Questões de Concurso
Para auditor de controle externo - informática
Foram encontradas 302 questões
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Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-PR
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Administrativa
|
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Contábil |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Informática |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Jurídica |
Q2574184
Português
Texto associado
Texto CG1A1
Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
“Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
“Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.
Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações).
No quinto parágrafo do texto CG1A1, a oração “para reconhecer essas notícias” expressa circunstância de
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-PR
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Administrativa
|
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Contábil |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Informática |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Jurídica |
Q2574183
Português
Texto associado
Texto CG1A1
Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
“Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
“Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.
Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações).
Cada uma das próximas opções apresenta um trecho do texto CG1A1 seguido de uma proposta de reescrita. Assinale a opção em que a proposta de reescrita apresentada preserva o sentido e a correção gramatical do texto, considerando as regras de colocação pronominal.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-PR
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Administrativa
|
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Contábil |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Informática |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Jurídica |
Q2574182
Português
Texto associado
Texto CG1A1
Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
“Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
“Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.
Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações).
A correção gramatical do texto CG1A1 e a coerência de suas ideias seriam preservadas caso o segmento “para detecção de notícias falsas” (primeiro período do primeiro parágrafo) fosse substituído por
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-PR
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Administrativa
|
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Contábil |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Informática |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Jurídica |
Q2574181
Português
Texto associado
Texto CG1A1
Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
“Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
“Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.
Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações).
Com relação ao emprego dos sinais de pontuação, a correção gramatical do texto CG1A1 seria prejudicada caso fosse eliminada a vírgula empregada logo após
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-PR
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Administrativa
|
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Contábil |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Informática |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Jurídica |
Q2574180
Português
Texto associado
Texto CG1A1
Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
“Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
“Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.
Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações).
Segundo as ideias veiculadas no texto CG1A1, as fake news
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-PR
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Administrativa
|
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Contábil |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Informática |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Jurídica |
Q2574179
Português
Texto associado
Texto CG1A1
Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
“Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
“Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.
Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações).
De acordo com o texto CG1A1, o método desenvolvido na UFF
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-ES
Prova:
FGV - 2023 - TCE-ES - Auditor de Controle Externo - Tecnologia da informação |
Q2121028
Engenharia de Software
Com o objetivo de minimizar os riscos na concessão de crédito, um
banco contratou uma empresa especializada em sistemas digitais
para desenvolver um classificador de requisitantes de crédito em
bons ou maus pagadores. Ao entregar o modelo de classificação
para o banco, a empresa afirmou que o classificador havia obtido
nos testes uma precisão de mais de 95%. No entanto, após alguns
meses, o banco notou que o desempenho do classificador estava
aquém do esperado, ficando abaixo de 60%.
Essa situação apresenta um problema de:
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-ES
Prova:
FGV - 2023 - TCE-ES - Auditor de Controle Externo - Tecnologia da informação |
Q2121027
Engenharia de Software
João e Júlio fazem parte da equipe de Ciência de Dados do TCE/ES
e estão realizando um estudo para o desenvolvimento de um
classificador binário (classes positiva e negativa) usando Naive
Bayes. Com o intuito de dividirem suas tarefas, João ficou
responsável por treinar o modelo de classificação, e Júlio, por
avaliar o desempenho do modelo. Após o treinamento do
modelo, João aplicou-o ao conjunto de teste e enviou um e-mail a
Júlio com a matriz de confusão resultante.
Dessa forma, Júlio poderá calcular:
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-ES
Prova:
FGV - 2023 - TCE-ES - Auditor de Controle Externo - Tecnologia da informação |
Q2121026
Engenharia de Software
Uma Rede Neural Artificial (RNA) feed-forward sem nenhum bias
possui uma camada oculta composta de três neurônios e uma
camada de saída composta por dois neurônios. A função de
ativação da camada oculta e da camada de saída é a Rectified
Linear Unit (ReLU), onde
representam os pesos entre a camada de entrada e a camada oculta e entre a camada oculta e a camada de saída, respectivamente.
Considerando um vetor de entrada
o vetor de saída
será:
representam os pesos entre a camada de entrada e a camada oculta e entre a camada oculta e a camada de saída, respectivamente.
Considerando um vetor de entrada
o vetor de saída
será:
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-ES
Prova:
FGV - 2023 - TCE-ES - Auditor de Controle Externo - Tecnologia da informação |
Q2121025
Engenharia de Software
Ao ser contratado por uma empresa da área de e-commerce, o
cientista de dados Pedro foi alocado a um importante projeto:
desenvolver um classificador para análise de sentimentos
considerando as opiniões emitidas no Twitter pelos clientes dessa
empresa. Para o início do trabalho, Pedro recebeu um pequeno
conjunto de dados de tweets parcialmente anotados, que foram
coletados da rede social por intermédio de uma API, usando
como palavras-chave na busca os nomes de diversas empresas de
e-commerce.
Como parte das escolhas de técnicas a serem utilizadas no
projeto, Pedro optou pelo uso de word embeddings, com o
objetivo de resolver o problema muito comum em
processamento de linguagem natural de:
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-ES
Prova:
FGV - 2023 - TCE-ES - Auditor de Controle Externo - Tecnologia da informação |
Q2121024
Segurança da Informação
O sistema de gestão da segurança da informação (SGSI) do
TCE/ES foi implementado conforme especificações da norma NBR
ISO/IEC 27001:2013.
Para esse fim, foi necessário ao TCE/ES determinar, conforme
requisitos definidos na seção da NBR ISO/IEC 27001:2013, que
seriam relevantes para o SGSI as comunicações internas e
externas do seguinte tipo:
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-ES
Prova:
FGV - 2023 - TCE-ES - Auditor de Controle Externo - Tecnologia da informação |
Q2121023
Segurança da Informação
O processo de gestão de riscos de segurança da informação da
equipe de TI do TCE/ES, denominado ProcessoR, foi elaborado
em plena observância à norma NBR ISO/IEC 27005:2019.
Sendo assim, durante a execução do ProcessoR, a equipe de TI do
TCE/ES deve julgar se o risco residual é ou não satisfatório logo
após a atividade do ProcessoR de:
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-ES
Prova:
FGV - 2023 - TCE-ES - Auditor de Controle Externo - Tecnologia da informação |
Q2121022
Engenharia de Software
A analista Carla aprimorou a usabilidade da página web principal
do TCE/ES. Para tanto, Carla examinou todos os elementos da
interface da página web a fim de determinar a conformidade da
interface com princípios de usabilidade já reconhecidos e
recomendados pela literatura da Engenharia de Usabilidade,
aplicando assim o método de avaliação da usabilidade por:
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-ES
Prova:
FGV - 2023 - TCE-ES - Auditor de Controle Externo - Tecnologia da informação |
Q2121021
Engenharia de Software
O sistema TCEConsultas foi desenvolvido mediante uso do
Processo Unificado (PU). Sendo assim, o modelo de projeto do
TCEConsultas, responsável por descrever as realizações dos casos
de uso em um nível mais físico, foi produzido majoritariamente
durante as seguintes fases do PU:
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-ES
Prova:
FGV - 2023 - TCE-ES - Auditor de Controle Externo - Tecnologia da informação |
Q2121020
Engenharia de Software
O analista Jessé elaborou o diagrama DiaUm em Unified Modeling
Language (UML) 2.5.1. O DiaUm representa graficamente a
adaptação do metamodelo UML para um determinado domínio,
customizando estereótipos e definindo novas restrições.
O DiaUm elaborado por Jessé é um diagrama UML de:
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-ES
Prova:
FGV - 2023 - TCE-ES - Auditor de Controle Externo - Tecnologia da informação |
Q2121019
Sistemas Operacionais
O analista João está administrando o servidor LServer do TCE/ES.
O LServer executa um sistema Linux que tem o systemd como
gerenciador de serviços. Durante uma manutenção de LServer,
João precisou iniciar um novo target do systemd na sessão atual,
de forma que permanecessem em execução apenas as units do
systemd que dependessem do novo target.
Para executar essa operação em um único comando, João utilizou
o comando systemctl:
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-ES
Prova:
FGV - 2023 - TCE-ES - Auditor de Controle Externo - Tecnologia da informação |
Q2121018
Geografia
A representação vetorial é uma das formas utilizadas para
representar mapas computacionalmente. Os elementos básicos
de uma representação vetorial permitem à estrutura vetorial
representar os dados da forma mais precisa, uma vez que suas
coordenadas geográficas estão em um espaço contínuo e
possibilitam descrição exata de posição, tamanho e dimensão.
O elemento da estrutura vetorial definido para toda entidade
geográfica que pode ser localizada por um par de coordenadas xy é:
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-ES
Prova:
FGV - 2023 - TCE-ES - Auditor de Controle Externo - Tecnologia da informação |
Q2121017
Gerência de Projetos
O gerente de projetos Júlio está definindo o escopo de um
projeto. Para elaborar uma visão estruturada do que deve ser
entregue, Júlio irá decompor as entregas e o trabalho do projeto
em componentes menores e mais facilmente gerenciáveis.
Para decompor hierarquicamente o escopo total do trabalho a
ser executado pela equipe do projeto a fim de atingir os objetivos
do projeto e criar as entregas requeridas, Júlio deve elaborar
um(a):
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-ES
Prova:
FGV - 2023 - TCE-ES - Auditor de Controle Externo - Tecnologia da informação |
Q2121016
Programação
Observe o seguinte gráfico gerado da linguagem de programação R.
A função plot() usada para gerar o gráfico apresentado é:
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TCE-ES
Prova:
FGV - 2023 - TCE-ES - Auditor de Controle Externo - Tecnologia da informação |
Q2121015
Banco de Dados
Ana está desenvolvendo um banco de dados analítico a partir da
integração de dados do sistema de pagamento com o sistema de
gestão de pessoal. No sistema de pagamento, os colaboradores
são identificados pelo CPF. No sistema de gestão de pessoal, os
colaboradores são identificados pelas iniciais do seu nome
concatenadas com sua data de nascimento. Ana sabe que essas
chaves primárias naturais apresentam diversas desvantagens e
riscos para um ambiente de análise de dados integrados, como
seu reuso e alteração de regras de composição, além de questões
de desempenho.
Com isso, para carregar os dados no banco de dados analítico, Ana desenvolveu um ETL que substituiu as chaves naturais dos sistemas por uma chave artificial contendo inteiros simples sequenciais, utilizando uma:
Com isso, para carregar os dados no banco de dados analítico, Ana desenvolveu um ETL que substituiu as chaves naturais dos sistemas por uma chave artificial contendo inteiros simples sequenciais, utilizando uma:
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