▸1️⃣Tier 1 — Geraisrisco eliminatório4 temas · 20 tópicos

▸Legislação2 tópicos

▸g2-lgpd-principios-agentes21 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 21⚪

▸1. Definições-chave (Art. 5º)4 conceitos

Dado pessoal

Dado pessoal sensível

Dado anonimizado

Banco de dados

▸3. Os 3 (na verdade 4) agentes (Art. 5º)4 conceitos

Encarregado (DPO)

Controlador decide, Operador executa. — Confundir os dois é erro clássico

Encarregado ≠ ANPD. — Encarregado é dentro da organização; ANPD é o órgão federal

Encarregado é obrigatório para o Controlador (Art. 41)

▸4. Bases legais para tratamento (Art. 7º)3 conceitos

Consentimento não é a única base — é uma das 10. Pega bastante gente

Consentimento tem que ser livre, informado, inequívoco, específico, destacado e **por escrito o…

Titular pode revogar consentimento a qualquer momento (Art. 8º, §5º)

▸6. ANPD — Autoridade Nacional de Proteção de Dados4 conceitos

Órgão federal

Funções: — fiscalizar, sancionar, orientar, regulamentar, elaborar diretrizes

Emite regulamentos infralegais (Resoluções)

É quem aplica sanções — , não os tribunais

▸9. Aplicação da LGPD (Art. 3º)6 conceitos

Em território nacional; **OU

Em oferta de bens/serviços a pessoas no Brasil; **OU

Sobre dados coletados no Brasil

Uso exclusivamente particular (pessoa física)

Fins jornalísticos, artísticos, acadêmicos

Segurança pública / defesa nacional / investigação criminal (têm regras próprias)

▸g3-legislacao-lai-marco-civil92 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 92⚪

▸Bloco 1 — Lei de Acesso à Informação (LAI) · Lei 12.527/201129 conceitos

Sujeitos passivos (quem tem que cumprir)

Órgãos públicos — dos 3 poderes (Executivo, Legislativo, Judiciário) e do MP, TCU, DPU

Todos os entes federativos — (União, Estados, DF, Municípios)

Autarquias, fundações públicas, empresas públicas, sociedades de economia mista

Entidades privadas sem fins lucrativos

5 diretrizes (art. 3º)

Transparência ATIVA vs PASSIVA

Divulgação espontânea (sem pedir)

Portais de transparência, sites institucionais

Rol mínimo: competências, endereços, telefones, orçamentos, licitações, contratos, repasses, remune…

Prazos de resposta (art. 11)

Imediato — se disponível

20 dias — prazo padrão pra responder

10 dias — prorrogável UMA vez com justificativa expressa (total máx 30 dias)

Recursos em caso de negativa

1ª instância: — autoridade hierarquicamente superior — 10 dias para recorrer

Órgão responde em **5 dias

2ª instância: — autoridade máxima do órgão

3ª instância: — CGU (Executivo Federal) → CMRI (Comissão Mista de Reavaliação de Informações)

Classificação da informação sigilosa (art. 24)

Reservada: — as acima + demais servidores DAS-101.5 ou superior

Informações que NÃO podem ser restringidas

Necessárias à tutela judicial de direitos fundamentais

Sobre condutas que impliquem violação dos direitos humanos praticada por agentes públicos

Sanções por descumprimento (art. 32-33)

Servidor público que recusar-se a fornecer info, retardar, destruir dolosamente etc. → **infração a…

Entidade privada que descumprir → multa, rescisão contratual, suspensão do direito de contratar

Gratuidade — como regra

Cobrança apenas do custo dos serviços de reprodução (fotocópia etc.)

▸Bloco 2 — Marco Civil da Internet · Lei 12.965/201430 conceitos

Fundamentos (art. 2º) — princípios estruturantes

Princípios (art. 3º)

Objetivos (art. 4º)

Promover **direito de acesso à internet a todos

Acesso à informação, conhecimento e participação na vida cultural e conduta dos assuntos públic…

Inovação — e fomento à ampla difusão de tecnologias

Adesão a padrões tecnológicos abertos

Neutralidade da rede (art. 9º) ⭐

Responsável pela transmissão deve tratar de forma isonômica quaisquer pacotes de dados

Discriminação/degradação — só permitida em 2 hipóteses

Zero rating (planos "grátis" pra apps específicos) é área controversa

Direitos do usuário (art. 7º) — 13 incisos, os principais

Inviolabilidade da intimidade — e da vida privada

Inviolabilidade e sigilo do fluxo de suas comunicações — pela internet (só por ordem judicial)

Inviolabilidade e sigilo das suas comunicações privadas armazenadas — (só por ordem judicial)

Não suspensão da conexão à internet — , salvo por débito diretamente decorrente de sua utilização

Manutenção da qualidade contratada da conexão

Informações claras e completas — constantes dos contratos de prestação de serviços

Não fornecimento a terceiros de seus dados pessoais

Consentimento expresso

Guarda de registros — DISTINÇÃO CRÍTICA ⚠️

Quem guarda

Prazo obrigatório

Responsabilidade civil por conteúdo de terceiros (art. 19)

Provedor de aplicação SÓ é responsabilizado por conteúdo gerado por terceiros SE

Exceção: pornografia de vingança/nudez não autorizada → basta notificação extrajudicial (art. 21)

⚠️ **Sub judice no STF (Tema 987)

Requisição de dados

Dados cadastrais

Registros de conexão, registros de acesso, comunicações armazenadas — **só com ordem judicial

▸Bloco 3 — Crimes Cibernéticos22 conceitos

Lei 12.737/2012 — "Lei Carolina Dieckmann

Pena original (2012): — detenção 3 meses a 1 ano e multa

Após Lei 14.155/2021 — ⭐: reclusão 1 a 4 anos e multa (aumento significativo)

Se resulta em prejuízo econômico: aumento **1/6 a 1/3

Se resulta em obtenção de conteúdo comunicações privadas, dados sigilosos ou controle remoto do dis…

Se há divulgação/comercialização dos dados: aumento **1/3 a 2/3

Contra autoridade (Presidente, Vice, Governador, Prefeito, Ministros): aumento **1/3 à metade

Inclui "telemático" ou de informação de utilidade pública"

Pena: detenção 1-3 anos + multa (dobra em calamidade pública)

Equipara cartão de crédito ou débito a documento particular

Falsificação de cartão → mesma pena de falsificação de documento particular

Lei 14.155/2021 — Fraude eletrônica + agravamento invasão

Aumento de pena de 1/3 a 2/3 — se cometida com uso de servidor mantido fora do território nacional

Aumento de 1/3 ao dobro se vítima é idoso ou vulnerável

Como visto acima: detenção 3m-1a → **reclusão 1-4a

Lei 14.132/2021 — Stalking (perseguição)

Lei 13.718/2018 — Crimes contra dignidade sexual (relevância cibernética)

Pena: reclusão 1-5a + multa

Aumento 1/3 a 2/3 se cometido por ex-parceiro afetivo ou com intuito de vingança/humilhação

737/2012 — = INVASÃO de dispositivo (acesso indevido pra obter dados)

718/2018 art. 218-C — = DIVULGAÇÃO de material íntimo sem consentimento

Comparativo cronológico dos crimes cibernéticos

▸Bloco 4 — Armadilhas FGV + Checklist Mental2 conceitos

Armadilhas recorrentes

Checklist mental antes de responder Legislação

▸Ganchos pro JM4 conceitos

Direito não é sua praia natural

Analogia útil

Mnemônicos-chave

Não decorar TODOS os incisos — foco em conceitos + números-chave + armadilhas

▸Rotina sugerida (microdose 10-15 min/dia)5 conceitos

Semana 1 (agora): — LAI panorâmica + prazos + classificação

Semana 2: — LAI recursos + Marco Civil princípios + neutralidade

Semana 3: — Marco Civil guarda de registros + responsabilidade art. 19

Semana 4: — Crimes cibernéticos (12.737 + 14.155 + 218-C)

Semana 5+: — Revisão dirigida via banco legislacao.yaml (a ser criado)

▸Português11 tópicos

▸g4-portugues-regencia-verbal16 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 16⚪

▸Mnemônicos por família7 conceitos

assisti ao filme, mas assisti a mãe doente"* — o "a" separa sentidos

aspiro ao cargo, aspiro o ar"* — abstrato leva "a", concreto não

visa ao lucro, visa o alvo"* — meta leva "a", mira não

tem -se, tem de"* — esqueci da chave? só se for "esqueci-me da chave

coisa vai direto, gente vai com A"* — pagou a conta ao garçom

chego a, estou em"* — cheguei a casa, estou em casa

preferi a, sem mais, sem do que"* — prefiro café a chá

▸Truques em prova9 conceitos

Truque 1 — Substituição por sinônimo

assistir" ambíguo → trocar por "ver" (VTD)

aspirar" ambíguo → trocar por "almejar" (VTD)

Truque 2 — Substituição por sinônimo concreto

visar" ambíguo → "carimbou o cheque" (concreto, VTD) vs "objetivou o lucro" (abstrato, VTD)

Truque 3 — Voz passiva analítica

obedecer" admite: "as normas são obedecidas

Truque 4 — Preencher lacuna com pronome

assisti-lhe" (sentido ajudar) vs "assisti a ele" (sentido ver)

▸g5-portugues-interpretacao-generos70 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 70⚪

▸Bloco 1 — Os 5 tipos textuais (estrutura formal, fixos)2 conceitos

Preditivo — (previsão do tempo, horóscopo) — verbo no futuro

Dialogal / conversacional — (diálogo, entrevista, chat)

▸Bloco 2 — Gêneros textuais (contextos sociais, infinitos)8 conceitos

Esfera jornalística

Artigo de opinião

Esfera literária

Esfera oficial/administrativa

Esfera técnica/científica

Esfera instrucional

Esfera publicitária

Esfera digital

▸Bloco 4 — Cadeia interpretativa: tema × tese × argumento7 conceitos

Assunto sobre o qual o texto trata — palavra ou expressão curta que resume o tópico

Ex.: um texto sobre uso excessivo de redes sociais na adolescência → tema = "redes sociais e adoles…

Ponto de vista defendido pelo autor sobre o tema — afirmação completa que expressa uma posição

Ex.: sobre o mesmo texto → tese = "o uso excessivo de redes sociais compromete o desenvolvimento co…

Justificativa que sustenta a tese — fato, dado, exemplo, autoridade citada que dá força à posição

Ex.: "estudo da OMS de 2024 aponta que jovens conectados >5h/dia têm 30% mais transtornos de ansied…

Fechamento que reafirma a tese à luz dos argumentos apresentados — recomendação, síntese, apelo

▸Bloco 5 — Inferência × pressuposto × subentendido (a distinção fina)14 conceitos

Conclusão que o leitor tira do texto sem ela estar dita literalmente

Ex.: "João desligou o guarda-chuva e sentou no café." → inferência: chovia lá fora

Base: raciocínio lógico + conhecimento de mundo aplicado ao texto

Informação implícita marcada por elementos linguísticos NO PRÓPRIO ENUNCIADO

Continua" — "O Brasil continua ilegal em X" pressupõe que já era ilegal antes

Já" — "Ele já foi ministro" pressupõe que não é mais

Também" — "Eu também gosto" pressupõe que alguém mais gosta

Adjetivos avaliativos — "o corrupto senador" pressupõe que o senador é corrupto

Informação implícita que depende do CONTEXTO/situação de comunicação

Ex.: "Está frio aqui." dito numa reunião com janela aberta → subentendido: "feche a janela"

Ex.: "Não vi seu carro hoje" dito pelo chefe → subentendido: "notei que você chegou atrasado / não…

Marca linguística

Depende de contexto

Negar o enunciado o cancela

▸Bloco 6 — Recursos expressivos e figuras15 conceitos

Ex.: em um dia catastrófico: "Que belo dia, hein

FGV cobra: identificar ironia + entender o efeito (crítica, humor, sarcasmo)

Ex.: "Vi o homem com o binóculo." — quem tinha o binóculo? Eu ou o homem

Pode ser defeito (falta de clareza) ou recurso (literatura, publicidade)

Ex.: "A vida é uma estrada

Símile / Comparação

Ex.: "A vida é como uma estrada

Ex.: "Ele adora Machado" (leu obras de Machado de Assis, não a pessoa)

Ex.: "Comprei uma gilette" (uma lâmina de barbear)

Ex.: "Estou morrendo de fome

Ex.: "Ele partiu" em vez de "morreu"

Personificação (prosopopeia)

Ex.: "O vento sussurrou entre as árvores

Ex.: "Choro e sorriso ao mesmo tempo

Ex.: "Amor é fogo que arde sem se ver" (Camões)

▸Bloco 7 — Coesão × Coerência3 conceitos

Amarração linguística superficial do texto — como as partes se ligam. Recursos

Elipse — omissão de termo recuperável. Ex.: "João foi. Maria também." (foi)

Exige: continuidade de tema, progressão de informação, não-contradição, articulação com conheciment…

▸Bloco 8 — Tipos de argumento (usados em textos dissertativos)4 conceitos

Causa e consequência

Comparação / Analogia

Oposição / Contra-argumento

Estatístico / Numérico

▸Bloco 9 — Progressão textual e organização11 conceitos

Progressão temática

Constante — mesmo tema, remas diferentes

Derivada — subtemas que se abrem a partir do tema geral

Rema × Tema

Tema — o que já foi dito, informação conhecida

Rema — a informação nova adicionada

Em bom português, tema vem antes; rema vem depois

Parágrafo padrão

Frase-tópico — (tese do parágrafo) → geralmente 1ª frase

Desenvolvimento — argumentos, exemplos

Conclusão parcial — ou transição — fecha ou puxa próximo

▸Ganchos pro JM6 conceitos

Notícia × reportagem × editorial × artigo de opinião

Metáfora × metonímia — clássico do vestibular; provavelmente já viu, revisar rápido

Pressuposto × subentendido

Coesão × coerência — tem intuição de bom texto, formalizar o nome do fenômeno

Tipos de argumento

Injuntivo — o mais fácil de identificar (receita/manual). Pouco atrito

▸g6-portugues-reescrita-equivalencia92 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 92⚪

▸Bloco 2 — Voz ativa ↔ Voz passiva17 conceitos

Voz passiva analítica (com verbo auxiliar)

Ativa: "O gerente aprovou o relatório

Passiva analítica: "O relatório foi aprovado pelo gerente

Voz passiva sintética (com pronome "se")

Ativa: "Alguém vendeu os ingressos rapidamente

Passiva sintética: "Venderam-se os ingressos rapidamente

Ou: "Vendem-se casas

Regras de conversão ativa → passiva

De (ativa)

Sujeito (agente)

Objeto direto

Verbo transitivo direto

Tempo verbal

João comprou a casa." → "A casa foi comprada por João." → "Comprou-se a casa

Os alunos leram os livros." → "Os livros foram lidos pelos alunos." → "Leram-se os livros

A empresa demitirá o funcionário." → "O funcionário será demitido pela empresa." → "Demitir-se-á o…

Pegadinhas FGV clássicas

▸Bloco 3 — Discurso direto ↔ Discurso indireto (o campo mais traiçoeiro)19 conceitos

Discurso direto

Ex.: João disse: "Eu vou hoje ao mercado aqui perto

Discurso indireto

Ex.: João disse que ele iria naquele dia ao mercado próximo dali

Tabela de transposições obrigatórias

Direto (fala reproduzida)

Pretérito perfeito

Futuro do presente

Presente do subjuntivo

Eu vou hoje" (presente) → ele disse que ia naquele dia (imperfeito)

Eu fui ontem" (perfeito) → ele disse que tinha ido no dia anterior (mais-que-perfeito)

Eu irei amanhã" (futuro) → ele disse que iria no dia seguinte (futuro do pretérito)

Vá embora!" (imperativo) → ele mandou que fosse* embora (imperfeito subjuntivo)

Eu / me / meu

Nós / nos / nosso

Você / seu

Este / esse

Isto / isso

Pegadinhas FGV

▸Bloco 4 — Transposição de tempos e correlação verbal6 conceitos

Regra da correlação

Pretérito perfeito

Eu sei que ele virá." (presente + futuro — correto)

Eu soube que ele viria." (perfeito + futuro do pretérito — correto)

❌ "Eu soube que ele virá." (perfeito + futuro puro — quebrou a correlação)

Casos que a FGV cobra

▸Bloco 5 — Inversão de ordem sem alterar sentido5 conceitos

Deslocamentos válidos

Adjunto adverbial pra frente: — "Ontem chegou o pacote." ↔ "O pacote chegou ontem." — sentido igual

Predicativo antecipado: — "Feliz é quem estuda." ↔ "Quem estuda é feliz." — igual

Oração subordinada antes: — "Quando chegou, ele já dormia." ↔ "Ele já dormia quando chegou." — igual

Objeto direto anteposto (com retomada por pronome):

▸Bloco 6 — Reescrita nominal ↔ verbal (nominalização)5 conceitos

Verbal: "Quando o país desenvolveu a indústria

Nominal: "Com o desenvolvimento da indústria pelo país

Nominal: "A aprovação da lei pelo congresso surpreendeu

Verbal: "Aprovar a lei / o fato de o congresso ter aprovado a lei surpreendeu

Correlação sistemática

▸Bloco 7 — Substituição por sinônimos e equivalências lexicais2 conceitos

Regras práticas

Sinônimos que a FGV troca com pegadinha

▸Bloco 8 — Conectores e equivalência lógica16 conceitos

Famílias de conectores intercambiáveis

porque, pois, uma vez que, visto que, já que, como (no início da frase)

Não saí porque chovia." ↔ "Não saí, pois chovia." ↔ "Como chovia, não saí

portanto, logo, por isso, assim, então, consequentemente

Estudou muito, portanto passou." ↔ "Estudou muito; logo, passou

mas, porém, contudo, todavia, no entanto, entretanto

Ela é competente, mas faltou." ↔ "Ela é competente; porém, faltou

embora, mesmo que, ainda que, apesar de (+ infinitivo), por mais que

Embora chovesse, saiu." ↔ "Apesar de chover, saiu." ↔ "Ainda que* chovesse, saiu

se, caso, contanto que, desde que, a menos que

Se estudar, passa." ↔ "Caso estude, passa." ↔ "Passa, desde que* estude

para (+ infinitivo), a fim de, com o intuito de, para que (+ subjuntivo)

Trabalha para viver." ↔ "Trabalha a fim de viver

e, além disso, também, ademais, ainda, outrossim

Estudou; além disso, praticou." ↔ "Estudou; também praticou

Pegadinhas de troca de conector

▸Bloco 9 — Reordenação de orações subordinadas7 conceitos

Principal + subordinada: "Ele saiu quando o sino tocou

Subordinada + principal: "Quando o sino tocou, ele saiu." (obriga vírgula)

Exemplos de mudança sutil

Os funcionários que reclamaram foram demitidos

Quando chove, saio

Embora chovesse, saiu

Como estudou, passou

▸Bloco 10 — Casos "Item mantém × item MUDA o sentido" (padrão de questão FGV)7 conceitos

Como identificar a que MUDA (checklist)

Exemplo de armadilha real

(A) "O funcionário, possivelmente, terminará o relatório hoje." — mantém (modalidade equivalente)

(B) "É possível que o funcionário termine o relatório hoje." — mantém

(C) "Talvez o funcionário consiga terminar hoje o relatório." — mantém (só ordem)

(D) "O funcionário deve terminar o relatório hoje

(E) "Provavelmente o funcionário terminará o relatório hoje."

▸Bloco 11 — Recategorização gramatical (mudança de classe)4 conceitos

Adjetivo ↔ oração adjetiva: — "aluno estudioso" ↔ "aluno que estuda muito"

Advérbio ↔ oração adverbial:

Substantivo ↔ oração substantiva: — "a saída do gerente" ↔ "que o gerente saiu"

Locução prepositiva ↔ oração adverbial: — "por causa da chuva" ↔ "porque choveu"

▸Bloco 12 — Reescrita e ambiguidade4 conceitos

Ambiguidade típica

Pronome com dois antecedentes possíveis

Escopo de negação: "Não vi todos os alunos." — não vi ninguém? não vi alguns

Modificador flutuante

▸g7-portugues-crase206 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 206⚪

▸Bloco 1 — O que é crase (fundamento zero)3 conceitos

Preposição "a" (exigida pelo verbo, nome, locução) + artigo "a" (feminino, definido)

Ou: preposição "a" + "a" inicial de pronomes demonstrativos "aquele/aquela/aquilo/aqueles/aquelas"

O gatilho básico

▸Bloco 2 — O truque da substituição (o único que precisa gravar)8 conceitos

Vou à escola

Cheguei à cidade

Fui a Roma

Refiro-me à carta

Prometi à amiga

Ela é a melhor aluna

Vou a Roma e volto de Roma" → sem artigo → sem crase: "Fui a Roma

Vou à Bahia e volto da Bahia" → tem artigo → crase: "Fui à Bahia

▸Bloco 3 — Casos OBRIGATÓRIOS de crase42 conceitos

Verbo/nome exigindo preposição "a" + palavra feminina com artigo

Assistir ao filme" (VTI) — masculino tem "ao"

Assistir à peça" — feminino tem crase

Referir-se à questão

Obedecer às normas

Recorrer à justiça

Locuções adverbiais femininas

à noite / à tarde / à meia-noite

à vista** (pagamento)

à toa** (sem sentido, no ar)

à mercê de

à custa de

à disposição

à espera de

à procura de

à prova de

às escondidas

às pressas

às claras / às escuras

Locuções conjuntivas femininas

à medida que — "À medida que o tempo passa

à proporção que — "À proporção que aumenta o esforço

Locuções prepositivas femininas

à beira de, à frente de, à espera de, à espreita de, à revelia de, à sombra de, à altura de, à cust…

À frente de* todos, o gerente falou

À moda de* Camões

Horas definidas

Às 8 horas / à uma hora / à meia-noite / às 15h

Teste: "vou ao meio-dia (não flexiona)" ↔ "vou à meia-noite" (com crase)

Verbos de movimento + destino feminino com artigo

Vou à cidade / à escola / à igreja / à padaria / à Bahia / à França

Regra: se o destino aceita artigo (regra do "volto da"), há crase

Pronomes demonstrativos "aquele/aquela/aquilo" precedidos de preposição "a

Refiro-me àquele rapaz." (a + aquele → àquele)

Cheguei àquela conclusão

Assisto àquilo com atenção

Locução "à moda de" implícita

Escreveu à Machado." (= à moda de Machado)

Jogou à Neymar." (= à moda de Neymar)

Mesmo sendo Machado ou Neymar palavras masculinas! ⚠️ Esse caso é armadilha FGV pura

Expressões de retorno com artigo

À exceção de X" (feminino, com artigo) — "À exceção de todos, ele passou

▸Bloco 4 — Casos PROIBIDOS de crase46 conceitos

Antes de palavra masculina

Comprei a cavalo." (locução — mas sem crase, "cavalo" é masculino)

Regra: crase exige artigo feminino "a". Antes de masculino, o artigo seria "o", não "a"

Antes de verbo (infinitivo)

Começou a chorar." — verbo no infinitivo não aceita artigo

Está a trabalhar." (uso lusitano) — sem crase

Passei a estudar mais

Antes de artigo indefinido

Refiro-me a uma pessoa." — "uma" não é artigo definido; sem crase

Cheguei a uma conclusão." — sem crase

Antes de pronomes pessoais (a maioria)

Falei a ela." — pronome pessoal não aceita artigo

Refiro-me a você

Entreguei a mim

Antes de pronomes de tratamento (a maioria)

Escrevi a Vossa Excelência." — sem crase

Dirigi-me a Sua Senhoria." — sem crase

Antes de palavras no plural precedidas de "a" no singular

Não vou a festas." — plural sem artigo (indefinido), a preposição está no singular; sem crase

⚠️ Mas: "Não vou às festas do bairro." — plural com artigo definido, crase (a + as = às)

Regra prática

Antes de nome de cidade sem qualificação

Fui a Roma / Paris / Belo Horizonte

Teste do "volto de": "volto de Roma" → sem artigo → sem crase

⚠️ Mas com qualificação

Antes de pronome relativo "que

A carta a que me refiro..." — sem crase (pronome relativo)

Antes de numerais cardinais indicando quantidade

Assisti a dois filmes." — sem crase (sem artigo)

⚠️ Mas com horas definidas: "Chegou às duas horas." — HORAS pede crase (sujeito específico)

Entre palavras repetidas em locução

Cara a cara

Frente a frente

Gota a gota

Face a face

Regra: repetição da mesma palavra em locução — sem crase, mesmo sendo feminina

Antes de "casa" (sentido "lar próprio", sem qualificação)

Voltei a casa." — sem crase (casa como lar próprio, sem determinante)

Exceção com qualificação: — "Voltei à casa dos meus pais." — casa qualificada = crase

Antes de "terra" (sentido "chão firme, oposto ao mar")

O marinheiro voltou a terra." — sem crase (terra firme, sem qualificação)

Exceção com qualificação: — "Voltei à terra natal." — terra qualificada = crase

Antes de "distância" (sem qualificação)

Ficou a distância." — sem crase (sem qualificação)

Exceção com qualificação de distância exata:

⚠️ Frase-teste FGV: "Vi de longe, ficou a distância." (sem crase, sem qualificação)

▸Bloco 5 — Casos FACULTATIVOS de crase9 conceitos

Antes de nomes próprios femininos de pessoa

Entreguei o presente a Maria." OU "Entreguei o presente à Maria." — ambos aceitos

Regra: opcional porque nomes próprios permitem artigo por intimidade/afeto ou não

Antes de pronomes possessivos femininos (minha, sua, nossa)

Refiro-me a minha irmã." OU "Refiro-me à minha irmã." — ambos aceitos

Regra: o artigo antes de possessivo é facultativo, logo a crase também

Depois da preposição "até

Fui até a praia." OU "Fui até à praia." — ambos aceitos

Regra: "até" pode ou não pedir preposição "a" adicional; se pedir, há crase

▸Bloco 6 — Casos especiais (as pegadinhas rambo)35 conceitos

"À vista" × "a vista

À vista — (locução adverbial de modo — pagamento): "Paguei à vista

A vista — (substantivo comum, sem crase): "A vista do mar era linda

"À noite" × "a noite

À noite — (locução adverbial de tempo): "Sai à noite

A noite — (substantivo com artigo): "A noite estava fria

"À toa" × "à-toa

À toa — (locução adverbial): "Anda à toa." (sem sentido)

À-toa — (adjetivo composto, com hífen): "É um sujeito à-toa." (insignificante)

"À medida que" × "na medida em que

À medida que — (proporção): "À medida que cresce, aprende." ✅ crase

Na medida em que

⚠️ Erro comum: "na medida que" (sem "em") — construção errada

"À procura de" × "a procura

À procura de — (locução prepositiva): "Anda à procura de emprego

A procura — (substantivo com artigo): "A procura por produtos aumentou

"Frente a" × "à frente de

Frente a — (sem crase — locução): "Frente a essa situação, decidimos

À frente de — (locução prepositiva com crase): "À frente de todos, o líder falou

⚠️ São locuções diferentes que carregam preposições diferentes

"À hora certa" × "a horas certas

À hora certa — (com crase): "Chegou à hora certa

A horas certas

Nomes de cidades — com e sem crase

Volto de Curitiba → sem artigo → "Vou a Curitiba" (sem crase)

Volto da Bahia → tem artigo → "Vou à Bahia" (com crase)

Volto de Manaus → sem artigo → "Vou a Manaus" (sem crase)

Volto do Rio de Janeiro → tem artigo

"À" antes de "que" (quando cabe crase)

Padrão sem crase: "A festa a que fui foi ótima." (relativo puro)

Padrão com crase

Teste: se o "à que" pode ser expandido como "à qual" ou "àquela que", há crase. Se é só "que" relat…

"À guisa de" × "a guisa

À guisa de

Não confundir com uso raro sem crase; a locução SEMPRE traz crase

▸Bloco 7 — A crase em pronomes demonstrativos (à + aquele/aquilo)8 conceitos

Como identificar

Assisto àquele filme." — assistir a + aquele = àquele

Refiro-me àquilo que você disse." — referir-se a + aquilo = àquilo

Cheguei àquela conclusão." — chegar a + aquela = àquela

Perdoou àqueles que erraram." — perdoar a + aqueles = àqueles

Refiro-me a isto." → há preposição → "Refiro-me àquilo

Vi aquele filme." (ver = VTD, sem preposição) → sem crase

Mas: "Assisti àquele filme." (assistir = VTI, com preposição) → crase

▸Bloco 8 — Tabela consolidada: quando SIM, quando NÃO, quando TANTO FAZ21 conceitos

Antes de palavra masculina

Antes de verbo (infinitivo)

Antes de artigo indefinido (uma, umas)

Antes de pronome pessoal

Antes de pronome de tratamento (Sr./Vossa Excelência)

Antes de plural sem artigo

Antes de nome de cidade sem qualificação (que não pede artigo)

Antes de pronome relativo "que" (puro)

Entre palavras iguais em locução

Antes de "casa", "terra", "distância" sem qualificação

Locuções adverbiais femininas (à noite, à vista, à toa)

Locuções prepositivas femininas (à frente de, à custa de)

Locuções conjuntivas femininas (à medida que)

Horas definidas (às 3 horas, à meia-noite)

Destino feminino com artigo (à Bahia, à França, à escola)

Verbo/nome que pede "a" + palavra fem. com artigo

Pronomes demonstrativos aquele/aquilo

À moda de" oculto (à Machado)

Antes de nome próprio de pessoa feminino

Antes de pronome possessivo feminino (minha, sua)

Depois de "até

▸Bloco 10 — Exemplos comentados de questão FGV típica15 conceitos

Padrão 1: identificar a única frase com crase CERTA

(A) "Vou à Roma antiga." → certo

(B) "Referi-me à este documento." → errado

(C) "Cheguei à minha casa." → facultativo (possessivo

(D) "Ele obedeceu à ordem à risca." → certo

(E) "Vim à cavalo." → errado (cavalo é masculino, sem crase)

Padrão 2: identificar a única frase com crase ERRADA

(A) "Chegou às oito horas." → certo (horas definidas)

(B) "Refiro-me à ela." → INCORRETO (pronome pessoal "ela" não aceita artigo)

(C) "Escreveu à mão." → certo (locução adverbial feminina)

(D) "Vou à Bahia amanhã." → certo (Bahia aceita artigo)

(E) "Assistimos àquela peça." → certo (a + aquela = àquela)

Padrão 3: preencher lacunas

Não me refiro a Vossa Excelência (pronome de tratamento, sem crase)

mas à empresa (verbo "referir-se" pede "a" + "empresa" é feminino com artigo → crase)

▸Bloco 12 — Tabela comparativa de casos comuns em prova FGV19 conceitos

Vou à escola

Vou a Roma

Vou à Roma antiga

Fui à casa dos meus pais

Voltei a casa

Refiro-me à senhora

Refiro-me a Vossa Excelência

Refiro-me a ele

Refiro-me a esta questão

Refiro-me àquela questão

Chegou à uma hora da manhã

Cheguei a uma conclusão

À medida que estuda, aprende

Estava frente a frente com o problema

Escreveu à mão

Vestido à Luís XV

Andava à cavalo

Ele começou à trabalhar

Refiro-me àquilo

▸g8-portugues-pontuacao-virgula133 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 133⚪

▸Bloco 1 — A regra-mãe: vírgula marca estrutura, não pausa3 conceitos

Termos que integram o núcleo do período (sujeito, verbo, complementos essenciais)

Termos que orbitam (adjuntos deslocados, apostos, vocativos, orações subordinadas)

Elementos coordenados — → separados por vírgula quando muitos, com conectores fixando as pontas

▸Bloco 2 — PROIBIÇÕES ABSOLUTAS (as 3 vírgulas assassinas)3 conceitos

Entre sujeito e verbo

Entre verbo e complemento essencial (objeto direto/indireto)

Entre nome e adjunto adnominal / complemento nominal essencial

▸Bloco 3 — Vírgula OBRIGATÓRIA (as 8 famílias que exigem)31 conceitos

João*, venha aqui

Venha aqui, João

Meus amigos, hoje é dia de festa

É preciso, senhores, que respeitem o edital

Aposto explicativo

Machado de Assis, escritor brasileiro, morreu em 1908

O gerente, meu amigo de infância, aprovou o projeto

Chegou o dono da empresa, um homem imponente

Adjunto adverbial DESLOCADO (deslocado do fim da frase)

Ontem à noite*, chegou o pacote

Depois de muitos anos de espera*, ele finalmente venceu

No fundo do quintal*, havia uma árvore antiga

Enumeração / termos coordenados assindéticos

Comprei pão, queijo, manteiga, leite e ovos

Ele é competente, dedicado, honesto

Oração subordinada adverbial DESLOCADA (antes da principal)

Quando chegou em casa*, todos já dormiam

Embora estivesse cansado*, ele saiu

Se ele estudar mais*, passará no concurso

Como choveu*, cancelaram a festa

Oração subordinada adjetiva EXPLICATIVA

Explicativa: "O aluno, que é dedicado, passou

Restritiva: "O aluno que é dedicado passou

Explicativa: TODO aluno é dedicado (informação adicional sobre TODOS os alunos)

Orações intercaladas / partículas expletivas

O gerente, digo, o supervisor, aprovou o projeto

A questão, é claro, foi resolvida

Sim, todos passaram, por assim dizer, com louvor

Conjunções coordenativas deslocadas / adversativas

Mas", "porém", "contudo", "todavia", "entretanto", "no entanto" — (adversativas)

Portanto", "logo", "por conseguinte", "por isso" — (conclusivas)

▸Bloco 4 — Vírgula FACULTATIVA (área cinza)9 conceitos

Adjunto adverbial curto no início

Ontem, saí cedo." OU "Ontem saí cedo." — ambos aceitos

Antes de "e" com mesmo sujeito e mesma extensão

Ele estuda e trabalha." (sem vírgula, padrão)

Ele estuda muito, e trabalha ainda mais." (com vírgula por ênfase/extensão — aceito)

Antes de "porque" curto

Não saiu porque chovia." OU "Não saiu, porque chovia

Ele não veio porque estava doente." (a razão de não ter vindo é a doença)

Ele não veio, porque estava doente."

▸Bloco 5 — A restritiva × explicativa (o campo mais denso)17 conceitos

Oração adjetiva restritiva

SEM vírgulas

RESTRINGE — o conjunto do antecedente (só uma parte se aplica)

Não pode ser eliminada sem alterar significativamente o sentido

Os alunos que estudaram passaram." → só os que estudaram passaram; os outros não

Os funcionários que reclamaram foram demitidos." → só os reclamantes

A cidade em que nasci é linda." → especifica qual cidade

Oração adjetiva explicativa

ENTRE vírgulas — (sempre — falta de uma vírgula é erro)

NÃO RESTRINGE — ; adiciona informação. Aplica-se ao antecedente inteiro

Pode ser eliminada sem prejuízo do sentido central

Os alunos, que estudaram, passaram." → TODOS os alunos estudaram; TODOS passaram

Machado de Assis, que era brasileiro, escreveu Dom Casmurro." → informação adicional

O Sol, que é uma estrela, aquece a Terra." → informação universal

Minha mãe que mora em SP me visitou." → ERRADO (implica que tenho VÁRIAS mães)

Minha mãe, que mora em SP, me visitou." → CORRETO (uma mãe única; informação adicional)

Contraste com pronome relativo "que

▸Bloco 6 — Ponto-e-vírgula (`;`)3 conceitos

Onde NÃO usar

Em substituição livre de ponto normal (é ponto atenuado, não substituto)

Para separar sujeito de verbo (mesma proibição da vírgula)

▸Bloco 7 — Dois pontos (`:`)2 conceitos

Onde NÃO usar

Depois de "como", "tal como", "por exemplo" seguidos de enumeração

▸Bloco 8 — Travessão (`—`)6 conceitos

Discurso direto em diálogos

Substituir vírgulas ou parênteses em aposto/oração intercalada com ênfase

O gerente — um homem imponente — entrou na sala

Equivalente a: "O gerente, um homem imponente, entrou na sala." (menos ênfase)

Destacar termo ao final de frase

Só uma coisa importava — a verdade

▸Bloco 9 — Aspas, reticências, ponto de exclamação/interrogação14 conceitos

Aspas ("..." ou «...»)

Marcar citação direta

Destacar palavra em sentido especial (ironia, estrangeirismo, gíria)

Ex.: "Ele é o 'gênio' da turma." (com ironia)

Reticências (...)

Marcar suspensão do pensamento, hesitação

Marcar continuidade implícita numa enumeração ("Frutas: maçã, banana, pera, uva...")

Marcar corte em citação (indicar omissão de trecho: "O texto diz: 'chegou (...) e saiu'")

Ponto de interrogação (?)

Ao final de pergunta direta

NÃO usar em pergunta INDIRETA: "Ele me perguntou se eu viria." (sem ?)

Ponto de exclamação (!)

Ao final de exclamação, ordem enfática, admiração

Em uso administrativo formal, evitar

▸Bloco 10 — Pegadinhas FGV específicas26 conceitos

Vírgula antes de "e

Regra padrão: — SEM vírgula quando os coordenados têm o mesmo sujeito

Vírgula quando os sujeitos são diferentes

Vírgula quando "e" tem valor adversativo — ("Estudou muito, e mesmo assim não passou.")

Vírgula antes de "mas

Sempre obrigatória. — "Ela estudou, mas não passou

Erro comum: omitir

Vírgula em oração restritiva

PROIBIDA. — "O aluno que estudou passou." (sem vírgulas)

Erro FGV clássico: colocar vírgulas ali por hábito

Vírgula em oração explicativa

OBRIGATÓRIA — (ambas as vírgulas). "O aluno, que é dedicado, passou

Erro: colocar só uma vírgula

Vírgula com aposto especificativo

NÃO usar. — "O rio Amazonas" (sem vírgulas — "Amazonas" restringe)

Vírgula entre sujeito longo e verbo

Vírgula entre verbo e complemento

PROIBIDA — em ordem canônica. "Comprei um livro." (não "Comprei, um livro.")

Vírgula em sujeito composto por "ou

Sem vírgula: "João ou Maria virá." (mesma regra do "e" com mesmo predicado)

Com vírgula: "Vem João, ou vem Maria, ou vem Pedro" (enumeração enfática)

Vírgula em incidental / parentética

Sempre entre vírgulas: "A questão, sem dúvida, é grave

Vírgula em datas e endereços

Datas: "Passo Fundo, 22 de setembro de 2026" (vírgula após local)

Endereços: "Rua X, nº 100, Bairro Y" — vírgulas separando os campos

▸Bloco 11 — Ordem NÃO canônica: quando vírgula APARECE por deslocamento6 conceitos

Frase (canônica)

Ele chegou ontem à noite

Comprei um livro para meu filho

Fui à escola porque queria estudar

Ele venceu apesar de todas as dificuldades

Ela é competente sem dúvida

▸Bloco 12 — Vírgula com conjunções (tabela detalhada)13 conceitos

e (mesmo sujeito)

e (sujeitos diferentes)

e (adversativo/enfático)

mas, porém, todavia, contudo, no entanto, entretanto

pois (= porque, causa, no final)

pois (= portanto, conclusão, no meio)

porque (causa, no fim)

que (relativo restritivo)

que (relativo explicativo)

quando, como, embora, se (subordinada)

portanto, logo, então, assim

além disso, ademais, também, ainda

por exemplo, ou seja, isto é, aliás, com efeito

▸g9-portugues-concordancia-verbal-nominal249 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 249⚪

▸Bloco 1 — Concordância verbal com sujeito simples3 conceitos

O aluno estudou." (aluno 3ªs → estudou 3ªs)

Os alunos estudaram." (alunos 3ªp → estudaram 3ªp)

Nós estudamos." (nós 1ªp → estudamos 1ªp)

▸Bloco 2 — Concordância verbal com sujeito composto22 conceitos

Antes do verbo → verbo no plural

João e Maria vieram." (plural)

O gerente e o supervisor decidiram." (plural)

Depois do verbo → pode ir para plural OU concordar com o mais próximo

Vieram João e Maria." (plural — mais comum, mais formal)

Veio João e Maria." (concordância com o mais próximo — aceito, mas menos formal)

⚠️ FGV tende a preferir o plural quando posposto

Núcleos ligados por "OU" — depende do sentido

Exclusão — (ou um ou outro, não os dois): singular

Adição — (um ou outro, indistintamente, ambos podem): plural

Retificação — (um em vez do outro): concorda com o último

Núcleos ligados por "NEM

Geralmente plural

Nem João nem Maria vieram." (plural)

Nem o gerente nem o supervisor aprovaram." (plural)

Núcleos ligados por "COM" (companhia)

Se "com" tem valor de "e" → plural

Se "com" indica companhia ou circunstância, sem ação conjunta → singular

Núcleos de pessoas gramaticais diferentes

Eu e você iremos." (1ª + 2ª → 1ª plural: nós)

Você e ele irão." (2ª + 3ª → 3ª plural OU 2ª plural: vocês)

Tu e ele ireis." (2ª + 3ª → 2ª plural, hoje pouco usada) OU "Tu e ele irão." (aceito coloquial)

▸Bloco 3 — Concordância verbal com sujeito coletivo11 conceitos

Regra padrão

Coletivo isolado → verbo singular

A multidão gritava." (singular)

O exército avançou." (singular)

Regra do coletivo especificado

A multidão de fãs gritou." OU "A multidão de fãs gritaram." (ambos aceitos; SILEPSE de número)

O grupo de alunos chegou tarde." OU "chegaram tarde

Regra de "a maioria de", "a metade de", "uma parte de", "um grupo de", "grande parte de", "uma dúzi…

A maioria dos alunos passou." OU "A maioria dos alunos passaram." (ambos aceitos)

A metade dos candidatos desistiu." OU "desistiram." (ambos)

Grande parte dos funcionários gostou do projeto." OU "gostaram

▸Bloco 4 — Concordância verbal com pronomes indefinidos17 conceitos

Um dos que

Ele foi um dos que passaram." (plural — dos alunos que passaram, ele é um)

⚠️ "Um dos que passou" também é aceito, mas o padrão formal é plural

Mais de um

Mais de um* candidato desistiu." (singular)

⚠️ Exceções (vão pra plural)

Menos de dois

Menos de dois* candidatos passaram." (plural — porque "dois" é plural)

Cada um" / "Cada qual

Cada um* dos alunos leu o texto." (singular)

Cada qual* trouxe a sua colaboração

Nenhum de", "Qualquer um de", "Algum de

Nenhum dos alunos estudou." (singular)

Qualquer um de nós faria isso." (singular)

Pronomes interrogativos ou indefinidos com "de + nós/vós/vocês

Quais de vocês vieram?" (plural — concorda com "quais")

Alguns de nós estudamos." OU "estudaram." (dupla concordância aceita)

▸Bloco 5 — Verbos impessoais (sem sujeito)21 conceitos

Haver" (existir)

Impessoal — , sempre 3ª SINGULAR

Havia* três alunos." (não "haviam")

Houve* problemas ontem." (não "houveram")

⚠️ Erro muito cobrado FGV: "haviam pessoas" (errado; correto: havia)

Haver" (tempo decorrido)

Também impessoal, singular

Faz* dois anos que ele saiu." (fazer também impessoal em tempo)

Há* dois anos que ele saiu

Fazer" (tempo decorrido / clima)

Impessoal, singular

Fazia* dois anos que...." (não "faziam")

Faz* frio no inverno." (não "fazem")

Verbos meteorológicos (chover, nevar, ventar, trovejar)

Impessoal, 3ª singular

Choveu* muito ontem

⚠️ Em sentido figurado, deixam de ser impessoais

Verbos com sujeito oculto/indeterminado

Sujeito indeterminado com "se": verbo 3ª singular

Precisa-se de vendedores." (verbo transitivo indireto + se = sujeito indeterminado)

⚠️ Diferente de: "Vendem-se casas." (aqui "se" é passivo; verbo concorda com "casas" → plural)

▸Bloco 6 — "Existir", "Ocorrer", "Acontecer"5 conceitos

Existem* três alunos." (existem concorda com "três alunos" → plural)

Existia* um problema." (singular concorda com "um problema")

Ocorreram* dois acidentes." (plural)

Haviam três alunos" (ERRADO — haver é impessoal, singular)

Existiam três alunos" (CORRETO — existir tem sujeito, plural)

▸Bloco 7 — Pronomes de tratamento3 conceitos

Vossa Excelência* aprovou o projeto." (3ª singular)

Vossas Excelências* aprovaram." (3ª plural)

Você* vai." (3ª singular — nunca "você vais")

▸Bloco 8 — Sujeito representado por pronome relativo "QUE" ou "QUEM"10 conceitos

QUE" — verbo concorda com o antecedente

Fui eu que fiz." (que retoma "eu" → 1ª singular: fiz)

Fomos nós que fizemos." (que retoma "nós" → 1ª plural)

Foste tu que fizeste." (que retoma "tu" → 2ª singular)

Foi ele que fez." (3ª singular)

QUEM" — verbo na 3ª pessoa singular (regra tradicional)

Fui eu quem fez." (3ª singular — regra formal)

Fomos nós quem fez." (3ª singular — regra formal)

Fui eu quem fiz." (aceito modernamente)

FGV cobra as duas formas — se aparecer como certa "quem fez" ou "quem fiz", checar contexto

▸Bloco 9 — Sujeito oracional (representado por oração)3 conceitos

É importante que os alunos estudem.*" (sujeito = "que os alunos estudem"; verbo "é" no singular)

Convém que ele venha.*" (sujeito = "que ele venha"; verbo "convém" no singular)

Consta que ele passou.*" (singular)

▸Bloco 10 — Concordância com "SE"9 conceitos

Se" passivo (VTD)

Vende-se casa." (singular)

Vendem-se casas." (plural)

Alugam-se apartamentos." (plural)

Precisa-se de vendedores." (singular — "precisar" é VTI, "se" indeterminador, não passivador)

Se" indeterminador (VTI, VI, VL)

Precisa-se de vendedores." (VTI — singular)

Vive-se bem aqui." (VI — singular)

É-se feliz assim." (VL — singular, raro)

▸Bloco 11 — Casos especiais22 conceitos

Nomes próprios plurais fixos

Estados Unidos* é uma potência." (singular

As Minas Gerais* eram famosas..." (com artigo, plural)

⚠️ Sem artigo → tende a singular. Com artigo → tende a plural

Os Lusíadas conta a história..." (com artigo, mas título

Sujeito com "tudo", "nada", "isto", "isso" resumindo enumeração

Amor, ódio, alegria, tristeza, tudo passa rápido." (singular — "tudo" resume)

João, Pedro, Maria, ninguém apareceu." (singular — "ninguém" resume)

Sujeito com expressão numérica

Um bilhão de reais* vai ser investido." (singular — "bilhão" núcleo)

Dez por cento dos alunos* passou." OU "passaram." (dupla concordância

Um por cento* ganhou o prêmio." (singular — 1%)

Dez por cento* ganharam o prêmio." (plural — %)

Horas, distâncias, datas

Faltam* dez minutos para as três." (plural — sujeito "dez minutos")

Falta* um minuto para o fim." (singular)

Deram* três horas." (plural — "três horas" plural)

Deu* meio-dia." (singular)

⚠️ Bater/soar horas: concorda com o número: "Bateram oito horas." (plural)

Sujeito "algum dos", "cada um dos

Cada um dos alunos* trouxe o material." (singular)

Algum dos candidatos* virá?" (singular)

▸Bloco 12 — Concordância nominal com um substantivo (regra base)3 conceitos

A menina bonita* brinca." (feminino singular)

Os meninos bonitos* brincam." (masculino plural)

Aquelas* mesas velhas" (fem. plural)

▸Bloco 13 — Um adjetivo referindo-se a vários substantivos8 conceitos

Adjetivo posposto (depois dos substantivos)

Concordar com o mais próximo: — "Menino e menina bonita." (fem. — concordância com "menina")

Ir para plural masculino — (regra formal preferida): "Menino e menina bonitos

Adjetivo anteposto (antes dos substantivos)

Bela* menina e menino." (concorda com "menina")

Belo* menino e menina." (concorda com "menino")

Casos com nome próprio ou pessoa

João e Maria estão cansados." (masc. plural — regra formal)

▸Bloco 14 — Concordância com pronome de tratamento2 conceitos

Verbo na 3ª pessoa

Adjetivos/possessivos concordam com o SEXO da pessoa a quem se refere, não com a forma do pronome

▸Bloco 15 — Adjetivos que exigem cuidado especial27 conceitos

Meio" (adjetivo × advérbio)

Adjetivo — (= metade) — concorda com o substantivo

Advérbio — (= um pouco) — invariável

Bastante" / "Bastantes

Adjetivo — (= muitos, suficientes) — concorda no plural com substantivo

Advérbio — (= muito) — invariável

Menos" — INVARIÁVEL sempre

Havia menos pessoas." (não "menas")

Menos* alunos vieram

⚠️ "MENAS" não existe. Sempre "menos"

Todo" / "Tudo

Todo" = qualquer, cada — variável

Todo o" = inteiro — variável e específico

Tudo" = coisas em geral — invariável e sem artigo

Só" / "Sozinho

Só" como advérbio — (= somente) — invariável

Só" como adjetivo — (= sozinho) — variável

Junto" / "Junto de

Adjetivo — variável

Locução prepositiva "junto de" — invariável

Anexo" / "Incluso" / "Obrigado

Adjetivos — concordam com o substantivo/pessoa

⚠️ "Em anexo" — locução invariável: "Segue em anexo a foto." (aceito também)

Mesmo" / "Próprio

Ela mesma decidiu." (fem. singular)

Eles próprios vieram." (masc. plural)

Depois de "o mais / o menos / o melhor / o pior": — invariável

▸Bloco 16 — Expressões impessoais com "é" + adjetivo7 conceitos

É bom", "É proibido", "É necessário", "É preciso", "É bom

É proibido* entrada." (sem artigo → invariável)

É proibida* a entrada." (com artigo → concorda)

É necessário* paciência." (invariável)

É necessária* a paciência." (concorda)

É bom* cerveja gelada." (invariável)

É boa* a cerveja gelada." (concorda — com artigo)

▸Bloco 17 — Adjetivos gentílicos e substantivos compostos6 conceitos

Adjetivos compostos

Acordos luso-brasileiros." (só "brasileiros" no plural)

Bandeiras azul-marinho." (invariável — cor + qualificador)

Camisas azul-claras."

Surdo-mudo" e outros compostos com dois elementos concordantes

Meninos surdos-mudos." (ambos concordam)

▸Bloco 18 — Concordância nominal com "haja vista"2 conceitos

Forma padrão: — "haja vista" — invariável

Forma tradicional variável

▸Bloco 19 — Casos que a FGV planta pegadinha30 conceitos

"A gente" — verbo na 3ª singular

A gente vai ao cinema." (não "vamos")

Uso coloquial universal: "a gente vamos" — errado na norma culta

Sujeito distante do verbo

O relatório sobre os problemas dos funcionários foi aprovado." (foi, não "foram")

"Fazer" impessoal

Faz* dez anos que não o vejo." (não "fazem")

Faz* frio." (não "fazem frio")

"Haver" impessoal

Havia* muitos problemas." (não "haviam")

Deve haver* exceções." (auxiliar assume a impessoalidade

Concordância com "obrigado

Mulher: "Muito obrigada

Homem: "Muito obrigado

"Nós entramos" × "a gente entrou

Nós → 1ª plural

A gente → 3ª singular

Misturar é erro coloquial

Sujeito começando com número

1,5 metro" (singular) vs "1,5 metros" (plural

1 metro" (singular)

2 metros" (plural)

"Fizeram" tempo

Verbos de tempo "fazer" impessoal → singular sempre

Faz* dez anos" (não "fazem dez anos")

Pronome oblíquo direto/indireto na concordância

Vou compra-los." (concorda com o objeto que se refere)

Já os vi." (concorda com o objeto masculino plural)

Ambiguidade em partitiva

A maioria dos alunos vieram/veio" — FGV aceita ambas, mas em prova cobra distinção de foco

▸Bloco 20 — Tabela consolidada de armadilhas FGV recorrentes36 conceitos

Haviam três problemas

Existiam três problemas

Faz dez anos que ele saiu

Fazem dez anos que ele saiu

A gente vamos

Vende-se casas

Vendem-se casas

Precisam-se de vendedores

Precisa-se de vendedores

A maioria dos alunos passou

A maioria dos alunos passaram

Fui eu que fiz

Fui eu que fez

Fui eu quem fiz

Fui eu quem fez

Vossa Excelência está cansado

Vossa Excelência está cansada

Bebi meia garrafa

Ela ficou meio cansada

Tinha bastantes problemas

Estudei bastante

Havia menas pessoas

Havia menos pessoas

Seguem anexo os documentos

Segue anexa a foto

Muito obrigada, disse ela

Muito obrigado, disse ela

É proibido entrada

É proibida a entrada

Faltam dez minutos

Choveram flores

Deve haver problemas

Devem haver problemas

Mais de um candidato desistiu

Um dos que passaram

Cada um dos alunos leu

▸Bloco 22 — Checklist mental antes de marcar2 conceitos

Concordância verbal

Concordância nominal

▸g10-portugues-colocacao-pronominal165 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 165⚪

▸Bloco intro — o material com que se joga7 conceitos

O que são os pronomes oblíquos átonos

1ª pessoa: me, **nos

2ª pessoa: te, **vos

3ª pessoa: se, o (a, os, as), lhe (lhes)

mim, ti, si, ele/ela, nós, vós, eles/elas

comigo, contigo, consigo, conosco, convosco

As três posições possíveis (visão panorâmica)

▸Bloco 2 — Os fatores atrativos de PRÓCLISE (a lista fechada)54 conceitos

Grupo 1 — Palavras de sentido NEGATIVO

Não me disse a verdade

Nunca se importou comigo

Nada me convence do contrário

Ninguém te viu chegar

Nem se atreveu a responder

Tampouco lhe deram atenção

Grupo 2 — ADVÉRBIOS (sem pausa/vírgula)

Aqui se vive bem

Sempre me disse a verdade

Talvez se arrependa depois

Já lhe entreguei o relatório

Também nos convidaram

Apenas se ouve o silêncio

Sem vírgula: "Aqui se vive bem." (próclise, advérbio atrai)

Com vírgula: "Aqui, vive-se bem." (ênclise, a vírgula reseta a atração)

Grupo 3 — PRONOMES RELATIVOS

O livro que me deu está na mesa

A pessoa a quem se dirigiu era o gerente

O relatório o qual me apresentaram tem erros

A empresa cujos funcionários se destacam premia-os

A cidade onde nos conhecemos mudou muito

Grupo 4 — PRONOMES INDEFINIDOS

Alguém me viu chegar

Todos se levantaram quando ele entrou

Poucos se atrevem a discordar

Muitos nos apoiam nessa decisão

Qualquer um o faria

Grupo 5 — PRONOMES DEMONSTRATIVOS

Isso me preocupa há dias

Aquilo nos surpreendeu

Este projeto se destacou pela clareza

Grupo 6 — PRONOMES INTERROGATIVOS

Quem te disse isso?" (direta)

Não sei quem se atreveu a responder." (indireta)

Quanto lhe cobraram pelo serviço

Por que se ofende com tão pouco

Grupo 7 — CONJUNÇÕES SUBORDINATIVAS

Espero que me digam a verdade

Embora se calasse, todos notaram sua indignação

Quando te vi, entendi tudo

Como me pediu, trouxe os documentos

Caso lhe interesse, o cargo está aberto

À medida que nos aproximávamos, o barulho aumentava

Grupo 8 — ORAÇÕES EXCLAMATIVAS e OPTATIVAS (desejo)

Que Deus te abençoe

Deus me livre dessa

Quem me dera saber a resposta

Bons ventos o levem

Maldito seja quem se atrever

Grupo 9 — Preposição EM + gerúndio (regra pouco lembrada, muito cobrada)

Em se tratando de política, prefiro silêncio

Em se falando de custos, o orçamento estoura

Em se considerando o histórico, a decisão faz sentido

▸Bloco 3 — Regras de ÊNCLISE21 conceitos

Verbo inicia a oração (norma culta INABALÁVEL)

Correto: "Diga-me a verdade

Errado formalmente: "Me diga a verdade." (uso coloquial universal, mas errado em prova)

Correto: "Entregou-se sem resistir

Errado formalmente: "Se entregou sem resistir

Imperativo AFIRMATIVO

Correto: "Faça-o agora

Errado: "O faça agora

Correto: "Diga-lhe a novidade

Correto: "Levantem-se, senhores

Após vírgula ou pausa forte

Chegou, cumprimentou-nos, sentou-se à mesa

Ao entrar, deparou-se com o chefe

Feito isso, dirigiu-se ao gerente

Gerúndio (não precedido de "em" nem de negação)

Andava sorrindo-se de si mesmo

Vive queixando-se de tudo

Passou o dia lembrando-se do passado

Infinitivo NÃO preposicionado

Quero fazê-lo bem." (ênclise, preferida)

Quero o fazer bem." (próclise, aceita mas artificial)

▸Bloco 4 — Regras de MESÓCLISE14 conceitos

Regra única: só em FUTURO DO PRESENTE e FUTURO DO PRETÉRITO, SEM atrator

Estrutura (etimológica): raiz do infinitivo + pronome + terminação do futuro

dizer + ei" → "direi" → com pronome: dir-me-ei ("eu direi a mim")

fazer + ia" → "faria" → com pronome: far-me-ia ("eu faria a mim")

contar + emos" → "contaremos" → com pronome: **contar-lhe-emos

entregar + ão" → "entregarão" → com pronome: **entregar-nos-ão

pagar + ia" → "pagaria" → com pronome: **pagar-lhe-ia

O gatilho é DUPLO: futuro E ausência de atrator

Sem atrator: "Dir-lhe-ei a verdade amanhã." (mesóclise obrigatória)

Com atrator: "Não lhe direi a verdade." (próclise, atrator sobrepõe)

Errado: "Não dir-lhe-ei a verdade." (misturar as duas)

Errado: "digo-me-ei" (não existe — "digo" é presente do indicativo)

Errado: "disse-me-ia" (não existe — "disse" é pretérito perfeito)

Errado: "faço-me-á" (mistura tempos inexistente)

▸Bloco 5 — Verbos compostos (o cerne das pegadinhas FGV)16 conceitos

Estrutura geral

ter/haver + PARTICÍPIO ("tem feito", "havia dito")

estar/andar/ir + GERÚNDIO ("está fazendo", "anda dizendo")

querer/poder/dever/ir + INFINITIVO ("quero fazer", "pode dizer", "vou entregar")

Tabela de colocação por estrutura

Aux + INFINITIVO (querer + fazer)

Aux + GERÚNDIO (estar + fazendo)

Aux + PARTICÍPIO (ter + feito)

Regra ferrenha do PARTICÍPIO (a mais cobrada dos verbos compostos)

Errado: "Tenho feito-o com cuidado

Errado: "Havia dito-lhe a verdade

Errado: "Foi entregue-me o pacote

Certo (sem atrator): "Tenho-o feito com cuidado." (ou reformular: "Faço-o com cuidado")

Certo (com atrator): "Não o tenho feito com cuidado

Certo (sem atrator): "Havia-lhe dito a verdade." (ou "Dissera-lhe...")

Detalhe do hífen entre auxiliar e particípio

▸Bloco 6 — "lhe" como OI vs "o/a" como OD (armadilha típica FGV)8 conceitos

Distinção fundamental

lhe" (e "lhes")

o", "a", "os", "as

Como decidir na prática

Se o verbo pede preposição "a" antes do complemento (VTI) → substitui por "lhe"

Se o verbo NÃO pede preposição (VTD) → substitui por "o/a"

ver — é VTD: "vi o filme" → "vi-o", NÃO "vi-lhe"

Pegadinhas FGV

▸Bloco 7 — Transformações fonéticas com "o/a/os/as"24 conceitos

Regra 1 — Verbo termina em R, S ou Z: cai a consoante, pronome vira LO/LA/LOS/LAS

fazer + o — → "faze-lo" perde o R → fazê-lo (acento circunflexo mantém o "ê" tônico)

fez + o — → fê-lo ("Ele fê-lo com carinho.")

diz + o — → di-lo ("Ele di-lo com convicção.")

conduzir + os — → **conduzi-los

amar + a — → **amá-la

quis + o — → **qui-lo

partir + a — → **parti-la

Regra 2 — Verbo termina em ditongo nasal: pronome vira NO/NA/NOS/NAS

fazem + o — → fazem-no ("Eles fazem-no diariamente.")

dão + a — → dão-na ("Eles dão-na de presente.")

põe + o — → põe-no ("Ele põe-no na mesa.")

compram + as — → **compram-nas

põem + os — → **põem-nos

falarão + a — → **falarão-na

Regra 3 — Verbo termina em vogal ou ditongo oral: NENHUMA transformação

canta + o — → canta-o (sem transformação)

viu + o — → **viu-o

entregou + a — → **entregou-a

Manter os acentos gráficos

amar + o — → amá-lo (agudo, "a" tônico)

dizer + o — → dizê-lo (circunflexo, "e" tônico)

partir + o — → parti-lo (sem acento, o "i" já é tônico e agudo)

compor + o — → **compô-lo

▸Bloco 8 — Infinitivo (caso especial)12 conceitos

Infinitivo NÃO preposicionado

Quero fazê-lo bem." (ênclise, mais natural)

Quero o fazer bem." (próclise, aceita mas rara)

Vou dizer-lhe." vs "Vou lhe dizer." (ambas ok)

Devo entregá-lo hoje." vs "Devo o entregar hoje." (ênclise preferida)

Infinitivo PREPOSICIONADO (a, de, em, para, por, sem)

Para me ajudar, veio de longe." (próclise natural)

De o encontrar depende tudo

Sem me olhar, saiu porta afora

Por lhe faltarem recursos, desistiu

Em se tratando de dinheiro, cuidado." (o "em" + gerúndio é caso do Grupo 9 de atratores)

Infinitivo pessoal flexionado

▸Bloco 9 — Brasil vs Portugal (reconhecer, não reproduzir)2 conceitos

Ênclise inicial

Detalhe do início de período

▸Bloco 10 — Ambiguidade entre próclise e ênclise3 conceitos

Verbos compostos com múltiplos slots

Escolha estilística

Sentido pode mudar em casos raros

▸Bloco 13 — Ganchos com temas já vistos4 conceitos

g4-regência-verbal

g5-interpretação-generos

g13-regência-nominal

g15-concordância verbal

▸g11-portugues-coesao-conectores-tempos-verbais90 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 90⚪

▸Bloco 1 — Tipos de coesão (base Halliday & Hasan)5 conceitos

Referencial anafórica

Referencial catafórica

Sequencial (temporal-causal)

Lexical por reiteração

Lexical por substituição

▸Bloco 2 — Conectores por RELAÇÃO SEMÂNTICA (tabela mestra)3 conceitos

Adversidade / Oposição

Consequência / Conclusão

Finalidade / Propósito

▸Bloco 3 — Substituição de conectivo (a pegadinha FGV mais frequente)5 conceitos

Original: "Estudou muito, portanto passou

Certas: "logo", "assim", "por conseguinte" (todas conclusivas, mesma família)

Adversativas ↔ concessivas. "Embora estudasse, não passava"

Causais ↔ conclusivas. "Passou porque estudou"

Mas" ↔ "e". Substituir "mas" por "e" ELIMINA a adversidade

▸Bloco 4 — Conectores com armadilhas específicas FGV (os polissêmicos)12 conceitos

Pois* — 3 sentidos possíveis

Como* — 3 sentidos possíveis

Se* — 3 sentidos possíveis

Apassivador/Indeterminador

Que* — vários sentidos

Pronome relativo — retoma antecedente. "O livro que li

Conjunção integrante — introduz oração substantiva. "Sei que ele virá

Conjunção causal — "Vá para casa, que já é tarde

Conjunção consecutiva — "Falava tanto que ninguém ouvia

Conjunção comparativa — "É mais alto do que eu

Enquanto* — 2 sentidos

Adversativo (contraste)

▸Bloco 5 — Correlação de tempos verbais (o outro pilar deste tópico)12 conceitos

Tabela principal — subordinação SUBSTANTIVA e CONCESSIVA (verbo dependente no subjuntivo)

Oração principal

Presente do indicativo

Presente do indicativo (dúvida forte / hipótese)

Pretérito perfeito do indicativo

Pretérito imperfeito do indicativo

Futuro do presente

Futuro do pretérito

Tabela auxiliar — condicionais reais × irreais

Real (futuro possível)

Irreal do presente

Irreal do passado

▸Bloco 6 — Futuro do subjuntivo (o esquecido — cai muito)3 conceitos

Quando — (sentido temporal futuro): "quando eu vir

Se — (condicional futura): "se eu puder

Enquanto — (temporal futuro): "enquanto eu quiser

▸Bloco 7 — Quebra de correlação (os cinco erros que a FGV mais planta)8 conceitos

Talvez ele vai amanhã" → correto: "Talvez ele vá amanhã". "Talvez" força subjuntivo

É importante que ele estuda" → correto

Não creio que é verdade" → correto

Regra do "atrator" mental

Sei que ele vem." (certeza → indicativo)

Duvido que ele venha." (dúvida → subjuntivo)

Afirmo que ele é honesto." (afirmação → indicativo)

Espero que ele seja honesto." (desejo → subjuntivo)

▸Bloco 8 — Condicional (a estrutura "SE ... TERIA/SERIA")6 conceitos

SE + futuro do subjuntivo, + futuro do presente do indicativo

Se eu PUDER, IREI

SE + imperfeito do subjuntivo, + futuro do pretérito

Se eu ESTUDASSE mais, PASSARIA

SE + mais-que-perfeito composto do subjuntivo, + futuro do pretérito composto

Se eu TIVESSE ESTUDADO mais, TERIA PASSADO

▸Bloco 9 — Referenciação: anáfora × catáfora × elipse10 conceitos

Ana chegou. Ela estava cansada." → "ela" é anáfora, retoma "Ana"

O ministro anunciou o corte. A decisão gerou revolta." → "a decisão" é anáfora lexical, retoma…

Foi isto que ele disse: 'não venho'." → "isto" é catáfora, aponta pra "não venho"

Só um pedido faço: escutem-me." → "um pedido" antecipa "escutem-me"

João comprou pão. Maria [comprou] leite." → o verbo "comprou" foi elíptico na 2ª oração

Estudou de manhã; [estudou] à tarde; [estudou] à noite." → verbo elíptico repetido

O médico e a paciente conversaram. Ele estava atrasado." → "ele" retoma "o médico"

O médico e o paciente conversaram. Ele estava atrasado." → AMBÍGUO

A empresa demitiu 200 pessoas. Isso gerou protestos." → "isso" retoma a demissão inteira

Choveu, ventou e caiu granizo. Tudo isso em uma tarde." → "tudo isso" encapsula os três eventos

▸Bloco 10 — Coesão lexical (substituição por sinônimo, hiperônimo, hipônimo, p...14 conceitos

presidente" ↔ "mandatário", "chefe do Executivo", "chefe de Estado

automóvel" ↔ "veículo", "carro

médico" ↔ "clínico" (contexto), "profissional de saúde

câncer" → "doença", "enfermidade", "patologia

cachorro" → "animal", "mamífero

python" → "linguagem de programação

felino" → "gato", "leopardo", "jaguar

veículo" → "carro", "caminhão", "ônibus

Machado de Assis" → "o autor de Dom Casmurro", "o bruxo do Cosme Velho

Amazônia" → "a maior floresta tropical do mundo

Sol" → "a estrela mais próxima da Terra

juiz" ≠ "advogado" (papéis diferentes; não sinônimos, mesmo estando na área jurídica)

presidente" ≠ "governante" (governante pode ser prefeito, governador; presidente é específico)

vírus" ≠ "bactéria" (patógenos distintos; muitos textos jornalísticos confundem, mas cientificament…

▸Bloco 11 — Progressão temática (revisão rápida do g5)5 conceitos

Tema — = já dado, informação conhecida

Rema — = informação nova

Coesão de progressão = como o rema de uma frase vira tema da próxima, encadeando o texto

Linear — cada parágrafo puxa o rema anterior como novo tema

Derivada — tema geral se abre em subtemas paralelos

▸Bloco 12 — Conectores em nível de PARÁGRAFO (macroestrutura)2 conceitos

Continuação/adição

Contraste/oposição

▸Bloco final — Ganchos com temas já vistos5 conceitos

g5-portugues-interpretacao-generos

g4-portugues-regencia-verbal

g12-portugues-coordenacao-subordinacao

g10-portugues-colocacao-pronominal

Programação e escrita técnica do JM

▸g12-portugues-coordenacao-subordinacao61 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 61⚪

▸Bloco intro — Período simples × período composto7 conceitos

Período simples

O candidato estudou muito ontem." (um verbo → uma oração absoluta)

Ele tinha estudado a matéria toda." (locução "tinha estudado" = um núcleo verbal → oração absoluta)

Período composto

Composto por coordenação

Composto por subordinação

Composto misto — mistura coordenação e subordinação no mesmo período

▸Bloco 1 — Coordenação: orações sintaticamente INDEPENDENTES7 conceitos

Cheguei, sentei, comi

Ele estudou muito; passou na prova; comemorou com a família

Conclusiva vem DEPOIS da causa e apresenta o RESULTADO. "Estudou muito, LOGO passou." O "logo" conc…

Explicativa JUSTIFICA algo dito antes. "Estude, POIS a prova está perto." A 2ª oração dá o motivo p…

Antes do verbo, início da oração → explicativa. "Vamos, pois já é tarde

Depois do verbo, entre vírgulas ou no fim → conclusiva. "Estudou; passou, pois."

Também pode ser subordinativa causal em construções tipo "não fui, pois estava doente"

▸Bloco 2 — Subordinação: orações sintaticamente DEPENDENTES4 conceitos

Coordenação: "Estudei e passei." (as duas orações são completas)

Se cabe "isso" no lugar → substantiva

Se cabe adjetivo (ou expressão adjetiva "que + verbo") → adjetiva

Se cabe advérbio (então, ali, assim) → adverbial

▸Bloco 3 — Subordinadas SUBSTANTIVAS (6 tipos)12 conceitos

Objetiva direta

Objetiva indireta

Completiva nominal

Se o verbo da principal é impessoal ou é ser + adjetivo/substantivo neutro

Se o verbo é transitivo direto comum

Se o verbo é transitivo indireto e precisa de preposição

Se o verbo é de ligação (ser, estar, parecer) e a subordinada é o predicativo → predicativa

Se a subordinada complementa um NOME

Se a subordinada vem depois de dois-pontos e explicita um termo anterior → apositiva

Verbo — exige → objetiva indireta. "Duvido DE que..." (o verbo "duvidar" pede "de")

Integrante (substantiva): "Não sei SE ele virá." → "não sei isso" (cabe)

Condicional (adverbial): "SE ele vier, avise." → "isso, avise" (não cabe; é "então, avise")

▸Bloco 4 — Subordinadas ADJETIVAS (2 tipos, tudo depende da vírgula)4 conceitos

Restritiva → "só alguns"; o antecedente é um conjunto e a subordinada seleciona um subconjunto

Explicativa → "todos"; o antecedente já é fechado, e a subordinada adiciona informação sobre o todo

As mulheres que trabalham fora chegam cansadas."

As mulheres, que trabalham fora, chegam cansadas." (TODAS trabalham fora; TODAS chegam cansadas

▸Bloco 5 — Subordinadas ADVERBIAIS (9 tipos)1 conceitos

Condicional — "SE X, então Y." Y depende de X acontecer. Se X não acontece, Y também não

▸Bloco 6 — Orações REDUZIDAS5 conceitos

De infinitivo

De gerúndio

De particípio

Reduzida → desenvolvida: reintroduzir a conjunção correta

Desenvolvida → reduzida: enxugar em forma nominal, mantendo sentido

▸Bloco 7 — Análise do QUE (as várias caras)10 conceitos

Pode substituir por "o qual, a qual, os quais, as quais"? → pronome relativo

Pode substituir por "isso"? → conjunção integrante (introduz substantiva)

Ligado a "tanto/tão/tal"? → consecutiva

Ligado a "mais/menos"? → comparativa

Cabe remover sem alterar o sentido? → expletiva (realce, dispensável)

Vem antes de adjetivo em exclamativa? → advérbio de intensidade

Análise morfológica do "que" (classe gramatical)

Análise sintática da oração que ele introduz

Retoma substantivo antecedente? → pronome relativo (adjetiva). "O livro QUE comprei" (retoma livro)

Não retoma nada, só introduz uma oração completa que substitui "isso"? → conjunção integrante

▸Bloco 8 — Análise do SE (as várias caras)5 conceitos

Verbo VTD (transitivo direto) + SE → apassivador. O sujeito é paciente e a concordância é c…

Verbo VI, VTI ou VL + SE → indeterminador. Verbo fica SEMPRE na 3ª pessoa do singul…

Condicional (adverbial)

Integrante (substantiva)

Reflexivo: sujeito singular, ação volta pra si. "João SE feriu." (feriu a si mesmo)

▸Bloco final — Ganchos com temas já vistos6 conceitos

g4-regência-verbal

g5-interpretação e gêneros

g11-coesão textual

g10-colocação pronominal

g13-regência nominal

Interpretação de argumentos

▸g13-portugues-regencia-nominal174 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 174⚪

▸Bloco intro — O que é regência nominal8 conceitos

Regência verbal — o VERBO é o regente; pede complemento com ou sem preposição. Coberto em g4

Regência nominal

acessível a todos" (adjetivo pedindo A)

digno de respeito" (adjetivo pedindo DE)

hábil em cálculos" (adjetivo pedindo EM)

grato a alguém por algo" (adjetivo BITRANSITIVO, duas preposições)

obediência às normas" (substantivo pedindo A + crase)

perto de casa" (advérbio pedindo DE)

▸Bloco 2 — Tabela mestra por PREPOSIÇÃO REGIDA100 conceitos

Preposição A (a maior classe, ~40% dos nomes)

acessível a

agradável a

anterior a

apto a (ou para)

benéfico a

contemporâneo a (ou de)

contrário a

desatento a

desfavorável a

devoto a (ou de)

equivalente a

essencial a (ou para)

estranho a

favorável a

impermeável a

indiferente a

inerente a

inferior a

inseparável a (ou de)

necessário a

obediente a

perpendicular a

pertinente a

posterior a

preferível a

prejudicial a

preso a (ou por)

propício a

próximo a (ou de)

relativo a

semelhante a

sensível a

simultâneo a

útil a (ou para)

Preposição **COM

amizade com

aparentado com

compatível com

compromisso com

contentamento com

cortês com

descontente com

desleal com

disparidade com

implicância com

incompatível com

insatisfeito com

paralelo com (ou a)

parecido com

preocupação com

relacionado com

satisfeito com

solidariedade com

Preposição **DE

carente de

consciente de

convicto de

desejoso de

desconfiado de

destituído de

diferente de

esquecido de

incapaz de

independente de

indigno de

inimigo de

liberto de

necessitado de

oriundo de

passível de

próximo de (ou a)

rico de/em

suspeito de

Preposição **EM

bacharel em

hábil em (também "de")

indeciso em

versado em

morador em (ou de)

residente em

Preposição **POR

afeição por

ansioso por (também "de")

apaixonado por

aversão por (ou a)

curiosidade por

interesse por (ou em)

ódio por (ou a)

preocupação por (ou com)

responsável por

respeito por (ou a)

simpatia por

surpreso por (ou com)

Preposição **PARA

apto para (ou "a")

necessário para (ou "a")

pronto para

próprio para

útil para (ou "a")

▸Bloco 3 — Nomes BITRANSITIVOS (dois complementos)3 conceitos

dever** (subst.)

Grato PELO senhor" (errado — pessoa vai com A). Correto: "grato AO senhor"

Grato AO senhor DA ajuda" (errado — causa vai com POR). Correto: "grato AO senhor PELA ajuda"

▸Bloco 4 — Armadilha central: VERBAL × NOMINAL (mesma raiz, preposição diferente)3 conceitos

aspirar (almejar)

assistir (ver)

implicar (acarretar)

▸Bloco 5 — Regência de ADVÉRBIOS13 conceitos

perto DE — "perto DE casa". Nunca "perto A"

longe DE — "longe DE casa"

antes DE — "antes DE sair"

depois DE — "depois DE chegar"

fora DE — "fora DE mim"

dentro DE — "dentro DE casa"

acima DE — "acima DE tudo"

abaixo DE — "abaixo DE zero"

através DE — "através DE muitos anos" ou "através DE uma janela"

em torno DE — "em torno DE cem pessoas"

junto A / junto DE — ambas aceitas ("junto AO amigo" ou "junto DO amigo")

diante DE — "diante DE mim". Nunca "diante A mim"

relativamente A — "relativamente ao tema"

▸Bloco 6 — Regência DUPLA (ambas aceitas)19 conceitos

útil A ou PARA — "útil ao/para o estudante

capaz DE ou PARA — "capaz de agir / capaz para o cargo

hábil EM ou DE — "hábil em cálculos / hábil de mãos

ansioso POR ou DE — "ansioso pela resposta / ansioso de vê-la

necessário A ou PARA — "necessário à saúde / necessário para viver

próximo A ou DE — "próximo ao/do parque

rico DE ou EM — nuance qualitativa/quantitativa

inseparável A ou DE — "inseparável ao/do amigo

contemporâneo A ou DE — "contemporâneo a/de Machado

devoto A ou DE — "devoto a/de Nossa Senhora

paralelo A ou COM — "paralelo ao/com o eixo

interesse POR ou EM — "interesse pelo/no tema

aversão POR ou A — "aversão por/a injustiça

respeito A ou POR — "respeito ao/pelo idoso

preso A ou POR — "preso ao/pelo passado

apto A ou PARA — "apto a/para o cargo

próximo DE" é considerado mais elegante que "próximo A" quando não há artigo definido

paralelo A" é mais formal em geometria ("linhas paralelas AO eixo X")

rico EM" é preferido no sentido quantitativo (nutrientes, minerais)

▸Bloco 7 — Crase e regência nominal15 conceitos

obediência à norma" (obediência a + a norma)

referente à questão" (referente a + a questão)

hostil à direção" (hostil a + a direção)

preferível à derrota" (preferível a + a derrota)

favorável à proposta

análogo à situação anterior

relativo à matéria

sensível à dor

acessível a todos" (não é feminino definido, sem crase)

obediente a uma norma" ("a uma" nunca faz crase)

referente a questões diversas" (plural indefinido, sem crase)

obediência ao regulamento

referente ao assunto

consciente da situação" (consciente pede DE, não A — DE + A = "da", não crase)

capaz da tarefa" (capaz pede DE, mesma coisa)

▸Bloco 8 — Reescrever mantendo o sentido (exercício FGV típico)8 conceitos

Ele é hábil em cálculos" → "Sua habilidade em/de cálculos é notória." (mantém)

Ela obedece às normas" → "Sua obediência às normas é rigorosa." (mantém)

Ele gosta de literatura" → "Seu gosto por literatura é forte." (muda de DE pra POR

Simpatizamos com a proposta" → "Nossa simpatia pela proposta é evidente." (muda de COM pra POR)

Aspiramos ao cargo" → "Nossa aspiração ao cargo é legítima." (mantém A)

Ele prefere café a chá" → "Sua preferência por café é conhecida." (muda de A pra POR — pega!)

Duvidamos do resultado" → "Nossa dúvida sobre/quanto ao resultado é grande."

Ele implica riscos" → "A implicação em riscos é séria." (muda de Ø pra EM)

▸Bloco final — Ganchos com temas já vistos5 conceitos

g4-regência-verbal

g5-portugues-interpretacao-generos

g11-coesão textual

g12-coordenação e subordinação

g13 (este)

▸g14-portugues-ortografia280 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 280⚪

▸Bloco 1 — Novo Acordo Ortográfico 2016 (as 8 mudanças que mais caem)53 conceitos

Trema abolido

Acento diferencial abolido (com exceções)

pára (verbo parar) × para (preposição) → hoje ambos "para

pêlo (substantivo) × pelo (preposição) → ambos "pelo

pólo (esporte / extremidade) × polo → ambos "polo

pêra (fruta) × pera (preposição arcaica) → ambos "pera

côa (verbo coar) × coa → "coa

pôde (pretérito perfeito, "ele pôde ontem") × pode (presente, "ele pode agora")

pôr (verbo, "pôr a mesa") × por (preposição, "por favor")

dêmos × demos — subjuntivo presente vs pretérito perfeito

fôrma × forma

Ditongos abertos ÉI e ÓI perdem acento em PAROXÍTONAS

Antes (paroxítona)

apóio (verbo)

herói, anéis, chapéu, troféu, réu, véu, papéis, pastéis, Ilhéus

Hiatos — I e U tônicos após ditongo em PAROXÍTONAS

Piauí, tuiuiú, Guaíra, teiú

Hífen — as novas regras (o vespeiro)

anti-higiênico, super-homem, mini-hotel, co-herdeiro, pré-história, sub-humano, `extra-…

contra-ataque (contra + a)

micro-ondas (micro + o) — ⚠️ CLÁSSICO da nova ortografia. Antes era microondas junto

anti-inflamatório (anti + i)

anti-imperialista (anti + i)

auto-observação (auto + o)

semi-interno (semi + i)

autoestrada (auto + e)

autoescola (auto + e)

contraespionagem (contra + e)

extraescolar (extra + e)

infraestrutura (infra + e)

semiaberto (semi + a)

neoexpressionismo (neo + e)

sub-base, sub-bibliotecário

super-resistente, super-romântico

hiper-requintado

inter-regional, inter-racial

antirreligioso, antirrábico, antirroubo

contrarregra, contrarreforma

ultrassom, ultrarrápido

microssistema, microrregião (⚠️ o R vira RR)

autorretrato, autossuficiente, autosserviço

semirreta, semisselvagem

autopeça, contracapa, microcomputador, semicírculo

Prefixos com regras próprias (memorizar)

além-, aquém-, recém

pós-, pré-, pró-** (tônicos, com acento)

pos-, pre-** (átonos, sem acento)

O mal- especial (foco FGV)

mal-humorado, mal-educado, mal-amado, mal-estar (com hífen)

malcriado, malfeito, malvisto, malpassado, maldito

Consoantes mudas abolidas (Portugal, no Brasil já era)

Trema em nomes estrangeiros (mantido)

K, W, Y reincorporados formalmente

▸Bloco 2 — Acentuação gráfica (regras gerais)51 conceitos

Regra 1 — OXÍTONAS (sílaba tônica na última)

chapéu, troféu, réu, véu

herói, anéis, mausoléu, papéis, pastéis

Regra 2 — PAROXÍTONAS (sílaba tônica na penúltima)

UM(S), -UN(S)

casa, mesa, pele, rio, homem, imagens, amam

Singular: hífen (com acento)

Plural: hifens (sem acento) — porque termina em -ENS

pólen/polens, elétron/eletrons, próton/protons

Regra 3 — PROPAROXÍTONAS (sílaba tônica na antepenúltima)

âmbito, sílaba, fenômeno, parábola, matemática

ordinário, sábado, época, íntimo, último

química, física, lâmpada, pêndulo, âmbar

Regra 4 — MONOSSÍLABOS TÔNICOS terminados em A, E, O (+ S)

pá, pás

pé, pés

pó, pós

dá (verbo), dê (subjuntivo), dês

fé, mês, três, chá, cós, nós, vós

a, o, de, em, me, te, se

si, vi, ri, nu, cru — não acentuam

Regra 5 — Hiato (I e U tônicos)

saída (sa-í-da — o "í" sozinho na sílaba)

país (pa-ís)

saúde (sa-ú-de)

baú (ba-ú)

Grajaú, Anhangabaú, Piauí

Seguido de NH: rainha, moinho, campainha

Vogal igual repetida: xiita (xi-i-ta — duplo i)

Formar ditongo (não hiato): caiu (ca-iu — ditongo, não hiato)

sa-í-da (3 sílabas, hiato) → acento

ca-iu (2 sílabas, ditongo) → sem acento

rainha (rai-nha) → sem acento (regra do NH)

Regra 6 — Ditongos abertos ÉI, ÓI, ÉU

Oxítonas: — acentuam. chapéu, herói, anéis

Paroxítonas: — NÃO acentuam mais. ideia, heroico, paranoia, jiboia

Regra 7 — Verbos "ter" e "vir" e derivados

ele mantém

ele contém

ele intervém

Regra 8 — Crase (uso do "à")

Antes de substantivo feminino que aceita artigo: vou à escola, refiro-me à situação

Nas locuções adverbiais femininas: à noite, à tarde, às vezes

Antes de horas: às 8h, à uma hora

À moda de", "à maneira de": bife à moda da casa

Antes de masculino: vou a pé, refiro-me a você

Antes de verbo: começou a chorar

Antes de pronomes que rejeitam artigo: refiro-me a ela, a mim

Antes de nomes de cidade que não aceitam artigo: vou a Roma, vou a Paris

Refiro-me à menina" → "Refiro-me ao menino" → tem crase (ao = a + o)

Refiro-me a ela" → "Refiro-me a ele" → NÃO tem crase

▸Bloco 3 — Verbos -ISAR × -IZAR (regra da preservação da raiz)7 conceitos

Grupo -ISAR (mantém S da raiz)

Grupo -IZAR (não tem S na raiz)

Casos irregulares (memorizar direto)

catequizar — tem S em catequese, mas o verbo é com Z

hipnotizar — do grego hypnos

enfatizar — do grego emphasis

Lista campeã (as 10 que mais caem)

▸Bloco 4 — X × CH (regras práticas)15 conceitos

Regras práticas

enxame, enxada, enxaqueca, enxerto, enxuto, enxoval, enxada, enxovalhar, enxaguar

encher, enchente, encharcar, enchimento, enchufar — todas com CH porque vêm de "cheio"

caixa, faixa, feixe, frouxo, peixe, queixa, paixão, ameixa, deixar, queixo, `ro…

mexer, mexerica, mexicano, mexilhão, mexerico

mecha (de cabelo, ou pavio) — com CH

xará, xingar, xilofone, xamã, abacaxi, cachaça (?? na verdade é africana, com CH

Lista das palavras clássicas que a FGV cobra

enxaguar** (lavar)

encher** (verbo, de cheio)

mecha** (de cabelo)

taxa** (tributo)

tacha** (prego, mancha)

Taxa — (com X): tributo, imposto. "Taxa de juros", "taxa de câmbio"

Tacha — (com CH): prego pequeno; mancha, defeito. "A cadeira tem uma tacha"

▸Bloco 5 — G × J (regras práticas)18 conceitos

viajar → viajei, viajaste, viajou, viajemos, viajem (nunca viagem como verbo)

arranjar → arranjei, arranje, arranjemos

enferrujar → enferrujei, enferruje

Fizemos uma boa viagem." (substantivo, com G)

É preciso que eles viajem cedo." (verbo, com J)

viagem, passagem, garagem, bagagem, linguagem, paisagem, plumagem

pedágio, estágio, naufrágio, armistício

prestígio, prodígio, vestígio, sortilégio, refúgio

relógio, elogio

jibóia → jiboia, jenipapo, jerimum, pajé, canjica, manjericão

jeito, gorjeta, granja, ojeriza, laje, paranoia (não conta), traje

berinjela — (⚠️ CLÁSSICO com J — muitos escrevem "beringela" com G, errado)

viajar, arranjar, gorjear, enjeitar — sempre J

lisonja → lisonjear, laranja → laranjeira, granja → granjeiro

Lista campeã FGV

viagem** (substantivo)

viajem** (verbo, 3ª pessoa plural do subjuntivo/imperativo)

O par de ouro FGV: viagem × viajem

▸Bloco 6 — S × Z (regras práticas)22 conceitos

poetisa, princesa, duquesa, baronesa, condessa (⚠️ com SS), marquesa

inglesa, chinesa, japonesa, portuguesa, francesa

profetisa, sacerdotisa

nobreza (de nobre)

beleza (de belo)

certeza (de certo)

pobreza (de pobre)

limpeza (de limpo)

estupidez (de estúpido)

honradez (de honrado)

magreza (de magro)

natureza, pureza, firmeza, franqueza

português, francês, inglês, japonês, holandês, polonês

análise → analisar

pesquisa → pesquisar

paralisia → paralisar

civil → civilizar, real → realizar, moderno → modernizar

coisa, pausa, lousa, Sousa, mausoléu, causa, Neuza

hipótese, paráfrase, análise, osmose, metamorfose, tuberculose

crise, oásis, metástase, catálise

mês, pês (?? não existe), português, francês, chinês

Lista campeã FGV

▸Bloco 7 — Os 4 PORQUÊS22 conceitos

Regra clara

por que** (separado, sem acento)

por quê** (separado, com acento)

porque** (junto, sem acento)

porquê** (junto, com acento)

Teste rápido

Exemplos comparados

Por que* você chegou tarde

Diga-me por que você chegou tarde

Não sei os motivos por que ele agiu assim

Você chegou tarde. Por quê

Cheguei tarde porque dormi demais

Quero saber o porquê do atraso

Os porquês da crise são muitos

Diga-me [___] você chegou tarde." → por que (interrogativo indireto — cabe "por qual razão")

Você chegou tarde [___]?" → por quê (fim de frase)

Cheguei tarde [___] dormi demais." → porque (causa)

Não sei o [___] disso." → porquê (substantivo com artigo)

Regra da acentuação do "quê

Por quê

Ele saiu sem me dizer o quê

Comer o quê? Não temos nada

▸Bloco 8 — Onde × Aonde × Donde10 conceitos

Regra prática

Verbo de estado (morar, estar, ficar, viver, permanecer, trabalhar) → onde (sem movimento)

Verbo de movimento com destino (ir, vir, chegar, dirigir-se, encaminhar-se) → aonde (A + destino)

Verbo de movimento com origem (vir, sair, partir, proceder) → donde (DE + origem)

Erros clássicos FGV

Uso metafórico — CUIDADO

no dia onde cheguei

na situação onde estamos

no momento onde você chegou

na reunião onde se decidiu

▸Bloco 9 — Mau × Mal10 conceitos

Regra ferrenha

MAU — = ADJETIVO. Sempre modifica substantivo masculino. Opõe-se a BOM

Teste rápido

Exemplos comparados

Ele é um [___] filho

Ela canta [___]

O [___] é maior que o bem

[___] chegou, saiu correndo

Foi um [___] negócio

Ele passa [___] com o calor

▸Bloco 10 — Mais × Mas5 conceitos

MAS — = conjunção adversativa. Sinônimo de PORÉM, CONTUDO, TODAVIA, ENTRETANTO

Teste rápido

Ele quer [___] café, [___] não tem mais

Ela estudou, [___] não passou

Precisamos de [___] tempo

▸Bloco 11 — Há × A × À12 conceitos

HÁ — = verbo HAVER. Dois sentidos

A — (preposição) = tempo FUTURO ou distância física

À — = crase = preposição A + artigo A (feminino)

Regra prática de "há tempo" × "a tempo

Há* três anos que trabalho aqui." (já passaram 3 anos)

Faz três anos" → cabe → HÁ

Voltarei daqui a três dias." (vão passar 3 dias)

Após três dias" → futuro → A

Combinações que confundem

Há tempos* não o vejo." (passado)

Chegarei a tempo." (locução — pontual, sem passado)

Há tempo* para tudo." (existência — cabe "existe")

▸Bloco 12 — Locuções que confundem (foco FGV)25 conceitos

Acerca de × Há cerca de × A cerca de

há cerca de

a cerca de

Afim × A fim de

Em vez de × Ao invés de

ao invés de

✅ "Em vez de estudar, foi ao cinema." (substituição — estudar não é oposto de cinema)

❌ "Ao invés de estudar, foi ao cinema." (não é oposição direta — errado em norma culta)

✅ "Ao invés de aceitar, recusou." (oposição direta — aceitar × recusar)

De encontro a × Ao encontro de

de encontro a

ao encontro de

Através de × Por meio de

através de

por meio de

❌ "resolvido através de negociação" (uso coloquial universal, mas errado na norma culta)

✅ "resolvido por meio de negociação

✅ "a bala passou através da parede" (atravessou)

✅ "vejo através da janela" (passando por)

Haja vista

✅ "Haja vista os fatos apresentados

✅ "Haja vista as circunstâncias

⚠️ "hajam vista" (flexionando)

A par × Ao par

A par — = informado, ciente. "Estou a par dos fatos." (= sei dos fatos)

▸Bloco 13 — Parônimos e homônimos ortográficos (os 25 mais cobrados)8 conceitos

Tabela mestre (25 pares clássicos)

trás** (advérbio)

O trio seção × sessão × cessão

Outros parônimos que caem

jus** (fazer jus a)

mal × mau

secção = seção

O par retificar × ratificar (foco FGV total)

▸Bloco 14 — Grafia de palavras rebeldes (35 clássicas)10 conceitos

Palavras "gerundivas" de risco alto

beneficência — (não beneficência com SS)

caleidoscópio — (não caleidoscópio)

misto — (não mizto)

pretensão — (não pretenção)

suspensão — (não suspenção)

excelente — (não escelente)

exceção — (não exeção)

exceto — (não eceto)

assessoria — (com dois SS, não com C)

▸Bloco 15 — Armadilhas FGV recorrentes (top 10)6 conceitos

Extras a memorizar

Retificar × Ratificar — corrigir × confirmar. Mnemônico: rEtificar-Erro × rAtificar-Acordo

Seção × Sessão × Cessão — divisão × reunião × ato de ceder

Ao invés de × Em vez de — oposição direta × substituição qualquer

De encontro a × Ao encontro de — contra × a favor

Através de × Por meio de — atravessando × usando (formal)

▸Bloco final — Ganchos com temas já vistos6 conceitos

g4-regência-verbal

g5-interpretação-gêneros

g11-coesão-conectivos

g13-regência-nominal

g18-atualidades

Palavra final

▸Raciocínio Lógico5 tópicos

▸g1-rl-proposicoes-tabelas-verdade25 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 25⚪

▸Teoria condensada25 conceitos

✅ "O número 7 é primo." (V)

✅ "3 > 5" (F)

❌ "Que horas são?" (pergunta, não é proposição)

❌ "Feche a porta." (imperativo)

❌ "Que legal!" (exclamativa)

Os 5 conectivos essenciais

Tabelas-verdade (regra rápida)

Conjunção (∧): V só quando ambos V — se um for F, resultado é F

Disjunção (∨): F só quando ambos F — se um for V, resultado é V

Condicional (→): **F APENAS quando p=V e q=F

Bicondicional (↔): V quando p=q — igual, dá V

Equivalências que a FGV EXPLORA muito

Contrapositiva — p → q ≡ ¬q → ¬p ← use essa, equivale

Recíproca — q → p ← NÃO equivale

Inversa — ¬p → ¬q ← NÃO equivale

Negação do condicional — (top pegadinha FGV)

Condicional como disjunção — p → q ≡ ¬p ∨ q (útil pra converter)

Tipos de fórmula

Tautologia — sempre V (ex: p ∨ ¬p — princípio do terceiro excluído)

Contradição — sempre F (ex: p ∧ ¬p)

Contingência — depende dos valores (a maioria)

Argumentos válidos clássicos (só citando os nomes)

Modus Ponens — p → q e p ⊢ q ("Se p então q; sabendo p, concluo q")

Modus Tollens

Silogismo hipotético — p → q e q → r ⊢ p → r

▸g15-rl-analogias-argumentacao69 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 69⚪

▸1. Analogias13 conceitos

1 Padrão-mãe FGV

2 Tipos de relação (as 9 que a FGV cobra)

3 Analogias com sequência posicional

A está para D assim como M está para ___

Passo 1: A → D é um salto de +3 posições no alfabeto (A=1, D=4)

Passo 2: aplicar +3 a M (=13): 13 + 3 = 16 → letra P

Resposta: P

3 está para 9 assim como 5 está para ___

Relação candidata 1: multiplicar por 3 → 15

Relação candidata 2: elevar ao quadrado → 25

⚠️ FGV escolhe a mais forte. Se 3² = 9 (relação sem parâmetro externo), então 5² = 25

Se aparecerem AMBAS nas opções, escolher a mais "natural" (a que não depende de constante

4 ⚠️ Pegadinhas FGV em analogia

▸2. Sequências lógicas18 conceitos

1 Sequências numéricas — padrões-tipo

PA — Progressão Aritmética

PG — Progressão Geométrica

Quadrados perfeitos

Diferenças crescentes

2 Exemplo resolvido — sequência com diferenças crescentes

10 - 5 = 5

17 - 10 = 7

26 - 17 = 9

3 Sequências alfabéticas

Posições: 1, 4, 9, 16, ? → são n² → próximo n=5: 25 → letra Y

B, D, F, H, ? → salto +2 → próximo é J

A, C, F, J, O, ? → saltos +2, +3, +4, +5, +6 → próximo é U (O=15, +6=21=U)

4 Sequências de figuras

Rotação — 90°, 180°, 270° (horário/anti-horário)

Reflexão — espelhamento vertical/horizontal

Translação — deslocamento no espaço da célula

5 ⚠️ Pegadinhas FGV em sequência

▸3. Estrutura argumentativa36 conceitos

1 Definições básicas

Premissa — = proposição usada como fundamento

Conclusão — = proposição derivada

Marcadores de premissa: — "pois", "porque", "já que", "dado que", "visto que"

Marcadores de conclusão:

2 Validade × Verdade — a distinção que a FGV explora

Premissa 1: Todos os pássaros são mamíferos. (FALSO)

Premissa 2: Pinguim é pássaro. (V)

Conclusão: Pinguim é mamífero. (FALSO)

✅ **Argumento VÁLIDO

Premissa 1: Alguns médicos são bons profissionais. (V)

Premissa 2: João é médico. (V)

Conclusão: João é bom profissional. (?)

❌ Argumento INVÁLIDO — "alguns" não permite concluir sobre um caso específico

3 Silogismo categórico — as 4 figuras

Figuras — variam pela posição do termo médio T

Barbara — (AAA-1) — Todo M é P; Todo S é M; ∴ Todo S é P

Celarent — (EAE-1) — Nenhum M é P; Todo S é M; ∴ Nenhum S é P

Darii — (AII-1) — Todo M é P; Algum S é M; ∴ Algum S é P

Ferio — (EIO-1) — Nenhum M é P; Algum S é M; ∴ Algum S não é P

4 Regras gerais dos silogismos (as 8)

5 Tipos de argumento — dedutivo × indutivo × abdutivo

Por analogia

De autoridade

Por generalização

6 Falácias — as 9 mais cobradas pela FGV

7 Inferência — implícito × explícito

Explícito — = está literalmente no texto

Implícito (inferência) — = decorre logicamente do que está no texto, mesmo sem estar dito

8 Exemplo resolvido — validar silogismo

M (médio) = programador

P (maior) = conhece lógica

S (menor) = concurseiro

Premissa maior: Todo M é P. (universal afirmativa, A)

Premissa menor: Algum S é M. (particular afirmativa, I)

Conclusão: Algum S é P. (particular afirmativa, I)

▸5. Sentença aberta × proposição2 conceitos

Proposição — = tem valor V ou F. "O céu é azul." (V ou F)

Sentença aberta

▸g16-rl-primeira-ordem-quantificadores76 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 76⚪

▸1. Quantificadores — os 3 essenciais6 conceitos

P(x) — = predicado aplicado à variável x (ex: "x é par")

A(x) — e B(x) = predicados independentes (ex: "x é humano" e "x é mortal")

Domínio = universo do discurso (implícito ou explícito)

1 Sentença aberta × proposição

Sentença aberta — tem variável livre, sem valor V/F. Ex: "x > 3" — só se define ao fixar x

Proposição — fechada, tem V/F. Ex: "5 > 3" (V) ou "∀x (x > 3)" (F, se domínio inclui 2)

▸2. Negação de quantificadores — a regra-mãe16 conceitos

1 As duas equivalências fundamentais

2 Exemplos canônicos (⚠️ TOP FGV)

Frase original

Todos os brasileiros gostam de futebol

Algum médico é ético

Nenhum político mente

Todo aluno passou

Existe um número par

Todos gostam" = 100%

Negação = "nem todos gostam" = "pelo menos um NÃO gosta" (99%, 50%, 1%, 0%

Nenhum gosta" = 0% — é uma afirmação MUITO MAIS FORTE que a simples negação

3 Exemplo resolvido — negar frase composta

∀x [(Func(x) ∧ Sab(x)) → Adic(x)]

∃x ¬[(Func(x) ∧ Sab(x)) → Adic(x)]

∃x [(Func(x) ∧ Sab(x)) ∧ ¬Adic(x)]

Existe um funcionário que trabalha aos sábados E NÃO recebe adicional

▸3. Traduções de linguagem natural para lógica7 conceitos

1 As 4 proposições categóricas (A/E/I/O) — decorar

2 Por que universal usa → e particular usa ∧

3 Negações das 4 proposições categóricas — a tabela mágica

A** (Todo A é B)

E** (Nenhum A é B)

I** (Algum A é B)

O** (Algum A não é B)

▸4. Quadrado das oposições9 conceitos

1 As 4 relações

2 Exemplo prático

A — = Todo brasileiro gosta de futebol

E — = Nenhum brasileiro gosta de futebol

I — = Algum brasileiro gosta de futebol

O — = Algum brasileiro não gosta de futebol

E — é F (não é o caso de nenhum gostar)

I — é V (por subalternação — se todos gostam, existe pelo menos um que gosta)

O — é F (contraditória de A)

▸5. Silogismos com quantificadores23 conceitos

1 Estrutura

Termo maior (P) — predicado da conclusão

Termo menor (S) — sujeito da conclusão

Termo médio (M) — aparece nas 2 premissas, não na conclusão

2 Regras gerais — as 8 (mesmas do Bloco 15)

3 As 4 figuras — posição do termo médio

4 Barbara — o modo estrela

Todo M é P

Todo S é M

∴ Todo S é P

Todo mamífero é vertebrado

Todo cachorro é mamífero

∴ Todo cachorro é vertebrado

5 Exemplo resolvido — verificar validade

P (maior) = confiável

M (médio) = político

S (menor) = concurseiro

P1: Nenhum M é P → tipo E (universal negativa)

P2: Algum S é M → tipo I (particular afirmativa)

C: Algum S não é P → tipo O (particular negativa)

Regra 5: só uma premissa negativa (P1). OK

Regra 7: uma negativa → conclusão negativa. ✅ (conclusão é O, negativa)

Regra 8: uma particular (P2) → conclusão particular. ✅ (conclusão é O, particular)

▸7. Predicados com múltiplas variáveis (introdução)4 conceitos

∀x ∃y P(x, y) — "para todo x, existe algum y tal que P(x, y)". O y pode depender de x

∃y ∀x P(x, y) — "existe algum y tal que, para todo x, P(x, y)". O y é o MESMO pra todos os x

∀x ∃y (y > x) — "para todo número, existe outro maior". VERDADE

∃y ∀x (y > x) — "existe um número maior que todos". FALSO (não existe número máximo)

▸8. Método rápido em prova11 conceitos

Passo 2 — Se pede EQUIVALÊNCIA de "todo A é B"

∀x (A(x) → B(x)) — direta

∀x (¬B(x) → ¬A(x)) — contrapositiva (Bloco 1)

¬∃x (A(x) ∧ ¬B(x)) — negando a O

Passo 3 — Se pede validade de silogismo

Classificar cada proposição como A/E/I/O

Verificar as 8 regras gerais (basta uma violação pra invalidar)

Se sobreviver, é válido

Passo 4 — Se dá "alguns X são Y" e pergunta o que se pode concluir

Se combinar com universal → às vezes sim (Darii, Ferio)

Se combinar com outra particular → nada se conclui (regra 5+8)

▸g17-rl-problemas-aritmeticos-matriciais93 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 93⚪

▸1. Porcentagem23 conceitos

1 Fundamento

20% de 300 = 0,20 × 300 = 60

15% de 80 = 0,15 × 80 = 12

2 Fator multiplicador — o atalho da FGV

Aumento de 10%

Aumento de 20%

Aumento de 100%

Desconto de 15%

Desconto de 40%

Desconto de 100%

3 ⚠️ Aumentos sucessivos NÃO somam

Preço com aumento de 20% seguido de aumento de 30%

Fator combinado: 1,20 × 1,30 = 1,56 = +56%

❌ Erro clássico: 20% + 30% = 50%. **NÃO É

Preço aumenta 20% e depois cai 20%

Fator combinado: 1,20 × 0,80 = 0,96 = -4%

⚠️ NÃO volta ao valor original! Perdeu 4%

4 Variação percentual entre dois valores

Preço passou de 80 pra 100. Variação = (100-80)/80 × 100% = 20/80 × 100% = +25%

Preço passou de 100 pra 80. Variação = (80-100)/100 × 100% = -20%

5 Exemplo resolvido — porcentagem composta

1,10 × 1,20 = 1,32

1,32 × 1,25 = 1,65

▸2. Razão e proporção10 conceitos

2 Proporção

Soma: (a + c) / (b + d) = a / b

Subtração: (a - c) / (b - d) = a / b

3 Divisão proporcional

Cada parte = V × x / (x+y+z), V × y / (x+y+z), V × z / (x+y+z)

Total das partes: 2 + 3 + 5 = 10

Primeira parte: 6000 × 2/10 = 1200

Segunda: 6000 × 3/10 = 1800

Terceira: 6000 × 5/10 = 3000

Confere: 1200 + 1800 + 3000 = 6000. ✅

▸3. Regra de três10 conceitos

1 Regra de três simples DIRETA

3 / 12 = 7 / x → x = 12 × 7 / 3 = 84 / 3 = 28. Custam R$ 28

2 Regra de três simples INVERSA

Grandezas inversamente proporcionais (mais pedreiros = menos dias)

4 × 12 = 6 × x → x = 48 / 6 = 8 dias

3 Regra de três COMPOSTA

Operários × Peças: direta (mais op → mais peças). Mantém

Horas × Peças: direta (mais horas → mais peças). Mantém

x / 100 = (8 × 6) / (5 × 8) = 48 / 40 = 1,2

x = 100 × 1,2 = 120 peças

▸4. Juros — simples × compostos16 conceitos

1 Juros simples (linear)

Juros: **J = C × i × t

Montante: **M = C + J = C × (1 + i × t)

C = capital inicial

i = taxa (em decimal)

J = juros gerados

M = montante final (capital + juros)

J = 1000 × 0,05 × 3 = 150

M = 1000 + 150 = 1150

2 Juros compostos (exponencial)

M = 1000 × (1,05)³ = 1000 × 1,157625 = 1157,625

Juros = M - C = 157,625

3 Comparação simples × composto

4 ⚠️ Pegadinha da unidade

Taxa mensal + tempo em meses. OK

Taxa anual + tempo em meses → ERRO. Converter primeiro

▸5. Sistemas lineares11 conceitos

1 Sistema 2×2 (2 equações, 2 incógnitas)

2 Métodos de resolução

D = |a₁ b₁; a₂ b₂| = a₁b₂ - a₂b₁ (determinante principal)

Dx = |c₁ b₁; c₂ b₂| = c₁b₂ - c₂b₁ (substitui coluna de x pelos termos independentes)

Dy = |a₁ c₁; a₂ c₂| = a₁c₂ - a₂c₁ (substitui coluna de y)

x = Dx / D · y = Dy / D

3 Classificação

SPD: retas se cruzam em 1 ponto

SPI: retas COINCIDENTES (equações múltiplas uma da outra)

SI: retas PARALELAS (mesma inclinação, alturas diferentes)

4 Exemplo resolvido — Regra de Cramer

▸7. Análise combinatória23 conceitos

1 Princípio Fundamental da Contagem (PFC)

2 Fatorial

0! = 1 (convenção)

10! = 3.628.800

3 Permutação — P(n)

C, A, S, A → n = 4, mas A repete 2×

Permutação COM repetição: P(4; 2) = 4! / 2! = 24 / 2 = 12 anagramas

P(n; n₁, n₂, ..., n_k) = n! / (n₁! × n₂! × ... × n_k!)

4 Arranjo — A(n, p)

Ordem importa (presidente ≠ vice)

A(10, 2) = 10! / 8! = 10 × 9 = 90 comissões

5 Combinação — C(n, p)

Ordem não importa

C(10, 2) = 10! / (2! × 8!) = (10 × 9) / (2 × 1) = 45 comissões

6 Arranjo × Combinação — a distinção crítica

Presidente e vice (cargos distintos)

Comissão de 3 sem cargos

Senha numérica (1234 ≠ 4321)

Escolher 5 cartas de baralho

Anagramas de palavra

7 Exemplo resolvido — arranjo vs combinação

C(8, 3) = 8! / (3! × 5!) = (8 × 7 × 6) / (3 × 2 × 1) = 336 / 6 = 56 comissões

A(8, 3) = 8! / 5! = 8 × 7 × 6 = 336 diretorias

▸g17b-rl-geometria-basica86 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 86⚪

▸1. Geometria plana — fundamentos8 conceitos

1 Ponto, reta, plano

Ponto — = ente sem dimensão (posição)

Reta — = ente com 1 dimensão (comprimento)

Plano — = ente com 2 dimensões (comprimento × largura)

2 Classificação de ângulos

Complementares — soma 90°

Suplementares — soma 180°

Opostos pelo vértice (OPV) — congruentes (iguais)

▸2. Triângulos21 conceitos

1 Classificação

2 Soma dos ângulos internos

3 ⚠️ Teorema de Pitágoras — só em triângulo RETÂNGULO

(5, 12, 13)

(8, 15, 17)

(7, 24, 25)

Múltiplos: (6, 8, 10), (9, 12, 15), (10, 24, 26)…

4 Relações métricas no triângulo retângulo

a² = b² + c² — (Pitágoras)

h² = m × n — (altura² = produto das projeções)

b² = a × m — (cateto² = hipotenusa × projeção adjacente)

c² = a × n

b × c = a × h — (produto dos catetos = hipotenusa × altura)

5 Trigonometria no triângulo retângulo

sen α = CO / H — = cateto oposto / hipotenusa

cos α = CA / H — = cateto adjacente / hipotenusa

tg α = CO / CA — = cateto oposto / cateto adjacente = sen α / cos α

6 Valores notáveis (decorar)

7 Relação fundamental

Se sen α = 3/5, então cos²α = 1 - 9/25 = 16/25 → cos α = 4/5

Reconhece triângulo (3, 4, 5)

▸3. Áreas de figuras planas19 conceitos

1 Fórmulas essenciais

Quadrado** (lado l)

Retângulo** (base b, altura h)

Triângulo** (base b, altura h)

Triângulo equilátero** (lado l)

Trapézio** (bases B e b, altura h)

Losango** (diagonais D e d)

Paralelogramo** (base b, altura h)

Círculo** (raio r)

Setor circular** (ângulo θ em graus, raio r)

2 Fórmula de Heron (triângulo por 3 lados)

Semiperímetro: s = (a + b + c) / 2

Área: A = √(s × (s-a) × (s-b) × (s-c))

s = (3+4+5)/2 = 6

A = √(6 × 3 × 2 × 1) = √36 = 6

Confere com (3×4)/2 = 6 (base × altura /2 aplicado ao triângulo retângulo). ✅

3 Perímetros e circunferência

Perímetro — = soma dos lados

Circunferência — = 2 × π × r = π × d (diâmetro)

▸4. Semelhança de triângulos6 conceitos

1 Definição

2 ⚠️ Razão de áreas ≠ razão de lados

Áreas na razão 4:9 (não 2:3)

❌ Erro clássico FGV: usar 2:3 pra áreas

3 Teorema de Tales

4/6 = 6/x → x = 6×6/4 = 9

▸5. Geometria espacial — sólidos e volumes13 conceitos

1 Fórmulas de volume

Cubo** (aresta a)

Paralelepípedo retângulo** (a, b, c)

Prisma** (área base × altura)

Cilindro** (raio r, altura h)

Pirâmide** (base × altura / 3)

Cone** (raio r, altura h)

Esfera** (raio r)

2 Áreas de superfície

Paralelepípedo** (a, b, c)

Cone** (raio r, geratriz g)

3 Relação de Euler para poliedros convexos

4 Exemplo resolvido — cilindro

▸6. Sistema cartesiano (geometria analítica)13 conceitos

1 Distância entre 2 pontos

d = √((4-1)² + (6-2)²) = √(9 + 16) = √25 = 5

2 Ponto médio

3 Coeficiente angular (inclinação)

4 Equação da reta

5 Retas paralelas × perpendiculares

Perpendiculares

6 Circunferência

(x - 2)² + (y - 3)² = 25

7 Exemplo resolvido — reta perpendicular

y - 5 = -1/2 × (x - 1)

y = -1/2 × x + 1/2 + 5

y = -0,5x + 5,5

▸7. Círculo trigonométrico e arcos6 conceitos

1 Círculo trigonométrico

2 Arcos correspondentes

sen(180° - α) = sen α

cos(180° - α) = -cos α

sen(-α) = -sen α (função ímpar)

cos(-α) = cos α (função par)

▸Atualidades + IA2 tópicos

▸g18-atualidades-2025-2026-eixos58 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 58⚪

▸Eixo 1 · Meio Ambiente e Clima (Brasil no centro)4 conceitos

IBAMA — fiscalização e autuação

ICMBio — gestão das unidades de conservação federais

ANA — Agência Nacional de Águas

FUNAI — Fundação Nacional dos Povos Indígenas

▸Eixo 2 · Política Brasileira3 conceitos

Maior número de prefeitos eleitos: PSD — , seguido de MDB. PL e União Brasil ficaram atrás

Rio de Janeiro: — Eduardo Paes (PSD) reeleito ainda no 1º turno

PL da Anistia (8/1)

▸Eixo 3 · Economia Brasileira3 conceitos

CBS** (Contribuição sobre Bens e Serviços)

IBS** (Imposto sobre Bens e Serviços)

IS** (Imposto Seletivo, "imposto do pecado")

▸Eixo 4 · Relações Internacionais — Guerras e conflitos6 conceitos

Conflito permanece ativo em 2024–2026. Sem tratado de paz. Sem entrada da Ucrânia na OTAN. Rúss…

Trump (a partir de jan/2025) tentou mediar cessar-fogo; negociações Trump-Putin-Zelensky em 2025 se…

CIJ (Corte Internacional de Justiça) — 26/01/2024

Cessar-fogo Fase 1 — jan/2025

Israel × Hezbollah (Líbano)

Queda de Bashar al-Assad (Síria) — dez/2024

▸Eixo 5 · Relações Internacionais — Política Mundial3 conceitos

Tarifaço — global (tarifas contra China, México, Canadá, UE, Brasil) → guerra comercial

Deportações em massa — de imigrantes ilegais

Saída de acordos — Acordo de Paris (clima), OMS

▸Eixo 6 · Tecnologia — Regulação de IA10 conceitos

Inaceitável** (proibido)

Alto risco

Risco limitado

Risco mínimo

GDPR — (2018) — dados pessoais (é o irmão mais velho da LGPD)

DSA — (Digital Services Act) — plataformas digitais

DMA — (Digital Markets Act) — mercado digital, gatekeepers

DGA — (Data Governance Act) — governança de dados públicos

Art. 5º, II

Art. 18 — direitos gerais do titular (acesso, correção, portabilidade, eliminação etc.)

▸Eixo 7 · IA Fundamentos — Paradigmas de Machine Learning7 conceitos

Não supervisionado

Semi-supervisionado

Overfitting — modelo decora o treino, generaliza mal

Underfitting — modelo simples demais, erra treino e teste

Concept drift

Data poisoning — ataque com dados maliciosos no treino

Bias/viés algorítmico — discriminação sistemática herdada dos dados

▸Eixo 8 · IA Generativa — Transformers, LLMs, RAG3 conceitos

Prompt engineering** (zero-shot, few-shot, CoT)

RAG** (Retrieval-Augmented Generation)

RLHF** (Reinforcement Learning from Human Feedback)

▸Eixo 9 · IA Ética, Privacidade e XAI7 conceitos

Mapas de saliência — para redes visuais (destaca pixels que influenciam a decisão)

Federated learning — treino distribuído sem centralizar dados

Data augmentation — expandir dataset artificialmente

Transfer learning — reaproveitar pesos de outro modelo

RL — agente + recompensa

Viés algorítmico

Dados sensíveis (LGPD art. 5º, II)

▸Eixo 10 · Segurança, Energia, Transportes e Sociedade12 conceitos

Principal vetor de ataque continua sendo phishing + engenharia social

NIST CSF 2.0

Fontes renováveis — (eólica onshore/offshore, solar) — Brasil >90% da matriz elétrica renovável

Hidrogênio verde

BYD (chinesa)

Tarifa de importação de EV

Metrô/BRT — expansões em SP (linhas 6-Laranja, 2-Verde), Rio e Recife

Dengue — epidemia recorde 2024

Mpox (varíola dos macacos)

Enchentes RS — abr/mai 2024, ~180 mortos, 400+ municípios afetados

Olimpíadas Paris 2024

Copa América 2024 — Argentina campeã (bicampeã seguida). Realizada nos EUA

▸g19-ia-fundamentos-etica-governanca120 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 120⚪

▸Bloco 1 — Os 4 paradigmas de Machine Learning7 conceitos

Não supervisionado

Semi-supervisionado

O que NÃO é paradigma primário (armadilha)

Adversarial learning — técnica de robustez (GANs)

Federated learning — técnica de distribuição sem centralizar dados

Transfer learning — reaproveitar pesos de modelo pré-treinado

Self-supervised — algumas classificações consideram um 5º, mas FGV usa os 4 clássicos

▸Bloco 2 — Regressão × Classificação × Clustering3 conceitos

Classificação binária × multiclasse × multilabel

Binária — 2 classes (spam/não spam)

Multiclasse — 3+ classes exclusivas (categorizar produto: eletrônico/vestuário/alimento)

▸Bloco 3 — Overfitting × Underfitting × Concept Drift14 conceitos

Overfitting (superajuste)

Sintoma: — alto acerto no treino, baixo em teste (gap grande)

Causa: — modelo complexo demais para o volume/qualidade de dados

Underfitting (subajuste)

Sintoma: — baixo acerto em ambos

Causa: — modelo com pouca capacidade, features insuficientes

Mitigação: — aumentar complexidade, adicionar features, treinar mais tempo

Concept Drift

Distribuição dos dados MUDA ao longo do tempo — modelo em produção "envelhece" mesmo sem bug

Ex.: modelo de risco de crédito treinado pré-pandemia perdeu acurácia porque o comportamento do cli…

Data Drift (relacionado, distinto)

Ex.: distribuição etária dos usuários mudou, mas fraude ainda tem os mesmos padrões

Concept drift — = mudança natural do mundo real

Data poisoning — = ATAQUE ativo com dados maliciosos no treino

▸Bloco 4 — Bias × Variância (trade-off clássico)4 conceitos

Bias (viés estatístico)

Erro total decomposto

Bias estatístico — erro de modelagem (métrica técnica)

Viés algorítmico — discriminação sistemática (ética/social)

▸Bloco 5 — Métricas de classificação (matriz de confusão)9 conceitos

Real Positivo

Real Negativo

Precisão (Precision)

Recall (Revocação, Sensibilidade)

Quando usar cada uma

Precisão — quando FP é caro (ex.: detecção de spam — não quero perder e-mail bom)

Recall — quando FN é caro (ex.: câncer — não posso deixar de detectar)

F1 — quando quero equilíbrio, especialmente em classes desbalanceadas

AUC-ROC — mede desempenho em todos os thresholds; robusto a desbalanceamento

▸Bloco 6 — Arquitetura Transformer e LLMs17 conceitos

Encoder-decoder — versão original (tradução)

Encoder-only — BERT, RoBERTa (compreensão)

Decoder-only — GPT, LLaMA, Claude (geração)

Mecanismo central: Self-attention

Fórmula simplificada da atenção

Q (query), K (key), V (value) — projeções lineares do embedding do token

LLM (Large Language Model)

GPT-4/5 — (OpenAI, proprietário)

Claude — (Anthropic, proprietário)

Gemini — (Google, proprietário)

LLaMA — (Meta, open-weights)

DeepSeek — (chinês, open-weights, marco de fev/2025)

Mistral, Qwen, Falcon — (open-weights)

Parâmetros × pesos × tokens

Parâmetros — pesos treináveis do modelo (7B, 70B, 405B)

Contexto (context window) — máximo de tokens que o modelo processa por vez (4k, 128k, 1M+)

Token — unidade de texto processada (~0,75 palavra em português)

▸Bloco 7 — Adaptação de LLM: o que altera peso e o que NÃO altera7 conceitos

Prompt engineering

RAG** (Retrieval-Augmented Generation)

LoRA / QLoRA

RLHF** (Reinforcement Learning from Human Feedback)

DPO** (Direct Preference Optimization)

RAG faz fine-tuning do modelo" → ERRADO. RAG NÃO altera pesos, apenas injeta contexto

Prompt engineering muda o comportamento do modelo permanentemente" → ERRADO. Cada prompt é inde…

▸Bloco 8 — Alucinação e mitigação3 conceitos

Intrínseca — contradição interna do próprio texto gerado

Extrínseca — contradição com fato real do mundo

Alucinação de fonte — inventa citações, referências acadêmicas, decisões judiciais que não existem

▸Bloco 9 — XAI (Explainable AI)14 conceitos

Ferramentas principais

SHAP** (SHapley Additive exPlanations)

LIME** (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)

Mapas de saliência (saliency maps)

Integrated Gradients

Attention weights

Feature importance (built-in)

Explicação Global × Local

Global — como o modelo funciona no geral (features mais importantes no dataset)

Local — por que ele deu ESTA resposta a ESTA instância específica

Federated learning — treino distribuído sem centralizar dados

Data augmentation — expandir dataset artificialmente

Transfer learning — reaproveitar pesos

AutoML — automatizar pipeline de ML (não é sobre explicação)

▸Bloco 10 — Viés algorítmico e Fairness15 conceitos

Viés algorítmico — discriminação sistemática herdada dos dados de treino ou do próprio design

Fontes de viés

Dados históricos enviesados

Amostragem viesada — subrepresentação de grupos minoritários

Rótulos enviesados — anotadores humanos com preconceito

Design da métrica — objetivo mal definido reproduz vieses

Feedback loop

Casos famosos

Amazon Recruiting Tool — (2018) — sistema de RH que penalizava currículos de mulheres; descontinuado

Face recognition

Métricas de fairness

Demographic parity — proporção de aprovação igual entre grupos protegidos

Equal opportunity — TPR (recall) igual entre grupos

Equalized odds — TPR e FPR iguais entre grupos

Individual fairness — indivíduos parecidos devem ter tratamento parecido

▸Bloco 11 — Governança de IA — normas e leis21 conceitos

AI Act — União Europeia (2024)

Inaceitável** (proibido)

Alto risco

Risco limitado

Risco mínimo

PL 2338/2023 — Marco Legal da IA (Brasil)

Autoria: senador Rodrigo Pacheco (PSD-MG)

Aprovado no Senado em dez/2024, seguiu para Câmara em 2025

Classifica sistemas em excessivo / alto / demais (inspirado no AI Act)

LGPD (Lei 13.709/2018) — o que a FGV cobra sobre IA

Art. 20 — direito à revisão de decisão automatizada

Art. 5º, II — dados sensíveis

Nome, endereço, CPF, e-mail NÃO são sensíveis — são dados pessoais comuns

Distinção de siglas UE (sopa comum de confundir)

GDPR** (2018)

AI Act** (2024)

DSA** (Digital Services Act)

DMA** (Digital Markets Act)

DGA** (Data Governance Act)

ISO/IEC 42001 (2023)

NIST AI RMF (Risk Management Framework, 2023)

▸Bloco 12 — Ética em IA — princípios1 conceitos

Diretrizes UE (HLEG, 2019)

▸Ganchos pro JM5 conceitos

Como dev sênior

Sobreposição g18/g19

Grande armadilha JM-específica

RAG × fine-tuning

Métricas de fairness

▸2️⃣Tier 2 — TI pesadoblocos densos4 temas · 17 tópicos

▸Segurança & Governança3 tópicos

▸40-seguranca-deep175 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 175⚪

▸Bloco 1 — Tríade CIA + AAA6 conceitos

Confidentiality — (Confidencialidade): só autorizados leem — criptografia, controle de acesso

Authentication — (Autenticação): quem é você? (senha, biometria, MFA)

Authorization — (Autorização): o que você pode fazer? (RBAC, ABAC, ACL)

Accounting/Audit — (Auditoria): registrar o que foi feito (logs)

Autenticação = provar identidade

Autorização = decidir permissão (assume identidade já provada)

▸Bloco 2 — ISO/IEC 27001 e 2700210 conceitos

Família ISO 27000 — Segurança da Informação (SGSI = Sistema de Gestão de Segurança da Informação)

Anexo A: 93 controles (versão 2022; era 114 na versão 2013)

Ciclo PDCA (Plan-Do-Check-Act)

Baseado em gestão de riscos: identificar → analisar → tratar (mitigar/aceitar/transferir/evitar)

2022: 93 controles em 4 temas (era 14 domínios em 2013)

5 atributos por controle

27005: gestão de riscos

27017: cloud

27018: PII em cloud

27701: privacidade (extensão pra LGPD/GDPR)

▸Bloco 3 — Modelos de controle de acesso4 conceitos

Least Privilege — mínimo necessário

Need to Know — só ver o que precisa saber

Separation of Duties — separar funções críticas (quem paga ≠ quem aprova)

Defense in Depth — múltiplas camadas

▸Bloco 4 — Criptografia SIMÉTRICA7 conceitos

Blowfish/Twofish

Bloco 128 bits, chaves 128/192/256

Rounds: 10/12/14 (por tamanho da chave)

Substituição-Permutação (Rijndael)

Modos de operação

Vantagem — rápida (100× mais rápida que RSA)

Desvantagem — distribuição de chave (como compartilhar sem canal seguro?)

▸Bloco 5 — Criptografia ASSIMÉTRICA (chave pública)9 conceitos

Cifrar com pública → só privada decifra = confidencialidade (envelope)

Cifrar/assinar com privada → pública verifica = autenticidade (assinatura digital)

RSA** (Rivest-Shamir-Adleman, 1977)

DSA** (Digital Signature Algorithm)

Diffie-Hellman** (1976)

ECC** (Elliptic Curve Crypto)

RSA — funcionamento resumido

Desvantagem geral — ~100× mais lenta que simétrica

Padrão híbrido

▸Bloco 6 — HASH e HMAC5 conceitos

Resistência a pré-imagem — dado h, achar m tal que hash(m)=h é inviável

Resistência a 2ª pré-imagem — dado m1, achar m2≠m1 com hash(m1)=hash(m2) é inviável

Resistência a colisão — achar QUALQUER m1≠m2 com hash iguais é inviável

SHA-2** (SHA-256, SHA-384, SHA-512)

SHA-3** (Keccak)

▸Bloco 7 — KDF (Key Derivation Function) para senhas3 conceitos

Argon2d: resistente a GPU (time-only)

Argon2i: resistente a side-channel (memory-only)

Argon2id — ✅: híbrido, recomendado (OWASP)

▸Bloco 8 — Assinatura digital7 conceitos

Objetivo — garantir autenticidade + integridade + não-repúdio de uma mensagem

RSA-PSS — (RSA com PKCS#1 v2.1) — recomendado

RSA PKCS#1 v1.5 — legado, vulnerabilidades históricas

ECDSA — assinatura ECC (Bitcoin usa secp256k1)

EdDSA / Ed25519 — moderna, rápida, sem randomness (determinística)

MAC/HMAC: chave secreta compartilhada → NÃO oferece não-repúdio (qualquer lado pode forjar)

Assinatura: chave privada individual → oferece **não-repúdio

▸Bloco 9 — Certificados X.509 e PKI18 conceitos

RA — (Registration Authority): valida identidade antes da emissão

VA — (Validation Authority): valida certificados via CRL/OCSP

Subscriber — quem tem o certificado

Relying Party — quem confia (browser, cliente)

Version, Serial Number

Signature Algorithm — (ex.: SHA256WithRSA)

Issuer — (CA emissora, DN)

Validity — (Not Before / Not After)

Subject — (a quem pertence, DN)

Subject Public Key Info

Signature Value — (assinado pela CA)

PEM — (Base64, -----BEGIN CERTIFICATE-----) — mais comum

DER — (binário)

PKCS#12/PFX — (.p12, .pfx) — cert + chave privada, protegido por senha

PKCS#7 — (.p7b, .p7c) — cadeia sem chave privada

OCSP Stapling — servidor anexa resposta OCSP assinada no handshake TLS. Melhor de todos

DV — (Domain Validated): valida só posse do domínio (Let's Encrypt)

OV — (Organization Validated): valida também a organização

▸Bloco 10 — TLS (Transport Layer Security)24 conceitos

Handshake Protocol — negocia versão, cipher suite, troca chaves, autentica

Record Protocol — transporta dados cifrados

Alert Protocol — notifica erros

Change Cipher Spec — sinaliza mudança de estado (removido no 1.3)

Handshake reduzido — 1 RTT (era 2)

0-RTT — (early data) em resumo de sessão — ⚠️ replay attack risco

PFS obrigatório — (Perfect Forward Secrecy): só ECDHE/DHE, RSA key exchange removido

Cipher suites simplificados

AEAD obrigatório — (Authenticated Encryption): removidos CBC, RC4, 3DES

Signature schemes — modernos: RSA-PSS, ECDSA, Ed25519

Certificate — , CertificateVerify, Finished todos cifrados (privacidade do handshake)

Removidos: compression (CRIME attack), renegotiation, static RSA

ECDHE = key exchange

RSA = autenticação (cert)

AES_128_GCM = cifra simétrica + modo

SHA256 = MAC/PRF

BEAST — (2011, CBC/TLS 1.0)

CRIME — (2012, compressão TLS)

BREACH — (2013, compressão HTTP)

Heartbleed — (2014, OpenSSL bug, vaza memória)

POODLE — (2014, SSL 3.0)

FREAK — (2015, export ciphers)

Logjam — (2015, DH fraco)

DROWN — (2016, SSLv2 residual)

▸Bloco 11 — HTTPS e HSTS9 conceitos

Header: Strict-Transport-Security: max-age=31536000; includeSubDomains; preload

Servidor diz ao browser: "só me acesse via HTTPS pelos próximos N segundos

Impede downgrade attack (SSLstrip)

1º request

max-age ≥ 31536000 (1 ano)

includeSubDomains

preload directive

Site totalmente HTTPS

Certificate Transparency (CT)

▸Bloco 12 — OAuth 2.0 (autorização, RFC 6749)12 conceitos

Resource Owner — (RO): usuário dono do recurso

Client — aplicação que quer acessar

Authorization Server — (AS): emite tokens (Google, Auth0)

Resource Server — (RS): hospeda os recursos (API)

Access Token — curta duração (min-h), acessa recursos

Refresh Token — longa duração (dias-meses), troca por novo access token

/authorize — inicia fluxo, redireciona pra login

/token — troca code por token

/userinfo (OIDC)

/introspect — valida token (RFC 7662)

/revoke (RFC 7009)

Scopes — permissões granulares (read:email, write:posts)

▸Bloco 13 — OAuth 2.0 — 4 Flows13 conceitos

Authorization Code* (com PKCE) ✅ recomendado hoje

Cliente gera code_verifier aleatório (43-128 chars)

code_challenge = BASE64URL(SHA256(code_verifier))

Envia challenge no /authorize

Envia verifier no /token

AS confere: SHA256(verifier) == challenge

Impede code interception attack

PKCE hoje é OBRIGATÓRIO

Client Credentials* ✅

Implicit* ⛔ deprecado

Deprecado — OAuth Security BCP (RFC 8252) e OAuth 2.1 removem. Use Auth Code + PKCE

Resource Owner Password Credentials (ROPC)* ⛔ evitar

(bônus) Device Authorization Grant (RFC 8628)

▸Bloco 14 — OpenID Connect (OIDC)12 conceitos

Endpoint /userinfo — retorna claims do usuário

Scope openid — obrigatório pra ativar OIDC

Scopes padrão: profile, email, address, phone

Discovery: /.well-known/openid-configuration

iss (issuer), sub (subject/user ID), aud (audience/client_id), exp (expiration), iat (iss…

Authorization Code Flow — ✅ (recomendado)

Implicit Flow — ⛔

Hybrid Flow — (mistura)

JWS — (assinado) — mais comum

JWE — (cifrado) — payload cifrado

Algoritmos: HS256 (HMAC-SHA256), RS256 (RSA), ES256 (ECDSA)

⚠️ alg: none = ataque clássico. Sempre validar alg server-side

▸Bloco 15 — SSO: SAML × OIDC11 conceitos

SAML 2.0 (Security Assertion Markup Language, 2005)

Baseado em **XML

IdP — (Identity Provider) + SP (Service Provider)

Assertion — SAML: XML assinado com dados do usuário

Bindings: HTTP Redirect (parâmetro na URL), HTTP POST (form), **Artifact

Fluxos: SP-initiated (mais comum), **IdP-initiated

XML Signature — (XMLDSig) — vulnerável a XML Signature Wrapping (XSW) se mal implementado

Uso típico: enterprise B2B, universidades (Shibboleth), governo (gov.br usa SAML + OIDC)

Baseado em **JSON/JWT + HTTPS

Mais leve, mobile-friendly

Uso típico: web/mobile modernos, consumer (Login com Google/Facebook)

▸Bloco 16 — Ameaças OWASP e defesas comuns12 conceitos

OWASP Top 10 (2021) — as 10 categorias mais críticas de vulnerabilidade web

SQLi — prepared statements / parameterized queries, ORM

CSRF — token anti-CSRF, SameSite=Lax/Strict, verificar Origin/Referer

Clickjacking — X-Frame-Options: DENY / Content-Security-Policy: frame-ancestors 'none'

MITM — HTTPS + HSTS + CT

Timing attack — comparação em tempo constante (hmac.compare_digest)

Strict-Transport-Security (HSTS)

Content-Security-Policy (CSP)

X-Content-Type-Options: nosniff

X-Frame-Options ou CSP frame-ancestors

Referrer-Policy

Permissions-Policy

▸Bloco 17 — Segurança em cloud, mTLS, secrets13 conceitos

Zero Trust

⛔ Nunca commit secret no repo (gitleaks, truffleHog escaneiam)

✅ Vault (HashiCorp), AWS Secrets Manager, Azure Key Vault, GCP Secret Manager, Kubernetes Secrets (…

Rotação automática

Fatores: algo que sabe (senha), algo que tem (token, celular), algo que é (biometria)

HOTP — (HMAC-based OTP, RFC 4226): contador em vez de tempo

SMS — ⚠️ vulnerável a SIM swap — não é MFA forte

Consentimento, finalidade, minimização

Direitos do titular

DPO/Encarregado — obrigatório

Notificação de incidente à ANPD e ao titular

Cifrar dados em repouso e em trânsito

Anonimização vs pseudoanonimização

▸41-governanca-deep138 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 138⚪

▸Bloco 1 — Governança vs Gerenciamento (fundamento)5 conceitos

Governança — COBIT (foca em governança + gestão, mas o eixo é governança)

Gerenciamento de serviços — ITIL v4 (operação de serviços de TI)

Gerenciamento de projetos — PMBOK (projetos temporários com escopo definido)

Maturidade de processos — CMMI (medir onde a org está)

Modelagem de processos — BPMN 2.0 (notação visual)

▸Bloco 2 — ITIL v4 (2019)26 conceitos

ITIL = Information Technology Infrastructure Library

v3 = ciclo de vida de serviço (estratégia → design → transição → operação → melhoria)

v4 = SVS (Service Value System) + 34 práticas (não mais "processos", pra soar mais moderno/…

4 Dimensões (holismo — ignorar qualquer uma degrada o serviço)

7 Princípios-Guia (v4)

SVS (Service Value System)

Guiding Principles — (7 acima)

Service Value Chain

Practices — (34)

Continual Improvement

34 Práticas (agrupadas em 3 categorias)

General Management (14)

Service Management (17)

Technical Management (3)

Incident Management — restaurar serviço o mais rápido possível (foco: restauração, não causa raiz)

Problem Management — encontrar CAUSA RAIZ de incidentes recorrentes

Change Enablement — (era Change Management na v3) — mudanças autorizadas e seguras

Service Level Management — SLA, SLO, SLI, XLA

Service Desk — ponto único de contato usuário↔TI

Service Request Management — pedidos rotineiros (não incidente)

Diferença Incidente × Problema × Requisição × Mudança

Requisição de Serviço

SLA/SLO/SLI/XLA

SLI — (Indicator) = MÉTRICA (ex.: latência p95 = 240ms)

SLO — (Objective) = META interna (ex.: latência p95 < 300ms)

XLA — (Experience LA) = medir EXPERIÊNCIA (NPS, CSAT) além de métrica técnica

▸Bloco 3 — COBIT 201913 conceitos

Governança × Gestão (COBIT distingue os 2)

Governança — 5 objetivos EDM (Evaluate, Direct, Monitor) — conselho/board

Gestão — 35 objetivos em 4 domínios

6 Princípios do Sistema de Governança (COBIT 2019)

7 Componentes do Sistema de Governança

Design Factors (11) — novo em 2019

Modelo de capacidade (CMMI-derived)

Nível 0 — Incomplete Process

Nível 1 — Initial (feito, imprevisível)

Nível 2 — Managed (planejado, monitorado)

Nível 3 — Defined (padronizado)

Nível 4 — Quantitatively Managed (medido, estatístico)

Nível 5 — Optimizing (melhoria contínua)

▸Bloco 4 — BPMN 2.038 conceitos

BPMN = Business Process Model and Notation

4 categorias de elementos

Event — (evento) — círculo. Start (fino), Intermediate (dupla linha), End (grosso)

Activity — (atividade) — retângulo arredondado. Task (simples), Sub-Process (com +)

Gateway — (decisão) — losango

Sequence Flow — seta cheia (fluxo dentro do mesmo pool)

Message Flow — seta tracejada (mensagem entre pools)

Association — linha pontilhada (liga artefato a elemento)

Pool — participante inteiro (organização, sistema). Um pool = uma "raia principal"

Lane — divisão dentro do pool (departamento, papel)

Data Object — dado consumido/produzido

Group — agrupamento visual

Annotation — texto explicativo

Tipos de Gateway (losango)

Exclusive (XOR) — X ou nada dentro. UMA saída (a que atender condição)

Parallel (AND) — + dentro. TODAS as saídas em paralelo

Inclusive (OR) — O dentro. UMA OU MAIS saídas (condições avaliadas independentemente)

Event-based — pentágono dentro. Rota conforme QUAL evento chegar primeiro

Complex — * dentro. Lógica avançada (raro)

Tipos de Task

User Task — humano usando sistema

Service Task — sistema automatizado

Manual Task — humano SEM sistema

Script Task — engine BPM roda script

Send/Receive Task — envia/recebe mensagem

Business Rule Task — engine de regras

Tipos de Sub-Process

Embedded — fluxo interno visível quando expande

Call Activity — chama outro processo reutilizável

Event Sub-Process — só executa se evento disparar

Transaction — commit/rollback

Eventos importantes

Timer — dispara em tempo definido

Message — chegou mensagem

Error — captura erro

Signal — broadcast (múltiplos ouvintes)

Compensation — desfaz atividade

Terminate — mata TODO o processo (não só a instância)

▸Bloco 5 — PMBOK (Project Management Body of Knowledge)14 conceitos

PMBOK = guia do PMI (Project Management Institute)

PMBOK 6 — = 49 processos, 10 áreas de conhecimento, 5 grupos de processo

PMBOK 6 — 5 Grupos de Processo

PMBOK 6 — 10 Áreas de Conhecimento

PMBOK 7 — 12 Princípios

PMBOK 7 — 8 Domínios de Desempenho

EVM (Earned Value Management) — cai muito

PV — (Planned Value) = valor orçado pra ser feito até a data

EV — (Earned Value) = valor orçado do que foi FEITO até a data

AC — (Actual Cost) = custo real do que foi feito

SV — (Schedule Variance) = EV − PV. Positivo = adiantado

CV — (Cost Variance) = EV − AC. Positivo = economia

SPI — (Schedule Performance Index) = EV / PV. >1 = adiantado

CPI — (Cost Performance Index) = EV / AC. >1 = abaixo do orçado

▸Bloco 6 — CMMI (Capability Maturity Model Integration)17 conceitos

CMMI = CMMI Institute (comprado pela ISACA em 2016)

5 Níveis de Maturidade

Constelações (visão 1.3)

CMMI-DEV — desenvolvimento

CMMI-SVC — serviços

CMMI-ACQ — aquisição

Modo de representação (CMMI 1.3)

Contínua — mede capacidade em CADA área de processo (nível 0-5)

Estagiada — mede maturidade ORGANIZACIONAL (nível 1-5, agregado)

Áreas de Processo (CMMI-DEV 1.3, algumas exemplos)

REQM — Requirements Management (nível 2)

PP — Project Planning (nível 2)

CM — Configuration Management (nível 2)

RSKM — Risk Management (nível 3)

DAR — Decision Analysis and Resolution (nível 3)

OPP — Organizational Process Performance (nível 4)

CAR — Causal Analysis and Resolution (nível 5)

▸Bloco 7 — Confusões clássicas FGV14 conceitos

ITIL define governança

COBIT tem 5 níveis de maturidade

PMBOK 7 tem 49 processos

BPMN é ferramenta

Incidente = problema

Parallel gateway = uma saída

SLI = contrato com cliente

CMMI 5 = medido estatisticamente

ITIL v4 usa ciclo de vida

COBIT é ISO

SPI > 1 = atrasado

PMBOK é metodologia

Automatize primeiro (ITIL)

Change Management ITIL v4

▸Bloco 8 — Outras normas ISO relacionadas6 conceitos

ISO 20000 — Gestão de Serviços de TI (equivalente certificável do ITIL)

ISO 9001 — Sistema de Gestão da Qualidade

ISO 21500 — Gestão de Projetos (equivalente ISO do PMBOK)

ISO 31000 — Gestão de Riscos

ISO 38500 — Governança Corporativa de TI (base do COBIT)

ISO 15504 — SPICE, avaliação de processos (base histórica do CMMI)

▸Bloco 9 — Ágil no contexto de governança (Scrum, Kanban, SAFe)5 conceitos

SAFe (Scaled Agile Framework)

Indivíduos e interações MAIS QUE processos e ferramentas

Software funcionando MAIS QUE documentação abrangente

Colaboração com cliente MAIS QUE negociação de contratos

Responder a mudanças MAIS QUE seguir um plano

▸42-orfaos-deep189 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 189⚪

▸Bloco 1 — Blockchain (conceitos)21 conceitos

Estrutura de um bloco

Body — lista de transações

Merkle Tree

Consenso — mecanismos

DPoS — (Delegated PoS) — EOS, Tron. Votação de delegados

PoA — (Proof of Authority) — permissioned, validadores identificados

PoH — (Proof of History) — Solana

Tipos de blockchain

Pública/permissionless — Bitcoin, Ethereum. Qualquer um lê/escreve

Privada/permissioned — Hyperledger Fabric, Corda. Nós autorizados

Consortium — múltiplas orgs (ex.: bancos)

Smart Contracts

DeFi / NFT / DAO

DeFi — (Decentralized Finance) — Uniswap, Aave, MakerDAO

NFT — (Non-Fungible Token) — ERC-721 padrão. Cada token único

ERC-20 — token fungível padrão Ethereum

Aplicações governo BR

Blockchain Brasil (RNB) — Rede Nacional de Blockchain (2020, MCTI+Serpro+Dataprev)

Serpro Blockchain — plataforma de rastreabilidade

b-Cadastros — Receita Federal, prova de existência de documentos

Justiça (STJ, TSE) — cadeia de custódia de evidências digitais

▸Bloco 2 — RPA (Robotic Process Automation)18 conceitos

Ferramentas líderes

UiPath — líder Gartner. Studio (dev) + Robots + Orchestrator

Automation Anywhere — plataforma cloud-native

Blue Prism — pioneiro corporativo

Microsoft Power Automate Desktop — grátis com Win 11 (antigo WinAutomation)

Open source — Robocorp, TagUI

RPA × BPM × Integração via API

BPM — (Business Process Management) — redesenha e orquestra processo end-to-end

API integration — troca de dados sistema↔sistema via API/webhook. Robusto, exige API disponível

Regra de bolso

RPA atendida (não-atendida) × assistida

Não-atendida (unattended) — roda em servidor, agendado, sem humano

Atendida (attended) — humano dispara, robô assiste (ex.: call center)

Tipos de bot

Screen scraping — lê tela

Form filler — preenche formulários

Data extraction — extrai de PDFs/emails (junto com OCR)

Hyperautomation / IPA

▸Bloco 3 — XML + SOAP legado15 conceitos

Tecnologias XML

XQuery — SQL-like pra XML. Include XPath

DTD — (Document Type Definition) — validação legada, menos expressiva que XSD

XLink/XPointer — links entre XML

SOAP (Simple Object Access Protocol)

WS-Security — segurança em nível de mensagem

WS-ReliableMessaging — entrega garantida

WS-Addressing — endereçamento SOAP

WS-Policy — políticas de serviço

WSDL (Web Services Description Language)

UDDI (Universal Description, Discovery and Integration)

SOAP × REST (comparação clássica)

JAX-WS × JAX-RS (Java)

JAX-WS — Java API for XML Web Services (SOAP)

JAX-RS — Java API for RESTful Web Services. Implementações: Jersey, RESTEasy

▸Bloco 4 — Mobile: Android × iOS × Flutter × React Native35 conceitos

Android nativo

Linguagens: Kotlin (recomendado desde 2017) ou Java

IDE: Android Studio (baseado IntelliJ). Ferramenta oficial Google

Build: Gradle. Package: APK

UI moderna: Jetpack Compose (declarativa, ~2020). Alternativa antiga: XML Views

Distribuição: Google Play Console (~US$25 vitalício)

Arquitetura recomendada: MVVM + Repository + LiveData/Flow + ViewModel + Room (SQLite)

iOS nativo

Linguagens: Swift (recomendado desde 2014) ou Objective-C

IDE: Xcode (só roda em macOS)

Build: Xcode/xcodebuild. Package: IPA

UI moderna: SwiftUI (declarativa, 2019). Alternativa antiga: UIKit + Storyboards

Distribuição: App Store Connect (US$99/ano). Approval manual (revisão humana)

Arquitetura recomendada: MVVM + Combine + SwiftData/Core Data

Flutter (Google)

Linguagem: Dart. Framework Google 2017

Compila pra código nativo (Skia rendering engine — próprio renderizador, não usa nativo do OS)

Um único código → iOS + Android + Web + Desktop (Win/Mac/Linux) + embarcado

Hot reload rápido

Widgets: Material (Android-like) + Cupertino (iOS-like)

State management: Provider, Riverpod, BLoC, GetX

Prós: performance quase nativa, UI consistente. Contras: bundle grande

React Native (Meta)

Linguagem: JavaScript/TypeScript. Facebook 2015

Renderiza usando componentes NATIVOS (não desenha próprio). Ponte JS ↔ native

Nova arquitetura (2024)

Frameworks: Expo (SDK + tooling, hoje default). Alternativa: React Native CLI puro

Prós: comunidade React, hot reload, code sharing web (Next+RN)

Contras: performance nativa às vezes limitada, dependência de ponte antes de Fabric

Comparação rápida

Time única code

PWA (Progressive Web App)

Hybrid apps (antigos)

Cordova/PhoneGap — WebView wrapper. Deprecated

Ionic — Cordova/Capacitor + Angular/React/Vue

▸Bloco 5 — Low-code / No-code14 conceitos

Microsoft Power Platform

OutSystems — enterprise low-code

Mendix — enterprise low-code (Siemens)

Appian — BPM + low-code

Bubble — no-code web apps

Adalo — no-code mobile apps

Airtable — banco + no-code app

Notion — docs + banco leve

Zapier / Make (Integromat) — integração no-code

Retool — internal tools low-code

Quando usar

Governo BR

gov.br Plataforma Digital de Serviços — parte usa Power Apps interno

Órgãos experimentando OutSystems (BB, Serpro), Mendix

▸Bloco 6 — Portais corporativos + SharePoint18 conceitos

SharePoint (Microsoft)

SharePoint Server — (on-premises) — 2019, Subscription Edition (contínua desde 2022)

SharePoint Online — parte do Microsoft 365

Outros portais/CMS enterprise

Liferay — portal open source Java

Adobe Experience Manager (AEM) — CMS enterprise premium

Sitecore — CMS .NET

Drupal — CMS open source PHP

WordPress — CMS mais usado (~43% da web) mas raro em portal corporativo grande

Microsoft Teams — chat + video + arquivos + apps. Integrado com SharePoint

Slack — chat corporativo

Confluence (Atlassian) — wiki corporativo

Notion — docs colaborativos

ECM (Enterprise Content Management) / GED

SharePoint / M365 — dominante

Alfresco — open source

OpenText Documentum — enterprise legado

Nuxeo — open source

▸Bloco 7 — CI/CD deep29 conceitos

Pipeline típico

GitHub Actions

CircleCI — SaaS, YAML, Docker-first

Travis CI — pioneiro OSS (2011), perdeu força depois de virar pago

Azure DevOps Pipelines — Microsoft

Bitbucket Pipelines — Atlassian

Argo CD — GitOps pra Kubernetes

Flux — GitOps K8s (alternativa Argo)

Dockerfile — recipe declarativa

docker-compose — múltiplos containers (dev local)

Docker Hub — registry público

BuildKit — build moderno (paralelo, cache eficiente)

Kubernetes (K8s)

Estratégias de deploy

Rolling — substitui pods aos poucos

Blue-Green — 2 ambientes, switch atômico via LB

Canary — % pequena do tráfego pra versão nova, aumenta gradual

Shadow — versão nova recebe cópia do tráfego mas resposta descartada

A/B — divisão por atributo (país, cohort) pra experiência

Feature Flag — código deployado mas escondido atrás de flag

IaC (Infrastructure as Code)

Terraform — (HashiCorp) — declarativo, HCL. Multi-cloud

CloudFormation — AWS nativo, JSON/YAML

Pulumi — código real (Python/TS/Go) pra IaC

Ansible — configuração/deploy, YAML playbooks, agentless (SSH)

Chef/Puppet — legado config management

DevOps × DevSecOps × SRE

DevOps — cultura + prática de dev+ops juntos

DevSecOps — DevOps + segurança embutida no pipeline (Shift-Left Security)

▸Bloco 8 — Bônus: outras tecnologias potencialmente "órfãs"13 conceitos

Message brokers

RabbitMQ — AMQP, filas rica, roteamento complexo

Apache Kafka — event streaming, alto throughput, retenção longa

Redis Pub/Sub / Streams — leve

AWS SQS/SNS — serverless

NATS — leve, cloud-native

Redis — chave-valor em memória. Padrão de fato

Memcached — cache mais simples

CDN — (CloudFlare, Akamai, Fastly, CloudFront) — cache de borda

Data streaming

Kafka Streams / ksqlDB — stream processing

Apache Flink — real-time analytics

Spark Streaming — micro-batching

▸Bloco 9 — Confusões clássicas FGV19 conceitos

PoW é ambientalmente sustentável

Blockchain é imutável absoluto

RPA precisa API do sistema-alvo

SOAP e REST são iguais

REST obriga JSON

UDDI ainda é usado amplamente

React Native usa WebView

Flutter compila pra JS

SwiftUI substitui Xcode

PWA é app nativo

Low-code = no-code

Docker = VM

K8s substitui Docker

Rolling = Canary

GitOps precisa Argo obrigatoriamente

Terraform é configuração

Kotlin é linguagem Android exclusiva

SharePoint é só documento

Smart contract exige Ethereum

▸Bloco 10 — Panorama geral (o que FGV cobra em "órfãos")7 conceitos

Blockchain — 1q típica — conceito bloco/hash, PoW×PoS, smart contract

RPA — 1q — quando usar RPA vs API vs BPM

SOAP legado — 1q — SOAP × REST comparação

Mobile — 1q — nativo × cross-platform (Flutter × RN)

Low-code — 1q — Power Apps/OutSystems/Mendix

SharePoint — 1q — features colaboração

CI/CD — 2-3q — Jenkins/GHA/GitLab + Docker/K8s + estratégias deploy

▸Banco de Dados6 tópicos

▸32a-sql-geral114 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 114⚪

▸Bloco 1 — Álgebra relacional (σ π ⋈ ρ ×)4 conceitos

Produto cartesiano

σ — = seleção horizontal (linhas)

π — = projeção vertical (colunas)

⋈ — = junção (2 pontas se encontram)

▸Bloco 3 — JOINs (INNER, LEFT, RIGHT, FULL, CROSS, SELF)13 conceitos

INNER JOIN (padrão)

Sinônimos: JOIN puro (implícito INNER), INNER JOIN

Cliente sem pedido → **não aparece

LEFT (OUTER) JOIN

Cliente sem pedido aparece com valor = NULL

Truque pra "quem está SEM" — LEFT JOIN ... WHERE p.id IS NULL → clientes sem nenhum pedido

RIGHT (OUTER) JOIN

FULL (OUTER) JOIN

MySQL não suporta nativo — (simular com LEFT UNION RIGHT)

Postgres, Oracle, SQL Server suportam

CROSS JOIN (produto cartesiano)

NATURAL JOIN (⚠️ evitar em prod)

USING vs ON

▸Bloco 4 — WHERE: operadores e predicados12 conceitos

Comparação — =, <> (ou !=), <, >, <=, >=

Intervalo — BETWEEN a AND b (⚠️ inclusivo dos 2 lados)

Lista — IN (v1, v2, ...) / NOT IN (...) (⚠️ perigoso com NULL — ver bloco 13)

Padrão — LIKE 'abc%', LIKE '%abc', LIKE 'a_c' (% = 0+ chars, _ = 1 char)

Regex — ~ (Postgres), REGEXP (MySQL), LIKE avançado

Nulos — IS NULL, IS NOT NULL (⚠️ NUNCA = NULL)

Booleanos — AND, OR, NOT

Existência — EXISTS (subquery), NOT EXISTS (subquery)

Precedência — NOT > AND > OR. Usar parênteses pra evitar surpresa

Postgres: sensível por padrão (usar ILIKE pra case-insensitive)

MySQL: depende da collation (_ci = case-insensitive default)

SQL Server: depende da collation do banco

▸Bloco 5 — Chaves e integridade13 conceitos

Tipos de chave

Chave candidata

Chave primária (PK)

Chave alternativa

Chave estrangeira (FK)

Chave composta

Chave substituta (surrogate)

Chave natural

Ações de FK (ON DELETE / ON UPDATE)

CASCADE — propaga (deleta filho quando pai é deletado)

SET NULL — filho vira NULL

SET DEFAULT — filho vira valor default

RESTRICT / NO ACTION — impede a operação se houver filho

▸Bloco 6 — Constraints de coluna e tabela7 conceitos

NOT NULL — não permite NULL

UNIQUE — não permite duplicata (permite 1 NULL na maioria dos SGBDs; SQL Server permite só 1)

PRIMARY KEY — implica NOT NULL + UNIQUE

FOREIGN KEY (col) REFERENCES tab(col) — integridade referencial

CHECK (predicado) — regra de domínio (CHECK (idade >= 0))

DEFAULT valor — valor padrão se INSERT não informa

EXCLUDE (Postgres) — generalização de UNIQUE com operadores customizados

▸Bloco 7 — Tipos de dados (categorias)17 conceitos

Inteiro exato — SMALLINT (2B), INTEGER/INT (4B), BIGINT (8B)

Decimal exato

Ponto flutuante — REAL (4B), DOUBLE PRECISION (8B) — imprecisos, evitar em dinheiro

Tamanho fixo — CHAR(n) — preenche com espaço até n

Variável limitado — VARCHAR(n) — até n chars

Variável ilimitado — TEXT (Postgres/MySQL), CLOB (Oracle)

DATE — data (ano-mês-dia)

TIME — hora

TIMESTAMP — data + hora

TIMESTAMPTZ (Postgres) — timestamp com timezone

INTERVAL — duração

BOOLEAN — TRUE/FALSE/NULL (Postgres nativo; MySQL usa TINYINT(1); SQL Server usa BIT)

BYTEA (Postgres), BLOB (MySQL/Oracle), VARBINARY (SQL Server)

Estruturados / semi

JSON / JSONB (Postgres) — documento JSON

ARRAY (Postgres) — vetor de tipo

UUID — identificador universal

▸Bloco 8 — INSERT, UPDATE, DELETE6 conceitos

TRUNCATE (DDL, não DML)

Apaga TODAS as linhas rapidamente

Auto-commit — (não dá pra rollback fácil)

Reseta auto-increment/sequence

Dispara triggers de nível DDL, mas geralmente não os de DML

Triggers DML

▸Bloco 9 — Agregações (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX) + GROUP BY12 conceitos

Funções de agregação padrão

COUNT(*) — conta linhas (inclusive com NULLs)

COUNT(coluna) — conta valores não-NULL

COUNT(DISTINCT coluna) — conta valores únicos não-NULL

SUM(coluna) — soma (ignora NULLs)

AVG(coluna) — média (denominador ignora NULLs)

MIN(coluna) — menor valor

MAX(coluna) — maior valor

WHERE — filtra ANTES de agrupar; HAVING filtra grupos DEPOIS

WHERE não pode usar agregação; HAVING pode

Default: ASC

NULL: comportamento varia (ver bloco NULL em 33-sql-avancado)

▸Bloco 11 — Alias, expressões, string, data20 conceitos

Alias de tabela: opcional o AS (FROM clientes c)

Alias de coluna: alguns SGBDs exigem AS pra clareza

Aspas duplas: identificador com espaço/case-sensitive

Concatenação de string

Padrão SQL / Postgres / Oracle — || → 'a' || 'b' = 'ab'

MySQL — função CONCAT('a', 'b') (|| é OR lógico se PIPES_AS_CONCAT off)

SQL Server — + → 'a' + 'b'

Funções de string comuns

UPPER(s), LOWER(s)

LENGTH(s) (Postgres) / LEN(s) (SQL Server)

SUBSTRING(s FROM x FOR y) ou SUBSTR(s, x, y)

TRIM(s), LTRIM, RTRIM

REPLACE(s, de, para)

POSITION(sub IN s) ou INSTR(s, sub)

Funções de data

CURRENT_DATE, CURRENT_TIMESTAMP, NOW()

EXTRACT(YEAR FROM data), EXTRACT(MONTH FROM data)

DATE_TRUNC('month', data) (Postgres)

Aritmética: data + INTERVAL '30 days'

CAST / conversão

▸Bloco 12 — Views (básico) e sinônimos5 conceitos

View (virtual)

Não armazena dados; query recalculada a cada leitura

Vantagens: encapsulamento, segurança (GRANT em view), simplificação

Atualizável se for simples (1 tabela, sem agregação/DISTINCT)

Sinônimo / alias de objeto (Oracle, SQL Server)

▸Ganchos pro JM5 conceitos

Toda API Laravel sua

SELECT ... FROM ... WHERE ... GROUP BY ... HAVING ...

LEFT JOIN + IS NULL

BETWEEN inclusivo dos 2 lados

Ordem lógica ≠ escrita

▸33-sql-avancado169 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 169⚪

▸Bloco 1 — Classificação de comandos SQL (DDL/DML/DCL/TCL)22 conceitos

DDL — Data Definition Language

CREATE TABLE, CREATE INDEX, CREATE VIEW, CREATE SCHEMA, CREATE SEQUENCE

ALTER TABLE, ALTER INDEX

DROP TABLE, DROP INDEX, DROP VIEW

TRUNCATE TABLE (⚠️ **contexto

COMMENT ON

DML — Data Manipulation Language

SELECT (⚠️ alguns puristas separam como DQL — Data Query Language)

INSERT, UPDATE, DELETE

MERGE (padrão SQL:2003, "UPSERT")

DCL — Data Control Language

GRANT — concede privilégio (SELECT, INSERT, EXECUTE, ALL)

REVOKE — remove privilégio

(algumas classificações incluem DENY, mas é específico do SQL Server)

TCL — Transaction Control Language

COMMIT — confirma transação

ROLLBACK — desfaz transação

SAVEPOINT — ponto intermediário pra rollback parcial

SET TRANSACTION — nível de isolamento, read-only, etc

TRUNCATE é DDL (não DML) — sem rollback fácil, reset de PK auto-increment, mais rápido que DELETE

SELECT — a maioria bota em DML; puristas em DQL. Em prova FGV, DML é aceito

MERGE é DML (padrão SQL:2003)

▸Bloco 2 — Window Functions (funções de janela)16 conceitos

Sintaxe geral

Funções de ranking

ROW_NUMBER() — número sequencial único (1, 2, 3, 4, ...) mesmo com empates

RANK() — permite empate; deixa GAP após empate (1, 2, 2, 4, ...)

DENSE_RANK() — permite empate; SEM gap após empate (1, 2, 2, 3, ...)

NTILE(n) — divide em n grupos iguais (quartis n=4, decis n=10, percentis n=100)

Funções de acesso (LAG/LEAD)

LAG(coluna, offset, default) — valor da linha ANTERIOR

LEAD(coluna, offset, default) — valor da linha SEGUINTE

Muito usado pra calcular diferenças entre linhas consecutivas

Funções agregadas em janela

Exemplo prático — top-N por grupo

Frame (ROWS vs RANGE)

ROWS = número de linhas físicas

RANGE = intervalo de valores lógico

Frames comuns

▸Bloco 3 — CTEs (Common Table Expressions) — `WITH`7 conceitos

CTE simples

CTE múltipla (encadeada)

CTE recursiva (WITH RECURSIVE)

CTE vs subquery vs view

Subquery — inline, sem nome externo, não recursiva

View — persistente no schema; pode ser materializada (MATERIALIZED VIEW)

Temp table — persistente na sessão

▸Bloco 4 — Subqueries (correlacionadas × não-correlacionadas)9 conceitos

Subquery não-correlacionada (independente)

Subquery correlacionada (dependente da linha externa)

Padrões comuns

WHERE EXISTS (subquery) — testa existência (não retorna dados, só true/false)

WHERE NOT EXISTS (subquery) — testa não-existência (padrão pra "sem correspondência")

WHERE coluna IN (subquery) — coluna está no resultado da subquery

WHERE coluna NOT IN (subquery)

Subquery em FROM (derived table)

Subquery em SELECT (scalar subquery)

▸Bloco 5 — Set Operations (UNION, INTERSECT, EXCEPT)4 conceitos

UNION vs UNION ALL

UNION — combina resultados + **remove duplicatas

UNION ALL — combina + preserva duplicatas (mais rápido, sem sort)

EXCEPT (SQL Server: EXCEPT; Oracle: MINUS)

▸Bloco 6 — Índices (B-tree, hash, covering, parcial, composto)26 conceitos

Por que existem

B-tree (Balanced Tree) — DEFAULT

Igualdade (WHERE id = 42)

Comparação (WHERE valor > 100)

Range (WHERE data BETWEEN X AND Y)

Ordenação (ORDER BY)

Prefixo de LIKE (LIKE 'abc%' — sim; LIKE '%abc' — NÃO usa índice B-tree)

Hash Index

Igualdade exata (WHERE id = 42)

NÃO serve pra range, ORDER BY, LIKE, comparação

Postgres: existe mas raramente supera B-tree; MySQL: apenas em Memory tables

Covering Index (índice de cobertura)

Índice composto (multi-coluna)

Regra do prefixo mais à esquerda

Ordem das colunas importa muito

Índice parcial (WHERE)

Só indexa linhas que satisfazem o WHERE — menor, mais rápido

Postgres suporta; MySQL não

⚠️ gotcha Laravel/SQLite (visto no [[reference_laravel_sqlite_partial_index_lost_on_fk_rebuild]])

Índices especiais

GIN (Generalized Inverted Index) — Postgres, pra arrays, full-text, JSONB

GiST (Generalized Search Tree) — Postgres, pra geoespacial, ranges

BRIN (Block Range INdex)

Bitmap Index — Oracle, pra colunas de baixa cardinalidade (sexo, status)

Ganho — leituras rápidas

Custo — WRITE mais lento (INSERT/UPDATE/DELETE mantém o índice), espaço em disco, RAM

▸Bloco 7 — Plano de Execução (EXPLAIN)18 conceitos

PostgreSQL/MySQL

Oracle: — EXPLAIN PLAN FOR <query> + SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY)

SQL Server: — SET SHOWPLAN_TEXT ON ou "Include Actual Execution Plan" no SSMS

Operações comuns que aparecem

Seq Scan / Table Scan — full table scan (SEM índice) — 🔴 alerta em tabela grande

Index Scan — usa índice pra buscar linhas

Index Only Scan — usa só o índice (covering index funcionou)

Bitmap Heap Scan — combinação de bitmap + heap (Postgres, pra múltiplos índices)

Nested Loop — join simples, para tabelas pequenas

Hash Join — build hash table + probe, bom pra tabelas médias/grandes sem ordem

Merge Join — sort + merge, ótimo para tabelas grandes já ordenadas

Sort — operação de ordenação (cara em memória)

Custo e cardinalidade

cost — estimativa (números arbitrários, comparativo)

rows — estimativa de linhas retornadas

actual time — (com ANALYZE): tempo real gasto

actual rows

Regra de ouro do tuning

▸Bloco 8 — MERGE / UPSERT8 conceitos

Padrão SQL:2003 — combina INSERT + UPDATE em 1 comando

MERGE (padrão)

UPSERT (Postgres — ON CONFLICT)

EXCLUDED é referência à linha que causou conflito

ON CONFLICT DO NOTHING = insert-ignore

REPLACE (MySQL/SQLite)

⚠️ DELETE + INSERT por baixo, não é UPDATE — dispara triggers de DELETE, muda auto-increment

Preferir INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE (MySQL) em vez de REPLACE

▸Bloco 9 — Views e Materialized Views10 conceitos

View normal

Virtual — não armazena dados; query é executada toda vez que a view é acessada

Vantagens: encapsulamento, segurança (GRANT em view sem dar acesso à tabela), simplificação

Views atualizáveis (INSERT/UPDATE via view)

Materialized View

Armazena — o resultado da query fisicamente

Precisa REFRESH manual (ou trigger, ou agendado)

Vantagem: leituras rápidas (é uma tabela)

Desvantagem: dado potencialmente desatualizado

Suporte: Postgres, Oracle. MySQL não tem nativo (simular via tabela + trigger)

▸Bloco 10 — GROUP BY + HAVING + agregação (revisão + avançado)11 conceitos

Diferença WHERE × HAVING (já cobrado em bd-003, revisão)

WHERE — filtra linhas ANTES do agrupamento

HAVING — filtra grupos APÓS o agrupamento

WHERE não pode usar agregações (SUM, COUNT, AVG); HAVING pode

GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE (SQL:1999)

ROLLUP — hierárquico (do menor detalhe pro total)

CUBE — todas as combinações possíveis

GROUPING SETS — controle explícito

SELECT DISTINCT col FROM tab — remove duplicatas do resultado

COUNT(DISTINCT col) — conta valores únicos

Pode ser lento em tabelas grandes (precisa sort ou hash)

▸Bloco 11 — Transações e isolamento (revisão + níveis)16 conceitos

ACID (revisão do banco-dados.yaml bd-004)

A — tomicidade — tudo ou nada

C — onsistência — regras respeitadas

I — solamento — transações paralelas não se interferem

D — urabilidade — commit persiste após falha

Níveis de isolamento SQL:1992 (revisão bd-010, bd-011)

READ UNCOMMITTED

READ COMMITTED

REPEATABLE READ

PostgreSQL, Oracle: **READ COMMITTED

MySQL InnoDB: **REPEATABLE READ

SQL Server: **READ COMMITTED

Dirty Read — T1 lê dado não-commitado de T2 (T2 depois rollback → T1 leu "sujo")

Non-repeatable Read — T1 lê linha X, T2 commita UPDATE, T1 lê X de novo → valores diferentes

Phantom Read

SAVEPOINT + rollback parcial

▸Bloco 12 — CASE / COALESCE / NULLIF (expressões condicionais)3 conceitos

CASE — if/else em SQL

COALESCE — primeiro não-NULL

NULLIF — retorna NULL se os 2 forem iguais

▸Bloco 13 — NULL — comportamento especial14 conceitos

NULL não é valor — é ausência de valor. Regras contra-intuitivas

NULL = NULL → NULL (não TRUE, não FALSE)

NULL <> qualquer → **NULL

1 + NULL → **NULL

WHERE coluna = NULL → nunca retorna linhas (correto: WHERE coluna IS NULL)

NOT IN (1, 2, NULL) → retorna sempre 0 linhas (UNKNOWN)

COUNT(coluna) → NÃO conta NULLs; COUNT(*) conta todas

SUM(coluna) → ignora NULLs

AVG(coluna) → ignora NULLs (denominador não conta NULLs)

Ordenação com NULL

Postgres/Oracle default: NULLS LAST em ASC, NULLS FIRST em DESC

MySQL default: NULLS FIRST em ASC, NULLS LAST em DESC

Padrão SQL: implementação-dependente

Explicitar sempre: ORDER BY col ASC NULLS LAST

▸Ganchos pro JM5 conceitos

Todo projeto seu

Laravel Query Builder

CTE recursiva

Window functions

Índice parcial

▸32-modelagem-relacional-avancada152 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 152⚪

▸Bloco 2 — Notações de Diagrama ER19 conceitos

Chen (1976) — original

Retângulo = entidade

Losango = relacionamento

Elipse = atributo

Elipse dupla = multivalorado

Elipse tracejada = derivado

Elipse com sublinhado = chave

Elipse dupla com sublinhado = chave multivalorada

Linha simples = participação parcial; linha dupla = participação total

Cardinalidade escrita nas pontas: (1,1), (0,N), (1,N), (M,N)

Retângulo duplo = entidade fraca; losango duplo = relacionamento identificador

Crow's Foot (Pé de Galinha)

Retângulo com nome e atributos dentro (compacto)

Símbolos nas pontas da linha indicam cardinalidade

Combina símbolos

UML Class (adaptado pra dados)

Class = entidade

Cardinalidade escrita nas pontas: 1, 0..1, 1.., 0.., *, 2..5

Agregação (losango vazio) e composição (losango cheio) pra relacionamento parte-todo

▸Bloco 3 — Cardinalidade min-max (Chen)7 conceitos

Notação (min, max)

(0, 1) — pode não participar; se participar, no máximo 1

(1, 1) — participa exatamente 1 vez (participação total, cardinalidade 1)

(0, N) — pode não participar; se participar, N vezes

(1, N) — participa pelo menos 1 vez, no máximo N

Ler: cada Pedido está associado a exatamente 1 Cliente (participação total, 1 vez)

Ler: cada Cliente pode ter **1 ou N pedidos

▸Bloco 4 — Conversão ER → Relacional (7 regras)11 conceitos

Regra 1 — Entidade forte

Regra 2 — Entidade fraca

Regra 3 — Relacionamento 1:1

Regra 4 — Relacionamento 1:N

Regra 5 — Relacionamento N:N

Regra 6 — Relacionamento ternário (ou N-ário)

Regra 7 — Atributo multivalorado

Regra bônus — Especialização/Generalização (herança)

Single Table — 1 tabela pra hierarquia toda + coluna discriminadora

Class Table (JOINED) — tabela por subclasse com FK pra superclasse

Concrete Table (TABLE_PER_CLASS) — tabela por subclasse concreta (super não vira tabela)

▸Bloco 5 — Taxonomia completa de Chaves12 conceitos

Ex em Aluno(matricula, cpf, nome, email)

Chave Candidata

Chave Primária (PK)

Chave Alternativa

Ex: se matricula virou PK, cpf vira chave alternativa (declarada UNIQUE)

Chave Composta

Ex: Matricula(id_aluno, id_disciplina) — precisa dos dois pra identificar

Chave Artificial (surrogate / substitute key)

Ex: id BIGSERIAL PRIMARY KEY — não é CPF nem código de negócio, é só um número

Oposto: chave natural (CPF, código do produto vindos do domínio)

Chave Estrangeira (FK / Foreign Key)

Ações referenciais — ao apagar/atualizar o referenciado

▸Bloco 6 — Dependências Funcionais (DFs)15 conceitos

X é o determinante, Y é o **dependente

X e Y podem ser conjuntos de atributos ({cpf, data} → {idade})

Dependência funcional trivial

{cpf, nome} → nome (trivial)

Dependência funcional parcial

Matricula(id_aluno, id_disciplina, nome_aluno, nota)

Dependência funcional transitiva

Funcionario(id, dept_id, dept_nome)

Dependência funcional total

Dependência multivalorada (X →→ Y)

Axiomas de Armstrong (regras de inferência)

Reflexividade: — se Y ⊆ X, então X → Y

Aumentatividade: — se X → Y, então XZ → YZ

Transitividade: — se X → Y e Y → Z, então X → Z

Derivadas: União, Decomposição, Pseudotransitividade

▸Bloco 7 — Formas Normais (revisão + BCNF que faltava)22 conceitos

1FN (Primeira Forma Normal)

Todos os atributos são atômicos (não multivalorados, não compostos)

Nada de "telefones: 123, 456" numa mesma célula

2FN (Segunda Forma Normal)

Está em 1FN

Nenhum atributo não-chave depende parcialmente da chave primária composta

Se PK é composta, todo atributo não-chave depende da PK inteira, não de parte

Trivialmente 2FN se PK é simples

3FN (Terceira Forma Normal)

Está em 2FN

Nenhum atributo não-chave depende transitivamente da PK

Não há PK → A → B onde B é não-chave

BCNF (Boyce-Codd Normal Form) — mais estrita que 3FN

Toda dependência funcional não-trivial X → Y tem X como **superchave

Ou seja: só chaves determinam outros atributos

3FN permite A → B onde A é PARTE de uma chave candidata (não a chave inteira)

BCNF proíbe isso — A tem que ser superchave inteira

4FN (Quarta Forma Normal)

Está em BCNF

Sem dependências multivaloradas não-triviais

5FN (Quinta Forma Normal) / PJNF

Rara na prática; trata dependências de junção

▸Bloco 8 — Anomalias de atualização (o "por quê" da normalização)6 conceitos

Anomalia de Inserção

Curso(cod_curso, nome_curso, cod_aluno, nome_aluno)

Anomalia de Atualização

Se nome_curso está em 500 linhas de matrícula e o nome muda, precisa atualizar 500

Anomalia de Exclusão

Se apagar a última matrícula do curso, apaga a existência do curso

▸Bloco 9 — Integridade Relacional (Codd)14 conceitos

Integridade de Domínio

Coluna idade INTEGER CHECK (idade >= 0 AND idade <= 150)

Integridade de Entidade

Sem PK definida = não é uma "entidade" válida no modelo

Integridade Referencial

Se pedido.id_cliente = 42, tem que existir cliente.id = 42

NOT NULL — obrigatório

UNIQUE — sem duplicatas

CHECK — expressão booleana por linha

DEFAULT — valor padrão se não informado

FOREIGN KEY — integridade referencial

CHECK constraints

DOMAIN (SQL:1992, pouco usado — PostgreSQL suporta bem)

ASSERTION (SQL:1992, praticamente não implementado)

▸Bloco 10 — Especialização/Generalização e Herança19 conceitos

Especialização (top-down)

Funcionario → {Gerente, Analista, Estagiario}

Generalização (bottom-up)

{Carro, Caminhão, Moto} → Veículo

Total — toda instância da super é de alguma sub (nenhum Funcionario sem tipo)

Parcial — pode ter super sem sub

Disjunta — instância só pode estar em UMA sub (círculo com "d" em Chen)

Sobreposta / overlapping — instância pode estar em VÁRIAS subs (círculo com "o" em Chen)

Estratégias de mapeamento pro relacional (idem JPA do Ex 15)

Single Table (SINGLE_TABLE) — 1 tabela grande com discriminator column

✅ 1 tabela, joins fáceis

❌ colunas NULL em massa; herda 3FN complicada

Discriminador: tipo VARCHAR(20)

Class Table (JOINED) — 1 tabela por classe (super + cada sub), FK 1:1 entre elas

✅ Sem NULL desnecessário; totalmente normalizado

❌ Query envolve JOIN sempre

Concrete Table (TABLE_PER_CLASS) — 1 tabela por sub, super não existe fisicamente

✅ Sem JOIN pra ler subs

❌ UNION pra polimorfismo; duplica colunas da super em N subs

▸Bloco 11 — Modelo relacional × modelo em rede/hierárquico5 conceitos

Hierárquico — (IBM IMS, anos 60): árvore, pai-filho, sem N:N direto

Rede — (CODASYL, anos 70): grafo, N:N via sets

Relacional — (Codd 1970): tabelas, álgebra relacional, SQL — dominante desde anos 80

Objeto-relacional — (anos 90): PostgreSQL, Oracle 8+ — tipos complexos, herança de tabelas

NoSQL — (anos 2000-2010): document, column, graph, KV — flexibilidade × ACID

▸Bloco 12 — Álgebra Relacional (fundamento do SQL)18 conceitos

σ (SELECT / seleção) — filtra linhas por predicado: σ_{idade>18}(Aluno) = SQL WHERE

π (PROJECT / projeção) — filtra colunas: π_{nome, email}(Aluno) = SQL SELECT colunas

ρ (RENAME / renomeação) — muda nome de relação/atributo

∪ (UNION) — união (mesmos atributos)

∩ (INTERSECT) — interseção

− (DIFFERENCE) — diferença

× (CARTESIAN PRODUCT / produto cartesiano) — todas as combinações

÷ (DIVISION / divisão) — pra "quem tem TODOS os X

⋈ (NATURAL JOIN) — join por atributos de mesmo nome

⋈_θ (THETA JOIN) — join com predicado θ

⋈_condição (EQUIJOIN) — theta join com condição de igualdade

⟕, ⟖, ⟗ (OUTER JOIN esquerda, direita, plena)

σ → WHERE

π → SELECT (colunas)

⋈ → JOIN ON

∪ → UNION

− → EXCEPT (SQL Server: MINUS em Oracle)

∩ → INTERSECT

▸Ganchos pro JM4 conceitos

EmiteAPI, Skynet, Aliado, Alter

JPA @Id + @GeneratedValue

Migrations Laravel/JPA/Alembic

Não vai cair prático de SQL escrever — o exercício é conceitual/nomenclatura

▸34-nosql179 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 179⚪

▸1. Contexto histórico — por que NoSQL surgiu14 conceitos

2004: — Google Bigtable paper (base pra HBase/Cassandra)

2006: — Google MapReduce paper

2007: — Amazon Dynamo paper (base pra DynamoDB/Riak/Voldemort)

Schema rígido (schema-on-write) → schema-on-read

JOINs cross-collection (evitados por design — desnormalização)

ACID forte cross-nó (relaxado pra eventual consistency)

SQL padronizado (cada banco tem sua linguagem)

Escalabilidade horizontal — (adicionar máquinas commodity — scale-out)

Alta disponibilidade — (replicação nativa)

Modelo de dados flexível — (JSON aninhado, colunas variáveis, grafos, chaves opacas)

Throughput — (milhões de ops/s)

❌ "NoSQL = sem SQL sempre" — errado, "Not Only SQL" (Cassandra tem CQL, Neo4j tem Cypher)

❌ "NoSQL é sempre mais rápido que relacional" — errado, depende do padrão de acesso

❌ "NoSQL não tem ACID

▸2. As 4 famílias — visão geral1 conceitos

Column-Family** (wide-column)

▸3. Key-Value stores — Redis, DynamoDB13 conceitos

In-memory (RAM) → persistência opcional via RDB (snapshot) e/ou AOF (append-only file)

Tipos de dados ricos

Single-threaded — (event loop) — atomicidade garantida em ops individuais

Pub/Sub nativo, scripting Lua, cluster mode (16384 slots hash)

Casos: cache, sessões HTTP, leaderboards

Baseado no paper Dynamo (2007)

Chave primária = partition key (hash) OU partition key + sort key (composite)

Modo de capacidade: — provisionada (RCU/WCU pré-definidos) vs on-demand (pay-per-request)

Auto-scaling nativo, streams (change data capture), TTL, DAX (cache in-memory)

ACID via transactions (2018), backups PITR, criptografia at-rest default

❌ "Redis é só cache" — errado, é banco de dados com persistência opcional e estruturas ricas

❌ "Memcached é melhor que Redis pra tudo

❌ "Redis é single-threaded logo é lento

▸4. Document stores — MongoDB, CouchDB16 conceitos

BSON — (Binary JSON) — tipos adicionais (ObjectId, Date, Decimal128, Binary)

Query language rica com aggregation pipeline ($match, $group, $lookup, $unwind, $facet)

Índices B-tree em qualquer campo (inclusive dentro de arrays via multikey)

Sharding — por shard key (hashed OU ranged)

Replica set — com eleição de primário (Raft-like)

Transações ACID multi-doc — desde 4.0 (2018) — antes só single-doc era atômico

Schema flexível — mas suporta schema validation ($jsonSchema)

Casos: catálogo, CMS, IoT, dados semi-estruturados com padrão evolutivo

Multi-master replication (offline-first) — força

MVCC completo, HTTP API RESTful pura

Design docs + MapReduce pra views

Casos: sincronização mobile/offline (PouchDB é o client browser)

❌ "MongoDB não tem transação" — errado, tem desde 4.0 (multi-doc)

❌ "MongoDB é schemaless

❌ "Document = XML

⚠️ Aggregation pipeline ≠ SQL query

▸5. Column-Family / Wide-Column — Cassandra, HBase18 conceitos

Origem híbrida: modelo de dados do Bigtable + arquitetura distribuída do Dynamo (masterless, gossip)

Masterless — (ring topology) — cada nó é peer, sem SPOF

Consistent hashing — com virtual nodes (vnodes) pra distribuição

Tunable consistency: — cada read/write escolhe ONE, QUORUM, ALL, LOCAL_QUORUM, EACH_QUORUM

CQL (Cassandra Query Language) — sintaxe SQL-like MAS sem JOIN, sem subquery, sem foreign key

Otimizado pra write-heavy (LSM-Tree

Casos: time series (métricas), event logging, IoT, escrita massiva

❌ Não serve pra: JOINs complexos, transações multi-partição, ad-hoc queries

Baseado no paper Bigtable, roda sobre HDFS

Master + RegionServers — (não masterless)

Bom pra: random real-time read/write sobre big data no Hadoop

Casos: Facebook Messages (histórico), analytics near-real-time

Cassandra (column-family)

Redshift/ClickHouse/Parquet (columnar)

❌ "Cassandra tem master" — errado, é masterless (peer-to-peer com gossip)

❌ "Cassandra suporta JOIN

❌ "Cassandra é orientado a colunas como Redshift" — não, são coisas diferentes (ver acima)

⚠️ Partition key define distribuição

▸6. Graph databases — Neo4j, ArangoDB12 conceitos

Cypher — query language (padrão ISO GQL desde abr/2024 — Cypher inspirou o GQL)

Sintaxe pattern-matching declarativa: MATCH (a:Pessoa)-[:AMIGO]->(b) WHERE a.nome = "Ana" RETURN b

ACID — completo (Neo4j sempre foi ACID — não é eventual)

Index-free adjacency (relacionamento é ponteiro direto entre nós)

Casos: rede social, recomendação, detecção de fraude, knowledge graph, master data management

Fraud detection

Recommendation: — "produtos comprados por pessoas que compraram os produtos que você comprou

Social network: — "amigos de amigos que curtiram X

Impact analysis: — "se este servidor cair, quais serviços falham

❌ "Grafo é sempre melhor

❌ "Neo4j é eventual consistency" — errado, é ACID completo desde sempre

⚠️ Cypher vs SPARQL vs Gremlin

▸7. Quando usar cada — matriz de decisão13 conceitos

Cache HTTP / sessões

Rate limiting

Catálogo produto com atributos variáveis

CMS / blog / documentos aninhados

Time-series de sensores IoT (milhões/s)

Logs distribuídos

Rede social / recomendação / grafo de conhecimento

Detecção de fraude com padrões

Full-text search

E-commerce carrinho de compras

Analytics OLAP colunar

Transações bancárias fortes

Dados relacionais tradicionais (users/orders/products com JOINs comuns)

▸8. CAP theorem aplicado — CP × AP na prática12 conceitos

MongoDB (default)

Redis (single)

Redis Cluster

Neo4j (causal cluster)

RDBMS master-slave

PC/EC: — MongoDB, HBase — CP durante partição, consistência normal (mais latência)

PA/EC: — raro

PC/EL: — existiria em teoria mas praticamente vazio

❌ "CAP diz que você escolhe 2 de 3 sempre

❌ "Cassandra é CP" — errado, é AP (com consistência tunable por request)

❌ "MongoDB é AP" — errado, é CP (primário único, writes bloqueiam em partição)

✅ PACELC adiciona a dimensão de trade-off em ops normais (L vs C)

▸9. Sharding — particionamento horizontal9 conceitos

Directory-based

Consistent hashing

Nós e chaves são mapeados em um anel de hash (0 a 2^32)

Cada chave vai pro próximo nó no sentido horário

Ao adicionar/remover nó, só o arco adjacente é rebalanceado (não tudo)

Virtual nodes — (vnodes) — cada nó físico tem N tokens no anel, melhora balanceamento

❌ "Sharding = replicação

❌ "Consistent hashing evita rebalanceamento

⚠️ "Vertical sharding" = separar tabelas por servidor

▸10. Replicação — cópias pra HA e leitura17 conceitos

Durabilidade — (perda de nó não perde dado)

Disponibilidade — (nó cai, réplica assume)

Leitura escalável — (várias réplicas atendendo reads)

Latência geográfica — (réplica perto do usuário)

Master-Slave** (leader-follower)

Masterless** (peer-to-peer)

Semi-síncrona (MySQL): — espera pelo menos 1 réplica ack

N = réplicas totais

W = réplicas que devem ack o write

R = réplicas consultadas no read

W + R > N → consistência forte — (pelo menos 1 réplica no read tem o write mais recente)

W=1, R=1 → alta disponibilidade, eventual consistency

W=3, R=1 → write lento, read rápido consistente

W=2, R=2 → QUORUM balanceado (Cassandra default LOCAL_QUORUM)

❌ "Replicação garante consistência forte sempre

❌ "Master-Slave = zero-loss" — errado, em async pode perder writes recentes em failover

⚠️ Split-brain: partição de rede + eleição pode gerar 2 masters

▸11. BASE vs ACID10 conceitos

Atomicity — tudo ou nada

Consistency — invariantes de integridade preservados

Isolation — transações não veem parciais uma das outras

Durability — commit persiste

B — asically Available — sempre responde (mesmo com dado stale)

S — oft state — estado muda ao longo do tempo mesmo sem input

E — ventual consistency — se pararem writes, todos os nós convergem

❌ "NoSQL é sempre BASE" — errado, Neo4j é ACID, MongoDB tem transactions

❌ "Eventual consistency = dado incorreto" — errado, é temporariamente stale mas converge

❌ "ACID exige single-node" — errado, PostgreSQL/Oracle têm ACID distribuído via 2PC

▸12. Modelagem NoSQL — patterns5 conceitos

Tabela por query

Materialized view — o próprio Cassandra pode manter uma view desnormalizada auto-atualizada

Subset pattern

Computed pattern — armazenar agregados pré-calculados (total de likes, media)

Bucket pattern — agrupar documentos por período (métricas de sensor por hora)

▸13. NewSQL — o meio-termo6 conceitos

Google Spanner — (2012) — SQL + ACID global via TrueTime (relógios atômicos GPS)

CockroachDB — (2015) — Spanner-inspired, open-source

YugabyteDB — PostgreSQL-compatible distribuído

TiDB — MySQL-compatible distribuído

VoltDB — in-memory OLTP escala

FGV pode citar NewSQL como categoria — memorizar Spanner + CockroachDB

▸14. Search engines — Elasticsearch, OpenSearch, Solr5 conceitos

OpenSearch — (2021, Amazon fork de Elasticsearch 7.10 após mudança de licença ES→SSPL)

Solr — (2004, Apache) — Lucene-based, mais tradicional, XML/JSON

⚠️ Não é banco primário

❌ "Elasticsearch é banco primário" — não, é search engine (sem garantias ACID clássicas)

⚠️ Elasticsearch é AP por padrão (com refresh window de 1s pra "near real-time")

▸15. Ferramentas correlatas do ecossistema BigData/NoSQL15 conceitos

HDFS — file system distribuído (blocos de 128MB replicados 3x)

MapReduce — modelo de processamento em batch

YARN — resource manager

HBase — NoSQL column-family sobre HDFS

Hive — SQL sobre HDFS (via MapReduce/Tez/Spark)

Pig — DSL pra pipelines

Spark Core — engine in-memory (10-100x mais rápido que MapReduce)

Spark SQL — SQL sobre dataframes

Spark Streaming — micro-batch de stream

MLlib, GraphX

Kafka — log distribuído pub/sub particionado (visto Ex 30)

Pulsar — alternativa Apache

Flink — stream processing real-time

Kinesis — Kafka gerenciado AWS

Data Lake — armazena raw em S3/HDFS (Parquet/Avro/ORC)

▸Checklist de revisão13 conceitos

[ ] Sei desenhar as 4 famílias com exemplo canônico

[ ] Sei o caso típico de cada família (cache/catalog/timeseries/graph)

[ ] Sei classificar CAP: MongoDB CP, Cassandra AP, DynamoDB AP

[ ] Sei PACELC: PA/EL vs PC/EC

[ ] Sei diferença column-family × columnar

[ ] Sei fórmula quorum W+R>N

[ ] Sei que Cassandra é masterless e não tem JOIN

[ ] Sei que MongoDB tem transação multi-doc desde 4.0

[ ] Sei que Neo4j é ACID

[ ] Sei sharding strategies (range/hash/consistent)

[ ] Sei replicação (master-slave/multi-master/masterless)

[ ] Sei consistency models (linearizability → eventual)

[ ] Sei Polyglot Persistence e NewSQL como conceitos

▸35-dw-modelagem-dimensional142 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 142⚪

▸1. OLTP × OLAP — a divisão fundadora4 conceitos

Escrita/leitura

❌ "OLAP substitui OLTP" — errado, coexistem (ETL leva dados do OLTP pro OLAP)

❌ "OLTP normalizado é sempre melhor" — no OLTP sim; no OLAP a desnormalização é padrão

❌ "OLAP é sempre em tempo real" — errado, latência de horas/dias é comum

▸2. Data Warehouse — definição e características9 conceitos

Fontes — (OLTP, planilhas, APIs, arquivos)

Staging area — (área de transformação, temporária)

DW — (armazenamento consolidado)

Data marts — (subconjuntos por área/departamento)

Ferramentas OLAP/BI — (Tableau, Power BI, Looker)

Metadados — (dicionário de dados, linhagem)

❌ "DW é banco relacional normalizado" — errado, é dimensional (desnormalizado)

❌ "DW sofre UPDATE frequente" — errado, é NÃO-VOLÁTIL (append via ETL)

⚠️ Data Mart é um subconjunto do DW por área/tema; DW é o corporativo

▸3. Inmon vs Kimball — as duas escolas7 conceitos

Modelagem DW

Data marts

Livros clássicos

Adequado quando

❌ "Inmon é dimensional" — errado, Inmon é 3FN normalizado no DW corporativo

❌ "Kimball é top-down" — errado, Kimball é BOTTOM-UP

❌ "Inmon e Kimball são incompatíveis" — coexistem em muitas arquiteturas modernas

▸4. Modelagem dimensional — Fato e Dimensão15 conceitos

Tabela central com métricas quantitativas (valor_venda, quantidade, custo, receita)

Chaves estrangeiras — apontando pra dimensões

Muitas linhas (bilhões), poucas colunas

Sem descrição textual (só números + FKs)

Tabela periférica com atributos descritivos (nome do produto, cidade do cliente, categoria)

Muitas colunas (dezenas a centenas), poucas linhas (milhares)

Suporta filtros, agrupamentos e drill-downs

Isola o DW de mudanças na chave da fonte

Suporta SCD Tipo 2 (múltiplas linhas do mesmo cliente com skid diferente)

Performance (INT × VARCHAR)

❌ "Fato armazena atributos descritivos" — errado, isso é papel da DIMENSÃO

❌ "Dimensão armazena métricas quantitativas" — errado, isso é papel da FATO

❌ "Grão é opcional" — errado, definir o grão é O PRIMEIRO passo da modelagem dimensional Kimball

⚠️ Junk dimension — agrupa flags e códigos pequenos que sobrariam esparsos

⚠️ Degenerate dimension — atributo dimensional que vive DENTRO da fato (ex: nº do pedido)

▸5. Star vs Snowflake vs Constellation18 conceitos

Fato central + dimensões desnormalizadas ao redor

Cada dimensão = 1 tabela (mesmo que tenha hierarquia)

Menos JOINs → melhor performance

Redundância dentro da dimensão (nome_categoria repetido em toda linha de produto)

Fato central + dimensões normalizadas em hierarquias

Uma dimensão pode se subdividir (produto → categoria → departamento)

Mais JOINs → performance pior

Menos redundância (normalização 3FN nas dimensões)

Múltiplas fatos compartilhando dimensões comuns

Ex: FATO_VENDAS + FATO_ESTOQUE compartilham DIM_PRODUTO

Corresponde a um DW corporativo com múltiplos processos de negócio

Performance query

Espaço em disco

Preferência Kimball

❌ "Star schema é normalizado" — errado, é DESNORMALIZADO nas dimensões

❌ "Snowflake tem menos JOIN" — errado, tem MAIS JOIN (normalização introduz tabelas intermediárias)

❌ "Constellation é anti-padrão

⚠️ Kimball prefere STAR; Snowflake só quando a economia de espaço compensa o custo de JOIN

▸6. Tipos de fato — aditiva, semi-aditiva, não-aditiva12 conceitos

Pode ser somada em TODAS as dimensões

Ex: valor_venda, quantidade_vendida, custo

Somar valor_venda por produto + por cliente + por período = todos válidos

Pode ser somada em ALGUMAS dimensões, mas NÃO em outras (tipicamente NÃO no tempo)

Ex: saldo bancário, estoque em prateleira, **headcount de funcionários

Somar saldo dos clientes na mesma data = OK; somar saldo do MESMO cliente em datas diferentes = ERR…

NUNCA pode ser somada (usa média ponderada, min/max, ou última leitura)

Ex: percentuais, razões, temperatura, preço unitário, **taxa de conversão

Somar 10% + 20% = 30%? Não, depende do denominador

❌ "Saldo é aditivo no tempo" — errado, é SEMI-aditivo (não soma no tempo)

❌ "Percentual pode ser somado se ponderar" — só se armazenar num+den separado

⚠️ **Factless fact

▸7. Tipos de dimensão — SCD (Slowly Changing Dimensions)20 conceitos

Nunca muda (imutável)

Ex: data de nascimento, país de origem

Sobrescreve o valor antigo (perde histórico)

Simples, mas apaga história

Ex: correção de erro de digitação em nome

Cria NOVA linha com nova surrogate key + campos de validade (data_inicio, data_fim, flag_atual)

Preserva TODO histórico

Ex: cliente muda de segmento

É o mais usado em DW — e cai muito em FGV

Adiciona coluna "valor_anterior" no mesmo registro

Preserva só ÚLTIMA mudança

Ex: departamento_atual + departamento_anterior

Tabela separada só com histórico; principal só com valor atual

Combina simplicidade com auditoria

Combina técnicas para dimensões com múltiplos requisitos temporais

❌ "SCD Tipo 1 preserva histórico" — errado, SOBRESCREVE (perde)

❌ "SCD Tipo 2 usa mesmo surrogate key pras versões" — errado, cada versão tem SK NOVA

❌ "SCD Tipo 3 preserva todo histórico" — errado, só uma versão anterior (a última)

⚠️ Rapidly changing dimension = quando a dimensão muda tão rápido que Tipo 2 explode. Solução

⚠️ **Conformed dimension

▸8. OLAP operations — cubo multidimensional10 conceitos

Ex: vendas por dia → vendas por mês → vendas por trimestre

Ex: vendas por ano → vendas por trimestre → vendas por mês → vendas por dia

Ex: "vendas de 2025" (fixa ano=2025, mostra as outras dimensões)

Ex: "vendas de produtos eletrônicos em SP no primeiro trimestre de 2025

Ex: matriz produto × mês → matriz mês × produto

Ex: comparar VENDAS + ESTOQUE ambos por produto+mês

Ex: "quero ver a nota fiscal original que compõe esse total

❌ "Slice e dice são a mesma operação" — não, slice = 1 dimensão fixada, dice = múltiplas

❌ "Roll-up detalha os dados" — errado, roll-up AGREGA (drill-down é que detalha)

⚠️ Cubo com N dimensões tem 2^N combinações de agregação possíveis

▸9. Arquiteturas OLAP — MOLAP × ROLAP × HOLAP14 conceitos

Cubo pré-calculado armazenado em estrutura multidimensional proprietária (arrays)

Rápido pra queries agregadas — , requer pré-processamento

Limite de escala (cubo estoura em RAM/disco)

Ex: Microsoft Analysis Services (modo Multidimensional), Essbase (Oracle), TM1

Dados ficam no banco relacional (star/snowflake), agregações são calculadas em tempo real via SQL

Escala melhor — , mas queries mais lentas

Suporta drill-through nativo (dados detalhados sempre lá)

Ex: MicroStrategy, Analysis Services (modo Tabular com DirectQuery)

Combina: agregações em MOLAP (cubo) + detalhes em ROLAP (relacional)

Melhor dos dois mundos, complexidade maior

Ex: Analysis Services em modo híbrido

❌ "MOLAP escala melhor que ROLAP" — errado, ROLAP escala melhor (relacional distribui)

❌ "ROLAP é mais rápido em queries agregadas

⚠️ DOLAP (Desktop OLAP)

▸10. ETL/ELT — carga do DW12 conceitos

Ordem invertida: carrega raw primeiro no data lake / DW, transforma DEPOIS via SQL/dbt

Cabe em arquiteturas modernas (BigQuery, Snowflake, Redshift) onde o compute é escalável

Vantagem: mantém dados brutos históricos, permite re-transformar sem re-extrair

Captura MUDANÇAS incrementais das fontes (não carrega tudo toda vez)

Fontes: log de transações (Postgres WAL, MySQL binlog), triggers, timestamps

Ferramentas: Debezium, AWS DMS, Oracle GoldenGate

Full load — recarrega tudo (só pra tabelas pequenas)

Incremental — só o delta desde a última carga (baseado em CDC ou timestamps)

Upsert (MERGE) — insere novos + atualiza existentes

❌ "ELT é sempre melhor que ETL" — depende do contexto (ELT precisa de compute escalável)

❌ "ETL não faz transformação" — faz sim, é o T de ETL

⚠️ Deep dive em ETL/ELT + Redis/Memcached fica pro Ex 36. Aqui só panorâmica

▸11. Data Lake vs Data Warehouse vs Lakehouse3 conceitos

❌ "Data Lake substitui DW" — não, são complementares (DW = BI curado; Lake = raw pra ML)

❌ "Data Lake exige schema definido" — errado, é SCHEMA-ON-READ (schema aplicado na consulta)

⚠️ Formatos abertos Lakehouse: Delta Lake

▸12. BI + ferramentas7 conceitos

Business Intelligence

Tableau — (Salesforce) — dashboards visualmente ricos

Power BI — (Microsoft) — integração forte com Excel/Azure

Looker — (Google) — modelagem via LookML

Qlik Sense/QlikView — associative model

Metabase / Superset — open-source

SAP BO, Cognos, MicroStrategy — enterprise legado

▸Checklist de revisão11 conceitos

[ ] Sei as 4 características do DW (Inmon)

[ ] Distingo Inmon (top-down 3FN) × Kimball (bottom-up dimensional)

[ ] Sei diferença fato × dimensão

[ ] Sei classificar métricas em aditiva/semi-aditiva/não-aditiva

[ ] Sei as 5 principais operações OLAP (roll-up/drill-down/slice/dice/pivot)

[ ] Sei os 5 tipos principais de SCD (0/1/2/3/4)

[ ] Sei diferença star × snowflake × constellation

[ ] Sei distinguir MOLAP × ROLAP × HOLAP

[ ] Sei o que é surrogate key e por que usar

[ ] Sei diferença DW × Data Lake × Lakehouse

[ ] Sei o que é Data Swamp e como evitar

▸36-etl-bd-memoria140 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 140⚪

▸1. ETL — Extract, Transform, Load (o padrão histórico)13 conceitos

Informatica PowerCenter — (líder enterprise histórico)

IBM DataStage — (parte do InfoSphere)

SSIS — (SQL Server Integration Services — Microsoft)

Talend — (open-source com edição paga)

Pentaho Data Integration — (Kettle) — open-source

Oracle Data Integrator (ODI)

Servidor ETL separado com engine proprietário

Transformação em memória do servidor ETL (não no banco)

Janela batch noturna típica

Adequado quando o DW tem capacidade limitada (bancos on-premise dimensionados)

❌ "ETL carrega antes de transformar" — errado, é o ELT que carrega antes. ETL transforma ANTES

❌ "ETL não usa staging area" — usa sim; é onde o T acontece

❌ "ETL é sempre pior que ELT" — depende do contexto (ETL faz sentido quando DW é caro/limitado)

▸2. ELT — Extract, Load, Transform (o padrão moderno)13 conceitos

Preserva dados brutos — históricos (pode retransformar quando requisito muda, sem re-extrair)

Paralelismo — do warehouse cloud (transformação distribuída em N nós)

Simplifica arquitetura — (menos ferramenta separada; SQL é conhecido)

Latência menor — pra dados fresh (streaming ELT vira comum)

Depende de destino escalável (não faz sentido em bancos on-premise limitados)

Custo de compute pode escalar se transformações são pesadas e frequentes

Extract — Fivetran, Airbyte, Stitch, AWS DMS, Debezium (CDC)

Load — nativo dos DWs (COPY do Snowflake, LOAD do BigQuery)

Transform — dbt (padrão de fato, SQL + Jinja + testes), Dataform (Google), matillion

Orchestration — Airflow, Prefect, Dagster, Azure Data Factory

❌ "ELT é substituto do ETL

❌ "ELT elimina staging" — o "staging" muda de forma (schema raw no DW cloud), mas conceito continua

❌ "dbt substitui Airflow

▸3. CDC — Change Data Capture17 conceitos

Cada linha tem updated_at ou versão. Extrai WHERE updated_at > última_carga

Simples mas: precisa da coluna, não pega DELETE, sujeito a clock skew

Trigger no OLTP dispara insert em tabela de auditoria/queue a cada mudança

Confiável mas: overhead no OLTP (cada write dispara trigger)

Lê o log de transações do banco (WAL do Postgres, binlog do MySQL, redo log Oracle)

Extrai mudanças em ordem cronológica sem tocar no OLTP

Zero overhead — no banco fonte, captura DELETE, ordem preservada

AWS DMS, Oracle GoldenGate, HVR são alternativas comerciais

Consulta o OLTP + compara com snapshot anterior. Pouco eficiente. Uso raro

Alimentar DW cloud em near-real-time (minutos vs horas do batch noturno)

Replicar entre bancos (Postgres → Elasticsearch pra busca)

Event sourcing / audit trail

Cache invalidation

Sincronização de microsserviços (transactional outbox pattern via CDC)

❌ "CDC exige triggers" — errado, log-based (Debezium) é o padrão e não usa triggers

❌ "CDC não captura DELETE" — log-based captura tudo (INSERT/UPDATE/DELETE)

⚠️ Transactional Outbox Pattern

▸4. Redis — deep dive25 conceitos

In-memory — (RAM) — throughput altíssimo (100k+ ops/s por instância single-thread)

Single-threaded — (event loop) — ops individuais atômicas por design; evita contention de lock

Persistência OPCIONAL — (não é só cache)

Cluster mode

Sorted Set (Zset)

SET key value [EX segundos] [NX] — SET com TTL e "only if not exists

INCR key — incremento atômico (rate limiting)

EXPIRE key seg — TTL em segundos

TTL key — retorna TTL restante

SCAN cursor — iterar chaves sem bloquear (contra KEYS que bloqueia)

MULTI/EXEC — transação (ops enfileiradas, executam atômicas)

SUBSCRIBE/PUBLISH channel — pub/sub

Cache HTTP — com TTL (session cache, page cache, API response cache)

Session storage — distribuído (múltiplos backends compartilham)

Rate limiting — (INCR + EXPIRE — sliding window)

Fila — (List + BLPOP bloqueante) ou Streams pra consumer groups

Leaderboard — (Sorted Set — ZADD + ZRANGEBYSCORE)

Pub/Sub — simples (SUBSCRIBE/PUBLISH — fire-and-forget)

Distributed lock — (SET NX EX — algoritmo Redlock pra multi-master)

Casos ideais

❌ "Redis é só cache" — errado, é banco in-memory com persistência opcional e estruturas ricas

❌ "Redis é multi-thread

❌ "Memcached tem replicação nativa" — errado, replicação Memcached é responsabilidade do cliente

⚠️ Redis Cluster exige 16384 slots hash-based; NÃO é range-based

⚠️ KEYS bloqueia em produção (O(N) sobre todo o keyspace); usar SCAN cursor iterativo

▸5. In-memory databases — panorâmica geral10 conceitos

Oracle TimesTen

MemSQL / SingleStore

Apache Ignite

✅ Latência sub-milissegundo, throughput altíssimo

✅ Modelos simples (K-V, colunar in-memory)

❌ Custo da RAM > SSD > HDD (limite de escala em preço)

❌ Recovery mais lento se dataset é grande (carrega tudo em RAM)

❌ Durabilidade requer persistência secundária (WAL, snapshots)

❌ "Banco in-memory perde dados no shutdown

⚠️ Data grid ≠ banco in-memory. Data grid

▸6. Orquestração de pipelines — Airflow, Prefect, Dagster13 conceitos

Python-based, pipelines como código

DAG — (Directed Acyclic Graph) — grafo de tarefas com dependências

Executor separado do scheduler (LocalExecutor, CeleryExecutor, KubernetesExecutor)

Web UI robusta pra monitoramento, retries, logs

Padrão de fato — em data engineering

Weak points: state em DB, backfill quirky, complexity operacional

Azure Data Factory / AWS Glue / GCP Dataflow — orquestradores managed dos hyperscalers

SQL + Jinja + testes (unique, not_null, referential_integrity)

ref('other_model') gera DAG entre models automaticamente

dbt run compila e executa em ordem topológica no DW

Analytics Engineer — é o papel formal criado por dbt (engenheiro que faz T do ELT)

❌ "Airflow é ETL tool" — não, é ORQUESTRADOR (chama outras ferramentas em ordem)

❌ "dbt substitui Airflow

▸7. Data Lake — arquitetura raw12 conceitos

Object storage: — S3 (AWS), ADLS (Azure), GCS (Google), MinIO (on-prem)

Catálogo: — AWS Glue Catalog, Hive Metastore, Nessie, Unity Catalog (Databricks)

Compute: — Spark (Databricks/EMR), Presto/Trino, Athena, BigQuery external tables

Bronze / Raw — dados brutos como vieram

Silver / Curated — dados limpos, deduplicados, com schema estável

Gold / Business — dados agregados prontos pra BI/ML

Presto / Trino — SQL federated, sem armazenar

Athena — (AWS) — Presto managed

BigQuery external tables — SQL sobre Parquet no GCS

Spark SQL — pipelines mais complexos

Databricks SQL — SQL cloud sobre Delta Lake

Anti-padrão: Data Swamp

▸8. Lakehouse — o "melhor dos dois mundos"10 conceitos

Delta Lake

Apache Iceberg

Apache Hudi

ACID — sobre arquivos Parquet no object storage

UPSERT / DELETE / MERGE — (impossível em Parquet puro)

Time travel — consultar snapshot de N dias atrás

Schema evolution — adicionar/renomear colunas sem reescrever tudo

Concurrent writers — com isolamento

❌ "Lakehouse é o mesmo que Data Lake" — não, Lakehouse adiciona camada transacional ACID

❌ "Lakehouse elimina DW" — não substitui em todos os casos; é uma alternativa/complemento

▸9. Pipelines em streaming — near-real-time7 conceitos

Kafka — (visto Ex 30) — backbone pub/sub particionado

Debezium — CDC de bancos pra Kafka

Flink — stream processing stateful (windowing, joins, CEP)

Kafka Streams — biblioteca Java pra processamento in-process

Spark Structured Streaming — micro-batch (100ms mínimo)

Materialize / RisingWave — SQL streaming novo (incremental views)

Delta streaming, Iceberg CDC

▸10. Data quality — testes e monitoramento6 conceitos

Great Expectations (Python) — expectations declarativas sobre datasets

dbt tests — unique, not_null, accepted_values, relationships

Deequ (AWS) — tests distribuídos com Spark

Monte Carlo, Bigeye, Anomalo, Soda — plataformas de data observability

Data Contract Specification — schema + SLA + owner + governance formalizados como código

Movement 2022+, ainda emergente

▸Checklist de revisão14 conceitos

[ ] Distingo ETL (T antes) × ELT (T depois)

[ ] Sei os 3 padrões de CDC (timestamp/trigger/log)

[ ] Sei que Debezium é log-based CDC padrão

[ ] Sei os 9 tipos de dados do Redis

[ ] Sei diferença Redis (rico) × Memcached (só string)

[ ] Sei persistência Redis (RDB snapshot × AOF log)

[ ] Sei que Redis é single-thread e o motivo (evita locks)

[ ] Sei HTAP (mesmo banco OLTP+OLAP)

[ ] Sei que Airflow é orquestrador, dbt é transformação

[ ] Sei Data Lake × DW × Lakehouse

[ ] Sei o problema do Data Swamp

[ ] Sei os 3 formatos Lakehouse (Delta/Iceberg/Hudi)

[ ] Sei Medallion (Bronze/Silver/Gold)

[ ] Sei Reverse ETL e Data Mesh conceitualmente

▸BI · IA · ML3 tópicos

▸37-bi-aprofundamento311 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 311⚪

▸Bloco 1 — Business Intelligence: definição e evolução5 conceitos

Ciclo clássico de BI

Evolução (5 ondas)

Diferença BI × Analytics × Data Science

❌ "BI = ferramenta de dashboard

Não são conceitos rigorosamente excludentes

▸Bloco 2 — Os 4 tipos de Analytics (maturidade Gartner)4 conceitos

Escala de complexidade × valor

Analytics cognitiva (5ª geração, pós-2018)

Trocar diagnóstica com preditiva. Diagnóstica olha pro PASSADO

Prescritiva ≠ preditiva. Prescritiva RECOMENDA ação

▸Bloco 3 — Arquitetura BI corporativa (camadas)11 conceitos

Fontes operacionais — sistemas transacionais (OLTP): ERP, CRM, e-commerce, planilhas

Staging area (DSA — Data Staging Area)

ODS (Operational Data Store)

DW corporativo — Inmon 3FN ou Kimball dimensional

Data Marts

Cubos OLAP — MOLAP pré-calculados ou ROLAP em runtime

Semantic Layer — traduz nomes técnicos em termos de negócio (revenue = SUM(sales_amount))

Dashboards / relatórios — apresentação final

❌ "ODS = DW

❌ "Data Mart é redundante com DW

⚠️ ODS × DW × Data Mart: ODS = near-real-time integrado curto histórico; DW = histórico complet…

▸Bloco 4 — OLTP × OLAP2 conceitos

Volume por transação

Backup / recuperação

▸Bloco 5 — DW × Data Lake × Lakehouse18 conceitos

Data Warehouse (DW) — clássico (Inmon 1990, Kimball 1996)

Estruturado — dados em schema pré-definido (star, snowflake)

Schema-on-write — schema imposto ANTES da ingestão

Otimizado para consulta analítica — (colunar, agregações)

Fontes — ERP, CRM, sistemas operacionais

Ferramentas históricas — Teradata, Oracle Exadata, IBM Netezza

Cloud modernos — Snowflake, BigQuery, Redshift, Synapse

Data Lake (2010s)

Bruto, semiestruturado, não estruturado — JSON, CSV, imagens, vídeos, logs

Schema-on-read — schema aplicado NA hora da leitura

Volume massivo, custo baixo

Ferramentas — HDFS, S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage

Problema clássico

Data Lakehouse (2020s, Databricks)

Combina Data Lake + camada analítica de DW

Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi — formatos de tabela ACID sobre object storage

Ganho — um só sistema pra BI + Data Science, sem duplicar dados

Comparativo rápido

▸Bloco 6 — Modelagem dimensional (recap do 35-dw, foco BI)19 conceitos

Star Schema (estrela)

1 tabela FATO central — + N tabelas DIMENSÃO ao redor

Dimensões DESNORMALIZADAS (redundância aceita)

Mais simples, mais rápido em consulta

Snowflake Schema (floco de neve)

Star schema + dimensões normalizadas em hierarquias

Menos redundância, mais economia de espaço

Consulta mais lenta (mais joins)

Tabela Fato

Armazena medidas quantitativas (valor vendido, quantidade, custo)

Granularidade — = nível de detalhe (1 linha = 1 venda, 1 dia, 1 hora?). Definida pelo grão

Chaves estrangeiras para todas as dimensões

Tabela Dimensão

Armazena atributos descritivos (nome do cliente, categoria do produto)

Slowly Changing Dimensions (SCD) — como lidar com mudança de atributo ao longo do tempo

Data Vault (2000, Dan Linstedt)

Hubs — chaves de negócio

Links — relacionamentos entre hubs

Satellites — atributos históricos com data

▸Bloco 7 — OLAP aprofundado (cubo, sparsity, operações completas)28 conceitos

Modelo multidimensional formal

Cubo — estrutura N-dimensional (embora chamado cubo, pode ter N > 3 dimensões)

Cell — (célula) — interseção de coordenadas dimensionais, contém 1+ measures

Measure — (medida) — valor quantitativo agregável (SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX)

Dimension — (dimensão) — eixo do cubo (Tempo, Produto, Loja)

Level — (nível) — degrau da hierarquia

Attribute — propriedade descritiva de um membro da dimensão

3 arquiteturas de OLAP

ROLAP — (Relational OLAP) — cubos como queries SQL em tabelas relacionais

Operações OLAP clássicas

Roll-up — subir hierarquia (Ano ← Mês) — AGREGA

Drill-down — descer hierarquia (Mês → Dia) — DETALHA

Slice — fixar 1 dimensão em 1 valor (Ano=2025)

Dice — fixar múltiplas dimensões em ranges (Ano=2025 AND Região=Sul)

Pivot (Rotate) — trocar eixos linha↔coluna

Drill-across — múltiplas fatos via dimensões comuns

Drill-through — DW → OLTP fonte (nota fiscal original)

Materialized aggregates (agregações pré-calculadas)

Cubo com N dimensões tem 2^N combinações possíveis de agregação

Pré-calcular todas — = explode em espaço

Pré-calcular nenhuma — = query lenta

Estratégia intermediária: — materializar as agregações MAIS CONSULTADAS + calcular resto em runtime

Ferramentas decidem baseado em telemetria (query log)

Sparsity (esparsidade)

Cubo com N dimensões grandes tem MUITAS células vazias (nem toda combinação tem dado)

Ex: nem todo produto foi vendido em toda loja em todo dia

MOLAP — trata esparsidade com compressão nativa; ROLAP só linhas populadas existem

Cai em FGV como "por que MOLAP escala pior" — não é só volume, é MULTIPLICAÇÃO combinatória vazia

▸Bloco 8 — ETL × ELT1 conceitos

Onde transforma

▸Bloco 9 — MDX (MultiDimensional eXpressions)6 conceitos

Estrutura básica

[Measures] — dimensão especial que contém as medidas

[Dimension].[Hierarchy].[Level].&[Member] — path canônico

ON COLUMNS / ON ROWS / ON PAGES — eixos da query (até 128 eixos possíveis)

WHERE (slicer) — filtro que restringe (o "slice" da operação OLAP)

Funções: .CHILDREN, .PARENT, .MEMBERS, .LAG(n), PARALLELPERIOD, YTD(), QTD()

▸Bloco 10 — DAX (Data Analysis Expressions) + MDX × DAX15 conceitos

Funções principais

Agregação: — SUM, AVERAGE, COUNT, MIN, MAX

Iteradores: — SUMX, AVERAGEX (avaliam linha a linha)

Filtro: — CALCULATE (o mais importante), FILTER, ALL, ALLEXCEPT, KEEPFILTERS

Time Intelligence: — DATESYTD, SAMEPERIODLASTYEAR, DATEADD, DATESBETWEEN

Relacionamento: — RELATED, RELATEDTABLE, USERELATIONSHIP

Conceito-chave: CONTEXTO de avaliação

Row context — linha corrente na iteração (SUMX linha por linha)

Filter context — filtros ativos (slicers, visual, WHERE)

CALCULATE — MODIFICA o filter context — é o coração do DAX

MDX × DAX (dupla clássica FGV)

Complexidade inicial

❌ "DAX é substituta do MDX" — coexistem em ecossistema Microsoft, DAX ganhou terreno com Power BI

❌ "DAX é linguagem de query

⚠️ CALCULATE é a função mais importante de DAX — modifica filter context

▸Bloco 11 — Semantic Layer16 conceitos

Físico: SELECT SUM(sale_amt) FROM fact_sales JOIN dim_time ON ... WHERE year=2024

Semantic: Total Revenue 2024

Governança — única definição de "receita"

Reuso — mesma métrica em N dashboards

Segurança — row-level security via metadata

Independência de ferramenta — mesma semântica alimenta Tableau, Power BI, Excel

LookML — (Looker/Google) — YAML declarativo com joins/measures/dimensions

dbt Semantic Layer — (dbt Cloud) — metrics definidas com dbt, consumidas via API

Cube.js — open-source semantic layer

AtScale — universal semantic layer comercial

MicroStrategy schema — semantic layer histórico enterprise

Power BI datasets — modelos tabulares Analysis Services + DAX

Metrics Store / Metrics Layer

Headless BI

❌ "Semantic layer = OLAP cube" — não, cubo é IMPLEMENTAÇÃO física; semantic é DEFINIÇÃO lógica

❌ "Semantic layer só serve pra Power BI/Tableau" — errado, ferramenta-agnóstico é o valor

▸Bloco 12 — Data Mining (descoberta de padrões)19 conceitos

Tarefas fundamentais (decorar)

Detecção de anomalia

Supervisionado × Não-supervisionado

Supervisionado — tem RÓTULO de treino (Classificação, Regressão)

Não-supervisionado — sem rótulos (Clustering, Associação, Anomalia)

Semi-supervisionado — poucos rótulos + muitos não-rotulados

Reforço — feedback por recompensa (aprende agindo — jogos, robótica, RL)

Regras de associação — métricas (decorar)

Suporte (support): — P(A ∩ B) — frequência do padrão no dataset

Confiança (confidence): — P(B|A) = suporte(A∩B) / suporte(A) — probabilidade condicional

Exemplo Market Basket

suporte(fralda→cerveja) = 150/1000 = 15%

confiança(fralda→cerveja) = 150/200 = 75%

lift(fralda→cerveja) = 0,75 / 0,30 = 2,5

❌ "Data mining = ML

❌ "Classificação é não-supervisionada" — errado, é SUPERVISIONADA (precisa de rótulos)

❌ "Clustering é supervisionado" — errado, é NÃO-SUPERVISIONADO

❌ "Suporte = confiança

⚠️ Apriori é o algoritmo pai das regras de associação (Agrawal 1994)

▸Bloco 13 — KDD × CRISP-DM × SEMMA (metodologias)11 conceitos

KDD (Knowledge Discovery in Databases, Fayyad et al. 1996)

CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining, 1996-2000)

SEMMA (SAS 1998)

TDSP (Team Data Science Process, Microsoft)

Comparativo (cai em FGV)

Foco business

❌ "KDD é o mesmo que Data Mining" — errado, DM é UMA etapa do KDD

❌ "CRISP-DM tem 5 fases" — errado, tem 6

❌ "SEMMA começa em Business

⚠️ CRISP-DM começa com Business Understanding, NÃO com Data

⚠️ Data Preparation costuma consumir 60-80% do esforço — não é etapa "menor"

▸Bloco 14 — KPIs, métricas e frameworks de indicadores24 conceitos

KPI × Metric × Measure — desambiguação

Measure — (medida) — valor quantitativo cru (revenue, users, latency)

Metric — (métrica) — measure com contexto (revenue Q4, users mensais). Termo mais amplo

Indicador — métrica associada a um objetivo (taxa de conversão)

Métricas SMART

S — pecific (específica)

M — easurable (mensurável)

A — chievable (atingível)

R — elevant (relevante)

T — ime-bound (com prazo)

Métricas comuns por área

Marketing: — CAC, LTV, churn rate, NPS

Vendas: — taxa de conversão, ticket médio, ciclo de venda, deal size

Operações: — OEE, throughput, lead time, uptime, MTTR, MTBF, SLA compliance

Cliente: — NPS, CSAT, CES, Churn rate, Retention rate

Produto: — DAU, MAU, DAU/MAU, feature adoption, engagement

RH: — turnover, engagement, cost per hire

Frameworks de indicadores

Balanced Scorecard (Kaplan & Norton, 1992)

OKR (Objectives and Key Results)

KPI Trees — hierarquia de KPIs (KPI-topo → KPIs intermediários → drivers operacionais)

North Star Metric

❌ "KPI = métrica qualquer" — KPI é crítica pra estratégia e tem meta

⚠️ Balanced Scorecard = 4 perspectivas (não 3, não 5)

▸Bloco 15 — Self-Service BI14 conceitos

Ferramentas líderes

Tableau — (Salesforce) — pioneira em visualização interativa drag-and-drop

Power BI — (Microsoft) — dominante em empresas Microsoft, DAX + Power Query

Looker — (Google Cloud) — LookML-based, cloud-native, forte governança

Qlik Sense / QlikView — associative model (in-memory), forte em exploração

Metabase / Superset — open-source self-service

Sigma Computing — planilha na cara de DW cloud

Sisense — embedded analytics

Requisitos pra self-service funcionar (5 condições)

Report Sprawl

Data Silos disguised — self-service isolado por área sem governança central

Shadow IT — usuários extraem CSV do DW e trabalham no Excel offline (perde governança)

❌ "Self-service BI dispensa TI

❌ "Self-service BI = perfeito" — precisa das 5 condições listadas ou vira caos

▸Bloco 16 — Dashboards e visualização21 conceitos

Princípios (Stephen Few, Edward Tufte)

Data-ink ratio — (Tufte) — maximizar tinta usada pra representar dados, minimizar decoração

Chart junk — (Tufte) — evitar 3D desnecessário, gradientes, sombras

Pre-attentive attributes — cor, tamanho, posição comunicam ANTES do texto

Small multiples — grade de mini-gráficos comparáveis (Tufte)

Sparklines — mini-gráfico inline no texto

Tipos de dashboard (por propósito)

Operacional — real-time monitoring (KPIs voláteis, alertas)

Tático — análise de tendências (departamental, semanal/mensal)

Estratégico — visão executiva (KPIs corporativos, trimestral/anual)

Escolha de gráfico (regra de ouro)

Comparação categorias

Tendência temporal

Correlação 2 vars

Composição parte-todo

Pie chart com >5 fatias (impossível comparar)

Eixo Y truncado sem indicar (visual engana)

3D em bar chart (distorce percepção de altura)

Cores rainbow sem significado (arco-íris confunde)

❌ "Pie chart é sempre bom pra composição

⚠️ Tufte cunhou "chart junk" — decoração que não comunica dado

▸Bloco 17 — Governança de dados (DAMA + papéis + qualidade)24 conceitos

DAMA-DMBOK — (Data Management Body of Knowledge) — 11 áreas de conhecimento

DCAM — (Data Management Capability Assessment Model, EDM Council)

ISO 8000 — (Data Quality)

DGI Framework — (Data Governance Institute)

DAMA-DMBOK — 11 áreas de conhecimento

Data Quality — 6 dimensões clássicas (DAMA)

Papéis clássicos

CDO — (Chief Data Officer) — executivo responsável por estratégia de dados

Data Owner — accountable de negócio pelo dado (não técnico)

Data Steward — responsável operacional por qualidade e definição de dados em uma área

Data Custodian — TI, gerencia armazenamento e infra

Instrumentos de governança

Data Catalog

Data Lineage — rastreabilidade "de onde veio, transformações, quem consome"

Data Contracts — schema + SLA + owner formalizados como código (emergente 2022+)

Master Data Management (MDM)

Ferramentas de teste de qualidade

Great Expectations — Python, expectations declarativas

dbt tests — unique, not_null, accepted_values, relationships (referencial)

Deequ — Spark distribuído (AWS)

Soda Core — YAML declarativo

⚠️ **Data Steward ≠ Data Owner

⚠️ Lineage ≠ Catalog — lineage rastreia fluxo; catalog inventaria

⚠️ MDM (Master Data Management) ≠ MDM (Modelagem Dimensional) — em BI, MDM = Master Data

▸Bloco 18 — Data Observability2 conceitos

Monte Carlo, Bigeye, Anomalo, Soda Cloud — plataformas comerciais

Detecção proativa de anomalias antes de virar problema no dashboard

▸Bloco 19 — Big Data (5 Vs)3 conceitos

Os 3 Vs originais (Gartner 2001 — Doug Laney)

Extensões — 5 Vs (padrão consolidado)

Extensões — 7 Vs (algumas classificações)

▸Bloco 20 — Ecossistema Big Data: Hadoop, Spark, Kafka21 conceitos

Hadoop (2006, Doug Cutting)

MapReduce — modelo de programação batch (Map → Shuffle → Reduce)

YARN — (Yet Another Resource Negotiator) — gestor de recursos do cluster

HBase — NoSQL colunar sobre HDFS

Hive — SQL sobre HDFS

Pig — linguagem de fluxo de dados (Latin)

Spark (2010, UC Berkeley)

Batch — (Spark Core, RDDs, DataFrames)

Streaming — (Spark Structured Streaming)

SQL — (Spark SQL)

ML — (MLlib)

Grafos — (GraphX)

Kafka (2011, LinkedIn)

Producer — publica em Topic

Consumer — lê do Topic

Broker — nó do cluster Kafka

Partition — divisão do topic para paralelismo

Offset — posição de leitura por consumer

Outros do ecossistema

Airflow — orquestrador de workflows (não específico de Big Data, mas ubíquo)

Flink — streaming stateful em tempo real, alternativa ao Spark Streaming

▸Bloco 21 — Ferramentas de BI e visualização13 conceitos

Qlik Sense / QlikView — engine associativa, análise ad-hoc

SAP BusinessObjects, SAP Analytics Cloud — foco corporativo com ERP SAP

IBM Cognos — grande porte, mercado corporativo tradicional

MicroStrategy — enterprise, foco em governança forte

Looker — (Google) — LookML, camada semântica versionável

Sisense — embedded analytics

Open-source / self-hosted

Metabase — foco em usabilidade, baixo custo

Apache Superset — moderno, escalável

Redash — SQL-first, ad-hoc queries

Grafana — monitoramento + dashboards de séries temporais

Kibana — visualização sobre Elasticsearch

Comparativo rápido

▸Bloco 22 — Batch × Streaming (Lambda × Kappa)13 conceitos

Batch (lotes)

Processa conjunto de dados finito de cada vez

Latência: minutos a horas

Ferramentas: Spark, Hadoop MapReduce, Airflow, Snowflake

Uso: relatórios diários, fechamento contábil, DW loads noturnos

Streaming (contínuo)

Processa eventos em tempo real (ou near-real-time)

Latência: milissegundos a segundos

Ferramentas: Kafka Streams, Flink, Spark Streaming, AWS Kinesis

Uso: fraude, monitoramento, IoT, personalização

Lambda Architecture (Marz, 2011)

Kappa Architecture (Kreps, 2014)

Só streaming

▸Bloco 23 — Augmented Analytics + GenBI (BI 5.0)13 conceitos

Augmented Analytics (Gartner 2017)

Power BI Q&A — pergunta em linguagem natural

Tableau Ask Data — NLP query

ThoughtSpot — pioneira em search-driven analytics

Qlik AutoML — ML embedded no BI

GenBI (Generative BI, 2023+)

Microsoft Copilot — no Power BI — descreve dashboard em linguagem natural, ele monta

Tableau Pulse (Einstein GPT) — narrativa gerada de dados

Snowflake Cortex — LLM integrado no DW

Riscos GenBI

Alucinação — LLM inventa insight que não está no dado

Governança — LLM pode contornar semantic layer se não conectado

Explicabilidade — usuário não sabe se o insight é confiável

▸Ganchos pro JM8 conceitos

Como dev fullstack em vários projetos

BI clássico

Distinção prescritiva × preditiva

Kafka aparece em cauda longa TI

Data Mining suporte×confiança×lift

DAMA 11 áreas

Papéis de governança

Chart junk — Tufte cunhou. Se aparecer o nome, é sobre "decoração inútil"

▸38-ia-ml-tecnico277 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 277⚪

▸1. AI × ML × DL × Data Science — desambiguação4 conceitos

Data Science

❌ "AI = ML = DL" — errado, são níveis diferentes de aninhamento

❌ "DL substituiu ML clássico

❌ "Data Science = ML" — errado, DS é interdisciplinar, ML é ferramenta

▸2. Paradigmas de aprendizado (recap + deep)7 conceitos

Não-supervisionado

Semi-supervisionado

Reforço (RL)

Autossupervisionado

Transferência (Transfer)

❌ "Semi-supervisionado é sinônimo de supervisionado" — não, tem PARCIALMENTE rótulos

❌ "RL é supervisionado" — não, RL tem RECOMPENSA (numérica), não rótulos de classe

▸3. Tarefas de ML — classificação, regressão, clustering, etc.6 conceitos

Regressão — output contínuo (preço, temperatura, demanda)

Clustering — agrupar sem rótulos (K-means, DBSCAN, hierárquico)

Redução de dimensionalidade — projetar em menos dimensões preservando estrutura (PCA, t-SNE, UMAP)

Regras de associação — visto Ex 37 (Apriori, FP-Growth)

Detecção de anomalia — Isolation Forest, LOF, One-Class SVM

Estimação de densidade — GMM (Gaussian Mixture), KDE (Kernel Density)

▸4. Overfitting × Underfitting × Bias-Variance Tradeoff25 conceitos

Modelo memoriza dados de treino (inclusive ruído)

Alta variância — (varia muito com dados diferentes)

Excelente no treino, ruim no teste

Sinal: gap grande entre acurácia treino × teste

Causa: modelo complexo demais pra pouco dado

Modelo simples demais pra capturar padrão real

Alto viés — (bias)

Ruim no treino E no teste

Sinal: acurácia baixa em ambos

Causa: modelo simples demais, ou features insuficientes

Erro total = Bias² + Variância + Erro irredutível (ruído)

Modelo simples: alto bias, baixa variância (underfitting)

Modelo complexo: baixo bias, alta variância (overfitting)

Sweet spot: — minimizar soma

Mais dados

Regularização — (L1 Lasso, L2 Ridge, ElasticNet)

Simplificar modelo (menos features, menor profundidade)

Cross-validation

Early stopping — (parar treino quando val error subir)

Dropout — (redes neurais)

Ensemble — (bagging reduz variância)

Data augmentation — (imagem, texto)

❌ "Overfitting = alto bias" — errado, overfitting é ALTA VARIÂNCIA (baixo bias)

❌ "Underfitting = alta variância" — errado, é ALTO BIAS

❌ "Regularização aumenta overfitting" — errado, REDUZ (penaliza complexidade)

▸5. Cross-Validation19 conceitos

Dividir dataset em K partes (folds), tipicamente K=5 ou 10

Pra cada fold: treinar nas K-1 outras, testar no fold

Média das K acurácias = estimativa mais robusta

Padrão da indústria — K=5 costuma ser o padrão

Preserva proporção de classes em cada fold (essencial se dataset desbalanceado)

Padrão em scikit-learn pra classificação

K = N (número de amostras)

Cada amostra vira 1 fold sozinha

Custoso computacionalmente (N modelos treinados)

Usado em datasets muito pequenos

Pra séries temporais: NÃO pode misturar futuro no treino

Split respeita ordem: treino=passado, teste=futuro

Expanding window (treino cresce) ou sliding window (janela fixa)

Train (60-70%) — treinar o modelo

Validation (15-20%) — tunar hiperparâmetros

Test (15-20%) — avaliação FINAL única (não usar pra decidir)

❌ "Cross-validation elimina overfitting" — não, DETECTA/ESTIMA melhor, não elimina

❌ "K-Fold vale pra série temporal" — errado, precisa Time Series Split

⚠️ Data leakage — normalizar/preprocessar ANTES do split "vaza" info de teste no treino

▸6. Métricas de Classificação21 conceitos

Real Positivo

Real Negativo

Acurácia (Accuracy): — (TP+TN) / (TP+TN+FP+FN) — proporção de acertos

Precisão (Precision): — TP / (TP+FP) — dos que previ positivo, quantos são realmente

Recall (Sensibilidade, TPR): — TP / (TP+FN) — dos que são realmente positivo, quantos peguei

Especificidade (TNR): — TN / (TN+FP) — dos realmente negativos, quantos identifiquei

F1-Score: — 2 × (Precision × Recall) / (Precision + Recall) — média harmônica

F-beta: — generaliza F1, β=1 é F1; β>1 pesa mais recall; β<1 pesa mais precision

ROC (Receiver Operating Characteristic): — curva TPR vs FPR pra vários thresholds

PR-AUC (Precision-Recall AUC): — melhor que ROC pra desbalanceamento extremo (fraud detection 0,1%)

Log Loss (Cross-Entropy): — penaliza confiança alta em predição errada; usada como loss function

❌ "Acurácia é sempre a melhor métrica" — errado, ruim em desbalanceado

❌ "Precisão = Recall" — errado, cobrem trade-offs diferentes

❌ "AUC-ROC pode ser negativo" — errado, é [0, 1] (0,5 = aleatório)

⚠️ Sensibilidade = Recall = TPR — 3 nomes pra mesma métrica

100 emails, 20 spam real, modelo prediz 30 spam

Dos 30 preditos: 15 são spam real (TP), 15 falsos (FP)

Dos 20 spam reais: 15 pegos (TP), 5 escaparam (FN)

Precisão = 15/30 = 50%

Recall = 15/20 = 75%

F1 = 2 × (0,5 × 0,75) / (0,5+0,75) = 0,75/1,25 = 60%

▸7. Métricas de Regressão8 conceitos

MAE (Mean Absolute Error):

MSE (Mean Squared Error): — média de (y_real - y_previsto)² — penaliza erros grandes mais

RMSE (Root MSE): — √MSE — mesma unidade do target, sensível a outlier

R² (coeficiente de determinação)

MAPE (Mean Absolute Percentage Error):

❌ "R² sempre entre 0 e 1" — errado, pode ser negativo (modelo pior que baseline média)

❌ "MSE e RMSE são iguais" — RMSE é raiz de MSE, unidade diferente

⚠️ MAE robusto a outlier; MSE/RMSE penalizam outlier

▸8. Feature Engineering + Pré-processamento19 conceitos

Criar novas features a partir das existentes (age → age_group, date → day_of_week)

Domain expertise crítica

Feature selection — escolher subset (filter/wrapper/embedded methods)

One-Hot Encoding

Label Encoding — mapeia categoria pra inteiro (só pra ordinal — senão introduz ordem falsa)

Target Encoding

Frequency Encoding — substitui categoria pela sua frequência

Normalização (Min-Max) — [0, 1]: (x - min) / (max - min)

Padronização (Standard/Z-score) — média 0, std 1: (x - μ) / σ

Necessário pra: SVM, KNN, redes neurais, PCA, regressão logística

Não necessário pra: árvores (invariantes a escala)

Deletar linhas (se poucas)

Deletar coluna (se muita missing)

Imputação: média/mediana (numérica), moda (categórica), KNN imputer, MICE

Detectar (IQR, Z-score, Isolation Forest)

Cap (winsorização), transformar (log), remover

❌ "Label Encoding é bom pra nominais" — errado, introduz ordem falsa; usar One-Hot

❌ "Árvores exigem normalização" — errado, são invariantes a escala

❌ "Escalonamento e normalização são a mesma coisa" — normalização é MIN-MAX, padronização é Z-SCORE

▸9. Split de dados + Data Leakage12 conceitos

Train → Validation → Test

Test set nunca deve influenciar decisões — (só olhar UMA vez no final)

Time series: split RESPEITANDO ordem temporal

Feature leakage: — feature contém info do target (target incorporado indiretamente)

Temporal leakage: — usar dados futuros pra prever passado

Split leakage: — normalizar/PCA/imputar ANTES do split (usa estatística de todo dataset)

Group leakage: — amostras do mesmo grupo (paciente) em train + test (cross-group)

Split ANTES de qualquer pré-processamento

Pipeline scikit-learn (fit no treino, transform em ambos)

Cross-validation por grupo (GroupKFold, StratifiedGroupKFold)

❌ "Data leakage é problema de segurança

⚠️ Pipeline scikit-learn é a defesa canônica

▸10. Regularização12 conceitos

L1 (Lasso)

L2 (Ridge): — penaliza soma dos coeficientes² — reduz coefs sem zerar

ElasticNet: — combina L1 + L2 (parâmetros α + ratio)

α=0 → sem regularização

α alto → coefs pequenos, modelo simples (pode causar underfitting)

Tunar via cross-validation

Dropout — desliga aleatoriamente % de neurônios durante treino

Batch Normalization — normaliza ativações por batch (ajuda convergência + regulariza)

Early Stopping — parar treino quando val error subir

❌ "L1 e L2 fazem a mesma coisa" — L1 faz feature selection (zera); L2 reduz sem zerar

❌ "Regularização sempre melhora" — se α excessivo, causa underfitting

⚠️ Ridge = L2; Lasso = L1

▸11. Ensemble Methods14 conceitos

Treina N modelos em amostras bootstrap (com reposição) do dataset

Predição: voto majoritário (classificação) ou média (regressão)

Reduz variância — (paraleliza)

Exemplo: Random Forest (bagging + subset aleatório de features por árvore)

Treina modelos SEQUENCIAIS, cada um corrigindo erros do anterior

Reduz bias — (sequencial)

Treina N modelos base + 1 meta-modelo que combina suas predições

Meta-modelo aprende como pesar cada base

Mais complexo, ganhos marginais em geral

Combinação simples (hard/majority ou soft/probabilities)

Velocidade treino

❌ "Random Forest usa boosting" — errado, é BAGGING

❌ "XGBoost é bagging" — errado, é BOOSTING (Gradient Boosting)

❌ "Boosting paralelo é mais rápido" — errado, é SEQUENCIAL por design

▸12. Algoritmos clássicos — panorâmica28 conceitos

y = β₀ + β₁x₁ + ... + βₙxₙ

Minimiza MSE via mínimos quadrados

Interpretável, base pra outros

Classificação binária (apesar do nome "regressão")

Sigmoid: P(y=1|x) = 1 / (1 + e^(-z))

Loss: log-loss

Divide espaço recursivamente por thresholds (Gini ou Entropia)

Interpretável (regras if-then)

Alto overfitting sozinha → ensemble

Encontra hyperplano com margem máxima

Kernel trick pra não-linearidade (RBF, polynomial)

Bom em datasets pequenos com muitas features

Lazy learner (não treina, só armazena)

Prediz classe/valor pela média dos K vizinhos mais próximos

Sensível a escala e curse of dimensionality

Baseado em Bayes + assunção de independência entre features

Rápido, bom pra texto (spam filter clássico)

Clustering: escolhe K centroides, atribui pontos, atualiza centroides

Sensível a inicialização (K-means++), K precisa ser definido a priori

Clustering baseado em densidade

Não exige K, detecta outliers

Sensível a eps + min_samples

Redução de dimensionalidade linear

Encontra eixos de maior variância (autovetores da matriz de covariância)

Perde interpretabilidade

❌ "Regressão Logística é regressão" — errado, é CLASSIFICAÇÃO binária

❌ "KNN treina" — errado, é LAZY (só armazena treino, computa em runtime)

❌ "Naive Bayes não pressupõe nada" — errado, assume independência entre features

▸13. Redes Neurais — fundamentos21 conceitos

Modelo mais simples: y = sign(Σ wᵢxᵢ + b)

Só resolve problemas linearmente separáveis (Minsky 1969 mostrou limitação → AI winter)

Múltiplas camadas ocultas

Backpropagation — (Rumelhart 1986) — treino via gradient descent com regra da cadeia

Universal approximator (teorema de Cybenko 1989)

Camadas: — input → hidden(s) → output

Neurônios: — unidades de cálculo

Pesos + bias: — parâmetros treinados

Funções de ativação: — introduzem não-linearidade

Loss: — MSE (regressão), Cross-Entropy (classificação)

Optimizer: — SGD, Adam (default moderno), RMSProp

Epoch: — passagem completa pelo dataset

Batch size: — amostras por atualização de peso

CNN (Convolutional NN) — visão computacional (LeNet, AlexNet 2012 marco, ResNet, VGG)

RNN (Recurrent NN) — sequência (texto, séries) — LSTM, GRU

GAN (Generative Adversarial) — 2 redes competindo (gerador × discriminador)

Autoencoders — encoder + decoder, aprendizado não-supervisionado, compressão/denoising

❌ "Perceptron resolve qualquer problema" — errado, só LINEARMENTE SEPARÁVEIS

❌ "Backpropagation é técnica de otimização

❌ "ReLU é linear" — errado, é NÃO-LINEAR (piecewise: 0 pra x<0, x pra x≥0)

⚠️ Vanishing gradient — sigmoid/tanh em muitas camadas → gradientes vão a zero. ReLU resolve

▸14. Ferramentas Python — ecossistema19 conceitos

Padrão pra ML clássico (não deep learning)

API consistente: fit/predict/transform

Regressão, classificação, clustering, PCA, cross-validation, pipelines

Não escala pra dados massivos (single-machine)

Framework DL, produção enterprise, TensorFlow Serving, TFLite mobile

Keras (Chollet 2015, integrado 2019) — API alto nível

Framework DL, dinâmico (define-by-run), pesquisa acadêmica dominante

Ganhou terreno vs TensorFlow por facilidade + comunidade

Dominante em LLMs / GenAI — em 2026

API de alto nível pra construir NNs

Backend TensorFlow (default), pode ser JAX ou PyTorch (Keras 3.0 2023)

NumPy + autodiff + JIT compilation

Pesquisa avançada, alternativa ao PyTorch em research

Pandas + NumPy — manipulação de dados tabulares e arrays

Weights & Biases (W&B) — experiment tracking, colaboração

Hugging Face Transformers — biblioteca de LLMs pré-treinados (pytorch/tf/jax)

❌ "TensorFlow substituiu PyTorch" — na verdade PyTorch cresceu; ambos dominam DL em 2026

❌ "scikit-learn é pra deep learning" — errado, é pra ML CLÁSSICO

❌ "Keras é framework standalone" — hoje é API alto-nível dentro de TF/JAX/PyTorch

▸15. MLOps — DevOps pra ML25 conceitos

Código MAIS modelo MAIS dados versionados

Modelo pode degradar sem código mudar (drift)

Testes de comportamento, não só unitários

Retreino contínuo

Feature Store — repositório centralizado de features (Feast, Tecton)

Experiment Tracking — MLflow, W&B, Neptune (versiona modelos + métricas + params)

Model Registry — inventário versionado de modelos aprovados

Model Serving — TensorFlow Serving, TorchServe, BentoML, KServe

Monitoring — data drift, concept drift, latência, feature distribution

CI/CD pra ML — testes + deploy automatizado (Kubeflow, GitHub Actions)

Data versioning — DVC (Data Version Control), lakeFS

Data Drift — distribuição das FEATURES muda no tempo (novos padrões de uso)

Concept Drift — relação features → target muda (fraude muda de comportamento)

Label Drift — distribuição do TARGET muda

Estatística: KS test, PSI (Population Stability Index)

Ferramentas: Evidently AI, WhyLabs, Fiddler, Arize

Batch prediction — job periódico grava predições em tabela

Online prediction — API real-time (REST/gRPC)

Streaming prediction — Kafka/Flink processando eventos

Edge prediction — modelo no device (TFLite, ONNX Runtime)

Shadow deployment — modelo novo roda em paralelo, predições comparadas (sem afetar)

A/B testing — % do tráfego pra cada modelo

Canary deployment — pequena % primeiro, escala se OK

❌ "MLOps = DevOps" — sobrepõem-se mas MLOps inclui modelo + dados como artefatos

❌ "Data drift = concept drift

▸16. Conceitos teóricos importantes23 conceitos

Nenhum algoritmo é melhor que todos os outros pra TODOS os problemas

Escolher algoritmo depende do problema específico

Justifica experimentar múltiplos

Quanto mais features (dimensões), mais dados exponencialmente necessários

Distâncias perdem significado em alta dim (KNN sofre)

Motivação pra redução de dimensionalidade (PCA, t-SNE)

Modelo mais simples é preferível se performance similar

Alinhado com regularização

Statistical bias — erro sistemático do modelo (underfitting)

Data bias — dataset não representa realidade (viés amostral)

Algorithmic bias — discriminação por raça/gênero/idade (fairness)

Métricas: Demographic Parity, Equal Opportunity, Equalized Odds

Ferramentas: Fairlearn (Microsoft), AIF360 (IBM), What-If Tool (Google)

SHAP (SHapley Additive exPlanations) — game theory, contribuição de cada feature

LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) — modelo linear local pra explicar predição

Feature importance — (nativa em árvores)

Grad-CAM — (visão computacional — heatmap na imagem)

Attention weights — (transformers)

Interpretável — = mecanismo transparente (árvore rasa, regressão linear)

Explicável — = post-hoc, explicar caixa-preta (SHAP, LIME em NN complexa)

Art. 20 LGPD: direito à revisão de decisões automatizadas

Consentimento pra processamento de dados sensíveis

Governança IA + Data Protection Impact Assessment (DPIA/RIPD)

▸Checklist de revisão14 conceitos

[ ] Sei diferença AI × ML × DL × Data Science

[ ] Sei 4+ paradigmas de aprendizado (supervisionado/não/semi/reforço)

[ ] Sei diferença classificação × regressão × clustering

[ ] Sei overfitting × underfitting + bias-variance

[ ] Sei que L1 zera coefs (Lasso) e L2 só reduz (Ridge)

[ ] Sei calcular precisão/recall/F1 com matriz confusão

[ ] Sei que sensibilidade = recall = TPR

[ ] Sei diferença Random Forest (bagging) × XGBoost (boosting)

[ ] Sei que KNN é lazy e Naive Bayes assume independência

[ ] Sei arquiteturas DL principais (CNN/RNN/Transformer/GAN)

[ ] Sei ferramentas Python (scikit-learn ML × PyTorch/TF DL)

[ ] Sei drift types e MLOps essentials

[ ] Sei SHAP × LIME (explicabilidade)

[ ] Sei LGPD art. 20 (revisão decisão automatizada)

▸39-ia-generativa-llm146 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 146⚪

▸Bloco 1 — Discriminativo × Generativo (dicotomia base)11 conceitos

Fronteira histórica — modelos generativos existiam antes dos LLMs, mas eram limitados

2013 — VAE (Kingma & Welling): Variational Autoencoder, gera via espaço latente contínuo

2014 — GAN (Goodfellow): Generative Adversarial Network, gerador × discriminador competindo

2015 — Diffusion (Sohl-Dickstein)

2017 — Transformer

2018 — GPT-1 (OpenAI, 117M params) e BERT (Google, 340M): pré-treinamento + fine-tuning

2020 — GPT-3 (175B params) — mostra que escala + few-shot funciona

nov/2022 — ChatGPT — (GPT-3.5 + RLHF) — democratiza IA generativa

2023 — GPT-4, Claude, LLaMA (Meta open-weight), Gemini (Google)

2024 — GPT-4o multimodal nativo, Claude 3.5 Sonnet, LLaMA 3, Sora (video)

2025-2026 — Claude Opus 4.x, GPT-5 família, agentes autônomos, MCP como padrão

▸Bloco 2 — Arquitetura Transformer (Vaswani et al. 2017)2 conceitos

Decoder-only** (causal)

Encoder-Decoder

▸Bloco 3 — Pré-treinamento × Fine-tuning × Alinhamento12 conceitos

Fase 1 — Pré-treinamento (pretraining)

Corpus massivo (trilhões de tokens: Common Crawl, Wikipedia, livros, código)

Duração: semanas/meses em milhares de GPUs

Custo: US$ milhões a dezenas de milhões

Resultado: modelo base que "sabe línguas" mas ainda não segue instruções

Fase 2 — SFT (Supervised Fine-Tuning)

Dataset muito menor

Treina o modelo base a **seguir instruções

Ainda não é "alinhado" com preferências humanas complexas

Fase 3 — RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

Constitutional AI

RLAIF — (Reinforcement Learning from AI Feedback) — genérico

▸Bloco 4 — Prompt Engineering (padrões)6 conceitos

Zero-shot — só a instrução, sem exemplos

Few-shot / In-context learning — exemplos no prompt (o GPT-3 mostrou que isso funciona sem treinar)

Chain-of-Thought (CoT) — Wei et al. 2022 — pedir pra "pensar passo a passo"

Self-Consistency — gerar N respostas com CoT + voto majoritário (mais robusto)

Tree of Thoughts (ToT) — explora árvore de raciocínios com backtracking

Prompt injection

▸Bloco 5 — RAG (Retrieval-Augmented Generation)14 conceitos

Embedding model

Vector database — armazena e busca vetores rapidamente (ANN — Approximate Nearest Neighbor)

Chunking — dividir docs em pedaços (~500-1500 tokens; overlap 10-20%)

Reranker — modelo secundário que reordena os top-K (Cohere Rerank, BGE-reranker)

Hybrid search — combina busca semântica (vector) + lexical (BM25)

Atualização sem re-treino

Reduz alucinação (LLM cita fonte real)

Custo baixo vs fine-tuning

Compliance/LGPD (dados sensíveis ficam no vector store, não no modelo)

Qualidade depende da qualidade do retriever (garbage in → garbage out)

Chunking ruim quebra contexto semântico

Lost in the middle" — LLMs prestam menos atenção no meio de contextos longos

Novo conhecimento factual

Novo formato/estilo

▸Bloco 6 — Fine-tuning eficiente (PEFT)10 conceitos

Full fine-tuning

PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) — só uma fração dos params

LoRA (Low-Rank Adaptation) — Hu et al. Microsoft, 2021

Congela os pesos originais W

Adiciona matrizes de baixo rank ΔW = A·B onde A e B têm rank r (ex.: r=8, 16, 64)

Só treina A e B (ordens de magnitude menos params)

Inferência: usa W + A·B (custo zero adicional se fundir)

Adapter tuning — insere camadas pequenas entre transformer blocks

Prefix tuning — treina prefixo virtual aprendido, não muda o modelo

Prompt tuning — só treina embeddings de "soft prompts

▸Bloco 7 — Tokenização e Context Window13 conceitos

BPE (Byte-Pair Encoding) — merge iterativo de pares mais frequentes. Usado por GPT-2/3/4, LLaMA

WordPiece — variação BPE, usada por BERT

SentencePiece — Google, independente de idioma (bytes puros). Usado por T5, LLaMA

tiktoken — implementação OpenAI (BPE otimizado)

GPT-3 (2020): 2k tokens · GPT-3.5: 4k → 16k · GPT-4: 8k → 32k → 128k

Claude 2: 100k · Claude 3+: 200k

Gemini 1.5: 1M-2M tokens (multimodal)

LLaMA 3.1: 128k

Problema O(n²) — atenção quadrática no comprimento. Soluções

FlashAttention — (Dao 2022) — reorganiza I/O de GPU, mesmo output, muito mais rápido

Sparse attention — só atende subset (Longformer, BigBird)

Sliding window — atenção local (Mistral)

Ring attention / distributed attention — divide entre GPUs

▸Bloco 8 — Multimodalidade5 conceitos

DALL-E 2/3

Sora — (OpenAI 2024), Runway Gen-3, Veo (Google), **Kling

Whisper — (OpenAI, ASR — reconhecimento de fala) — open source, dominante

Bark, XTTS, ElevenLabs — TTS (síntese de voz)

MusicGen — (Meta), Suno, Udio — geração de música

▸Bloco 9 — Agentes e Tool Use7 conceitos

Function calling / Tool use

Model Context Protocol (MCP)

LlamaIndex — focado em RAG

AutoGen — (Microsoft) — multi-agente conversacional

CrewAI — multi-agente com papéis

Claude Code, Cursor, Devin — agentes de código de próxima geração

Chatbot: 1 turno de conversa, gera resposta

▸Bloco 10 — Avaliação de LLMs6 conceitos

MMLU** (Massive Multitask Language Understanding)

ARC** (AI2 Reasoning Challenge)

Chatbot Arena** (LMSys)

Contaminação — modelo viu o benchmark no pré-treinamento (memorizou)

Saturação — modelos top empatam em 95%+ (perde poder de discriminar)

Gaming — otimizar pra benchmark ≠ utilidade real

▸Bloco 11 — Riscos, Alinhamento e Safety10 conceitos

Alinhamento — garantir que o LLM age de acordo com valores humanos. Abordagens

RLHF, DPO, Constitutional AI

Red teaming (equipes tentam quebrar o modelo)

Guardrails (filtros pré/pós output

Interpretabilidade mecanicista (entender internals — Anthropic circuits research)

Alignment — modelo faz o que queremos

Robustness — resiste a inputs adversariais

Interpretability — humanos entendem por que decidiu X

Corrigibility — modelo aceita correção humana

X-risk / existential risk — riscos catastróficos de IA avançada (superalignment)

▸Bloco 12 — Deployment e Inferência20 conceitos

TGI — (Text Generation Inference, Hugging Face)

Ollama — local, fácil (Mac/Linux/Windows), formato GGUF

llama.cpp — inferência em CPU/GPU otimizada, GGUF

TensorRT-LLM — (NVIDIA) — máxima performance em GPUs NVIDIA

Quantização — reduzir precisão dos pesos pra caber mais e rodar mais rápido

FP16 / BF16

INT4 (GPTQ, AWQ, GGUF Q4)

Speculative decoding

Prompt caching

Batching — juntar múltiplas requests concorrentes → melhor uso da GPU

OpenAI (GPT-4o, GPT-5, o1/o3)

Anthropic (Claude 4.7/4.8, Haiku 4.5)

Google (Gemini 2.5)

AWS Bedrock (múltiplos providers)

Azure OpenAI, Vertex AI

LLaMA 3.1/3.3 — (Meta) — 8B, 70B, 405B

Mistral / Mixtral — (Mistral AI França) — MoE

Qwen 2.5 — (Alibaba) — bom em várias línguas

DeepSeek V3, R1 — (DeepSeek China) — reasoning

Gemma — (Google) — LLaMA-like open

▸Bloco 13 — Reasoning models e MoE3 conceitos

Mixture of Experts (MoE)

Vantagem: capacidade grande, custo de inferência de modelo menor

Desvantagem: memória VRAM total pra caregar tudo, treino instável

▸Bloco 14 — Regulação e Ética5 conceitos

PL 2338/2023

Sem legislação federal específica. Ordem Executiva Biden

Voluntary Safety Commitments com labs (2023)

Copyright em treinamento

Deepfakes — TSE Brasil proibiu deepfake em eleições 2024 (Resolução 23.732/2024)

▸Bloco 15 — Setor Público Brasileiro10 conceitos

Dataprev — empresa pública, TI da Previdência Social. Aplicações potenciais IA generativa

Automação de análise de processos (BPC, benefícios)

Chatbot pra segurados (Meu INSS)

Sumarização de laudos médicos

Detecção de fraude com embeddings

Geração de código interna (Copilot-like)

Prova deve cobrar conceitos gerais + LGPD art. 20 + governança de IA em órgão público

TCU acórdãos sobre IA na administração pública

e-Digital / Estratégia Brasileira de IA (EBIA)

Serpro — irmão do Dataprev; ChatSerpro é iniciativa própria de LLM interno

▸Bloco 16 — Custos, Economia, Sustentabilidade12 conceitos

Input geralmente 3-5× mais barato que output

Prompt caching desconto 50-90% na parte cacheada

Batch API (assíncrono) 50% desconto tipicamente

GPT-4o class: ~US$ 2.50 / 1M input, ~US$ 10 / 1M output

Claude Opus class: ~US$ 15 / 1M input, ~US$ 75 / 1M output

Haiku class: ~US$ 0.25 / 1M input, ~US$ 1.25 / 1M output

Open source self-hosted: só custo de GPU (variável)

Treinar GPT-3: ~1.287 MWh (Patterson et al.) — carbono equivalente a ~500 tCO2

Treinar GPT-4: estimado >10× GPT-3

Inferência de 1M queries: ~100-1000 kWh dependendo do modelo

Watermarking hídrico (Microsoft/Google) — datacenters gigantes consomem água pra resfriamento

Green AI × Red AI — Schwartz et al. 2019 — movimento por eficiência energética em ML

▸Arquitetura · Ágil · Frontend5 tópicos

▸27-agil147 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 147⚪

▸Bloco 1 — Manifesto Ágil (2001) — 4 valores + 12 princípios7 conceitos

4 valores (par: esquerda MAIS que direita — direita NÃO é ruim)

Valorizar MAIS

Indivíduos e interações

Software em funcionamento

Colaboração com o cliente

Responder a mudanças

12 princípios (grupos mentais)

▸Bloco 2 — Scrum Guide 2020 — mudanças-chave vs 20178 conceitos

Papéis chamados de

Product Goal

Sprint Goal

Definition of Done (DoD)

Perguntas do Daily

Tamanho do time

Servant leader

Auto-organizado

▸Bloco 3 — Papéis / Accountabilities Scrum16 conceitos

Product Owner (PO)

Accountable por MAXIMIZAR O VALOR — do produto resultante do trabalho do Scrum Team

UMA ÚNICA PESSOA — (não comitê) — pode representar vários stakeholders, mas decide sozinha

Gerencia o Product Backlog

Pode delegar tarefas, mas **mantém a accountability

Decisão do PO deve ser **respeitada

Scrum Master (SM)

Accountable pela EFETIVIDADE do Scrum Team

True leader que serve — o Scrum Team e a organização inteira

Serve o **Scrum Team

Serve o **PO

Serve a **organização

⚠️ NÃO é gerente do time, NÃO é PM, NÃO atribui tarefas

Accountable por criar qualquer aspecto de um Increment usável a cada Sprint

Cross-functional (têm todas as habilidades) e self-managing (decidem quem faz o quê)

Responsáveis por

▸Bloco 4 — Artefatos + Commitments (Scrum Guide 2020)10 conceitos

Product Backlog

Sprint Backlog

Atividade contínua (não é evento formal!) — dividir, detalhar, refinar itens

Adiciona detalhes: descrição, ordem, tamanho (size)

Atributos variam com o domínio

Devs que dimensionam — os itens (não o PO); PO influencia ajudando a entender e negociar trade-offs

Descrição formal do estado do Increment quando atende às medidas de qualidade

Se organização já tem uma → mínimo obrigatório do time

Se organização não tem → **Scrum Team cria uma apropriada

Se um item NÃO atende a DoD, não pode ser liberado nem apresentado no Review; volta ao Product…

▸Bloco 5 — Eventos Scrum (5 eventos, timeboxes)4 conceitos

Sprint Planning

Daily Scrum

Sprint Review

Sprint Retrospective

▸Bloco 6 — DoR vs DoD9 conceitos

Definition of Done (DoD) — **ESTÁ NO SCRUM GUIDE 2020

Commitment do **Increment

Descrição formal do estado do Increment quando "pronto

Cria transparência sobre qualidade

Item que não atende DoD **NÃO é liberado, NÃO é apresentado no Review

Definition of Ready (DoR) — **NÃO ESTÁ NO SCRUM GUIDE

Convenção adotada por muitos times (não é obrigação Scrum)

Critérios que um item do PB deve atender antes de entrar em Sprint Planning

FGV pega isso — se questão afirmar "segundo o Scrum Guide, DoR é obrigatório" → **ERRADO

▸Bloco 7 — Estimativa + métricas17 conceitos

Story Points

Unidade relativa (não é hora!) — considera esforço, complexidade, incerteza

Comumente usa sequência de Fibonacci modificada (1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 40, 100)

Comparação: item de 5 pts ≈ 5× o esforço de um item de 1 pt

Planning Poker (Wideband Delphi)

Técnica de estimativa colaborativa e **anônima simultânea

Cada Dev mostra sua carta ao mesmo tempo — evita ancoragem

Diferenças grandes → discussão → nova rodada

Média de story points concluídos por Sprint (atingiram DoD)

Métrica do time (não comparar entre times!)

Usada pra previsibilidade

Burn-down Chart

Eixo Y: trabalho restante; eixo X: tempo (sprints ou dias)

Linha desce → conclusão

Burn-up Chart

Eixo Y: trabalho concluído + linha de escopo total; eixo X: tempo

Vantagem sobre burn-down: mostra mudanças de escopo (escopo cresce ou diminui visível)

▸Bloco 8 — Kanban6 conceitos

Princípios centrais

Métricas Kanban (LT/CT/Throughput)

Cycle Time

Pull system

Kanban é PULL (puxado): trabalho novo entra na coluna seguinte só quando abrir vaga (WIP)

Contrasta com PUSH (empurrado): trabalho é empurrado independente da capacidade

▸Bloco 9 — Kanban vs Scrum (comparativo direto)4 conceitos

Artefatos obrigatórios

Mudança de escopo

Comprometimento

Limite de trabalho

▸Bloco 10 — XP (Extreme Programming)18 conceitos

12 práticas centrais (agrupadas)

TDD — (Test-Driven Development) — teste ANTES do código (Red → Green → Refactor)

Programação em pares — (pair programming) — 2 pessoas, 1 teclado

Cliente no local — (on-site customer) — cliente disponível para dúvidas

Design simples — YAGNI (You Aren't Gonna Need It) — só o necessário agora

Refatoração — contínua — melhorar código sem mudar comportamento

Metáfora — narrativa comum entre time e cliente

Releases pequenos — entregas frequentes

Ciclos curtos — de iteração (1-3 semanas)

Integração contínua — commits pequenos, integrados várias vezes ao dia

Semana de 40 horas — (ritmo sustentável)

Padrões de código — (coding standards)

Propriedade coletiva do código

5 valores XP

XP vs Scrum

XP prescreve práticas de engenharia (TDD, pair, refactor)

Scrum prescreve framework de gestão (papéis, eventos, artefatos)

Complementares — muitos times fazem "Scrum + XP" (Scrum pro processo, XP pra engenharia)

▸Bloco 11 — Lean Software Development8 conceitos

7 princípios Lean SW

7 desperdícios (waste) em SW

Waste (manufatura)

Processamento extra

3 M's japoneses (Toyota)

Muda — desperdício

Mura — inconsistência/variabilidade

Muri — sobrecarga

▸Bloco 12 — SAFe (Scaled Agile Framework) — panorâmica13 conceitos

Níveis SAFe (do essencial ao full)

Conceitos-chave SAFe

PI Planning

ART (Agile Release Train) — "trem" de 50-125 pessoas alinhadas numa missão

RTE (Release Train Engineer) — Scrum Master do ART (nível de programa)

PO — no nível de time; PM (Product Manager) — no nível de programa

System Demo — demo integrada ao fim de cada iteração do PI

Inspect & Adapt (I&A) — retrospectiva do PI

Críticas ao SAFe

Muito prescritivo (contrário ao Manifesto?)

Reintroduz hierarquia

Certificações caras

Defensores respondem: "Ágil só na base não escala; precisa framework

▸Bloco 13 — LeSS (Large-Scale Scrum) — panorâmica12 conceitos

2 variantes

LeSS — (2-8 times, ~50 pessoas) — 1 PO, 1 Product Backlog, mesma Sprint

Princípios LeSS

1 Product Backlog — (não 1 por time!)

1 Product Owner — (mesmo com muitos times)

1 Definition of Done — compartilhada

1 Sprint sincronizada — todos os times começam/terminam junto

Sprint Review comum — todos os times apresentam juntos

Overall Retrospective — retro cross-team ao fim, complementar à retro de cada time

LeSS vs SAFe (contraste)

Papéis extra

Ideal para

▸Bloco 14 — User Story — INVEST + 3Cs + critérios de aceite7 conceitos

Formato clássico

INVEST (critérios de uma boa User Story — Bill Wake, 2003)

3Cs (Ron Jeffries)

Card** (Cartão)

Conversation** (Conversação)

Confirmation** (Confirmação)

Critérios de aceite — formato Gherkin (Given-When-Then)

▸Bloco 15 — Comparativo + armadilhas FGV típicas3 conceitos

Matriz frameworks/métodos

Armadilhas FGV recorrentes

Checklist mental antes de responder Ágil na prova

▸Ganchos pro dev sênior (JM)4 conceitos

JM já usa Scrum diariamente há anos

Diferenciar "Product Owner" da prática vs teórico

XP não é "extremo/exagerado" — é "levar boas práticas ao extremo" (frequência máxima)

Refinamento — ≠ evento. É atividade contínua (dedicar até ~10% da capacidade do time)

▸Próximo1 conceitos

Calibração 5q (conceitual) → FGV 7q (estilo prova) → migração 12q pro banco agil.yaml (12 → 24q)

▸28-requisitos146 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 146⚪

▸Bloco 1 — Requisitos Funcionais (RF) vs Não-Funcionais (RNF)14 conceitos

Requisitos Funcionais (RF)

O QUE o sistema DEVE FAZER — funcionalidades, comportamentos, serviços prestados

Descrevem **entradas, processamento e saídas

Requisitos Não-Funcionais (RNF)

COMO o sistema deve ser/se comportar — atributos de qualidade, restrições

Também chamados de atributos de qualidade ou **restrições

Classificação clássica de Sommerville para RNF

Requisitos de produto — desempenho, usabilidade, confiabilidade, portabilidade

Requisitos organizacionais — padrões de codificação, ambiente, processo

Requisitos externos — legais, éticos, interoperabilidade

Requisitos de domínio

Derivados do domínio da aplicação (não do usuário direto)

Ex.: "Cálculo de aposentadoria deve seguir Lei 8.213/1991

Podem ser funcionais (regra de cálculo) ou não-funcionais (conformidade legal)

▸Bloco 2 — ISO/IEC 25010 (SQuaRE) — modelo de qualidade8 conceitos

8 características principais de qualidade em uso do PRODUTO

ISO/IEC 25010:2023 — atualização

Safety — (Segurança contra danos físicos)

Interaction Capability — (renomeou Usability)

Flexibility — (Adaptability + Scalability + Installability + Replaceability agrupadas)

Comparativo com ISO/IEC 9126 (antiga)

ISO 9126 (2001, obsoleta)

Manutenibilidade

▸Bloco 3 — Elicitação de Requisitos (técnicas)11 conceitos

Técnicas principais (BABOK + Sommerville)

Workshop / JAD** (Joint Application Design/Development)

Observação** (etnografia)

Questionário / Survey

Análise de documentos

Casos de uso

Reverse engineering

Focus group

Stakeholder analysis

Identificar TODOS os interessados

Matriz poder × interesse (Mendelow): 4 quadrantes

▸Bloco 4 — Priorização de Requisitos14 conceitos

MoSCoW (mais cobrada em FGV)

M — ust have — obrigatório, sem ele o projeto falha

S — hould have — importante, mas se faltar tem workaround

C — ould have — desejável, agrega valor se sobrar tempo

W — on't have (this time) — decidido conscientemente pra NÃO fazer nesta versão

Kano Model

Must-be / Basic — se falta, cliente insatisfeito; se tem, não gera satisfação extra (higiênicos)

Performance / One-dimensional — quanto mais, mais satisfação (linear)

Attractive / Delight — se falta, cliente não sente; se tem, cliente encantado (diferenciais)

Indifferent — cliente não liga

Reverse — presença gera insatisfação

WSJF (Weighted Shortest Job First) — SAFe

Método de 100 dólares (100 dollar test)

Dot voting / Sticker voting

▸Bloco 5 — SRS (Software Requirements Specification) — IEEE 8309 conceitos

Estrutura recomendada

8 características de um bom requisito (IEEE 830)

Clear / Unambiguous

Verifiable / Testable

Ranked / Prioritizable

ISO/IEC/IEEE 29148:2018 (sucessora)

Integra terminologia com ISO/IEC 25010

Divide requisitos em

Ciclo de vida: elicitar → analisar → especificar → validar → gerenciar

▸Bloco 6 — Casos de Uso (Use Cases) — formalismo Cockburn15 conceitos

Estrutura de um caso de uso (Cockburn)

Ator primário

Stakeholders + interesses

Garantias mínimas** (fail guarantees)

Garantias de sucesso** (success guarantees)

Cenário principal de sucesso

Extensões / Fluxos alternativos

Notação UML

Ator — boneco

Caso de uso — elipse

Associação — linha simples entre ator e caso

<<include>> — caso B é obrigatoriamente incluído no A (reuso de comportamento comum)

Generalização — herança entre atores ou casos

Seta aponta de

Ponto de inserção

▸Bloco 7 — User Stories + INVEST + 3Cs + Formato Connextra6 conceitos

Formato Connextra (padrão)

INVEST (revisão)

3Cs (Ron Jeffries)

User Story vs Caso de Uso — comparativo FGV

Ideal para

Nem "melhor" nem "pior" — contexto define. FGV pode cobrar as duas

▸Bloco 8 — IFPUG / Análise de Pontos de Função (APF)5 conceitos

5 tipos de função (2 de dados + 3 transacionais)

Complexidade e pontos

RLR — (Registros Lógicos Referenciados)

DER — (Dados Elementares Referenciados)

Direção de dados: EE = entrando; SE/CE = saindo

▸Bloco 9 — PERT (Program Evaluation and Review Technique)9 conceitos

Fórmula de estimativa PERT (BETA-PERT)

O — = Otimista (melhor cenário — 1% de chance)

M — = Mais provável / Modo (Most likely)

P — = Pessimista (pior cenário — 1% de chance)

Desvio padrão

Exemplo cobrado em FGV

Te = (4 + 4×6 + 10) / 6 = **38/6 ≈ 6,33 dias

σ = (10 - 4)/6 = **1 dia

PERT vs CPM (Critical Path Method)

▸Bloco 10 — BABOK v3 — 6 áreas de conhecimento1 conceitos

6 áreas de conhecimento

▸Bloco 11 — Ciclo de vida da Engenharia de Requisitos13 conceitos

5 atividades clássicas (Sommerville / IEEE 29148)

Verificação — "estamos construindo o produto CORRETO?" (aderência à spec)

Validação — "estamos construindo o PRODUTO CORRETO?" (atende necessidade real)

Análise — atividades específicas

Classificação — funcional vs não-funcional, prioridade, fonte

Modelagem — casos de uso, diagramas de fluxo, DER, protótipos

Negociação — trade-offs entre stakeholders com conflitos

Priorização — MoSCoW, Kano, WSJF (Bloco 4)

Validação — técnicas

Revisão / Inspeção — walkthrough, revisão formal (Fagan)

Prototipagem — validar com uso simulado

Casos de teste de aceitação — derivados dos requisitos, validam se sistema real atende

Consistência automática — ferramentas verificam contradições, ambiguidade

▸Bloco 12 — Rastreabilidade (Traceability)9 conceitos

Forward** (pra frente)

Backward** (pra trás)

Matriz de rastreabilidade (RTM — Requirements Traceability Matrix)

Cobertura: todo requisito tem ao menos um teste

Impacto: mudar este requisito afeta o quê

Órfãos: existe código sem requisito de origem

CMMI e maturidade

CMMI-DEV nível 2 (Managed) requer rastreabilidade documentada

Sistemas críticos (aeroespacial, saúde, financeiro) exigem rastreabilidade rigorosa

▸Bloco 13 — Gestão de Mudanças de Requisitos9 conceitos

Change Control Board (CCB)

Processo de mudança

Requirements baseline — versão aprovada e congelada dos requisitos

Mudanças após baseline precisam passar pelo CCB

Sem baseline — = scope creep incontrolado

Scope Creep

Crescimento não controlado do escopo — inclusão de requisitos sem processo formal

Causa principal de estouro de prazo/orçamento

Combate: baseline formal + CCB + rastreabilidade

▸Bloco 14 — Requisitos em contextos ágeis15 conceitos

Requisitos emergentes

Product Backlog Item (PBI) — pode ser

User Story — (mais comum em times Scrum)

Bug / Defect

Spike — (investigação técnica timeboxed)

Enabler — (trabalho de arquitetura/infra que habilita features futuras — SAFe)

Épico — (User Story grande, precisa ser quebrada)

Feature — (agrupa User Stories relacionadas — SAFe)

Hierarquia SAFe

Estimativa em times ágeis

Story Points — (relativos, Fibonacci) — Ex 27

T-shirt sizes — (P, M, G, GG, XG) — mais grossa, menos precisa

Ideal days — quantos dias ininterruptos levaria (desconsidera interrupções)

NoEstimates — abordagem que dispensa estimativa formal, foca em fluxo (Kanban)

Refinamento (revisão do Ex 27)

▸Bloco 15 — Armadilhas FGV + Checklist Mental2 conceitos

Armadilhas recorrentes

Checklist mental antes de responder Requisitos

▸Ganchos pro dev sênior (JM)5 conceitos

JM tem intuição de "User Story" mas menos formalismo de "Caso de Uso Cockburn"

APF é conteúdo NOVO na intuição

PERT vs CPM — dev raramente usa; concurso cobra. Memorizar fórmula

BABOK — é tudo teoria — decorar as 6 áreas

Norma vs prática

▸Próximo1 conceitos

Calibração 5q (conceitual) → FGV 7q (estilo prova) → migração 12q pro banco requisitos.yaml (10 →…

▸29-arquitetura-pt1161 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 161⚪

▸Bloco 1 — Definição e escopo de "arquitetura de software"3 conceitos

Estilo arquitetural

Padrão arquitetural — = solução recorrente para problema recorrente (camadas, MVC, hexagonal, CQRS)

Padrão de projeto (design pattern)

▸Bloco 2 — Monolito (clássico)11 conceitos

Simplicidade de deploy (1 artefato)

Chamadas internas são in-process (sem latência de rede)

Debugging fácil (stack trace atravessa tudo)

Transações ACID triviais (1 BD)

Barato pra começar

Escala só verticalmente OU replicando o app inteiro (mesmo módulos que não precisam)

Acoplamento tende a crescer sem disciplina (virar "big ball of mud")

Deploy monolítico = qualquer mudança exige rebuild+redeploy total

Time único bloqueia — merge conflict, releases sincronizadas

Stack única (não dá pra usar Python numa parte e Java noutra)

Falha em módulo mata tudo (sem isolamento)

▸Bloco 3 — Monolito Modular (Modular Monolith)7 conceitos

Cada módulo tem schema/tabelas próprias (ou pelo menos convenção: nenhum outro módulo lê direto)

Comunicação entre módulos por interfaces públicas do módulo (API interna)

Dependências entre módulos são explícitas e acíclicas (não pode haver A→B→A)

Idealmente cada módulo poderia ser extraído pra serviço separado sem grande sofrimento

Preserva simplicidade operacional do monolito

Prepara migração pra microsserviços SE necessário (não precisa quebrar tudo cedo)

Evita "microsserviços prematuros" (que trazem complexidade sem benefício)

▸Bloco 4 — Microsserviços22 conceitos

Executável independente (processo próprio)

Deployável independentemente

Comunicando por rede (HTTP/REST, gRPC, mensageria)

Idealmente com BD próprio (Database per Service)

Ownership por time (um time = um ou poucos serviços)

Escala granular (só o serviço que precisa)

Deploy independente (times não bloqueiam uns aos outros)

Stack heterogênea (cada serviço na tech mais adequada)

Isolamento de falha (serviço A caído não derruba B)

Fácil substituir/reescrever serviço pequeno

Complexidade operacional gigante (deploy, monitoring, tracing, service discovery)

Latência de rede em toda chamada entre serviços

Transações distribuídas — são difíceis (ACID vira Saga, ver pt.2)

Consistência eventual (não imediata)

Debug distribuído (correlation IDs, distributed tracing tipo Jaeger/Zipkin)

Duplicação de código utilitário

Custo de infra maior (containers, orquestração)

Time grande o suficiente pra ter múltiplos times autônomos

Necessidade real de escala independente

CI/CD maduro (senão vira pesadelo de deploy)

Observabilidade robusta (logs centralizados, tracing distribuído)

Se falta qualquer um: fique no monolito modular

▸Bloco 5 — Arquitetura em Camadas (Layered / N-tier)9 conceitos

Camada N chama camada N-1 (dependência descendente)

Camada N NÃO conhece camada N+1 (upper layers desconhecidas)

Camada N NÃO pula pra N-2 (regra "strict layered"); versão "relaxed" permite pular

Separação de responsabilidades clara

Fácil de ensinar, dominante em enterprise

Troca de camada isolada (mudar BD sem mexer em apresentação)

Vira "arquitetura anêmica" facilmente (regras vazam pra services)

Dependência da infra "empurra pra cima" (repositório dita como o domínio pensa)

Não dá bem com múltiplos canais de entrada (web + API + fila)

▸Bloco 6 — Arquitetura Hexagonal (Ports & Adapters)13 conceitos

Núcleo (Application/Domain):

Portas (Ports): — interfaces que o núcleo expõe (ou consome)

Adaptadores (Adapters)

Testabilidade: — domínio testado sem infra (mocks/fakes nas portas de saída)

Trocar tecnologia é trivial: — trocar Postgres por Mongo = escrever novo adaptador

Múltiplos canais de entrada — naturalmente suportados

Domínio protegido de frameworks (não "vaza" Spring/Django no core)

Overhead pra sistemas pequenos (muita interface pra pouco código)

Time precisa entender o padrão (curva de aprendizado)

Boilerplate (interface + implementação + factory/injeção)

Onion Architecture — (Jeffrey Palermo, 2008) — variação com camadas concêntricas, mesmo princípio

Clean Architecture — (Uncle Bob Martin, 2012) — outra variação, mesma essência

Todas seguem a Dependency Rule: dependências apontam pra dentro (pro domínio), nunca pra fora

▸Bloco 7 — Domain-Driven Design (DDD) — fundamentos23 conceitos

Conceitos estratégicos (macro)

Vocabulário compartilhado entre devs e negócio

Mesmo termo tem mesmo significado no código e na conversa

Se o negócio diz "pedido", o código tem Pedido, não Order

Fronteira explícita — onde um modelo/linguagem tem coerência

Cliente" no contexto de Vendas ≠ "Cliente" no contexto de Cobrança

Cada bounded context tem seu próprio modelo — não force um modelo universal

Diagrama que mostra como bounded contexts se relacionam

Tipos de relação

Camada de tradução entre bounded contexts que traduz e protege o modelo do contexto atual de "c…

Conceitos táticos (micro — dentro de um bounded context)

Value Object

Aggregate Root

Domain Service

Domain Event

Referências entre aggregates = só por ID (nunca objeto direto)

Uma transação = um aggregate (regra de Vaughn Vernon "Effective Aggregate Design")

Consistência dentro do aggregate = imediata; entre aggregates = **eventual

Entity — tem identidade (2 Pedidos com mesmos itens são pedidos DIFERENTES)

Relação DDD ↔ Microsserviços

Bounded Context é o candidato natural a virar microsserviço

Um microsserviço = um bounded context" é heurística comum (não regra absoluta)

DDD forneceu vocabulário estratégico que a comunidade de microsserviços adotou

▸Bloco 8 — Comparativo dos estilos7 conceitos

Base de dados

Stack tecnológica

Complexidade operacional

Times independentes

Transações ACID

Custo inicial

Custo pra evoluir sem disciplina

▸Bloco 9 — Estilos arquiteturais adicionais (menos cobrados mas úteis)22 conceitos

Cliente-Servidor

Estilo mais básico: cliente pede, servidor responde

Pode ser 2-tier (cliente + BD) ou N-tier (com servidores intermediários)

Pipes and Filters

Dados fluem através de sequência de transformações (filtros)

Cada filtro é independente, comunica via pipes (streams)

Ex: pipeline Unix (cat file | grep foo | sort | uniq), pipelines de ETL, compiladores

Event-Driven (pt.2 aprofunda)

Componentes se comunicam via eventos assíncronos

Producer emite, broker distribui, consumers reagem

Alto desacoplamento

Service-Oriented Architecture (SOA)

Precursor de microsserviços (anos 2000)

Serviços grandes, ESB centralizado, WS-* / SOAP

Governança pesada, contratos formais

P2P (Peer-to-Peer)

Sem servidor central, cada nó é cliente e servidor

Ex: BitTorrent, blockchain, IPFS

Serverless / FaaS

Funções pequenas, sem servidor gerenciado pelo dev, execução por evento

Ex: AWS Lambda, Azure Functions, GCP Cloud Functions

Autoescala, paga pelo uso, cold start é gotcha

▸Bloco 10 — Padrões arquiteturais dentro dos estilos15 conceitos

MVC (Model-View-Controller)

Model — = dados + regras

View — = renderização

Controller — = recebe input, orquestra

Origem Smalltalk (1979); usado em frameworks web (Rails, Spring MVC, Django)

MVP (Model-View-Presenter)

Variação: View passiva, Presenter faz binding manual

Comum em UI desktop e mobile

MVVM (Model-View-ViewModel)

View faz data binding com ViewModel (automatic)

Angular, WPF, SwiftUI

Broker centraliza roteamento de mensagens entre clientes e servidores

Ex: RabbitMQ, ActiveMQ (pt.2)

Componentes compartilham conhecimento numa "lousa" comum

Usado em IA, sistemas de reconhecimento de voz

▸Bloco 11 — Qualidade arquitetural (atributos não-funcionais)12 conceitos

Performance — latência, throughput

Escalabilidade — horizontal (adicionar máquinas) vs vertical (máquina maior)

Disponibilidade — % de uptime (99,9% = "3 noves")

Segurança — confidencialidade, integridade, autenticação, autorização

Manutenibilidade — facilidade de mudar

Portabilidade — rodar em ambientes diferentes

Testabilidade — facilidade de escrever/executar testes

Observabilidade — logs, métricas, traces (não está na ISO 25010 clássica, mas é padrão SRE)

Escalabilidade horizontal ↑ → consistência forte ↓ (CAP theorem, pt.2)

Desacoplamento ↑ → latência ↑ (chamadas de rede)

Flexibilidade ↑ (muitas abstrações) → simplicidade ↓

Performance ↑ (cache, denormalização) → complexidade de invalidação ↑

▸Bloco 12 — Teorema CAP (breve, aprofundado em pt.2)6 conceitos

C — onsistency — todos os nós veem o mesmo dado ao mesmo tempo

A — vailability — sistema sempre responde

P — artition tolerance — funciona apesar de falhas de rede

Bancos SQL tradicionais → CP

DynamoDB, Cassandra, Riak → AP

MongoDB, ZooKeeper → configurável

▸Bloco 13 — Anti-padrões clássicos6 conceitos

Big Ball of Mud

Distributed Monolith

Vendor Lock-in

Chatty Interface

Anemic Domain Model

Golden Hammer

▸Ganchos pro JM5 conceitos

Sua experiência em Laravel/Django/FastAPI já é MVC + camadas

DDD é onde a maioria dos devs trava porque parece abstrato

Alter/Lumiz/EmiteAPI

Hexagonal + DDD é o combo que empresas maduras usam (Nubank, Zup) — vale saber

FGV ama distinção Entity × VO e "smart endpoints, dumb pipes" (microsserviços × SOA)

▸30-arquitetura-pt2196 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 196⚪

▸Bloco 1 — Arquitetura Event-Driven (EDA)17 conceitos

Producer / Publisher — emite eventos (ex: PedidoConfirmado)

Broker / Message Bus — recebe, armazena, distribui (RabbitMQ, Kafka, ActiveMQ, SNS/SQS)

Consumer / Subscriber — reage aos eventos

Choreography (coreografia)

Orchestration (orquestração)

Desacoplamento temporal — producer não espera consumer estar vivo

Desacoplamento espacial — producer não conhece consumers

Escala independente — consumer lento não trava producer

Múltiplos consumers — mesmo evento consumido por N serviços (auditoria, notificação, analytics)

Resiliência — broker segura mensagem se consumer cair

Consistência eventual — resultado propaga em N ms

Debug difícil — fluxo não é linear, precisa de tracing distribuído

Ordenação de eventos — não é trivial (ver Kafka partitions)

Duplicação — mensagem pode chegar 2x (idempotência obrigatória)

Event — fato passado, imutável (PedidoConfirmado) — pode ter N consumers

Command — ordem imperativa (ConfirmarPedido) — 1 handler específico

Query — pergunta sem efeito colateral (BuscarPedido) — retorna dado

▸Bloco 2 — Mensageria — modelos e garantias18 conceitos

1 mensagem → 1 consumer (competing consumers para escala)

Ex: PedidoParaProcessar na fila pedidos.processar, N workers, cada msg vai pra 1

RabbitMQ default, ActiveMQ, SQS

1 mensagem → N subscribers

Ex: PedidoConfirmado publicado, notificação + BI + estoque consomem cada um

Kafka topics, RabbitMQ exchange fanout, SNS

Log distribuído append-only, particionado

Consumer groups = balanceamento entre workers do mesmo grupo

Retenção configurável (não some após consumir — reprocessável)

Ordem garantida por partição, não globalmente

Alta vazão, throughput altíssimo (Netflix, Uber, LinkedIn origem)

Broker AMQP tradicional

Exchange (direct, fanout, topic, headers) → Queue → Consumer

Push model (broker empurra); DLQ nativa; retry com delays

Baixa latência por mensagem, ótimo para RPC assíncrono

Garantias de entrega

Dead Letter Queue (DLQ)

Outbox Pattern (transactional outbox)

▸Bloco 3 — CQRS (Command Query Responsibility Segregation)11 conceitos

Command side (write)

Query side (read)

Sincronização — quando write muda, dispara evento; read side atualiza sua projeção

CQRS simples

CQRS com BD separado

Escala leitura e escrita independente (95% dos apps leem muito mais que escrevem)

Cada lado otimizado pro seu caso (write=integridade, read=performance)

Combina naturalmente com Event Sourcing (write emite eventos, read reconstrói)

Complexidade grande — 2 modelos, sincronização, consistência eventual

Overkill — pra CRUD simples

Time precisa de maturidade

▸Bloco 4 — Event Sourcing8 conceitos

Auditoria natural — todo histórico está lá

Time travel — reconstruir estado em qualquer ponto do passado

Combina com CQRS — write side grava eventos, read side monta projeções

Debug — replay do bug em dev

Schema evolution — de eventos é doloroso (evento imutável, mas versão do schema muda)

Consultas ad-hoc — exigem projeções pré-construídas (queries no event log são caras)

Snapshots — necessários pra performance (não replay do zero sempre)

Mudança mental grande pro time

▸Bloco 5 — Saga Pattern (transações distribuídas)13 conceitos

Dois estilos

Cada serviço emite evento; próximo serviço reage

Sem coordenador central

Simples pra fluxos curtos; caos pra fluxos longos

Ex: PedidoCriado → Estoque reage → emite EstoqueReservado → Pagamento reage →

Um orquestrador (Saga Coordinator) chama cada serviço em ordem, decide compensações

Fluxo explícito, fácil de visualizar/debugar

Central de falha (mas pode ser stateful e resiliente)

Ex: SagaCheckout chama Pedido, Estoque, Pagamento; se Pagamento falha, chama compensações

Compensating Transaction

NÃO é rollback ACID

Semânticas de negócio

Precisa ser **idempotente

▸Bloco 6 — API Gateway17 conceitos

Routing — /pedidos/ → serviço-pedido, /pagamentos/ → serviço-pag

Auth / AuthZ — validar JWT/OAuth, injetar identidade downstream

Rate limiting — throttling por cliente/rota

Request/response transformation — normalizar formatos, filtrar campos

Aggregation — combinar chamadas de N backends numa resposta única

SSL termination — HTTPS no gateway, HTTP interno

Logging / observability — ponto único pra métricas de entrada

Cache — respostas cacheáveis

Kong, Traefik, AWS API Gateway, Google Apigee

Spring Cloud Gateway (Java, Spring ecosystem)

Netflix Zuul (histórico, aposentado em favor do Gateway reactivo)

KrakenD, Tyk

Variação do API Gateway: um gateway por tipo de cliente (mobile, web, IoT)

Cada BFF otimizado pro cliente (dados/latência)

Origem SoundCloud (2015)

API Gateway — = ponto de entrada externo (norte-sul)

Service Mesh — = comunicação interna entre serviços (leste-oeste)

▸Bloco 7 — Service Mesh14 conceitos

Data plane — os sidecars (tipicamente Envoy) que interceptam tráfego

Control plane — orquestra configuração, políticas, telemetria (ex: Istiod no Istio)

mTLS — criptografia mútua entre serviços, sem código

Traffic management — canary release, blue/green, weighted routing, mirroring

Resilience — retry, timeout, circuit breaker declarativos

Observability — traces distribuídos, métricas de latência/erro sem instrumentar o código

Security policy — quem pode chamar quem (AuthorizationPolicy)

Rate limiting — interno

Istio — (Google/IBM/Lyft) — mais completo, mais complexo

Linkerd — (Buoyant) — mais simples, focado em Kubernetes

Consul Connect — (HashiCorp)

AWS App Mesh

Ganha: código do serviço fica limpo (só lógica de negócio)

Perde: complexidade operacional gigante (control plane, versões de sidecar, debug em 2 processos)

▸Bloco 8 — Patterns de Resiliência (Release It! — Nygard)23 conceitos

Circuit Breaker

Análogo ao disjuntor elétrico

Evita cascata — serviço fora do ar deixa de consumir threads da aplicação chamadora

Bibliotecas: Resilience4j (Java, sucessor Hystrix), Polly (.NET)

Tenta novamente após falha transiente

Exponential backoff — espera crescente entre tentativas (1s, 2s, 4s...)

Idempotência obrigatória — retry num POST não-idempotente cria duplicata

Toda chamada externa DEVE ter timeout

Evita threads bloqueadas indefinidamente

Regra da propagação: — timeout do chamador ≥ soma dos timeouts dos chamados

Bulkhead (anteparo)

Isola recursos: 1 pool de threads/conexões por dependência externa

Falha numa dependência não consome todo o pool geral

Analogia: compartimentos estanques de navio

Rate Limiter / Throttling

Limita chamadas por unidade de tempo

Protege serviço de sobrecarga (self-preservation)

Client-side (evita esgotar cota) ou server-side (protege servidor)

Se dependência falha, retornar valor default/cache/degradado

Exemplo: "recomendações" falhou → retorna lista genérica; não quebra a tela

Consumer sinaliza pro producer "estou lento, diminui

Reactive Streams (Java, RxJava, Reactor) implementa como spec

Sem backpressure: producer overwhelmes consumer → OOM

▸Bloco 9 — Idempotência10 conceitos

Retry pode chegar 2x

At-least-once delivery duplica

Cliente pode re-enviar por rede lenta

GET, HEAD, PUT, DELETE, OPTIONS, TRACE — idempotentes por spec

POST, PATCH — não-idempotentes por spec (embora PATCH possa ser projetado idempotente)

Idempotency-Key header

Chave natural — se dá pra deduplicar pelo dado (email único), rejeitar duplicata

Guardar message_id já processado (Redis, tabela processed_messages)

Antes de processar, checar se já foi processado

Combinado com at-least-once = exactly-once semântico

▸Bloco 10 — Escalabilidade — vertical vs horizontal11 conceitos

Máquina maior (CPU, RAM)

Simples, sem mudança de código

Limite físico e caro (dobrar CPU ≠ dobrar preço)

Single point of failure

Mais máquinas iguais, load balancer distribui

Escala teoricamente infinita

Exige stateless (ou state externalizado)

Complexidade: sync de sessão, cache distribuído, discovery

L4 (transporte, TCP) — rápido, sem visão HTTP

L7 (aplicação, HTTP) — pode rotear por path/header, mais features

Algoritmos: round-robin, least connections, IP hash (sticky), weighted

▸Bloco 11 — Padrões de consistência14 conceitos

Todo cliente vê o dado atualizado imediatamente após commit

Custo: coordenação (locks, 2PC) — não escala em WAN

Após parar de escrever, todas as réplicas convergem "eventualmente" (ms a segundos)

Escala; aceita janela de inconsistência

Padrão em NoSQL distribuído (Cassandra, Dynamo, Riak)

Garantia mais fraca

Comum em social feeds

Uma vez que cliente vê dado versão N, nunca vê versão < N depois

Se A causou B, todos veem A antes de B

CAP: em partição, escolhe C ou A

PACELC (Abadi, 2010): sem partição (Else), escolhe Latency ou Consistency

Ex: Cassandra = PA/EL (aceita eventual sempre, otimiza latência)

Ex: MongoDB = PA/EC (aceita eventual em partição, prefere consistência sem partição)

Ex: HBase = PC/EC (sempre prefere consistência)

▸Bloco 12 — Padrões complementares (frequentes na prova)26 conceitos

Strangler Fig (Strangler Pattern) — Fowler

Estratégia de migração gradual de legado

Novo sistema cresce em volta do velho, interceptando funcionalidades uma a uma

Analogia: figueira mata árvore lentamente

Um proxy/gateway roteia partes pro novo, resto pro legado

Sem big bang rewrite

Backends for Frontends (BFF)

1 backend por tipo de cliente (mobile, web, TV)

Cada BFF otimizado pra necessidades do cliente

SoundCloud, Netflix originaram

Sidecar Pattern (não confundir com Service Mesh)

Processo auxiliar deployado junto ao serviço (mesmo pod K8s)

Faz cross-cutting: logging, config reload, proxy

Service Mesh — = um caso especial de sidecar (proxy Envoy)

Sidecar como padrão geral existe antes do mesh

Ambassador Pattern

Sidecar que atua como proxy PARA fora (chamadas do serviço → dependência externa)

Encapsula retry, timeout, transformação

Simplifica código do serviço

Anti-corruption Layer (ACL) — visto no pt.1

Camada tradutora entre bounded contexts ou entre novo × legado

Aparece de novo aqui porque é aliado do Strangler

Materialized View / Read Model

View pré-computada pra query rápida

Atualiza via evento quando dado muda

Aparece com CQRS

▸Bloco 13 — Deploy patterns (bônus, aparece raramente)5 conceitos

2 ambientes idênticos (blue = atual, green = novo). Chaveia LB. Rollback = trocar de volta

Deploy pra % pequena de tráfego (5%, 20%, 100%). Observa métricas antes de aumentar

Substitui instâncias uma por uma (default K8s Deployment)

Feature Flag / Toggle

Código novo em produção mas escondido atrás de flag. Ativação separada de deploy

▸Bloco 14 — Anti-padrões avançados7 conceitos

Distributed Monolith

God Gateway

Chatty microservices

Shared Database

Sync everywhere

Missing observability

Pet servers

▸Ganchos pro JM2 conceitos

aastera-connect

CAP você já sabe — do pt.1; PACELC é o próximo nível — decorar "L ou C else (sem partição)"

▸31-frontend188 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 188⚪

▸Bloco 1 — SPA vs MPA (definições e trade-offs)18 conceitos

MPA (Multi-Page Application) — modelo clássico

Cada navegação = request completo ao servidor → HTML novo

Server-rendered (JSP, JSF, Rails, Django templates, PHP)

Simples, SEO natural, primeiro carregamento rápido

Navegação interna lenta (page reload full)

SPA (Single-Page Application) — carrega 1 vez, JS assume

Primeiro request retorna HTML "casca" + bundle JS

JS controla roteamento (History API), busca dados via fetch/AJAX

Navegação interna sem reload = UX fluida

Primeiro carregamento pesado (bundle grande), SEO desafio (crawler precisa executar JS)

Frameworks: React, Vue, Angular, Svelte

SSR (Server-Side Rendering)

SSG (Static Site Generation) — HTML pré-gerado em build, servido de CDN (Gatsby, Next.js SSG, Astro)

ISR (Incremental Static Regeneration) — SSG que se atualiza sob demanda (Next.js)

Islands Architecture — HTML estático + "ilhas" de JS interativo (Astro, Fresh)

Blog/marketing/docs → SSG (rápido, SEO, barato)

Painel administrativo interno → SPA (interatividade máxima, SEO irrelevante)

E-commerce/portal público → SSR (SEO + interatividade)

▸Bloco 2 — Vue.js10 conceitos

Single File Component (SFC) — arquivo .vue com <template>, <script>, <style scoped>

Reactive data — mudança em data re-renderiza automaticamente (proxy-based no Vue 3)

Diretivas — v-if, v-for, v-model, v-on:click (@click), v-bind:href (:href)

Composition API

Options API

Two-way binding — com v-model (açúcar sintático de :value + @input)

Vue Router — SPA routing

Pinia — state management (sucessor do Vuex)

Vite — build tool default (criado por Evan You também)

Nuxt — meta-framework SSR/SSG (equivalente ao Next.js do React)

▸Bloco 3 — Angular11 conceitos

AngularJS (1.x) — deprecated. Não confundir com Angular moderno

Angular (2+) — framework completo (não biblioteca; opinionado; tudo incluso)

TypeScript — obrigatório

Módulos NgModule — organizam a app (Angular 14+ pode ir standalone components sem NgModules)

Components — com @Component({ selector, template, styles })

Directives — estruturais (ngIf, ngFor) e de atributo (ngClass, ngStyle)

Services + Dependency Injection — DI nativa e forte (annotations @Injectable())

RxJS Observables — coração da comunicação assíncrona (não Promises)

Angular CLI — (ng generate, ng build, ng test) — ferramenta oficial pesada

Change detection — por zonas (Zone.js) ou zoneless (17+)

Angular Router

▸Bloco 4 — React10 conceitos

Componentes funcionais — com Hooks (padrão moderno, desde 2019 · React 16.8)

JSX — sintaxe HTML-in-JS (return <div>{count}</div>)

Virtual DOM — árvore in-memory, diff antes de mexer no DOM real

One-way data flow — props descem, eventos sobem (não tem two-way binding nativo tipo Vue)

Class components — legado ainda em código antigo; novo código = funcional + hooks

Server Components (React 18+) — renderização no servidor, zero JS pro cliente (Next.js App Router)

Routing: React Router, **TanStack Router

State: Redux Toolkit, Zustand, Jotai, TanStack Query (server state)

Forms: React Hook Form, **Formik

Meta-framework SSR/SSG: Next.js (o padrão de facto), Remix, **Gatsby

▸Bloco 5 — Comparativo Vue × Angular × React8 conceitos

Sintaxe UI

Data binding

Estado global

SSR meta-fw

Empresas típicas

Time novato + preciso entregar rápido → **Vue

Time grande + longa manutenção + tudo padronizado → **Angular

Máxima flexibilidade + ecossistema gigante + montar stack → **React

▸Bloco 6 — SSR / CSR / SSG / ISR28 conceitos

CSR (Client-Side Rendering) — SPA clássica

HTML mínimo + bundle JS → cliente renderiza tudo

Primeiro carregamento lento; navegação interna rápida

SEO custa esforço (SSR fallback, prerender, hydration)

SSR (Server-Side Rendering) — HTML pronto do servidor

Servidor executa framework, renderiza HTML, envia pronto

Cliente "hidrata" o HTML (attach de event listeners)

FCP/LCP melhores; SEO natural

Custo: servidor renderiza cada request (cache ajuda)

Ferramentas: Next.js (React), Nuxt (Vue), **Angular Universal

SSG (Static Site Generation) — HTML em build time

Toda página gerada uma vez no deploy

Servido de CDN (S3, Cloudflare, Netlify)

Rapidíssimo, escala infinitamente, barato

Custo: rebuild pra atualizar conteúdo (build de 10k páginas pode levar minutos)

Ferramentas: Gatsby, Astro, Next.js SSG, Hugo, **Jekyll

ISR (Incremental Static Regeneration) — meio-termo

SSG que re-gera páginas sob demanda em background

Cliente vê versão cached, próxima request pega a nova

Next.js originou esse modelo

Islands Architecture — HTML estático + "ilhas" de JS

Página é HTML servido do CDN; componentes interativos são "ilhas" que hidratam separadamente

Reduz JS drasticamente pro cliente

Ferramentas: Astro (líder), Fresh (Deno), **Marko

Conteúdo raramente muda + SEO → SSG (blog, docs, marketing)

Conteúdo dinâmico + SEO → SSR (e-commerce, portal)

Dashboard atrás de login → CSR (SEO irrelevante)

Marketing com pouco JS → Islands (Astro)

▸Bloco 7 — PWA (Progressive Web App)12 conceitos

Cache First — offline-first (assets estáticos)

Network First — fresh-first, cache como fallback (dados dinâmicos)

Stale While Revalidate — cache imediato + atualiza em background

Network Only — / Cache Only — nunca cache / só cache

install — cache inicial de assets

activate — limpa caches antigos

fetch — intercepta cada request

Só assume controle após reload da página — (ou clients.claim())

Push Notifications — (via Push API + Service Worker)

Background Sync — retry fila de requests quando volta a rede

Web Share API — compartilhar com apps nativos

File System Access API — ler/escrever arquivos locais (Chrome only)

▸Bloco 8 — Cookies + CORS13 conceitos

Cookies (RFC 6265 + 6265bis)

Secure — só transmitido em HTTPS

SameSite — controla envio em requisições cross-site (CSRF defense)

Domain — a que domínio pertence; sem prefixo . = só o host exato

Path — só envia em URLs sob esse path

Max-Age — ou Expires — TTL; sem = session cookie (some ao fechar navegador)

CORS (Cross-Origin Resource Sharing)

Browser envia OPTIONS antes do request real

Servidor responde autorizando

Só então browser envia o PUT real

Cliente: fetch(url, { credentials: 'include' })

Servidor: Access-Control-Allow-Credentials: true

Origin NÃO pode ser * — tem que ser explícito

▸Bloco 9 — CSP + SRI + Mixed Content11 conceitos

CSP (Content Security Policy)

default-src — fallback pra todas as outras

script-src — origens permitidas pra <script>

style-src — origens pra <style> e stylesheets

img-src / font-src / connect-src — imagens / fontes / fetch/XHR

frame-ancestors 'none'

Nonce — ou hash — permitir script inline específico sem 'unsafe-inline'

SRI (Subresource Integrity)

Mixed Content

Passivo (imagem, vídeo) — carrega mas alerta no console

Ativo (JS, CSS, iframe, XHR) — **bloqueia

▸Bloco 10 — Web Storage: Cookie vs localStorage vs sessionStorage vs IndexedDB2 conceitos

JS malicioso (XSS) lê localStorage.getItem('token') trivial

Cookie HttpOnly é infinitamente melhor pra auth (mas exige CSRF defense)

▸Bloco 11 — Web APIs modernas18 conceitos

Service Worker

Web Workers

Handshake HTTP inicial (Upgrade: websocket), depois protocolo binário próprio

Ambos lados podem enviar sem espera

Usado em: chat, notificação real-time, jogos multiplayer, colaboração ao vivo

Server-Sent Events (SSE)

Servidor mantém conexão HTTP aberta e envia data: xxx\n\n

Reconexão automática, Last-Event-ID header, sem lidar com protocolo binário

Mais simples que WebSocket quando só precisa broadcasting servidor→cliente (feed, notificação)

Precisa bidirecional (chat) → **WebSocket

Só empurra do servidor (feed) → **SSE

res.ok é true pra status 200-299

Erro de rede rejeita a Promise; erro HTTP (404, 500) NÃO rejeita (res.ok === false)

Suporta streams, abort via AbortController

History API

history.pushState(state, '', '/nova-url') — muda URL sem carregar

history.replaceState(...) — troca sem adicionar ao histórico

window.onpopstate — botão voltar/avançar

▸Bloco 12 — Web Vitals + Performance15 conceitos

LCP** (Largest Contentful Paint)

INP** (Interaction to Next Paint)

CLS** (Cumulative Layout Shift)

FCP — (First Contentful Paint) — primeiro pixel renderizado

TTFB — (Time to First Byte) — servidor respondeu o HTML

TTI — (Time to Interactive) — página respondendo a input

TBT — (Total Blocking Time) — soma de main thread bloqueada

Code splitting — bundle dividido em chunks, carrega sob demanda (React.lazy, import())

Lazy loading — <img loading="lazy">, <iframe loading="lazy">

Preload / Preconnect — <link rel="preload">, <link rel="preconnect"> pra recursos críticos

Tree shaking — bundler remove código não usado (ES modules necessário)

Compression — Brotli (melhor que gzip pra texto)

HTTP/2 e HTTP/3 — multiplexing, sem head-of-line blocking

Image formats — WebP, AVIF (30-50% menores que JPEG)

content-visibility: auto — CSS moderno que pula render de off-screen

▸Bloco 13 — HTML5 semântico + a11y (WAI-ARIA)19 conceitos

Tags semânticas HTML5

<header>, <footer>, <nav>, <main> (só UM por página), <section>, <article>, <aside>

<figure> + <figcaption>, <time datetime="2026-08-19">

<details> + <summary> — accordion nativo

<dialog> + .showModal() — modal nativo

WAI-ARIA (Web Accessibility Initiative — Accessible Rich Internet Applications)

role="button|dialog|menu|tab|listbox|..." — quando semântica HTML não cobre

aria-label="Fechar" — texto acessível quando não há texto visível

aria-labelledby="id" — referencia texto de outro elemento como label

aria-describedby="id" — descrição adicional

aria-hidden="true" — esconde de leitores de tela

aria-live="polite|assertive" — anuncia mudanças dinâmicas (chat, notificação)

aria-expanded="true|false" — estado de accordion/dropdown

aria-current="page|step" — item atual em navegação

WCAG (Web Content Accessibility Guidelines) — 4 princípios (POUR)

P — erceivable — texto alt em imagem, contraste, legendas em vídeo

O — perable — navegável por teclado, sem armadilha de foco

U — nderstandable — linguagem clara, mensagens de erro específicas

R — obust — funciona em tecnologias assistivas

▸Bloco 14 — CSS moderno9 conceitos

Menu horizontal, alinhar botões numa linha → **Flexbox

Layout de página inteira (header/sidebar/main/footer) → **Grid

Coexistem — Grid pra macro, Flex pra micro

Custom Properties (variáveis CSS)

Herdadas pela árvore (diferente de vars do preprocessador SASS/LESS)

Mudam em runtime (JS: element.style.setProperty('--cor-primary', 'red'))

Base pra dark mode dinâmico

Container Queries (2023)

:has() — parent selector (2023)

▸Ganchos pro JM4 conceitos

MandaAí — (Flutter) tem BFF pattern (delivery + web) — cai perfeitamente aqui

Aastera Connect / Skynet ERP

Alter Copilot

CSP + CORS — são armadilha certa em prova de nível superior — decorar preflight OPTIONS

▸3️⃣Tier 3 — Dev específicoJava/Spring/JEE4 temas · 20 tópicos

▸Java moderno2 tópicos

▸09-generics26 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 26⚪

▸Bloco 2 — Sintaxe básica: classes e interfaces genéricas3 conceitos

S, U, V

Type parameter (parâmetro de tipo) — o <T> na DECLARAÇÃO da classe

Type argument (argumento de tipo) — o <String> na INSTANCIAÇÃO/uso

▸Bloco 5 — Wildcards: `?`, `? extends T`, `? super T`4 conceitos

List<? extends T>

List<? super T>

Type parameter <T>

Wildcard ? — quando o tipo é usado UMA VEZ, é anônimo, você não precisa nomear

▸Bloco 6 — PECS: Producer Extends, Consumer Super (Joshua Bloch)7 conceitos

Se o parâmetro PRODUZ valores de T (você lê T dele) → ? extends T

Se o parâmetro CONSOME valores de T (você escreve T nele) → ? super T

Se AMBOS (lê e escreve) → tipo exato T sem wildcard

Método que só percorre a lista pra somar/imprimir

Método que só adiciona à lista

Método que lê E escreve

Método que aceita "qualquer coisa

▸Bloco 10 — Arrays vs Generics: por que não convivem2 conceitos

Reificação em runtime

Verificação de tipo em escrita

▸Bloco 11 — Raw types (legado) e unchecked warnings2 conceitos

List (raw)

List<?> (wildcard)

▸Bloco 12 — Heap pollution3 conceitos

Nunca misturar raw type com generic

Se precisar de varargs genérico, use @SafeVarargs e certifique-se de NÃO escrever no array e NÃO…

Prefira coleções (List<T>) a arrays quando o tipo é genérico

▸Ganchos pro JM5 conceitos

Você já USA generics todo dia em Java

PECS é a única sigla que precisa MEMORIZAR

FGV ama as proibições da erasure

Se cair questão de código longo, procure o wildcard e aplique PECS mentalmente antes de olhar as al…

Bridge methods e heap pollution são conteúdo de "cauda

▸10-java-funcional-streams-lambda111 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 111⚪

▸Bloco 2 — Lambda expressions — sintaxe9 conceitos

Sem parâmetros

Um parâmetro (sem parênteses)

Múltiplos parâmetros

Corpo com bloco

Target typing

Variável local: precisa ser effectively final (Java 8+)

Variável de instância (campo): sem restrição (pode ser mutável)

Variável estática (static field): sem restrição

this dentro

▸Bloco 3 — Functional interfaces (`java.util.function`)14 conceitos

Function<T,R>

BiFunction<T,U,R> — apply(T, U) retorna R

BiPredicate<T,U> — test(T, U) retorna boolean

BiConsumer<T,U> — accept(T, U) sem retorno

(Não há BiSupplier — sem entradas, faria contra a semântica.)

UnaryOperator<T> extends Function<T,T> — ex.: x -> x * 2

BinaryOperator<T> extends BiFunction<T,T,T> — ex.: (a,b) -> a + b (usada em reduce)

IntFunction<R>, IntPredicate, IntConsumer, IntSupplier, IntUnaryOperator, `IntBinaryOpera…

ToIntFunction<T> — int applyAsInt(T t) — converte objeto em primitivo int

Idem para Long e Double

Runnable — void run()

Callable<V> — V call() throws Exception

Comparator<T> — int compare(T a, T b) (sim, tem 1 abstrato + N default/static desde Java 8)

ActionListener (Swing), Runnable (Thread)

▸Bloco 4 — Method references (os 4 tipos)6 conceitos

Método estático

Método de instância de OBJETO específico

Método de instância de TIPO arbitrário

Quando precisa transformar o argumento antes de passar: x -> foo(x + 1) — não vira Foo::foo

Quando a lambda captura variável local: x -> foo(x, base) — precisa manter lambda

Quando o método retorna void mas o functional interface espera return: contexto muda

▸Bloco 5 — Optional (o antídoto contra `NullPointerException`)7 conceitos

Optional.of(x)

Optional.empty()

Optional.ofNullable(x)

SIM: como TIPO DE RETORNO de método que pode não ter valor a devolver

NÃO: como campo de entidade (não implementa Serializable — quebra serialização)

NÃO: como parâmetro de método (força o caller a wrappar — anti-padrão)

NÃO: como valor em Collection (use empty collection)

▸Bloco 6 — Stream API — arquitetura22 conceitos

NÃO armazena dados — flui de uma fonte

É consumido UMA vez (tenta usar de novo = IllegalStateException)

É funcional (sem side effect nas operações intermediárias)

É lazy (operações intermediárias não executam até um terminal chamar)

filter(Predicate)

map(Function)

flatMap(Function)

sorted() / sorted(Comparator)

peek(Consumer)

takeWhile(Predicate)

dropWhile(Predicate)

mapToInt/Long/Double

forEach(Consumer) / forEachOrdered(Consumer)

toArray() / toArray(IntFunction)

collect(Collector)

toList() (Java 16+)

min(Comparator) / max(Comparator)

findFirst() / findAny()

anyMatch/allMatch/noneMatch(Predicate)

Ordered × unordered: streams de List são ordered; de HashSet, unordered

Sequential × parallel: .parallel() alterna

Stateful × stateless

▸Bloco 7 — Collectors (`java.util.stream.Collectors`)8 conceitos

summingInt(ToIntFunction)

averagingInt(ToIntFunction)

summarizingInt(ToIntFunction)

minBy(Comparator) / maxBy(Comparator)

reducing(...)

teeing (Java 12+) — combina 2 collectors em um resultado

Permite null

Introduzido em

▸Bloco 8 — reduce × collect (a operação de dobra)4 conceitos

Reduzir a UM valor imutável (soma, produto, max)

Acumular em container mutável (List, Map, Set)

String concatenation

reduce sem identidade retorna Optional — porque stream vazio não tem valor a reduzir

▸Bloco 9 — Parallel streams10 conceitos

Fonte é splitable eficientemente (ArrayList, arrays, IntStream.range)

Operações são CPU-bound (não IO)

Volume de dados alto (milhares+)

Accumulator/combiner são thread-safe e associativos

Sem side effects nas operações

Fonte não-splitable (LinkedList, Iterator, Files.lines com arquivo pequeno)

Operações IO-bound (chamadas HTTP, DB) — thread bloqueia sem ganho de paralelismo real

Coleção pequena — overhead de fork/join supera ganho

Presença de side effects (contador compartilhado, HashMap não-sincronizado)

Collector não-thread-safe

▸Bloco 12 — Java funcional pós-8 (evolução até Java 21)23 conceitos

Stream.iterate(seed, hasNext, next) — versão finita com predicate

takeWhile(Predicate) / dropWhile(Predicate)

Optional.ifPresentOrElse(action, emptyAction)

Optional.or(Supplier<Optional<T>>) — encadeia optional

Optional.stream() — converte Optional em Stream de 0 ou 1 elemento

Collectors.filtering(predicate, downstream)

Collectors.flatMapping(mapper, downstream)

Collectors.toUnmodifiableList/Set/Map() — coleções imutáveis explícitas

var (não funcional, mas ajuda em lambda com tipo complexo — var f = (Function<X,Y>) ...)

Optional.isEmpty() — inverso de isPresent()

String::isBlank, String::lines, String::strip (funcionais em stream)

Collectors.teeing(down1, down2, merger) — combina 2 collectors

Stream.toList() — atalho para List IMUTÁVEL (diferente de Collectors.toList())

Stream.mapMulti(BiConsumer) — alternativa a flatMap para casos onde flatMap é ineficiente

Pattern matching for instanceof (não funcional puro, mas reduz boilerplate)

Sealed classes — controla herança (ajuda em modelagem imutável)

Records estabilizados — imutabilidade fica trivial (record Ponto(int x, int y) {})

Virtual threads (Project Loom)

Pattern matching for switch (usa em transformações funcionais)

Sequenced collections — interface SequencedCollection com getFirst, getLast, reversed

CPU-bound + volume grande → parallel stream

IO-bound → virtual threads (não parallel stream — bloqueia thread do commonPool)

Coleção imutável → Stream.toList() (16+) ou toUnmodifiableList()

▸Bloco 13 — Pegadinhas clássicas FGV (as 10 mais cobradas)4 conceitos

IntStream.range(0, 10).count() retorna long (não int)

stream.min(Comparator) e stream.max(Comparator) retornam Optional<T> (podem ser empty)

Collectors.groupingBy sem downstream retorna Map<K, List<T>> (List, não Set)

Lambdas NÃO podem lançar checked exceptions se a functional interface não declarar throws

▸Ganchos pro JM4 conceitos

Você já usou muito lambda/stream

Datar as adições

Streams primitivos

Não confundir Stream com iterador tradicional

▸Spring6 tópicos

▸18-spring-ioc-di18 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 18⚪

▸Big picture4 conceitos

IoC/DI — como padrão central

AOP — transparente via proxies

Abstração — sobre APIs de infra (JDBC, JPA, JMS...)

Modular — use só o que precisar

▸3 tipos de DI (com preferência)1 conceitos

Constructor** ⭐

▸Anotações estereótipo4 conceitos

@RestController

@Configuration

Controller → return "produtos/lista" (nome de view)

RestController → return produtoList (serializa como JSON)

▸Bean Scopes3 conceitos

singleton** ⭐ (default)

Spring singleton = 1 por container (pode ter múltiplos containers)

GoF Singleton = 1 **por JVM inteira

▸Config — 3 caminhos históricos3 conceitos

Java Config** ⭐

@Component na CLASSE, Spring cria via reflexão

@Bean em MÉTODO de @Configuration, VOCÊ cria o objeto (útil pra classes de terceiros)

▸ApplicationContext vs BeanFactory2 conceitos

Init de singletons

Ambiente/profiles

▸Spring Framework vs Spring Boot1 conceitos

Web server

▸19-spring-boot40 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 40⚪

▸Auto-configuration — o segredo4 conceitos

@ConditionalOnClass(X.class)

@ConditionalOnMissingBean(X.class)

@ConditionalOnProperty("app.x")

@ConditionalOnWebApplication

▸Starters — dependências agrupadas13 conceitos

spring-boot-starter-web

spring-boot-starter-webflux

spring-boot-starter-data-jpa

spring-boot-starter-data-jdbc

spring-boot-starter-data-mongodb

spring-boot-starter-security

spring-boot-starter-actuator

spring-boot-starter-test

spring-boot-starter-thymeleaf

spring-boot-starter-mail

spring-boot-starter-cache

spring-boot-starter-validation

spring-boot-starter-parent

▸Profiles — configurações por ambiente3 conceitos

application.yml — default (sempre carregado)

application-dev.yml — só se profile "dev" ativo

application-prod.yml — só se profile "prod" ativo

▸Actuator — endpoints de produção11 conceitos

/actuator/health

/actuator/info

/actuator/metrics

/actuator/env

/actuator/beans

/actuator/mappings

/actuator/loggers

/actuator/threaddump

/actuator/heapdump

/actuator/httptrace

/actuator/shutdown

▸Embedded server2 conceitos

Tomcat — (default do starter-web)

Netty — (só WebFlux)

▸Spring Initializr1 conceitos

https://start.spring.io

▸@ConfigurationProperties (config tipada)4 conceitos

Type-safe (int, boolean, LocalDate, List, Map)

Validação com Bean Validation (@Validated + @NotBlank)

Autocomplete no IDE (com spring-boot-configuration-processor)

Refactor-friendly

▸Spring Boot Admin ≠ Actuator2 conceitos

Actuator — → endpoints REST embutidos na SUA app (/actuator/*)

Spring Boot Admin

▸20-spring-mvc-rest46 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 46⚪

▸@Controller vs @RestController1 conceitos

Anotação implícita

▸RequestMapping + shortcuts HTTP3 conceitos

@GetMapping("/x")

@DeleteMapping

@PatchMapping

▸Parâmetros de entrada — 4 fontes5 conceitos

@PathVariable

@RequestParam

@RequestHeader

@PathVariable = parte da URL (RESTful: identifica recurso)

@RequestParam = query string (filtros, paginação)

▸ResponseEntity — controle fino da resposta9 conceitos

ResponseEntity.ok(body) → 200

ResponseEntity.created(uri).body(x) → 201 + Location

ResponseEntity.noContent().build() → 204

ResponseEntity.badRequest().body(erro) → 400

ResponseEntity.notFound().build() → 404

ResponseEntity.status(HttpStatus.X).body(y) → qualquer código

POST criando — → 201 Created + Header Location

DELETE bem-sucedido — → 204 No Content (sem body)

GET recurso inexistente — → 404 Not Found

▸Exception handling — 3 níveis3 conceitos

Nível 1 · @ExceptionHandler local

Nível 2 · @ControllerAdvice + @ExceptionHandler (GLOBAL)

Nível 3 · @ResponseStatus na própria exceção

▸Validation (Bean Validation + @Valid)2 conceitos

@Valid — do Jakarta Bean Validation (padrão)

@Validated — do Spring, suporta grupos de validação (ex: @Validated(OnCreate.class))

▸Content Negotiation (revisão Ex 14)4 conceitos

Cliente Accept: application/json → JSON

Cliente Accept: application/xml → XML (se Jackson-dataformat-xml no classpath)

Cliente Accept: text/plain → **406 Not Acceptable

Cliente manda `Content-Type

▸Checklist FGV — pegadinhas prováveis13 conceitos

[ ] @Controller sem @ResponseBody → 404 (view não encontrada), NÃO JSON

[ ] @RestController = @Controller + @ResponseBody

[ ] @RequestParam default é required=true → 400 se ausente

[ ] POST criando recurso deve retornar **201 Created + Header Location

[ ] DELETE bem-sucedido → 204 No Content (sem body)

[ ] Accept header incompatível → **406 Not Acceptable

[ ] Content-Type header incompatível → **415 Unsupported Media Type

[ ] @ExceptionHandler local só pega exceção do próprio controller

[ ] @ControllerAdvice = handler GLOBAL (aplica a todos controllers)

[ ] @ResponseStatus na exceção = shortcut pra status automático

[ ] WebClient é o recomendado desde Spring 5 (RestTemplate = manutenção)

[ ] Shortcuts (@GetMapping etc.) desde Spring 4.3 (2016)

[ ] @Valid (Jakarta) vs @Validated (Spring, suporta grupos)

▸Regressões pra vigiar (do CADERNO)2 conceitos

Consumes/Produces vs Content-Type/Accept

Idempotência — (Ex 14): GET/PUT/DELETE idempotentes; POST não; PATCH condicional

▸Ganchos internos4 conceitos

Ex 11 Servlet

Ex 14 JAX-RS

Ex 16 Bean Validation: — @Valid reusado — mesmas anotações (@NotNull, @Size, @Email)

Ex 18 IoC/DI

▸21-spring-data-jpa15 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 15⚪

▸Query Methods — derivação a partir do nome9 conceitos

And, Or

LessThan, GreaterThan, LessThanEqual, GreaterThanEqual

Like, NotLike

Containing, StartingWith, EndingWith

In, NotIn

IsNull, IsNotNull

True, False

OrderBy...Asc/Desc

First, Top, TopN, FirstN

▸@Query — quando o naming não dá conta1 conceitos

Uso típico

▸N+1 problem e @EntityGraph1 conceitos

O problema clássico — pega quase todo dev iniciante em ORM

▸Transações — @Transactional1 conceitos

REQUIRED (default)

▸Regressões do CADERNO relacionadas (revisar antes do quiz)3 conceitos

JPA Detached

JPA spec/impl

Rollback checked vs unchecked — mesmo padrão do EJB (Ex 11)

▸22-spring-security31 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 31⚪

▸Autenticação — mecanismos6 conceitos

Form Login (default)

HTTP Basic

JWT (Bearer Token) — padrão APIs REST modernas

Header — {"alg":"HS256","typ":"JWT"} — algoritmo de assinatura

Payload (claims) — {"sub":"user123","exp":1699999999,"roles":["USER"]} — dados do usuário

OAuth2 / OpenID Connect

▸UserDetailsService — de onde vêm os usuários3 conceitos

InMemoryUserDetailsManager (só pra testes/demo)

JdbcUserDetailsManager (schema padrão do Spring)

Custom UserDetailsService (JPA/MongoDB/qualquer coisa) — o que se usa em prod

▸PasswordEncoder — hash de senha7 conceitos

NoOpPasswordEncoder

MessageDigestPasswordEncoder (MD5, SHA-1)

StandardPasswordEncoder (SHA-256)

BCryptPasswordEncoder

Argon2PasswordEncoder

Pbkdf2PasswordEncoder

DelegatingPasswordEncoder

▸Autorização — expressões5 conceitos

Method-level security

Role vs Authority — pegadinha FGV

hasRole("ADMIN") → busca ROLE_ADMIN (Spring adiciona o prefixo automaticamente)

hasAuthority("ROLE_ADMIN") → busca literalmente ROLE_ADMIN (você precisa incluir o prefixo)

hasAuthority("SCOPE_write") → OAuth2/JWT scopes

▸AuthenticationManager, ProviderManager, Providers4 conceitos

AuthenticationManager — interface principal, um método authenticate(Authentication)

ProviderManager — implementação default, delega para lista de providers

DaoAuthenticationProvider — provider padrão que usa UserDetailsService + PasswordEncoder

SecurityContextHolder — armazena o Authentication da requisição atual (ThreadLocal por default)

▸CSRF (Cross-Site Request Forgery)2 conceitos

✅ APIs REST stateless (sem sessão, autenticadas por JWT/token)

❌ App web tradicional com formulários e sessão HTTP — MANTER

▸Session vs Stateless — decisão de arquitetura1 conceitos

Uso típico

▸Regressões do CADERNO relacionadas3 conceitos

JWT confusão com criptografia

Autenticação vs Autorização

Ganchos com OWASP Top 10

▸23-spring-cloud40 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 40⚪

▸Big picture — o problema que Spring Cloud resolve8 conceitos

Arquitetura de microsserviços

Onde estão os outros serviços? (IPs mudam)

Como manter configs sincronizadas entre N serviços

Como chamar outros serviços sem repetir HTTP boilerplate

Como não cascatear falhas quando um serviço fica lento

Como expor uma "porta única" pra fora, roteando pra N serviços internos

Como rastrear uma requisição que passa por 5 microsserviços

Como comunicar assíncrono entre serviços

▸Componentes principais (memorizar as siglas — cai FGV)20 conceitos

Spring Cloud Config — configuração centralizada

Service Discovery — Eureka (Netflix)

OpenFeign — cliente HTTP declarativo

Circuit Breaker — Resilience4j (era Hystrix)

Conta falhas nos últimos N segundos

Se ultrapassar limiar → abre o circuito (curto-circuito imediato, sem chamar B)

Após timeout → tenta meio-aberto (permite 1 chamada de teste)

Se ok → fecha de novo

Retry — tentar novamente N vezes com backoff

Rate Limiter — limitar N chamadas por segundo

Bulkhead — isolar chamadas em pools separados (uma cair não afeta outra)

Time Limiter — timeout explícito

Spring Cloud Gateway — API Gateway (era Zuul)

Roteamento (path → serviço)

Autenticação centralizada (validar JWT antes de rotear)

Rate limiting global

Logging/tracing

Retries e circuit breaker global

Distributed Tracing — Sleuth + Zipkin

Spring Cloud Stream — mensageria abstraída

▸Padrões arquiteturais relacionados (podem cair FGV)12 conceitos

Service Registry / Discovery

API Gateway

Externalized Configuration

Circuit Breaker

Retry / Bulkhead / Rate Limit

Distributed Tracing

Client-Side Load Balancing

Asynchronous Messaging

CQRS — (Command Query Responsibility Segregation)

Event Sourcing — (auditoria via stream de eventos)

Saga — (transações distribuídas via mensageria + compensação)

Strangler Fig — (migração gradual de monolito pra microsserviços)

▸JEE9 tópicos

▸11-servlet-jsp17 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 17⚪

▸Lifecycle Servlet (decoreba FGV)3 conceitos

init(ServletConfig)

service(req, resp)

doGet / doPost /

▸Forward vs sendRedirect — a pegadinha número 15 conceitos

Request/response

URL na barra

Request scope

Pode ir p/ URL externa

Uso típico

▸JSP vs Servlet vs EL vs JSTL3 conceitos

Scriptlet** <% ... %>

EL** ${obj.prop}

JSTL** <c:if> <c:forEach>

▸web.xml vs @WebServlet5 conceitos

@WebServlet(urlPatterns = "/ola") é o default

web.xml continua pra config global (welcome-file, error-page, filters, session-timeout)

FGV pode cobrar as duas sintaxes — reconhecer é suficiente

session.setMaxInactiveInterval(1800) — SEGUNDOS (Java)

<session-timeout>30</session-timeout> no web.xml — MINUTOS (XML)

▸Servlet Container vs Application Server1 conceitos

Tomcat + EJB

▸11b-java-web-view-panorama74 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 74⚪

▸Bloco 2 — Categorias (o que é o quê)6 conceitos

Fundação servidor

Template engines

Framework action-based (MVC)

Framework component-based

Bibliotecas de componentes JSF

Client-side compilado

▸Bloco 3 — As 3 view technologies mais cobradas: JSP × Facelets × Thymeleaf12 conceitos

Onde é padrão

Suporta scriptlets

Válido como HTML puro

Templating (layout)

Thymeleaf — sintaxe essencial (o que não tem em outro por-topico)

Natural templating — designer abre no browser sem container

HTML válido — IDE oferece autocomplete nativo

Type-safe expressions (compile-time em Spring Boot)

Nunca teve scriptlets — separação forçada de lógica/view

Padrão do Spring Boot desde 2014 → é o que a comunidade Spring moderna usa

Overhead de sintaxe verbose (th:each="x : ${xs}" vs ${xs.map(x -> ...)})

Não tem tags custom do ecossistema JSF (form/input/messages nativos)

▸Bloco 4 — Frameworks web Java — tabela histórica completa18 conceitos

Modelo mental

View padrão

Ciclo de vida

Status hoje

Struts 1.x — o que caiu (histórico FGV)

Introduzido em 2000 (Craig McClanahan, Apache) — primeiro framework MVC popular pra Java web

ActionForm — bean que carrega dados do form request (setter-per-campo)

Action — classe que estende Action; sobrescreve execute(mapping, form, req, resp)

struts-config.xml — mapping XML de URLs → Actions, forwards → JSPs

Fluxo: request → ActionServlet (único Servlet real) → RequestProcessor → Action → forward pro JSP

EOL em 2013 — Apache aposentou. Se aparecer em prova, é como "conheça o legado"

Struts 2.x — reescrita totalmente diferente

Baseado em WebWork (2007). Nome herdado, código zero em comum com Struts 1

POJO Actions

Interceptors — (chain of responsibility) — auth, validation, logging, param binding

Value Stack — (OGNL) — pilha de contextos avaliada em templates

struts.xml — config XML mais leve, mas ainda XML

Sofreu CVEs graves

▸Bloco 5 — Action-based × Component-based (a distinção fundamental)6 conceitos

Unidade lógica

Exemplos Java

Exemplos outras stacks

API/serviço REST → action-based (Spring MVC + Thymeleaf ou só JSON)

App web corporativo com muitos forms/CRUDs → JSF simplifica (bibliotecas prontas)

App SPA moderno → escolhe React/Vue/Angular no cliente, backend Spring Boot REST

▸Bloco 6 — Ciclos de vida comparados3 conceitos

Servlet (simples)

JSF (6 fases — decoreba FGV)

Spring MVC (para comparar)

▸Bloco 7 — Objetos implícitos JSP × JSF/EL4 conceitos

Tabela lado a lado

Página atual

Facelets only

9 objetos implícitos do JSP (memorizar)

▸Bloco 8 — Escopos de armazenamento em JSP/JSF2 conceitos

applicationScope

Forçar escopo específico

▸Bloco 9 — Stateless vs Stateful — a distinção conceitual3 conceitos

Como identifica cliente

Estado do usuário

As 6 constraints do REST (Fielding, 2000)

▸Bloco 10 — Formas históricas de embutir Java em JSP3 conceitos

Expression scriptlet

JSP Directive

Expression Language (EL)

▸Bloco 11 — Regra de bolso pra prova (FGV/CESPE)13 conceitos

Enunciado contém

.xhtml + fases + component

.jsp + tag libs + EL

@Controller + @RequestMapping

Action + ActionForm

<div th:text="..."> ou th:each

árvore de componentes stateful

action-based" + interceptors + POJO

value stack" + OGNL

natural templating

biblioteca de componentes JSF dominante

sucessor do Struts 1 em código zero-compatível

ViewState" + JSESSIONID + component tree

▸Ganchos pro JM4 conceitos

Este arquivo é o "mapa

Struts 1/2

6 constraints REST + Fielding 2000

9 objetos implícitos JSP

▸12-jpa-hibernate🛡️ 37 conceitos · 24🟢 8🟡 1🟠 1🔴 3⚪ · canal C 25/09

▸A · Big picture3 conceitos

JPA vs Hibernate vs ORM (spec/impl/conceito)Q1 · 25/09

EntityManager vs Session (Session extends EM)Q2 · 25/09

Analogias JPA/Hibernate/Eloquent—

▸B · Ciclo de vida da entidade5 conceitos

4 estados: NEW / MANAGED / DETACHED / REMOVEDQ3 · 25/09

Vocab legado: TRANSIENT (=NEW) / PERSISTENT (=MANAGED)esclarecido

persist() vs merge() (retorno managed novo)Q4 · 25/09

Dirty checking (snapshot + comparação)Q5 · 25/09

Flush 3 gatilhos (query / commit / manual)Q5 dúvida

▸C · Fetch strategy3 conceitos

Fetch defaults: To-One EAGER / To-Many LAZYQ6 · 25/09

LazyInitializationExceptionQ7 tocado

FlushModeType AUTO vs COMMIT—

▸D · N+1 problem6 conceitos

N+1 problem (1 query + N queries)Q7 · 25/09

JOIN FETCH (JPQL)Q8 · 25/09

@EntityGraph (attributePaths)Q8 mencionado

@BatchSize (Hibernate-específico)Q8 mencionado

Hibernate.initialize() NÃO resolve N+1Q8 · 25/09

Sintaxe JPQL (alias obrigatório, entidades ≠ tabelas)Q7 dúvida

▸E · Cascade e coleções4 conceitos

6 cascade types (PERSIST/MERGE/REMOVE/REFRESH/DETACH/ALL)Q9 · 25/09

orphanRemoval vs CascadeType.REMOVE (só órfão vs pai removido)Q9 · 25/09

PersistentBag / PersistentSet / PersistentMapesclarecido

2 remove() diferentes (Collection vs em.remove)esclarecido

▸F · Query languages3 conceitos

JPQL vs HQL — HQL é superset do JPQLQ10-I errou

Criteria API type-safe (metamodel)Q10-II · 25/09

Native SQL retorna MANAGED com createNativeQuery(sql, Class)flashcard

▸G · Transações5 conceitos

Bean-Managed (em.getTransaction().begin())—

@Transactional Spring (proxy AOP)Q11 · 25/09

Self-invocation trap (this.method() bypass proxy)Q11 · 25/09

Propagation types (REQUIRED / REQUIRES_NEW / etc)mencionado

Rollback default: só unchecked (RuntimeException/Error)Q14 · 25/09

▸H · Config e injeção7 conceitos

persistence.xml (JPA puro, obrigatório)Q12 · 25/09

Spring Boot autoconfig (dispensa XML)Q12 · 25/09

@PersistenceContext injeta EntityManagerQ13 · 25/09

@PersistenceUnit injeta EntityManagerFactoryQ13 · 25/09

EJB Stateless: pool = thread-safety (não serialização)Q13-III · 25/09

EJB tipos (@Stateless / @Stateful / @Singleton / @MessageDriven)refresh 25/09

CDI (@Inject / @Named / @RequestScoped)refresh 25/09

▸13-jsf-facelets19 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 19⚪

▸Componentes principais4 conceitos

Managed Bean** (@Named)

Facelets** (.xhtml)

EL** (#{bean.prop})

faces-config.xml

▸Facelets vs JSP como view1 conceitos

Componentes JSF

▸Escopos CDI (crescimento de vida)8 conceitos

@RequestScoped

@ViewScoped ⭐

@SessionScoped

@ApplicationScoped

@ConversationScoped

@Dependent (default)

ViewScoped: morre ao NAVEGAR pra outra view

SessionScoped: dura enquanto a sessão HTTP existir

▸View State — o preço do stateful4 conceitos

server (default) — em memória do servidor por sessão

client — em campo hidden no formulário (base64, aumenta payload)

server: — consome RAM; horizontal scaling exige sticky session ou replicação

client: — aumenta bandwidth mas stateless-friendly

▸Comparação rápida (útil pra FGV)2 conceitos

State da view

Peso conceitual

▸14-jax-rs30 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 30⚪

▸Big picture3 conceitos

Jersey — impl de referência (Eclipse; base do GlassFish)

RESTEasy — Red Hat (WildFly, Quarkus)

Apache CXF — completa, suporta SOAP também

▸Anotações de parâmetros7 conceitos

@PathParam("id")

@QueryParam("nome")

@HeaderParam("Authorization")

@CookieParam("session")

@FormParam("email")

@MatrixParam("cat")

@DefaultValue("x")

▸HTTP status codes (decoreba FGV)10 conceitos

400 — Bad Request (payload malformado)

401 — Unauthorized ⚠️ na verdade "unauthenticated" — sem credenciais

403 — Forbidden — autenticado mas sem permissão

404 — Not Found

405 — Method Not Allowed

409 — Conflict (duplicata, versão)

422 — Unprocessable Entity (validação falhou; sintaxe ok, semântica não)

429 — Too Many Requests (rate limit)

401 — = "quem é você?" (falta credencial, ou credencial inválida)

403 — = "sei quem é você, mas não pode

▸Idempotência e Segurança (CADERNO 18/07)2 conceitos

Idempotente — = múltiplas chamadas iguais têm o MESMO efeito no servidor

Seguro — = não altera estado (só leitura)

▸Bootstrap sem web.xml4 conceitos

CONTEXT — = context path do WAR

/api — = @ApplicationPath

/produtos — = @Path do resource

/42 — = @Path do método

▸HATEOAS + Richardson Maturity Model4 conceitos

Nível 0 — 1 URI, 1 método (RPC over HTTP)

Nível 1 — recursos (múltiplas URIs)

Nível 2 — verbos HTTP corretos

Nível 3 — HATEOAS ⭐ (REST "completo")

▸15-jpa-avancado⚔️ 29 conceitos · 16🟢 7🟡 0🟠 3🔴 3⚪ · canal C 25/09

▸A · Relacionamentos bidirecionais3 conceitos

Dono vs Inverso — mappedBy no inverso, FK no donoQ15 · 25/09

Setar SÓ o inverso NÃO persiste (FK grava NULL)Q16 errou · flashcard

Helper adicionar() sincroniza os 2 ladosmencionado

▸B · @ManyToMany3 conceitos

@JoinTable (joinColumns / inverseJoinColumns)Q17 tocado

Set vs List — sem @OrderColumn = DELETE ALL + INSERT ALLQ17 · 25/09

Padrão moderno: entidade intermediária explícita—

▸C · Composição (Embeddable)3 conceitos

@Embeddable = COLUNAS na tabela do dono (não tabela separada)Q18 errou · flashcard

Value objects (Endereço, Dinheiro, Período, Coordenada)—

@AttributeOverride pra renomear colunas herdadas—

▸D · Herança de entidades7 conceitos

SINGLE_TABLE (default, rápido, sujo com NULLs)Q19 · 25/09

JOINED (schema limpo, JOIN por leitura)Q19 · 25/09

TABLE_PER_CLASS (UNION polimórfico)Q19 · 25/09

@Inheritance / @DiscriminatorColumn / @DiscriminatorValueQ19 refresh

@PrimaryKeyJoinColumn (FK sub → super)refresh

@MappedSuperclass ≠ @Entity (não gera tabela)Q20 · 25/09

Query polimórfica NÃO funciona em @MappedSuperclassQ20 · 25/09

▸E · Callbacks de ciclo de vida3 conceitos

7 anotações (@Pre/@Post Persist/Update/Remove + @PostLoad)Q21 · 25/09

Rodam na tx atual; exceção causa rollbackQ21 · 25/09

@EntityListeners (extração DRY pra classe externa)mencionado

▸F · Locking (concorrência)4 conceitos

Otimista vs Pessimista (conceito + trade-offs)Q22 refresh · 25/09

@Version → WHERE version=? → OptimisticLockExceptionQ22 · 25/09

6 LockModeType (NONE/OPTIMISTIC/OPTIMISTIC_FORCE_INCREMENT/PESSIMISTIC_READ/WRITE/FORCE_INCREMENT)refresh

SELECT ... FOR UPDATE (pessimista, deadlock possível)refresh

▸G · Named Queries2 conceitos

Named Query = validada no BOOT (diferença chave vs JPQL string)Q23 errou · flashcard

@NamedQuery na entidade, uso em.createNamedQuery(...)Q23 · 25/09

▸H · Cache (2 níveis + query)4 conceitos

1º nível (persistence context) — sempre ligado, identidade Java ==Q24 · 25/09

2º nível (EMF-scoped) — opcional, @Cacheable + provider externoQ24 · 25/09

Query cache — subtipo do 2º, hint por query, invalida na escritaQ24 · 25/09

Providers 2º nível (Ehcache / Infinispan / Hazelcast / Caffeine)mencionado

▸16-jsf-primefaces24 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 24⚪

▸1. O que é PrimeFaces3 conceitos

Biblioteca de componentes JSF — open source, mais usada do mercado

Mantida pela PrimeTek (empresa turca)

Concorrentes: RichFaces (Red Hat, descontinuado 2016), IceFaces (menos usado hoje)

▸3. Componentes PrimeFaces mais cobrados9 conceitos

<p:dataTable>

<p:confirmDialog>

<p:message for="x">

<p:inputMask>

<p:inputNumber>

<p:autoComplete>

<p:fileUpload>

<p:menubar> <p:tabView> <p:accordionPanel>

<p:commandButton>

▸4. Ajax do PrimeFaces — `process` vs `update`5 conceitos

@this — só o próprio componente

@form — o form inteiro

@all — a página inteira

@none — nada

@parent — o pai direto

▸5. FacesMessage — 4 severidades4 conceitos

SEVERITY_INFO

SEVERITY_WARN

SEVERITY_ERROR

SEVERITY_FATAL

▸6. Converters e Validators — 3 caminhos3 conceitos

Built-in JSF

Bean Validation (integração JSF automática)

Custom Converter / Validator

▸17-design-patterns44 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 44⚪

▸Os 23 patterns (lista de referência)3 conceitos

Criacionais (5)

Estruturais (7)

Comportamentais (11)

▸Top 8 mais cobrados FGV16 conceitos

Singleton (criacional)

Factory Method (criacional)

Abstract Factory (criacional)

Factory Method → 1 produto por chamada, escolha por subclasse

Abstract Factory → família de produtos, escolha por família

Builder (criacional)

Adapter (estrutural)

Decorator (estrutural)

Adapter → interface DIFERENTE (traduz)

Decorator → MESMA interface (adiciona comportamento)

Observer (comportamental)

Strategy (comportamental)

Strategy → escolha EXTERNA (cliente decide qual algoritmo)

State → mudança INTERNA (objeto muda por conta própria conforme estado)

Strategy → composição (troca objeto inteiro)

Template Method → herança (subclasse preenche métodos abstratos)

▸Bônus úteis (cai menos, mas com pegadinha)5 conceitos

Facade — simplifica subsistema (≠ Adapter que traduz interface)

Composite — estrutura em ÁRVORE (Files/Directories, JSF component tree)

Command — encapsula operação. Ex: Runnable, undo, action listeners

Iterator — Java Iterator<T> + Iterable<T> (base do for-each)

Chain of Responsibility — Servlet Filters, JAX-RS filters, Spring interceptors

▸Confusões clássicas FGV (tabela oura)7 conceitos

Factory Method vs Abstract Factory

Adapter vs Decorator

Adapter vs Facade

Strategy vs State

Strategy vs Template Method

Observer vs Mediator

Proxy vs Decorator

▸Padrões arquiteturais (NÃO são GoF, mas caem)4 conceitos

Service Layer

DAO — = acesso a dados (métodos find/save/delete)

DTO — = objeto de transferência (só getters/setters, sem lógica)

Entity — = objeto de domínio (tem lógica + persistência com JPA)

▸SOLID (cai junto com patterns)4 conceitos

Strategy → O (extensível sem modificar) + D (depende de interface)

Decorator → O + I

Observer → D (subject depende de interface Observer)

Factory Method → D (invoca abstração)

▸Anti-patterns comuns (também cai)5 conceitos

Singleton abusado — → God Object, acopla tudo, dificulta testes

God Class — → viola SRP; classe faz demais

Anemic Domain Model — → entities só com getters/setters, lógica nos services (viola OO)

Spaghetti Code — → sem estrutura clara

Golden Hammer — → aplicar mesmo pattern em tudo

▸17b-design-patterns-deep110 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 110⚪

▸Bloco 1 — Taxonomia GoF completa (mapa de bolso)1 conceitos

Escopo (Class × Object)

▸Bloco 2 — Princípios que sustentam os padrões5 conceitos

Favor composition over inheritance

Program to interface, not to implementation

Encapsular o que varia

Lei de Demeter

Princípio de Hollywood

▸Bloco 3 — Singleton em profundidade (as 6 formas)10 conceitos

Eager (ansioso)

Lazy sem sync

Lazy com synchronized

Double-Checked Locking (DCL)

Bill Pugh — Static Inner Holder

Enum Singleton (Bloch, Effective Java Item 3)

Tabela comparativa

Lazy com sync

DCL (com volatile)

Bill Pugh Holder

▸Bloco 4 — Creational lado a lado: Factory Method × Abstract Factory × Builder...6 conceitos

Factory Method

Abstract Factory

Factory Method — exemplo curto

Abstract Factory — exemplo curto

Builder — exemplo curto

Prototype — clone raso × profundo

▸Bloco 5 — Structural: Adapter × Facade × Proxy × Decorator (as 4 confusões)3 conceitos

Exemplos Java lado a lado

Proxy × Decorator — a confusão mestre estrutural

Proxy: CONTROLA acesso

▸Bloco 6 — Bridge × Adapter (a sutileza da INTENÇÃO)3 conceitos

Momento da decisão

Bridge — exemplo

Adapter — exemplo

▸Bloco 7 — Composite × Decorator (parte-todo × responsabilidade)2 conceitos

Composite — exemplo

Decorator — exemplo

▸Bloco 8 — Behavioral: Strategy × State (a confusão MESTRE)3 conceitos

Quem escolhe

Strategy — exemplo

State — exemplo

▸Bloco 9 — Observer × Mediator × Chain of Responsibility4 conceitos

Chain of Responsibility

Observer — exemplo

Mediator — exemplo

Chain of Responsibility — exemplo

▸Bloco 10 — Command × Memento × Iterator × Visitor4 conceitos

Combinações clássicas

Command + Memento

Composite + Iterator

Composite + Visitor

▸Bloco 11 — Template Method × Strategy (herança × composição)3 conceitos

Encaixe SOLID

Template Method — exemplo (Hollywood Principle)

Strategy — mesmo problema, composição

▸Bloco 12 — Interpreter (o menos cobrado, mas cai)9 conceitos

AbstractExpression: interface interpret(Context)

TerminalExpression: literais/variáveis (folhas)

NonterminalExpression: operações (nós com filhos que são outras expressões)

Context: variáveis de ambiente, valores

Exemplo — calculadora de expressão

Casos de uso reais

java.util.regex.Pattern (parcial

Parsers de SQL simples embarcados

DSLs restritas (JEXL, MVEL)

▸Bloco 13 — Anti-patterns e code smells11 conceitos

Anti-pattern / Smell

Singleton mutável concorrente

God Object / God Class

Feature Envy

Circular Dependency

Anemic Domain Model

Big Ball of Mud

Golden Hammer

Sobre-engenharia com padrões

Cargo Cult Programming

Yo-Yo Problem

▸Bloco 14 — Refactoring patterns (Fowler, 1999)11 conceitos

Top 10 refactorings mais cobrados

Extract Method

Extract Class

Inline Method

Move Method / Move Field

Replace Conditional with Polymorphism

Replace Magic Number with Constant

Introduce Parameter Object

Decompose Conditional

Encapsulate Field

Regra de bolso

▸Bloco 15 — Padrões modernos além do GoF (Fowler PoEAA + DDD + IoC)12 conceitos

DAO — Data Access Object (Core J2EE Patterns, Sun)

DTO — Data Transfer Object (Fowler PoEAA)

Repository — DDD (Evans, 2003)

DAO × Repository — a distinção fina que a FGV explora

Unit of Work (Fowler PoEAA)

Service Layer (Fowler PoEAA)

Dependency Injection / IoC (Fowler, 2004)

Constructor injection (preferida — testável, imutabilidade)

Setter injection

Interface injection (rara)

MVC × MVP × MVVM (variantes do MVC)

CQRS — Command Query Responsibility Segregation (Greg Young)

▸Checklist final18 conceitos

23 padrões GoF em 3 categorias: Creational (5), Structural (7), Behavioral (11)

Escopo Class = herança (compile-time); Object = composição (runtime). Maioria dos GoF é Object

Princípios materializados

Singleton — 6 formas; a MELHOR em Java moderno = enum (Bloch, Effective Java Item 3)

DCL sem volatile = broken (happens-before quebra)

Factory Method = 1 produto por subclasse; Abstract Factory = FAMÍLIA de produtos

Adapter (traduz), Facade (simplifica), Proxy (controla acesso), Decorator (adiciona comportamento)

Proxy × Decorator

Bridge = decisão proativa (separar 2 dimensões); Adapter = conserto reativo

Composite = árvore parte-todo; Decorator = cadeia linear

Strategy × State

Template Method = herança + Hollywood Principle

Observer (1:N broadcast), Mediator (N:N via central), CoR (pipeline sequencial)

Visitor = double dispatch (elemento.accept(visitor) → visitor.visit(this))

Interpreter = Composite com semântica de execução; só pra DSLs simples

Anti-patterns e code smells: God Class, Feature Envy, Anemic Model, Golden Hammer, sobre-engenharia

Refactoring (Fowler): muda estrutura SEM mudar comportamento — precisa de testes

MVC/MVP/MVVM/DAO/DTO/Repository NÃO são GoF — se cair "qual categoria GoF", nenhum deles pertence

▸Ganchos pro JM5 conceitos

17-básico + 17b juntos cobrem o tópico inteiro. Ler 17 primeiro (mapa mental), depois 17b (deep)

Se sobrar tempo pra 1 bloco só, priorize Bloco 8 (Strategy × State)

Enum Singleton (Bloco 3, forma 6) é resposta "certa" moderna

Padrões pós-GoF (Bloco 15)

Visitor com double dispatch (Bloco 10) — se aparecer "polimorfismo em 2 níveis", é Visitor

▸Testes · Swagger · SAST3 tópicos

▸24-testes-formais94 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 94⚪

▸1. Pirâmide de Testes (Mike Cohn, 2009)5 conceitos

Base larga = unitários — (a maioria) — cada função/método isolado, com dependências mockadas

Meio = integração — módulos interagindo (repository + BD real, controller + service)

Topo estreito = E2E/UI — fluxo completo, mais caro pra manter

Fumaça (smoke)

Carga / Stress / Performance

▸2. TDD (Test-Driven Development) — Kent Beck6 conceitos

Design emergente (design surge dos testes, não antes)

Documentação viva (testes explicam o comportamento esperado)

Cobertura garantida por construção (nada existe sem teste)

Feedback rápido

Refatoração segura

TDD — = escrever teste antes do código (dirige o desenvolvimento)

▸3. BDD (Behavior-Driven Development) — Dan North, 20039 conceitos

Given / Dado — contexto/pré-condições (setup)

When / Quando — ação/evento (o gatilho)

Then / Então — resultado esperado (verificação)

And / E — extensão de qualquer bloco (encadeia)

But / Mas — extensão negativa

Cucumber — Java/JS/Ruby (mais famosa)

JBehave — Java (Dan North, o criador do BDD)

SpecFlow — .NET

Behat — PHP

▸4. JUnit 5 — anotações e ciclo14 conceitos

JUnit Platform — infra pra rodar testes na JVM

JUnit Jupiter — API + engine do JUnit 5 (o que você usa como dev)

JUnit Vintage — engine pra rodar testes JUnit 3/4 legados

Anotações essenciais (todas em org.junit.jupiter.api)

@DisplayName("...")

@Disabled("motivo")

@Tag("integracao")

@ParameterizedTest

@RepeatedTest(5)

@ExtendWith(...)

Métodos assert essenciais (org.junit.jupiter.api.Assertions)

Assertion agora recebe a mensagem por último (não mais no meio): assertEquals(exp, act, "msg")

Nenhuma anotação precisa ser public (podem ser package-private)

Extension model substitui Runner + Rule

▸5. Test Doubles — taxonomia de Gerard Meszaros12 conceitos

Os 5 tipos (memorize os 5)

D — ummy = Desligado (não faz nada)

F — ake = Funciona (versão simples do real)

S — tub = Stado (retorna estado fixo)

S — py = Service + Spia (funciona + observa)

M — ock = Moldura de expectativas (verifica se foi chamado como esperado)

Stub = state verification (verifica ESTADO após ação)

Mock = behavior verification (verifica COMPORTAMENTO / chamadas)

Mockito — Java (o padrão)

JMockit — Java (mais poderoso, menos usado)

EasyMock — Java (legado)

PowerMock — Java (mock de estático/privado, considerado anti-pattern)

▸6. Coverage vs Mutation Testing15 conceitos

Cobertura de código (coverage)

Line coverage

Statement coverage

Branch coverage

Path coverage

Method coverage

Class coverage

JaCoCo — padrão de fato em Java (Maven/Gradle plugin)

Cobertura — legado (não confundir com o conceito!)

SonarQube — agrega JaCoCo + análise estática

Mutation Testing

PIT (PITest) — padrão Java

Stryker — JS/TS/.NET

Line coverage 100% + Mutation score 30% = testes ruins, só executam código sem verificar

Line coverage 70% + Mutation score 90% = testes excelentes na parte coberta

▸7. Outros conceitos formais que FGV cobra14 conceitos

AAA Pattern (Arrange-Act-Assert)

FIRST — princípios de bom teste

F — ast — testes rápidos (rodar sempre, muitas vezes)

I — ndependent — não dependem uns dos outros (ordem irrelevante)

R — epeatable — mesmo resultado em qualquer ambiente

S — elf-validating — passa ou falha, sem interpretação manual

T — imely — escritos na hora certa (no TDD, antes do código)

Test Smells (anti-padrões)

Fragile Test — quebra por mudanças não relacionadas

Slow Test — impede rodar frequente

Erratic Test — (flaky) — passa às vezes, falha às vezes

Obscure Test — difícil entender o que testa

Mystery Guest — dependência oculta (arquivo, BD compartilhado)

Test Code Duplication — repetição sem helpers

▸8. Checklist FGV (o que pode cair)18 conceitos

[ ] Pirâmide de testes — nome e ordem dos níveis

[ ] TDD ciclo Red-Green-Refactor (nesta ordem)

[ ] 3 leis do Uncle Bob (uma delas cobrada literal)

[ ] BDD ≠ TDD ≠ DDD (pegadinha de sopa de letras)

[ ] Gherkin: Given-When-Then (Dado-Quando-Então) em ordem

[ ] JUnit 5 anotações: @BeforeEach vs @BeforeAll (por método vs por classe)

[ ] JUnit 5 assertions modernas (assertThrows, assertAll)

[ ] Test Doubles: 5 tipos de Meszaros (Dummy/Fake/Stub/Spy/Mock)

[ ] Diferença Stub vs Mock (estado vs comportamento)

[ ] Coverage vs Mutation (mutation é superior)

[ ] AAA / Given-When-Then

[ ] FIRST — princípios (memorize as 5 letras)

[ ] Ferramentas Java

Confundir @BeforeAll com @BeforeEach (o "All" é uma vez só, estático)

Achar que Mock == Stub (Mock verifica CHAMADAS, Stub retorna VALORES)

Achar que 100% coverage garante qualidade (não garante — mutation testa isso)

Confundir BDD (comportamento, Gherkin) com DDD (domínio, Eric Evans)

Achar que TDD dispensa design (é o oposto — design emerge dos testes)

▸9. Ganchos com você (dev sênior)1 conceitos

AssertJ (extra)

▸25-swagger-openapi42 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 42⚪

▸Desambiguação obrigatória (pegadinha #1 FGV)3 conceitos

Swagger** (2011–)

OpenAPI Specification (OAS)

Swagger 2.0

▸Cronologia rápida5 conceitos

2011 — Swagger nasce (Tony Tam / Wordnik)

2014 — Swagger 2.0 (grande refactor)

2015 — SmartBear doa Swagger pra Linux Foundation → nasce **OpenAPI Initiative

2017 — OpenAPI 3.0 (grande break com 2.0)

2021 — OpenAPI 3.1 (alinhamento total com JSON Schema 2020-12)

▸Mudança-chave 2.0 → 3.0 (pegadinha #2 FGV)1 conceitos

Content type

▸Schemas — baseado em JSON Schema5 conceitos

allOf — combina schemas (herança-like)

oneOf — EXATAMENTE um dos schemas

anyOf — pelo menos um

not — negação

Discriminator — pra polimorfismo em oneOf/anyOf

▸Security schemes — 4 tipos em 3.05 conceitos

openIdConnect

authorizationCode — mais comum, 3-legged

clientCredentials — servidor-a-servidor

password — desencorajado; deprecated no OAuth 2.1

implicit — deprecated (removido do OAuth 2.1)

▸Springdoc-openapi (a ferramenta Spring atual)11 conceitos

/v3/api-docs — JSON da spec

/v3/api-docs.yaml — YAML da spec

/swagger-ui.html (redirect) → /swagger-ui/index.html — UI

@Tag(name, description)

@Operation(summary, description)

@Parameter(name, description, required)

@ApiResponse(responseCode, description)

@ApiResponses({ ... })

@Schema(description, example, required)

@SecurityScheme(name, type, ...)

@SecurityRequirement(name)

▸Contract-first vs Code-first (pegadinha #3 FGV)2 conceitos

Fonte de verdade

Ferramenta típica

▸OpenAPI 3.1 vs 3.0 (diferenças-chave)5 conceitos

Alinhamento 100% com JSON Schema 2020-12 — antes era um subset "esquisito

nullable: true REMOVIDO — usar type: ["string", "null"]

$ref sibling properties agora permitidas — (embora ainda ignoradas por default por libs antigas)

info.summary — nova propriedade curta (havia só description)

License agora aceita identifier SPDX — (Apache-2.0) além de name+url

▸Ferramentas Swagger — não confundir5 conceitos

Swagger UI

Swagger Editor

Swagger Codegen

OpenAPI Generator

Swagger Hub

▸26-sast-dast84 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 84⚪

▸Desambiguação central (pegadinha FGV #1)2 conceitos

SAST/DAST/IAST/SCA = TESTAM — (encontram vulnerabilidade → devolvem relatório)

RASP = PROTEGE — (detecta ataque em runtime → bloqueia/loga)

▸SAST — Static Application Security Testing19 conceitos

SQL Injection (concatenação de string com input)

XSS (output sem escape)

Path Traversal

Hardcoded credentials

Uso de crypto fraca (MD5, DES, ECB)

Deserialização insegura

Regex de injection típicas

Code smells de segurança

Vulnerabilidades de config runtime (headers, TLS, permissões)

Falhas de authz de negócio (usuário A vê dado de B)

Problemas só visíveis com dados reais em tempo de execução

Rodável no PC do dev / IDE / commit hook (shift-left máximo)

Cobertura de 100% do código (todo caminho)

Barato — não precisa infra pra rodar

Aponta linha exata do bug

Muitos falsos positivos — (o padrão bate mas o dado nunca chega ali)

Depende de linguagem — cada parser

Pode ser lento em codebase grande

Não vê configuração runtime nem integrações

▸DAST — Dynamic Application Security Testing17 conceitos

Injeções que se manifestam via resposta HTTP (SQLi cega por time delay, XSS refletido)

Configurações inseguras (headers ausentes, cookies sem HttpOnly/Secure)

Auth flaws detectáveis por comportamento

SSRF, XXE, CSRF, redirects abertos

Problemas de TLS/certificados

Info disclosure (stack traces, versões expostas)

Bugs em código não alcançado por request (código morto que ainda tem falha latente)

Falhas de authz de negócio (precisa saber quem é usuário A vs B)

Bugs em rotas não descobertas (spider pode não achar tudo)

Zero falso positivo de mecanismo — (se DAST reproduziu o ataque, ele existe)

Independente de linguagem (fala só HTTP)

Vê configuração real (o que roda em stage/prod)

Encontra o que só aparece com app viva

Precisa app rodando + rota descoberta (tarde no ciclo)

Pode ser destrutivo (envia payloads reais — SQL injection pode alterar dados)

Cobertura limitada ao que a ferramenta consegue navegar

Lento em app grande

▸IAST — Interactive AST (o híbrido)9 conceitos

Cobertura de código (só o que foi exercitado — não é 100% como SAST)

Confirmação por execução (menos falso positivo que SAST)

Sem tráfego de ataque (não precisa payload como DAST)

Menor taxa de falso positivo — (vê fluxo real)

Não requer scan dedicado (aproveita suíte de testes existente)

Aponta linha exata + payload que causou

Precisa cobertura de teste boa (senão vira SAST parcial)

Overhead de performance na app instrumentada

Só linguagens suportadas pelo agente (Java, .NET, Node principalmente)

▸SCA — Software Composition Analysis3 conceitos

Dependências com CVE conhecido

Licenças (GPL, Apache, MIT — compliance)

Dependências desatualizadas

▸RASP — Runtime Application Self-Protection3 conceitos

Loga — o incidente

Bloqueia — a request antes que atinja o código vulnerável

Notifica SOC/observabilidade

▸OWASP Top 10 — 2021 (a versão atual)3 conceitos

3 categorias novas: A04 Insecure Design, A08 Integrity Failures, A10 SSRF

XSS saiu como categoria própria — virou parte de A03 Injection

XXE saiu — virou parte de A05 Misconfig

▸SonarQube — deep dive (aparece muito)12 conceitos

Não é só SAST — é plataforma de code quality que INCLUI SAST. Cobra em 3 dimensões

Vulnerabilities

Code Smells

Quality Gate

Sonar Way — quality gate default oficial

Technical Debt — tempo estimado pra pagar todos code smells (SQALE)

Rating A/B/C/D/E — nota consolidada por dimensão

Security Hotspots

Vulnerability — Sonar confirma que É bug de segurança (falso positivo raro)

Hotspot — Sonar acha suspeito e pede revisão manual (pode ser ok em contexto)

Community (grátis, sem branch analysis, sem PR decoration em algumas features)

Developer / Enterprise / Data Center (pagas — mais linguagens, features de time)

▸OWASP ZAP — o DAST FOSS mais cobrado6 conceitos

Manual proxy — configura navegador pra passar por ZAP → grava sessão → ataca as URLs vistas

Automated scan (Baseline) — scan passivo rápido (sem enviar payloads perigosos)

Active scan — envia payloads reais (pode alterar dados — usar em stage)

Spider / Ajax Spider — descoberta de URLs (Ajax Spider entende SPA)

Fuzzer — injeta valores num parâmetro

API scanning — importa OpenAPI/SOAP e ataca endpoints

▸Comparativo estruturado (a tabela FGV adora)7 conceitos

Precisa app rodando

Precisa código-fonte

Fase típica

Falso positivo

Encontra config runtime

Encontra falha authz negócio

Independe de linguagem

▸Fuzzing (nome técnico que FGV cobra)3 conceitos

Mutation-based — pega input válido e muta (byte flip, extend, truncate)

Generation-based — gera input do zero seguindo spec

Coverage-guided

▸4️⃣Tier 4 — Java básicoopcional1 temas · 8 tópicos

▸Fundamentos Java8 tópicos

▸01-hello-world4 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 4⚪

▸Ponte com o que você já sabe2 conceitos

Fim de linha

Nome do arquivo

▸Questão estilo FGV (prever a saída)2 conceitos

Linha 1: ______

Linha 2: ______

▸02-tipos-e-variaveis14 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 14⚪

▸Mapa dos 8 tipos primitivos3 conceitos

Literal inteiro sem sufixo → int. Precisa de L se passar de ~2 bi

Literal decimal sem sufixo → double. Precisa de f pra float

char usa aspas simples; String usa aspas duplas

▸Ponte com o que você conhece1 conceitos

Divisão inteira

▸Wrappers e autoboxing3 conceitos

Coleções (List<Integer>) só aceitam objetos, não primitivos. Não existe List<int>

Métodos utilitários: Integer.parseInt(...), Integer.MAX_VALUE, Integer.toBinaryString(...)

Podem ser null (primitivo não pode)

▸As 3 pegadinhas favoritas da FGV neste tema3 conceitos

🎯 Cache de Integer (-128 a 127)

🎯 Divisão inteira

🎯 String == vs equals

▸Questão estilo FGV — prever a saída4 conceitos

Linha 1 (x == y): ______

Linha 2 (x.equals(y)): ______

Linha 3 (x == z): ______ ← 💡 essa tem uma nuance a mais

Linha 4 (soma): ______

▸03-controle-de-fluxo23 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 23⚪

▸Ponte com TS/Python/PHP3 conceitos

for clássico

switch fallthrough

switch expression

▸Regras específicas do Java pra fixar17 conceitos

switch clássico — tipos aceitos

Sim: — int, short, byte, char, Enum (Java 5+), String (Java 7+)

Não: — long, float, double, boolean

switch expression (Java 14+) — o que muda

Usa -> (arrow) em vez de :

Não tem fallthrough — cada branch é isolada

Retorna valor — pode atribuir a uma variável

Múltiplos valores no mesmo case: — case 6, 7 -> "..."

Bloco com múltiplas linhas: — case X -> { … yield valor; }

Precisa ser exaustivo (cobrir todos os casos ou ter default)

for-each — limitações

Não expõe o índice (se precisar, for clássico)

Não permite modificar o array via variável do loop

Requer arrays ou Iterable

do-while — pega distraído

; depois do while(cond); — fácil esquecer

Sempre roda ao menos 1 vez — (a condição é avaliada só depois)

▸Pegadinhas FGV específicas3 conceitos

🎯 Fallthrough no switch clássico

🎯 switch expression vs statement

🎯 do-while executa mesmo com condição inicial false

▸04-classe-pessoa5 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 5⚪

▸Ponte com PHP/TS/Python1 conceitos

Atributo privado

▸Modificadores de acesso em Java (a FGV cobra bastante)2 conceitos

default** (sem modificador)

protected inclui subclasses de outros pacotes. Muita gente pensa que é só "mesmo pacote + sub…

▸`toString()` — override de Object2 conceitos

System.out.println(obj)

Concatenação: "valor: " + obj

▸05-heranca29 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 29⚪

▸Regras de herança em Java21 conceitos

super(...) no construtor

Chama o construtor da superclasse

Se presente, tem que ser a PRIMEIRA linha — do construtor da subclasse

Se você omitir, o compilador insere super() (sem args)

Se a superclasse não tiver construtor sem args, você precisa chamar super(...) com argume…

super.metodo() — chamar versão da superclasse

@Override — anotação (não é obrigatória, mas quase sempre é)

Regras de override (FGV cobra)

Reduzir visibilidade (public → private)

Aumentar visibilidade (protected → public)

Mesma assinatura (nome + tipos de parâmetro)

Retorno covariante (subtipo do retorno original)

Lançar exceção checada **mais ampla

Lançar exceção checada **igual ou mais restrita

Adicionar exceções não-checadas (RuntimeException)

final — trava

final class → não pode ser estendida (String, Integer, etc.)

final método → não pode ser sobrescrito

final variável → só pode ser atribuída uma vez (constante local ou campo)

protected — visibilidade nível herança

default* (package-private)

▸Polimorfismo (visão prévia)3 conceitos

Tipo declarado — (Pessoa) decide quais métodos você pode chamar (interface disponível)

Tipo real — do objeto (Funcionario) decide qual implementação roda

Isso é dynamic dispatch / late binding — clássica pergunta de FGV

▸Sobrescrita (override) vs Sobrecarga (overload)1 conceitos

Palavra-chave típica

▸Herança de `Object`1 conceitos

toString(), equals(Object), hashCode(), getClass(), wait(), notify(), notifyAll(), `c…

▸Foco pra CADERNO se errar3 conceitos

Q3 → família Sintaxe vs semântica (super() implícito ≠ existe construtor sem args)

Q4 → família Nomenclatura formal (compile-time × runtime)

Q5 → família Sintaxe vs semântica (cast compila ≠ cast válido em runtime)

▸06-polimorfismo-interfaces34 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 34⚪

▸Mapa da hierarquia deste exercício2 conceitos

Funcionario = 1 pai (Contratacao) + 2 contratos (Pagavel, Auditavel)

Estagiario = 1 pai (Contratacao) + 1 contrato (Pagavel)

▸Interface vs Classe Abstrata — a tabela que a FGV cobra11 conceitos

Palavra-chave da subclasse

Quantas por classe filha

Pode ter atributos de instância

Pode ter construtor

Pode ter métodos concretos

Pode ter métodos abstratos

Visibilidade default de método

Pode ser instanciada com new

Uso conceitual

Quando usar cada

Classe abstrata

▸Regras invisíveis das interfaces5 conceitos

Evolução das interfaces (Java por versão)

Antes do Java 8 — só métodos abstratos + constantes

Java 8 — default (implementação padrão) + static (utilitários da interface)

Java 9 — private (helpers internos entre defaults)

Por que default foi criado

▸Polimorfismo via interface3 conceitos

p é do tipo Pagavel (interface)

Cada objeto real tem seu próprio recibo() — funcionario usa o default, estagiario sobrescreveu

Dispatch dinâmico: JVM olha o objeto real, chama a versão certa

▸Herança múltipla — o que Java permite e não permite6 conceitos

Uma classe estende uma classe

Uma classe estende várias classes

Uma classe implementa uma interface

Uma classe implementa várias interfaces

Uma interface estende outra interface

Uma interface estende várias interfaces

▸Se errar, encaixa em qual família do CADERNO?7 conceitos

Q1 — → não é família — é escolha de design (raro na FGV, mas cai)

Q2 — → Nomenclatura formal (regras implícitas)

Q3 — → Nomenclatura formal (regras de visibilidade em override)

Q4 — → conceito bem estabelecido (dispatch)

Q5 — → Sintaxe vs semântica (compila ≠ roda válido)

Q6 — → Nomenclatura formal (regra específica do diamond)

Q7 — → Nomenclatura formal (final implícito)

▸07-colecoes27 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 27⚪

▸List — comparativo6 conceitos

Estrutura interna

add(el) no fim

add(i, el) no meio

add/remove no início

Uso de memória

Quando escolher

▸Set — comparativo3 conceitos

add/contains/remove

Aceita null

Uso típico

▸Map — comparativo3 conceitos

Aceita null key

Aceita null value

Alternativa moderna thread-safe

▸Autoboxing obrigatório em coleções3 conceitos

Overhead de memória (Integer é uma classe cheia)

Risco de NPE em unboxing (se guardar null e desempacotar)

Java Streams primitivas

▸Comparable vs Comparator3 conceitos

Onde é escrito

Método a implementar

Uso típico

▸Contrato equals/hashCode2 conceitos

Se a.equals(b) → a.hashCode() == b.hashCode() (obrigatório)

Se a.hashCode() == b.hashCode() → não obriga que equals seja true (colisão)

▸Famílias de erro se cair alguma7 conceitos

Q1 — → Nomenclatura formal (hierarquia oficial)

Q2 — → design/escolha (raro na FGV mas cai)

Q3 — → Sintaxe vs semântica (contrato do método ≠ intuição)

Q4 — → Nomenclatura formal (contratos específicos)

Q5 — → Sintaxe vs semântica (compila ≠ roda válido)

Q6 — → conceito bem estabelecido (Comparable)

Q7 — → Nomenclatura formal (TreeSet + null)

▸08-excecoes24 conceitos · 0🟢 0🟡 0🟠 0🔴 24⚪

▸Checked vs Unchecked — a divisão que a FGV cobra2 conceitos

Se estende RuntimeException → unchecked (livre)

Se estende Exception direto

▸try / catch / finally — regras5 conceitos

catch mais específico vem antes do mais genérico. Colocar `catch

Múltiplos catch avaliados em ordem — o primeiro que "casa" é executado, os outros ignorados

finally executa quase sempre, exceto: System.exit(0), Thread.destroy(), ou JVM cair

Se try e finally ambos têm return, o do finally vence — considerado anti-pattern

Exceção lançada dentro do finally substitui qualquer exceção pendente do try/catch

▸try-with-resources (Java 7+)3 conceitos

Requer que o tipo implemente AutoCloseable (ou Closeable)

Java 9+: variáveis efetivamente final declaradas fora do try também podem ser usadas

Múltiplos recursos separados por ; — fechados em ordem inversa de declaração

▸Exceções customizadas3 conceitos

Ter construtor (String msg) e (String msg, Throwable cause)

Nome termina em Exception

Escolher checked (força tratar) vs unchecked (não polui assinaturas) conforme intenção

▸Regras diversas para lembrar4 conceitos

Método main pode declarar throws Exception

catch (Exception e) engana e captura RuntimeException também — cuidado

Bloco vazio catch (X e) {} = swallow (engolir) — anti-pattern clássico

Instrução throw sem retorno é considerada término abrupto — código depois é inalcançável

▸Famílias de erro se cair alguma7 conceitos

Q1 — → Nomenclatura formal (hierarquia oficial)

Q2 — → Nomenclatura formal (classificação checked/unchecked)

Q3 — → Sintaxe vs semântica (código inalcançável)

Q4 — → conceito bem estabelecido (multi-catch)

Q5 — → Sintaxe vs semântica (finally com return, contraintuitivo)

Q6 — → conceito específico (LIFO em try-with-resources)

Q7 — → Nomenclatura formal (regra de override + exceções)