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Adolescente e da Pessoa Idosa 16 questões Áudio e Vídeo 15 questões Engenharia Ambiental 15 questões Estatuto da Pessoa Idosa 15 questões Técnicas em Laboratório 15 questões Atualidades 14 questões Código de Ética da OAB 14 questões Engenharia de Petróleo 14 questões Engenharia de Telecomunicações 14 questões Finanças Públicas 14 questões Geologia 14 questões Linguística 14 questões Relações Públicas 14 questões Atualidades e Conhecimentos Gerais 13 questões Eletricidade 13 questões Eletrônica 13 questões Estatuto da Pessoa com Deficiência PCD 13 questões Legislação de Trânsito 13 questões Mecânica 13 questões Artes Cênicas 12 questões Criminalística 12 questões Legislação e Conhecimentos Regionais 12 questões Segurança (Pessoal e Patrimonial) 12 questões Eletroeletrônica 11 questões Engenharia Cartográfica 11 questões Engenharia de Agrimensura 11 questões Modelagem de Processos de Negócio BPM 11 questões Ciências Forenses 10 questões Controle Externo da Administração Pública 10 questões Direito 10 questões Legislação Civil e Processual Civil Especial 10 questões Legislação Específica dos Ministérios Públicos 10 questões Língua Inglesa 10 questões Marketing 10 questões Ciência Política 9 questões Contabilidade 9 questões Criminologia 9 questões Legislação dos Municípios do Estado de São Paulo 9 questões Arqueologia 8 questões Atendimento ao Público 8 questões Direito Empresarial 8 questões Direito Marítimo 8 questões Direito Penal Militar 8 questões Engenharia Aeronáutica 8 questões Engenharia de Pesca 8 questões Filosofia do Direito 8 questões Gestão de Saúde e Administração Hospitalar 8 questões Legislação de Seguros 8 questões Publicidade e Propaganda 8 questões Segurança e Saúde do Trabalho 8 questões Segurança Pública 8 questões Direito Agrário 7 questões Legislação das Casas Legislativas 7 questões Legislação Específica 7 questões Legislação Penal e Processual Penal Especial 7 questões Noções de Primeiros Socorros 7 questões Recursos Humanos 7 questões 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O analista Flávio precisa analisar diversos dados contábeis do MPU sob diferentes perspectivas ao longo do tempo para fundamentar suas perícias. Para isso, ele recorreu ao ambiente analítico do MPU, a fim de utilizar uma ferramenta que permita realizar operações de roll-up, drilldown, slice, dice e pivot. Para apoiar suas perícias, Flávio deve usar uma ferramenta:

A ETL;
B OLAP;
C SciPy;
D Postgres;
E Data Lake.

Os sistemas gerenciadores de bancos de dados (SGBD) podem ser classificados de várias maneiras. Os SGBDs heterogêneos cujos participantes são fracamente acoplados e possuem um certo grau de autonomia local são classificados como

A cliente-servidor.
B multiusuário.
C relacionais.
D federados.
E nuvem.

No contexto de Processamento de Linguagem Natural, a técnica de word embeddings é

A uma representação vetorial de palavras em um espaço de baixa dimensão, que preserva relações semânticas entre elas.
B um método de classificação que utiliza árvores de decisão para analisar o contexto das palavras.
C um modelo probabilístico que calcula a probabilidade condicional de uma sequência de palavras.
D uma técnica de visualização que organiza frases em categorias predefinidas.
E um tipo de filtragem de dados que remove palavras irrelevantes de um texto.

Um sistema de banco de dados baseado em PostgreSQL possui três servidores, sendo um primário e dois em espera (standby). O servidor primário executa comandos de escrita e leitura (readonly), enquanto os servidores em standby resolvem apenas requisições de leitura. A replicação é realizada utilizando-se write-ahead log (WAL). A cada atualização do banco de dados do servidor primário, um WAL é encaminhado diretamente para os dois servidores em standby. O processo de replicação se encerra após o recebimento de respostas de todos os servidores em standby. Com relação ao sistema de banco de dados em questão, é correto afirmar que

A possui balanceamento de carga, os servidores estão conectados na configuração multiespera (multi-standby) e a replicação do banco de dados é síncrona.
B possui balanceamento de carga, os servidores estão conectados na configuração multiespera (multi-standby) e a replicação do banco de dados é assíncrona.
C não possui balanceamento de carga, os servidores estão conectados na configuração cascata e a replicação do banco de dados é assíncrona.
D não possui balanceamento de carga, os servidores estão conectados na configuração multiespera (multi-standby) e a replicação do banco de dados é síncrona.
E possui balanceamento de carga, os servidores estão conectados na configuração cascata e a replicação do banco de dados é síncrona.

No planejamento e ao controle de projetos, uma prática avançada para garantir o alinhamento entre a execução do projeto e os objetivos estratégicos da organização é

A a criação de um cronograma baseado em prazos fixos e recursos alocados garante maior flexibilidade para ajustes durante a execução do projeto, reduzindo a necessidade de monitoramento constante.
B a análise de valor agregado ( Earned Value Management - EVM) combina informações sobre custo, cronograma e desempenho para medir o progresso do projeto, mas não permite identificar desvios em relação ao escopo planejado.
C a utilização de ferramentas como o método do caminho crítico (CPM) ajuda a identificar as atividades que possuem maior folga no cronograma, permitindo priorizar essas atividades para evitar atrasos no projeto.
D a definição de marcos ( milestones ) claros no planejamento do projeto é uma técnica essencial para monitorar o progresso, mas deve ser aplicada apenas em projetos de longa duração com alto nível de complexidade.
E a integração entre um Plano de Gerenciamento do Projeto e ferramentas de Business Intelligence (BI) permite monitorar indicadores em tempo real, promovendo ajustes ágeis para manter o projeto alinhado aos objetivos estratégicos.

Acerca dos algoritmos de mineração de dados, analise as afirmativas a seguir, e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Uma árvore de decisão é um grafo cíclico direcionado em que cada nó é um nó de divisão.

( ) Em uma rede neural artificial multicamadas os neurônios estão conectados a todos os neurônios da camada anterior.

( ) As máquinas de vetores de suporte (SVM - Support Vector Machine ) são aplicadas em problemas de classificação nos quais busca-se dividir os dados por meio de um hiperplano. As afirmativas são, respectivamente,

A V – V – F.
B V – F – V.
C F – V – F.
D F – F – V.
E V – V – V.

Sobre algoritmos de mineração de dados, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) K-means, também conhecido como K-NN, é um algoritmo baseado na ideia de que objetos semelhantes estão próximos uns dos outros.

( )Árvore de decisão é uma estrutura hierárquica constituída por nós. Nela, o coeficiente de Gini de um nó é sempre maior do que o do seu nó pai.

( ) O algoritmo SVM, utilizado apenas para a tarefa de classificação, emprega classificadores lineares que separam o conjunto de dados por meio de hiperplanos, não sendo possível seu uso com problemas não linearmente separáveis. As afirmativas são, respectivamente,

A V – V – F.
B F – V – V.
C F – F – V.
D V – F – F.
E F – F – F.

O Apache Spark é um mecanismo de análise unificado para processamento de dados em grande escala com diversas aplicações em ciência de dados, machine learning e processamento de gráficos. Considerando essa ferramenta, julgue as afirmativas a seguir.

I. O Spark pode ser executado no Apache Hadoop, Kubernetes, por conta própria, na nuvem, em máquinas isoladas ou em clusters.

II. DataFrames , SQL e Structured Streaming são exemplos de APIs do Spark.

III. Uma diferença entre o Spark e o MapReduce é que o Spark processa e mantém os dados na memória para as etapas subsequentes, sem gravar ou ler do disco, gerando maior velocidade de processamento. Está correto o que se afirma em

A I, apenas.
B II, apenas.
C I e II, apenas.
D II e III, apenas.
E I, II e III.

Você, como analista de dados do TCE-RR, pode ser incumbido de utilizar um cubo OLAP para avaliar as auditorias do tribunal pelas dimensões cidade, tempo e custo. Considere que a análise possua a seguinte cadeia de ações: filtro para apenas considerar o último ano, detalhamento de ano para mês e agregação de mês para trimestre. A sequência de ações OLAP será:

A Slice, Drill Down e Roll Up.
B Slice Down, Roll Across e Drill Up.
C Slice, Dice e Roll Up.
D Dice, Drill Down e Roll Up.
E Dice, Drill Through e Drill Across.

A Mineração de Dados é a etapa do processo de KDD (Knowledge Discovery in Databases) responsável por extrair modelos de conhecimento a partir dos dados disponíveis. Após a construção desses modelos, é fundamental avaliar sua qualidade, o que exige compará-los com dados específicos para mensurar métricas que reflitam seu desempenho. Para garantir uma avaliação imparcial, os dados utilizados na criação do modelo não devem ser os mesmos empregados em sua validação. Assim, o processo de KDD deve utilizar, no mínimo, dois conjuntos distintos de dados: um conjunto de treinamento, para gerar o modelo, e um conjunto de testes, para avaliá-lo. Selecione a opção que identifica o método de particionamento de dados em que o “conjunto de treinamento” é gerado por N sorteios aleatórios com reposição a partir do conjunto de dados original (que contém N registros). Já o “conjunto de testes” é composto pelos registros não selecionados para o “conjunto de treinamento”.

A Holdout.
B Bootstrap.
C Leave-One-Out.
D K-Fold CrossValidation.
E Stratifield K-Fold CrossValidation.