compreensão e análise da lógica de uma situação, utilizando as funções intelectuais: raciocínio verbal, raciocínio matemático, raciocínio se-quencial, reconhecimento de padrões, orientação espacial e temporal, formação de conceitos, discriminação de elementos Compreensão de dados apresentados em gráficos e tabelas. Problemas de lógica e raciocínio. Problemas de contagem e noções de probabilidade. Geometria básica: ângulos, triângulos, polígonos, distân-cias, proporcionalidade, perímetro e área. Noções de estatística: média, moda, mediana e desvio padrão.

LEGISLAÇÃO E CÓDIGO DE ÉTICA DO MINISTÉRIO PÚBLICO DO ESTADO DO ESPÍRITO SANTO: Lei Orgânica do MPES - Lei Complementar Estadual nº 95/1997 (Título I - Da Organização e Atribuições do Ministério Público. Capítulo I - Das Disposições Gerais; Capítulo II – Da Organização do Ministério Público). Constituição do Estado do Espírito Santo de 1989 (Título I - Do Estado do Espírito Santo e seu Território; Título II - Dos Direitos e Garantias Fundamentais; Capítulo IV - Das Funções Essenciais à Administração Da Justiça, Seção I - Do Ministério Público). Lei Estadual nº 7233/2002 (Dá nova redação ao plano de carreiras e vencimentos dos servidores administrativos do Ministério Público). Lei nº 13709/2018 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD). Portaria PGJ nº 897/2023 (Institui a Política de Privacidade e de Proteção de Dados Pessoais no MPES). Código de Ética do MP (Resolução CNMP nº 261/2023). Portaria nº 8565/2017 (Dispõe sobre a estratégia institucional e seu modelo de governança no âmbito do Ministério Público do Estado do Espírito Santo). Planejamento Estratégico 2024-2032 do MPES. O Ministério Público brasileiro e a promoção dos ODS da Agenda 2030. Regimento Interno da Estrutura Organizacional do MPES (Resolução nº 12/2012).


CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS: Analista Engenheiro de Dados

1. Banco de dados. Abstração de dados, modelagem conceitual de dados, tipos de banco de dados, banco de dados locais, remotos e sistema de gerenciamento de banco de dados. Projeto lógico de banco de dados. Pro-jeto físico de banco de dados. Operações de banco de dados. Integridade referencial. Stored procedures e triggers. 2. Administração de banco de dados. Linguagem de definição e manipulação de dados SQL American National Standards Institute (ANSI), Data Definition Language (DDL), Data Manipulation Language (DML) e Data Control Language (DCL). Conhecimentos de SQL Server. Noções de MySQL. Otimização de banco de dados (tunning e queries SQL). Orquestração de ETL: Apache Airflow, Apache NiFi e SSIS. 3. Sistemas operacionais: Windows e Linux. 4. Arquitetura de Sistemas de Dados. Arquiteturas distribuídas para dados: cliente/servidor, orientada a even-tos, microserviços, data lake, data lakehouse; Data Mesh, Lambda e Kappa Architectures; mapeamento de processos e integração de sistemas. 5. Banco de Dados NoSQL e Big Data. MongoDB, Redis, Cassandra, Hadoop, Apache Spark, Kafka, Flink e data lakes; conceitos de escalabilidade, consistência eventual e replicação. 6. Data Warehousing e Business Intelligence. Modelagem dimensional (estrela e floco de neve), ETL/ELT, OLAP; ferramentas como Power BI, Metabase, Superset, integração com pipelines e data lakes. 7. Monitoramento e Observabilidade de Dados. Práticas de observabilidade em pipelines, monitoramento com Prometheus, Grafana, ELK, logs estruturados, alertas e rastreabilidade de dados. 8. Tecnologias Web e Cloud Computing. Serviços de dados em nuvem: AWS (S3, Glue), GCP (BigQuery, Data-flow), Azure (Data Lake, Synapse); conceitos de IaaS, PaaS, SaaS, serverless e versionamento de pipelines com Git. 9. API e Integrações de Sistemas de Dados. REST, GraphQL, transferência de dados por FTP/SFTP, integração via bancos e APIs; autenticação com OAuth2, JWT e boas práticas de segurança. 10. Segurança, Qualidade e Governança de Dados. Qualidade de dados (deduplicação, outliers), criptografia em repouso e em trânsito, mascaramento, LGPD; catálogo e linhagem com Amundsen, Apache Atlas. 11. Visualização e Storytelling com Dados. Power BI, Superset, dashboards com Shiny; princípios de narrativa visual e relatórios para tomada de decisão baseada em dados. 12. Análise Estatística e Inferência Aplicada a Dados. Estatística descritiva e inferencial, testes de hipótese, intervalos de confiança, análise de correlação; uso em monitoramento e validação de pipelines.