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FCC - 2025 - Prefeitura de São Paulo - SP - Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação
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Q3281619

Banco de Dados Big Data ,

Ano: 2025 Banca: FCC Órgão: Prefeitura de São Paulo - SP Prova: FCC - 2025 - Prefeitura de São Paulo - SP - Analista de Planejamento e Desenvolvimento Organizacional Tecnologia da Informação e Comunicação |

Q3281619 Banco de Dados

Uma Prefeitura Municipal está desenvolvendo uma solução de Big Data para gerenciar dados de mobilidade, saúde pública e planejamento urbano. O objetivo é processar grandes volumes de dados provenientes de diversas fontes, como sensores de tráfego, prontuários eletrônicos e imagens. Optando por integrar as tecnologias Hadoop e Spark, a equipe técnica decidiu

Alternativas

utilizar o HDFS do Hadoop para armazenamento distribuído dos grandes volumes de dados e o Spark Core para processar os dados em memória, integrando o Spark Streaming para transmissões em tempo real.

adotar o Hadoop Common para processamento em memória e o Spark Streaming para armazenamento distribuído, otimizando a integração entre os componentes.

configurar o YARN do Hadoop como um sistema de armazenamento nativo para o Spark, utilizando o Spark SOL para processar 05 dados em tempo real.

utilizar à MapReduce do Hadoop para processamento em lotes e o GraphX do Spark como sistema de arquivos para dados distribuídos, garantindo escalabilidade.

implementar o Mlib do Spark para armazenamento distribuído e o MapReduce do Hadoop para processamento em tempo real, aproveitando a capacidade paralela das tecnologias.

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Q3281620

Banco de Dados Banco de Dados Paralelos e Distribuídos , Banco de Dados , Segurança , Big Data ( assuntos)

Q3281620 Banco de Dados

A Prefeitura de São Paulo está, hipoteticamente, avaliando a implementação de blockchain para aprimorar a segurança e a rastreabilidade dos dados gerados por sistemas de monitoramento urbano, incluindo imagens de câmeras, registros de acesso e relatórios automatizados. Ao estudar a tecnologia, uma Analista afirmou, com propriedade, que o blockchain

Alternativas

deve ser configurado para armazenar dados em um único servidor dedicado, o que melhora o desempenho de leitura e registro e garante maior escalabilidade na gestão de dados sensíveis. Além disso, a supervisão de autoridades certificadas para validar e manter 05 dados reduz a vulnerabilidade a ataques de hackers e falhas de segurança, fator crucial para 05 serviços prestados pela Prefeitura.

registra cada transação, formada por etherbits, em um bloco, incluindo detalhes de quem enviou, quem recebeu e o volume transferido. Isso o torna muito adequado para armazenar grandes volumes de dados brutos da Prefeitura, como vídeos de monitoramento em alta resolução.

consegue realizar cálculos preditivos de tráfego de uma grande cidade como São Paulo, utilizando algoritmos de machine leaming nativos embutidos na cadeia de blocos. Esses algoritmos, distribuídos por máquinas denominadas nós, verificam se a transação é válida antes de adicioná-la à cadeia de blocos e esta ao ledger.

tem sua segurança baseada fortemente na criptografia, uma vez que 6 consenso descentralizado tem impacto menor na proteção contra fraudes ou manipulações de dados. Diferentes mecanismos de criptografia avançada, como Proof of Work (PoW) e Proof of Stake (PoS), garantem que as chaves públicas e privadas permaneçam seguras e que as transações sejam validadas de forma justa.

pode ser usado para registrar metadados de monitoramento, garantindo a imutabilidade e a rastreabilidade das informações. Como cada transação é registrada em um ledger compartilhado e verificável, a Prefeitura e as autoridades podem rastrear o histórico dos dados, garantindo a prestação de contas e a conformidade com as políticas de segurança e privacidade. Os dados brutos podem ser armazenados em sistemas complementares, como o HDFS.

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Q3281623

Banco de Dados Data Mining , Big Data ,

Q3281623 Banco de Dados

A prefeitura de uma metrópole implementou um sistema de análise de dados para monitorar a concessão de subsídios e benefícios sociais. No entanto, o sistema começou a detectar um aumento de solicitações fraudulentas, Incluindo a inserção de dados falsos para se qualificar a benefícios indevidos. À equipe de analistas responsável identificou uma oportunidade de utilizar as TICs em favor da sociedade, diante da flagrante violação das questões éticas. Assim, optou-se por usar uma abordagem de mineração de dados para identificar padrões de fraude nos dados, considerando que muitas fraudes envolvem pequenas manipulações difíceis de identificar. A opção escolhida foi

Alternativas

aplicar algoritmos de clusterização, como o KNN (K-Nearest Neighbours), nos dados históricos de solicitações para identificar padrões de comportamento de grupos distintos de beneficiários, agrupando os fraudadores em clusters específicos.

utilizar regras de associação negativas para encontrar combinações frequentes de características em solicitações fraudulentas, permitindo que o sistema aplique regras automáticas para marcar possíveis fraudes.

implementar classificação supervisionada usando o algoritmo DBSCAN, que permite rotular cada solicitação como fraudulenta ou não, com base em exemplos passados de fraudes já detectadas.

adotar métodos de séries temporais utilizando a Média Móvel Simplificada (MMS), que dá maior peso aos dados mais recentes, para observar a evolução das solicitações ao longo do tempo e detectar picos ou comportamentos atípicos que possam indicar fraudes sazonais ou concentradas em certos períodos.

aplicar a técnica de análise de anomalias para detectar padrões de comportamento discrepantes e encontrar fraudes que não seguem padrões bem definidos, utilizando métodos como isolamento de floresta (isolation forest) para encontrar outliers sutis.

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Q3281644

Banco de Dados Big Data ,

Q3281644 Banco de Dados

A prefeitura de uma grande cidade deseja processar dados provenientes de sensores instalados no trânsito urbano, coletados em tempo real, para identificar padrões de congestionamento e propor soluções automatizadas. Nesse caso, o componente específico do Apache Spark que o torna adequado para realizar esta tarefa é o

Alternativas

MapReduce, que processa dados de forma distribuída, sendo ideal para o processamento em batch de grandes volumes de dados em tempo real.

framework Spark SQL, que é usado para configurar bancos de dados relacionais em tempo real, otimizando o armazenamento dos dados do trânsito.

módulo spark MLlib, que é utilizado para a coleta e processamento de dados de sensores em tempo real.

Hadoop Distributed File System (HDFS), que permite o processamento em tempo real de dados em fluxo, utilizando clusters locais para garantir baixa latência.

módulo Spark Streaming, que permite o processamento em tempo real de dados em fluxo, utilizando micro-batches para garantir baixa latência.

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Q3281645

Banco de Dados BI (Business Intelligence) , Big Data ,

Q3281645 Banco de Dados

A equipe de TI de uma prefeitura está desenvolvendo um painel para monitoramento de indicadores de serviços públicos, como saúde, educação e segurança. O objetivo é disponibilizar um dashboard que integre múltiplas fontes de dados, permita atualizações em tempo real e possibilite a criação de alertas para situações criticas. Como a equipe optou pelo uso da ferramenta Grafana, a configuração que atende aos requisitos de atualização em tempo real e criação de alertas é

Alternativas

conectar o Grafana a uma base de dados relacional (como MySQL) e configurar atualizações e criação de alertas a cada 5 minutos.

configurar o Grafana para importar relatórios gerados no Tableau e emitir alertas em intervalos regulares.

utilizar o Grafana com uma fonte de dados, como o Prometheus, para habilitar atualização em tempo real e criar alertas.

usar o Grafana para se conectar diretamente a arquivos CSV, permitindo atualizações manuais dos dashboards com base nos dados obtidos em tempo real.

configurar o Grafana para trabalhar com o Power Bl Embedded para emitir alertas e atualizações em tempo real.

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Q3281651

Banco de Dados Big Data ,

Q3281651 Banco de Dados

Considere as características técnicas das ferramentas Flink e Spark Streaming, submetidas ao consumo de um mesmo stream of data do Kafka, em condições ideais.

I. Processa dados em true real-time, lidando com cada evento assim que ele chega.
II. O modo de micro-batch introduz um pequeno delay (latência) entre a ingestão e o processamento dos dados devido à coleta em lote.
III. Mostra um fluxo mais continuo de resultados, especialmente se nenhum windowing ou batching estiver envolvido.
IV. Mais adequado para pipelines de ETL e análises de logs, nos quais a latência dos micro-batching é aceitável.
V. O modelo de processamento de fluxo real garante semântica exactly-once para o processamento de eventos, o que é essencial para aplicações críticas.

As características estão corretamente atribuídas às ferramentas em:

Alternativas

Flink - II e IV

Spark - I, III e V

Flink - I, III e IV

Spark - II e V

Flink - II e V

Spark - I, III e IV

Flink - I, III e V

Spark - II e IV

Flick - I e IV

Spark - II, III e V

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Q3281652

Banco de Dados Banco de Dados Relacionais ,

Q3281652 Banco de Dados

A equipe de Analistas de uma Prefeitura foi requisitada para providenciar e facilitar consultas aos processos municipais que se encontram registrados na tabela Processos em um Banco de Dados Relacional, com a seguinte estrutura:

• id (INT): Identificador único do processo
• numero_processo (VARCHAR): Número do processo
• descricao (VARCHAR): Descrição do processo
• data_inicio (DATE): Data de início do processo
• status (VARCHAR): Status atual do processo (ex: 'Em andamento, 'Concluído', 'Pendente')
• responsável (VARCHAR): Nome do responsável pelo processo

A consulta SOL correta que retorna todos os processos que estão 'Em andamento' e foram iniciados no ano de 2023, ordenados pela data de início em ordem crescente, é

Alternativas

SELECT * FROM processos WHERE descricao = 'Em andamento' AND YEAR (data_inicio) = 2023 ORDER BY numero_processo ASC:

SELECT * FROM processos WHERE status = 'Em andamento' AND YEAR (data_inicio) = 2023 ORDER BY data_inicio ASC;

SELECT * FROM processos WHERE status = 'Em andamento' AND YEAR (data_inicio) = 2023 ORDER BY responsavel ASC;

SELECT * FROM processos WHERE processo = 'Em andamento' AND data_inicio = 2023 ORDER BY data_inicio ASC;

SELECT * FROM processos WHERE status = 'Em andamento' AND data_inicio = 2023 ORDER BY descricao ASC,

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Q3281653

Banco de Dados Oracle ,

Q3281653 Banco de Dados

A Secretaria Municipal de Mobilidade e Trânsito de uma Prefeitura solicitou um estudo para determinar a melhor rota entre dois bairros (A e B) considerando diversos fatores, tais como distância, tempo estimado de viagem, condições da estrada e custo docombustível. Os dados estão nas duas tabelas seguintes de um Banco de Dados Relacional Oracle:

• Bairros: Contém informações sobre cada bairro, Incluindo um ID único, nome e coordenadas geográficas.
• Rotas: Contém informações sobre as rotas existentes entre os bairros, como ID da rota, bairro de origem, bairro de destino, distância, tempo estimado, condição da estrada e custo estimado.

Em uma consulta utilizando INNER JOIN, a expressão SOL correta para encontrar a rota mais eficiente entre dois bairros específicos, com base nos critérios definidos pelo órgão, é

Alternativas

SELECT r.id_rota, r.distancia, r.tempo_estimado FROM ROTAS r INNER JOIN BAIRROS b ON r.bairro_origem = b.id_bairro WHERE b. nome = 'Bairro A' AND r.bairro_destino= 'Bairro B' ORDER BY r.distancia ASC, r. tempo_estimado ASC;

SELECT INNER JOIN r.id_rota, r.distancia, r.tempo_estimado FROM ROTAS r WHERE bairro_origem = 'Bairro A' AND bairro_destino = 'Bairro B' ORDER BY r.distancia ASC;

SELECT r.id_rota, r.distancia, r.tempo_estimado FROM ROTAS r INNER JOIN BAIRROS b ON r.bairro_origem = b.id_bairro WHERE b. nome = 'Bairro A';

SELECT * FROM ROTAS WHERE bairro_origem = 'Bairro A' AND bairro_destino ='Bairro B' AND MIN (r.distancia) INNER JOIN ROTAS AND BAIRROS;

SELECT r.id_rota, MIN (r.distancia) FROM ROTAS r INNER JOIN BAIRROS b ON r.bairro_origem = b.id_bairro WHERE b .nome = 'Bairro A' GROUP BY r.id_rota;

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Q3281655

Banco de Dados SQL ,

Q3281655 Banco de Dados

Para atender aos requisitos de um departamento municipal de produtos agrícolas sobre a movimentação temporal entre locais dos produtos estocados, uma Analista criou e populou as seguintes tabelas Fato e Dimensões usando o modelo snowflake:

Q86.png (237×445)

A seguir, ela escreveu corretamente a seguinte consulta SOL, que somou os produtos estocados em cada local para os anos de 2023 e 2024 e ordenou os resultados do local mais movimentado para o menos movimentado:

Alternativas

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Q3281656

Banco de Dados Data Mining ,

Q3281656 Banco de Dados

Suponha que a Prefeitura de São Paulo deseje implementar um sistema de análise de dados para prever demandas de transporte público e identificar padrões de deslocamento em diferentes horários e regiões. Os dados disponíveis incluem registros históricos de viagens, horários de pico, informações demográficas e localizações geográficas. Para prever o aumento na demanda em horários específicos e identificar agrupamentos de regiões com padrões semelhantes de uso, deve-se

Alternativas

utilizar um modelo de Regressão Logística para prever as demandas de transporte público e Redes Neurais Convulsionais (CNN) para identificar padrões de deslocamento em horários de pico.

aplicar Regressão Linear para prever a demanda futura com base em variáveis como horário e histórico de viagens e utilizar o algoritmo não supervisionado K-Means para identificar agrupamentos de regiões com padrões similares de uso.

treinar um modelo não supervisionado de Support Vector Machine (SVM) para prever a demanda em horários específicos e Redes Neurais Recorrentes (RNN) para identificar padrões de deslocamento ao longo do tempo.

usar Árvores de Decisão para prever demandas futuras é treinar um modelo supervisionado de clusterização hierárquica para identificar padrões de deslocamento em horários específicos, através de dendogramas.

aplicar Regressão Logística para prever a demanda futura com base em histórico de viagens e utilizar o método ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) para identificar agrupamentos de regiões para segmentação de dados geográficos.

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Q3281658

Banco de Dados SGBD - Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados , Data Mining , BI (Business Intelligence) , Big Data ( assuntos)

Q3281658 Banco de Dados

Com respeito à renegociação de valores do IPTU ocorrida na esfera municipal de uma grande cidade, a técnica de machine learning mais adequada para detectar uma possível fraude aplicada por cidadãos é:

Alternativas

Análise de cluster: Agrupar as transações em clusters e Identificar aqueles com características atípicas.

Regressão linear: Modelar a relação entre as variáveis para prever o valor de uma transação potencialmente fraudulenta e identificar desvios.

Análise de componentes principais (PCA): Reduzir a dimensionalidade dos dados para visualizar padrões e anomalias características de fraudes.

Redes neurais artificiais: Construir um modelo capaz de aprender padrões complexos nas transações e identificar aquelas com alto risco de fraude.

Análise de sentimento: Aplicar Regard Review on ML (R2ML) nos textos dos processos impetrados por cidadãos supostamente envolvidos em fraudes do IPTU, para identificar possíveis características sentimentais indicativas de fraudulência.

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Q3281659

Banco de Dados Data Mining , Banco de Dados Textuais , BI (Business Intelligence) ,

Q3281659 Banco de Dados

Para verificar ocorrências importantes em documentos processuais de munícipes, tais como possíveis informações com petições e arrazoados incoerentes nos processos, a equipe de Analistas de uma Prefeitura aplicou a técnica de text mining utilizando, adequadamente, os métodos de

Alternativas

Tokenização e Análise de Imagens.

Word-recognize e Análise de Sentimentos.

Word-Recognize e Verifying Skills.

Redes Nominais e Tokenização.

Topic Modeling e Análise de Sentimentos.

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Respostas

1: A

2: E

3: E

4: E

5: C

6: D

7: B

8: A

9: A

10: B

11: D

12: E

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