Probabilidade e Estatística: Representação tabular e gráfica; Medidas de tendência central (média, mediana, moda, medidas de posição, mínimo e máximo) e de dispersão (amplitude, amplitude interquartil, variância, desvio padrão e coeficiente de variação); Variáveis aleatórias e distribuição de probabilidade; Teorema de Bayes; Probabilidade condicional; População e amostra; Variância e covariância; Correlação linear simples; Distribuição binomial e distribuição normal; Noções de amostragem e inferência estatística. Sistema Financeiro Nacional - Estrutura do Sistema Financeiro Nacional, Órgãos normativos e instituições supervisoras, executoras e operadoras; Mercado financeiro e seus desdobramentos (mercados monetário, de crédito, de capitais e cambial); Moeda e política monetária : Políticas monetárias convencionais e não-convencionais (Quantitative Easing); Taxa SELIC e operações compromissadas; O debate sobre os depósitos remunerados dos bancos comerciais no Banco Central do Brasil; Orçamento público, títulos do Tesouro Nacional e dívida pública; Produtos Bancários : Noções de cartões de crédito e débito, crédito direto ao consumidor, crédito rural, poupança, capitalização, previdência, consórcio, investimentos e seguros; Noções de Mercado de capitais; Noções de Mercado de Câmbio : Instituições autorizadas a operar e operações básicas; Regimes de taxas de câmbio fixas, flutuantes e regimes intermediários; Taxas de câmbio nominais e reais; Impactos das taxas de câmbio sobre as exportações e importações; Diferencial de juros interno e externo, prêmios de risco, fluxo de capitais e seus impactos sobre as taxas de câmbio; Dinâmica do Mercado : Operações no mercado interbancário; Mercado bancário : Operações de tesouraria, varejo bancário e recuperação de crédito; Taxas de juros de curto prazo e a curva de juros; taxas de juros nominais e reais; Garantias do Sistema Financeiro Nacional : aval; fiança; penhor mercantil; alienação fiduciária; hipoteca; fianças bancárias; Crime de lavagem de dinheiro : conceito e etapas; Prevenção e combate ao crime de lavagem de dinheiro: Lei nº 9.613/98 e suas alterações; Circular nº 3.978, de 23 de janeiro de 2020 e Carta Circular nº 4.001, de 29 de janeiro de 2020 e suas alterações; Autorregulação bancária; Sigilo Bancário : Lei Complementar nº 105/2001 e suas alterações; Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD): Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018 e suas alterações; Legislação anticorrupção : Lei nº 12.846/2013 e Decreto nº 8.420/2015 e suas alterações; Segurança cibernética : Resolução CMN nº 4.658, de 26 de abril de 2018; Ética aplicada : ética, moral, valores e virtudes; noções de ética empresarial e profissional. Gestão da ética nas empresas públicas e privadas. Código de Ética do Banco do Brasil ( disponível no site do BB na internet ); Política de Responsabilidade Socioambiental do Banco do Brasil ( disponível no site do BB na internet ). Aprendizagem de máquina: Fundamentos básicos; Noções de algoritmos de aprendizado supervisionados e não supervisionados; Noções de processamento de linguagem natural; Banco de Dados : Banco de dados NoSQL (conceitos básicos, bancos orientados a grafos, colunas, chave/valor e documentos); MongoDB; linguagem SQL2008; Conceitos de banco de dados e sistemas gerenciadores de bancos de dados (SGBD); Data Warehouse (modelagem conceitual para data warehouses, dados multidimensionais); Modelagem conceitual de dados (a abordagem entidade-relacionamento); Modelo relacional de dados (conceitos básicos, normalização); Postgre-SQL; Big data : Fundamentos; Técnicas de preparação e apresentação de dados; Desenvolvimento Mobile : linguagens/frameworks: Java/Kotlin e Swift. React Native 0.59; Sistemas Android api 30 e iOS xCode 10; Estrutura de dados e algoritmos : Busca sequencial e busca binária sobre arrays; Ordenação (métodos da bolha, ordenação por seleção, ordenação por inserção), lista encadeada, pilha, fila e noções sobre árvore binária; Ferramentas e Linguagens de Programação para manipulação de dados : Ansible; Java (SE 11 e EE 8); TypeScript 4.0; Python 3.9.X aplicada para IA/ML e Analytics (bibliotecas Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib e Scikit-learn). Matemática Financeira: Conhecimentos Básicos: Os conteúdos são os mesmos que foram listados na prova para agente em TI.
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