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• 10 entradas externas de complexidade média e peso complexidade igual a 4;
• 8 consultas externas de complexidade baixa e peso complexidade igual a 3;
• 3 arquivos lógicos internos de complexidade média e peso complexidade igual a 10; e
• 2 interfaces de arquivos externos de complexidade baixa e peso complexidade igual a 5.
Sabe-se que o fator de ajuste de valor (VAF, da sigla em inglês) calculado a partir de 14 características gerais do sistema é de 1,25.
A partir da situação hipotética precedente, assinale a opção que apresenta corretamente o tamanho funcional total em pontos de função ajustados (AFP, da sigla em inglês) do sistema.
Com base na situação hipotética precedente, assinale a opção que apresenta a métrica que melhor indica a eficiência da equipe em remover erros antes da entrega do software.
Conforme disposto na ISO/IEC 9126-4, a medida derivada productive proportion, utilizada para avaliar a produtividade do usuário,
Nessa situação hipotética, na aplicação do metamodelo UML 2.5.1, property é um elemento que definirá
No que se refere às tarefas da engenharia de requisitos, julgue os seguintes itens.
I A atividade de elicitação de requisitos é um processo simples e direto de obtenção de informações acerca das necessidades do cliente.
II A etapa de elaboração tem como objetivo refinar o modelo de requisitos, identificando aspectos relacionados à função, comportamento e informação do software, com base nos cenários de uso obtidos na elicitação.
III A validação de requisitos busca verificar a consistência, a completude e a ausência de ambiguidades, sendo a revisão técnica formal o principal mecanismo utilizado nesse processo.
IV A negociação de requisitos tem como objetivo a eliminação de requisitos conflitantes, garantindo que apenas um dos lados tenha suas demandas atendidas.
Estão certos apenas os itens
Caio Ryann Conceição Lima et alli. O modelo incremental no desenvolvimento de software: uma maneira estruturada e interativa de entregar produtos de qualidade. In: Research, Society and Development, v. 12, n.º 4, 2023 (com adaptações).
No que diz respeito ao desenvolvimento incremental, que é uma das abordagens mais comuns para a criação de aplicações e produtos de software atualmente, assinale a opção correta.
A respeito de metodologias ágeis, julgue o próximo item.
O sistema Kanban utiliza como indicador chave de desempenho a métrica lead time, que é o tempo total gasto por uma unidade de trabalho desde o momento de seu compromisso (commitment) até a sua entrega final (delivery), sendo essencial para a previsão e otimização do fluxo de valor.
A respeito de metodologias ágeis, julgue o próximo item.
O desenvolvimento orientado ao comportamento (BDD, na sigla em inglês) estende o conceito do desenvolvimento orientado a testes, focando a colaboração e a comunicação entre desenvolvedores e stakeholders, por meio da definição de especificações executáveis escritas em linguagem ubíqua no formato Gherkin.
A respeito de metodologias ágeis, julgue o próximo item.
A reunião diária do scrum (daily scrum) é um evento de inspeção e adaptação obrigatório para a equipe, devendo ser utilizada pelo scrum master como o momento principal para que ele defina as tarefas do dia para cada membro do development team e para que solucione os impedimentos reportados.
A respeito de metodologias ágeis, julgue o próximo item.
No desenvolvimento orientado ao domínio (DDD, na sigla em inglês), o contexto delimitado (bounded context) busca estabelecer a regra de que toda a lógica de negócio do sistema deve ser implementada em um único modelo coeso e global para garantir a consistência de todos os termos e definições de domínio.
A respeito de metodologias ágeis, julgue o próximo item.
No desenvolvimento orientado a testes (TDD, na sigla em inglês), o ciclo de trabalho segue a ordem vermelho-verde-refatorar (red-green-refactor), sendo vermelho a etapa que consiste em escrever o código de produção necessário para que o teste, criado na fase anterior, passe a funcionar corretamente.
Julgue o seguinte item, a respeito de tipos de soluções e modelos de serviço.
Denomina-se fábrica de software um modelo de contratação com foco na produção contínua de sistemas e normalmente remunerado por ponto de função.
Tendo o texto como referência inicial, julgue o item subsecutivo, a respeito de aprendizado de máquina.
Modelos preditivos dispensam validação em um conjunto separado de dados porque a acurácia calculada durante o treinamento já representa a capacidade real do modelo de prever eventos futuros.
Tendo o texto como referência inicial, julgue o item subsecutivo, a respeito de aprendizado de máquina.
A aprendizagem por reforço se diferencia da aprendizagem supervisionada, pois se baseia em feedback avaliativo, em vez de exemplos rotulados ou especificação da ação correta por um supervisor externo, para julgar a qualidade das ações.
Tendo o texto como referência inicial, julgue o item subsecutivo, a respeito de aprendizado de máquina.
O aprendizado por reforço é essencialmente uma forma de aprendizagem não supervisionada, pois seu objetivo principal é descobrir padrões ocultos e agrupamento nos dados, sem uso de rótulos; nesse paradigma, a recompensa funciona como um critério secundário de avaliação.
Em relação a MLOps (machine learning operations), julgue o item a seguir.
A construção de um repositório estruturado de versionamento e governança de modelos é uma prática recomendada em MLOps para garantir rastreabilidade, controle de implantação e execução segura de rollbacks.
Em relação a MLOps (machine learning operations), julgue o item a seguir.
MLOps é um conjunto de práticas de engenharia que padronizam, automatizam e monitoram o ciclo de vida de modelos de aprendizado de máquina com o objetivo de garantir reprodutibilidade, escalabilidade, governança e operação contínua dos sistemas de IA.
Em relação a MLOps (machine learning operations), julgue o item a seguir.
A orquestração em MLOps concentra-se principalmente na etapa de treinamento dos modelos, não tendo relação direta com o deploy nem com o monitoramento de serviços em produção.
Acerca de aplicações do processamento de linguagem natural (PNL) e da teoria de sistemas multiagentes, julgue o item subsequente.
O Word2Vec é um modelo de aprendizado profundo que utiliza redes neurais com várias camadas e mecanismos de atenção para aprender representações distribuídas de palavras a partir de grandes corpora textuais.
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