CONTEÚDO DA APOSTILA

Pensamento Analítico Quantitativo e Ciência de Dados: Métodos de identificação e caracterização de problemas: técnicas de diagnóstico organizacional e análise de causa-raiz; formulação de hipóteses e cenários para resolução de problemas no setor público. Tomada de decisão baseada em evidências: interpretação e análise crítica de dados quantitativos e qualitativos; estruturação de relatórios técnicos.  Alfabetização de dados (Data Literacy): leitura, interpretação e extração de informações de gráficos (linhas, barras, setores, dispersão), tabelas, matrizes e relatórios estatísticos descritivos básicos (médias, medianas, percentuais e variações). Raciocínio lógico-crítico: dedução e indução lógica; avaliação da validade de argumentos; identificação de falácias, vieses cognitivos e contradições em relatórios e propostas técnicas.

Noções de Gestão, Regulação de Recursos Hídricos e Legislação Aplicada: Legislação hídrica: Fundamentos, objetivos e diretrizes da Política Nacional de Recursos Hídricos (Lei Federal nº 9.433/1997) e da Política Estadual de Recursos Hídricos. Sistema de Gestão de Recursos Hídricos: composição, competências e funcionamento do Sistema Nacional (SINGREH) e do Sistema Estadual; papel institucional dos Comitês de Bacia Hidrográfica e a gestão participativa e descentralizada. Instrumentos de gestão hídrica: Outorga do direito de uso; Enquadramento dos corpos d'água; Planos de Recursos Hídricos; Sistema de Informações; e o conceito e aplicação da Cobrança pelo Uso da Água Bruta. Fundamentos da regulação e da fiscalização no setor público; competências institucionais, monitoramento de metas e indicadores de desempenho.

Fundamentos do Estado, Direito Administrativo e Ética: Organização do Estado e da Administração: Princípios constitucionais da Administração Pública (Art. 37 da CF: Legalidade, Impessoalidade, Moralidade, Publicidade e Eficiência); Organização administrativa: conceitos de centralização, descentralização e desconcentração; distinção entre Administração Direta e Indireta (autarquias e agências reguladoras). Conduta ética e integridade: Ética no serviço público; conflito de interesses; regimes de integridade, programas de compliance e controle interno na gestão pública. Transparência e accountability: Lei de Acesso à Informação (LAI - Lei nº 12.527/2011) aplicada às entidades reguladoras; transparência ativa e passiva; controle social da Administração Pública e dever constitucional de prestação de contas.

Transformação e Mentalidade Digital: Governo Digital: Impactos da transformação tecnológica e da inovação na atuação profissional do servidor público; desmaterialização de processos e plataformas digitais de atendimento ao cidadão e ao usuário regulado. Segurança da Informação: conceitos fundamentais de confidencialidade, integridade e disponibilidade dos dados; boas práticas de segurança digital corporativa; prevenção a incidentes e engenharia social (phishing). Proteção de Dados: Diretrizes da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD - Lei nº 13.709/2018) aplicadas ao setor público; uso ético, tratamento, armazenamento e compartilhamento de dados pessoais por órgãos da administração direta e indireta.

Conhecimentos Específicos: 1. ENGENHARIA DE DADOS, BANCOS DE DADOS E LINGUAGEM SQL 1.1 Bancos de Dados Relacionais: Conceitos básicos e arquitetura de Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBD). Modelagem conceitual e lógica de dados (Entidade-Relacionamento). 1.2 Linguagem SQL: Consultas a bancos de dados utilizando comandos de seleção, filtros, ordenação, agrupamentos e junções (SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, JOINs). 1.3 Integração de Dados: Noções sobre processos de Extração, Transformação e Carga (ETL) e conceitos de qualidade e limpeza de dados. 2. CIÊNCIA DE DADOS, MODELAGEM E AUTOMAÇÃO REGULATÓRIA 2.1 Análise de Dados com Python: Noções de lógica de programação e manipulação de estruturas de dados utilizando a biblioteca Pandas (leitura de arquivos, filtros e agregações). 2.2 Estatística Descritiva e Análise de Dados: Medidas de posição (média, mediana, moda) e de dispersão (variância, desvio-padrão). Conceitos básicos de correlação linear e análise de tendências. 2.3 Noções de Aprendizado de Máquina (Machine Learning): Conceitos gerais sobre aprendizado supervisionado (classificação e regressão) e não supervisionado (agrupamento); interpretação básica de resultados (matriz de confusão, precisão e recall). 3. BUSINESS INTELLIGENCE (BI) E GOVERNANÇA DE DADOS 3.1 Visualização de Dados: Conceitos de Business Intelligence (BI). Construção e interpretação de gráficos, painéis e dashboards interativos para apoio à tomada de decisão. 3.2 Governança de Dados: Noções sobre o ciclo de vida dos dados, qualidade de dados e conceitos básicos de metadados. Princípios gerais de segurança e privacidade no armazenamento e compartilhamento de bases de dados públicos. 4. INFRAESTRUTURA DE TI, INTEGRAÇÃO E SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO 4.1 Integração de Sistemas: Noções sobre transferência de dados, arquitetura de APIs (RESTful) e formatos de intercâmbio de dados (JSON e XML). 4.2 Conceitos de Computação em Nuvem: Modelos de serviço (IaaS, PaaS, SaaS) e modelos de implantação (pública, privada e híbrida). 4.3 Segurança da Informação: Conceitos fundamentais de segurança (confidencialidade, integridade e disponibilidade). Mecanismos de autenticação, controle de acesso e uso seguro de credenciais. Noções de backup, armazenamento seguro e recuperação de dados. 4.4 Governança de TI: Noções básicas sobre o papel da governança e o gerenciamento de serviços de tecnologia aplicados ao setor público.