Muitos candidatos podem subestimar a disciplina de informática, pensando que o uso diário de computadores já lhes confere o conhecimento necessário para resolver as questões. Contudo, essa noção é desatualizada. A informática para concursos é cada vez mais cobrada, e as bancas examinadoras reconhecem a importância da matéria para a maioria das ocupações em cargos públicos. Saber usar o computador no dia a dia não garante que você entenda tudo sobre esse universo, sendo necessário dar uma atenção especial aos temas cobrados para garantir a aprovação.
A área de informática é extremamente dinâmica e está sendo atualizada o tempo todo. Todos os dias surgem novidades sobre softwares, hardwares e sistemas. Por isso, utilizar material de estudo atualizado é crucial. Estudos realizados há cinco anos podem estar 80% ultrapassados hoje, seja pelo conteúdo em si ou pela forma como as bancas cobram.
Este guia não só te preparará para os desafios digitais, mas também para os desafios éticos e as novas tecnologias que moldam o cenário da informática para concursos em 2025, como os LLMs e a Inteligência Artificial Generativa.
Para começar, é fundamental entender os pilares da informática. Sem essa base, os conceitos mais complexos se tornam um desafio.
É comum a confusão entre os termos, mas para fins de concursos, a distinção é importante:
A Informática, como ciência, dedica-se ao tratamento da informação mediante o uso de computadores e demais dispositivos de processamento de dados. Na sua prova, ela remete ao que você vai utilizar diretamente no seu computador para realizar as atividades do dia a dia, como aplicativos e softwares de uso cotidiano.
A Tecnologia da Informação (TI), por sua vez, abrange todo e qualquer tipo de tecnologia que trata informação e auxilia na comunicação, incluindo hardware, software, rede ou telemóveis. Representa todos os recursos de tecnologia para o processamento de informações, englobando softwares, tecnologia de comunicação e serviços relacionados. A TI funciona como o back office, o que trabalha por trás para fazer com que aquilo que está na sua frente funcione e para que sua informação esteja segura e adequadamente armazenada.
Em concursos, essas são consideradas duas grandes disciplinas guarda-chuva, onde muitos tópicos podem ser encaixados. Os tópicos de redes e segurança da informação, por exemplo, fazem interseção entre informática e TI.
Hardware refere-se a todo componente físico da máquina, como monitor, teclado, gabinete, placa-mãe, processador, disco rígido e memória RAM.
2.1. Componentes Essenciais:
Placa-mãe: A parte da máquina responsável por integrar todos os componentes internos do computador.
On-board: Componentes que acompanham a placa-mãe.
Off-board: Componentes separados da placa-mãe.
Barramentos: "Caminhos" que interligam todos os componentes internos na placa-mãe, cuja principal função é a transmissão de dados.
Processador (CPU): A sigla CPU significa Unidade Central de Processamento. É a parte do computador que faz o processamento de dados. Fabricantes principais incluem INTEL e AMD.
Memória RAM: Sigla para Memória de Acesso Aleatório. É a memória principal do computador e é volátil, ou seja, depende de energia para manter os dados não salvos armazenados.
Disco Rígido (HD): Memória secundária e não volátil, o que significa que não depende de energia para manter os dados armazenados, mas precisa de energia para armazená-los. Um disco rígido (HDD) é um dispositivo de armazenamento de dados.
Unidade de Armazenamento SSD: Um tipo de disco rígido de estado sólido.
Modem: Um dispositivo que modula e demodula sinais para a comunicação na internet.
2.2. Dispositivos de Entrada e Saída:
Dispositivos de entrada: Fornecem informação à unidade de processamento. Exemplos: Teclado, Scanner (que digitaliza documentos e imagens).
Dispositivos de saída: Promovem a exibição das informações processadas. Exemplo: Monitor, Impressora, Alto-falante.
Periférico: Um componente de hardware que se conecta ao computador para adicionar funcionalidade.
Software é um conjunto de instruções que podem ser executadas por um computador. É a parte lógica que faz o hardware funcionar.
3.1. Tipos de Software:
Sistemas Operacionais: Ver Seção III.
Aplicativos (Programas): Softwares desenvolvidos para tarefas específicas (ex: Microsoft Word para edição de textos, Microsoft Excel para planilhas).
Utilitários: Programas que auxiliam na manutenção e gerenciamento do sistema (ex: Desfragmentador de Discos, Scandisk).
3.2. Linguagens de Programação:
Uma linguagem de programação é um conjunto de instruções para criar softwares. Exemplo: HTML (embora HTML seja mais uma linguagem de marcação, é comumente citada em concursos como uma "linguagem").
O Sistema Operacional é um conjunto de programas que gerenciam os recursos do computador. Ele possui a função de controlar toda a parte física (hardware) e lógica (software) da máquina.
O Windows é um dos sistemas operacionais mais cobrados em concursos.
Versões Prioritárias: A tendência é que as questões cobrem o Windows 10 e o Windows 11. É crucial saber as diferenças e semelhanças desde os conceitos gerais até utilitários e configurações.
Tópicos Chave:
Área de trabalho, barra de tarefas, menu iniciar, teclas de atalho.
Explorador de Arquivos (anteriormente Windows Explorer): Operações com arquivos, pastas e diretórios.
Lixeira: Utilização e funções.
Ferramentas e utilitários: Como o Windows Defender (parte da segurança da informação dentro do Windows).
Funções de edição, busca, formatação, impressão e manipulação de arquivos.
Controle de alterações, uso de senhas para proteção, formatos para gravação e integração com outros aplicativos.
Conceitos de organização e gerenciamento de informações, arquivos, pastas e programas.
O Linux é outro sistema operacional importante em concursos.
"Sabores" (Distribuições): O Linux possui diversas distribuições, como SUSE e Debian.
Tópicos Chave:
Conceitos de licenciamento.
Estrutura de pastas.
Usuários padrão.
Comandos Linux: Essencial, com foco em comparativos com comandos equivalentes no Windows.
Prioridade: O Linux pode não ser tão cobrado quanto o Windows, mas isso varia de banca para banca.
Embora menos frequentes, sistemas operacionais móveis podem surgir. É importante conhecer minimamente iOS e Android.
Dica de Estudo Crucial: Para sistemas operacionais, o estudo deve ser pelo uso versus teoria. Não basta ler a teoria; você precisa praticar no computador o que está sendo ensinado, executando os comandos e utilizando os recursos. Isso garante uma assimilação mental muito mais eficaz.
As Suítes de Escritório são conjuntos de programas "de escritório" que apoiam operações rotineiras, como digitar textos, criar planilhas e apresentações. Dominar o Pacote Office é o assunto mais cobrado em TODAS as bancas.
A suíte da Microsoft é a mais popular e cobrada.
Componentes Principais:
Microsoft Word: Serve para edição de textos.
Microsoft Excel: Serve para criação de planilhas eletrônicas.
Microsoft PowerPoint: Serve para criação de apresentações de slides.
Microsoft Outlook: Serve para gerenciamento de e-mails.
Microsoft Access: Serve para gerenciamento de bancos de dados.
Versões Prioritárias: Estude o Office 2016 (ainda há muitas questões) e o Office 365 (versão mais atual, com foco no uso na nuvem).
Funcionalidades: Conhecer funcionalidades, ferramentas e conceitos teóricos, e saber aplicá-los em situações práticas.
Embora menos cobrado que o Microsoft Office, o LibreOffice (ou suas variantes BrOffice/OpenOffice) aparece em editais.
Componentes Equivalentes:
Writer (equivalente ao Word).
Calc (equivalente ao Excel).
Impress (equivalente ao PowerPoint).
Dica Crucial: Ao estudar, sempre compare os aplicativos do Office e do LibreOffice, focando em semelhanças, diferenças, restrições e como as tarefas são realizadas em ambos. Isso evitará erros em questões que exigem esse comparativo.
Dica de Estudo: Para Pacotes de Escritório, além da teoria, treine exaustivamente em seu computador. Use flashcards para memorizar comandos, atalhos, botões e menus, pois isso requer um esforço cognitivo que melhora a memorização.
A conectividade é a base de quase todas as atividades digitais hoje. Entender como as redes funcionam e como a internet é utilizada é vital.
Uma rede de computadores é um conjunto de dispositivos interconectados que compartilham recursos.
Tópicos Chave:
Conceitos básicos: Tipos de redes, dispositivos (como servidor e modem).
Endereço IP: Um identificador único para dispositivos em uma rede.
Protocolos: Conceitos e pilhas de protocolos (ex: TCP/IP).
Wi-Fi: Uma tecnologia de rede sem fio.
Cabo Ethernet: Um cabo de rede para conexões com fio.
Prioridade: É recomendável estudar redes de computadores antes de internet e intranet, pois internet/intranet são formas de categorizar redes.
A Internet é um conjunto global de redes interconectadas.
A Intranet é uma rede privada dentro de uma organização.
Tópicos Chave:
Protocolos:
HTTP: Sigla para Protocolo de Transferência de Hipertexto.
HTTPS: Versão segura do HTTP.
FTP: Protocolo de Transferência de Arquivos.
SMTP: Protocolo de E-mail.
Navegadores de Internet: São softwares que permitem acessar e visualizar páginas na web. Exemplos incluem Mozilla Firefox, Google Chrome, Microsoft Internet Explorer, Microsoft Edge, Opera e Safari.
Dica de Estudo: Utilize os navegadores para praticar as funções de navegação.
Correio Eletrônico (E-mails):
Programas como Outlook Express e Mozilla Thunderbird.
Serviços de webmail como Gmail.
Tópicos: envio, recebimento e características.
Sites e Mecanismos de Busca:
Principal referência: Google.
Conhecer outros, como Bing e DuckDuckGo.
Redes Sociais: Facebook, Twitter, LinkedIn, WhatsApp, YouTube, Instagram. Focar em para que serve cada uma e suas principais funcionalidades e restrições.
Computação em Nuvem (Cloud Computing): Um conceito de computação onde recursos são fornecidos pela internet.
Exemplo: Google Drive é um serviço de armazenamento em nuvem.
Internet das Coisas (IoT): A capacidade de hiperconectar todos os dispositivos que você tem à internet de forma online. É um tópico emergente que pode aparecer.
A segurança da informação é vital, pois a informação é o principal ativo de uma organização e precisa ser protegida.
A segurança da informação visa garantir que os ativos de informação sejam protegidos.
Você deve conceituar a segurança da informação e seus atributos (confidencialidade, integridade, disponibilidade).
Malware: Um programa malicioso projetado para causar danos a um sistema.
Vírus de computador: Um programa malicioso que se replica e infecta outros arquivos.
Trojan horse (Cavalo de Troia): Um software malicioso que se disfarça de programa legítimo.
Worms e Pragas Virtuais: Também presentes.
Spam: Mensagens eletrônicas indesejadas ou não solicitadas.
Phishing: Um tipo de ataque cibernético para roubar informações pessoais.
Antivírus: A função principal é proteger o computador contra softwares maliciosos.
Firewall: Um tipo de software que bloqueia acesso não autorizado a uma rede.
Bitlocker: Um sistema de criptografia de HD.
Backup: Significa cópia de segurança de dados.
Controle de Dispositivos USB e Hardware Antimálico.
Criptografia, Assinatura Digital e Certificação Digital: Conceitos mais complexos que garantem a autenticidade e a não-repúdio.
Normas de Segurança da Informação (ISO 27000): Se o edital mencionar, estude normas como ISO 27001, 27002, 27005 e 15999.
Dica de Estudo: Para segurança da informação, estude a parte teórica vinculando-a a situações práticas onde uma informação poderia estar exposta, roubada, interceptada ou corrompida.
A inteligência artificial generativa, impulsionada pelos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), é uma das áreas mais quentes da informática. Embora não seja tradicionalmente cobrada nos concursos como "informática básica", a demanda do usuário por este tópico e sua relevância crescente em 2025 o tornam essencial.
LLMs (Large Language Models), ou Modelos de Linguagem de Grande Escala, são um tipo de modelo de Inteligência Artificial criado para entender e gerar texto. São compostos por uma rede neural com muitos parâmetros (tipicamente bilhões ou possivelmente mais) e são treinados com grandes quantidades de textos não rotulados usando aprendizado de máquina não-supervisionado.
Os LLMs surgiram por volta de 2018, com o modelo BERT marcando o início dessa era. Desde então, têm demonstrado um bom desempenho em uma ampla variedade de tarefas, mudando o foco da pesquisa em Processamento de Linguagem Natural (PLN) de modelos supervisionados especializados para tarefas específicas, para modelos de propósito geral.
LLMs são modelos de propósito geral que se destacam em uma ampla gama de tarefas, em vez de serem treinados para uma tarefa específica.
Compreensão e Geração de Texto Humano: Os LLMs podem entender e gerar texto semelhante ao humano. Eles aprendem padrões de como as palavras e frases são usadas juntas.
Sintaxe e Semântica: Com treinamento e parâmetros suficientes, são capazes de capturar grande parte da sintaxe e semântica da linguagem humana.
Conhecimento Geral: Demonstram considerável conhecimento geral sobre o mundo e podem "memorizar" uma grande quantidade de fatos durante o treinamento.
Adaptação de Estilo: Podem adaptar seu estilo de escrita a diferentes cenários, imitando a criatividade humana.
Interação Conversacional: Capazes de manter conversas, escrever diferentes tipos de conteúdo e até mesmo responder a perguntas de forma informativa e criativa.
Exemplos Notáveis: O ChatGPT, uma interface de chat, utiliza modelos LLM como GPT-3 e GPT-4, que ganharam grande visibilidade na mídia. O GPT-3, lançado em 2020, possui 175 bilhões de parâmetros.
Arquitetura Transformer: A maioria dos LLMs utiliza a arquitetura do transformador, que se tornou a técnica padrão de aprendizado profundo para dados sequenciais desde 2018.
Treinamento Não Supervisionado: São treinados de maneira não supervisionada em texto não anotado. Isso envolve maximizar a probabilidade da próxima palavra ou "preencher as lacunas" em um texto.
Volume de Dados: Os corpora de treinamento para LLMs aumentaram em ordens de magnitude, atingindo centenas de bilhões ou trilhões de tokens. Por exemplo, o BERT foi treinado em 3,3 bilhões de palavras.
Custo Computacional: O treinamento de LLMs é caro em termos computacionais; um modelo com 1.5 bilhão de parâmetros foi estimado em US$ 1.6 milhão em 2020.
Escalabilidade: A capacidade dos modelos de linguagem neural aumenta suavemente em relação ao número de parâmetros, quantidade de dados de treinamento e computação usada.
Os LLMs possuem uma série de aplicações potenciais:
Geração de Conteúdo: Escrever redações, poemas, códigos, scripts, artigos de notícias e descrições de produtos.
Tradução de Idiomas: Traduzir texto.
Resumo de Documentos: Resumir informações.
Resposta a Perguntas: Fornecer respostas perspicazes a perguntas complexas.
Chatbots e Assistentes Digitais: São a base da IA conversacional e permitem interações naturais.
Geração de Código: Gerar código em linguagens de programação.
Embora trabalhem com linguagem, PLN e LLMs são tecnologias muito diferentes.
Processamento de Linguagem Natural (PLN):
Atua como um "tradutor", analisando e manipulando a linguagem humana com base em regras e estruturas definidas.
Foco na precisão em tarefas estruturadas, como extração de informações importantes, análise de sentimentos e tradução automática.
É baseado em regras explícitas e conhecimento linguístico, dependendo de regras predefinidas de gramática, sintaxe e semântica.
Pode ter dificuldades com ambiguidade e contexto.
A criação de sistemas de PLN geralmente envolve configuração manual de regras, sendo um processo demorado e especializado.
Large Language Models (LLMs):
Atuam como o "cérebro", aprendem diretamente com grandes quantidades de dados de texto para criar sua própria compreensão interna do idioma.
Foco na fluência e adaptabilidade, gerando textos, compreendendo contextos complexos e interagindo como pessoas.
Utilizam uma abordagem orientada por dados, guiados por padrões e conexões de conjuntos de dados específicos, o que lhes permite gerar uma excelente sensação de criatividade.
Dependem de treinamento automatizado em conjuntos de dados em larga escala, exigindo potência computacional significativa e conhecimento especializado em aprendizado profundo.
Apesar de serem mais adaptáveis, sua capacidade de imitar a expressão humana pode incorporar vieses dos dados de treinamento.
Conclusão sobre PLN e LLMs: Raramente é preciso escolher um em detrimento do outro; muitas vezes, eles caminham lado a lado como parte de uma solução maior e completa. A verdadeira mágica está em unir os dois, combinando as regras meticulosas do PLN com o aprendizado profundo dos LLMs para criar ferramentas de IA mais precisas e contextuais.
Os LLMs, apesar de seus avanços, apresentam várias questões éticas e limitações que são cruciais para entender.
Preconceitos e Enviesamento: Devido à natureza do treinamento, os LLMs podem refletir e perpetuar os preconceitos presentes nos dados de treinamento. A maior capacidade de generalização dos LLMs aumenta os perigos de enviesamento e preconceito.
Informações Falsas ou Enganosas (Alucinações): LLMs podem gerar informações falsas ou enganosas, pois não têm uma compreensão do mundo real e dependem apenas dos padrões aprendidos.
Privacidade: Podem gerar informações sensíveis que estavam presentes nos dados de treinamento, levantando questões de privacidade.
Uso Mal-intencionado: Há preocupações sobre o uso potencial de LLMs para fins mal-intencionados, como a criação de textos enganosos ou difamatórios.
Falta de "Inteligência" Real: É importante ressaltar que não há "inteligência" real nos modelos LLM. Eles são modelos grandes que realizam matemática e estatística em alta velocidade para prever sequências de palavras. O modelo não tem consciência do que está respondendo ao gerar texto. É trabalho do Cientista de Dados ou Engenheiro de IA testar e verificar as saídas.
Soluções e Salvaguardas: Organizações estão implementando diretrizes rigorosas, desenvolvendo tecnologias para tornar os modelos mais controláveis e realizando pesquisas para mitigar preconceitos.
Prioridade de Pesquisa: Há um apelo por maiores incentivos à diminuição de esforços por modelos maiores, em favor de bases de dados melhor documentadas, modelos interpretáveis e abordagens voltadas ao entendimento de linguagem.
Recursos para Aprender sobre LLMs: Para quem deseja aprofundar, há cursos práticos como os da DeepLearning.AI, Hugging Face, e tutoriais da OpenAI. É crucial equilibrar teoria com exemplos práticos para aplicar o aprendizado de forma eficaz.
Estudar informática para concursos não é apenas sobre o conteúdo, mas também sobre a estratégia. Não passa em um concurso quem sabe mais, e sim quem sabe estrategicamente.
Escolha bons materiais: Utilize livros, apostilas e cursos online específicos para concursos.
Evite materiais antigos: Não utilize materiais com mais de cinco anos, pois a informática é uma área em constante atualização e o conteúdo pode estar defasado ou as bancas mudaram a forma de cobrar.
Faça um cronograma de estudos: Estude um pouco todos os dias, dividindo o conteúdo em tópicos. Isso ajuda a organizar seu tempo e garantir que todos os tópicos sejam revisados adequadamente.
Resolva questões anteriores: Pratique com questões de provas anteriores para familiarizar-se com o estilo das perguntas e identificar áreas que precisam de mais atenção.
Faça simulados: Teste seus conhecimentos em um ambiente que simula as condições reais da prova, incluindo o tempo disponível. Simulados de informática básica para concurso são ferramentas valiosas.
Prática no computador: Para tópicos como sistemas operacionais (Windows, Linux) e suítes de escritório (Pacote Office), execute os comandos e utilize os programas em seu computador. Isso visualiza e assimila o que será cobrado.
Flashcards: Em matérias com muitos comandos, botões e menus para decorar, os flashcards são uma técnica eficaz. Escreva uma pergunta na frente e a resposta atrás para exigir um esforço cognitivo que melhora a memorização.
Conheça os temas mais cobrados por banca: As tendências de cobrança variam entre bancas como Cebraspe, Quadrix, FCC, FGV, Vunesp, Cesgranrio, Consulplan, IADES e Funrio.
Cebraspe: Pacotes de Escritório, Internet, Sistemas Operacionais (Windows), Segurança da Informação. Foca muito na aplicação prática das funcionalidades em situações do dia a dia do profissional.
Vunesp: Historicamente, foca em termos básicos e decorebas, com nível de dificuldade não tão extremo. Contudo, há indícios de que o nível de dificuldade pode ter aumentado, especialmente após editais mais recentes, com a banca sendo solicitada a "pesar um pouco a mão". Prioriza Pacotes de Escritório, Microsoft Office, Sistemas Operacionais (Windows) e Microsoft Excel/Word.
FCC: Internet, Suítes de Escritório, Sistemas Operacionais (Windows) e Segurança da Informação.
FGV: Pacotes de Escritório, Microsoft Office, Sistemas Operacionais (Windows), Microsoft Excel, Hardware.
Quadrix: Segurança da Informação, Internet, Sistemas Operacionais (Windows), Redes de Computadores, conceitos básicos.
Consulte o edital: É crucial consultar o edital para saber quais conteúdos serão cobrados. Se o edital ainda não foi publicado, consulte o último edital da seleção, pois a estrutura costuma ser mantida.
Atenção aos detalhes: O conteúdo de informática pode aparecer em subtópicos inseridos em outras áreas do edital, como conhecimentos específicos.
Aqui, respondemos às perguntas mais comuns para otimizar seus estudos:
1. Como estudar informática para concursos de forma eficaz?
Escolha bons materiais (livros, apostilas, cursos online específicos).
Faça um cronograma de estudos, dividindo o conteúdo em tópicos diários.
Resolva questões anteriores para familiarizar-se com o estilo das perguntas.
Use simulados para testar seus conhecimentos e treinar o tempo de prova.
Reveja conceitos básicos como hardware, software, redes, sistemas operacionais e internet.
Pratique regularmente no computador as funcionalidades e comandos.
2. O que estudar de informática para concursos públicos?
Hardware e Software: Conceitos básicos e componentes.
Sistemas Operacionais: Windows (10 e 11) e Linux (distribuições, comandos).
Pacote Office: Word, Excel, PowerPoint, Outlook (e seus equivalentes no LibreOffice).
Internet: Navegadores, e-mails, protocolos (HTTP, HTTPS), redes sociais, computação em nuvem.
Segurança da Informação: Vírus, malware, firewall, backup, boas práticas.
Redes de Computadores: Conceitos básicos, tipos de redes, dispositivos, IP.
LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala): Entender o que são, suas aplicações e desafios éticos (para concursos mais atualizados ou de TI) [Seção VII].
3. Qual a melhor ordem para estudar informática para concursos (do mais fácil ao mais complexo)?
Conceitos Fundamentais de Hardware e Software: Estrutura do computador, processador, memória, periféricos, tipos de software.
Sistemas Operacionais: Windows (10 e 11), focando em uso prático, utilitários e manipulação de arquivos. Em seguida, Linux (conceitos, pastas, comandos e comparativos) e sistemas móveis (iOS, Android).
Suítes de Escritório: Microsoft Office (Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Access) e LibreOffice (Writer, Calc, Impress), com foco em versões atuais (Office 2016/365) e comparativos entre as suítes.
Redes de Computadores: Conceitos, protocolos, dispositivos.
Internet e Intranet: Navegadores, e-mails, sites de busca, redes sociais, computação em nuvem, Internet das Coisas (IoT).
Segurança da Informação: Conceitos, ataques (malware, vírus, phishing), dispositivos (antivírus, firewall), backup, criptografia e normas (se no edital).
LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala) e IA Generativa: Definição, funcionamento, aplicações e questões éticas (para aprofundamento e contextos específicos de concursos de TI) [Seção VII].
4. Preciso me preocupar com LLMs em concursos públicos? Os LLMs são uma tecnologia recente de Inteligência Artificial. Em concursos tradicionais de informática básica, o foco geralmente está em conceitos mais estabelecidos de hardware, software, redes e segurança da informação. No entanto, para concursos na área de Tecnologia da Informação (TI) ou editais que buscam atualização, é possível que conceitos básicos sobre Inteligência Artificial Generativa e LLMs comecem a ser cobrados [Seção VII]. É essencial verificar o edital específico do concurso.
Este guia foi elaborado para ser seu companheiro na jornada de estudos de informática para concursos. Lembre-se que testar seus conhecimentos em informática básica é uma maneira excelente de se manter atualizado e preparado para os desafios digitais do mundo moderno.
A informática não é uma disciplina estática. Ela evolui constantemente, e a sua preparação deve acompanhar essa dinâmica. Com as estratégias certas, materiais atualizados e muita prática, você estará apto a gabaritar as questões e conquistar sua aprovação em 2025. Continue aprendendo e explorando o vasto campo da informática!