Tecnologia da Informação para Auditor Fiscal da Receita Estadual da Secretaria da Fazenda de Goiás - SEFAZ GO
Secretaria da Fazenda do Estado de Goiás
Auditor Fiscal de Receita Estadual
📢 EDITAL REPUBLICADO – CONCURSO SEFAZ GO
O concurso da SEFAZ GO – Secretaria de Estado da Economia de Goiás está com edital republicado, e essa pode ser a chance que você esperava para conquistar uma das carreiras mais desejadas da área fiscal 💼💰
São 50 vagas imediatas, além de 25 em cadastro reserva, para o cargo de Auditor Fiscal da Receita Estadual, com salário inicial de até R$ 32.163,30 🚀
A prova objetiva já tem data marcada: 17 de maio de 2026 🗓️ Agora, a preparação precisa começar de verdade.
A área fiscal é conhecida por oferecer altos salários, estabilidade e crescimento profissional, mas também exige foco, disciplina e estratégia 🎯 Quem deixa para depois, sente o impacto quando o edital já está rodando.
📌 Principais informações do concurso SEFAZ GO
🏛️ Banca: FCC
👥 Vagas: 50 + 25 (Cadastro Reserva)
🧾 Cargo: Auditor Fiscal da Receita Estadual
🎓 Escolaridade: Nível superior
💰 Salário inicial: até R$ 32.163,30
📝 Inscrições: 09/02/2026 a 12/03/2026
💳 Taxa de inscrição: R$ 250,00
🧠 Provas: 17/05/2026
Aqui no Direção Concursos, entendemos que a jornada até a aprovação não é simples. É cansativa, exige constância e gera dúvidas pelo caminho. Por isso, você não precisa caminhar sozinho(a) 🤝
Temos materiais atualizados conforme o edital, professores experientes e um método pensado para quem quer chegar competitivo no dia da prova.
⏰ Não espere o tempo passar ou o desespero bater perto da prova.
Transforme sua rotina hoje em uma preparação sólida para mudar de vida.
A SEFAZ GO é uma oportunidade real.
✨ E a sua aprovação pode começar agora.
Confira os professores
Os professores do Direção são aprovados nos concursos mais difíceis do país.
Material do curso
| Aulas |
|---|
Fundamento de Banco de Dados: 1. Fundamentos de Banco de Dados. |
1.1. Linguagens de definição e manipulação de dados em SGBDs relacionais (SQL, T-SQL, PL/pgSQL, PL/SQL) - Parte 1/2 |
1.1. Linguagens de definição e manipulação de dados em SGBDs relacionais (SQL, T-SQL, PL/pgSQL, PL/SQL) - Parte 2/2 |
1.2. Modelagem de dados: modelos relacional e multidimensional. 4. Modelagem e Otimização de Bases Multidimensionais. 4.1. Técnicas de modelagem e otimização. 5. Pré-processamento de Dados. 5.1. Técnicas para preparação e transformação de dados. |
1.3. Administração de banco de dados relacionais. 1.3.1. Projeto e implantação de SGBDs relacionais. 1.3.2. Administração de usuários e perfis de acesso. |
2. Pipeline de Dados. 2.1. Fundamentos, orquestração, integração, ETL, ELT e ferramentas. 6. Data Lake. 6.1. Conceito e aplicações. 7. Data Mining e Data Warehouse. 7.1. Conceitos, arquiteturas, técnicas e tarefas. 8. Big Data. 8.1. Conceitos, premissas, análise de dados e aplicações. |
3. OLAP. 3.1. Conceitos e aplicações. 20. Business Intelligence. 20.1. Processo de coleta, organização, análise e compartilhamento de informações. |
9. Bancos de Dados Não Relacionais. 9.1. Fundamentos, administração, desempenho e configuração. 9.2. Tipos: chave-valor, orientados a documentos e grafos. |
9.3. Bancos NoSQL: MongoDB, Redis e Neo4j. Gestão de Projetos. |
10. Gerenciamento de Projetos (PMBOK 7ª edição). 10.1. Projetos e a organização. 10.2. Princípios fundamentais e domínios de desempenho. |
11. Metodologias Ágeis. 11.1. Scrum, Modelagem Ágil, Scrumban, Kanban, Extreme Programming (XP), Lean e Guia de Prática Ágil do PMI.. |
15. Modelos Lineares de Regressão. 15.1. Regressão Linear Simples. 15.2. Regressão Linear Múltipla. 15.3. Avaliação de modelos de regressão. 16. Modelos de Regressão Logística. 16.1. Regressão Logística Binária. 16.2. Regressão Logística Multinomial. 18. Redes Neurais Artificiais e Machine Learning. 18.1. Noções de Redes Neurais Artificiais. 18.2. Noções de aprendizado supervisionado e não supervisionado. |
18.3. Noções de Python, TensorFlow e PyTorch - Parte 1/2 |
18.3. Noções de Python, TensorFlow e PyTorch - Parte 2/2 |
19. Visualização e Análise Exploratória de Dados. |
20.2. Ferramentas de criação de dashboards: Power BI. 20.3. Elaboração de relatórios analíticos. (APENAS EM VÍDEO) |
12. Análise de Agrupamentos (Clusterização). 12.1. Medidas de distância ou de semelhança. 12.2. Esquemas de aglomeração (hierárquicos e não hierárquicos). 13. Análise Fatorial por Componentes Principais. 13.1. Correlação linear de Pearson. 14. Análise de Correspondência. 14.1. Análise de Correspondência Simples. 14.2. Análise de Correspondência Múltipla. 17. Modelos de Regressão para Dados de Contagem. 17.1. Modelo de Regressão de Poisson. 17.2. Modelo de Regressão Binomial Negativa. |
21. Séries Temporais. 21.1. Conceitos básicos de séries temporais. 21.2. Sazonalidade, tendência e estacionariedade. 21.3. Modelos univariados de previsão: autorregressivos, médias móveis, ARMA, ARIMA e ETS. 21.4. Avaliação de modelos de previsão. 21.5. Aplicações de séries temporais na previsão de arrecadação dos entes públicos. |
Total R$ 170,10 |
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Depoimentos

Maísa
Assistente em Administração na UFPB

Henrique Napoleão
Aprovado no Concurso TCU

Armando Garcia
Aprovado para Auditor Fiscal da Receita Federal

Daniel de Holanda
Auditor Fiscal da Receita Federal

Maria Luiza Kunert
Conselheiro-Substituto para TCE PB, TCE MG, TCE ES e TCDF

Laura Costa
9° Lugar Banco do Brasil




