Questões de Provas - Questões de Concursos - Página 312

Q3874852

Ano: 2026 Banca: FAU Órgão: Prefeitura de Verê - PR Provas: FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Agente de Combate a Endemias | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Monitor Educacional | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Oficial Administrativo | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Técnico Agrícola | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Técnico em Enfermagem | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Auxiliar de Consultório Dentário | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Técnico em Higiene Bucal/Técnico em Saúde Bucal | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Atendente de Farmácia |

Q3874852 Redes de Computadores

É o endereço numérico que identifica qualquer conexão feita a uma estrutura de interredes baseada em TCP/IP. Ou seja, é o endereço usado na camada 3 (inter-redes) do modelo de camadas TCP/IP:

A

Endereço IP (Internet Protocol).

B

Máscara de Sub-rede.

C

Roteador.

D

Repetidor.

E

Ethernet.

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Q3874851

Ano: 2026 Banca: FAU Órgão: Prefeitura de Verê - PR Provas: FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Agente de Combate a Endemias | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Monitor Educacional | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Oficial Administrativo | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Técnico Agrícola | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Técnico em Enfermagem | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Auxiliar de Consultório Dentário | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Técnico em Higiene Bucal/Técnico em Saúde Bucal | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Atendente de Farmácia |

Q3874851 Noções de Informática

No Word, quando se deseja criar um gráfico usando a barra de ferramentas, deve-se, inicialmente, clicar na guia:

A

Inicio.

B

Exibição.

C

Layout da Página.

D

Referências.

E

Inserir.

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Q3874850

Ano: 2026 Banca: FAU Órgão: Prefeitura de Verê - PR Provas: FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Agente de Combate a Endemias | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Monitor Educacional | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Oficial Administrativo | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Técnico Agrícola | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Técnico em Enfermagem | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Auxiliar de Consultório Dentário | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Técnico em Higiene Bucal/Técnico em Saúde Bucal | FAU - 2026 - Prefeitura de Verê - PR - Atendente de Farmácia |

Q3874850 Segurança da Informação

É um tipo de código malicioso que torna inacessíveis (sequestra) os dados armazenados em um equipamento, geralmente usando criptografia, e que exige pagamento de resgate para restabelecer o acesso ao usuário:

A

Sniffers.

B

Port Scanners.

C

Ransomware.

D

Engenharia social.

E

Cavalo de troia.

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Q3874768

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874768 Engenharia de Software

O Modelo de Requisitos para Sistemas Informatizados de Gestão de Processos e Documentos do Poder Judiciário (MoReq-Jus), aprovado pela Resolução CNJ nº 522/2023, explicita que:

A

para avaliação do grau de aderência ao MoReq-Jus, os sistemas deverão ser submetidos ao Departamento de Pesquisas Judiciárias do Conselho Nacional de Justiça;

B

para o aproveitamento comum das melhores soluções tecnológicas, deve ser aplicado o conceito de desenvolvimento livre;

C

para o desenvolvimento ou a aquisição de sistemas, as especificações e o respectivo documento de visão deverão fazer menção expressa ao grau de adesão ao MoReq-Jus;

D

para a especificação de requisitos não funcionais que cause dependência tecnológica de fornecedor externo, faz-se necessária a avaliação prévia com vistas à possível definição de acordo de cooperação entre as partes;

E

na especificação e no desenvolvimento de funcionalidade em que se constate conflito entre requisitos, deverão ser aplicados os requisitos não funcionais relacionados à segurança, em detrimento de outros.

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Q3874760

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874760 Engenharia de Software

A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) tem como objetivo proteger os direitos fundamentais de privacidade, liberdade e o livre desenvolvimento da personalidade, ao mesmo tempo em que tem por fundamento o desenvolvimento econômico e tecnológico e a inovação. Portanto, a inovação tecnológica deve estar em harmonia com a proteção de dados pessoais.
A LGPD estabelece que o controlador deverá fornecer informações claras e adequadas a respeito dos critérios e dos procedimentos utilizados para a decisão automatizada, observados os segredos comercial e industrial.

Esse preceito da LGPD está relacionado à explicabilidade na inteligência artificial (IA), que se refere:

A

à propriedade de um sistema de IA que permite suposições confiáveis pelas partes interessadas sobre a saída;

B

a redes neurais de aprendizado profundo serem pouco complexas e facilitarem a explicação significativa de como o sistema chega uma decisão;

C

a algoritmos baseados em regras, como métodos simbólicos ou árvores de decisão, que são muito complexos e contêm regras que precisam ser detalhadamente explicadas;

D

à suscetibilidade dos seres humanos a confiar em uma decisão automatizada, especialmente quando a decisão é de alguma forma adversa a eles em nível pessoal;

E

à propriedade de um sistema de IA, que permite que fatores importantes que influenciam uma decisão possam ser expressos de uma maneira que os humanos possam entender.

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Q3874758

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874758 Governança de TI

O ciclo de vida de sistemas de inteligência artificial (IA) descreve a evolução e etapas de um sistema de IA, desde o início de seu desenvolvimento até a sua desativação.
A atividade de processar dados é iniciada na fase anterior ao treinamento do modelo, ou seja, durante a formação da base de dados de treinamento e teste, e percorre o ciclo de vida dos sistemas de IA.

Considerando as práticas de gerenciamento de serviços do ITIL 4, a que se alinha diretamente à atividade de processar dados é o gerenciamento de:

A

liberação;

B

incidentes;

C

disponibilidade;

D

catálogo de serviços;

E

validação e testes de serviço.

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Q3874757

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874757 Governança de TI

O sistema de inteligência artificial (IA) é um sistema baseado em máquina que, para objetivos explícitos ou implícitos, infere, a partir das entradas que recebe, como gerar saídas tais como predição, conteúdo, recomendações ou decisões que podem influenciar ambientes físicos ou virtuais.
Aplicam-se os princípios do COBIT^® 2019 na governança de sistemas de IA quando:

A

o sistema de governança abrange a empresa de ponta a ponta, focando na função de tecnologia da informação para atingir seus objetivos;

B

se utiliza a abordagem holística, empregando-se um conjunto de fatores de desenho como parâmetros para personalizar e priorizar os componentes do sistema de governança;

C

um sistema de governança é dinâmico. Isso significa que, cada vez que um ou mais fatores de projeto forem alterados, o impacto dessas mudanças será desprezado;

D

se busca o equilíbrio entre benefícios, riscos (éticos, legais, de segurança e reputação) e recursos (dados, custo de computação, licenças) para fornecer valor às partes interessadas;

E

um sistema de governança é adaptado às necessidades da empresa, por ser construído a partir de certos componentes que podem ser de diferentes tipos e que trabalham juntos de forma holística.

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Q3874754

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874754 Engenharia de Software

O departamento de TI de uma escola está desenvolvendo um Sistema de Gestão Escolar usando a metodologia ágil. Depois de definido 90% do escopo do projeto, o diretor da escola solicitou uma mudança significativa no escopo com a alegação de que a nova funcionalidade tinha se tornado prioridade.
A equipe ágil deve lidar com essa demanda:

A

aceitando a mudança apenas após o término do projeto;

B

recusando a mudança, pois ela compromete o planejamento inicial;

C

avaliando a solicitação junto ao Product Owner e adaptando o backlog;

D

cobrando uma taxa adicional e incluindo a funcionalidade sem discussão;

E

suspendendo o projeto até que todas as mudanças sejam definidas.

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Q3874752

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874752 Engenharia de Software

Um órgão de controle estuda implantar uma plataforma avançada baseada em grandes modelos de linguagem para apoiar a análise de documentos, a consulta a bases normativas e a execução de fluxos complexos (por exemplo, checagem automática em diários oficiais, sistemas internos e bases abertas). A arquitetura em estudo combina LLMs, geração aumentada por recuperação (RAG), agentes de IA com uso de ferramentas externas e mecanismos de monitoramento para riscos éticos e de segurança.
Com base em conceitos de transformers e LLMs, RAG, agentificação, engenharia de prompts, bem como ética e segurança em IA, analise as afirmativas a seguir.

I. Em uma arquitetura com RAG, o LLM é utilizado principalmente como gerador condicionado a evidências: os documentos relevantes são buscados por similaridade de embeddings em um índice vetorial e incorporados ao contexto de entrada, de modo que decisões sobre fragmentação (tamanho dos trechos, sobreposição, estratégia de indexação) influenciam diretamente tanto a recuperação quanto a qualidade e a fundamentação das respostas.
II. Em arquiteturas que combinam LLMs com RAG, o risco de exposição indevida de dados sensíveis tende a ser intrinsecamente menor do que no uso direto de LLMs, porque os documentos sigilosos não precisam ser indexados: o modelo passa a depender principalmente de representações paramétricas já aprendidas no pré-treinamento, reduzindo a necessidade de controles específicos sobre o ciclo de vida dos dados no índice vetorial.
III. Técnicas de alinhamento com preferências humanas, como Reinforcement Learning e variantes de preference optimization, são frequentemente combinadas com boas práticas de engenharia de prompts (zero-shot, few-shot, encadeamento de pensamento) e com avaliações sistemáticas de prompts e saídas, pois, mesmo após o alinhamento, permanecem desafios como viés algorítmico, suscetibilidade a jailbreaks e prompt injection, exigindo camadas adicionais de governança, monitoramento e auditoria.

Está correto o que se afirma em:

A

I, apenas;

B

I e II, apenas;

C

I e III, apenas;

D

II e III, apenas;

E

I, II e III.

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Q3874750

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874750 Engenharia de Software

Uma equipe está analisando o comportamento de um neurônio em uma rede neural binária já treinada. Para um determinado neurônio da camada de saída, mediu-se o valor da combinação linear z (antes da ativação) e o valor de saída a (após a ativação), obtendo-se os seguintes pares aproximados:

• Para z = 0, observou-se a ≈ 0,5;
• Para z = ln (3), observou-se a ≈ 0,75;
• Para z = −ln (3), observou-se a ≈ 0,25.

Admita que o neurônio utiliza uma única função de ativação escalar a = f(z), aplicada a todos os valores de z, e que as aproximações numéricas acima são consideradas exatas para fins de análise.

Nessa situação, conclui-se que a função de ativação compatível com os dados observados é:

A

função linear pura, dada por f(z) = z;

B

função ReLU, dada por f(z) = max (0, z);

C

função sigmoide logística, dada por f(z) = 1 1+e -z ;

D

função tangente hiperbólica, dada por f(z) = tanh (z);

E

função degrau (Heaviside), que assume apenas os valores 0 ou 1.

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Q3874748

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874748 Engenharia de Software

No contexto dos principais paradigmas de aprendizado de máquina, relacione os tipos de aprendizado a seguir com as técnicas correspondentes.

1. Aprendizado supervisionado
2. Aprendizado não supervisionado
3. Aprendizado semisupervisionado

( ) Uso de algoritmos de clustering como k-means ou clustering hierárquico para agrupar observações com base em medidas de similaridade, sem rótulos de saída.
( ) Emprego de algoritmos de propagação de rótulos (label propagation ou label spreading), combinando um pequeno conjunto de exemplos rotulados com um grande volume de dados não rotulados para melhorar a generalização.
( ) Utilização de k-vizinhos mais próximos (k-NN) para classificar exemplos, tomando como referência os rótulos dos vizinhos mais próximos no conjunto de treino.

A sequência correta é:

A

1, 2 e 3;

B

1, 3 e 2;

C

2, 1 e 3;

D

2, 3 e 1;

E

3, 1 e 2.

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Q3874746

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874746 Engenharia de Software

Uma fintech desenvolveu um pipeline ponta a ponta (end-to-end) de machine learning para detecção de fraudes em transações financeiras.
O pipeline inclui as seguintes etapas:

(1) ingestão de dados em tempo real via streaming;
(2) feature engineering com agregações temporais (médias móveis de 7 e 30 dias);
(3) predição usando um modelo de gradient boosting;
(4) deployment em arquitetura de microsserviços.

Após três meses em produção, o time de MLOps observou degradação gradual no F1-score de 0.89 para 0.72, enquanto o monitoramento revelou que as distribuições das features agregadas apresentavam mudanças estatisticamente significativas (p < 0.01 no teste de Kolmogorov-Smirnov), embora as features brutas individuais permanecessem estáveis.
Considerando as melhores práticas de pipelines de ML em produção e estratégias de deployment, a equipe deve:

A

descartar as features agregadas temporais do pipeline, pois são a causa do data drift observado, e retreinar o modelo usando apenas as features brutas individuais que permaneceram estáveis;

B

implementar apenas alertas de monitoramento mais sensíveis para detectar drift precocemente, mantendo o pipeline atual inalterado, pois o F1-score de 0.72 ainda é considerado aceitável para aplicações de detecção de fraudes em produção;

C

adotar estratégia de deployment blue-green para testar um novo modelo treinado com dados recentes em paralelo com o modelo atual, direcionando gradualmente o tráfego para o novo modelo enquanto monitora métricas de desempenho e features drift;

D

implementar um sistema de retreinamento automático com janela deslizante que periodicamente atualiza o modelo com dados recentes, mantendo as features agregadas mas recalculando-as sobre períodos mais curtos para reduzir latência conceitual;

E

aumentar a complexidade do modelo substituindo gradient boosting por deep learning com redes neurais recorrentes, pois modelos mais complexos são mais robustos a drift e podem capturar padrões temporais automaticamente sem feature engineering.

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Q3874745

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874745 Engenharia de Software

Uma empresa de e-commerce implantou um modelo de machine learning para prever a probabilidade de churn, métrica que indica a rotatividade ou evasão de clientes. Após seis meses em produção, a equipe de dados observou que, embora as distribuições estatísticas das features de entrada permanecessem estáveis (mesmas médias, mesmos desvios-padrão e mesmas distribuições), o relacionamento entre essas features e a variável-alvo (churn) havia mudado significativamente devido a alterações no comportamento dos consumidores causadas por novas políticas de fidelização da empresa.
Diante desse cenário, é correto afirmar que o modelo:

A

requer apenas ajustes nos hiperparâmetros através de validação cruzada com os dados históricos originais, mantendo a mesma arquitetura e features do pipeline de produção atual;

B

está sofrendo de concept drift, uma vez que a relação entre as features e o target mudou, requerendo retreinamento do modelo com dados recentes que reflitam o novo comportamento dos clientes;

C

não apresenta problemas, pois as distribuições estatísticas das features permanecem estáveis, e mudanças em políticas internas da empresa não afetam a capacidade preditiva de modelos já treinados;

D

está sofrendo de data drift, pois as características dos dados de entrada mudaram ao longo do tempo, sendo necessário realizar feature engineering adicional para capturar as novas políticas de fidelização;

E

apresenta tanto data drift quanto concept drift simultaneamente, sendo necessário reprojetar completamente o pipeline de machine learning incluindo nova coleta de dados e arquitetura de modelo.

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Q3874744

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874744 Engenharia de Software

O desempenho de modelos de aprendizado de máquina está intrinsecamente relacionado ao equilíbrio entre viés e variância. Modelos com alto viés tendem a simplificar excessivamente o problema, resultando em subajuste (underfitting), enquanto modelos com alta variância podem capturar ruído nos dados de treinamento, levando ao sobreajuste (overfitting). Para mitigar esses problemas, diversas técnicas de regularização podem ser empregadas, ajustando a complexidade do modelo e melhorando sua capacidade de generalização.
Considerando os conceitos de compensação viés-variância, sobreajuste, subajuste e técnicas de regularização, é correto afirmar que:

A

o aumento do parâmetro de regularização (lambda ou alpha) reduz o viés do modelo ao permitir que ele capture padrões mais complexos, sendo recomendado para corrigir problemas de underfitting em redes neurais profundas;

B

a regularização L1 (Lasso) e a regularização L2 (Ridge) produzem resultados idênticos em termos de seleção de features, diferindo apenas na velocidade de convergência do algoritmo de otimização durante o treinamento;

C

a validação cruzada (cross-validation) é uma técnica de regularização que modifica a função de perda adicionando um termo de penalização aos coeficientes do modelo, reduzindo assim a variância sem alterar o viés;

D

modelos com sobreajuste apresentam alto viés e baixa variância, razão pela qual técnicas de regularização são aplicadas para aumentar a complexidade do modelo e melhorar seu desempenho no conjunto de treinamento;

E

o aumento do parâmetro de regularização (lambda ou alpha) em modelos regularizados reduz a complexidade efetiva do modelo, aumentando o viés e reduzindo a variância, sendo uma estratégia eficaz contra overfitting, mas que pode levar a underfitting se aplicado excessivamente.

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Q3874743

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874743 Noções de Informática

O aprendizado de máquina (machine learning) é frequentemente categorizado em diferentes paradigmas, dependendo da natureza dos dados disponíveis e do problema a ser resolvido. Dois dos tipos mais comuns são o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado.
A principal diferença conceitual entre essas duas abordagens reside no fato de que, no aprendizado supervisionado:

A

o algoritmo opera sobre dados que não possuem classificação prévia, buscando encontrar padrões ou estruturas ocultas por conta própria;

B

o conjunto de dados de treinamento contém pares de dados de entrada e seus respectivos rótulos (labels) ou respostas corretas desejadas;

C

o sistema aprende através da interação com um ambiente dinâmico, recebendo sinais de recompensa ou punição baseados em suas ações;

D

o objetivo principal é sempre reduzir a dimensionalidade dos dados para facilitar a visualização, ignorando as variáveis de saída;

E

não é necessário separar os dados em conjuntos de treino e teste, visto que a validação ocorre simultaneamente ao processamento.

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Q3874739

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874739 Banco de Dados

Um time está iniciando a migração de dados de um sistema transacional (OLTP) legado para um novo Data Warehouse (DW) corporativo. O sistema legado possui um modelo de dados altamente normalizado, atendendo à Terceira Forma Normal (3FN), o que garante a integridade das transações diárias. No entanto, para o novo ambiente analítico, cujo foco é a geração de relatórios gerenciais e painéis de BI (Business Intelligence) com alto volume de leitura, o arquiteto decidiu aplicar técnicas de desnormalização intencional em algumas tabelas, consolidando dados de produtos e categorias em uma única estrutura dimensional.
Considerando os impactos dessa decisão de projeto e os fundamentos da modelagem de dados, é correto afirmar que:

A

a desnormalização tem como objetivo principal otimizar as operações de escrita (inserts e updates), pois, ao repetir os dados em uma única tabela, o banco de dados elimina a necessidade de verificar restrições de integridade referencial em múltiplas tabelas;

B

a estratégia adotada visa a reduzir a quantidade de junções (joins) necessárias durante as consultas analíticas, melhorando o desempenho de leitura, embora isso acarrete aumento do espaço de armazenamento e risco de anomalias de atualização;

C

a manutenção do modelo na Terceira Forma Normal (3FN) seria a escolha ideal para o Data Warehouse, pois a normalização maximiza a performance de consultas de agregação ao garantir que os dados não estejam duplicados, facilitando a leitura sequencial do disco;

D

desnormalização é um requisito obrigatório para bancos de dados NoSQL, mas é tecnicamente inviável em bancos de dados relacionais (SQL), visto que estes não suportam a existência de redundância de dados dentro de uma mesma tabela;

E

ao desnormalizar as tabelas, o arquiteto está transformando o modelo em um esquema floco de neve (Snowflake), que é caracterizado justamente pelo uso de tabelas de dimensão únicas e planas, contendo todos os atributos descritivos sem relacionamentos hierárquicos externos.

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Q3874738

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874738 Banco de Dados

Um arquiteto de dados está projetando o Data Warehouse (DW) de uma grande rede de varejo. A tabela de fatos de vendas (Fato_Vendas) deverá ser conectada a uma dimensão de produtos. A hierarquia dos produtos é complexa e profunda: Departamento → Divisão → Categoria → Subcategoria → Produto.
O administrador de banco de dados (DBA), preocupado com a integridade dos dados e o espaço de armazenamento, propôs que essa hierarquia fosse modelada seguindo os princípios da normalização. Segundo a proposta, a tabela de produtos conteria apenas o ID da subcategoria, que apontaria para uma tabela de subcategorias, que, por sua vez, apontaria para uma tabela de categorias, e assim sucessivamente, evitando a repetição de textos descritivos (como o nome do departamento) em milhões de linhas de produtos.

Considerando os conceitos de modelagem dimensional (Ralph Kimball) e o impacto dessa decisão na performance de consultas analíticas (OLAP), é correto afirmar que:

A

a proposta do DBA configura um esquema floco de neve (Snowflake Schema); embora economize espaço em disco e facilite a manutenção da integridade referencial, essa abordagem prejudica o desempenho das consultas de Business Intelligence (BI) ao exigir múltiplas junções (joins) para recuperar a descrição completa dos atributos hierárquicos;

B

a abordagem sugerida caracteriza um esquema estrela (Star Schema), que é o padrão recomendado pela metodologia Kimball, pois a normalização das dimensões garante que o motor de banco de dados utilize índices bitmap de forma mais eficiente, acelerando o filtro de consultas agregadas;

C

a desnormalização completa da dimensão, consolidando todos os níveis hierárquicos em uma única tabela Dim_Produto (esquema estrela), deve ser evitada em Data Warehouses modernos baseados em armazenamento colunar, pois a redundância de dados textuais impede a compressão eficiente e aumenta o I/O de disco;

D

a proposta do DBA visa a transformar o modelo dimensional em um modelo relacional de Terceira Forma Normal (3FN), o que inviabiliza o uso de ferramentas de visualização de dados (como Power BI ou Tableau), visto que essas ferramentas são tecnicamente incompatíveis com tabelas normalizadas;

E

a tabela fato, tanto no esquema estrela quanto no floco de neve, deve ser normalizada para evitar a duplicação de métricas; a diferença reside apenas no fato de que o esquema floco de neve utiliza chaves naturais (CPF, CNPJ) nas junções, enquanto o esquema estrela exige o uso de chaves substitutas (Surrogate Keys).

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Q3874736

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874736 Banco de Dados

Considerando as demandas típicas de um tribunal por sistemas confiáveis e previsíveis, e à luz do teorema CAP, um banco de dados distribuído que prioriza consistência e tolerância a partições (CP), sacrificando temporariamente a disponibilidade durante partições de rede, é a escolha mais adequada para um:

A

sistema de rede social interna do tribunal, onde eventuais inconsistências temporárias nos posts são aceitáveis, desde que o sistema esteja sempre disponível;

B

sistema de analytics em tempo real de acessos ao portal, onde é mais importante processar todos os eventos continuamente do que garantir consistência imediata entre réplicas;

C

cache distribuído de consultas públicas de processos, onde a prioridade é velocidade de resposta e disponibilidade, sendo aceitável que diferentes nós tenham dados ligeiramente desatualizados;

D

sistema de recomendação de jurisprudência, onde é mais importante que o sistema esteja sempre responsivo, mesmo que diferentes usuários vejam resultados ligeiramente diferentes temporariamente;

E

sistema de registro de sentenças judiciais, onde é crítico que todos os juízes vejam exatamente a mesma versão do documento e que não haja divergências, mesmo que isso signifique indisponibilidade temporária durante falhas de rede.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Treine mais com um simulado focado no seu concurso. Criar simulado

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Parabéns! Você acertou!

Está mandando bem! Treine mais em um simulado completo. Criar simulado

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Q3874735

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874735 Segurança da Informação

No contexto da segurança da informação, a chamada tríade CIA (Confidentiality, Integrity, Availability) representa três princípios fundamentais que orientam a proteção de ativos de informação nas organizações.
Associe cada situação ao principal princípio de segurança afetado.

1. Confidencialidade
2. Integridade
3. Disponibilidade

( ) Um erro em um processo de atualização de software altera indevidamente parte dos registros de transações financeiras.
( ) Uma pane em um servidor impede, por horas, o acesso dos usuários a um sistema crítico de emissão de passagens.
( ) Um funcionário sem autorização consegue visualizar o prontuário médico de um paciente em um sistema hospitalar.

A sequência correta é:

A

1, 2 e 3;

B

2, 1 e 3;

C

2, 3 e 1;

D

3, 2 e 1;

E

3, 1 e 2.

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!

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Q3874734

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: TJ-RJ Prova: FGV - 2026 - TJ-RJ - Analista Judiciário - Tecnologia da Informação - Analista de Inteligência Artificial |

Q3874734 Redes de Computadores

Um administrador de segurança está configurando uma ACL em um roteador Cisco IOS para filtrar tráfego malicioso. A política de segurança determina que apenas os hosts da sub-rede 10.50.0.0/24 cujo último octeto seja ímpar (por exemplo, 10.50.0.1, 10.50.0.3, 10.50.0.5 etc.) possam acessar o servidor financeiro no IP 172.16.1.10, para qualquer protocolo IP.
Considere o seguinte comando de ACL, em que deve ser preenchida apenas a máscara curinga da origem:
>access-list 101 permit ip 10.50.0.1 [wildcard mask] host 172.16.1.10

A máscara curinga (Wildcard Mask) correta para casar, em uma única instrução, exatamente todos os endereços da sub-rede 10.50.0.0/24 cujo último octeto é ímpar é:

A

0.0.0.255

B

0.0.0.254

C

0.0.0.253

D

0.0.0.252

E

0.0.0.1

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Compare seu desempenho com quem faz o mesmo concurso. Ver concorrência

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Parabéns! Você acertou!

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