Questões de Concurso Público TCE-ES 2023 para Auditor de Controle Externo - Tecnologia da informação

O processo de gestão de riscos de segurança da informação da equipe de TI do TCE/ES, denominado ProcessoR, foi elaborado em plena observância à norma NBR ISO/IEC 27005:2019. Sendo assim, durante a execução do ProcessoR, a equipe de TI do TCE/ES deve julgar se o risco residual é ou não satisfatório logo após a atividade do ProcessoR de:

O sistema de gestão da segurança da informação (SGSI) do TCE/ES foi implementado conforme especificações da norma NBR ISO/IEC 27001:2013. Para esse fim, foi necessário ao TCE/ES determinar, conforme requisitos definidos na seção da NBR ISO/IEC 27001:2013, que seriam relevantes para o SGSI as comunicações internas e externas do seguinte tipo:

Ao ser contratado por uma empresa da área de e-commerce, o cientista de dados Pedro foi alocado a um importante projeto: desenvolver um classificador para análise de sentimentos considerando as opiniões emitidas no Twitter pelos clientes dessa empresa. Para o início do trabalho, Pedro recebeu um pequeno conjunto de dados de tweets parcialmente anotados, que foram coletados da rede social por intermédio de uma API, usando como palavras-chave na busca os nomes de diversas empresas de e-commerce. Como parte das escolhas de técnicas a serem utilizadas no projeto, Pedro optou pelo uso de word embeddings, com o objetivo de resolver o problema muito comum em processamento de linguagem natural de:

Uma Rede Neural Artificial (RNA) feed-forward sem nenhum bias possui uma camada oculta composta de três neurônios e uma camada de saída composta por dois neurônios. A função de ativação da camada oculta e da camada de saída é a Rectified Linear Unit (ReLU), onde 



representam os pesos entre a camada de entrada e a camada oculta e entre a camada oculta e a camada de saída, respectivamente.
Considerando um vetor de entrada    o vetor de saída será:

João e Júlio fazem parte da equipe de Ciência de Dados do TCE/ES e estão realizando um estudo para o desenvolvimento de um classificador binário (classes positiva e negativa) usando Naive Bayes. Com o intuito de dividirem suas tarefas, João ficou responsável por treinar o modelo de classificação, e Júlio, por avaliar o desempenho do modelo. Após o treinamento do modelo, João aplicou-o ao conjunto de teste e enviou um e-mail a Júlio com a matriz de confusão resultante. Dessa forma, Júlio poderá calcular: