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Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Segurança da Informação |
Q3842934
Segurança da Informação
Blockchain é definido como um registro digital
descentralizado de transações compartilhadas em uma
rede imutável ou inalterável, que usa o que se chama de
tecnologia de registro distribuído. Entre as características
da tecnologia blockchain, uma se destaca pela natureza
distribuída e criptografada do blockchain, que dificulta a
ação de hackers , fato importante e promissor para a proteção dos negócios e a Internet das Coisas (IoT),
enquanto que outra se caracteriza pelo fato do
ser programável, o que permite desencadear
ações, eventos e pagamentos automaticamente quando
as condições são atendidas. Para finalizar, uma terceira
se deve ao fato de que, enquanto as informações são
verificadas e adicionadas ao blockchain por meio de um
processo de consenso, os dados em si são traduzidos
em uma série de letras e números por um código hash e,
por consequência, os participantes da rede não têm
como traduzir essas informações sem uma chave.
As três características são conhecidas, respectivamente, como:
As três características são conhecidas, respectivamente, como:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Segurança da Informação |
Q3842933
Segurança da Informação
No mundo da cibernética e da segurança em redes e na internet, existem muitas formas de se lidar com a privacidade, e uma consiste em usar uma rede de camada de soquete seguro, que utiliza o protocolo SSL para estabelecer uma conexão criptografada entre o dispositivo do usuário e o servidor, garantindo que os dados transmitidos entre eles estejam seguros e protegidos contra interceptação ou acesso não autorizado, podendo ser implementada de dois modos, via portal ou túnel.
Essa rede é conhecida pelo seguinte termo técnico:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842911
Banco de Dados
ETL é o processo que as organizações orientadas a
dados usam para coletar dados de várias fontes e
reuni-los para dar suporte à descoberta, à geração de
relatórios, à análise e à tomada de decisões. Com
relação as três etapas do ETL, analise as assertivas e
identifique as corretas:
I.Eliminação - Durante essa etapa, o ETL identifica os dados duplicados e os remove de suas origens, de forma que possa transportar somente os dados limpos para o destino. Os dados podem vir de fontes estruturadas e não estruturadas, incluindo documentos, e-mails, aplicações de negócios, bancos de dados, equipamentos, sensores, terceiros e muito mais.
II.Transformação - Como os dados extraídos são brutos em sua forma original, eles precisam ser mapeados e transformados para prepará-los para o armazenamento de dados eventual. No processo de transformação, o ETL valida, autentica, deduplica e/ou agrega os dados de formas que tornam os dados resultantes confiáveis e consultáveis.
III.Limpeza - Durante essa etapa, o ETL limpa os dados transformados para o armazenamento otimizado no destino. Esta etapa pode implicar o carregamento inicial de todos os dados de origem ou pode ser o carregamento de alterações incrementais nos dados de origem.
É CORRETO o que se afirma em:
I.Eliminação - Durante essa etapa, o ETL identifica os dados duplicados e os remove de suas origens, de forma que possa transportar somente os dados limpos para o destino. Os dados podem vir de fontes estruturadas e não estruturadas, incluindo documentos, e-mails, aplicações de negócios, bancos de dados, equipamentos, sensores, terceiros e muito mais.
II.Transformação - Como os dados extraídos são brutos em sua forma original, eles precisam ser mapeados e transformados para prepará-los para o armazenamento de dados eventual. No processo de transformação, o ETL valida, autentica, deduplica e/ou agrega os dados de formas que tornam os dados resultantes confiáveis e consultáveis.
III.Limpeza - Durante essa etapa, o ETL limpa os dados transformados para o armazenamento otimizado no destino. Esta etapa pode implicar o carregamento inicial de todos os dados de origem ou pode ser o carregamento de alterações incrementais nos dados de origem.
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 |
Q3842910
Banco de Dados
O modelo ER é muito utilizado pelos analistas de TI da
PPSA, esse modelo descreve os dados como entidades,
relacionamento e atributos. Assinale a afirmativa correta
que indica o elemento gráfico utilizado para representar
um relacionamento segundo a notação de Peter Chen.
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842909
Noções de Informática
O aprendizado não supervisionado é uma técnica de
machine learning que permite identificar padrões e
relacionamentos em dados sem que haja supervisão
humana.
Avalie as afirmativas quanto ao Aprendizado Não Supervisionado:
I.Para redução de dimensionalidade pode ser utilizada a técnica de Análise de componentes principais (PCA, Principal Component Analysis)
II.O algoritmo de agrupamento K-Means divide um conjunto de dados em k grupos distintos
III.Agrupamento Hierárquico produz uma visualização em forma de árvore hierárquica de clusters (ou grupos), chamada dendrograma
IV.Uma regra de associação é um método baseado em regras para encontrar relacionamentos entre variáveis em um determinado conjunto de dados.
Estão corretas as afirmativas:
Avalie as afirmativas quanto ao Aprendizado Não Supervisionado:
I.Para redução de dimensionalidade pode ser utilizada a técnica de Análise de componentes principais (PCA, Principal Component Analysis)
II.O algoritmo de agrupamento K-Means divide um conjunto de dados em k grupos distintos
III.Agrupamento Hierárquico produz uma visualização em forma de árvore hierárquica de clusters (ou grupos), chamada dendrograma
IV.Uma regra de associação é um método baseado em regras para encontrar relacionamentos entre variáveis em um determinado conjunto de dados.
Estão corretas as afirmativas:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842906
Engenharia de Software
Atualmente existem vários modelos de processo de
software. No que diz respeito ao modelo em cascata e
suas fases assinale a alternativa INCORRETA.
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842905
Engenharia de Software
Scrum é um método ágil de gestão de projetos, com relação aos seus pilares, analise as assertivas e identifique as corretas:
I.Transparência: todo o processo deve estar visível a todos os envolvidos. A transparência deve ser refletida, no ambiente, nas pessoas e nos processos.
II.Adaptação: Caso a inspeção detecte algum processo que precise ser ajustado ou melhorado, as adaptações deverão ser feitas o mais rápido possível. O quanto antes as mudanças sejam feitas, antes o novo processo proposto é testado e validado.
III.Agilidade: Abordagem que valoriza a melhoria contínua da gestão de projetos por meio de lançamentos pequenos e frequentes com vistas a se adaptar e responder rapidamente a mudanças, desafios e oportunidades.
IV.Inspeção: o processo em si deve ser inspecionado regularmente na busca por anomalias e/ou oportunidades de melhorias.
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 |
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 |
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 |
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 |
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:
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