Questões de Concurso para CESPE / CEBRASPE | Qconcursos.com

Q3973790

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973790 Banco de Dados

Assinale a opção que corresponde corretamente a um princípio fundamental do modelo relacional no contexto da abordagem relacional de bancos de dados.

A

Os relacionamentos são implementados por ponteiros físicos entre tabelas.

B

Toda tabela exige uma chave estrangeira.

C

A ordem das linhas e das colunas não tem significado lógico.

D

A integridade é garantida apenas por comandos SQL.

E

Colunas podem armazenar múltiplos valores simultaneamente.

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Q3973789

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973789 Banco de Dados

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.

Na situação retratada no texto 2A2-III, considerando-se a necessidade de permitir a reutilização de dados ambientais integrados por diferentes aplicações e usuários, é correto afirmar que o uso de uma view em um banco de dados relacional seria adequado porque isso permite

A

disponibilizar uma representação lógica derivada de uma ou mais tabelas, sem duplicação de dados.

B

garantir automaticamente a integridade referencial entre sistemas distintos.

C

aumentar a precisão geométrica dos dados ambientais armazenados.

D

armazenar fisicamente grandes volumes de dados espaciais consolidados.

E

substituir definitivamente tabelas normalizadas no banco de dados.

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Q3973788

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

A

são de acesso restrito por meio de plataformas governamentais oficiais.

B

apresentam formatos proprietários ou barreiras técnicas que dificultam ou impedem sua redistribuição.

C

devem, obrigatoriamente, estar em formato não estruturado, como texto livre ou imagem.

D

devem estar disponíveis para uso, reutilização e redistribuição por qualquer pessoa, desde que observada a atribuição de fonte, quando exigida pela licença.

E

estão disponíveis somente para fins educacionais e de pesquisa.

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Q3973787

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

A

limita a escalabilidade da análise ao volume máximo suportado pelo banco relacional.

B

concentra as etapas do processo analítico exclusivamente no banco de dados.

C

reduz a necessidade de modelagem e saneamento da base de dados.

D

viabiliza a extração estruturada dos dados e a aplicação de métodos estatísticos, modelagem e automação.

E

transfere a lógica de persistência e integridade dos dados para as linguagens de programação.

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Q3973786

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

A

a identificação de padrões complexos em grandes volumes de dados heterogêneos.

B

a substituição da análise humana por sistemas automatizados.

C

a centralização de todos os dados em um único formato padronizado.

D

a eliminação da necessidade de políticas públicas baseadas em evidências.

E

o uso exclusivo de tecnologias proprietárias de visualização.

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Q3973785

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

A

dispensam o uso de bancos de dados e linguagens de consulta.

B

substituem a necessidade de integração dos dados.

C

realizam automaticamente inferências causais sobre os fenômenos analisados.

D

restringem a análise de usuários com alto domínio de programação.

E

favorecem a exploração interativa dos dados e a comunicação de padrões relevantes.

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Q3973784

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

A

bases de dados espaciais com metadados em processamento de linguagem natural.

B

sistemas isolados de processamento de imagens.

C

padrões abertos de interoperabilidade definidos pelo OGC, no âmbito da INDE.

D

formatos proprietários restritos a um único sistema.

E

armazenamento local sem padronização de acesso.

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Q3973783

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

A

captura de imagens vetoriais, sem a necessidade de processamento posterior.

B

observação direta da superfície terrestre em campo.

C

análise espacial restrita a bases de dados locais.

D

obtenção de informações da superfície terrestre por meio de sensores, sem contato físico direto.

E

utilização de sensores terrestres para gerar informações da superfície terrestre.

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Q3973782

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

A

sistema de aprendizado de máquina.

B

sistema de mineração de texto aplicado a dados ambientais.

C

repositório estático de imagens sem capacidade analítica.

D

sistema de informação geográfica (SIG), que integra dados espaciais e atributos.

E

banco de dados relacional convencional.

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Q3973781

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

A

reduz a dimensionalidade dos dados para a visualização.

B

agrupa dados sem rótulos previamente definidos.

C

identifica exceções raras em grandes volumes de dados.

D

descobre relações frequentes entre atributos independentes.

E

associa instâncias a classes previamente definidas a partir de exemplos.

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Q3973780

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

A

dispensar qualquer tipo de validação humana no processo de aprendizagem.

B

executar instruções determinísticas previamente codificadas.

C

operar com base exclusivamente em regras simbólicas definidas por especialistas.

D

aprender padrões a partir dos dados e fazer generalizações para novos casos.

E

utilizar estatística descritiva sobre imagens de satélite.

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Q3973779

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

A

treinamento iterativo em todo o dataset, sem conjunto de validação separado para otimização.

B

separação estratificada dos dados, garantindo-se equilíbrio de classes apenas no conjunto de teste.

C

aplicação de validação cruzada k-fold adaptada para séries temporais, preservando-se dependência sequencial.

D

divisão aleatória dos dados em grupos para validação cruzada, sem se considerar ordem temporal.

E

uso exclusivo de divisão treino/teste com proporção fixa 80/20, ignorando-se validação intermediária.

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Q3973778

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

A

microsserviços por domínios em contêineres independentes e escaláveis.

B

monolito em camadas com todos os módulos no mesmo processo.

C

cliente-servidor de duas camadas com banco de dados centralizado.

D

MVC único que concentre regras de negócio e integrações externas.

E

serviços SOAP em barramento corporativo único para integração.

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Q3973777

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973777 Engenharia de Software

Suponha que, no IPAAM, um SGC seja desenvolvido para disponibilizar relatórios de licenciamento ambiental ao público e que, nessa situação, as noções de UX (User eXperience) orientem o design das interfaces para garantir navegação intuitiva e satisfação dos usuários. Em um SGC, noções de UX caracterizam-se como

A

ferramentas automatizadas para análise de tráfego e métricas de desempenho do servidor.

B

protocolos para versionamento colaborativo de conteúdos administrativos.

C

estudo da experiência percebida pelo usuário durante a interação com a interface.

D

otimização exclusiva do código-fonte para reduzir tempo de carregamento das páginas.

E

conjunto de práticas de segurança para proteção de dados sensíveis dos usuários.

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Q3973776

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973776 Sistemas de Informação

Considerando SGC para portais web e as recomendações W3C para desenvolvimento web (web standards), julgue os itens a seguir.

I As diretrizes W3C enfatizam o uso de HTML semântico para melhorar acessibilidade e indexação por mecanismos de busca em interfaces de consulta pública.
II O padrão CSS3 permite o uso de media queries para criar estilos responsivos específicos de dispositivos, otimizando a apresentação e a performance em telas móveis.
III As WCAG (web content accessibility guidelines) do W3C são recomendações opcionais para implementação em sistemas de gestão de conteúdo.

Assinale a opção correta.

A

Apenas o item I está certo.

B

Apenas o item III está certo.

C

Apenas os itens I e II estão certos.

D

Apenas os itens II e III estão certos.

E

Todos os itens estão certos.

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Q3973775

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973775 Sistemas de Informação

No IPAAM, um analista ambiental projeta um sistema de gestão de conteúdo (SGC) para disponibilizar relatórios técnicos sobre licenciamento ambiental e monitoramento de desmatamento. O sistema organiza os conteúdos em categorias hierárquicas (páginas principais: licenças, fiscalização, monitoramento; subcategorias: relatórios anuais, mapas temáticos), com navegação por menu lateral e busca por palavras-chave. Essa estruturação visa facilitar o acesso eficiente por técnicos e pelo público externo.

Ao se analisar a referida estrutura proposta hipoteticamente para o SGC do IPAAM, identifica-se como componente fundamental da arquitetura de informação

A

as diretrizes de experiência do usuário adotadas no design interativo das páginas principais do portal ambiental.

B

a hierarquia de categorias e subcategorias que organiza o conteúdo por níveis lógicos, suportando navegação intuitiva e recuperação rápida de informações.

C

o mecanismo de busca por palavras-chave, que permite localizar conteúdos independentemente da estrutura hierárquica.

D

o fluxo de aprovação de conteúdos definido para relatórios antes de sua disponibilização pública no sistema de gestão.

E

os padrões de acessibilidade técnica aplicados às interfaces de visualização e navegação dos mapas temáticos do sistema.

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Q3973774

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973774 Programação

Um analista ambiental, ao automatizar a consolidação de dados de monitoramento da qualidade da água, decidiu usar Python para organizar medições diárias de pH, calcular a média e exibir o resultado. Para tanto, ele precisa compreender como os elementos básicos da linguagem se articulam para produzir o resultado esperado.
Nessa situação hipotética, para armazenar os dados de pH, calcular sua média e exibir o resultado em Python, o analista deve

A

armazenar as medições em uma lista de números do tipo float, utilizar a função embutida sum() para obter o somatório, dividir o total pelo número de elementos da lista com o operador / e exibir o valor médio com a função print().

B

utilizar um dicionário em que cada chave é o índice da medição e o valor é uma string com o valor do pH, percorrer o dicionário com um laço for e concatenar as strings, exibindo o resultado com a função print().

C

criar uma função que receba as medições em formato de texto, converta-as em inteiros com a função int(), armazene-as em um conjunto (set) para eliminar repetições e retorne o maior valor com a função embutida max().

D

declarar uma variável do tipo float para cada medição de pH, somar os valores com o operador + e converter o resultado para string com a função str() antes de armazená-lo em uma tupla imutável.

E

definir uma variável string com valores de pH separados por vírgula, aplicar o método split() para gerar uma lista de substrings e usar a função len() sobre a string original para obter a média dos valores.

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Q3973773

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973773 Engenharia de Software

Durante o projeto de um sistema orientado a objetos, uma equipe de desenvolvimento identificou que determinados problemas de projeto se repetem em diferentes partes do sistema. A equipe busca uma forma de lidar com essas situações recorrentes, para aumentar a manutenibilidade e a flexibilidade do software, sem comprometer as decisões de análise e modelagem já realizadas.

Nesse cenário, a ação mais adequada a ser adotada pela equipe é

A

adotar padrões de projeto como soluções reutilizáveis para problemas recorrentes de projeto, adaptando-os ao contexto do sistema.

B

substituir as etapas de análise e modelagem por padrões de projeto previamente definidos.

C

aplicar padrões de projeto apenas na fase de implementação, dispensando decisões de projeto.

D

utilizar padrões de projeto para garantir automaticamente desempenho e segurança elevados.

E

empregar padrões de projeto como estruturas fixas, independentemente dos requisitos do sistema.

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Q3973772

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973772 Engenharia de Software

Durante o desenvolvimento de um sistema de informação, a equipe responsável identificou a necessidade de compreender claramente o que o sistema deve fazer e quais restrições devem ser observadas para que ele atenda às expectativas dos usuários e às condições impostas pelo ambiente organizacional. Para evitar retrabalho e falhas de entendimento ao longo do projeto, a equipe decidiu adotar uma abordagem adequada para lidar com essas necessidades.
Diante desse cenário, assinale a opção que descreve a melhor abordagem para atender às necessidades descritas.

A

priorizar, detalhar e validar exclusivamente requisitos não funcionais, sem especificar as funcionalidades do sistema

B

definir, documentar e controlar apenas os requisitos funcionais, desconsiderando-se restrições não funcionais do projeto

C

levantar, registrar e validar requisitos somente após a conclusão do desenvolvimento do sistema, para evitar retrabalho

D

registrar, ajustar e revisar requisitos de forma informal, sem processo estruturado, conforme o projeto evoluir

E

levantar, registrar e validar requisitos funcionais e não funcionais nas fases iniciais, considerando-se usuários e restrições

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Q3973771

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973771 Engenharia de Software

Durante a documentação de um sistema de informação, a equipe de desenvolvimento utiliza um modelo UML para representar a estrutura estática da solução, evidenciando os principais elementos que compõem o sistema e os vínculos existentes entre eles, com o objetivo de facilitar o entendimento do domínio e apoiar decisões de projeto.
O modelo UML ao qual o cenário descrito se refere é o diagrama de

A

sequência.

B

atividades.

C

classes.

D

estados.

E

casos de uso.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Errou um tema comum da banca? Veja o que mais costuma cair no Raio-X. Ver raio-X

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Parabéns! Você acertou!

Essa questão segue o padrão da banca! Veja o que mais costuma cair. Ver raio-X

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