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Em um processo psicodiagnóstico, objetivando o término do processo, as entrevistas de devolução podem ocorrer de formas distintas. A forma comumente utilizada nos casos em que há o predomínio de uma ansiedade mais elevada por parte do avaliando efou do seu responsável, em que se considera pertinente o fornecimento de pequenos feedbacks ao longo do andamento do processo, visando a dirimir essa ansiedade, é denominada de forma

A variável.
B sistemática.
C assistemática.
D adaptativa.
E melhorada.
Texto associado
Atenção : Para responder às questões de números 1 a 8, baseie-se no texto seguinte.

A não-festa dos meus oito anos

— Quer dizer que não vai ter meu aniversário?
Não me lembro de ter feito a pergunta. Fiz o que pude para abafar essa lembrança —- e quando muitos anos mais tarde me contaram o caso, como quem conta um episódio inocente, quis nada menos que morrer também. Eu já era um adolescente quando essa história me foi lembrada — a mim, que a havia sepultado no fundo do meu inconsciente.
Eu já ia fazer oito anos, mas minha mãe, recostada na cabeceira da cama, estava cercada de tias, primas, sobrinhas, amigas, e mamãe repetindo que Papai do Céu tinha levado nossa irmã. Foi então que perguntei se não ia ter meu aniversário. Ouvindo essa história, adolescente, me senti um monstro. Vergado sob a culpa tardia e envergonhado do papelão de ter pensado em bolo, salgadinhos e presentes numa hora daquelas, nossa mãe sofrendo, papelão ainda mais horrendo quando comparado ao papel bonito dos meus irmãos. O mais velho, olhos cheios de lagrimas, correu ao quarto da irmã, abriu o armário e acariciou os vestidinhos pendurados. O outro irmão compôs uma pulseirinha delicada com pequenos grampos de cabelo. Eu não pensei em nada, pois aquela morte havia destroçado o meu aniversário.
Diante da minha frustração, devem ter dito: vamos dar alguma coisa pra esse menino, coitado — e então fomos para o centro da cidade, tia Nathalia e eu, comprar na loja alguma coisa para mim, qual coisa? —e a coisa resultou ser uma sanfoninha que quase seis décadas depois ainda está aqui, ali no alto dessa estante na minha casa de homem velho, capaz ainda de produzir música, intocada, mas tocável.
Só não garanto que o dono dê conta de extrair dali o “Parabéns pra você”, o parabéns-para-mim que o menino de oito anos tirou sozinho, sentado na escada de uma casa onde os pais chorosos cuidavam do granito preto para o túmulo da menina que partira. A cada vez que me entrego a tais rememorações, é difícil para mim metabolizar a verdade rude dos sentimentos daquele menino que não se conformou ao ver sabotada a festa de seus oito anos.

(Adaptado de: WERNECK, Humberto. Esse inferno vai acabar . Porto Alegre, Arquipélago, 2011, p. 65-66)

Ainventiva expressão parabéns-para-mim (5º parágrafo) foi adotada pelo autor para traduzir

A o remorso curtido pelo menino ao se dar conta de que sua frustração derivava de seu egoísmo.
B a decisão solitária do menino ao fazer daquele presente uma compensação para seu desconsolo.
C a represália indignada do menino, por conta do presente que improvisaram no dia de seu aniversário.
D aforma que o menino acabou encontrando para justificar sua indiferença diante da morte da irmã.
E o modo pelo qual o aniversariante resolveu se manifestar depois que se deu conta do luto de seus familiares.
Órgão: Ministério Público de Sergipe Cargo: Analista do Ministério Público - Área: Tecnologia da Informação: Infraestrutura Prova: FCC - MPE SE - Analista do Ministério Público - Área: Tecnologia da Informação: Infraestrutura - 2026

Um Ministério Público decidiu modernizar seu sistema de acompanhamento processual, que antes era totalmente manual. No novo cenário, os promotores e funcionários utilizam um aplicativo desktop (desenvolvido em C#) instalado em seus computadores para consultar processos, registrar manifestações e emitir relatórios. Esse aplicativo cliente conecta-se diretamente a um servidor de aplicação no back-end , por meio de chamadas remotas ( REST ), para executar operações como “consultar andamento processual”, “protocolar manifestação” e “emitir relatórios estatísticos”. O servidor de aplicação, por sua vez, organiza suas funções em camadas internas (serviços, regras de negócio e acesso a dados) e conecta-se a um banco de dados centralizado, que armazena todos os processos sob responsabilidade da instituição. Nesse cenário,

A se futuramente parte das funcionalidades (por exemplo, gestão de manifestações ou relatórios estatísticos) for extraída para serviços independentes, a arquitetura migrará necessariamente para um modelo de microsserviços.
B por se tratar de uma arquitetura distribuída, os desenvolvedores não podem aplicar conceitos de orientação a objetos como encapsulamento, herança ou polimorfismo no código do servidor ou do cliente.
C esse desenho arquitetural caracteriza um modelo de cliente gordo em duas camadas, pois grande parte da lógica processual está implementada diretamente no aplicativo desktop utilizado pelos promotores.
D devido ao fato de o servidor de aplicação já possuir camadas internas de serviços, regras de negócio e acesso a dados, essa arquitetura já deve ser considerada totalmente orientada a serviços (SOA).
E uma desvantagem da arquitetura é que os aplicativos dos promotores e funcionários precisam ser atualizados sempre que houver mudanças relevantes nas operações do servidor, para manter compatibilidade.
Órgão: Ministério Público de Sergipe Cargo: Analista do Ministério Público - Área: Tecnologia da Informação: Desenvolvimento Prova: FCC - MPE SE - Analista do Ministério Público - Área: Tecnologia da Informação: Desenvolvimento - 2026
Texto associado
Atenção : Para responder às questões de números 48 e 49, baseie-se na Lei nº4.320/1964 e nas transações que ocorreram no exercício de 2024 a seguir:

O Balanço Financeiro referente aesse exercício evidenciou

A R$ 2.709.000,00 de despesa extraorçamentária, apenas.
B R$ 217.000,00 de despesa extraorçamentária, apenas.
C R$ 2.709.000,00 de despesa orçamentária e R$ 217.000,00 de receita extraorçamentária.
D R$ 2.926.000,00 de despesa orçamentária e R$ 217.000,00 de receita extraorçamentária.
E R$ 2.926.000,00 de despesa extraorçamentária, apenas.
Órgão: Ministério Público de Sergipe Cargo: Analista do Ministério Público - Área: Ciências Contábeis Prova: FCC - MPE SE - Analista do Ministério Público - Área: Ciências Contábeis - 2026

Um equipamento industrial foi adquirido à vista pelo valor de R$ 8.000.000,00. A aquisição ocorreu em 20/12/2021 e o equipamento entrou em operação em 02/01/2022. A empresa definiu a vida útil para o equipamento em 10 anos e o valor residual estimado para venda no final do prazo de utilização foi R$ 1.200.000,00. No final do ano de 2022, a empresa revisou o valor residual estimado no final do prazo de utilização para R$ 750.000,00, em função de grande alteração no mercado secundário por causa de aparecimento de novos equipamentos com tecnologia mais atualizada. Sabendo que a empresa calcula a despesa de depreciação em função do tempo decorrido, o valor contábil do equipamento evidenciado no Balanço Patrimonial de 31/12/2023 foi, em reais,

A 6.663.000,00
B 6.590.000,00
C 6.550.000,00
D 6.640.000,00
E 6.400.000,00
Órgão: Ministério Público de Sergipe Cargo: Analista do Ministério Público - Área: Ciências Contábeis Prova: FCC - MPE SE - Analista do Ministério Público - Área: Ciências Contábeis - 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?
Órgão: Ministério Público de Sergipe Cargo: Analista do Ministério Público - Área: Tecnologia da Informação: Desenvolvimento Prova: FCC - MPE SE - Analista do Ministério Público - Área: Tecnologia da Informação: Desenvolvimento - 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.
Órgão: Ministério Público de Sergipe Cargo: Analista do Ministério Público - Área: Tecnologia da Informação: Desenvolvimento Prova: FCC - MPE SE - Analista do Ministério Público - Área: Tecnologia da Informação: Desenvolvimento - 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;
Órgão: Ministério Público de Sergipe Cargo: Analista do Ministério Público - Área: Tecnologia da Informação: Desenvolvimento Prova: FCC - MPE SE - Analista do Ministério Público - Área: Tecnologia da Informação: Desenvolvimento - 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))
Órgão: Ministério Público de Sergipe Cargo: Analista do Ministério Público - Área: Tecnologia da Informação: Desenvolvimento Prova: FCC - MPE SE - Analista do Ministério Público - Área: Tecnologia da Informação: Desenvolvimento - 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)
Órgão: Ministério Público de Sergipe Cargo: Analista do Ministério Público - Área: Tecnologia da Informação: Desenvolvimento Prova: FCC - MPE SE - Analista do Ministério Público - Área: Tecnologia da Informação: Desenvolvimento - 2026