Questões de Concurso Comentadas para CESGRANRIO

Q3048120

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048120 Engenharia de Software

Uma equipe de desenvolvimento de Inteligência Artificial (IA) em uma empresa de tecnologia está implementando um sistema de recomendação baseado em aprendizado de máquina. Durante o processo de implementação, a equipe precisa estar atenta aos potenciais riscos e vulnerabilidades associados ao uso da IA. O sistema utiliza grandes volumes de dados históricos de clientes para treinar seus modelos. Há uma preocupação com a possibilidade de invasores manipularem a entrada de dados para enganar o modelo e gerar saídas indesejadas ou incorretas. A equipe deve também garantir que o modelo não exponha dados sensíveis dos clientes.
Considere as seguintes afirmativas com relação à mitigação dos riscos identificados:

I - adotar uma abordagem de fairness-aware learning para corrigir potenciais vieses no modelo, garantindo que as recomendações sejam justas para todos os grupos de usuários.
II - implementar métodos de robustness testing para simular ataques adversariais e avaliar a resiliência do modelo, e realizar auditorias regulares para identificar e corrigir vieses algorítmicos.
III - implementar técnicas de data augmentation para aumentar a diversidade dos dados de treinamento, reduzindo o risco de viés algorítmico, e adotar uma estratégia de monitoramento contínuo para detectar e mitigar ataques adversariais.
IV - utilizar técnicas de differential privacy durante o treinamento do modelo para proteger dados sensíveis e garantir que as previsões do modelo não revelem informações específicas dos clientes.

Estão corretas as seguintes afirmativas:

A

I e II, apenas.

B

II, III e IV, apenas.

C

I, III e IV, apenas.

D

II e IV, apenas.

E

I, II, III e IV.

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Q3048119

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048119 Comunicação Social

Uma narrativa visual apresentada durante uma comunicação corporativa pode utilizar várias estratégias para assegurar que o storytelling seja eficaz.
Como funciona a prática conhecida como ‘lógica horizontal’?

A

A sequência formada pelos pontos principais de cada slide se assemelha a um storyboard, guiando o público de maneira coesa e lógica.

B

A leitura do título de cada slide possibilita o entendimento claro da narrativa principal que se deseja comunicar.

C

O documento ou a apresentação devem ser revisados por um colega do mesmo nível hierárquico para avaliar o conteúdo.

D

O documento ou a apresentação devem ser revisados por um superior para garantir a precisão do conteúdo.

E

Toda a informação em um slide reforça e complementa a si mesma.

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Q3048117

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048117 Banco de Dados

Uma empresa está desenvolvendo um dashboard interativo para monitorar o desempenho das vendas em tempo real. O objetivo é fornecer uma visão clara e acessível para diferentes níveis de usuários, desde gerentes executivos até analistas de dados. Foram definidos os seguintes requisitos:

1. Os dados de vendas precisam ser visualizados por região, produto e período de tempo.
2. O dashboard deve permitir aos usuários explorar dados específicos por meio de interações como filtros e drill-downs.
3. A organização dos elementos visuais deve ser intuitiva, priorizando informações críticas e mantendo um layout claro e acessível.

Com base nas boas práticas de design de dashboards, qual abordagem deve ser adotada para garantir que o dashboard seja eficaz e acessível para todos os usuários?

A

Centralizar o layout do dashboard em um gráfico de radar para comparar o desempenho das vendas por produto, sem necessidade de interatividade, e adicionar uma tabela detalhada com todos os dados brutos abaixo dos gráficos.

B

Escolher um layout minimalista, com gráficos de dispersão para todas as visualizações para facilitar o entendimento, e permitir que os usuários explorem detalhes dos dados por meio de cliques em pontos específicos dos gráficos, sem a necessidade de poluir a interface com legendas ou explicações adicionais.

C

Organizar o dashboard em seções, usando gráficos de barras empilhadas para comparar vendas por produto e período, com um layout responsivo que ajusta a visualização para diferentes dispositivos, e incluir filtros interativos para drill-down em dados regionais.

D

Utilizar gráficos de pizza para representar a distribuição de vendas por região, colocar todos os gráficos e tabelas em uma única página para evitar que o usuário precise navegar, e priorizar a quantidade de dados exibidos.

E

Utilizar um gráfico de bolhas para mostrar todas as variáveis em um único board, garantindo que todas as interações e drill-downs ocorram automaticamente ao passar o mouse sobre os elementos gráficos, sem necessidade de cliques.

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Q3048116

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048116 Engenharia de Software

Ao avaliar a performance de diversos modelos preditivos para um problema de regressão e outro de classificação, várias métricas podem ser utilizadas para determinar qual modelo oferece o melhor desempenho. Considere as métricas para regressão e classificação, bem como as técnicas de detecção de overfitting e underfitting.
Nesse contexto, quais métricas devem ser utilizadas para determinar qual modelo oferece o melhor desempenho?

A

Para avaliar um modelo de regressão, deve-se utilizar a métrica Accuracy (acurácia) para determinar a proporção de previsões corretas, enquanto, no problema de classificação, o uso do R² ajustado é essencial para medir a variabilidade explicada pelo modelo, ajustada pelo número de features.

B

Para modelos de classificação, é importante utilizar a métrica R² para entender a proporção da variância explicada pelo modelo, enquanto o F1-score deve ser utilizado em problemas de regressão em que há um equilíbrio significativo entre as classes.

C

Para a detecção de overfitting e de underfitting, pode ser realizada a observação do trade-off entre viés e variância nas curvas de aprendizagem, independentemente do tipo de modelo (regressão ou classificação), sendo as métricas Accuracy e R² ajustado suficientes para medir a performance em ambos os casos.

D

No problema de regressão, o RMSE (Root Mean Square Error) é ideal para avaliar a média dos erros ao quadrado das previsões, e, para problemas de classificação, a análise da matriz de confusão permite calcular métricas como Precision, Recall, e F1-score, auxiliando na detecção de overfitting e underfitting.

E

No problema de regressão, o uso do MAE (Mean Absolute Error) é preferível ao RMSE (Root Mean Square Error) quando se deseja penalizar fortemente grandes erros, e, para problemas de classificação, a matriz de confusão é suficiente para detectar overfitting e underfitting.

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Q3048114

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048114 Governança de TI

Uma empresa está implementando um programa de governança de dados para melhorar a qualidade e a integridade dos dados que utiliza em suas operações diárias. As seguintes diretrizes foram passadas ao time de implantação:

1. Garantir que os dados sejam precisos, completos e atualizados em tempo real, para apoiar a tomada de decisões estratégicas.
2. Implementar políticas que assegurem a conformidade com regulamentos de privacidade de dados, como a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).
3. Adotar as melhores práticas do Data Management Body of Knowledge (DMBOK) para estruturar seu programa de governança de dados.

Com base nos conceitos de governança de dados do DMBOK, quais ações são necessárias para implementar as diretrizes mencionadas?

A

Armazenar os dados em servidores locais e realizar backups esporádicos, eliminando a necessidade de políticas de privacidade ou controles de acesso, uma vez que os dados não estão na nuvem.

B

Centralizar todos os dados da empresa em um único data warehouse, eliminando a necessidade de controles de acesso e permitindo que todos os funcionários tenham livre acesso aos dados, para facilitar a transparência e a colaboração.

C

Focar exclusivamente na conformidade com a LGPD, já que a conformidade regulatória é o único aspecto importante da governança de dados.

D

Implementar processos de limpeza de dados (data cleansing) e monitoramento contínuo de qualidade de dados para garantir que os dados sejam precisos e confiáveis, e designar um Data Protection Officer (DPO) para assegurar a conformidade com as leis de proteção de dados.

E

Permitir que os departamentos gerenciem seus próprios dados de forma independente, descentralizando a governança, para que possam ser mais ágeis na adaptação às suas necessidades específicas e que implementem suas próprias políticas de privacidade.

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Q3048113

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048113 Engenharia de Software

Como parte do processo de desenvolvimento de uma aplicação para analisar grandes volumes de textos, diversas tarefas de Processamento de Linguagem Natural (NLP, sigla em inglês) estão sendo implementadas para melhorar a eficácia e a precisão dessa aplicação.
Diante disso, para a aplicação dessas tarefas, é necessário

A

aplicar as técnicas de similaridade textual para realizar a rotulação de partes do discurso (POS-tagging), atribuindo uma etiqueta gramatical a cada palavra com base em sua posição no texto.

B

empregar a extração de informação para identificar e classificar as relações entre as entidades em um corpus de documentos, e em seguida aplicar a sumarização de texto para criar resumos automáticos do conteúdo.

C

executar a tradução automática para transformar um texto em outro idioma, utilizando NER para determinar a similaridade entre os textos traduzidos e os originais.

D

implementar a classificação de texto para categorizar automaticamente os documentos, utilizando POS-tagging para melhorar a precisão da rotulação gramatical e a consistência das classes atribuídas.

E

utilizar a análise de sentimento para identificar e extrair entidades nomeadas (NER) dos textos, facilitando a categorização automática das informações extraídas.

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Q3048112

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048112 Engenharia de Software

Uma equipe de cientistas de dados está desenvolvendo um modelo preditivo e deseja otimizar seus hiperparâmetros para maximizar a performance do modelo.
Considerando-se as técnicas de otimização de hiperparâmetros, para encontrar a configuração de hiperparâmetros, essa equipe de cientistas deverá

A

aprimorar o modelo utilizando Random Search para explorar uma amostra limitada de hiperparâmetros, complementado por AutoML para automatizar a escolha da melhor arquitetura de modelo, mas sem a necessidade de ajuste posterior dos hiperparâmetros.

B

aplicar Random Search para selecionar aleatoriamente uma combinação de hiperparâmetros, testando apenas uma pequena amostra do espaço de busca e, em seguida, utilizar AutoTuning para selecionar automaticamente as features mais relevantes.

C

empregar algoritmos de otimização como Bayesian Optimization ou Tree-structured Parzen Estimators (TPE), para explorar o espaço de hiperparâmetros de maneira mais eficiente que o Grid Search ou Random Search, ajustando o modelo com base nas amostras mais promissoras.

D

executar AutoFeature Engineering antes de qualquer otimização de hiperparâmetros para garantir que o conjunto de dados esteja completamente preparado, utilizando Grid Search para testar uma única combinação de hiperparâmetros previamente selecionada.

E

utilizar Grid Search para testar todas as possíveis combinações de hiperparâmetros sem um espaço definido, seguido por AutoML para realizar a engenharia automática de features, ajustando o modelo de acordo com os melhores resultados.

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Q3048111

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048111 Banco de Dados

Uma equipe de ciência de dados está trabalhando na construção de um modelo preditivo utilizando um grande conjunto de dados. Durante esse processo, os cientistas de dados estão realizando o feature engineering para criar e selecionar as variáveis mais relevantes, além de aplicar técnicas de divisão de dados para garantir a eficácia e a generalização do modelo.
Considerando-se esse contexto, qual combinação de técnicas maximizará a performance do modelo?

A

A aplicação de técnicas de criação de features, como a interação entre variáveis, e em seguida a divisão do conjunto de dados em três partes: treinamento, validação e teste, utilizando 70% para treinamento, 15% para validação e 15% para teste, assegurando, com isso, que os três conjuntos sejam desbalanceados para refletir a distribuição real dos dados.

B

A aplicação de transformações matemáticas, como a normalização, apenas no conjunto de teste, para evitar a distorção das variáveis de entrada, e a divisão dos dados restantes igualmente entre treinamento e validação.

C

A realização da técnica de amostragem estratificada para dividir os dados entre treinamento, validação e teste, e em seguida a aplicação da transformação de raiz quadrada em todas as variáveis para aumentar a variância das features, garantindo que o modelo capture melhor os padrões nos dados.

D

A realização da transformação logarítmica em todas as variáveis categóricas antes de realizar a divisão dos dados, e a garantia de que o conjunto de validação seja maior que o de treinamento para prevenir overfitting.

E

A realização da seleção de features com a utilização de técnicas de análise de correlação, descartando as variáveis altamente correlacionadas, e a aplicação da divisão dos dados em conjuntos de treinamento e teste usando uma divisão 80/20, aplicando a validação cruzada (cross-validation) para ajustar os hiperparâmetros do modelo.

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Q3048109

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048109 Banco de Dados

Um conjunto de dados numéricos com significativa diversidade foi apresentado à equipe de análise de dados de uma empresa. Como parte do processo decisório, os analistas necessitavam transformar um dos atributos numéricos em faixas de valores, a fim de permitir classificá-los em um universo de possibilidades. Para isso, decidiram, na etapa de enriquecimento de dados, criar um atributo, derivado do atributo numérico supracitado, em um processo de transformação de dados conhecido por discretização.
Uma das características das técnicas de discretização é que

A

a discretização por binning é uma técnica de divisão bottom-up que considera um número específico de categorias (bins).

B

a discretização por entropia minimiza a descrição total dos dados, balanceando entre o número de bins e a qualidade da discretização.

C

a discretização por histogramas é uma técnica não supervisionada, pois a formação dos bins não considera informações de classes ou rótulos.

D

cada bin, no método de binning de largura igual, contém aproximadamente o mesmo número de amostras de dados.

E

uma limitação da discretização por histogramas multidimensionais é a inviabilidade de captura de dependência entre atributos.

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Q3048108

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048108 Arquitetura de Software

O Microsoft Team Data Science Process (TDSP) é uma metodologia que define, entre outros conceitos, um ciclo de vida para projetos de ciência de dados.
A TDSP possui cinco estágios principais, de modo que na etapa de

A

“Aceitação do Cliente” o modelo criado é aprovado, antes da sua implantação.

B

“Aquisição de Dados e Entendimento” é criado um fluxo de dados para atualizar os dados regularmente.

C

“Implantação” é preparado um ambiente para testes e homologação do modelo.

D

“Modelagem” é criado um Diagrama de Entidades e Relacionamentos, com seu respectivo dicionário de dados.

E

“Noções Básicas sobre Negócios” são definidos indicadores de desempenho, suas metas e iniciativas relacionadas.

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Q3048107

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048107 Banco de Dados

Em um Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD), os índices são estruturas de dados que têm por objetivo tornar mais rápido o acesso aos dados. Índices são utilizados tanto em SGBD relacionais quanto em SGBD NoSQL.
Considerando-se uma tabela T1 em um SGBD relacional, quanto a esses índices, verifica-se que

A

devem ser criados apenas para atributos que compõem chave primária de T1.

B

permitem chaves de mais de uma tabela (ex: T1 e T2) simultaneamente, em um mesmo índice.

C

podem ser criados após a tabela T1 ter sido criada.

D

qualquer modificação na tabela T1 levará à recriação dos seus índices.

E

serão utilizados em todas as consultas à tabela T1.

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Q3048106

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048106 Banco de Dados

O modelo relacional de dados é amplamente utilizado em bancos de dados. A organização de dados em tabelas (relações), com suas respectivas linhas (tuplas) e colunas (atributos), é de fácil compreensão. Os Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados Relacionais (SGBDR) tornam possível persistir dados em tabelas com qualidade e recuperar esses mesmos dados de forma rápida e eficiente.
Segundo o modelo relacional de dados, uma tabela pode ter

A

chaves estrangeiras que admitem valor nulo.

B

linhas idênticas (repetidas) em seu conteúdo.

C

um ou mais valores de tipos diferentes em um único atributo.

D

uma chave primária que admite valor nulo.

E

uma ou mais colunas de mesmo nome, porém de tipos distintos.

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Q3048105

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048105 Banco de Dados

Data warehouses (DW) e data lakes (DL) são repositórios de dados especializados, com objetivos distintos dos bancos de dados relacionais e NoSQL.
Nesse contexto, ao comparar DW a DL, verifica-se que

A

DL são mais adequados que DW para persistir dados históricos.

B

DL são mais voltados para gestores do que DW.

C

DW são apropriados para persistir dados não estruturados.

D

DW precisam ter a sua estrutura definida antes de persistir dados.

E

tanto DW quanto DL são indicados apenas para persistir dados agregados.

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Q3048104

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048104 Banco de Dados

Os bancos de dados relacionais permitem a modelagem e a persistência de dados estruturados. Uma característica de tais bancos de dados é que eles possuem metadados. Considere que um banco de dados possui uma tabela relacional chamada PRODUTO e que essa tabela possui atributos, tais como a identificação do produto, o nome do produto e o seu valor de venda.
Nesse cenário, os metadados relativos à tabela PRODUTO são utilizados pelo seu respectivo Sistema Gerenciador de Banco de Dados Relacionais (SGBDR) para

A

alertar para existência de produtos não cadastrados na tabela PRODUTO.

B

conectar a tabela PRODUTO às redes sociais.

C

garantir a integridade dos dados persistidos na tabela PRODUTO.

D

identificar quais produtos estão em falta no estoque.

E

registrar a meta de venda de cada produto existente na tabela PRODUTO.

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Q3048100

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048100 Comércio Internacional (Exterior)

Quando os agentes econômicos possuem incertezas em relação a variação cambial, isto é, do preço do Real em relação ao Dólar (R$/US$), eles procuram se proteger de suas posições descobertas, realizando uma operação conhecida por swap cambial, ou seja, uma troca de moedas. O swap cambial utilizado pelo Banco Central do Brasil é um contrato padrão que utiliza como taxa de juros a taxa DI (Depósito Interbancário) de um dia e a variação da taxa de câmbio Real/Dólar.
Na operação de swap cambial, a(o)

A

venda de um contrato indica uma posição de pagamento da variação cambial e de cobrança da taxa de juros.

B

compra de um contrato prevê o pagamento da taxa de juros e o recebimento da variação cambial.

C

operação prevê a participação de duas partes que apostam na valorização da moeda nacional.

D

contrato de swap cambial reverso exige que o vendedor dos contratos pague a variação cambial verificada no período, conhecida por cupom cambial.

E

investidor da operação deve pagar, na data acordada, a diferença para o agente que apostou na desvalorização, caso o Real apresente desvalorização frente ao Dólar.

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Q3048092

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048092 Matemática

Seja M a matriz M = Imagem associada para resolução da questão

Para quantos valores inteiros de C existe um vetor não nulo v ∈ R³ com |Mv| = C|v|?

A

1

B

2

C

3

D

4

E

5

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Q3046418

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciências Contábeis (Manhã) |

Q3046418 Auditoria

A NBC TA 701 trata da responsabilidade do auditor em comunicar os principais assuntos de auditoria em seu relatório sobre as demonstrações contábeis.

A comunicação dos principais assuntos de auditoria visa

A

tornar o relatório de auditoria mais informativo, auxiliando o entendimento dos assuntos que, segundo o julgamento profissional do auditor, foram os de maior importância.

B

substituir a emissão de opinião modificada por parte do auditor.

C

substituir a emissão de opinião não modificada por parte do auditor.

D

substituir a apresentação de relatório sobre a capacidade de continuidade operacional da entidade.

E

apresentar uma opinião separada sobre os assuntos tomados individualmente.

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Q3046417

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciências Contábeis (Manhã) |

Q3046417 Auditoria

A NBC TA 700, de 17 junho de 2016, dentre outros aspectos, trata da responsabilidade do auditor independente frente às demonstrações contábeis.

Nesse sentido, considerando-se uma instituição financeira, a auditoria independente, dentre outras responsabilidades, deve

A

elaborar as Notas Explicativas.

B

elaborar a Demonstração do Resultado.

C

planejar e executar procedimentos que respondam aos riscos das demonstrações contábeis.

D

supervisionar o processo de apresentação das Notas Explicativas.

E

supervisionar o processo de apresentação da Demonstração do Resultado.

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Q3046416

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciências Contábeis (Manhã) |

Q3046416 Auditoria

Segundo consta na NBC TA 300 (R1) – Planejamento da auditoria de demonstrações contábeis, a finalidade e o objetivo do planejamento da auditoria não mudam, caso a auditoria seja inicial ou em trabalho recorrente. Entretanto, no caso de auditoria inicial, o auditor pode ter a necessidade de estender as atividades de planejamento por falta da experiência anterior, que é normalmente utilizada durante o planejamento dos trabalhos.

Nesse sentido, como tema adicional na definição da estratégia global e do plano de uma auditoria inicial, considera-se

A

a estrutura de relatório financeiro sobre o qual a informação financeira a ser auditada foi elaborada, inclusive a eventual necessidade de conciliação com outra estrutura de relatório financeiro.

B

a natureza dos segmentos de negócio, inclusive a necessidade de conhecimento especializado.

C

o efeito da tecnologia da informação nos procedimentos de auditoria, inclusive a disponibilidade de dados e a previsão de uso de técnicas de auditoria assistidas por computador.

D

a manutenção de contato com o auditor antecessor, para, por exemplo, conduzir a revisão de seus papéis de trabalho, exceto se houver proibição para tal por lei ou norma.

E

a moeda de apresentação das demonstrações contábeis a ser utilizada, inclusive eventual necessidade de conversão monetária da informação auditada.

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Q3046415

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciências Contábeis (Manhã) |

Q3046415 Auditoria

Segundo a NBC TA 315 (R2), de 19 de agosto de 2021, os riscos de distorção relevante identificados e avaliados pelo auditor incluem tanto aqueles causados por erro como aqueles causados por fraude.

Considera-se como indicativo de riscos de distorção relevante

A

o desenvolvimento ou a oferta de novos produtos ou serviços, assim como a mudança para novas linhas de negócio.

B

a falta de pessoal com habilidade adequada em contabilidade e em demonstrações contábeis.

C

as operações em regiões economicamente instáveis, por exemplo, em países com desvalorização significativa da moeda ou em economias altamente inflacionárias.

D

as operações sujeitas a alto grau de regulamentação complexa.

E

as mudanças nos negócios da entidade que envolvem mudanças na contabilidade, por exemplo, fusões e aquisições.

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