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Manaus Previdência (MANAUSPREV) — Analista Previdenciário (Especialidade: Análise de Dados): matérias e conteúdo programático

Concurso Público da MANAUSPREV (Manaus Previdência) — Edital nº 01/2026 (banca Fundação Carlos Chagas - FCC). Prova objetiva única: 20 questões de Conhecimentos Gerais (peso 1) + 40 de Conhecimentos Específicos (peso 3), com corte de 50% de acerto em cada uma e média ponderada mínima de 60. Cargo de Analista Previdenciário, especialidade Análise de Dados. Nível superior em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia da Computação, Ciência de Dados, Inteligência Artificial ou Economia. 1 vaga + cadastro de reserva. Vencimento inicial: R$ 9.175,25. O edital está mapeado em 15 matérias e 56 tópicos. Ao criar uma conta gratuita e escolher este concurso, o sistema distribui esses tópicos num plano de estudos diário e agenda sozinho as revisões de cada um deles.

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Matérias do edital

Cada matéria vira uma fila de tópicos: o sistema avança um tópico por vez, alternando entre matérias para você não passar dias seguidos no mesmo assunto.

Língua Portuguesa

Básica5 tópicos · aprovação a partir de 60%
  • Ortografia e acentuação. Emprego do sinal indicativo de crase
  • Compreensão e interpretação de textos de gêneros variados. Relação do texto com seu contexto histórico. Denotação e conotação. Discurso direto, discurso indireto e discurso indireto livre. Intertextualidade. Figuras de linguagem
  • Morfossintaxe. Elementos estruturais e processos de formação de palavras. Sinonímia e antonímia. Pontuação. Pronomes
  • Concordância nominal e concordância verbal. Flexão nominal e flexão verbal. Vozes do verbo. Correlação de tempos e modos verbais. Regência nominal e regência verbal
  • Coordenação e subordinação. Conectivos. Redação (confronto e reconhecimento de frases corretas e incorretas; organização e reorganização de orações e períodos; equivalência e transformação de estruturas)

Raciocínio Lógico-Matemático

Básica4 tópicos · aprovação a partir de 60%
  • Estrutura lógica de relações arbitrárias entre pessoas, lugares, objetos ou eventos fictícios; deduzir novas informações das relações fornecidas e avaliar as condições usadas para estabelecer a estrutura daquelas relações
  • Compreensão e elaboração da lógica das situações por meio de: raciocínio verbal, raciocínio matemático, raciocínio sequencial, orientação espacial e temporal, formação de conceitos, discriminação de elementos. Compreensão do processo lógico que, a partir de um conjunto de hipóteses, conduz, de forma válida, a conclusões determinadas
  • Noções básicas de proporcionalidade e porcentagem: problemas envolvendo regra de três simples, cálculos de porcentagem, acréscimos e descontos
  • Noções de Estatística: medidas de tendência central (moda, mediana, média aritmética simples e ponderada) e de dispersão (desvio médio, amplitude, variância, desvio padrão); leitura e interpretação de gráficos (histogramas, setores, infográficos) e tabelas

Análise de Dados

Específica3 tópicos · aprovação a partir de 70%
  • Coleta, validação, limpeza, transformação e consolidação de dados cadastrais, funcionais, contributivos, financeiros, atuariais e de benefícios
  • Análise exploratória de dados: identificação de padrões, tendências, inconsistências e anomalias
  • Interpretação de dados para apoio à gestão e à tomada de decisão

Estatística Aplicada

Específica4 tópicos · aprovação a partir de 70%
  • Estatística descritiva e inferencial; medidas de tendência central e de dispersão
  • Distribuições de probabilidade; amostragem; estimação; intervalos de confiança
  • Testes de hipóteses; correlação
  • Regressão linear e logística; análise e interpretação dos resultados

Séries Temporais e Projeções

Específica4 tópicos · aprovação a partir de 70%
  • Tendência, sazonalidade e ciclos; médias móveis; suavização exponencial
  • Modelos de séries temporais aplicados a dados previdenciários
  • Projeção de receitas, despesas, contribuições, benefícios e evolução da massa de segurados
  • Construção e comparação de cenários; análise de sensibilidade; validação das previsões

Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina

Específica4 tópicos · aprovação a partir de 70%
  • Aprendizagem supervisionada e não supervisionada
  • Classificação, regressão, agrupamento e detecção de anomalias
  • Preparação, treinamento, validação e teste de modelos; seleção de atributos
  • Métricas de avaliação; interpretabilidade, explicabilidade e monitoramento de modelos

Programação para Análise de Dados

Intermediária4 tópicos · aprovação a partir de 70%
  • Python e R: estruturas de dados, funções e tratamento de erros
  • Manipulação e transformação de dados
  • Bibliotecas como pandas, NumPy, scikit-learn, statsmodels, tidyverse ou similares
  • Desenvolvimento de scripts e notebooks; automação de rotinas analíticas; versionamento com Git

Banco de Dados e SQL

Intermediária4 tópicos · aprovação a partir de 70%
  • Modelagem de dados; bancos relacionais e não relacionais; normalização
  • SQL ANSI e variações; consultas, junções, subconsultas, CTEs, índices, views e procedimentos e funções
  • PostgreSQL, Oracle, SQL Server, MySQL ou similares; transações
  • Cargas completas e incrementais; pipelines; transformação, validação, reconciliação, orquestração, tratamento de falhas, logs e auditoria

Engenharia e Integração de Dados

Intermediária3 tópicos · aprovação a partir de 70%
  • Integração de dados provenientes de sistemas, bancos, planilhas, arquivos e APIs; formatos CSV, JSON e XML
  • Processos ETL e ELT; cargas completas e incrementais; pipelines
  • Transformação, validação, reconciliação, orquestração, tratamento de falhas, logs e auditoria

Data Warehouse e Modelagem Analítica

Intermediária3 tópicos · aprovação a partir de 70%
  • Data Warehouse, Data Mart e Data Lake
  • Modelagem dimensional: fatos, dimensões, métricas e granularidade; esquemas estrela e floco de neve
  • Dados históricos; OLAP; organização de dados para análises previdenciárias

Business Intelligence e Visualização

Intermediária3 tópicos · aprovação a partir de 70%
  • Construção de indicadores, relatórios analíticos e painéis gerenciais
  • Microsoft Power BI, Tableau ou similares; modelos de dados; filtros, segmentações e medidas
  • Seleção adequada de gráficos; clareza, acessibilidade, atualização e publicação de painéis

Qualidade e Governança de Dados

Intermediária3 tópicos · aprovação a partir de 70%
  • Exatidão, completude, consistência, validade, unicidade, atualidade e integridade dos dados
  • Padronização, deduplicação e reconciliação de dados; metadados; catálogo e dicionário de dados
  • Linhagem, rastreabilidade e ciclo de vida dos dados; dados mestres e de referência; controle de acesso

Proteção de Dados Pessoais (LGPD)

Básica3 tópicos · aprovação a partir de 60%
  • Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD): princípios, bases legais e tratamento de dados pelo Poder Público
  • Dados pessoais sensíveis; minimização; anonimização; pseudonimização; mascaramento
  • Segurança, compartilhamento, retenção e descarte de dados

Documentação Técnica e Inglês Instrumental

Básica4 tópicos · aprovação a partir de 60%
  • Documentação de fontes, processos, metodologias, premissas, fórmulas, modelos e indicadores
  • Elaboração de relatórios, notas técnicas, estudos, pareceres e apresentações
  • Comunicação de resultados, limitações e recomendações
  • Inglês técnico aplicado à análise de dados previdenciários

Noções de Direito Previdenciário e Legislação Municipal

Intermediária5 tópicos · aprovação a partir de 70%
  • Lei Complementar nº 27, de 19 de novembro de 2025, e Lei Municipal nº 3.605, de 30 de dezembro de 2025, e alterações
  • Lei Municipal nº 1.997, de 18 de junho de 2015 (Processo administrativo municipal), alterada pela Lei nº 3.237/2023
  • Resolução nº 03, de 25 de março de 2026 (Regimento Interno da Manaus Previdência), e Resolução nº 04, de 14 de maio de 2026 (Regulamento do Processo Administrativo Previdenciário no âmbito do RPPS de Manaus)
  • Código de Ética da Manaus Previdência; Lei Municipal nº 1.118, de 01 de setembro de 1971 e alterações (Estatuto dos Servidores Públicos do Município de Manaus)
  • Portaria MPS nº 402, de 10 de dezembro de 2008 e alterações

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Perguntas frequentes sobre o edital de Manaus Previdência (MANAUSPREV) — Analista Previdenciário (Especialidade: Análise de Dados)

Quantas matérias e tópicos tem o edital de Manaus Previdência (MANAUSPREV) — Analista Previdenciário (Especialidade: Análise de Dados)?

O edital de Manaus Previdência (MANAUSPREV) — Analista Previdenciário (Especialidade: Análise de Dados) está mapeado em 15 matérias e 56 tópicos no total.

Este edital tem mais matérias básicas ou específicas?

O edital de Manaus Previdência (MANAUSPREV) — Analista Previdenciário (Especialidade: Análise de Dados) tem 15 matérias: 4 básicas, 7 intermediárias, 4 específicas.

Qual a nota mínima de aprovação nas matérias deste edital?

Varia por matéria: de 60% a 70% de acerto, dependendo da matéria — as básicas costumam pedir menos, as mais específicas pedem mais.

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