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CEBRASPE 51.363 questões FGV 25.316 questões FCC 24.632 questões AOCP 23.456 questões IBFC 11.190 questões VUNESP 10.983 questões Instituto Quadrix 9.793 questões FUNDATEC 9.088 questões IBADE 7.820 questões CESGRANRIO 6.013 questões OBJETIVA 4.740 questões CONSULPLAN 4.174 questões FEPESE 3.585 questões IADES 3.439 questões IESES 2.627 questões SELECON 2.377 questões IDECAN 1.907 questões MS CONCURSOS 1.485 questões Instituto Legalle 1.281 questões FAFIPA 1.161 questões FUMARC 842 questões ACAFE 551 questões INSTITUTO AOCP 430 questões NUCEPE 378 questões FUNIVERSA 348 questões FAURGS 203 questões FIOCRUZ 48 questões MACKENZIE 48 questões CETRO 17 questões
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ID 29433 Auditoria Governamental Legislação e Normas Aplicáveis FGV 2024

A Instrução Normativa do TCU nº 84, de 22 de abril de 2020, orienta que os certificados de auditoria devem expressar uma opinião quanto à regularidade das contas anuais. Ao finalizar um trabalho de auditoria, e tendo realizado todos os procedimentos planejados, um auditor registrou que não foi possível obter evidências suficientes e apropriadas. Porém, o auditor conseguiu concluir que os possíveis efeitos dos desvios de conformidade nas operações auditadas, se houver, poderiam ser relevantes, mas não generalizados. Nesse caso, o certificado de auditoria deve expressar uma opinião:

A adversa;
B com abstenção;
C com parágrafo de ênfase;
D com ressalvas;
E não modificada.
ID 29432 Auditoria Governamental Sistema de Controle Interno FGV 2024

No planejamento dos trabalhos de auditoria nas contas, a Instrução Normativa do TCU nº 84/2020 orienta que os órgãos de controle interno considerem a materialidade das operações, transações e/ou atos de gestão subjacentes. No caso de uma entidade com orçamento superior a R$ 100 milhões, para que uma irregularidade seja considerada materialmente relevante, ela deve corresponder a pelo menos:

A 5% da despesa empenhada no exercício corrente;
B 5% da receita corrente líquida do exercício em que a irregularidade ocorreu;
C 3% da despesa executada no exercício em que a irregularidade foi detectada;
D R$ 2,3 milhões acrescidos de 1% da despesa que ultrapassar R$ 100 milhões;
E R$ 2,3 milhões acrescidos de 0,25% da despesa que ultrapassar R$ 100 milhões.
ID 29431 Auditoria Governamental Sistema de Controle Interno FGV 2024

Com o objetivo de orientar as entidades que integram o sistema, a Lei nº 10.180/2001 trata de conceitos, estrutura e diretrizes que regem o Sistema de Controle Interno do Poder Executivo Federal. No âmbito desse sistema:

A a ênfase das atividades de fiscalização recai sobre aquelas de natureza operacional;
B as auditorias de conformidade são facultadas, uma vez que são o foco do controle externo;
C o controle interno está hierarquicamente submetido ao controle externo;
D os critérios para aplicação de recursos públicos por entidades de direito privado são definidos;
E a avaliação do cumprimento das metas do PPA constitui uma das suas finalidades.
ID 29430 Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos FGV 2024

Uma certa organização busca melhorar a qualidade e agilidade do seu atendimento eletrônico. Para isso um projeto foi criado para agrupar os e-mails recebidos de acordo com o tipo de problema a ser resolvido e assim repassá-los para o setor mais apropriado. A equipe responsável pela implementação do projeto resolveu utilizar um modelo de linguagem recente para representar o máximo possível de informação contida num e-mail em um vetor de dimensão 768. Entretanto, depararam-se com o seguinte problema: as distâncias entre os vetores se mostraram muito pequenas, tornando o agrupamento por diversos algoritmos muito pouco significativo. Com esse último problema em mente, a sequência mais apropriada de algoritmos a ser aplicada sobre os vetores, de forma a obter um agrupamento significativo dos e-mails, é:

A PCA ? t-SNE ? KNN;
B UMAP ? KNN;
C t-SNE ? HDBSCAN ? K-Means;
D UMAP ? HDBSCAN;
E K-Means -> t-SNE.
ID 29429 Banco de Dados Banco de Dados FGV 2024

Visando a maximizar a eficiência de uma equipe de auditores fiscais, um sistema de classificação de documentação foi encomendado à equipe de ciência de dados, com o objetivo de decidir, com base nos documentos obtidos durante uma fiscalização, se um exame detalhado de documentação é ou não necessário. Idealmente, o sistema permitiria aos auditores direcionar mais tempo às auditorias complexas e agilizar a análise dos casos mais simples, otimizando o custo de pessoal e equipamento especializado. Contudo, não examinar detalhadamente um caso complexo pode custar muito caro ao governo, a ponto de anular quaisquer ganhos obtidos usando o sistema com um pequeno número de erros. Considerando esse cenário, e o fato de o sistema de classificação responder apenas “sim” ou “não” quanto à necessidade de exame detalhado, a métrica de classificação a ser maximizada pela equipe que irá implementar o sistema é:

A acurácia;
B revocação;
C F1-score;
D precisão;
E AUC.
ID 29428 Banco de Dados Banco de Dados FGV 2024

Para ser utilizado em um modelo neural de regressão, um conjunto de dados precisa ser tratado de tal forma que todos os atributos de entrada sejam representados como um ou mais valores numéricos no intervalo [0, 1]. Os atributos de uma observação são: idade (inteiro >= 18), escolaridade (fundamental, médio, superior, pós-graduação), estado de residência (Acre, Alagoas, …, Tocantins, incluindo Distrito Federal) e local de trabalho (empresa, home office, misto). O número mínimo de valores necessários para representar uma observação com os atributos acima descritos para o modelo de regressão, de forma que não ocorra perda de informação ordinal nem inserção de vieses nos dados, é:

A 4;
B 10;
C 16;
D 32;
E 35.
ID 29427 Banco de Dados Banco de Dados FGV 2024

Ao receber um conjunto de dados para elaborar um modelo preditivo, uma equipe de analistas de dados percebeu que havia uma quantidade significativa de dados faltantes em certos atributos. Foi então debatido o uso de duas técnicas para lidar com esse problema:

( 1 ) remoção de observações contendo dados ausentes e

( 2 ) “inputação” multivariável, sendo que apenas uma das duas seria aplicada. Duas características do conjunto de dados que devem ser prioritariamente consideradas na escolha entre as duas técnicas são:

A o intervalo dos atributos com dados faltantes e a fração de dados faltantes;
B o número de observações e a fração de dados faltantes;
C a fração de atributos com dados faltantes e o intervalo dos atributos com dados faltantes ;
D uma medida de dependência estatística entre os atributos e a fração de atributos com dados faltantes;
E o número de observações e uma medida de dependência estatística entre os atributos.
ID 29426 Programação Linguagens de Programação FGV 2024

Um dos principais fatores que tornam viável a aplicação de modelos grandes de linguagem (LLMs) é o controle do espaço de probabilidade de tokens através da redução de dimensionalidade do vocabulário, sem perda da capacidade de reconstruir qualquer token válido da linguagem sendo modelada. Considerando esse objetivo, dois algoritmos que podem ser utilizados para esse fim são:

A UMAP, BPE;
B T5, UMAP;
C BPE, WordPiece;
D WordPiece, T5;
E UMAP, GTE.
ID 29425 Banco de Dados Banco de Dados FGV 2024

Uma certa organização gostaria de compartilhar dados com um grupo de pesquisadores de uma universidade para a condução de um estudo sobre problemas ergonômicos nos seus escritórios. Entre os dados coletados, há informações sensíveis sobre seus funcionários; portanto, o responsável pela coleta decidiu anonimizar os dados. Isso foi feito removendo-se nomes e outros campos identificadores e adicionando-se um número identificador próprio a cada funcionário. Dessa forma, a identidade dos funcionários seria preservada. Após a verificação de uma amostra, o pesquisador responsável pelo estudo recomendou medidas que deveriam ser aplicadas antes que os dados pudessem ser aceitos para o estudo. O problema que mais provavelmente motivou a recomendação do pesquisador e uma medida que pode mitigar esse problema são, respectivamente:

A os dados podem ser reidentificados usando uma combinação dos campos restantes ? embaralhamento dos campos;
B o número identificador não é suficiente para separar os dados ? hashing usando os campos restantes;
C os dados podem ser reidentificados utilizando dados externos ao conjunto compartilhado ? privacidade diferencial;
D os dados podem ser reidentificados através de engenharia reversa do número identificador ? randomização não linear dos identificadores;
E o campos restantes podem ser usados para deduzir informação não inclusa no conjunto de dados ? k-anonimato.