EDITAL COMPLEMENTAR Nº 02/2024

Concurso Público para provimento dos cargos efetivos de servidores do Poder Judiciário do Estado do Acre. Complementação ao Edital nº 01/2024.

O Poder Judiciário do Estado do Acre, por meio de sua Presidente, Desembargadora Regina Ferrari, no uso de suas atribuições legais, torna público o presente Edital Complementar ao Edital nº 02/2024, com as seguintes alterações:

1. retifica no Anexo IV, os conhecimentos específicos do cargo de Analista Judiciário – Analista de Ciência de Dados, de forma que:

ONDE SE LÊ:

	ANALISTA JUDICIÁRIO – ANALISTA DE CIÊNCIA DE DADOS	
1. Fundamentos de computação: componentes e arquiteturas de sistemas computacionais (hardware e software). 2. Representação de dados: binário, hexadecimal e decimal; aritmética computacional. Processamento paralelo e distribuído. 3. Multiprocessamento simétrico e assimétrico. 4. Componentes e arquiteturas de processadores; conjuntos de instrução. 5. Hierarquia de memória. 6. Interface entre processadores e periféricos. 7. Sistemas Operacionais: fundamentos de sistemas operacionais. 8. Gerenciamento de processos e fluxos de execução (threads): alocação de CPU, comunicação e sincronização entre processos, impasses (deadlocks) e esgotamento de recursos (starvation). 9. Gerenciamento de memória: alocação, segmentação, memória virtual e paginação. 10. Redes de computadores: tipos e meios de transmissão. 11. Técnicas de circuitos; pacotes e células. 12. Tecnologias de redes locais e de longa distância (LAN, MAN, WAN, VLAN, WLAN e PAN). 13. Características dos principais protocolos de comunicação. 14. Topologias. 15. Elementos de interconexão de redes de computadores (gateways, hubs, repetidores, bridges, switches e roteadores). 16. Modelo de referência OSI. 17. Características dos protocolos de controle de looping em Ethernet EAPS, Spanning Tree — IEEE 802.1d e Rapid Spanning Tree — IEEE 802.1w.
18. Arquitetura TCP/IP: protocolos IPv4 e IPv6, segmentação e endereçamento, serviço DNS e entidades de registros. 19. Protocolos TCP, UDP, lPSec, ARP, SSH, SMTP, HTTP, FTP, LDAP, DNS, DHCP, POP e IMAP.
20. Conceitos do Multi Protocol Label Switching - MPLS. 21. Conceitos dos protocolos de roteamento OSPF e BGP. 22. Cabeamento estruturado categorias 3, 5, 5e, 6 e 6a, de acordo com a ABNT NBR 14565:2013. 23. Fibras ópticas (monomodo e multimodo). 24. Padrões: IEEE 802.1D, IEEE 802.1Q/p, IEEE 802.1w, IEEE 802.1s, IEEE 802.1X, IEEE 802.3, IEEE 802.3u, IEEE 802.3z, IEEE802.3ae, IEEE802.3af. 25. Redes sem fio (Wireless):
padrões IEEE 802.11b/g/n. 26. Gateways de aplicação. 27. Serviços de rede: princípios e protocolos dos seguintes serviços: e-mail, DNS, DHCP, Web Proxy. 28. Principais Servidores de Aplicação (JBoss, Apache HTTP Server, IIS): administração e configuração. 29. Análise de desempenho da rede. 30. Gerenciamento de usuários. 31. Configuração, administração e logs de serviços. 32. Gerenciamento de redes de computadores: conceitos, protocolo SNMP, agentes e gerentes, MlBs, gerenciamento de dispositivos de rede, servidores e aplicações. 33. Administração e gerência de redes de computadores. 34. Tipos de serviço, níveis de serviço e Qualidade de Serviço (QoS). 35. Métricas de desempenho em redes de computadores. 36. Métodos de avaliação desempenho de redes. RFC 2889; RFC 2544; voz sobre IP (VolP) e videoconferência: conceitos, arquiteturas e protocolos (SIP, H.323).
37. Segurança da informação: confidencialidade, disponibilidade, integridade, irretratabilidade. 38. Criptografia simétrica e assimétrica: conceitos básicos, aplicações e principais algoritmos. 39. Certificação e assinatura digital: conceitos e aplicações. 40. Hashes criptográficos. 41. Segurança de Rede: conceitos básicos. 42. Sistemas de proteção (firewall, IPS, IDS, WAF, UTM, DMZ, Proxy, NAC, VLANs, Antivírus e Antispam). 43. Monitoramento de tráfego. 44. Sniffer de rede. 45. Tráfego de dados de serviços e programas usados na internet. 46. Segurança de redes sem fio: EAP, WEP, WPA, WPA2. VPN; VPN-SSL. 47. Interpretação de pacotes. 48. Ataques e ameaças na internet e em redes sem fio (phishingscam, spoofing, DoS, flood). 49. Códigos maliciosos (vírus, worm, cavalo de troia, spyware, adware, keyloggers, backdoors, rootkits e ransomware). 50. Ataques de negação de serviço (Denial of Service - DoS) e ataques distribuídos de negação de serviço (Distributed Denial of Service - DDoS). 51. Criptografia assimétrica. 52. Criptografia simétrica. 53. Certificados digitais. 54. Assinaturas digitais. 55. Hashes criptográficos. 56. Controle de acesso: autenticação, autorização e auditoria; controle de acesso baseado em papeis

(Role Based Access Control — RBAC); autenticação forte (baseada em dois ou mais fatores); single sign-on. 57. Comunicação segura com Secure Sockets Layer - SSL e Transport Layer Security – TLS. 58. Gerenciamento de serviços: ITIL v.4.
LEIA-SE:

	ANALISTA JUDICIÁRIO – ANALISTA DE CIÊNCIA DE DADOS	
1. Aprendizado de máquina: Técnicas de classificação. 2. Bayes. 3 Regressão logística. 4 Redes neurais artificiais.
5. Funções de ativação: limiar, linear, ReLU, logística, softmax, maxout e gaussiana. 6. Redes Perceptron de única e múltiplas camadas. 7 Árvores de decisão (algoritmos ID3 e C4.5) e florestas aleatórias (random forest). 8 Máquinas de vetores de suporte (SVM – support vector machines). K vizinhos mais próximos (KNN – K-nearest neighbors). 9.Comitês de classificadores. 10 Avaliação de modelos de classificação: treinamento/teste/validação; validação cruzada; métricas de avaliação (matriz de confusão, acurácia, precisão, revocação, F1-score e curva ROC). 11 Técnicas de regressão. 12. Regressão linear. 13 Séries temporais (tendências, suavização exponencial e modelos ARIMA), redes neurais para regressão. 14 Árvores de decisão para regressão. 15 Máquinas de vetores de suporte para regressão. 16 Intervalos de confiança em regressão. 17 Avaliação de modelos de regressão: mean absolute error (MAE), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE) e coeficiente de determinação (R 2 ). 18. Técnicas de agrupamento. 19 Agrupamento por partição. 20 Agrupamento por densidade. 21. Agrupamento hierárquico. 22. Técnicas de redução de dimensionalidade. 23 Seleção de características (feature selection). 24 Análise de componentes principais (PCA – principal component analysis). 25 Técnicas de associação. 26 Descoberta de conjuntos frequentes. 27. Descoberta de regras de associação. 28. Sistemas de recomendação. 29. Processamento de linguagem natural (PLN). 30. Normalização textual (stop words, estemização, lematização e análise de frequência de termos). 31 Rotulação de partes do discurso (POS-tagging – part-of-speech tagging). 32. Reconhecimento de entidades (NER – named entity recognition) e rotulação IOB. 33. Modelos de representação de texto: N-gramas, modelos vetoriais de palavras (CBOW, Skip-Gram e GloVe), modelos vetoriais de documentos (booleano, TF e TF-IDF, média de vetores de palavras e Paragraph Vector). 34 Métricas de similaridade textual (similaridade do cosseno, distância euclidiana, similaridade de Jaccard, distância de Manhattan e coeficiente de Dice). 35. Aplicações de PLN: sumarização automática de texto (abordagens extrativa e abstrativa), modelagem de tópicos em texto (algoritmos LSI, LDA e NMF), classificação de texto, agrupamento de texto, tradução automática de texto, análise de sentimentos e emoções em texto, reconhecimento de voz (STT – speech to text). 36. Aprendizado profundo. 37. Redes neurais convolucionais. 38. Redes neurais recorrentes. 39. Redes de Hopfield.
40. Long short-term memory (LSTM). 41. Redes perceptron multicamadas recorrentes. 42. Máquinas de Boltzmann. 43. Deep belief networks. 44. Tratamento de Dados. 45. Normalização numérica. 46. Discretização.
47. Tratamento de dados ausentes. 48. Tratamento de outliers e agregações. 49. Linguagens de Programação e Ambientes Virtuais. 50. Python, R 51.Keras, TensorFlow. 52. Fundamentos de probabilidade e estatística. 53. Probabilidade e probabilidade condicional. 54. Variáveis aleatórias e funções de probabilidade.Coeficiente de correlação de Pearson. 55. Teorema central do limite. 56. Regra empírica (regra de três sigma) da distribuição normal. 57. Modelos probabilísticos gráficos: modelos de Markov, filtros de Kalman e redes bayesianas. Testes de hipóteses: teste-z, teste-t, valor-p, testes para uma amostra, testes de comparação de duas amostras, ANOVA, teste de normalidade (chi square) e intervalos de confiança. 58. Histogramas e curvas de frequência. Diagrama boxplot. Avaliação de outliers. Big Data Fundamentos. 59. Tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados. 60. Conceitos dos três Vs. 61 Fluxo de big data: ingestão, processamento e disponibilização. Armazenamento de big data. 62. Pipeline de dados. 63. Processamento distribuído. 64. Conceitos de data lake. 65. ETL X ELT. 66. Soluções de big data. Arquitetura do ecossistema Apache Hadoop. Componentes Hadoop: HBase, Kudu, Sqoop, Nifi, Hive, Impala, Spark, Spark Streaming, SOLR, Oozie, Yarn, Kafka, Flink e AirFlow. 67. Arquiteturas de big data; Arquitetura Lambda. Arquitetura Kappa. Arquitetura de IoT. Arquitetura de cloud computing para dados (AWS, Azure).

Os demais itens do Edital permanecem inalterados.

Rio Branco, 2 de fevereiro de 2024.

Desembargadora Regina Ferrari Presidente do Poder Judiciário do Estado do Acre