Apostila UFSCar 2026 Estatístico

📋 Informações Técnicas

Cargo: ESTATÍSTICA

Instituição: UFSCar

Formato: Digital (PDF) - Enviado por e-mail

Edição: 2026

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

CONHECIMENTOS GERAIS

LÍNGUA PORTUGUESA: 1. Características e funcionalidades de diferentes gêneros e tipologias textuais. 2. Interpretação textual de diferentes gêneros e tipologias textuais. 3. Gramática normativa. 4. Mecanismos de produção de sentidos nos textos: polissemia, ambiguidade, citação, inferência e pressuposto. 5. Organização do texto e fatores de textualidade (coesão, coerência, intertextualidade, informatividade, intencionalidade, aceitabilidade, situacionalidade). 6. Progressão temática em textos. 7. Tipologias textuais: descritiva, narrativa, argumentativa, injuntiva, dialogal. 8. Elementos de sequenciação textual: referenciação, substituição, repetição, conectores e outros elementos. 9. Tipos de argumento. 10. Classificação gramatical. 11. Morfologia. 12. Análise morfossintática. 13. Fenômenos linguísticos. 14. Concordância verbal e nominal. 15. Regência verbal e nominal. 16. Colocação pronominal. 17. Pontuação. 18. Figuras de linguagem. 19. Interpretação: documentos legais e normativos. 20. Acordo Ortográfico da Língua Portuguesa (1990).

RACIOCÍNIO LÓGICO-MATEMÁTICO: 1. Estruturas lógicas: proposições, conectivos e proposições simples e compostas. 2. Tabelas-verdade. 3. Tautologia, contradição e contingência. 4. Equivalências lógicas. 5. Negações de proposições e Leis de De Morgan. 6. Lógica de argumentação: argumentos, validade e noções de falácias. 7. Teoria dos conjuntos: conceitos fundamentais, subconjuntos, operações e aplicações em problemas lógicos. 8. Operações com conjuntos: união, interseção e diferença. 9. Sequências lógicas, padrões e regularidades. 10. Problemas de raciocínio lógico envolvendo análise de situações e interpretação de informações. 11. Razão, proporção e grandezas proporcionais. 12. Regra de três simples e composta. 13. Porcentagem, índices e variação percentual. 14. Juros simples, compostos e aplicações gerais. 15. Estatística descritiva: leitura, interpretação e análise de tabelas e gráficos. 16. Medidas de tendência central: média aritmética, média ponderada, moda e mediana.

NOÇÕES DE INFORMÁTICA: 1. Boas práticas de segurança, controle de acesso, cópias de segurança (backup) e prevenção de ameaças digitais. 2. Sistema Operacional Windows (versões atuais): conceitos básicos, área de trabalho, janelas, pastas e arquivos; operações com arquivos e pastas (copiar, mover, renomear, excluir); atalhos de teclado mais utilizados (Ctrl+C, Ctrl+V, Alt+Tab, etc) e gerenciador de tarefas. 3. Microsoft Office/Microsoft 365 (Word, Excel e PowerPoint): Word: formatação de texto, cabeçalho, rodapé, tabelas, mala direta; Excel: fórmulas básicas, gráficos, planilhas e PowerPoint: criação e edição de slides. 4. Criação, organização, versionamento, armazenamento, compartilhamento e preservação de documentos digitais. 5. Instalação, desinstalação ou alteração de programas e ativação/desativação de recursos, incluindo configuração de aplicativos. 6. Compactação e extração de arquivos (zip). 7. Ferramentas de colaboração e comunicação digital: plataformas corporativas de e-mail, videoconferência, armazenamento em nuvem e trabalho colaborativo. 8. Navegadores de internet e serviços de busca na web. 9. Serviços de correio eletrônico e boas práticas de uso de e-mail corporativo. 10. Noções da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD (Lei nº 13.709/2018 e suas alterações) aplicadas ao ambiente organizacional.

CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS - LEGISLAÇÃO APLICADA AO SETOR PÚBLICO (Para todos os cargos)

1. Constituição Federal de 1988: Art. 23 (competências comuns da União, dos Estados, do Distrito Federal e dos Municípios); Capítulo VII – Da Administração Pública (Seções I e II). 2. Código de Ética Profissional do Servidor Público Federal (Decreto nº 1.171/1994). 3. Noções de Direito Administrativo: princípios da Administração Pública (legalidade, impessoalidade, moralidade, publicidade e eficiência); poderes administrativos; atos administrativos; processo administrativo; controle e responsabilização da Administração Pública. 4. Regime jurídico dos servidores públicos da União (Lei nº 8.112/1990). 5. Lei de Licitações e Contratos Administrativos (Lei nº 14.133/2021). 6. Improbidade Administrativa (Lei nº 8.429/1992 - Capítulo II – Dos Atos de Improbidade Administrativa; Capítulo V – Do Procedimento Administrativo e do Processo Judicial, com as alterações introduzidas pela Lei nº 14.230/2021). 7. Plano Plurianual (PPA), Lei de Diretrizes Orçamentárias (LDO) e Lei Orçamentária Anual (LOA). 8. Lei de Acesso à Informação (Lei nº 12.527/2011 - Capítulo III – Do procedimento de acesso à informação; Capítulo IV – Das restrições de acesso à informação; Capítulo V – Das responsabilidades). 9. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD e suas alterações (Lei nº 13.709/2018 - Capítulo I – Disposições Preliminares; Capítulo II – Do tratamento. de dados pessoais; Capítulo IV – Do tratamento de dados pessoais pelo poder público).

CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS - ESTATÍSTICO

1. Regulamento para o exercício da profissão de estatístico (Decreto nº 62.497/1968), boas práticas de documentação, reprodutibilidade e versionamento de código. 2. Fundamentos de Estatística e Probabilidade: Distribuições discretas e contínuas, teorema central do limite, Lei dos Grandes Números, inferência estatística, testes de hipóteses e intervalos de confiança. 3. Estatística Descritiva: Medidas-resumo, gráficos exploratórios, boxplots, identificação e tratamento de outliers. 4. Tratamento e Integração de Dados (ETL): Extração, transformação e carga de dados, limpeza, padronização, integração e governança de bases. 5. Manipulação de Dados em R e Python: Uso do tidyverse em R, funções e loops, pacote purrr, RMarkdown/Quarto, introdução a Pandas e Scikit-learn em Python. 6. Produção de Indicadores e KPIs: Construção de indicadores institucionais, análise de séries temporais, validação de indicadores e robustez. 7. Modelos de Regressão: Regressão linear, regressão logística, regressão de Poisson e Binomial Negativa, modelos lineares generalizados. 8. Aprendizado de Máquina Supervisionado: Regularização (Ridge e Lasso), Árvores de Decisão, Random Forest, Gradient Boosting, interpretação de modelos (SHAP/LIME). 9. Correlação e Associação: Coeficientes de Pearson, Spearman, Kendall e bisserial, análise de tabelas de contingência, testes de associação. 10. Análise Multivariada: Análise de Componentes Principais (PCA), análise fatorial, introdução à análise de cluster e segmentação. 11. Teoria Clássica dos Testes: Índices de facilidade, discriminação, análise de itens, confiabilidade KR-20 e Alfa de Cronbach, confiabilidade inter-avaliadores. 12. Teoria de Resposta ao Item (TRI): Modelos de Rasch e 2 parâmetros, aplicações em avaliação institucional. 13. Séries Temporais e Previsão: Decomposição de séries, análise de indicadores ao longo do tempo e previsão estatística. 14. Big Data e Infraestrutura: Ambientes Spark/Hive, integração via R/Python, pipelines automatizados e deploy de modelos, otimização de performance. 15. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais-LGPD (Lei n° 13.709/2018 e suas alterações). 16. Comunicação de Resultados: Produção de dashboards, storytelling, apresentação de resultados com clareza, comunicação de incertezas e limitações metodológicas.