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Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842889
Noções de Informática
Aprendizado supervisionado é uma técnica que usa
dados rotulados para treinar algoritmos, com o objetivo
de que esses algoritmos aprendam a relação entre as
entradas e as saídas.
Observe as afirmativas a seguir, em relação a Regressão e Classificação em Aprendizado Supervisionado:
I.Algoritmos Naive Bayes e K-NN são classificadores de máquina que podem ser usados para resolver problemas de classificação.
II.Ensembles são técnicas que combinam várias hipóteses para criar um preditor mais preciso
III.No aprendizado Supervisionado com R queremos ser capaz de classificar outros dados do mesmo tipo e que ainda não foram rotulados, com base no conjunto de dados já rotulados que sabemos qual é a nossa saída correta e que deve ser semelhante ao conjunto.
Assinale a alternativa correta.
Observe as afirmativas a seguir, em relação a Regressão e Classificação em Aprendizado Supervisionado:
I.Algoritmos Naive Bayes e K-NN são classificadores de máquina que podem ser usados para resolver problemas de classificação.
II.Ensembles são técnicas que combinam várias hipóteses para criar um preditor mais preciso
III.No aprendizado Supervisionado com R queremos ser capaz de classificar outros dados do mesmo tipo e que ainda não foram rotulados, com base no conjunto de dados já rotulados que sabemos qual é a nossa saída correta e que deve ser semelhante ao conjunto.
Assinale a alternativa correta.
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842888
Noções de Informática
Em aprendizado de máquina, muitos algoritmos
requerem que os dados de entrada sejam numéricos. No
entanto, é comum lidar com variáveis categóricas, que
representam categorias ou rótulos, como "vermelho",
"azul", "verde" para cores, ou "masculino" e "feminino"
para sexo. Para que esses dados possam ser utilizados
efetivamente em modelos preditivos, é necessário
transformá-los em uma representação numérica
adequada. Ao lidar com dados categóricos, qual das
seguintes técnicas é comumente utilizada para
transformá-los em uma representação adequada para
modelos de aprendizado de máquina?
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842887
Noções de Informática
Hiperparâmetros são variáveis de configuração que
controlam o treinamento de modelos de aprendizado de
máquina (ou, machine learning).
No ajuste de hiperparâmetros, também conhecido como otimização de hiperparâmetros, busca-se:
No ajuste de hiperparâmetros, também conhecido como otimização de hiperparâmetros, busca-se:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842886
Noções de Informática
O overfitting, é um fenômeno em aprendizado
supervisionado onde um modelo se ajusta
excessivamente aos dados de treinamento, capturando
não apenas os padrões gerais, mas também o "ruído" ou
particularidades específicas desses dados. Como
resultado, embora o modelo apresente excelente
desempenho nos dados de treinamento, sua capacidade
de generalização para novos dados é comprometida,
levando a previsões imprecisas em cenários não vistos
anteriormente. O que caracteriza o overfitting em um
modelo de aprendizado supervisionado?
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842885
Noções de Informática
Em redes neurais artificiais, as funções de ativação
permitem que a rede aprenda e represente padrões
complexos nos dados. Para tarefas de classificação
binária, onde o objetivo é distinguir entre duas classes.
Qual das seguintes funções de ativação é mais
adequada para problemas de classificação binária?
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842884
Estatística
Distribuição estatística (ou, distribuição de probabilidade)
é a forma como os valores estão distribuídos em um
conjunto de dados.
A distribuição associada a "eventos raros" corresponde a:
A distribuição associada a "eventos raros" corresponde a:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842883
Estatística
A normalização de dados numéricos é uma etapa crucial
no pré-processamento de dados para aprendizado de
máquina e estatísticas, visando ajustar diferentes
escalas de variáveis para uma escala comum. Aponte
quais as alternativas são obrigatoriamente técnicas de
normalização de dados numéricos:
I.Escalonamento exponencial.
II.Escalonamento logarítmico.
III.Escalonamento linear.
IV.Escalonamento do escore padronizado (ou Z-score).
Estão corretas as afirmativas:
I.Escalonamento exponencial.
II.Escalonamento logarítmico.
III.Escalonamento linear.
IV.Escalonamento do escore padronizado (ou Z-score).
Estão corretas as afirmativas:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842882
Banco de Dados
Os data lakes são cada vez mais utilizados nas
companhias de petróleo, eles são repositórios
centralizados que permitem armazenar dados
estruturados e não estruturados em qualquer escala. As
zonas que os data lakes são organizados são:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842881
Banco de Dados
O conhecimento sobre o conceito de dependência
funcional é crucial na modelagem de dados na PPSA.
Analise a seguinte definição formal: "Uma dependência
do tipo X → → Y, especificada sobre o esquema de
relação R, onde X e Y são subconjuntos de R, determina
a seguinte restrição sobre qualquer estado de relação r
de R: Se duas tuplas t1 e t2 existirem em r tais que t1[X]
= t2[X][, então duas tuplas t3 e t4 também deverão existir
em r com as seguintes propriedades nas quais usamos Z
para indicar (R- (X U Y))". A definição corresponde a:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842880
Noções de Informática
Em redes neurais artificiais, o processo de aprendizado
envolve a adaptação dos pesos das conexões entre
neurônios para que a rede possa realizar tarefas específicas, como classificação ou regressão. O que é o
algoritmo backpropagation em redes neurais artificiais?
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842879
Banco de Dados
A etapa de modelagem conceitual é uma técnica muito
importante quando se desejar projetar de bancos de
dados relacionais. Considerando a modelagem de
dados, analise as assertivas e identifique as corretas:
I.O grau de um tipo de uma entidade é o número dos atributos chave presentes na entidade.
II.A razão de cardinalidade para um relacionamento binário especifica o número máximo de instâncias de relacionamentos que uma instância pode participar.
III.Os tipos de entidades que possuem atributos-estrangeiros próprios são chamados de entidades fracas.
É CORRETO o que se afirma em:
I.O grau de um tipo de uma entidade é o número dos atributos chave presentes na entidade.
II.A razão de cardinalidade para um relacionamento binário especifica o número máximo de instâncias de relacionamentos que uma instância pode participar.
III.Os tipos de entidades que possuem atributos-estrangeiros próprios são chamados de entidades fracas.
É CORRETO o que se afirma em:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842878
Banco de Dados
Os datawarehouses possuem uma série de
características diferenciadoras em relação aos bancos
de dados relacionais. Com relação a essas
características, analise as assertivas e identifique as
corretas:
I.Visão conceitual multidimensional e dimensionalidade genérica.
II.Dimensões e níveis de agregações limitadas.
III.Processamento OLTP e tratamento dinâmico de matrizes esparsas.
É CORRETO o que se afirma em:
I.Visão conceitual multidimensional e dimensionalidade genérica.
II.Dimensões e níveis de agregações limitadas.
III.Processamento OLTP e tratamento dinâmico de matrizes esparsas.
É CORRETO o que se afirma em:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842877
Engenharia de Software
Um analista de TI precisa utilizar um ambiente sob
demanda para fazer o desenvolvimento, teste, fornecimento e gerenciamento de aplicativos. A
plataforma a ser utilizada se chama:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842876
Banco de Dados
Qual comando SQL deve ser utilizado por um analista de
TI especializado em bancos de dados para especificar
um tipo de ação a ser tomada quando certos eventos
ocorrem ou quando certas condições são satisfeitas?
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842875
Noções de Informática
No que diz respeito às Redes Neurais Artificiais (ANN,
Artificial Neural Network):
I.Os Métodos de regularização por penalização com normas L1 e L2, correspondem respectivamente à Regressão Ridge e à Regressão Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression).
II.Métodos de regularização por Dropout, regularizam as redes neurais, descartando aleatoriamente nós, juntamente com suas conexões de entrada e saída, da rede durante o treinamento.
III.Métodos de regularização por Early Stopping interrompem o treinamento quando as atualizações de parâmetros não começam mais a produzir melhorias em um conjunto de validação em redes neurais profundas
IV.Para manejo de redes neurais com R, pode ser utilizado o pacote neuralnet , que permite treinamento de redes neurais usando a retropropagação, retropropagação resiliente com ou sem retrocesso de peso ou a versão globalmente convergente modificada.
Estão corretas as afirmativas:
I.Os Métodos de regularização por penalização com normas L1 e L2, correspondem respectivamente à Regressão Ridge e à Regressão Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression).
II.Métodos de regularização por Dropout, regularizam as redes neurais, descartando aleatoriamente nós, juntamente com suas conexões de entrada e saída, da rede durante o treinamento.
III.Métodos de regularização por Early Stopping interrompem o treinamento quando as atualizações de parâmetros não começam mais a produzir melhorias em um conjunto de validação em redes neurais profundas
IV.Para manejo de redes neurais com R, pode ser utilizado o pacote neuralnet , que permite treinamento de redes neurais usando a retropropagação, retropropagação resiliente com ou sem retrocesso de peso ou a versão globalmente convergente modificada.
Estão corretas as afirmativas:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842874
Sistemas de Informação
Geotecnologias são ferramentas capazes de incorporar o
comportamento espacial desses elementos presentes na
superfície do planeta ao processo de geração de
informações sobre eles, através da sua localização,
extensão e formato. Com relação as geotecnologias,
analise as assertivas e identifique as corretas:
I.Sistemas de informações geográficas são os ambientes computacionais onde se tratam os dados espaciais, inclusive integrando os dados espaciais a dados não espaciais, com o intuito de extrair informações.
II.Sensoriamento remoto é o conjunto de técnicas e instrumentos para adquirir dados sobre objetos sem que haja contato direto com tais objetos.
III.Sistemas de bancos de geográficos é um conjunto de técnicas e instrumentos utilizados para localização dos dados na superfície terrestre.
É CORRETO o que se afirma em:
I.Sistemas de informações geográficas são os ambientes computacionais onde se tratam os dados espaciais, inclusive integrando os dados espaciais a dados não espaciais, com o intuito de extrair informações.
II.Sensoriamento remoto é o conjunto de técnicas e instrumentos para adquirir dados sobre objetos sem que haja contato direto com tais objetos.
III.Sistemas de bancos de geográficos é um conjunto de técnicas e instrumentos utilizados para localização dos dados na superfície terrestre.
É CORRETO o que se afirma em:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842873
Governança de TI
Texto associado
O texto seguinte servirá de base para responder à questão.
De acordo com a Resolução nº 29/2022 que estabelece orientações às empresas estatais federais para a contratação de bens e serviços de tecnologia da informação.
Resolução nº 29/2022
Selecione a alternativa INCORRETA relacionada aos estudos técnicos preliminares à contratação de uma solução.
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842872
Noções de Informática
Texto associado
O texto seguinte servirá de base para responder à questão.
Microsoft 365 facilita a condução de modernas formas de trabalho colaborativo, permitindo que analistas de tecnologias da informação trabalhem nos seus escritórios ou remotamente e utilizem o recurso nativo de armazenamento de arquivos na nuvem se chama:
Microsoft
O serviço de nuvem disponibilizado pela Microsoft se chama:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842871
Inglês
Texto associado
O texto seguinte servirá de base para responder à questão.
Mother Goose and Grimm cartoon, by Mike Peters
In Mr. Big Oil's last statement: Solar and Wind isn't
feasible there is a different use of subject and verb
agreement, such as in:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842870
Inglês
Texto associado
O texto seguinte servirá de base para responder à questão.
Mother Goose and Grimm cartoon, by Mike Peters
Which are countable and uncountable nouns examples in
the comic strip:
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