Questões de Engenharia de Software para Concurso - Página 57

Q3531993

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Polícia Federal Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Perito Criminal Federal - Área 3: Informática Forense |

Q3531993 Engenharia de Software

Julgue os itens a seguir, relativos à inteligência artificial (IA).

Deepfakes são vídeos gerados por IA para produzir conteúdo altamente realista e podem ser criados por meio de rede adversária generativa (GAN), a qual corresponde a uma arquitetura de aprendizado profundo que treina duas redes neurais para competirem entre si.

Certo

Errado

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Compare seu desempenho com quem faz o mesmo concurso. Ver concorrência

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Q3531966

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Polícia Federal Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Perito Criminal Federal - Área 3: Informática Forense |

Q3531966 Engenharia de Software

No que se refere ao SonarQube, às estruturas de dados e à complexidade de algoritmos, julgue os itens subsecutivos.
No SonarQube, um QualityGate representa um conjunto de condições que um projeto deve satisfazer a fim de que seu código seja considerado aceitável para prosseguir no pipeline de desenvolvimento ou para ser liberado.

Certo

Errado

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q3530304

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Polícia Federal Provas: CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Agente de Polícia Federal | CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Escrivão de Polícia Federal | CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Papiloscopista |

Q3530304 Engenharia de Software

Julgue o item subsecutivo, no que se refere a aprendizado de máquina e API (application programming interface).

Em aprendizado de máquina, não há overfitting.

Certo

Errado

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Veja como esse erro impacta seu desempenho geral. Ver estatísticas

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Q3530302

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Polícia Federal Provas: CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Agente de Polícia Federal | CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Escrivão de Polícia Federal | CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Papiloscopista |

Q3530302 Engenharia de Software

Julgue o item subsecutivo, no que se refere a aprendizado de máquina e API (application programming interface).

Em aprendizado de máquina, as técnicas de classificação e regressão são exemplos de aplicações práticas para a solução de problemas.

Certo

Errado

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q3530289

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Polícia Federal Provas: CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Agente de Polícia Federal | CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Escrivão de Polícia Federal | CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Papiloscopista |

Q3530289 Engenharia de Software

Acerca de machine learning, do sistema operacional Linux, do protocolo DNS e dos modelos de serviço em nuvem, julgue o item subsequente.
Em machine learning supervisionado, o algoritmo aprende, a partir de um conjunto de dados rotulados, a identificar padrões e realizar previsões em novos dados.

Certo

Errado

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q3530277

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Polícia Federal Provas: CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Agente de Polícia Federal | CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Escrivão de Polícia Federal | CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Papiloscopista |

Q3530277 Engenharia de Software

Julgue o item que se segue, referentes a computação em nuvem, fundamentos da teoria geral de sistemas e sistemas de informação.

Na análise de requisitos de um sistema de informação, a etapa de especificação pode ser desconsiderada e substituída diretamente pelos ambientes de testes, homologação e produção, desde que os requisitos tenham sido bem definidos e documentados.

Certo

Errado

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Q3530168

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Polícia Federal Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Perito Criminal Federal - Área 1: Contábil-Financeira |

Q3530168 Engenharia de Software

No que se refere a processamento de linguagem natural, árvores de decisão e Python, julgue o item que se segue.

O modelo BoW (bag of words) é capaz de capturar relações sinonímicas entre palavras.

Certo

Errado

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Treine mais com um simulado focado no seu concurso. Criar simulado

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Está mandando bem! Treine mais em um simulado completo. Criar simulado

Q3530167

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Polícia Federal Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Perito Criminal Federal - Área 1: Contábil-Financeira |

Q3530167 Engenharia de Software

No que se refere a processamento de linguagem natural, árvores de decisão e Python, julgue o item que se segue.

Considere que um algoritmo de árvore de decisão utilize entropia como medida de impureza para realizar as divisões dos dados em diferentes nós da árvore. Considere ainda que a entropia seja máxima quando a distribuição das classes é perfeitamente equilibrada e mínima quando todos os exemplos pertencem a uma única classe. Nesse caso, em uma partição contendo 100 exemplos classificados em três categorias A, B e C, a entropia da partição é maior no cenário em que há 33 exemplos de cada classe do que no cenário em que há 90 exemplos da classe A, 5 da classe B e 5 da classe C, mesmo que o número total de exemplos na partição seja o mesmo em ambos os casos.

Certo

Errado

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Q3522261

Ano: 2025 Banca: Instituto Consulplan Órgão: CISBAF - RJ Prova: Instituto Consulplan - 2025 - CISBAF - RJ - Assistente Técnico Adm II – Progamação |

Q3522261 Engenharia de Software

No desenvolvimento de software, os padrões de criação são soluções reutilizáveis no design de software que tratam a maneira como os objetos são instanciados, propondo formas mais flexíveis e controladas de construir objetos, reduzindo o acoplamento entre as classes, facilitando a manutenção e a extensão do sistema. São padrões de criação previstos pelo GoF, EXCETO:

A

Adapter.

B

Singleton.

C

Factoy Method.

D

Abstract Factory.

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Q3522257

Ano: 2025 Banca: Instituto Consulplan Órgão: CISBAF - RJ Prova: Instituto Consulplan - 2025 - CISBAF - RJ - Assistente Técnico Adm II – Progamação |

Q3522257 Engenharia de Software

O Scrum é uma estrutura de gerenciamento ágil de projetos que auxilia as equipes na elaboração e no gerenciamento do trabalho por meio de um conjunto de valores, princípios e práticas, incentivando as equipes no aprendizado através das experiências, na organização do processo de resolução de problemas e, por fim, na análise dos acertos e dos erros do time, contribuindo ativamente no processo de melhoria contínua. Dentro da estrutura do Scrum, o produto final útil de uma sprint é conhecido como:

A

Review.

B

Backlog.

C

Feedback.

D

Incremento.

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Q3521463

Ano: 2025 Banca: AMEOSC Órgão: Prefeitura de Mondaí - SC Prova: AMEOSC - 2025 - Prefeitura de Mondaí - SC - Analista de Tecnologia da Informação |

Q3521463 Engenharia de Software

Diferentes abordagens podem ser adotadas ao longo do ciclo de vida de desenvolvimento de software, variando de metodologias rigidamente sequenciais até integrações contínuas de entrega e operação. A escolha do modelo adequado depende de fatores como estabilidade dos requisitos, necessidade de entrega contínua, e colaboração entre equipes. Relacione corretamente os termos da Coluna A com as descrições da Coluna B.

Coluna A (termos):

1. Modelo Cascata (Waterfall).

2. Modelo Ágil.

3. DevOps.

Coluna B (descrições):

(__) Estrutura metodológica caracterizada por ciclos curtos, feedback frequente, reavaliação contínua e valorização da colaboração multifuncional ao longo de iterações sucessivas.

(__) Estratégia organizacional que promove integração contínua entre codificação e sustentação, com ênfase em automação de processos, escalabilidade operacional e entrega sistemática.

(__) Abordagem com estruturação linear, definida por sequência rígida de fases, baixa tolerância a revisões intermediárias e maior dependência de documentação detalhada.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência da associação correta dos itens acima, de cima para baixo:

A

1 − 2 − 3.

B

1 − 3 − 2.

C

3 − 2 − 1.

D

2 − 3 − 1.

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Q3521050

Ano: 2025 Banca: AMAUC Órgão: Prefeitura de Jaborá - SC Prova: AMAUC - 2025 - Prefeitura de Jaborá - SC - Instrutor de Informática - Edital nº 1 |

Q3521050 Engenharia de Software

Existem muitos processos de desenvolvimento de software, em que diferentes etapas são consideradas e diferentes processos são adotados. Marque a alternativa CORRETA que corresponde à etapa de ciclo de vida de um software que envolve principalmente as atividades de implementação, teste e integração, podendo incluir a implantação do sistema.

A

Planejamento

B

Definição

C

Manutenção

D

Projeto

E

Desenvolvimento

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Q3520048

Ano: 2025 Banca: FUNDATEC Órgão: Prefeitura de Lajeado - RS Prova: FUNDATEC - 2025 - Prefeitura de Lajeado - RS - Analista de Sistemas |

Q3520048 Engenharia de Software

Durante o desenvolvimento de um sistema web para serviços públicos, uma equipe técnica implementou medidas para permitir que usuários com deficiência visual pudessem compreender o conteúdo por meio de leitores de tela. Essa prática está alinhada às diretrizes de acessibilidade digital estabelecidas por iniciativas e instituições oficiais da web. De acordo com o Decreto nº 5.296/2004, o eMAG e os padrões definidos pela iniciativa WAI do consórcio internacional W3C, qual medida é essencial para garantir a acessibilidade de conteúdos digitais?

A

Utilizar exclusivamente HTML5 para desenvolvimento.

B

Garantir que todos os elementos gráficos possuam descrições textuais.

C

Implementar apenas padrões internacionais, como W3C/WAI.

D

Substituir conteúdos multimídia por textos alternativos.

E

Adotar exclusivamente o padrão e-PWG para interoperabilidade.

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Q3520043

Ano: 2025 Banca: FUNDATEC Órgão: Prefeitura de Lajeado - RS Prova: FUNDATEC - 2025 - Prefeitura de Lajeado - RS - Analista de Sistemas |

Q3520043 Engenharia de Software

Qual modelo de maturidade é utilizado para avaliar e melhorar os processos de desenvolvimento de software em uma organizaçãо?

A

ISO 9001.

B

e-MAG.

C

ePING.

D

W3C/WAI.

E

CMMI.

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Q3519674

Ano: 2025 Banca: Instituto Consulplan Órgão: CISBAF - RJ Prova: Instituto Consulplan - 2025 - CISBAF - RJ - Assistente Técnico Adm II – Suporte TI |

Q3519674 Engenharia de Software

Após migrar servidores para a nuvem, a equipe de suporte realizou a retrospectiva e identificou falhas na comunicação e na definição do Definition of Done, bem como baixa visibilidade das métricas do incremento. O analista de suporte sugeriu revisar a definição de Done e reforçar que toda a equipe deve garantir que o incremento atenda aos critérios de qualidade.

Com base no Scrum Guide 2020, assinale a continuação adequada.

A

A revisão da definição de Done desestabiliza o foco do time e pode atrasar entregas.

B

O Scrum Guide 2020 delega a tarefa de definir Done exclusivamente ao Scrum Master.

C

A definição de Done deve ser técnica e interna, sem participação das partes interessadas.

D

A definição de Done deve ser ampliada com critérios de qualidade que permitam transparência e o desenvolvimento de incrementos potencialmente lançáveis.

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Q3519672

Ano: 2025 Banca: Instituto Consulplan Órgão: CISBAF - RJ Prova: Instituto Consulplan - 2025 - CISBAF - RJ - Assistente Técnico Adm II – Suporte TI |

Q3519672 Engenharia de Software

Determinado analista de suporte, atuando como Scrum Master em um projeto de backup em nuvem, enfatizou que os eventos são pautados por time-boxing para sincronizar o time. Na retrospectiva, destacou que as ações de melhoria fazem parte do (1), que deve estar alinhado ao (2), e salientou que a equipe é self-managing, definindo “o que, como e quem” executa o trabalho. Por fim, ressaltou que o time-boxing fortalece o ciclo de (3). Assinale, a seguir, a alternativa que apresenta a sequência correta.

A

(1) Increment (2) Product Goal (3) inspeção

B

(1) Sprint Goal (2) Product Backlog (3) adaptação

C

(1) Sprint Backlog (2) Product Goal (3) transparência

D

(1) Sprint Goal (2) Product Goal (3) inspeção e adaptação

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Q3509643

Ano: 2025 Banca: FUVEST Órgão: USP Prova: FUVEST - 2025 - USP - Analista de Sistemas |

Q3509643 Engenharia de Software

Em aprendizado de máquina, underfitting (subajuste) e overfitting (sobreajuste) são problemas que afetam o desempenho dos modelos. Considerando as definições apresentadas, assinale a alternativa que descreve a diferença entre esses dois problemas.

A

Underfitting ocorre quando o modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, enquanto overfitting ocorre quando o modelo não aprende o suficiente e generaliza bem para novos dados.

B

Overfitting acontece quando o modelo é muito simples e não consegue capturar padrões nos dados, enquanto underfitting ocorre quando o modelo é muito complexo e memoriza os dados de treinamento.

C

Underfitting ocorre quando o modelo é muito simples e não consegue capturar padrões nos dados, enquanto overfitting ocorre quando o modelo memoriza os dados de treinamento e tem baixo desempenho em novos dados.

D

Underfitting e overfitting são problemas opostos, mas ambos ocorrem apenas quando os dados de treinamento contêm ruídos ou inconsistências.

E

Underfitting e overfitting são sinônimos e indicam que um modelo está generalizando mal os dados de teste, independentemente da complexidade do modelo.

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Q3509630

Ano: 2025 Banca: FUVEST Órgão: USP Prova: FUVEST - 2025 - USP - Analista de Sistemas |

Q3509630 Engenharia de Software

Um modelo de linguagem baseado em unigramas foi treinado em um grande volume de textos em português. Esse modelo atribui probabilidades a palavras individuais, sem levar em consideração a ordem em que aparecem na sentença. Sabendo-se que a perplexidade é uma métrica que mede quão bem um modelo de linguagem prediz um texto, assinale a alternativa que melhor representa a perplexidade do modelo nas frases "qual sanduíche Maria comeu" e "Maria comeu o sanduíche".

A

As perplexidades das duas frases serão iguais, pois ambas contêm as mesmas palavras.

B

A perplexidade de "Maria comeu o sanduíche" será maior, pois a presença de "o" torna a sequência mais previsível.

C

A perplexidade de "qual sanduíche Maria comeu" será maior, pois a palavra "qual" tem uma probabilidade menor de ocorrência e é menos comum.

D

A perplexidade de "Maria comeu o sanduíche" será menor, pois o modelo tende a atribuir maior probabilidade à sequência de palavras com maior frequência.

E

A perplexidade de "qual sanduíche Maria comeu" será menor, pois a palavra "qual" ajuda a contextualizar melhor a sequência de palavras.

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Q3509629

Ano: 2025 Banca: FUVEST Órgão: USP Prova: FUVEST - 2025 - USP - Analista de Sistemas |

Q3509629 Engenharia de Software

Em aprendizado de máquina, a calibração de hiperparâmetros é um processo importante para otimizar o desempenho de um modelo. Considere o seguinte cenário: Você está treinando um modelo de Random Forest para prever o preço de imóveis e percebe que o desempenho do modelo não está satisfatório. Após uma análise, você decide calibrar os hiperparâmetros para tentar melhorar o modelo. Para isso, você seleciona os seguintes hiperparâmetros para calibração:

• n_estimators (número de árvores na floresta); • max_depth (profundidade máxima de cada árvore); • min_samples_split (número mínimo de amostras necessárias para dividir um nó).

Assinale a alternativa que apresenta a melhor abordagem para encontrar a combinação ideal desses hiperparâmetros.

A

Ajustar os hiperparâmetros manualmente, testando diferentes combinações de uma única vez, sem validação cruzada, até encontrar uma configuração que melhore o desempenho.

B

Utilizar a técnica de pesquisa aleatória (Random Search), testando uma combinação aleatória de valores para os hiperparâmetros, sem avaliar o desempenho em diferentes subdivisões do conjunto de dados.

C

Focar apenas no parâmetro n_estimators e testar os valores 50, 100 e 150, já que esse é o parâmetro mais importante para a Random Forest.

D

Usar a técnica de pesquisa em grade (Grid Search), testando todas as combinações possíveis de valores para n_estimators, max_depth e min_samples_split, e avaliar a performance a partir da validação cruzada.

E

Manter os hiperparâmetros padrões da biblioteca e esperar que o modelo se ajuste automaticamente, pois os hiperparâmetros padrões funcionam bem na maioria dos casos.

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Q3509625

Ano: 2025 Banca: FUVEST Órgão: USP Prova: FUVEST - 2025 - USP - Analista de Sistemas |

Q3509625 Engenharia de Software

Uma ONG, especializada na busca por gatos desaparecidos, contratou uma empresa de tecnologia para desenvolver um sistema de classificação de imagens baseado em Aprendizado Profundo. O objetivo é que o sistema identifique gatos em fotos enviadas por usuários. Para isso, a empresa optou por utilizar Redes Neurais Convolucionais (CNNs), dada sua capacidade de extrair automaticamente padrões visuais hierárquicos. Durante o treinamento, os desenvolvedores perceberam que a rede estava obtendo alta acurácia no conjunto de treino, mas baixo desempenho no conjunto de teste. Além disso, ao inspecionar os mapas de ativação, notaram que a rede estava focando em características irrelevantes do fundo da imagem em vez de identificar os gatos corretamente.
E relação ao problema descrito, assinale a alternativa que apresenta a abordagem mais eficaz para aprimorar a capacidade de generalização de um modelo de aprendizado de máquina.

A

Aumentar a complexidade do modelo, utilizando o máximo de parâmetros possíveis, sem restrições.

B

Treinar o modelo exclusivamente com os dados de treinamento disponíveis, sem validação externa ou ajuste fino.

C

Implementar técnicas de regularização, como L1 ou L2, e utilizar validação cruzada para avaliar o desempenho e ajustar hiperparâmetros.

D

Reduzir drasticamente o conjunto de dados de treinamento para evitar sobreajuste, mesmo que isso comprometa a representatividade dos dados.

E

Ignorar a fase de pré-processamento de dados e utilizar os dados brutos diretamente no treinamento do modelo.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

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Questões de Concurso Comentadas sobre engenharia de software

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