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Banca

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38 questões encontradas

ID 179427 Tecnologia da Informação Normalização FCC 2025

Uma equipe de TI de um Tribunal do Trabalho está revisando a modelagem lógica de um sistema de controle de intimações judiciais. Inicialmente, havia uma única tabela chamada Intimacoes com os seguintes atributos:

• id_intimacao (chave primária)
• nome_servidor
• cargo_servidor
• data_intimacao
• tipo_intimacao
• descricao_intimacao

Durante uma auditoria, identificou-se que:

• Servidores podem ser intimados várias vezes, mas têm nome e cargo fixos.
• O tipo_intimacao é escolhido de uma lista padronizada.
• Há repetição de dados e dificuldade de atualização nas colunas nome_servidor , cargo_servidor e tipo_intimacao .

Para resolver o problema, a equipe decide aplicar corretamente a terceira forma normal (3FN) por meio da ação:

A Agrupar os dados por tipo_intimacao usando uma view e aplicar restrições de chave estrangeira apenas na visualização lógica do banco.

B Normalizar apenas os dados de descricao_intimacao para uma nova tabela, pois ela representa um campo de texto variável, o que reduz o custo de armazenamento.

C Separar os dados em tabelas relacionadas: Servidores , Tipos_Intimacao e Intimacoes , usando chaves estrangeiras para remover dependências transitivas e garantir integridade referencial.

D Manter todos os atributos na mesma tabela, mas criar Índices compostos sobre nome_servidor e tipo_intimacao para melhorar o desempenho e evitar redundância lógica.

E Eliminar a coluna cargo_servidor da tabela e normalizar apenas até a segunda forma normal, já que dividir em mais tabelas tornaria o sistema mais lento.

ID 179371 Tecnologia da Informação Modelagempreditiva FCC 2025

Durante o desenvolvimento de um sistema preditivo para auxiliar na gestão de processos judiciais em um Tribunal do Trabalho, uma equipe de analistas treinou dois modelos distintos para resolver problemas diferentes:

• O modelo A prevê se um processo será encerrado em até 6 meses (1) ou não (0), com base em dados como tipo de ação, número de audiências e histórico de partes envolvidas.
• O modelo B estima o número de dias até o encerramento do processo, utilizando variáveis como a vara do trabalho, grau de complexidade e duração média de tramitação por tipo de causa.

Após o treinamento, os seguintes resultados foram obtidos:

• O modelo A apresentou alta acurácia (92%), mas AUC-ROC de 0.61.
• O modelo B apresentou R 2 de 0.83 no treino e 0.42 no teste, além de MAE ( Mean Absolute Error ) de 120 dias.

Com base nos resultados e considerando as boas práticas de avaliação preditiva quanto à qualidade e confiabilidade,

A a acurácia elevada no modelo A e o R 2 consistente no modelo B indicam que ambos têm desempenho adequado; embora a AUC do modelo A esteja próxima de 0.5 e haja queda no R 2 do modelo B no teste, essas variações são normais em projetos preditivos e não comprometem a confiabilidade dos modelos.

B o modelo A sofre com possível desbalanceamento de classes, o que reduz a confiabilidade da acurácia, mesmo estando elevada; já o modelo B mostra sinais de sobreajuste, evidenciado pela diferença expressiva entre R 2 de treino e teste. É necessário reavaliar ambos antes de avançar.

C o modelo À apresenta excelente desempenho, pois uma acurácia superior a 90% indica que a maior parte das previsões foi correta, tornando a AUC irrelevante neste caso.

D o modelo B pode ser considerado adequado, pois o erro médio de 120 dias está dentro de uma margem aceitável em processos judiciais, mesmo que o R 2 no teste tenha caído.

E o modelo A é adequado para produção, pois mesmo com AUC moderada, a taxa de acerto geral garante sua aplicabilidade em classificações binárias.

ID 179370 Tecnologia da Informação Aprendizado de Máquina FCC 2025

Em um projeto de análise preditiva no âmbito de um Tribunal do Trabalho, foi desenvolvido o código abaixo em Python para prever se UM processo será encerrado em até 6 meses (1) ou não (0), com base em atributos como número de audiências, tipo de ação e complexidade processual. Considere que este código será executado em condições ideais.

Ao observar o código e os recursos de aprendizado de máquina utilizados, uma Analista afirmou que

A modelo.score retorna automaticamente a matriz de confusão, que é a melhor métrica para avaliar esse problema de prever categorias binárias com base nos dados tabulares dos processos judiciais.

B o código divide o conjunto de dados em 30% para treinar o modelo e os 70% restantes são usados para avaliar o modelo depois do treinamento.

C o código utiliza aprendizado não supervisionado com redes neurais para prever o tempo de encerramento dos processos judiciais com base em agrupamento de atributos.

D X contém todas as colunas ou atributos usados para prever menos encerramento_6m , pois este será previsto, e random_state=42 garante que a divisão será a mesma toda vez que o código for executado.

E train_test_split deve ser substituído por sc.data.Dataset.from_scikit-learn slices((X, y)) para realizar a partição de dados, com a sua devida importação, pois é o mais indicado para problemas que envolvem categorias binárias.

ID 179133 Matemática FCC 2025

Os números 1,2,3,4,5,6 e 7 devem ser colocados nos quadradinhos da figura de forma que os números cresçam da esquerda para a direita e de cima para baixo.

Considere todos os números que podem aparecer no quadradinho cinza. A soma desses números é

A 12.

B 13.

C 11.

D 10.

E 9.

ID 178995 Tecnologia da Informação Linguagem SQL ANSI FCC 2025

Um Analista Judiciário de um Tribunal do Trabalho está investigando o desempenho de diferentes servidores que hospedam os sistemas processuais eletrônicos. Ele possui as seguintes tabelas em um banco de dados SQL no padrão ANSI:

O Analista precisa identificar o nome dos servidores que, em algum momento, registraram uma carga superior a 80% (0.8) de sua capacidade total e utiliza, corretamente, a consulta SQL padrão ANSI

A SELECT s. nome
FROM servidores s, historico_carga h
WHERE S. id_servidor = h. id_servidor AND h. carga_atual / s. capacidade > 0.8;

B SELECT DISTINCT nome
FROM servidores
WHERE id servidor = ANY (SELECT id_servidor FROM historico_carga
WHERE carga_atual > 0.8);

C SELECT s. nome FROM servidores s
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM historico_carga h
WHERE h. id_servidor = s. id_servidor AND h. carga_atual > 0.8);

D SELECT DISTINCT s. nome FROM servidores s
JOIN historico_carga h ON s.id servidor = h. id servidor
WHERE h. carga_atual > 0.8 * s. capacidade ;

E SELECT s. nome
FROM servidores s
WHERE s. id_servidor IN (SELECT id_servidor FROM historico_carga
WHERE carga_atual > 0.8);

ID 178920 Tecnologia da Informação Modelos Iterativos e Incrementais FCC 2025

Durante o desenvolvimento de um novo sistema para gestão de pautas de audiências e notificações no âmbito da Justiça do Trabalho, a equipe de TI de um TRT detectou grande variação nos requisitos repassados pelas secretarias das varas, ocasionando mudanças frequentes nos critérios de notificação, conforme determinações da corregedoria regional.
Diante desse cenário, o coordenador do projeto propôs a adoção de um modelo de processo evolutivo, aliado a práticas formais de elicitação e validação de requisitos, com uso de protótipos e interação com os usuários finais.

Com base nessa situação, representa a prática mais adequada de engenharia de software e de requisitos, nesse contexto,

A trabalhar com requisitos fixos definidos exclusivamente com o setor de TI, evitando interferência de usuários que podem gerar instabilidade no escopo.

B priorizar o desenvolvimento técnico sobre o levantamento de requisitos, aplicando práticas de refatoração continua, como principal mecanismo de adaptação.

C adotar o modelo em cascata com levantamento extensivo de requisitos no início, seguido por uma fase de análise congelada para evitar mudanças durante o desenvolvimento.

D adotar um processo incremental com ciclos curtos, utilizando técnicas como prototipação e validação continua com os usuários para capturar requisitos instáveis e que podem mudar frequentemente.

E utilizar o modelo Big Bang para entregar uma versão única e final do sistema após a coleta inicial de requisitos, favorecendo rapidez na entrega.

ID 178768 Tecnologia da Informação Declarações FCC 2025

Durante o desenvolvimento de uma aplicação web em JavaScript, foi necessário criar a função abaixo, que calcula o valor total de uma compra, aplicando desconto se o valor for superior a R$ 500,00.

function calcularTotal (compra) {
let total = 0;
for (let item of compra) {
total += item.preco * item.quantidade;
}
if (total > 500) {
total = total * 0.9;
}
return total;
}

Ao testar com uma lista de produtos, o valor final retornado estava incorreto em algumas situações específicas. Após revisão, identificou-se que o problema está relacionado a tipos de dados. Nesse contexto, a melhor correção para garantir que o cálculo seja sempre correto, considerando boas práticas de tipos e controle de fluxo, é

A utilizar item.preco.toFixed (2) diretamente dentro do cálculo.

B usar parseFloat (item.preco) e parseInt (item.quantidade) para garantir tipos numéricos corretos.

C alterar o tipo da variável total para const para garantir imutabilidade.

D utilizar parseInt para converter o resultado final para inteiro.

E inicializar total como null e verificar no if se é diferente de null .

ID 178761 Tecnologia da Informação VRRP FCC 2025

Um Tribunal está passando por um processo de atualização de seu protocolo de roteamento que utiliza apenas a largura de banda acumulada como métrica para seleção de rotas e implementa divisão hierárquica em áreas, com obrigatoriedade de uma Área 0 ( backbone ). Como sugestão de melhoria, um analista propôs a substituição para um protocolo que considera, por padrão, o delay e a bandwidth nas conexões entre os roteadores para o cálculo do melhor caminho e que suporta balanceamento de carga entre links com capacidades diferentes. A sugestão do analista é a substituição do

A RIP pelo IS-IS.

B OSPF pelo EIGRP.

C IS-IS pelo OSPF.

D EIGRP pelo OSPF.

E RIP pelo OSPF.

ID 178338 Tecnologia da Informação Nuvem Comunitária FCC 2025

Quando da elaboração de um plano estratégico de TI para modernização dos serviços digitais em um Tribunal Regional do Trabalho, uma equipe técnica analisou diferentes modelos de computação em nuvem, conforme a definição da NIST SP 800-145, para hospedar sistemas, como, por exemplo, o PJe, portais de transparência e sistemas de RH.
Com base nos critérios de segurança institucional, controle sobre dados sensíveis, escalabilidade e alinhamento com diretrizes da administração pública, concluiu-se que o modelo mais adequado de implantação de nuvem é aquele que oferece infraestrutura exclusiva, mas operada por terceiros, e que pode ser hospedada fora das instalações do tribunal.

Dessa forma, a equipe optou corretamente por:

A Utilizar o modelo de nuvem comunitária ( community cloud ) operada por provedor terceirizado, compartilhada entre órgãos do Judiciário, com infraestrutura dedicada e políticas de segurança comuns.

B Escolher o modelo PaaS ( Platform as a Service ), pois ele define o tipo de nuvem mais segura para execução de sistemas críticos com customização mínima.

C Adotar nuvem pública, uma vez que o acesso irrestrito à infraestrutura da internet garante maior descentralização e independência do TRT frente aos contratos governamentais.

D Utilizar nuvem privada interna gerenciada exclusivamente pela equipe do TRT, mesmo que isso inviabilize escalabilidade e aumento de custos operacionais com infraestrutura local.

E Adotar o modelo híbrido, integrando nuvem pública para dados processuais e nuvem privada para dados administrativos, de forma a separar responsabilidades institucionais.

ID 178336 Tecnologia da Informação REST FCC 2025

No desenvolvimento de uma aplicação Angular, o serviço abaixo foi criado para buscar dados de clientes de um banco de dados usando HTTP.

No entanto, ao tentar consumir o método getProcessos () , surgiram erros de rede intermitentes, causando falhas na aplicação sem feedback adequado para o usuário, A melhor solução para administrar as exceções de rede nesse contexto é

A envolvera chamada em um bloco try-catch diretamente na função getProcessos () .

B incluir um operador retry() no Observable para tentar a requisição novamente antes de falhar.

C substituir o HttpClient por uma biblioteca externa mais robusta.

D retornar uma Promise ao invés de um Observable para melhor controle de erro.

E mover a lógica para o AppModule para tratamento global.