Questões de Engenharia de Software para Concurso - Página 254

Q1991594

Ano: 2022 Banca: FCC Órgão: TJ-CE Prova: FCC - 2022 - TJ-CE - Analista Judiciário - Ciência da Computação - Sistemas da Informação |

Q1991594 Engenharia de Software

A implantação de uma solução de machine leaming tipicamente passa por 5 fases. Na fase inicial, deve-se ter clareza quanto à pergunta ou problema para o qual se busca uma solução e quanto às informações que serão utilizadas, sejam elas de propriedade do interessado ou a serem adquiridas no mercado. As outras fases são:

I Treinar o modelo ajustando os atributos, parâmetros de treinamento e algoritmos até que o modelo produza os resultados desejados. A validação é realizada comparando-se as predições com os resultados reais.
II Monitorar os resultados das predições para verificar se o modelo continua generalizando. Se houver uma diminuição significativa na capacidade de predição do modelo, este deve ser treinado novamente com novos dados ou até mesmo os algoritmos, atributos e parâmetros de treinamento devem ser ajustados.
III Definir o objetivo do aprendizado de máquina, estruturar o modelo que será o responsável por realizar as predições e adequar os dados para os algoritmos selecionados.
IV Verificar se o modelo generaliza. No caso de o modelo não generalizar, deve-se retornar para as fases anteriores ou até mesmo para a fase inicial. Se generalizar, o modelo já pode seguir para a produção.

A ordem sequencial correta das outras fases é:

A

FASE 2 FASE 3 FASE 4 FASE 5

III I IV II

B

FASE 2 FASE 3 FASE 4 FASE 5

I IV II III

C

FASE 2 FASE 3 FASE 4 FASE 5

IV III I II

D

FASE 2 FASE 3 FASE 4 FASE 5

I II III IV

E

FASE 2 FASE 3 FASE 4 FASE 5

III II I IV

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Q1991592

Ano: 2022 Banca: FCC Órgão: TJ-CE Prova: FCC - 2022 - TJ-CE - Analista Judiciário - Ciência da Computação - Sistemas da Informação |

Q1991592 Engenharia de Software

“Realizar o controle integrado de mudanças” tem por objetivo revisar e aprovar todas as solicitações de mudança, gerenciar as mudanças nas entregas, nos ativos de processos organizacionais, nos documentos de projeto e no plano de gerenciamento do projeto e, ainda, comunicar as decisões sobre os mesmos. Traz como principal benefício o fato de que as mudanças documentadas no projeto sejam consideradas de forma integrada ao abordar o risco geral do projeto.
"Realizar o controle integrado de mudanças”

A

pertence ao grupo de processos de Execução do PMBOK 6ª edição.

B

é uma prática da ITIL v4 do conjunto de 14 Práticas Gerais do Gerenciamento de Serviços.

C

pertence ao grupo de processos de Monitoramento e Controle do PMBOK 6ª edição.

D

uma prática da ITIL v4 do conjunto de 3 Práticas de Gerenciamento de Serviços.

E

um processo da área de Gerenciamento da Qualidade do Projeto do PMBOK 6ª edição.

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Q1991590

Ano: 2022 Banca: FCC Órgão: TJ-CE Prova: FCC - 2022 - TJ-CE - Analista Judiciário - Ciência da Computação - Sistemas da Informação |

Q1991590 Engenharia de Software

Considere duas ferramentas 1 e 2 que permitem a criação de workflows e criam, testam, publicam, fazem o release e implantam código automaticamente.
— Similaridades entre as ferramentas 1 e 2 para a configuração de workflow: os arquivos são escritos em YAML e armazenados no repositório; workflows incluem um ou mais jobs; jobs incluem um ou mais passos ou comandos individuais; passos ou atividades podem ser reutilizados ou compartilhados com a comunidade.
— Diferenças principais ao se fazer a migração da ferramenta 1 para a ferramenta 2: o paralelismo de teste automático da ferramenta 1 agrupa automaticamente os testes de acordo com as regras especificadas pelo usuário ou informações históricas de tempo e essa funcionalidade não está incorporada na ferramenta 2.
— Ao fazer a migração de workflows: a ferramenta 1 define workflows no arquivo config. yml, que permite configurar mais de um workflow. A ferramenta 2 requer um arquivo de workflow para cada workflow e será necessário criar um novo arquivo de workflow para cada workflow configurado em config. yml.
Pelas características apresentadas, as ferramentas 1 e 2 correspondem, correta e respectivamente, a

A

Docker e Jenkins.

B

CircleCl e GitHub Actions.

C

Maven e Kubemeis.

D

Docker e Selenium.

E

CircleCl e Jenkins.

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Q1991589

Ano: 2022 Banca: FCC Órgão: TJ-CE Prova: FCC - 2022 - TJ-CE - Analista Judiciário - Ciência da Computação - Sistemas da Informação |

Q1991589 Engenharia de Software

Considere a lista de aplicações abaixo.

I. Assistentes virtuais e ferramentas de chatbot
II. App de internet banking.
III. Ferramenta RPA para automatizar um processo administrativo de back-office.
IV. App para divulgação de campanha de e-mail marketing.
V. Ferramenta para controle automatizado de carro autônomo.

As aplicações que pertencem a categorias típicas de sistemas Low-code/No-Code são as que constam APENAS em

A

I,II e v.

B

II, III e IV.

C

IlI e IV.

D

I, III e IV.

E

I, IV e v.

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Q1990884

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: TRT - 16ª REGIÃO (MA) Prova: FGV - 2022 - TRT - 16ª REGIÃO (MA) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q1990884 Engenharia de Software

O comando que pode ser executado na ferramenta de versionamento Git para exibir a lista dos arquivos alterados no diretório de trabalho local é

A

git fetch

B

git gc

C

git status

D

git prune

E

git remote

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Q1990879

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: TRT - 16ª REGIÃO (MA) Prova: FGV - 2022 - TRT - 16ª REGIÃO (MA) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q1990879 Engenharia de Software

Com relação aos conceitos de aprendizado de máquina, assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.
I. Os três principais paradigmas de aprendizado de máquina são os de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por inteligência profunda.
II. os algoritmos de classificação e clusterização estão correlacionados com paradigma de aprendizado supervisionado.
III. os algoritmos de support vector machines e randon forest são paradigmas do aprendizado de inteligência profunda.
As afirmativas são, respectivamente,

A

V, V e V.

B

V, V e F.

C

V, F e V.

D

F, V e V.

E

F, F e F.

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Q1990866

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: TRT - 16ª REGIÃO (MA) Prova: FGV - 2022 - TRT - 16ª REGIÃO (MA) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q1990866 Engenharia de Software

O Swagger é uma plataforma que possui diversas ferramentas, entre as quais o SwaggerHub. Em relação ao SwaggerHub, analise os itens a seguir:
I. Permite que os desenvolvedores definam suas APIs no formato OpenAPI ou AsyncAPI.
II. É uma plataforma colaborativa capaz de hospedar todas as definições de APIs em um único local.
III. Para o AsyncAPI, gera códigos de servidor e cliente e envia-os por push para as plataformas GitHub, GitLab, Bitbucket ou Azure DevOps Services.
Está correto apenas o que se afirma em

A

I.

B

I e II.

C

II e III.

D

I e III.

E

III.

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Q1990864

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: TRT - 16ª REGIÃO (MA) Prova: FGV - 2022 - TRT - 16ª REGIÃO (MA) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q1990864 Engenharia de Software

Considerando o DevOps e suas boas práticas, analise os itens a seguir:
I. Testes integrados são uma parte importante do processo DevOps. Esses testes devem levar em consideração as práticas de Test-Driven Development e Behavior-Driven Development, dessa forma a execução automática desses testes pode ser integrada ao pipeline de CI. No entanto, é importante integrar outros tipos de testes, como testes funcionais ou testes de integração, que permitem que o aplicativo seja testado funcionalmente do início ao fim com os outros componentes do seu ecossistema.
II. Recomenda-se automatizar apenas as tarefas críticas que envolvam poucas atualizações na implementação e nos testes dos aplicativos nas infraestruturas. Essas tarefas devem ser automatizadas em scripts que podem ser facilmente integradas e executadas em pipelines de CI/CD.
III. A construção de pipelines de CI/CD envolvem a escolha de ferramentas de DevOps adequadas pelas equipes considerando a natureza da empresa. E necessário levar em conta aspectos financeiros, avaliar entre ferramentas de código aberto e gratuitas e as proprietárias, que são mais ricas em recursos e suporte, mas exigem um investimento significativo.
Está correto apenas o que se afirma em

A

I e III.

B

I.

C

I e II.

D

II e III.

E

II.

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Q1989565

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: TRT - 16ª REGIÃO (MA) Prova: FGV - 2022 - TRT - 16ª REGIÃO (MA) - Técnico Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q1989565 Engenharia de Software

Na ferramenta de versionamento Git, um branch de nome feature_n é criado ao executar o comando

A

git commit -m feature_n

B

git checkout -b feature_n

C

git remote -v feature_n

D

git push origin feature_n

E

git tag 1.1.0 feature_n

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Q1988590

Ano: 2022 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TRT - 8ª Região (PA e AP) Prova: CESPE / CEBRASPE - 2022 - TRT - 8ª Região (PA e AP) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q1988590 Engenharia de Software

Com relação ao Modelo de Requisitos para Sistemas Informatizados de Gestão de Processos e Documentos do Judiciário brasileiro (MoReq-Jus), aprovado pela Resolução CNJ n.º 91/2009, assinale a opção correta.

A

O MoReq-Jus estabelece processos e requisitos mínimos para um Sistema Informatizado de Gestão de Processos e Documentos (GestãoDoc) somente se este sistema for desenvolvido por meio de software livre.

B

O MoReq-Jus é conhecido por ser um modelo direcionado, pois tem como único objetivo fornecer especificações funcionais, para orientar a aquisição, o detalhamento e o desenvolvimento de sistemas de gestão de processos e documentos no âmbito do Poder Judiciário brasileiro.

C

De acordo com o MoReq-Jus, metadado é o dado, estruturado ou não estruturado, que descreve e permite encontrar, gerenciar e compreender documentos institucionais ao longo do tempo.

D

No MoReq-Jus, a metodologia de planejamento e implantação de um programa de gestão de processos e documentos estabelece seis passos, os quais devem ser executados de forma sequencial. Levantamento preliminar e avaliação dos sistemas existentes são alguns exemplos desses passos.

E

O MoReq-Jus é dirigido a fornecedores e desenvolvedores de sistemas e a profissionais e provedores de serviços de gestão de documentos, entre outros.

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Q1988569

Ano: 2022 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TRT - 8ª Região (PA e AP) Prova: CESPE / CEBRASPE - 2022 - TRT - 8ª Região (PA e AP) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q1988569 Engenharia de Software

Acerca de modelos preditivos e descritivos, assinale a opção correta.

A

Com um modelo não supervisionado consegue-se construir um estimador a partir de exemplos rotulados.

B

Um modelo supervisionado refere-se à identificação de informações relevantes nos dados sem a presença de um elemento externo para orientar o aprendizado.

C

Com o uso de técnicas do modelo não supervisionado, consegue-se prever com exatidão o resultado de uma eleição utilizando pesquisas como parâmetro.

D

A análise de agrupamento pertence ao paradigma de aprendizado não supervisionado, em que o aprendizado é dirigido aos dados, não requerendo conhecimento prévio sobre as suas classes ou categorias.

E

Tendo como objetivo encontrar padrões ou tendências para auxiliar o entendimento dos dados, deve-se usar técnicas do modelo supervisionado.

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Q1988568

Ano: 2022 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TRT - 8ª Região (PA e AP) Prova: CESPE / CEBRASPE - 2022 - TRT - 8ª Região (PA e AP) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q1988568 Engenharia de Software

Quanto à avaliação de modelos preditivos, assinale a opção correta.

A

A taxa de acerto da métrica de classificação é o complemento da taxa de erro; valores próximos de 0 são considerados melhores.

B

O gráfico ROC é tridimensional, plotado em um espaço chamado de espaço ROC, com eixos X, Y e Z.

C

As duas medidas de erro mais comumente utilizadas na métrica de regressão são o potencial erro definido e a distância média, sempre utilizando números negativos.

D

Nas métricas de classificação, a taxa de erro varia entre 0 e 1, sendo os valores próximos ao extremo 0 melhores.

E

Uma forma de avaliar classificadores em problemas complexos, ou seja, que possuem mais de duas classes, é com o uso das curvas ROC (Receiving Operating Characteristics).

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Q1988567

Ano: 2022 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TRT - 8ª Região (PA e AP) Prova: CESPE / CEBRASPE - 2022 - TRT - 8ª Região (PA e AP) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q1988567 Engenharia de Software

A respeito de testes automatizados, no contexto de DevOps e DevSecOps, assinale a opção correta.

A

Em um teste unitário, os métodos da classe sendo testada e suas dependências podem ter relação com recursos externos.

B

Os bugs são detectados no final do ciclo de desenvolvimento, o que pode aumentar o tempo na criação de novos produtos.

C

Os testes unitários são testes de caixa preta com cada função que compõe o software.

D

O TDD (Test Driven Development) eleva o nível dos testes unitários e tem como característica criar a classe de testes antes da classe de produção, de forma que os testes guiem o código a ser implementado.

E

Os testes de integração são caracterizados pela verificação de partes internas do sistema, que se inter-relacionam entre si, conforme definido pelos clientes.

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Q1988565

Ano: 2022 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TRT - 8ª Região (PA e AP) Prova: CESPE / CEBRASPE - 2022 - TRT - 8ª Região (PA e AP) - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação |

Q1988565 Engenharia de Software

Com relação às ferramentas CircleCI e Jenkins, assinale a opção correta.

A

No que tange à segurança, o Jenkins possui camadas adicionais de segurança que protegem o código-fonte, variáveis ambientais e saídas.

B

O Jenkins suporta maior quantidade de CPU e RAM para trabalhos mais complexos do que o CircleCI.

C

O CircleCI implementa uma única camada de segurança em torno da frota de CI (integração contínua), com criação manual de segurança adicional.

D

O Jenkins suporta adicionar usuários, por intermédio da autenticação VCS, utilizando diretamente a interface do usuário.

E

O CircleCI utiliza-se de dependências do cache e camadas do Docker para melhorar o desempenho e acelerar o tempo de construção.

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Q1988360

Ano: 2022 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANP Prova: CESPE / CEBRASPE - 2022 - ANP - Regulador de Novas Atribuições IV - Cargo 7 |

Q1988360 Engenharia de Software

Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.

A utilização de valores aleatórios nos métodos modernos de inicialização dos pesos das camadas das redes neurais artificiais (RNA) permite evitar o problema do desaparecimento do gradiente (vanishing gradient problem).

Certo

Errado

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Q1988359

Ano: 2022 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANP Prova: CESPE / CEBRASPE - 2022 - ANP - Regulador de Novas Atribuições IV - Cargo 7 |

Q1988359 Engenharia de Software

Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.

As redes neurais convolucionais (CNN) são aplicadas exclusivamente a problemas de regressão de dados, a partir da utilização da função de regressão logística.

Certo

Errado

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Q1988358

Ano: 2022 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANP Prova: CESPE / CEBRASPE - 2022 - ANP - Regulador de Novas Atribuições IV - Cargo 7 |

Q1988358 Engenharia de Software

Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.

As aplicações em inteligência artificial são definidas como uma subárea da área de aprendizagem de máquina (machine learning).

Certo

Errado

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Q1988357

Ano: 2022 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANP Prova: CESPE / CEBRASPE - 2022 - ANP - Regulador de Novas Atribuições IV - Cargo 7 |

Q1988357 Engenharia de Software

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue.

O modelo de mistura gaussiana (GMM) é um método que descreve um agrupamento de amostras para determinado espaço de características, em que o GMM é uma mistura de k distribuições gaussianas associadas à mudança de estado dos pixels.

Certo

Errado

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Q1988356

Ano: 2022 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANP Prova: CESPE / CEBRASPE - 2022 - ANP - Regulador de Novas Atribuições IV - Cargo 7 |

Q1988356 Engenharia de Software

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue.

A técnica de redução de dimensionalidade (PCA) permite transformar dados que inicialmente pertencem a um espaço de dimensão n em um espaço de dimensão m , em que m < n, sendo utilizada, por exemplo, para reduzir a dimensionalidade de certo conjunto de dados através do descarte de características não úteis e que ainda permita realizar o reconhecimento de padrões.

Certo

Errado

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Q1988355

Ano: 2022 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: ANP Prova: CESPE / CEBRASPE - 2022 - ANP - Regulador de Novas Atribuições IV - Cargo 7 |

Q1988355 Engenharia de Software

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue.

O algoritmo random forest é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado em que se agrupam os resultados de várias árvores de decisão de cada nó para se obter uma conclusão própria e aumentar a precisão do modelo, não sendo o referido algoritmo adequado para grandes conjuntos de dados.

Certo

Errado

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Questões de Concurso Sobre engenharia de software

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