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Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973788
Sistemas de Informação
Texto associado
Texto 2A2-III
Um analista ambiental pretende integrar ao sistema
institucional dados disponibilizados por órgãos federais em
portais públicos, permitindo reutilização por diferentes aplicações
e usuários.
Considerando-se a intenção do analista ambiental mencionada no
texto 2A2-III e o conceito de dados abertos, é correto afirmar que
os dados
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973787
Meio Ambiente
Texto associado
Texto 2A2-II
Um órgão ambiental federal responsável pelo
monitoramento e pela fiscalização de recursos pesqueiros iniciou
um projeto nacional de combate à pesca ilegal. O projeto envolve
a integração de dados heterogêneos, incluindo registros
administrativos de licenças de pesca, dados de rastreamento de
embarcações, imagens de satélite, informações geoespaciais,
relatórios de fiscalização e séries históricas de infrações
ambientais. A equipe técnica precisa estruturar um ambiente
analítico que permita consultas eficientes, automatização de
rotinas recorrentes, análise e comunicação clara dos resultados
para os gestores responsáveis pela formulação de políticas
públicas e pela priorização de ações de fiscalização.
Ainda em relação à situação apresentada no texto 2A2-II, na
arquitetura analítica do projeto de combate à pesca ilegal, a
integração entre consultas em SQL e o uso de linguagens como
Python e R seria tecnicamente justificável porque essa integração
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973787
Meio Ambiente
Texto associado
Texto 2A2-II
Um órgão ambiental federal responsável pelo
monitoramento e pela fiscalização de recursos pesqueiros iniciou
um projeto nacional de combate à pesca ilegal. O projeto envolve
a integração de dados heterogêneos, incluindo registros
administrativos de licenças de pesca, dados de rastreamento de
embarcações, imagens de satélite, informações geoespaciais,
relatórios de fiscalização e séries históricas de infrações
ambientais. A equipe técnica precisa estruturar um ambiente
analítico que permita consultas eficientes, automatização de
rotinas recorrentes, análise e comunicação clara dos resultados
para os gestores responsáveis pela formulação de políticas
públicas e pela priorização de ações de fiscalização.
Ainda em relação à situação apresentada no texto 2A2-II, na
arquitetura analítica do projeto de combate à pesca ilegal, a
integração entre consultas em SQL e o uso de linguagens como
Python e R seria tecnicamente justificável porque essa integração
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973786
Meio Ambiente
Texto associado
Texto 2A2-II
Um órgão ambiental federal responsável pelo
monitoramento e pela fiscalização de recursos pesqueiros iniciou
um projeto nacional de combate à pesca ilegal. O projeto envolve
a integração de dados heterogêneos, incluindo registros
administrativos de licenças de pesca, dados de rastreamento de
embarcações, imagens de satélite, informações geoespaciais,
relatórios de fiscalização e séries históricas de infrações
ambientais. A equipe técnica precisa estruturar um ambiente
analítico que permita consultas eficientes, automatização de
rotinas recorrentes, análise e comunicação clara dos resultados
para os gestores responsáveis pela formulação de políticas
públicas e pela priorização de ações de fiscalização.
No contexto do combate à pesca ilegal descrito no texto 2A2-II, a
adoção de práticas associadas a Big Data contribui diretamente
para a efetividade da fiscalização, porque possibilita
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973786
Meio Ambiente
Texto associado
Texto 2A2-II
Um órgão ambiental federal responsável pelo
monitoramento e pela fiscalização de recursos pesqueiros iniciou
um projeto nacional de combate à pesca ilegal. O projeto envolve
a integração de dados heterogêneos, incluindo registros
administrativos de licenças de pesca, dados de rastreamento de
embarcações, imagens de satélite, informações geoespaciais,
relatórios de fiscalização e séries históricas de infrações
ambientais. A equipe técnica precisa estruturar um ambiente
analítico que permita consultas eficientes, automatização de
rotinas recorrentes, análise e comunicação clara dos resultados
para os gestores responsáveis pela formulação de políticas
públicas e pela priorização de ações de fiscalização.
No contexto do combate à pesca ilegal descrito no texto 2A2-II, a
adoção de práticas associadas a Big Data contribui diretamente
para a efetividade da fiscalização, porque possibilita
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973785
Sistemas de Informação
Texto associado
Texto 2A2-II
Um órgão ambiental federal responsável pelo
monitoramento e pela fiscalização de recursos pesqueiros iniciou
um projeto nacional de combate à pesca ilegal. O projeto envolve
a integração de dados heterogêneos, incluindo registros
administrativos de licenças de pesca, dados de rastreamento de
embarcações, imagens de satélite, informações geoespaciais,
relatórios de fiscalização e séries históricas de infrações
ambientais. A equipe técnica precisa estruturar um ambiente
analítico que permita consultas eficientes, automatização de
rotinas recorrentes, análise e comunicação clara dos resultados
para os gestores responsáveis pela formulação de políticas
públicas e pela priorização de ações de fiscalização.
No fluxo analítico do projeto descrito no texto 2A2-II, o uso de
ferramentas como Power BI e Tableau seria tecnicamente
adequado porque essas plataformas
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973785
Sistemas de Informação
Texto associado
Texto 2A2-II
Um órgão ambiental federal responsável pelo
monitoramento e pela fiscalização de recursos pesqueiros iniciou
um projeto nacional de combate à pesca ilegal. O projeto envolve
a integração de dados heterogêneos, incluindo registros
administrativos de licenças de pesca, dados de rastreamento de
embarcações, imagens de satélite, informações geoespaciais,
relatórios de fiscalização e séries históricas de infrações
ambientais. A equipe técnica precisa estruturar um ambiente
analítico que permita consultas eficientes, automatização de
rotinas recorrentes, análise e comunicação clara dos resultados
para os gestores responsáveis pela formulação de políticas
públicas e pela priorização de ações de fiscalização.
No fluxo analítico do projeto descrito no texto 2A2-II, o uso de
ferramentas como Power BI e Tableau seria tecnicamente
adequado porque essas plataformas
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973784
Meio Ambiente
Texto associado
Texto 2A2-I
Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser
aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os
detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira
que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por
um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de
satélite nesse mapeamento.
É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from
label proportions with prototypical contrastive clustering)
organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e
satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em
grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais
densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e
classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender
sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.
As aplicações do sistema no monitoramento florestal
permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do
desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas
mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das
espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da
biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas
para a preservação ambiental.
Internet: <https://portal.fgv.br> (com adaptações).
Os dados espaciais provenientes de satélites e drones, conforme
mencionados no texto 2A2-I, são potencialmente integráveis a
diferentes órgãos ambientais. Para viabilizar o compartilhamento
desses dados geoespaciais, é fundamental o uso de
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973784
Meio Ambiente
Texto associado
Texto 2A2-I
Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser
aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os
detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira
que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por
um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de
satélite nesse mapeamento.
É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from
label proportions with prototypical contrastive clustering)
organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e
satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em
grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais
densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e
classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender
sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.
As aplicações do sistema no monitoramento florestal
permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do
desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas
mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das
espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da
biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas
para a preservação ambiental.
Internet: <https://portal.fgv.br> (com adaptações).
Os dados espaciais provenientes de satélites e drones, conforme
mencionados no texto 2A2-I, são potencialmente integráveis a
diferentes órgãos ambientais. Para viabilizar o compartilhamento
desses dados geoespaciais, é fundamental o uso de
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973783
Meio Ambiente
Texto associado
Texto 2A2-I
Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser
aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os
detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira
que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por
um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de
satélite nesse mapeamento.
É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from
label proportions with prototypical contrastive clustering)
organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e
satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em
grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais
densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e
classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender
sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.
As aplicações do sistema no monitoramento florestal
permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do
desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas
mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das
espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da
biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas
para a preservação ambiental.
Internet: <https://portal.fgv.br> (com adaptações).
No sensoriamento remoto, o emprego de drones e satélites para
coletar informações sobre a cobertura vegetal amazônica,
conforme consta no texto 2A2-I, fundamenta-se na
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973783
Meio Ambiente
Texto associado
Texto 2A2-I
Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser
aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os
detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira
que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por
um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de
satélite nesse mapeamento.
É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from
label proportions with prototypical contrastive clustering)
organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e
satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em
grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais
densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e
classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender
sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.
As aplicações do sistema no monitoramento florestal
permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do
desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas
mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das
espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da
biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas
para a preservação ambiental.
Internet: <https://portal.fgv.br> (com adaptações).
No sensoriamento remoto, o emprego de drones e satélites para
coletar informações sobre a cobertura vegetal amazônica,
conforme consta no texto 2A2-I, fundamenta-se na
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973782
Meio Ambiente
Texto associado
Texto 2A2-I
Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser
aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os
detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira
que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por
um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de
satélite nesse mapeamento.
É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from
label proportions with prototypical contrastive clustering)
organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e
satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em
grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais
densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e
classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender
sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.
As aplicações do sistema no monitoramento florestal
permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do
desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas
mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das
espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da
biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas
para a preservação ambiental.
Internet: <https://portal.fgv.br> (com adaptações).
Em relação ao uso integrado de imagens de satélite, dados
rotulados e análises espaciais, mencionado no texto 2A2-I, é
correto afirmar que a tecnologia que permite organizar, integrar e
analisar essas informações georreferenciadas de forma
sistemática é o
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973782
Meio Ambiente
Texto associado
Texto 2A2-I
Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser
aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os
detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira
que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por
um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de
satélite nesse mapeamento.
É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from
label proportions with prototypical contrastive clustering)
organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e
satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em
grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais
densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e
classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender
sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.
As aplicações do sistema no monitoramento florestal
permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do
desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas
mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das
espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da
biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas
para a preservação ambiental.
Internet: <https://portal.fgv.br> (com adaptações).
Em relação ao uso integrado de imagens de satélite, dados
rotulados e análises espaciais, mencionado no texto 2A2-I, é
correto afirmar que a tecnologia que permite organizar, integrar e
analisar essas informações georreferenciadas de forma
sistemática é o
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973781
Sistemas de Informação
Texto associado
Texto 2A2-I
Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser
aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os
detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira
que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por
um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de
satélite nesse mapeamento.
É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from
label proportions with prototypical contrastive clustering)
organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e
satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em
grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais
densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e
classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender
sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.
As aplicações do sistema no monitoramento florestal
permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do
desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas
mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das
espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da
biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas
para a preservação ambiental.
Internet: <https://portal.fgv.br> (com adaptações).
A classificação automática de culturas agrícolas e espécies
vegetais, conforme descrita no texto 2A2-I, corresponde, do
ponto de vista da mineração de dados, a uma tarefa de
classificação porque
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973781
Sistemas de Informação
Texto associado
Texto 2A2-I
Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser
aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os
detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira
que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por
um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de
satélite nesse mapeamento.
É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from
label proportions with prototypical contrastive clustering)
organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e
satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em
grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais
densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e
classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender
sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.
As aplicações do sistema no monitoramento florestal
permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do
desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas
mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das
espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da
biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas
para a preservação ambiental.
Internet: <https://portal.fgv.br> (com adaptações).
A classificação automática de culturas agrícolas e espécies
vegetais, conforme descrita no texto 2A2-I, corresponde, do
ponto de vista da mineração de dados, a uma tarefa de
classificação porque
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973780
Noções de Informática
Texto associado
Texto 2A2-I
Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser
aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os
detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira
que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por
um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de
satélite nesse mapeamento.
É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from
label proportions with prototypical contrastive clustering)
organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e
satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em
grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais
densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e
classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender
sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.
As aplicações do sistema no monitoramento florestal
permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do
desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas
mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das
espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da
biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas
para a preservação ambiental.
Internet: <https://portal.fgv.br> (com adaptações).
O sistema LLP-Co, descrito no texto 2A2-I,
enquadra-se, segundo a literatura especializada, no conceito de
sistema de aprendizado de máquina, porque sua característica
central consiste em
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973780
Noções de Informática
Texto associado
Texto 2A2-I
Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser
aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os
detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira
que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por
um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de
satélite nesse mapeamento.
É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from
label proportions with prototypical contrastive clustering)
organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e
satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em
grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais
densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e
classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender
sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.
As aplicações do sistema no monitoramento florestal
permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do
desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas
mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das
espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da
biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas
para a preservação ambiental.
Internet: <https://portal.fgv.br> (com adaptações).
O sistema LLP-Co, descrito no texto 2A2-I,
enquadra-se, segundo a literatura especializada, no conceito de
sistema de aprendizado de máquina, porque sua característica
central consiste em
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973779
Engenharia de Software
No IPAAM, analistas ambientais desenvolvem um sistema
para análise preditiva de desmatamento na Amazônia, utilizando
técnicas de aprendizado de máquina. Nesse contexto, o modelo
treinado classifica áreas de floresta como suscetíveis ou não a
degradação, com base em dados geoespaciais e históricos.
No processo de treinamento do modelo de classificação, o método utilizado para ajustar os parâmetros e minimizar erros de predição envolve
No processo de treinamento do modelo de classificação, o método utilizado para ajustar os parâmetros e minimizar erros de predição envolve
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973779
Engenharia de Software
No IPAAM, analistas ambientais desenvolvem um sistema
para análise preditiva de desmatamento na Amazônia, utilizando
técnicas de aprendizado de máquina. Nesse contexto, o modelo
treinado classifica áreas de floresta como suscetíveis ou não a
degradação, com base em dados geoespaciais e históricos.
No processo de treinamento do modelo de classificação, o método utilizado para ajustar os parâmetros e minimizar erros de predição envolve
No processo de treinamento do modelo de classificação, o método utilizado para ajustar os parâmetros e minimizar erros de predição envolve
Ano: 2026
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
IPAAM
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |
Q3973778
Arquitetura de Software
O IPAAM planeja modernizar sua plataforma de
licenciamento ambiental eletrônico, adotando uma arquitetura de
software que facilite a evolução de serviços, a integração com
sistemas externos e o isolamento de falhas. A equipe de análise
de sistemas avalia diferentes abordagens arquiteturais antes de
definir o desenho final da solução.
Na situação hipotética apresentada, a abordagem arquitetural mais adequada consiste em
Na situação hipotética apresentada, a abordagem arquitetural mais adequada consiste em
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