Questões TJ-RJ 2026 para Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados

Q4181538

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |

Q4181538 Governança de TI

Joselito, um engenheiro de dados contratado pela empresa XPTO, foi encarregado de projetar e implementar a nova plataforma de Big Data da organização. Com o objetivo de acelerar a disponibilização dos dados para os cientistas de dados e reduzir a burocracia inicial, Joselito configurou um Data Lake em nuvem e instruiu todas as áreas de negócio a realizarem a ingestão massiva de seus dados brutos, sem impor restrições de formato, sem validação de esquema na entrada e sem a implementação de um catálogo de metadados, confiando inteiramente na flexibilidade da abordagem Esquema na Leitura (Schema-onRead).

Dois anos após a implementação, a diretoria da XPTO constatou que, apesar do alto custo de armazenamento, a iniciativa fracassou. O repositório contém petabytes de dados, mas os analistas não conseguem localizar as informações necessárias, não confiam na veracidade dos dados devido à falta de linhagem (lineage) e qualidade, e não conseguem discernir quais arquivos são atuais ou obsoletos.

No contexto da governança e arquitetura de dados, o termo técnico utilizado para descrever o estado em que se encontra o repositório criado por Joselito, caracterizado pela ausência de organização e curadoria, tornando-o um passivo em vez de um ativo, é:

A

Data Silo;

B

Dark Data;

C

Data Mart;

D

Data Mesh;

E

Data Swamp.

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Q4181539

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |

Q4181539 Banco de Dados

A Secretaria de Saúde de um município está implementando um sistema de análise de dados para monitorar atendimentos em unidades de saúde. O cientista de dados apresentou duas abordagens para integrar dados de diferentes postos de saúde.

• Abordagem 1
− Extrair dados dos sistemas de cada posto (CSV, Excel, bancos locais)
− Transformar os dados em um servidor intermediário: padronizar formatos de data, validar CPF, limpar dados inconsistentes, calcular métricas agregadas
− Carregar apenas os dados já processados e limpos no Data Warehouse

• Abordagem 2
− Extrair dados dos sistemas de cada posto
− Carregar os dados brutos diretamente no Data Lake (Amazon S3)
− Transformar os dados, quando necessário, usando ferramentas de análise (SQL, Python, Spark)

Sobre essas abordagens, é correto afirmar que:

A

ambas as abordagens são exemplos de ETL, diferindo apenas no local onde as transformações são executadas, sendo a primeira em servidor dedicado e a segunda no próprio Data Warehouse;

B

a abordagem 1 é mais moderna e escalável que a abordagem 2, pois permite que todas as transformações sejam feitas em um único servidor centralizado, eliminando a necessidade de capacidade computacional no destino;

C

a principal vantagem da abordagem 1 é que ela preserva os dados originais completos, permitindo aplicar novas regras de transformação no futuro sem precisar reextrair das fontes, enquanto a abordagem 2 descarta os dados brutos após a transformação;

D

a abordagem 1 representa um processo ELT (Extract-LoadTransform), onde as transformações ocorrem após o carregamento no destino, enquanto a abordagem 2 representa ETL (Extract-Transform-Load), onde transformações ocorrem antes do carregamento;

E

a abordagem 1 representa um processo ETL (ExtractTransform-Load), adequado quando se deseja carregar apenas dados validados no warehouse, enquanto a abordagem 2 representa ELT (Extract-Load-Transform), adequado quando se deseja preservar dados brutos para análises exploratórias futuras.

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Q4181540

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |

Q4181540 Banco de Dados

Uma instituição financeira está implementando um sistema de detecção de fraudes em tempo real para processar transações de cartões de crédito originadas em dispositivos móveis globalmente. Devido à instabilidade de conectividade das redes móveis, os eventos de transação frequentemente chegam ao cluster de processamento fora de ordem e com atrasos variáveis (late arriving data). O requisito de negócio exige que as agregações de volume financeiro sejam calculadas com precisão determinística, baseando-se no momento exato em que a compra ocorreu, e não no momento em que o dado foi recebido pelo servidor, garantindo consistência mesmo em casos de reprocessamento histórico.

Considerando os conceitos de processamento de fluxo contínuo (streaming), semântica de tempo e mecanismos de tratamento de dados atrasados, é correto afirmar que:

A

a adoção da semântica de tempo de processamento (Processing Time) é a única abordagem capaz de garantir o determinismo dos resultados em caso de reprocessamento (replay), pois utiliza o relógio do servidor como fonte de verdade imutável, eliminando a complexidade de sincronização de relógios distribuídos;

B

para lidar com a chegada de dados fora de ordem em um fluxo infinito (unbounded stream) utilizando a semântica de tempo do evento (Event Time), o sistema deve empregar o conceito de marcas d'água (Watermarks), as quais funcionam como uma métrica de progresso do tempo lógico, sinalizando ao sistema que não são mais esperados eventos com timestamp inferior a um determinado valor;

C

o processamento em microlotes (micro-batching) elimina nativamente o problema de dados fora de ordem, pois, ao agrupar os eventos em pequenos pacotes discretos de tempo (ex: 1 segundo), o sistema força a ordenação correta dos registros dentro do buffer de memória antes de iniciar a computação da transformação;

D

as Janelas Deslizantes (Sliding Windows) são inadequadas para esse cenário de detecção de fraudes, pois exigem que os dados cheguem estritamente ordenados; a solução correta seria a utilização exclusiva de janelas de sessão (Session Windows), que se adaptam dinamicamente baseadas na inatividade do usuário, ignorando o timestamp do evento;

E

a arquitetura lambda é imprescindível para garantir a consistência dos dados nesse cenário, visto que motores de processamento de fluxo modernos (Stream Processors) são arquiteturalmente incapazes de garantir a semântica de processamento "exatamente uma vez" (exactly-once), dependendo sempre de uma camada batch corretiva para sanear os dados a posteriori.

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Q4181541

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |

Q4181541 Arquitetura de Computadores

Um órgão público mantém um sistema de processamento de folha de pagamento que roda, durante a maior parte do ano, em infraestrutura própria (on-premises).

No entanto, nos meses de dezembro e janeiro, a demanda por processamento aumenta significativamente devido ao 13º salário, reajustes e grande volume de retificações, causando risco de indisponibilidade e degradação de desempenho. Para lidar com esses picos, a equipe de TI decide configurar um mecanismo automático para que, sempre que a carga ultrapassar determinado limiar, sejam instanciados recursos adicionais de computação em uma nuvem pública.

Essa estratégia de extensão dinâmica da capacidade computacional para a nuvem pública em momentos de alta demanda é denominada:

A

multi-cloud;

B

autoscaling;

C

cloud bursting;

D

edge computing;

E

infraestrutura hiperconvergente.

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Q4181542

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |

Q4181542 Arquitetura de Software

Uma corte superior está redesenhando sua arquitetura de sistemas para suportar sistemas legados críticos ainda executados em data center próprio, novos serviços digitais com alta variabilidade de carga (portais, APIs abertas, painéis em tempo real), além de requisitos rígidos de conformidade, auditoria e soberania de dados.

Na proposta inicial, a área de TI contrapõe duas abordagens de alto nível:

• estratégia nativa (cloud-native), com serviços desenhados desde o início para consumir intensamente recursos de nuvem pública (contêineres orquestrados, funções serverless, filas e bancos gerenciados, observabilidade integrada etc.);
• estratégia híbrida, em que parte significativa da carga permanece em data center próprio ou em nuvem privada, com integração estruturada (túneis seguros, VPN, direct connect, replicação de dados) com a nuvem pública.

Considerando os trade-offs entre uma arquitetura nativa em nuvem e uma arquitetura híbrida nesse contexto, é correto afirmar que:

A

em uma arquitetura híbrida, a presença simultânea de ambientes on-premises e em nuvem tende a reduzir o risco de vendor lock-in, pois a possibilidade de distribuir cargas entre os dois lados torna menos relevante a escolha de serviços gerenciados específicos de cada provedor;

B

em uma arquitetura cloud-native em nuvem pública, é comum explorar serviços gerenciados e elasticidade para acelerar entregas e simplificar operação, enquanto a arquitetura híbrida tende a facilitar a convivência com sistemas legados e requisitos locais, aumentando, por outro lado, a complexidade de governança, a observabilidade fim a fim e a gestão de latência entre domínios;

C

em cenários com forte exigência de soberania de dados, concentrar todas as cargas em um único provedor de nuvem pública costuma ser mais adequado do que manter parte dos sistemas on-premises, pois a unificação da infraestrutura tende a simplificar o atendimento às restrições regulatórias;

D

em caso de adoção de uma arquitetura híbrida, limita-se de forma relevante o uso de práticas cloud-native, como contêineres, orquestração, infraestrutura como código e observabilidade distribuída, que apresentam melhor relação custo-benefício quando o ambiente está predominantemente na nuvem pública;

E

em uma arquitetura cloud-native bem desenhada, o uso de serviços serverless e bancos de dados gerenciados tende a atender grande parte das necessidades de auditoria, trilhas de acesso, criptografia e segmentação de redes, reduzindo a necessidade de controles adicionais de segurança em comparação a uma arquitetura híbrida baseada em data center próprio.

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Q4181543

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |

Q4181543 Segurança da Informação

O departamento de TI de um tribunal migrou seu sistema de consulta processual para um provedor de nuvem pública, adotando o modelo PaaS (Platform as a Service) por meio de um serviço de Web App gerenciado. Seis meses após a migração, o sistema sofreu uma invasão que resultou na exfiltração de dados. A perícia forense digital concluiu que:

• o código-fonte da aplicação desenvolvido pelo tribunal seguia as práticas seguras da OWASP;
• as credenciais e o gerenciamento de identidade (IAM) estavam configurados corretamente pelo Tribunal; e
• a invasão ocorreu estritamente devido à exploração de uma vulnerabilidade conhecida (CVE) e não corrigida no kernel do sistema operacional do servidor que hospedava o ambiente de execução (runtime).

Considerando o Modelo de Responsabilidade Compartilhada aplicável a serviços PaaS, é correto afirmar que a responsabilidade pela falha de segurança que permitiu o incidente é:

A

do tribunal, pois a segurança dos dados e da aplicação é de responsabilidade do cliente e, ao escolher um ambiente compartilhado, o cliente assume o risco residual das vulnerabilidades do sistema operacional subjacente;

B

do provedor de nuvem, pois no modelo PaaS a gestão do sistema operacional, incluindo a aplicação de patches de segurança e a manutenção do ambiente de execução (runtime), é de responsabilidade exclusiva do fornecedor da plataforma;

C

compartilhada, pois, embora o provedor gerencie o hardware, o tribunal tem a obrigação de instalar agentes de segurança baseados em host (HIDS) para monitorar a integridade do sistema operacional, mesmo em ambientes gerenciados;

D

do tribunal, visto que a aplicação de correções no sistema operacional convidado (Guest OS) é uma responsabilidade do cliente em todos os modelos de serviço (IaaS, PaaS e SaaS), exceto quando contratado um serviço de suporte premium dedicado;

E

do provedor de nuvem, apenas se o contrato de nível de serviço (SLA) especificar explicitamente a versão do kernel a ser utilizada; caso contrário, a responsabilidade recai sobre o tribunal por não ter auditado a infraestrutura subjacente antes do deploy.

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Q4181544

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |

Q4181544 Banco de Dados

O aprendizado de máquina (machine learning) é frequentemente categorizado em diferentes paradigmas, dependendo da natureza dos dados disponíveis e do problema a ser resolvido. Dois dos tipos mais comuns são o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado.

A principal diferença conceitual entre essas duas abordagens reside no fato de que, no aprendizado supervisionado:

A

o algoritmo opera sobre dados que não possuem classificação prévia, buscando encontrar padrões ou estruturas ocultas por conta própria;

B

o conjunto de dados de treinamento contém pares de dados de entrada e seus respectivos rótulos (labels) ou respostas corretas desejadas;

C

o sistema aprende através da interação com um ambiente dinâmico, recebendo sinais de recompensa ou punição baseados em suas ações;

D

o objetivo principal é sempre reduzir a dimensionalidade dos dados para facilitar a visualização, ignorando as variáveis de saída;

E

não é necessário separar os dados em conjuntos de treino e teste, visto que a validação ocorre simultaneamente ao processamento.

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Q4181545

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |

Q4181545 Engenharia de Software

O desempenho de modelos de aprendizado de máquina está intrinsecamente relacionado ao equilíbrio entre viés e variância. Modelos com alto viés tendem a simplificar excessivamente o problema, resultando em subajuste (underfitting), enquanto modelos com alta variância podem capturar ruído nos dados de treinamento, levando ao sobreajuste (overfitting). Para mitigar esses problemas, diversas técnicas de regularização podem ser empregadas, ajustando a complexidade do modelo e melhorando sua capacidade de generalização.

Considerando os conceitos de compensação viés-variância, sobreajuste, subajuste e técnicas de regularização, é correto afirmar que:

A

o aumento do parâmetro de regularização (lambda ou alpha) reduz o viés do modelo ao permitir que ele capture padrões mais complexos, sendo recomendado para corrigir problemas de underfitting em redes neurais profundas;

B

a regularização L1 (Lasso) e a regularização L2 (Ridge) produzem resultados idênticos em termos de seleção de features, diferindo apenas na velocidade de convergência do algoritmo de otimização durante o treinamento;

C

a validação cruzada (cross-validation) é uma técnica de regularização que modifica a função de perda adicionando um termo de penalização aos coeficientes do modelo, reduzindo assim a variância sem alterar o viés;

D

modelos com sobreajuste apresentam alto viés e baixa variância, razão pela qual técnicas de regularização são aplicadas para aumentar a complexidade do modelo e melhorar seu desempenho no conjunto de treinamento;

E

o aumento do parâmetro de regularização (lambda ou alpha) em modelos regularizados reduz a complexidade efetiva do modelo, aumentando o viés e reduzindo a variância, sendo uma estratégia eficaz contra overfitting, mas que pode levar a underfitting se aplicado excessivamente.

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Q4181546

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |

Q4181546 Sistemas de Informação

Uma empresa de e-commerce implantou um modelo de machine learning para prever a probabilidade de churn, métrica que indica a rotatividade ou evasão de clientes. Após seis meses em produção, a equipe de dados observou que, embora as distribuições estatísticas das features de entrada permanecessem estáveis (mesmas médias, mesmos desvios-padrão e mesmas distribuições), o relacionamento entre essas features e a variável-alvo (churn) havia mudado significativamente devido a alterações no comportamento dos consumidores causadas por novas políticas de fidelização da empresa.

Diante desse cenário, é correto afirmar que o modelo:

A

requer apenas ajustes nos hiperparâmetros através de validação cruzada com os dados históricos originais, mantendo a mesma arquitetura e features do pipeline de produção atual;

B

está sofrendo de concept drift, uma vez que a relação entre as features e o target mudou, requerendo retreinamento do modelo com dados recentes que reflitam o novo comportamento dos clientes;

C

não apresenta problemas, pois as distribuições estatísticas das features permanecem estáveis, e mudanças em políticas internas da empresa não afetam a capacidade preditiva de modelos já treinados;

D

está sofrendo de data drift, pois as características dos dados de entrada mudaram ao longo do tempo, sendo necessário realizar feature engineering adicional para capturar as novas políticas de fidelização;

E

apresenta tanto data drift quanto concept drift simultaneamente, sendo necessário reprojetar completamente o pipeline de machine learning incluindo nova coleta de dados e arquitetura de modelo.

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Q4181547

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |

Q4181547 Engenharia de Software

Uma fintech desenvolveu um pipeline ponta a ponta (end-to-end) de machine learning para detecção de fraudes em transações financeiras. O pipeline inclui as seguintes etapas:

(1) ingestão de dados em tempo real via streaming;
(2) feature engineering com agregações temporais (médias móveis de 7 e 30 dias);
(3) predição usando um modelo de gradient boosting;
(4) deployment em arquitetura de microsserviços.

Após três meses em produção, o time de MLOps observou degradação gradual no F1-score de 0.89 para 0.72, enquanto o monitoramento revelou que as distribuições das features agregadas apresentavam mudanças estatisticamente significativas (p < 0.01 no teste de Kolmogorov-Smirnov), embora as features brutas individuais permanecessem estáveis.

Considerando as melhores práticas de pipelines de ML em produção e estratégias de deployment, a equipe deve:

A

descartar as features agregadas temporais do pipeline, pois são a causa do data drift observado, e retreinar o modelo usando apenas as features brutas individuais que permaneceram estáveis;

B

implementar apenas alertas de monitoramento mais sensíveis para detectar drift precocemente, mantendo o pipeline atual inalterado, pois o F1-score de 0.72 ainda é considerado aceitável para aplicações de detecção de fraudes em produção;

C

adotar estratégia de deployment blue-green para testar um novo modelo treinado com dados recentes em paralelo com o modelo atual, direcionando gradualmente o tráfego para o novo modelo enquanto monitora métricas de desempenho e features drift;

D

implementar um sistema de retreinamento automático com janela deslizante que periodicamente atualiza o modelo com dados recentes, mantendo as features agregadas mas recalculando-as sobre períodos mais curtos para reduzir latência conceitual;

E

aumentar a complexidade do modelo substituindo gradient boosting por deep learning com redes neurais recorrentes, pois modelos mais complexos são mais robustos a drift e podem capturar padrões temporais automaticamente sem feature engineering.

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Q4181548

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |

Q4181548 Matemática

Um tribunal deseja prever o tempo de tramitação (em dias) de processos de uma determinada classe, desde a distribuição até a sentença em 1ª instância. Um cientista de dados ajustou um modelo de regressão usando variáveis como tipo de ação, vara, quantidade de partes e histórico de movimentações, e avaliou o modelo no conjunto de teste.

Como métrica principal, ele calculou a soma das diferenças absolutas dividida pelo número de observações, ou:

Captura_de tela 2026-07-16 135424.png (120×53)

Captura_de tela 2026-07-16 135424.png (120×53)

obtendo Erro = 18, que foi interpretado como: “em média, o modelo erra em 18 dias o tempo de tramitação dos processos”.

A métrica utilizada pelo cientista de dados é:

A

Erro Médio Absoluto (MAE);

B

Erro Quadrático Médio (MSE);

C

Coeficiente de Determinação (R²);

D

Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE);

E

Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE).

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Q4181549

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |

Q4181549 Sistemas Operacionais

O sistema operacional Moderno implementa a alocação de memória virtual baseada em paginação, combinando técnicas e estruturas de dados encontrados em outros sistemas operacionais. A tabela de páginas de memória do Moderno foi implementada nos mesmos moldes do Linux.

Sendo assim, é correto afirmar que a tabela de páginas de memória do Moderno:

A

armazena informações sobre o estado de cada página, sem realizar mapeamento de endereços;

B

mapeia endereços virtuais para endereços físicos, sendo incapaz de influenciar a proteção de memória;

C

mapeia endereços virtuais para endereços físicos e é capaz de influenciar a proteção de memória;

D

não realiza mapeamento de endereços, sendo incapaz de influenciar a proteção de memória;

E

armazena informações sobre o estado de cada página, sendo incapaz de influenciar a proteção de memória.

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Q4181550

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |

Q4181550 Engenharia de Software

O departamento de TI de uma escola está desenvolvendo um Sistema de Gestão Escolar usando a metodologia ágil. Depois de definido 90% do escopo do projeto, o diretor da escola solicitou uma mudança significativa no escopo com a alegação de que a nova funcionalidade tinha se tornado prioridade.

A equipe ágil deve lidar com essa demanda:

A

aceitando a mudança apenas após o término do projeto;

B

recusando a mudança, pois ela compromete o planejamento inicial;

C

avaliando a solicitação junto ao Product Owner e adaptando o backlog;

D

cobrando uma taxa adicional e incluindo a funcionalidade sem discussão;

E

suspendendo o projeto até que todas as mudanças sejam definidas.

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Q4181551

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |

Q4181551 Gerência de Projetos

A empresa Y está desenvolvendo uma plataforma de e-commerce para uma empresa de vendas online. Com base nos testes de usabilidade e feedback do usuário, a equipe de desenvolvimento decidiu efetuar alterações nas funcionalidades, sendo que algumas delas resultariam em mudanças no escopo original.

Ao levar esse fato ao gerente de projetos, a equipe usou o PMBOK para justificar as alterações com base no princípio do(a):

A

foco em valor;

B

liderança servidora;

C

pensamento sistêmico;

D

adaptação e resiliência;

E

colaboração e engajamento.

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Q4181552

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |

Q4181552 Direito Digital

O TJRJ está desenvolvendo um sistema cujas operações envolverão o tratamento de dados pessoais. A fim de garantir a conformidade com a Lei nº 13.709/2018, o módulo B do sistema deve observar especificamente o princípio da LGPD que assegura que o tratamento seja compatível com os fins informados ao titular, de acordo com o contexto do tratamento.

O princípio da LGPD especificamente observado pelo módulo B é o da:

A

finalidade;

B

prevenção;

C

adequação;

D

necessidade;

E

transparência.

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Q4181553

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |

Q4181553 Direito Digital

Uma universidade pública foi solicitada a enviar dados estatísticos sobre o desempenho acadêmico dos seus alunos para um instituto de pesquisa. Contudo, precisa garantir que não exista nesses dados nenhuma informação sensível, de forma que seja removida a possibilidade de associação, direta ou indireta, a um indivíduo.

Para atender aos requisitos da LGPD e proteger a privacidade dos estudantes, a universidade deverá:

A

criptografar os dados antes da publicação;

B

solicitar autorização individual de cada aluno para divulgar os dados;

C

publicar os dados em formato desconhecido para dificultar a extração;

D

excluir os dados de desempenho e publicar apenas dados demográficos;

E

anonimizar os dados, removendo ou mascarando identificadores pessoais.

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Q4181554

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |

Q4181554 Direito Digital

Uma empresa pública de saneamento contratou uma auditoria externa para adequação à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). A auditoria identificou que havia dados pessoais de clientes inativos em sistemas legados e sem utilização armazenados há mais de 10 anos.

A auditoria externa, em seu relatório, informou que, para garantir a conformidade com a LGPD, a empresa pública de saneamento deverá:

A

avaliar a necessidade legal de retenção e, se não houver justificativa, eliminar os dados com registro da operação;

B

manter os dados sem um período definido, desde que estejam protegidos por criptografia;

C

transferir os dados para um ambiente offline e restringir o acesso apenas à equipe de TI;

D

compartilhar os dados com parceiros comerciais para justificar sua manutenção;

E

eliminar os dados imediatamente, sem qualquer registro, para evitar sanções.

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Q4181555

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |

Q4181555 Segurança da Informação

Durante a implantação de uma infraestrutura em nuvem via Terraform, uma equipe de DevOps percebe que credenciais sensíveis estão expostas em arquivos .tf versionados no GitHub. Após essa identificação, a equipe precisará ocultar as credenciais sensíveis para evitar a sua exposição.

Para que a equipe de DevOps consiga cumprir esse item, a ação a ser tomada, dentro das melhores práticas, deverá ser a de:

A

integrar o pipeline com uma ferramenta gerenciadora de segredos;

B

criptografar os arquivos .tf com ferramentas como GPG e compartilhar as chaves por e-mail;

C

armazenar credenciais em arquivos .env e versioná-los junto com o código para facilitar o acesso;

D

utilizar comentários no código para indicar onde estão os dados sensíveis, facilitando a revisão manual;

E

utilizar variáveis locais no Terraform para armazenar credenciais, pois elas não são exportadas para o plano de execução.

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Q4181556

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |

Q4181556 Governança de TI

Ana é a CEO (Chief Executive Officer) de uma empresa de e-commerce e determinou uma reunião para a elaboração do planejamento estratégico anual. Nessa reunião, foi decidido que seriam adotadas práticas de FinOps (Financial Cloud Operations) para alinhar os custos dos serviços de nuvem com os objetivos de negócio.

Com o passar do tempo, Ana tem notado que essa estratégia trouxe como benefício:

A

a eliminação de custos fixos;

B

o aumento do faturamento bruto;

C

a substituição de ferramentas de monitoramento;

D

a redução de headcount (nº de funcionários) na equipe;

E

a visibilidade financeira e tomada de decisão baseada em dados.

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Q4181557

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados |

Q4181557 Segurança da Informação

Durante a implantação de um sistema de gestão hospitalar em uma rede pública de saúde, a equipe de segurança da informação optou por autorizar o acesso do usuário final com base na sua função predefinida para proteger os dados clínicos dos pacientes. O sistema possui múltiplos perfis de usuários, como médicos, enfermeiros, administradores, técnicos de laboratório e auditores. Cada perfil requer acesso a diferentes conjuntos de dados e funcionalidades.

Considerando os desafios de governança e segurança de dados, é correto afirmar que a implementação do RBAC (controle de acesso baseado em função):

A

impede que administradores tenham acesso privilegiado a dados sensíveis;

B

permite atribuir permissões diretamente aos usuários, facilitando a personalização de acesso;

C

elimina a necessidade de auditoria, pois os acessos são automaticamente controlados por função;

D

garante que usuários com múltiplas funções tenham acesso apenas à interseção das permissões atribuídas;

E

é ideal para ambientes com funções estáveis e bem definidas, mas pode exigir complementação com modelos baseados em atributos (ABAC) em cenários dinâmicos.

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Questões de Concurso Público TJ-RJ 2026 para Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Engenheiro de Dados

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