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
SEFAZ GO – PREPARE-SE PARA O PRÓXIMO EDITAL
O concurso da SEFAZ GO – Secretaria de Estado da Economia de Goiás movimentou o mundo dos concursos fiscais, e tudo indica que um novo edital está por vir 🎯
Se você ainda não conquistou sua vaga, essa é a hora de se preparar com antecedência e chegar na frente.
O cargo de Auditor Fiscal da Receita Estadual é um dos mais desejados da área fiscal — e os números explicam o porquê 💼💰 Alta remuneração, estabilidade e crescimento profissional fazem dessa carreira um dos maiores objetivos de quem estuda para concursos públicos.
A área fiscal é conhecida por exigir foco, disciplina e estratégia 🎯 Quem começa cedo, chega competitivo. Quem espera o edital sair para começar, perde um tempo precioso.
📌 Últimas 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
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, professores experientes e um método pensado para quem quer chegar competitivo no dia da prova.
⏰ Não espere o edital sair para começar. Quem estuda agora chega na frente quando as inscrições abrirem.
A SEFAZ GO é uma oportunidade real que vai se repetir.
✨ E a sua aprovação pode começar hoje.
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




