Questões de Concurso Público EMBRAPA 2025 para Analista – Área: Gestão da Informação – Subárea: Engenharia de Dados
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Em relação às metodologias de desenvolvimento de software Scrum e Kanban, à arquitetura de software e à notação BPMN, julgue o item que se segue.
Na notação BPMN, o gateway é o elemento utilizado para representar um ponto de ramificação em um processo de negócio, e também pode ser usado para expressar lógica condicional, paralela ou exclusiva.
Em relação às metodologias de desenvolvimento de software Scrum e Kanban, à arquitetura de software e à notação BPMN, julgue o item que se segue.
O elemento pool, na notação BPMN, é usado para representar a troca de informações entre diferentes participantes do processo.
Em relação às metodologias de desenvolvimento de software Scrum e Kanban, à arquitetura de software e à notação BPMN, julgue o item que se segue.
Em Scrum, o scrum master é responsável por maximizar o valor do produto e gerenciar o backlog do produto, garantindo-se que os itens estejam claros e priorizados.
Em relação às metodologias de desenvolvimento de software Scrum e Kanban, à arquitetura de software e à notação BPMN, julgue o item que se segue.
Um dos princípios fundamentais do método Kanban é limitar o trabalho em progresso (WIP) para melhorar o fluxo de trabalho.
Em relação às metodologias de desenvolvimento de software Scrum e Kanban, à arquitetura de software e à notação BPMN, julgue o item que se segue.
O conceito de arquitetura em camadas, na arquitetura de software, representa uma abordagem na qual todos os componentes do sistema podem se comunicar diretamente entre si, sem restrições.
Com base no diagrama entidade-relacionamento (DER) e no modelo relacional (MR), anteriormente apresentados, julgue o próximo item a seguir.
Bancos de dados NoSQL, como o MongoDB, estão aptos a armazenar o atributo A4 definido no DER, sem a necessidade de criar uma tabela (ou coleção) adicional.
Com base no diagrama entidade-relacionamento (DER) e no modelo relacional (MR), anteriormente apresentados, julgue o próximo item a seguir.
A relação B possui duas chaves primárias, denominadas B1 e B2.
Com base no diagrama entidade-relacionamento (DER) e no modelo relacional (MR), anteriormente apresentados, julgue o próximo item a seguir.
A cardinalidade mínima e máxima do atributo A1, conforme representado no DER, é igual a 1.
Com base no diagrama entidade-relacionamento (DER) e no modelo relacional (MR), anteriormente apresentados, julgue o próximo item a seguir.
No que se refere ao DER, as cardinalidades do relacionamento R1 estão corretamente implementadas no MR.
Com base no diagrama entidade-relacionamento (DER) e no modelo relacional (MR), anteriormente apresentados, julgue o próximo item a seguir.
Se a implementação do MR for realizada em um banco de dados relacional e o atributo A4 for um número inteiro, a consulta a seguir retornará corretamente a soma de A4 que cada elemento de A possui cadastrado na tabela A4.
SELECT A1, COUNT(A4)
FROM A4
GROUP BY A1;
Uma empresa recebe inúmeras solicitações de atendimento referentes à garantia de seus produtos. Cada solicitação descreve o defeito alegado pelo cliente, a data de compra do produto ou serviço e outros detalhes. A empresa deseja implantar um sistema que decida automaticamente se uma solicitação deve ser aprovada ou negada, com base em exemplos históricos de solicitações.
A partir da situação hipotética precedente, julgue o item a seguir, que versa sobre inteligência artificial e assuntos correlatos.
O algoritmo de regressão linear é indicado para resolver o problema em questão, pois estima valores contínuos, que podem ser usados para decidir pela aprovação ou pela negação.
Uma empresa recebe inúmeras solicitações de atendimento referentes à garantia de seus produtos. Cada solicitação descreve o defeito alegado pelo cliente, a data de compra do produto ou serviço e outros detalhes. A empresa deseja implantar um sistema que decida automaticamente se uma solicitação deve ser aprovada ou negada, com base em exemplos históricos de solicitações.
A partir da situação hipotética precedente, julgue o item a seguir, que versa sobre inteligência artificial e assuntos correlatos.
O aprendizado de máquina não supervisionado é a escolha ideal atender às condições apresentadas, pois o sistema aprende a aprovar ou a negar sem dados rotulados.
Uma empresa recebe inúmeras solicitações de atendimento referentes à garantia de seus produtos. Cada solicitação descreve o defeito alegado pelo cliente, a data de compra do produto ou serviço e outros detalhes. A empresa deseja implantar um sistema que decida automaticamente se uma solicitação deve ser aprovada ou negada, com base em exemplos históricos de solicitações.
A partir da situação hipotética precedente, julgue o item a seguir, que versa sobre inteligência artificial e assuntos correlatos.
A situação descrita representa um problema de classificação.
Uma empresa recebe inúmeras solicitações de atendimento referentes à garantia de seus produtos. Cada solicitação descreve o defeito alegado pelo cliente, a data de compra do produto ou serviço e outros detalhes. A empresa deseja implantar um sistema que decida automaticamente se uma solicitação deve ser aprovada ou negada, com base em exemplos históricos de solicitações.
A partir da situação hipotética precedente, julgue o item a seguir, que versa sobre inteligência artificial e assuntos correlatos.
No método CRISP-DM, é na fase de modelagem que se definem as métricas de sucesso do projeto de descoberta de conhecimento.
Uma empresa recebe inúmeras solicitações de atendimento referentes à garantia de seus produtos. Cada solicitação descreve o defeito alegado pelo cliente, a data de compra do produto ou serviço e outros detalhes. A empresa deseja implantar um sistema que decida automaticamente se uma solicitação deve ser aprovada ou negada, com base em exemplos históricos de solicitações.
A partir da situação hipotética precedente, julgue o item a seguir, que versa sobre inteligência artificial e assuntos correlatos.
Considerando-se que o alvo do modelo seja identificar casos para aprovação de garantia, a métrica ideal de sucesso é a da precisão, pois objetiva minimizar falsos negativos.
Acerca de conceitos de estatística descritiva e de inferência estatística, julgue o item a seguir.
Se o processo de construção de intervalos de confiança de 95% para a média for repetido várias vezes, cerca de 95% desses intervalos conterão o valor real do parâmetro.
Acerca de conceitos de estatística descritiva e de inferência estatística, julgue o item a seguir.
Em análises de regressão, o coeficiente de determinação (R2) mede a proporção da variabilidade da variável dependente, explicada pelas variáveis independentes, o que indica a intensidade do ajuste do modelo, sem implicar causalidade.
Acerca de conceitos de estatística descritiva e de inferência estatística, julgue o item a seguir.
Se dois conjuntos de dados apresentam a mesma média e a mesma mediana, então suas distribuições são idênticas.
Acerca de conceitos de estatística descritiva e de inferência estatística, julgue o item a seguir.
Em uma distribuição com cauda à direita, a maior parte dos valores se concentra à esquerda do gráfico, enquanto valores maiores e mais raros se estendem à direita.
Acerca de conceitos de estatística descritiva e de inferência estatística, julgue o item a seguir.
Se o coeficiente de correlação de Pearson entre duas variáveis é superior a 0,8, há uma relação causal forte entre elas.
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