Questões de Concurso Comentadas para FGV

Q3029129

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029129 Banco de Dados

Considere uma tabela relacional T, com uma única coluna intitulada número, cuja instância de 10 linhas contém os números inteiros de 1 até 10, um em cada linha, sem repetição.
Nessas condições, foram executados os três comandos SQL exibidos a seguir.

select x.número * y.número A from T x, T y where y.número = x.número order by 1

select x.número * x.número A from T x order by 1

select distinct x.número * x.número A from T x

O número de linhas produzidas em cada comando, na ordem e sem contar a linha de títulos, é:

A

1, 10, 10;

B

10, 10, 10;

C

10, 100, 10;

D

100, 10, 1;

E

100, 10, 10.

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Q3029128

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029128 Banco de Dados

Na teoria do processo de normalização em bancos de dados relacionais, o conceito de chave é definido por “um conjunto de uma ou mais colunas, tal que não possa haver duas linhas, t1, t2, cujos valores presentes nessas colunas sejam idênticos em t1 e t2”.
Nesse contexto, considere uma tabela T, com colunas A, B, C e D, para as quais são válidas as seguintes dependências funcionais:

A -> B B -> C B -> D C -> B

Supondo que, adicionalmente, a dependência funcional
C -> A
seja válida, é correto concluir que, obrigatoriamente, a tabela T deve ser:

A

declarada com duas chaves distintas;

B

declarada com três chaves distintas;

C

declarada com uma chave apenas;

D

particionada em duas tabelas;

E

particionada em três tabelas.

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Q3029127

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029127 Governança de TI

Os objetivos de governança e gestão do COBIT 2019® são agrupados em domínios. O objetivo de gestão do COBIT que aborda o monitoramento de desempenho e a conformidade da informação e tecnologia com metas internas de desempenho, objetivos de controle interno e requisitos externos está corretamente identificado em:

A

monitorar, avaliar e analisar (monitor, evaluate and assess - MEA);

B

avaliar, dirigir e monitorar (evaluate, direct and monitor - EDM);

C

alinhar, planejar e organizar (align, plan and organize - APO);

D

entregar, servir e suportar (deliver, service and support - DSS);

E

construir, adquirir e implementar (build, acquire and implement - BAI).

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Q3029125

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029125 Sistemas Operacionais

A equipe de TI de um órgão público contratou uma nuvem específica para prover os serviços financeiros para um grupo de órgãos diretamente subordinados. Apenas as equipes das áreas de orçamento e finanças terão acesso aos serviços ofertados nessa nuvem.
De acordo com o NIST SP 800-145, o modelo de implementação adotado pelo órgão foi:

A

private cloud;

B

community cloud;

C

public cloud;

D

hibrid cloud;

E

software cloud.

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Q3029124

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029124 Banco de Dados

Eriberto, analista de dados do TRF-1, desenvolve um aplicativo que gera resumos das sentenças do Tribunal em linguagem coloquial, mantendo a coerência e a coesão textuais.
O aplicativo de Eriberto realiza a tarefa de:

A

análise de sentimentos;

B

classificação de textos;

C

modelagem de tópicos;

D

sumarização abstrativa;

E

sumarização extrativa.

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Q3029123

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029123 Português

A menor unidade dotada de significado em uma língua é chamada de:

A

lema;

B

lexema;

C

morfema;

D

radical;

E

raiz.

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Q3029122

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029122 Matemática

Considere a matriz a seguir, que representa um pedaço de uma imagem em escala de cinza na qual se deseja realizar a detecção de bordas usando o operador de Sobel.

Imagem associada para resolução da questão

Imagem associada para resolução da questão

A magnitude do gradiente resultante da aplicação do operador na matriz acima é:

A

6;

B

8;

C

10;

D

12;

E

14.

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Q3029121

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029121 Algoritmos e Estrutura de Dados

Daniel aplica o algoritmo NMF para modelagem de tópicos em documentos internos do TRF-1.
Esse algoritmo tem como característica considerar que cada documento é:

A

uma soma dos termos e dos tópicos;

B

uma soma dos tópicos e cada tópico é uma soma dos termos;

C

uma soma dos tópicos e cada tópico é uma combinação linear dos termos;

D

uma combinação linear dos tópicos e cada tópico é uma soma dos termos;

E

uma combinação linear dos tópicos e cada tópico é uma combinação linear dos termos.

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Q3029120

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029120 Estatística

Duas instâncias A e B de um dataset de tweets são representadas, respectivamente, por intermédio dos vetores
xA = [2, −2, 0, 1,] e xB = [−4, 0, 2, −4].
Os valores da similaridade de cosseno e da distância de Manhattan entre essas duas instâncias são, respectivamente:

A

-4/3 e 15;

B

-2/3 e 9;

C

-2/3 e 15;

D

2/3 e 9;

E

2/3 e 15.

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Q3029119

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029119 Programação

Carolina produz um relatório em que compara os modelos de representação vetorial de palavras Word2Vec (em seus dois métodos: CBOW e Skip-Gram) e GloVe.
Em seu relatório, Carolina destaca corretamente que o:

A

Word2Vec é treinado usando uma rede neural profunda;

B

GloVe consegue capturar correlações globais, além das locais;

C

CBOW utiliza técnicas de fatoração de matrizes para aprender os vetores;

D

Skip-gram prevê a palavra que melhor se encaixa em um contexto apresentado;

E

Word2Vec necessita de mais memória de armazenamento durante o treinamento do que o GloVe.

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Q3029118

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029118 Engenharia de Software

Bernardo, analista de dados do TRF-1, realiza o pré-processamento de um dataset que será utilizado para treinar o chatbot do Tribunal. Em uma das etapas do pré-processamento, ele utiliza uma ferramenta que deflexiona as palavras, retirando suas inflexões.
Nessa etapa, Bernardo realizou uma:

A

anotação;

B

codificação;

C

estemização;

D

extração;

E

lematização.

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Q3029117

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029117 Engenharia de Software

Uma camada convolucional de uma rede neural convolucional recebe como entrada uma imagem de 50 x 50 pixels. Essa imagem passa por um filtro convolucional de tamanho 5 x 5. Sabendo que a convolução usa um stride de 3 e um padding de 0, o tamanho da imagem na saída dessa convolução será:

A

15 x 15;

B

16 x 16;

C

17 x 17;

D

45 x 45;

E

46 x 46.

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Q3029116

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029116 Engenharia de Software

Em uma LSTM, o elemento responsável por extrair informação útil do estado atual para ser utilizada no cálculo do estado oculto é a porta de:

A

saída;

B

memória;

C

entrada;

D

recorrência;

E

esquecimento.

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Q3029114

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029114 Algoritmos e Estrutura de Dados

Considerando os algoritmos de construção de árvores de decisão ID3 e C4.5, é correto afirmar que:

A

o ID3 permite poda da árvore, e o C4.5 não;

B

o ID3 permite a existência de valores faltantes, e o C4.5 não;

C

o C4.5 permite a existência de atributos categóricos, e o ID3 não;

D

o C4.5 permite a existência de atributos com valores contínuos, e o ID3 não;

E

o ID3 utiliza a entropia no cálculo do critério de escolha do atributo para geração do nó, e o C4.5 não.

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Q3029113

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029113 Engenharia de Software

Em uma rede neural artificial feedforward usada para a classificação de documentos no TRF-1, um dos neurônios de uma camada intermediária possui o seguinte vetor de pesos na entrada: W = [2, −1, ln (5/8) ,1/2 ]. Para uma determinada instância a ser classificada, o vetor de entradas para esse neurônio é I = [ln (2/3), ln (1/2),1, ln (9/25)], sem a presença de bias.
Sabendo que o neurônio possui como função de ativação a função sigmoide, o valor de saída do neurônio será:

A

3/83;

B

3/80;

C

1/4;

D

3/10;

E

1/3.

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Q3029112

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029112 Estatística

Anderson, analista de dados do TRF-1, gerou a matriz de confusão abaixo a partir dos resultados obtidos com um classificador binário.

Imagem associada para resolução da questão

Ao calcular a F1-score ponderada para esse classificador, Anderson obteve o valor:

A

88/120;

B

89/120;

C

90/120;

D

91/120;

E

92/120.

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Q3029111

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029111 Programação

A analista Ana está implementando um script para deep learning utilizando o Python e o PyTorch. Considere o seguinte trecho do script de Ana:

import torch import torch.nn.functional as F

input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)

target = torch.tensor([1, 2, 0])

loss_fn = F.nll_loss loss = loss_fn(F.log_softmax(input, dim=1), target)

print(loss)

Ao ser executado, o trecho do script acima irá:

A

imprimir o valor do tensor loss;

B

falhar, pois a função nll_loss inexiste no PyTorch;

C

falhar, pois a função log_softmax inexiste no PyTorch;

D

falhar, pois o valor atribuído à variável input não é um tensor;

E

falhar, pois faltam informações no valor atribuído à variável target.

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Q3029110

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029110 Arquitetura de Software

O analista Francisco está considerando o uso do React para implementar um software de exibição de análise de dados. Ele sabe que o React possui uma variante voltada a aplicativos móveis chamada React Native. Analisando a documentação na página oficial do React Native, Francisco descobriu que a comunidade de código-aberto e algumas empresas parceiras estenderam seu suporte para outras plataformas, além do Android e do iOS.
Dessa forma, Francisco descobriu que é possível executar nativamente uma aplicação feita com o React Native:

A

na Web, no Windows e no MacOS;

B

no Windows e no MacOS, mas não na Web;

C

na Web e no Windows, mas não no MacOS;

D

no MacOS, mas não no Windows nem na Web;

E

na Web, mas não no Windows nem no MacOS.

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Q3029109

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029109 Programação

Considere o seguinte código em Python com NumPy:

import numpy as np

a = np.arange(16).reshape(8,2).T print(a.shape, a.ndim, a[0][1])

Ao ser executado, o código acima imprime na saída padrão:

A

(2, 2) 2 1

B

(2, 2) 8 2

C

(2, 8) 2 2

D

(2, 8) 8 2

E

(8, 2) 2 8

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Q3029108

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029108 Programação

Considere o seguinte código em JavaScript:

const regexp = /(f+)(\d?)(t*)/g; const str = 'trf1trf2trf3trf4trf5';

const array = [...str.matchAll(regexp)]; console.log(array.length)

Ao ser executado, o código acima imprime na saída padrão do console:

A

1

B

2

C

3

D

4

E

5

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