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ID 180888 Tecnologia da Informação Geral FCC 2026

Durante a implementação do COBIT 2019 em um Ministério Público, a equipe de analistas decidiu adotar uma abordagem estruturada para conduzir o processo de governança e melhoria. De acordo com o método de implementação do COBIT 2019, a sequência de fases que representa corretamente o roadmap que orienta esse processo é:

A What are the priorities? What are the benefits? Where should we allocate resources? How do we manage stakeholders? Did we achieve value realization? How do we communicate lessons learned? How do we keep the momentum going?

B What govermnance components are missing? What controls are critical? How do we measure maturity? What processes need automation? Did we reduce risks? How do we update documentation?

C What are the drivers? Where are we now? Where do we want to be? What needs to be done? How do we get there? Did we get there? How do we keep the momentum going?

D What is our vision? What resources are available? Who is responsible? What are the risks? How do we control performance? Did we meet expectations? How do we report results?

E Whatis the business context? What is our capability level? How can we standardize? What are the dependencies? How do we align frameworks? Did we validate outputs? How do we keep the momenum going?

ID 180887 Tecnologia da Informação Geral FCC 2026

Em um projeto de desenvolvimento de um novo sistema de acompanhamento de denúncias, a equipe de TI utilizou a Análise de Pontos de Função (APF) para estimar o tamanho da aplicação. As métricas e estimativas de custo total adotadas foram:

— O esforço para desenvolver cada Ponto de Função foi de 5 horas de trabalho.
— O custo da hora de trabalho foi de R$ 100,00.
— O custo total estimado do desenvolvimento do sistema foi de R$ 48.000,00.

Com base nesses dados, a quantidade total de Pontos de Função (PF) estimados para a aplicação foi de

A 100 PF.

B 96 PF.

C 98 PF.

D 105 PF.

E 95 PF.

ID 180885 Tecnologia da Informação Geral FCC 2026

Em um banco de dados de um Ministério Público, há uma tabela chamada Promotor , com os campos: PromotorID , Nome , Cidade e DataIngresso . Um relatório precisa listar os 10 promotores mais antigos, isto é, com a menor data de ingresso. Para isso e em condições ideais, o comando SQL que deve ser utilizado no SQL Server 2019+ é:

A SELECT FIRST 10 PromotorID, Nome, Cidade, DataIngresso FROM Promotor ORDER BY DataIngresso ASC;

B SELECT PromotorID, Nome, Cidade, DataIngresso FROM Promotor ORDER BY DataIngresso ASC OFFSET 0 ROWS FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

C SELECT PromotorID, Nome, Cidade, DataIngresso FROM Promotor ORDER DataIngresso ASC OFFSET 0 ROWS FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

D SELECT PromotorID, Nome, Cidade, DataIngresso FROM Promotor ORDER BY 3 ASC OFFSET 0 ROWS FETCH NEXT 10 ROWS;

E SELECT PromotorID, Nome, Cidade, DataIngresso FROM Promotor LIMIT 10;

ID 180881 Tecnologia da Informação Geral FCC 2026

Uma analista do Ministério Público está desenvolvendo um modelo em Python para prever a probabilidade de atraso em processos judiciais, usando informações históricas de carga de trabalho e prazos. O trecho abaixo foi escrito para treinar e avaliar um classificador simples.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
x = np.array([[10, 5], [20, 10], [15, 7], [30, 20], [25, 12], (5, 31]])
y = np.array([0, 1, 0, 1, 1, 0])
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)
model = LogisticRegression()
model.fit (X_train, y_train)

_I_

Considerando que o código será executado em condições ideais, a lacuna I deve ser preenchida, para exibir a acurácia do modelo no conjunto de teste, com:

A print (model.loss(X_test, y_test))

B print (accuracy_score (model.predict (X_train), X_test))

C print (model.score(y_test, X_test))

D print (accuracy_score(y_test, model.predict(X_test)))

E print (model.evaluate(X_test, y_test))

ID 180880 Tecnologia da Informação Geral FCC 2026

Uma equipe de analistas de um Ministério Público está preparando um conjunto de dados contendo informações de denúncias. Parte do pré-processamento envolve o uso de técnicas de feature engineering para o tratamento de valores ausentes em colunas categóricas antes da aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina. Para isso, foi desenvolvido o código abaixo.

import pandas as pd
# Pequeno conjunto de dados de exemplo
data = {
"tipo_denuncia": ["Ambiental", None, "Penal", "Penal", None],
"origem": ["Anonima", "Identificada", None, "Anonima", "Anonima"]
}
df = pd.DataFrame (data)
# Seleciona colunas categóricas
categorical_cols = df.select_dtypes (include=['object']).columns
# Substitui valores ausentes pela categoria mais frequente
for col in categorical_cols:
mode = df[col].mode () [0]
I
print (df)

Considerando que esse código será executado em condições ideais, o comando que deve preencher corretamente a lacuna I , para garantir que as variáveis categóricas tenham seus valores ausentes substituídos pela categoria mais frequente, é:

A df[col].fillna(inplace=None, 'Desconhecido')

B df[col].append(mode)

C df[col] = df[col].fillna(mode)

D df[col].dropna(inplace=1)

E df[col] = df[col].replace(mode, None)

ID 180879 Tecnologia da Informação Geral FCC 2026

Uma equipe está desenvolvendo uma API em Node.js que realiza operações de leitura e escrita em arquivos JSON muito grandes. Durante os testes, perceberam que, ao tentar processar arquivos com mais de 1GB, o servidor travava e aumentava drasticamente o uso de memória. Uma solução adequada para lidar com esses arquivos de forma eficiente em tempo de execução, no contexto do Node.js, é

A usar process.nextTick() em conjunto com fs.readFileSync() para dividir o processamento em ciclos menores, evitando travamentos.

B utilizar cluster para dividir a leitura entre múltiplos processos, cada um carregando o arquivo inteiro em memória, reduzindo o risco de travar um processo único.

C converter o arquivo em Base64 e processar como string em memória, já que Node.js lida melhor com strings do que com buffers binários.

D utilizar fs.readFile() de forma assíncrona para carregar todo o arquivo, pois o modelo assíncrono evita consumo excessivo de memória.

E adotar streams (fs.createReadStream) para ler o arquivo em pedaços, processando blocos sem carregar tudo na memória.

ID 180865 Tecnologia da Informação Geral FCC 2026

Uma equipe de TI da agência reguladora de transporte intermunicipal precisa contratar solução tecnológica para registro de infrações, integração com APIs externas e gestão de dados sensíveis de usuários e empresas. Considerando a LGPD e a Lei nº 14.133/2021, a prática que atende plenamente às exigências legais e técnicas aplicáveis é:

A Estabelecer contratos de TIC com base em práticas de mercado e vinculação direta às normas da Lei 14.133/2021, considerando que a LGPD pode ser aplicada posteriormente à publicação do Edital, por meio de ajustes operacionais inseridos no contrato com os fornecedores.

B Formalizar contratos de TIC conforme a Lei 14.133/2021, prevendo cláusulas específicas de proteção de dados pessoais em conformidade com a LGPD, incluindo requisitos técnicos de segurança da informação, anonimização quando necessário e mecanismos de auditoria, garantindo licitação pública alinhada à governança digital e à privacidade.

C Estruturar contratos de TIC com foco em interoperabilidade entre sistemas de transporte e em cláusulas de proteção de dados que envolvam o nome das pessoas, tendo em vista que, nesse caso, os demais dados de privacidade são restritos ao operador técnico.

D Conduzir licitações de TIC baseadas em critérios econômicos de menor preço, com avaliação técnica de conformidade com a LGPD em relação aos envolvidos no tabelamento de preços, considerando que a proteção dos demais dados pode ser ajustada posteriormente.

E Priorizar requisitos de desempenho e disponibilidade nos contratos de TIC, com cláusulas específicas de proteção de dados no que tange à nominação dos requisitos de performance, tendo em vista que a responsabilidade de manutenção da privacidade é atribuída ao usuário final.

ID 180864 Tecnologia da Informação Geral FCC 2026

Uma empresa de transporte rodoviário interestadual está desenvolvendo em Angular um formulário complexo para emissão de bilhetes e despacho de cargas, que deve permitir adicionar e remover dinamicamente trechos de viagem, alterar regras de validação conforme o tipo de carga, integrar-se com serviços de backend que fornecem o modelo da viagem e aplicar validações sincronas e assincronas. A solução atual, baseada em template-driven forms com ngModel , tornou o HTML dificil de manter, com validações espalhadas pelo template . Nesse cenário, a abordagem mais adequada é

A envolver o formulário em um componente pai com ChangeDetectionStrategy.OnPush, contando que isso substitua a necessidade de um modelo de formulário estruturado e simplifique as validações.

B remover as regras de validação do frontend e delegar toda validação ao hackend , retornando mensagens de erro via HTTP apenas após o envio dos dados.

C manter o formulário como template-driven, mas concentrar todas as validações em atributos HTML nativos ( required, pattern ), evitando qualquer lógica de validação em TypeScript.

D abandonar os módulos de formulários do Angular e manipular diretamente o DOM com document.getElementById, usando event listeners nativos para tratar todas as validações.

E migrar o formulário para Reactive Forms, definindo o modelo com FormGroup, FormControl e FormArray no componente, usando valueChanges e validadores síncronos e assíncronos, mantendo a lógica de validação e a estrutura do formulário em TypeScript.

ID 180863 Tecnologia da Informação Geral FCC 2026

Um analista está criando um arquivo de configuração YAML para implantar uma aplicação web em um cluster Kubemetes . Considerando as melhores práticas de configuração do Kubernetes para garantir alta disponibilidade e facilitar a manutenção da aplicação, o analista

A criou Pods nus ( naked Pods ) diretamente com restartPolicy: Always para garantir reinício automático.

B criou arquivos de configuração separados para cada objeto Kubemetes (Pod, Service, Deployment) para facilitar a identificação individual dos componentes.

C configurou hostPort nos Pods para expor as portas diretamente nos nós.

D criou o Service após cargas de trabalho de back-end correspondentes ( Deployments ou ReplicaSets ) e após quaisquer cargas de trabalho que precisem acessá-lo.

E usou um Deployment com ReplicaSet para gerenciar os Pods e especificar uma estratégia de atualização.

ID 180862 Tecnologia da Informação Geral FCC 2026

No planejamento da rede de uma Agência Reguladora, o Administrador utilizou o endereço principal 192.168.10.0/24 e o dividiu em sub-redes menores, cada uma com a máscara de sub-rede 255.255.255.192 e segregou o tráfego por VLAN. Na sequência, o Administrador atribuiu a segunda sub-rede do esquema de endereçamento à VLAN 20, o que permitiu que os hosts dessa sub-rede pudessem ser configurados com qualquer endereço IP entre

A 192.168.10.97 e 192.168.10.114.

B 192.168.10.65 e 192.168.10.126.

C 192.168.10.64 e 192.168.10.162.

D 192.168.10.1 e 192.168.10.62.

E 192.168.10.33 e 192.168.10.62.