TJ SP - Tribunal de Justiça do Estado de São Paulo - Analista de Sistemas Judiciário (Pós-Edital)

Proposta

A fim de preparar os candidatos para concursos públicos para o cargo de Analista de Sistemas Judiciário, o Gran Concursos escalou a equipe de professores mais experiente e renomada em preparatórios para essa área.

No curso TJ SP - Tribunal de Justiça do Estado de São Paulo - Analista de Sistemas Judiciário (Pós-Edital), além das nossas já tradicionais videoaulas, com a mais alta qualidade audiovisual do mercado, você contará também com materiais de apoio em PDF das aulas ministradas pelos professores. Dessa forma, fica claro que este é um produto idealizado para concretizar o sonho de muitos profissionais da área de ingressarem em uma carreira tão respeitada e cobiçada.

Quanto ao corpo docente, é importante ressaltar que a grande maioria dos professores que compõem o curso, além de especialistas, mestres e doutores com vasta experiência em suas áreas de conhecimento, ocupam cargos importantes nas carreiras de Tecnologia da Informação.

Dessa forma, o alinhamento e o compromisso com o que há de mais técnico e fundamental para seus estudos estarão sempre à sua disposição no curso que agora oferecemos.

✅Assinatura Ilimitada: Garanta acesso a todas as inovações lançadas na Reinvenção 2025 para a Assinatura X, além dos diferenciais de estudar com os recursos do Gran.
✅Guia do Aprovado: Acesse guias semanais de planejamento, estruturados por professores e especialistas, de acordo com o concurso e o cargo para o qual está estudando.
✅Questões: Pratique com situações reais de provas. Meça seu desempenho em cada simulado e revise as respostas com videoaulas elaboradas por professores.
✅Estudo com Tecnologia: Audiobooks e gerenciador de estudos.
✅Tutor 24 horas: Permite obter respostas instantâneas enquanto estuda na plataforma do Gran. Surgiu uma dúvida? Basta clicar no botão “Pergunte ao Tutor 24 horas”!
✅Vade Mecum Facilitado: A legislação é uma parte essencial para quem estuda para concursos, sendo tema de muitas questões em todas as carreiras.
✅Cronograma de Estudos Moderno: Integra videoaulas e PDFs no mesmo cronograma (*exclusivo na Assinatura Ilimitada X).
✅MAIA: A Inteligência Artificial do Gran (*exclusivo na Assinatura Ilimitada X).
✅PDF Sintético: Um resumo completo, objetivo, esquematizado e didático das disciplinas (*exclusivo na Assinatura Ilimitada X).
✅Garantia de Atualização Pós-Edital e Fórum de Dúvidas: Atualização das matérias e fórum para tirar dúvidas com toda a nossa equipe.

Mais detalhes

1. Curso baseado no Edital nº 01/2025 (com retificação).
2. Serão abordados os tópicos mais relevantes de cada disciplina (não necessariamente todos), conforme critério dos respectivos professores.
3. As videoaulas ainda não disponibilizadas serão acrescidas de forma gradual, conforme o cronograma de gravação dos professores. Periodicamente, divulgaremos o cronograma com os novos vídeos a serem disponibilizados.
4. Não serão ministrados os seguintes tópicos do Edital:
   Bancos de Dados: Coleta de dados (APIs, web scraping). Linhagem de dados.
   Desenvolvimento de Sistemas: Desenvolvimento híbrido (Flutter, .NET MAUI) e desenvolvimento nativo.
   DevOps e DevSecOps: Segurança Integrada ao Desenvolvimento: práticas de DevSecOps: análise estática/dinâmica (SAST, DAST). Ferramentas de automação de segurança.
   Prova discursiva e estudo de caso.
5. A coordenação pedagógica, juntamente com toda a equipe de professores, está trabalhando com total dedicação para uma preparação verdadeiramente completa e eficaz.
   
6. Informamos que, para facilitar a compreensão e a absorção dos conteúdos previstos no edital, as videoaulas de determinadas disciplinas foram organizadas com base na lógica didática proposta pelo(a) docente responsável, e não de acordo com a ordem dos tópicos do conteúdo programático do certame.

O rol de professores poderá sofrer acréscimos ou substituições por motivos de força maior, ficando a cargo do Gran Concursos realizar as modificações necessárias.

AULAS EM PDF AUTOSSUFICIENTES:

1. Conteúdo produzido por docentes especializados e com amplos recursos didáticos.
2. Material prático que facilita a aprendizagem de maneira acelerada.
3. Exercícios comentados.
4. Não serão ministrados em PDF: Em Conhecimentos Específicos: Engenharia de Software: Casos de uso e user stories. Gestão de backlog. Produto Mínimo Viável (MVP). Gestão de dívida técnica. Qualidade de Software: análise estática de código. Mocking e stubs. Revisão de código e programação em par. Infraestrutura como Código (IaC) (Infra): conceitos e ferramentas (Ansible, Terraform, ShellScript). Automação de provisionamento de ambientes. Resiliência de Aplicações (infra): técnicas de cache, fallback, circuit breaker. Planos de recuperação de desastres e contingência. Balanceamento de carga e alta disponibilidade. Desenvolvimento de Sistemas: CSS3, JavaScript. Frameworks JavaScript: AngularJS, Vue.js. Desenvolvimento de Single Page Applications (SPA). Usabilidade e acessibilidade na web (padrões W3C). AJAX e comunicação assíncrona. Desenvolvimento Back-End: conceitos de APIs RESTful: criação, consumo, tratamento de erros, versionamento e documentação (OpenAPI/Swagger). Autenticação e autorização (OAuth, JWT). Principais linguagens: C#(noções de Java). Integração com bancos de dados. Desenvolvimento para Dispositivos Móveis: conceitos básicos e melhores práticas. Desenvolvimento híbrido (Flutter, .NET MAUI) e desenvolvimento nativo. Banco de Dados: Transações. Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBD): Oracle, SQL Server e MySQL. Otimização de consultas. Administração de Bancos de Dados: Backup e restore. Monitoramento e tuning de performance. Segurança e controle de acesso. Integração e Ingestão de Dados: Processos ETL/ELT. Ferramentas de integração de dados. Ferramentas e técnicas: Spark, Hadoop, HDFS, MapReduce. Qualidade de Dados: metadados e linhagem de dados. Coleta de dados (APIs, web scraping). Feature engineering e divisão de dados (amostragem, cross-validation). Inteligêencia Aritificial: Algoritmos básicos (regressão linear, árvores de decisão). Bibliotecas de IA (TensorFlow, Scikit-learn) – noções gerais. Aplicações práticas: análise preditiva e automação. DEVOPS E DEVSECOPS 1. Integração Contínua/Entrega Contínua (CI/CD): automação de pipelines e integração de ambientes. Práticas de DevOps: versionamento, pipelines CI/CD, automação de banco de dados. Segurança Integrada ao Desenvolvimento: práticas de DevSecOps: análise estática/dinâmica (SAST, DAST). Ferramentas de automação de segurança. Segurança da Informação e Desenvolvimento Seguro: Segurança de Dados: impacto da proteção de dados pessoais no desenvolvimento de sistemas. Ingraestrutura e Computação em Nuvem: Conteinerização: Docker e Kubernetes (conceitos básicos e uso). Arquitetura de Software. Arquitetura de Desenvolvimento da PDPJ-Br.
5. Não serão ministrados em PDF: PDFs Sintéticos.