Questões de Concurso Comentadas para CESGRANRIO

Q2326150

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 8: Comercialização e Logística - Comércio e Suprimentos |

Q2326150 Logística

As mercadorias denominadas commodities, assim como minérios, safras agrícolas, ou ainda, petróleo cru, usualmente são movimentados em grandes lotes, com zonas de produção e consumo muito distantes entre si, requerendo transporte entre diferentes países, muitas vezes em caráter transcontinental.

Essa modalidade de navegação comercial é conhecida como

A

interior

B

apoio portuário

C

cabotagem

D

longo curso

E

travessia

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Q2326149

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 8: Comercialização e Logística - Comércio e Suprimentos |

Q2326149 Logística

No âmbito do transporte marítimo, a palavra avaria significa despesas ou danos extraordinários concernentes ao navio e/ou à carga. Há diversas classificações para as avarias. Quanto à causa, podem ser avarias simples ou particulares e avarias grossas ou comuns. Quanto à natureza, podem ser avarias-danos e avarias-despesas.

Nesse contexto, as avarias-despesas são causadas por

A

atos causados por dolo

B

faltas náuticas

C

situações de força maior

D

vício próprio do navio

E

negligência do comandante

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Q2326148

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 8: Comercialização e Logística - Comércio e Suprimentos |

Q2326148 Logística

A convenção marítima internacional MARPOL 73/78, destinada à prevenção da poluição por óleo, estabelece a exigência de casco duplo e fundo duplo para navios petroleiros entregues em 06 de julho de 1996 ou em data posterior, aplicável a navios a partir de quantas toneladas de porte bruto?

A

600

B

1.500

C

2.000

D

2.500

E

3.200

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Q2326147

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 8: Comercialização e Logística - Comércio e Suprimentos |

Q2326147 Legislação Federal

Um engenheiro ambiental trabalha em uma companhia de petróleo que obteve contratos para prospectar óleo e gás. Nos termos da Lei n^o 9.478/1997, os contratos de concessão deverão prever duas fases: a de exploração e a de produção.

Incluem-se, na fase de exploração, as atividades de avaliação de eventual descoberta de petróleo e gás natural para determinação de sua

A

economia

B

autonomia

C

idoneidade

D

ambientalidade

E

comercialidade

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Q2326146

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 8: Comercialização e Logística - Comércio e Suprimentos |

Q2326146 Direito Administrativo

J é designado para administrar o patrimônio de um município e, com o objetivo de realizar levantamento dos bens existentes, verificou que alguns necessitam de manutenção.

Nos termos da Lei n^o 13.303/2016, no caso de restauração de obras de arte e bens de valor histórico, é possível a

A

indicação de artista consagrado

B

escolha por concurso

C

contratação direta

D

perícia especializada

E

licitação por menor preço

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Q2326145

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 8: Comercialização e Logística - Comércio e Suprimentos |

Q2326145 Legislação Federal

R é engenheiro, com mestrado em combustíveis alternativos, e trabalha em transportadora retalhista cujos sócios desejam adentrar na área industrial de energia.

Nos termos da Lei n^o 9.478/1997, empresa ou consórcio de empresas constituídas sob as leis brasileiras, com sede e administração no país, poderá obter autorização da ANP para exercer as atividades econômicas da indústria de biocombustíveis — autorização que se destina a permitir a exploração das atividades econômicas em regime de

A

livre iniciativa

B

controle estatal

C

oligopólio particular

D

competição ajustada

E

subsidiariedade privada

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Q2326135

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 8: Comercialização e Logística - Comércio e Suprimentos |

Q2326135 Química

As graxas são misturas semissólidas, viscosas e espessas, amplamente utilizadas como lubrificantes em máquinas, em veículos e em equipamentos industriais. Além disso, têm uma variedade de aplicações para reduzir o atrito entre superfícies metálicas em movimento, garantindo o funcionamento eficiente e prolongando a vida útil dos componentes mecânicos. Sua composição pode variar, dependendo da aplicação e das condições de operação.

Os principais ingredientes das graxas são

A

proteínas e óleos

B

óleos e sabões

C

óleos e sal marinho

D

sal marinho e sabões

E

sabões e proteínas

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Q2326134

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 8: Comercialização e Logística - Comércio e Suprimentos |

Q2326134 Química

O biodiesel é um combustível renovado obtido de fontes naturais, como óleos e gorduras de origem vegetal ou animal. O Conselho Nacional de Política Energética (CNPE) aprovou, em 17 de março de 2023, uma resolução que prevê o aumento do teor de biodiesel no diesel a partir de abril de 2023, do patamar de 10% (B10) para 12% (B12) e, ainda, que esse teor seja elevado em 1% ao ano até atingir a especificação B15, em 2026.

Um dos objetivos principais dessa resolução é

A

estimular a produção de biocombustíveis.

B

estimular a produção de combustíveis fósseis.

C

diminuir a emissão de radiação ultravioleta (UV).

D

aumentar a emissão de gases do efeito estufa.

E

reconstituir a camada de ozônio.

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Q2326132

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 8: Comercialização e Logística - Comércio e Suprimentos |

Q2326132 Química

O Brasil é um importante produtor de petróleo offshore, especialmente a Bacia de Campos, de onde um “petróleo leve” de alta qualidade é extraído. Esse “petróleo leve” tem características que o distinguem do “petróleo pesado”, tais como: densidade; quantidade de hidrocarbonetos leves; e teor de enxofre.

Quando se comparam os dois tipos de petróleo e se consideram as características apresentadas, verifica-se que, em relação ao “petróleo pesado”, o “petróleo leve” apresenta

A

menor densidade, menor quantidade de hidrocarbonetos leves e menor teor de enxofre

B

menor densidade, maior quantidade de hidrocarbonetos leves e menor teor de enxofre

C

menor densidade, maior quantidade de hidrocarbonetos leves e maior teor de enxofre

D

maior densidade, menor quantidade de hidrocarbonetos leves e maior teor de enxofre

E

maior densidade, maior quantidade de hidrocarbonetos leves e maior teor de enxofre

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Q2326129

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 8: Comercialização e Logística - Comércio e Suprimentos |

Q2326129 Segurança e Saúde no Trabalho

O ponto de fulgor é uma medição importante utilizada para avaliar a segurança de manuseio, de armazenamento e de transporte de líquidos inflamáveis e combustíveis.

O ponto de fulgor é a temperatura

A

específica na qual uma substância muda do estado sólido para o líquido ou vice-versa.

B

específica na qual um líquido começa a se transformar em vapor, ou seja, a temperatura na qual a pressão de vapor do líquido se torna igual à pressão atmosférica que atua sobre ele.

C

mínima na qual um líquido, sob ação de chama escovadora, libera vapor suficiente para emitir um lampejo que se extingue quando a fonte de ignição é removida.

D

mínima na qual o ar deve ser resfriado a uma pressão constante para que fique saturado de umidade, e o vapor de água comece a condensar em forma de gotas líquidas.

E

máxima que um combustível atinge quando inflama e libera uma determinada quantidade de calor.

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Q2326128

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 8: Comercialização e Logística - Comércio e Suprimentos |

Q2326128 Logística

O transporte de Gás Natural Liquefeito (GNL) é realizado por navios projetados especificamente para essa finalidade.

Em termos de logística de transporte marítimo, esse tipo de embarcação requer sistemas de

A

centrifugação isopícnica a 5.000 rpm

B

aquecimento com caldeiras a vapor a 162 ^oC

C

filtração com porosidade menor que 150 mm

D

compressão capazes de suportar, no mínimo, 200 bar

E

armazenamento criogênicos em tanques a -162 ^oC

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Q2326124

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326124 Banco de Dados

Uma característica importante dos Data Marts (DM) é que eles

A

são sempre implementados como parte do data warehouse central da empresa.

B

são usados principalmente para suportar transações em tempo real de uma empresa.

C

são projetados para atender às necessidades de dados específicas de um grupo ou de um departamento dentro da empresa.

D

são uma alternativa ao data warehouse, e, assim, a empresa deve implantar em seu ambiente computacional apenas um dos dois.

E

garantem o armazenamento de todos os dados de uma empresa.

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Q2326123

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326123 Banco de Dados

Em um banco de dados multidimensional, frequentemente modelado como um cubo de dados, as dimensões são diferentes perspectivas sob as quais os dados podem ser analisados, e os fatos são os dados mais importantes que são analisados ou consultados em relação a essas dimensões.
Considere um esquema multidimensional que envolve automóveis, os fabricantes e as revendedoras de carros, com as tabelas Dimensão apresentadas a seguir:

1. Dim_Automóvel: o Modelo_ID (identificador único para cada modelo de carro) o Nome_Modelo (por exemplo: Corolla, Civic, Tucson) o Tipo (por exemplo: Sedan, SUV, Coupe) o Ano_Lançamento

2. Dim_Fabricante: o Fabricante_ID (identificador único para cada fabricante) o Nome_Fabricante (por exemplo: Toyota, Honda, Ford) o País_Origem (por exemplo: Japão, EUA, Alemanha)

3. Dim_Revendedora: o Revendedora_ID (identificador único para cada revendedora) o Nome_Revendedora o Localização (cidade e estado) o Tipo_Revenda (por exemplo: autorizada, independente)

A tabela Vendas, que representa fatos, contém as seguintes colunas:

• Modelo_ID (chave estrangeira para Dim_Automóvel)
• Fabricante_ID (chave estrangeira para Dim_Fabricante)
• Revendedora_ID (chave estrangeira para Dim_Revendedora)
• Quantidade_Vendida
• Receita_Total (o total em vendas para essa tripla: modelo, fabricante e revendedora)
• Data_Venda

Qual das seguintes expressões, na linguagem de consultas SQL, retorna a receita total de vendas de carros do tipo SUV em 2023, agrupada por fabricante, na cidade de São Paulo?

A

SELECT f.Nome_Fabricante, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND r.Localização = 'São Paulo'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

GROUP BY f.Nome_Fabricante;

B

SELECT f.Nome_Fabricante, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

LEFT JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

GROUP BY f.Nome_Fabricante;

C

SELECT f.Nome_Fabricante, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID

JOIN Dim_Revendedora r ON v.Revendedora_ID = r.Revendedora_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

AND r.Localização = 'São Paulo'

GROUP BY f.Nome_Fabricante;

D

SELECT r.Localização, SUM(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

GROUP BY r.Localização;

E

SELECT f.Nome_Fabricante, COUNT(v.Receita_Total) AS Receita_Total

FROM Tbl_Vendas v

JOIN Dim_Automóvel a ON v.Modelo_ID = a.Modelo_ID

JOIN Dim_Fabricante f ON v.Fabricante_ID = f.Fabricante_ID

JOIN Dim_Revendedora r ON v.Revendedora_ID = r.Revendedora_ID

WHERE a.Tipo = 'SUV'

AND a.Ano_Lançamento = 2023

AND r.Localização = 'São Paulo'

GROUP BY f.Nome_Fabricante;

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Q2326122

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326122 Banco de Dados

Um banco de dados multidimensional é frequentemente usado em análise OLAP (Online Analytical Processing) sendo orientado por dimensões, e não por tabelas isoladas como no modelo relacional puro. Nesse contexto, considere uma instância relacionada às vendas de uma loja de varejo. As dimensões, nesse caso, poderiam ser:

1. Tempo: Dias, Meses, Trimestres, Anos 2. Produto: ID do Produto, Nome do Produto, Categoria 3. Localização: Cidade, Estado, País 4. Vendedor: ID do Vendedor, Nome, Departamento

Esse banco de dados multidimensional pode ser visualizado como um “cubo” com quatro dimensões, onde cada dimensão forma um dos eixos. Os pontos dentro desse “cubo” representam valores específicos de medidas, como é o caso do total de vendas. Esses pontos podem também representar algo mais complexo envolvendo muitas dimensões como, por exemplo, as vendas do Produto P no Estado Q durante o Mês R por Vendedor S.

Muitas vezes esses “cubos” são implementados em bancos de dados relacionais convencionais, de modo que os usuários possam usar linguagens amplamente conhecidas, como é o caso da linguagem de consultas SQL. Para isso, é necessário modelar tabelas de dimensão e de fato:

1. DimensaoTempo: com colunas tais como TempoID, Mes, Ano
2. DimensaoProduto: com colunas tais como ProdutoID, NomeProduto, Categoria
3. DimensaoLocalizacao: com colunas tais como LocalizacaoID, Cidade, Estado, País
4. FatoVendas: com colunas tais como TempoID, ProdutoID, LocalizacaoID, TotalVendas

Com base nas tabelas deste esquema relacional em particular, que representam um banco de dados multidimensional, considere que se deseja fazer a seguinte consulta de tipo “slice and dice”:
“Quanto foi vendido em termos de valor total nas categorias ‘Eletrônicos’ e ‘Roupas’ no estado de ‘Pernambuco’ durante o ano de 2022?”

A expressão SQL que responde a essa consulta é

A

SELECT p.Categoria, SUM(f.TotalVendas)

FROM FatoVendas f

WHERE f.ProdutoID IN ('Eletrônicos', 'Roupas')

AND f.TempoID = '2022'

AND f.LocalizacaoID = 'Pernambuco'

GROUP BY p.Categoria;

B

SELECT p.Categoria, SUM(TotalVendas) AS VendasTotais

FROM FatoVendas f

JOIN DimensaoTempo t ON f.TempoID = t.TempoID

WHERE p.Categoria IN ('Eletrônicos', 'Roupas')

AND t.Ano = 2022

AND l.Estado = 'Pernambuco'

GROUP BY p.Categoria;

C

SELECT p.Categoria, COUNT(f.TotalVendas) AS VendasTotais

FROM FatoVendas f

JOIN DimensaoProduto p ON f.ProdutoID = p.ProdutoID

JOIN DimensaoLocalizacao l ON f.LocalizacaoID = l.LocalizacaoID

WHERE (p.Categoria = 'Eletrônicos' OR p.Categoria = 'Roupas')

AND l.Estado = 'Pernambuco'

GROUP BY p.Categoria;

D

SELECT p.Categoria, SUM(f.TotalVendas) AS VendasTotais

FROM FatoVendas f

JOIN DimensaoTempo t ON f.TempoID = t.TempoID

JOIN DimensaoProduto p ON f.ProdutoID = p.ProdutoID

JOIN DimensaoLocalizacao l ON f.LocalizacaoID = l.LocalizacaoID

WHERE (p.Categoria = 'Eletrônicos' OR p.Categoria = 'Roupas')

AND t.Ano = 2022

AND l.Estado = 'Pernambuco'

GROUP BY p.Categoria;

E

SELECT p.Categoria, SUM(f.TotalVendas)

FROM FatoVendas f

JOIN DimensaoProduto p ON f.ProdutoID = p.ProdutoID

WHERE (p.Categoria = 'Eletrônicos' OR p.Categoria = 'Roupas')

AND f.TempoID = (SELECT TempoID FROM DimensaoTempo WHERE Ano = '2022')

GROUP BY p.Categoria;

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Q2326121

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326121 Banco de Dados

Em um processo de ETL (Extração, Transformação e Carga), a primeira fase, de Extração (E), refere-se à

A

etapa de manipulação e de ajuste dos dados, visando adequá-los ao esquema do sistema ou ao data warehouse de destino.

B

etapa de validação dos dados presentes em um ambiente de data warehouse.

C

ingestão dos dados a serem processados no repositório conhecido por data warehouse.

D

otimização para melhorar o desempenho de acesso aos dados que serão inseridos em um data warehouse.

E

coleta de dados de múltiplas fontes, adaptando-os para futura integração em um data warehouse.

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Q2326120

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326120 Banco de Dados

Comparando-se os esquemas estrela (star) e floco de neve (snow flake) em data warehouses (DW), constata-se que

A

o esquema estrela é normalizado, enquanto o esquema floco de neve é desnormalizado.

B

o esquema estrela utiliza mais junções na execução de consultas, tornando-as mais lentas quando comparadas às consultas em um esquema floco de neve.

C

o esquema estrela é desnormalizado e, geralmente, oferece um desempenho de consulta mais rápido, enquanto o esquema floco de neve é normalizado, resultando em mais junções durante as consultas.

D

ambos os esquemas favorecem o desempenho das consultas em detrimento da normalização dos dados.

E

ambos os esquemas têm a mesma estrutura e a mesma abordagem quanto à normalização de dados e ao desempenho de consulta.

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Q2326119

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326119 Banco de Dados

Ferramentas OLAP fornecem apoio computacional ao processamento analítico, para tomada de decisão em uma arquitetura de BI. Tal apoio ocorre por meio da implementação de operadores específicos.

Entre os principais tipos de operadores específicos de OLAP em data warehouses, incluem-se operadores de

A

álgebra relacional

B

cálculo relacional

C

upload e de download

D

agregação, de drill-down e de roll-up

E

junção interna ou externa e de agrupamentos

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Q2326118

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326118 Banco de Dados

Considerando-se a natureza e o propósito dos sistemas de gerenciamento de dados, um data warehouse (DW) é descrito como um(a)

A

ferramenta voltada primariamente para garantir a redundância de dados, assegurando cópias de segurança e recuperação em tempo real.

B

estrutura centralizada, projetada para consolidar, armazenar e facilitar a consulta de grandes volumes de dados históricos oriundos de múltiplas fontes.

C

infraestrutura destinada a armazenar dados mais recentes e válidos por períodos curtos de tempo, removendo informações mais antigas para garantir a otimização do espaço disponível.

D

ambiente otimizado para armazenar registros diários de operações sobre dados, priorizando transações e operações frequentes de atualização.

E

repositório projetado para garantir a integridade referencial, reduzindo a necessidade de redundância de dados.

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Q2326115

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326115 Sistemas de Informação

Um sistema de processamento de transações é um sistema de informação de nível

A

estratégico

B

executivo

C

gerencial

D

operacional

E

tático

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Q2326114

Ano: 2023 Banca: CESGRANRIO Órgão: Transpetro Prova: CESGRANRIO - 2023 - Transpetro - Profissional Transpetro de Nível Superior - Junior: Ênfase 7: Análise de Sistemas - Sap - Finanças e Contabilidade |

Q2326114 Engenharia de Software

Uma das práticas de eXtreme Programming (XP) é a programação em pares.

Um dos objetivos dessa prática é

A

otimizar a qualidade do código produzido devido ao mecanismo de inspeção em tempo real.

B

permitir que o cliente valide as histórias à medida que são implementadas.

C

integrar ao sistema, de forma regular e contínua, o código recém-concluído.

D

escrever os testes unitários antes de escrever o código a ser testado.

E

escrever os casos de testes junto com o código a ser testado.

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