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ID 26154 Engenharia de Software Geral FGV 2024

Test-Driven Development (TDD) é uma abordagem de desenvolvimento de software onde os testes são escritos antes do código que implementa a funcionalidade. Assinale a afirmativa que melhor descreve o princípio fundamental do Test-Driven Development (TDD).

A Escrever código de produção antes de criar testes para garantir que o código funcione conforme o esperado.

B Desenvolver um conjunto de testes abrangentes apenas após a conclusão do desenvolvimento do código.

C Criar e executar testes automatizados antes de escrever o código de produção para garantir que o código atenda aos requisitos.

D Escrever código de produção e testes simultaneamente sem um processo definido para assegurar a funcionalidade.

E Utilizar testes manuais para verificar o funcionamento do código antes de publicá-lo.

ID 26153 Arquitetura de Software Geral FGV 2024

Domain-Driven Design (DDD) é uma abordagem para o desenvolvimento de software que enfatiza a colaboração entre desenvolvedores e especialistas do domínio para criar soluções de software que são fortemente alinhadas com as necessidades e complexidades do domínio do problema. Assinale a opção que melhor descreve o conceito central de Domain-Driven Design (DDD).

A Domain-Driven Design (DDD) foca na criação de interfaces de usuário sofisticadas e interativas para melhorar a experiência do usuário.

B Domain-Driven Design (DDD) é uma abordagem que se concentra na modelagem e na solução de problemas complexos por meio da colaboração estreita com especialistas do domínio e da construção de um modelo de domínio rico e expressivo.

C Domain-Driven Design (DDD) prioriza a eficiência na performance do banco de dados ao criar modelos de dados altamente normalizados e otimizados.

D Domain-Driven Design (DDD) enfatiza o uso de frameworks e bibliotecas de terceiros para acelerar o desenvolvimento de software.

E Domain-Driven Design (DDD) se concentra principalmente na implementação de testes automatizados para garantir a qualidade do código.

ID 26152 Arquitetura de Software Geral FGV 2024

Arquitetura de microsserviços é um estilo de arquitetura de software em que uma aplicação é dividida em uma série de serviços pequenos e independentes, cada um com uma função específica e executado de forma autônoma. Assinale a opção que descreve corretamente um princípio fundamental da arquitetura de microsserviços.

A Cada microsserviço deve ter seu próprio banco de dados para garantir a independência e escalabilidade dos serviços.

B Todos os microsserviços devem compartilhar o mesmo banco de dados para garantir a consistência e facilitar a comunicação entre eles.

C Os microsserviços devem ser desenvolvidos e implantados como uma única unidade para garantir a consistência do sistema.

D Cada microsserviço deve ter uma dependência rígida em uma biblioteca de terceiros para garantir funcionalidades comuns em todos os serviços.

E Microsserviços devem ser implementados em uma arquitetura monolítica para facilitar a comunicação entre os serviços.

ID 26151 Engenharia de Software Geral FGV 2024

Controle de versão de código-fonte usando Git é uma prática fundamental no desenvolvimento de software que permite rastrear e gerenciar alterações no código ao longo do tempo. O Git é um sistema de controle de versão distribuído que facilita o gerenciamento de código-fonte, colaboração entre equipes e manutenção do histórico do projeto. Uma boa prática para o controle de versão de código-fonte usando Git é

A fazer commits frequentes e pequenos para garantir que as alterações sejam bem documentadas e facilmente revertidas, se necessário.

B fazer commits grandes e esporádicos que incluam várias alterações de uma vez para reduzir o número total de commits no repositório.

C usar a branch main (ou master) para desenvolvimento contínuo e criar branches somente para lançamentos finais.

D evitar a utilização de mensagens de commit para manter o histórico de commits mais limpo e conciso.

E realizar commits diretamente no branch main (ou master) sem criar branches de desenvolvimento ou features para simplificar o fluxo de trabalho.

ID 26150 Banco de Dados Geral FGV 2024

Data Warehouse (Armazém de Dados) é uma solução de armazenamento de dados projetada para consolidar e gerenciar grandes volumes de dados provenientes de diversas fontes de forma eficiente e estruturada. É uma ferramenta crucial para análise de dados, relatórios e tomada de decisões empresariais. No contexto de um Data Warehouse, uma característica essencial para garantir a consistência dos dados ao longo do tempo, permitindo a realização de análises históricas, é

A a normalização excessiva das tabelas de dados.

B o armazenamento em um formato relacional tradicional.

C a utilização de ETL (Extract, Transform, Load) para ingestão de dados.

D a estruturação dos dados em um esquema de estrela ou floco de neve.

E a implementação de versionamento e controle de alterações de dados (historical versioning).

ID 26149 Banco de Dados Geral FGV 2024

No contexto de bancos de dados NoSQL, assinale a opção que descreve corretamente o conceito de "orientação a agregados" e sua importância.

A Orientação a agregados refere-se à técnica de normalizar dados em várias tabelas pequenas para evitar redundâncias e melhorar a consistência dos dados.

B Orientação a agregados é um conceito exclusivo de bancos de dados relacionais, onde os dados são agrupados em índices para acelerar as consultas.

C Orientação a agregados significa que os dados são agrupados em documentos ou coleções autossuficientes, otimizando o acesso e a manipulação de dados relacionados em um único local.

D Orientação a agregados implica que os dados são particionados automaticamente em diferentes servidores para melhorar o desempenho de leitura e escrita.

E Orientação a agregados refere-se à criação de visualizações agregadas para sumarizar grandes volumes de dados e melhorar o desempenho das consultas.

ID 26148 Engenharia de Software Geral FGV 2024

Aprendizado de Máquina (Machine Learning) é uma subárea da inteligência artificial (IA) que se concentra em desenvolver algoritmos e modelos que permitem que os sistemas aprendam e façam previsões ou decisões baseadas em dados. O Aprendizado de Máquina pode ser dividido em aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. No contexto de aprendizado de máquina supervisionado, das técnicas a seguir, a mais apropriada para lidar com um problema de regressão no qual o objetivo é prever um valor numérico contínuo é

A a Regressão Linear.

B a Regressão Logística.

C o K-Nearest Neighbors (KNN) para classificação.

D a Support Vector Machine (SVM) com kernel linear para classificação.

E a Árvore de Decisão para classificação.

ID 26147 Engenharia de Software Geral FGV 2024

Das técnicas apresentadas a seguir, a mais adequada para identificar agrupamentos (clusters) em um conjunto de dados não rotulado em um problema de aprendizado de máquina não supervisionado é

A Regressão Linear.

B K-means.

C Regressão Logística.

D Análise de Componentes Principais (PCA).

E Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) para classificação.

ID 26146 Engenharia de Software Geral FGV 2024

Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma subárea da inteligência artificial (IA) que se ocupa da interação entre computadores e linguagem humana. O objetivo do PLN é permitir que os computadores compreendam, interpretem, e gerem linguagem natural de maneira que seja útil e significativa. É um campo interdisciplinar que combina linguística, ciência da computação e aprendizado de máquina. Em Processamento de Linguagem Natural (PLN), assinale a técnica mais adequada, entre as listadas, para capturar a dependência contextual de palavras em uma frase, permitindo que o modelo compreenda o significado baseado no contexto.

A Bag of Words (BoW).

B TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency).

C Word2Vec

D Redes Neurais Recorrentes (RNN).

E Tokenização Simples.

ID 26145 Engenharia de Software Geral FGV 2024

Large Language Models (LLMs) são um tipo de modelo IA projetado para lidar com tarefas de processamento de linguagem natural (PLN) em uma escala muito grande. Esses modelos são treinados com enormes quantidades de dados textuais e são capazes de entender e gerar texto em linguagem natural de forma altamente sofisticada. Em relação aos Large Language Models (LLMs), como o GPT, a abordagem mais relevante para melhorar a capacidade do modelo de gerar respostas coerentes e contextualmente apropriadas em conversas prolongadas, entre as listadas, é

A aumentar o número de parâmetros do modelo.

B utilizar a técnica de fine-tuning em um grande conjunto de dados não rotulados.

C implementar um mecanismo de atenção (Attention Mechanism).

D aplicar a tokenização BPE (Byte Pair Encoding) ao texto de entrada.

E aumentar a frequência de palavras raras no conjunto de treinamento.