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Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842904
Programação
Observe as afirmativas a seguir, em relação aos
sistemas de Manipulação e Tratamento de Dados
empregando o pacote dlyr, do Sistema R, que é uma
linguagem e um ambiente para gráficos e computação
estatística:
I.A função group_by() sumariza a base, reduzindo vários valores a um único resumo.
II.A função arrange() seleciona colunas, escolhendo variáveis com base em seus nomes.
III.A função filter() filtra linhas, escolhe casos com base em seus valores.
Estão corretas as afirmativas:
I.A função group_by() sumariza a base, reduzindo vários valores a um único resumo.
II.A função arrange() seleciona colunas, escolhendo variáveis com base em seus nomes.
III.A função filter() filtra linhas, escolhe casos com base em seus valores.
Estão corretas as afirmativas:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842903
Noções de Informática
Quanto às relações entre os termos empregados nos
sistemas Analytics, especialmente associados às
tecnologias de Aprendizado de Máquina (ou ML,
Machine Learning) e Inteligência Artificial (ou AI, Artificial
Intelligence).
I.Um dos subconjuntos do Machine Learning corresponde à Aprendizagem Profunda (ou Deep Learning)
II.Um subcampo da Artificial Intelligence corresponde ao Machine Learning.
III.As áreas de Machine Learning e de Artificial Intelligence são distintas e não possuem qualquer relacionamento ou conexão.
Estão corretas as afirmativas:
I.Um dos subconjuntos do Machine Learning corresponde à Aprendizagem Profunda (ou Deep Learning)
II.Um subcampo da Artificial Intelligence corresponde ao Machine Learning.
III.As áreas de Machine Learning e de Artificial Intelligence são distintas e não possuem qualquer relacionamento ou conexão.
Estão corretas as afirmativas:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842902
Banco de Dados
O time de analistas e gestores planejam modelar um
datawarehouse corporativo na PPSA. Para atender as
necessidades da companhia, o time decidiu adotar como
referência o esquema estrela. Os elementos que
compõem esse tipo de esquema são:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842901
Engenharia de Software
O Git é muito utilizado no dia a dia das equipes de
desenvolvimento da PPSA para apoiar atividades de
gestão de códigos. O comando do git usado para
mostrar qual revisão e autor modificaram pela última vez
cada linha de um arquivo é o:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842900
Sistemas de Informação
A análise estatística espacial é um conjunto de métodos
que analisa dados considerando a localização
geográfica. Em sistemas de informações geográficas
existem dois tipos de estruturas de dados espaciais: raster e vector.
A representação de dados geoespaciais (ou tipos de estruturas de dados espaciais) do tipo vetorial:
A representação de dados geoespaciais (ou tipos de estruturas de dados espaciais) do tipo vetorial:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842899
Estatística
Analise a figura abaixo e responda:
A figura indica um gráfico do tipo:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842898
Direito Digital
De acordo com a Lei Nº 13.709, de 14 de agosto de
2018 que institui a Lei Geral de Proteção de Dados
Pessoais (LGPD). Compete à ANPD, analise as
assertivas e identifique as corretas:
I.Promover ações de cooperação com autoridades de proteção de dados pessoais de outros países, de natureza internacional ou transnacional.
II.Fiscalizar a proteção de dados pessoais sensíveis e sua privacidade, bem como produzir relatórios de impacto à proteção de dados pessoais para os casos em que o tratamento representar alto risco à garantia dos princípios gerais de proteção de dados pessoais sensíveis previstos na Lei.
III.Celebrar, a qualquer momento, compromisso com agentes de tratamento para eliminar irregularidade, incerteza jurídica ou situação contenciosa no âmbito de processos administrativos, de acordo com o previsto no Decreto-Lei nº 4.657, de 4 de setembro de 1942.
IV.Articular-se com as autoridades reguladoras públicas para exercer suas competências em setores específicos de atividades econômicas e governamentais sujeitas à regulação.
É CORRETO o que se afirma em:
I.Promover ações de cooperação com autoridades de proteção de dados pessoais de outros países, de natureza internacional ou transnacional.
II.Fiscalizar a proteção de dados pessoais sensíveis e sua privacidade, bem como produzir relatórios de impacto à proteção de dados pessoais para os casos em que o tratamento representar alto risco à garantia dos princípios gerais de proteção de dados pessoais sensíveis previstos na Lei.
III.Celebrar, a qualquer momento, compromisso com agentes de tratamento para eliminar irregularidade, incerteza jurídica ou situação contenciosa no âmbito de processos administrativos, de acordo com o previsto no Decreto-Lei nº 4.657, de 4 de setembro de 1942.
IV.Articular-se com as autoridades reguladoras públicas para exercer suas competências em setores específicos de atividades econômicas e governamentais sujeitas à regulação.
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 |
Q3842897
Noções de Informática
O problema que ocorre quando é empregado o
algoritmo de retropropagação gera gradientes
extremamente pequenos durante o treinamento é:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842896
Banco de Dados
Os bancos de dados NoSQL são úteis no dia a dia da
PPSAe na relação com clientes e sociedade. Eles são
classificados pelos modelos de dados que eles
suportam. Selecione a alternativa que indica um banco
de dados orientado a grafos:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842895
Estatística
No aprendizado de máquina, especialmente em modelos
de regressão, é comum enfrentar o problema de
overfitting, onde o modelo se ajusta excessivamente aos
dados de treinamento, capturando ruídos e padrões
irrelevantes. Para mitigar esse problema e melhorar a
capacidade de generalização do modelo, algumas
técnicas de regularização podem ser empregadas. Qual
técnica de regularização adiciona uma penalidade
proporcional ao valor absoluto dos coeficientes no
cálculo da função de custo?
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842894
Sistemas de Informação
Avalie as seguintes sentenças em relação à análise e
visualização de dados, empregando o Microsoft Power BI
e o Sistema R, que é uma linguagem e um ambiente
para gráficos e computação estatística:
I.Avaliação de outliers, empregando o sistema R pode ser apoiada pelo uso do gráfico O3 (Overview Of Outliers), que mostra quais casos são identificados frequentemente como outliers , quais são identificados em dimensões únicas e quais são identificados apenas em dimensões superiores.
II.O sistema R permite a construção de gráficos com o pacote shiny e criação de dashboards interativos exclusivamente com o pacote ggplot2.
III.Na construção de dashboards em Microsoft Power BI Desktop, é possível usar o R para visualizar seus dados.
Estão corretas as afirmativas:
I.Avaliação de outliers, empregando o sistema R pode ser apoiada pelo uso do gráfico O3 (Overview Of Outliers), que mostra quais casos são identificados frequentemente como outliers , quais são identificados em dimensões únicas e quais são identificados apenas em dimensões superiores.
II.O sistema R permite a construção de gráficos com o pacote shiny e criação de dashboards interativos exclusivamente com o pacote ggplot2.
III.Na construção de dashboards em Microsoft Power BI Desktop, é possível usar o R para visualizar seus dados.
Estão corretas as afirmativas:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842893
Estatística
Em conjuntos de dados, é comum deparar-se com
valores faltantes, que podem surgir por diversas razões,
como erros na coleta, falhas de registro ou respostas
omitidas. A presença desses valores pode comprometer
a qualidade das análises e a eficácia dos modelos
preditivos. Portanto, é essencial aplicar técnicas
adequadas para lidar com essas lacunas de maneira
eficaz. Qual técnica é apropriada para lidar com valores
faltantes em um conjunto de dados?
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842892
Estatística
Para avaliar a eficácia de modelos de regressão,
diversas métricas são utilizadas para quantificar a
precisão das previsões em relação aos valores reais. A
escolha da métrica adequada depende do contexto e dos
objetivos específicos da análise. Compreender as
características de cada métrica é essencial para
interpretar corretamente o desempenho do modelo e
realizar comparações apropriadas entre diferentes
abordagens. Qual das seguintes opções é uma métrica
comumente usada para avaliar modelos de regressão?
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842891
Noções de Informática
Observe as afirmativas a seguir em relação aos sistemas
Analytics:
I.Aprendizado de máquina (ou Machine Learning) se refere a processo que usa modelos matemáticos de dados para auxiliar um computador a aprender sozinho, sem receber instruções diretas.
II.Inteligência artificial (ou Artificial Intelligence), que se refere a um subconjunto do aprendizado de máquina, é a capacidade de um sistema computacional de mimetizar as funções cognitivas humanas, como o aprendizado e a solução de problemas.
III.Análise de dados preditiva realiza previsões sobre resultados futuros usando dados históricos combinados com modelagem estatística, aprendizado de máquina e técnicas de mineração de dados.
IV.Análise prescritiva corresponde a prática de analisar dados para identificar padrões, que podem ser usados para fazer previsões e determinar cursos de ação ideais.
Assinale a alternativa correta:
I.Aprendizado de máquina (ou Machine Learning) se refere a processo que usa modelos matemáticos de dados para auxiliar um computador a aprender sozinho, sem receber instruções diretas.
II.Inteligência artificial (ou Artificial Intelligence), que se refere a um subconjunto do aprendizado de máquina, é a capacidade de um sistema computacional de mimetizar as funções cognitivas humanas, como o aprendizado e a solução de problemas.
III.Análise de dados preditiva realiza previsões sobre resultados futuros usando dados históricos combinados com modelagem estatística, aprendizado de máquina e técnicas de mineração de dados.
IV.Análise prescritiva corresponde a prática de analisar dados para identificar padrões, que podem ser usados para fazer previsões e determinar cursos de ação ideais.
Assinale a alternativa correta:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842890
Banco de Dados
Um analista da PPSA avaliou um estagiário
recém-contratado no setor de gestão de dados da
companhia. O analista perguntou ao estagiário qual
função do SQL deverá ser utilizada para verificar se o
resultado de uma consulta aninhada correlacionada é
vazia ou não. A resposta CORRETA é:
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?
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