Questões de Concurso nível Superior

Q4389060

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Inteligência da Informação |

Q4389060 Engenharia de Software

Uma equipe de Ciência de Dados construiu uma rede neural profunda para prever a taxa de cancelamento de clientes em uma grande plataforma. Durante a fase de validação, os engenheiros notaram que o modelo apresentava uma acurácia próxima de 99% no conjunto de dados de treino, mas o desempenho despencava para 62% no conjunto de testes. Para combater esse problema de sobreajuste, a liderança técnica solicitou a aplicação de técnicas de regularização baseadas na penalização da função de perda por meio de normas (L1 e L2), visando melhorar a capacidade de generalização do modelo e limitar o crescimento excessivo dos pesos.
Considerando o comportamento e o impacto teórico das penalizações pela norma L1 (Lasso) e pela norma L2 (Decaimento de Pesos) nas redes neurais artificiais, assinale a afirmativa correta.

A

A regularização L1 adiciona a soma dos quadrados dos pesos à função de perda, o que reduz os pesos de forma suave e contínua, enquanto a regularização L2 adiciona a soma dos valores absolutos, forçando muitos coeficientes a zerarem exatamente e gerando modelos mais esparsos.

B

O principal objetivo da norma L1 é eliminar o problema do desaparecimento do gradiente, enquanto a norma L2 é aplicada exclusivamente na camada de entrada para ignorar outliers do conjunto de dados de teste.

C

A regularização L2 penaliza o quadrado da magnitude dos pesos, empurrando os coeficientes em direção a zero sem zerá-los completamente; já a regularização L1 penaliza o valor absoluto dos pesos, o que pode zerar parâmetros irrelevantes e atuar como um mecanismo automático de seleção de recursos.

D

Ambas as regularizações (L1 e L2) alteram a função de ativação das camadas ocultas para funções lineares, garantindo que o erro da rede diminua tanto no treino quanto no teste sem afetar o valor dos pesos conectados.

E

Ao aplicar a norma L2, a rede neural gera um modelo com matrizes de pesos esparsas (com muitos valores nulos), o que torna a inferência mais rápida na nuvem, enquanto a norma L1 apenas distribui os pesos igualmente entre todos os neurônios da rede.

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Q4389059

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Inteligência da Informação |

Q4389059 Algoritmos e Estrutura de Dados

A equipe de IA de uma FinTech foi encarregada de refatorar o pipeline de treinamento da rede neural responsável pela detecção de fraudes em transações de cartão de crédito. Atualmente, o sistema processa cerca de 50 milhões de transações diárias. No relatório técnico entregue à diretoria, os engenheiros precisam justificar a escolha da arquitetura de treinamento, detalhando as vantagens e o papel de cada algoritmo envolvido na otimização da rede.
Considerando o funcionamento, a eficiência computacional e as vantagens comparativas dos algoritmos de otimização, assinale a afirmativa correta.

A

O Método do Gradiente (Gradiente Descendente em Lote) é o mais eficiente para grandes volumes de dados, pois o Retropropagação (Backpropagation) calcula a perda de forma estocástica a cada transação, eliminando o uso do Método do Gradiente Estocástico (SGD).

B

O Método do Gradiente Estocástico (SGD) atualiza os pesos da rede com base em poucas amostras, reduzindo a memória necessária e o tempo por iteração em relação ao Método do Gradiente, enquanto a Retropropagação (Backpropagation) é o algoritmo responsável por calcular com eficiência os gradientes da função de perda em relação a cada peso.

C

A Retropropagação (Backpropagation) é um algoritmo de otimização alternativo ao Método do Gradiente Estocástico (SGD) que dispensa o cálculo de derivadas parciais, permitindo que o Método do Gradiente encontre o mínimo global sem risco de ficar preso em mínimos locais.

D

O Método do Gradiente garante atualização rápida a cada transação individual, sendo ideal para sistemas em tempo real, enquanto o Método do Gradiente Estocástico (SGD) requer o processamento de todo o banco de dados antes de atualizar qualquer parâmetro da rede.

E

O Método do Gradiente Estocástico (SGD) substitui a necessidade da Retropropagação (Backpropagation), pois calcula diretamente o erro da camada de saída e ajusta a camada de entrada, sem precisar propagar o sinal de erro pelas camadas ocultas.

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Q4389058

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Inteligência da Informação |

Q4389058 Estatística

No contexto do Aprendizado de Máquina não supervisionado, os Modelos de Mistura Gaussiana (Gaussian Mixture Models) representam uma abordagem probabilística para a tarefa de agrupamento (clustering).
Acerca das características e do funcionamento dessa técnica, analise os itens a seguir. I. De acordo com a técnica, cada gaussiana no modelo de mistura possui três parâmetros principais: média, peso e matriz de covariância. II. O modelo calcula para cada instância a probabilidade de ela ter sido gerada por cada um dos componentes da mistura. III. Os agrupamentos gerados por essa técnica são matematicamente limitados a formatos esféricos, impossibilitando a modelagem de distribuições elípticas ou com volumes distintos no espaço de dados. Está correto o que se afirma em

A

I, apenas.

B

II, apenas.

C

I e II, apenas.

D

I e III, apenas.

E

II e III, apenas.

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Q4389057

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Inteligência da Informação |

Q4389057 Estatística

O algoritmo K-Means (K-Médias, em português), usado em Aprendizado de Máquina, pode ser descrito como um método

A

de classificação que calcula a probabilidade de um registro pertencer a uma classe, com base nas médias dos registros considerando K atributos.

B

que cria uma estrutura hierárquica com K nós de decisão, em que cada nó representa um teste em um atributo, e as médias dos valores das folhas definem as classificações.

C

que realiza previsões estimando a classe ou o valor de um novo registro, com base nas médias obtidas de seus K vizinhos mais próximos.

D

de particionamento, que agrupa dados iterativamente, associando cada ponto ao centróide mais próximo e recalculando a posição dos pontos centrais pela média dos pontos atribuídos.

E

não supervisionado, baseado em densidade que identifica agrupamentos de formatos arbitrários, ao isolar regiões com K pontos de alta concentração.

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Q4389056

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Inteligência da Informação |

Q4389056 Estatística

O problema da alta dimensionalidade, comum em modelos de Aprendizado de Máquina, pode ser tratado com técnicas de redução de dimensionalidade. Sobre esse assunto, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) A redução de dimensionalidade tem como principal objetivo escolher dados apenas do espaço bidimensional.
( ) As técnicas de agregação são aplicadas para descartar parte dos atributos originais por meio da criação de grupos de atributos.
( ) A técnica de Análise de Componentes Principais (Principal Component Analysis) permite eliminar redundâncias geradas pela alta correlação entre as variáveis originais.
As afirmativas são, respectivamente,

A

V – F – V.

B

V – F – F.

C

F – V – V.

D

F – F – F.

E

F – F – V.

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Q4389055

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Inteligência da Informação |

Q4389055 Algoritmos e Estrutura de Dados

Uma das métricas utilizadas no algoritmo K-NN (K-Nearest Neighbors), no desenvolvimento de modelos de Aprendizado de Máquina, é a distância de Minkowski, definida pela norma-p, onde p é a ordem.
Nesse contexto, analise os itens a seguir.
I. Quando p = 1, a distância de Minkowski calcula o número de atributos diferentes entre dois vetores no espaço.
II. Quando p = 2, a distância de Minkowski calcula a distância euclidiana entre dois vetores no espaço.
III. Quando p = K, a distância de Minkowski calcula a distância média para os K vizinhos mais próximos.
Está correto o que se afirma em

A

I, apenas.

B

II, apenas.

C

I e II, apenas.

D

II e III, apenas.

E

I, II e III.

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Q4389054

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Inteligência da Informação |

Q4389054 Estatística

Um cientista de dados possui um conjunto de dados com exatamente 1.500 amostras e decide avaliar seu modelo de aprendizado de máquina utilizando a técnica de k-Fold CrossValidation (validação cruzada com k-repetições).
Considerando o funcionamento padrão dessa técnica, o número total de vezes em que o modelo será treinado e a quantidade exata de amostras utilizadas para treinamento em cada uma das rodadas (folds) de validação são, para k = 5, respectivamente,

A

4 vezes e 300 amostras.

B

4 vezes e 1.200 amostras.

C

5 vezes e 300 amostras.

D

5 vezes e 1.200 amostras.

E

5 vezes e 1.500 amostras.

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Q4389053

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Inteligência da Informação |

Q4389053 Matemática

No desenvolvimento de modelos de Aprendizado de Máquina, a análise do espaço de hipóteses é importante para compreender a capacidade de generalização de um modelo.
Acerca dos conceitos de viés (bias), variância (variance) e dos fenômenos de subajuste (underfitting) e sobreajuste (overfitting), analise os itens a seguir:
I. Um viés alto pode ser provocado por restrições estruturais no próprio espaço de hipóteses, induzindo ao subajuste do modelo.
II. Uma das causas de sobreajuste do modelo é uma variância alta, prejudicando seu desempenho em novos dados mesmo quando o desempenho no treinamento é satisfatório.
III. O compromisso viés-variância (bias-variance trade-off) estabelece um dilema entre optar por hipóteses mais complexas com baixo viés ou hipóteses mais simples com baixa variância.
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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Q4389042

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Desenvolvimento de Software |

Q4389042 Segurança da Informação

Maria, que trabalha no departamento de TI de um órgão público, faz parte de uma equipe que foi designada para adquirir novos equipamentos de rede para serem integrados àqueles já existentes no datacenter do órgão.
Com base em conceitos básicos de gestão de riscos em TI, analise as afirmativas a seguir.
I. As estratégias de gestão dos riscos que por ventura possam surgir em uma contratação/aquisição isolada não precisam estar integrados à Política de Gestão de Riscos da organização.
II. Identificação, análise e planejamento de respostas aos riscos são etapas do gerenciamento de riscos.
III. Os riscos identificados em uma contratação/aquisição devem estar registrados no Mapa de Gerenciamento de Riscos, todavia, as estratégias de mitigação não devem estar no Mapa.
Está correto o que se afirma em

A

II, 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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Q4389033

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Desenvolvimento de Software |

Q4389033 Programação

Analise o código Java a seguir:

Imagem associada para resolução da questão

Considerando as regras da linguagem Java para expressões lambda, assinale a afirmativa correta.

A

O código não compila, pois a variável local limite, utilizada pela expressão lambda, não é final nem effectively final.

B

O código compila e imprime 10, pois a expressão lambda captura o valor da variável local no momento em que lambda é criada.

C

O código compila e imprime 20, pois a expressão lambda acessa o valor atualizado da variável local no momento de sua execução.

D

O código não compila porque Runnable não é uma interface funcional e, portanto, não pode ser utilizada como alvo de uma expressão lambda.

E

O código compila, mas a chamada r.run() provoca uma exceção em tempo de execução, porque o valor de limite foi alterado após a criação da expressão lambda.

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Q4389032

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Desenvolvimento de Software |

Q4389032 Programação

Um desenvolvedor de software da DATAPREV está definindo a pilha tecnológica para um novo sistema corporativo desenvolvido em Java.
Ao propor o uso de ferramentas de Mapeamento ObjetoRelacional (ORM) para a persistência de dados, surgiu um debate na equipe de arquitetura sobre as diferenças conceituais e de implementação entre a JPA e o Hibernate.
Considerando as características e a relação entre essas duas tecnologias, assinale a afirmativa correta.

A

A adoção exclusiva do Hibernate em um projeto impede o uso de anotações, forçando o desenvolvedor a utilizar arquivos XML para realizar todo o mapeamento relacional das entidades de domínio.

B

JPA é um framework autônomo que realiza a persistência direta no banco de dados, enquanto o Hibernate atua apenas como uma interface de abstração (API) sem implementação própria, dependendo de contêineres externos.

C

JPA exige obrigatoriamente que o servidor de aplicação contenha um banco de dados em memória nativo para a criação das tabelas em tempo de execução, funcionalidade que o Hibernate, atuando de forma isolada (standalone), não suporta.

D

As interfaces principais para controle de transações e manipulação de entidades na especificação JPA são Session e SessionFactory, enquanto as interfaces EntityManager e EntityManagerFactory pertencem exclusivamente à API nativa do Hibernate.

E

JPA define uma especificação padronizada para persistência de dados e mapeamento objeto-relacional em aplicações Java, ao passo que o Hibernate é um framework que, além de implementar essa especificação, oferece recursos e anotações específicas que vão além do padrão.

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Q4389031

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Desenvolvimento de Software |

Q4389031 Programação

Considere a seguinte classe Java:

Imagem associada para resolução da questão

Assinale a opção que apresenta, respectivamente, os termos que preenchem as lacunas para que o teste esteja correto.

A

Test — assertThrows — assertEquals

B

TestInstance— assertException — assertSame

C

TestInstance— assertEquals — assertEquals

D

Tag — assertThrows — assertTrue

E

Test — assertEquals — assertThrows

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Q4389030

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Desenvolvimento de Software |

Q4389030 Arquitetura de Software

As aplicações baseadas em SOA (Arquitetura Orientada a Serviços) organizam o software em blocos independentes, ou serviços.
As opções a seguir apresentam características de serviços SOA, à exceção de uma. Assinale-a.

A

Cada serviço pode ser usado por uma única aplicação.

B

Os serviços podem comunicar-se entre si mesmo usando plataformas diferentes.

C

Um cliente usa o serviço sem precisar conhecer detalhes internos de sua programação.

D

Os serviços possuem pouca dependência entre si, permitindo alterar um bloco sem influenciar em outros.

E

Os serviços empregam um barramento centralizado para gerenciar a comunicação e a troca de mensagens.

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Q4389028

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Desenvolvimento de Software |

Q4389028 Engenharia de Software

No contexto das práticas de desenvolvimento de software, considere o fluxo de trabalho a seguir.
• Escreva uma lista dos cenários de teste que você deseja cobrir;
• Transforme exatamente um item da lista em um teste real, concreto e executável;
• Altere o código para fazer o teste (e todos os testes anteriores) passar;
• Opcionalmente, refatore para melhorar o design da implementação; e
• Até que a lista esteja vazia, volte ao passo 2.
O fluxo de trabalho descrito corresponde à abordagem denominada

A

BDD.

B

DDD.

C

TDD.

D

FDD.

E

RESTful.

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Q4389019

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Desenvolvimento de Software |

Q4389019 Banco de Dados

Considere as tabelas Cliente e Pedido, em que Cliente.CodigoCliente é a chave primária e Pedido.CodigoCliente é uma chave estrangeira que referencia essa coluna. Analise as duas definições a seguir:

Imagem associada para resolução da questão

Assinale a opção que apresenta corretamente a diferença entre os comportamentos das duas definições.

A

Na definição I, a exclusão de um pedido pode provocar a exclusão do cliente; na definição II, essa operação é impedida.

B

Na definição I e na definição II, a exclusão do cliente produz o mesmo resultado, pois CASCADE e NO ACTION apenas documentam a intenção da regra.

C

Na definição I, os pedidos permanecem e passam a referenciar automaticamente outro cliente; na definição II, os pedidos são excluídos juntamente com o cliente.

D

Na definição I, a exclusão do cliente é permitida apenas quando não houver pedidos associados; na definição II, os pedidos associados são removidos automaticamente.

E

Na definição I, a exclusão de um cliente provoca a exclusão dos pedidos que o referenciam; na definição II, a exclusão do cliente é impedida enquanto existirem pedidos que o referenciem.

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Q4389017

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Desenvolvimento de Software |

Q4389017 Segurança da Informação

No contexto do desenvolvimento seguro de software, ferramentas de análise de segurança, como Static Application Security Testing (SAST) e Dynamic Application Security Testing (DAST), são utilizadas para identificar vulnerabilidades em diferentes momentos do ciclo de desenvolvimento, contribuindo para a redução dos riscos de segurança das aplicações.
Com base nesse cenário, assinale a afirmativa correta.

A

DAST tem como foco a análise de código estático.

B

DAST requer acesso total ao código-fonte da aplicação para realizar a análise.

C

SAST identifica problemas em tempo de execução, como falhas de autenticação ou configurações incorretas.

D

Por atuar estaticamente, SAST não se integra bem com ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs) e pipelines de CI/CD.

E

SAST analisa código-fonte, bytecode ou binários para identificar vulnerabilidades de segurança, geralmente no início do ciclo de vida de desenvolvimento de software.

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Q4389016

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Desenvolvimento de Software |

Q4389016 Segurança da Informação

Com a crescente adoção de softwares altamente configuráveis, a categoria Security Misconfiguration subiu da 5ª para a 2ª posição no OWASP Top 10:2025, um documento padrão de conscientização que apresenta os maiores riscos de segurança para aplicações web.
Diante desse cenário, analise as afirmativas a seguir.
I. Os dados fornecidos pelo usuário não são validados, filtrados ou higienizados pelo aplicativo.
II. Funcionalidades desnecessárias estão instaladas ou habilitadas (ex.: portas, serviços, contas, frameworks de teste ou privilégios desnecessários).
III. Contas-padrão e suas respectivas senhas permanecem habilitadas e inalteradas.
De acordo com a OWASP Top 10:2025, assinale a opção que indica, corretamente, os itens que são apresentados como condições que podem caracterizar Security Misconfiguration.

A

II, 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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Q4389015

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Desenvolvimento de Software |

Q4389015 Segurança da Informação

Um analista de redes do DATAPREV está avaliando a implementação de mecanismos de controle de acesso para um portal governamental com uma arquitetura de software distribuída.
Nesse contexto, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) Uma vez implementado o mecanismo de Single Sign-On, as aplicações cliente que o utilizam precisam manter seu próprio banco de dados de credenciais de usuários finais e implementar formulários de login.
( ) O OAuth 2.0 é um framework de autorização que opera sobre HTTP/HTTPS, permitindo que uma aplicação cliente obtenha acesso limitado aos recursos de um proprietário de recurso mediante delegação de autorização.
( ) Com o Single Sign-On implementado, a responsabilidade de autenticar o usuário final e gerenciar sua sessão é delegada a cada servidor de aplicação.
As afirmativas são, respectivamente,

A

F – V – F.

B

F – F – F.

C

V – F – V.

D

V – F – F.

E

F – V – V.

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Q4389011

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Arquitetura, Engenharia e Sustentação Tecnológica |

Q4389011 Noções de Informática

Rodrigo é analista de infraestrutura do DATAPREV e está à frente da implementação do ELK Stack, com o objetivo de unificar a gestão de logs dos sistemas sob sua responsabilidade. O projeto visa estruturar dashboards interativos e configurar alertas em tempo real, transformando dados brutos em inteligência operacional para reduzir o tempo médio resolução de incidentes.
Com base no exposto e nos seus conhecimentos sobre o ELK, assinale a afirmativa correta.

A

O Kibana é um mecanismo distribuído de pesquisa e analytics desenvolvido com base no Apache Lucene.

B

O Logstash oferece gráficos e relatórios intuitivos que você pode usar para navegar interativamente por grandes quantidades de dados de log.

C

O Logstash é uma ferramenta de ingestão de dados de código aberto que permite coletar dados de várias fontes, transformá-los e enviá-los ao destino desejado.

D

Na pilha ELK, o Elasticsearch ingere, transforma e envia os dados ao destino correto; o Logstash indexa, analisa e pesquisa os dados ingeridos; e o Kibana exibe os resultados da análise.

E

O Elasticsearch é uma ferramenta de visualização e exploração de dados usada para log e analytics de séries temporais, monitoramento de aplicações e casos de uso de inteligência operacional. Ele oferece recursos poderosos e fáceis de usar, como histogramas, gráficos de linhas, gráficos de pizza, mapas de calor e suporte geoespacial integrado.

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Q4389010

Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2026 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação – Arquitetura, Engenharia e Sustentação Tecnológica |

Q4389010 Programação

Considere o script Bash a seguir, denominado processa.sh, armazenado em um servidor Linux e com permissão de execução.
Imagem associada para resolução da questão

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Em um terminal Linux, um administrador executou a seguinte linha de comando:
./processa.sh srv01 srv02 srv03
A saída exibida no terminal, após a execução do script, será

A

21-3-0

B

21-3-1

C

23-3-0

D

23-1-1

E

20-3-0

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