Conteúdo programático – Informática / TI
SEFAZ São Paulo – Auditor Fiscal (AFRE)

1. Segurança da informação

• Princípios de confidencialidade, integridade e disponibilidade.
• Autenticação, autorização e auditoria.
• Criptografia simétrica e assimétrica, certificados digitais, assinatura digital.
• Controle de acesso, políticas de senhas e gestão de identidades.
• Backup, recuperação de desastres, continuidade de negócios.
• Ataques comuns, malware, engenharia social e boas práticas de proteção.

2. Redes de computadores

• Conceitos de redes locais, metropolitanas e de longa distância.
• Modelos de referência OSI e TCP/IP.
• Endereçamento IPv4 e IPv6, máscaras, sub-redes e roteamento básico.
• Protocolos e serviços: DNS, HTTP, HTTPS, SMTP, POP, IMAP, FTP, SSH.
• Equipamentos de rede: roteadores, switches e pontos de acesso.
• Segurança em redes: firewalls, proxy, VPN, IDS e IPS.
• Redes sem fio, padrões Wi-Fi e redes móveis.

3. Banco de dados

• Modelo relacional: tabelas, linhas, colunas, chaves primária e estrangeira.
• Normalização, integridade referencial e restrições.
• Linguagem SQL: SELECT, WHERE, ORDER BY, JOIN, funções de agregação.
• Views, índices, transações e níveis de isolamento.
• Backup, restauração e logs de transações.

4. Governança e gestão de TI

• Fundamentos de governança de TI.
• Boas práticas e frameworks (ITIL, COBIT, entre outros).
• Gestão de serviços, catálogo de serviços e central de atendimento.
• Indicadores, SLAs, disponibilidade e capacidade.
• Gestão de riscos, ativos e mudanças em TI.

5. Computação em nuvem

• Conceitos gerais de nuvem: IaaS, PaaS e SaaS.
• Virtualização, máquinas virtuais e contêineres.
• Armazenamento em nuvem, escalabilidade e alta disponibilidade.
• Segurança e boas práticas em ambientes de nuvem.

6. Desenvolvimento de sistemas e APIs

• Lógica de programação e estruturas de controle.
• Conceitos de aplicações web e serviços.
• APIs, formatos JSON e XML.
• Controle de versões e integração contínua.

7. Dados, BI e Big Data

• Processos ETL e ELT.
• Data Warehouse e Data Lake.
• Modelagem dimensional: tabelas fato e dimensão.
• Dashboards, indicadores e visualização de dados.
• Conceitos gerais de Big Data e processamento distribuído.