Ao avaliar a performance de diversos modelos preditivos para um problema de r...

Ao avaliar a performance de diversos modelos preditivos para um problema de regressão e outro de classificação, várias métricas podem ser utilizadas para determinar qual modelo oferece o melhor des...

Q906132 • Engenharia de Software • CESGRANRIO • BNDES • Ciência de Dados Manhã • 2024

Ao avaliar a performance de diversos modelos preditivos para um problema de regressão e outro de classificação, várias métricas podem ser utilizadas para determinar qual modelo oferece o melhor desempenho. Considere as métricas para regressão e classificação, bem como as técnicas de detecção de overfitting e underfitting.
Nesse contexto, quais métricas devem ser utilizadas para determinar qual modelo oferece o melhor desempenho?

a) Para avaliar um modelo de regressão, deve-se utilizar a métrica Accuracy (acurácia) para determinar a proporção de previsões corretas, enquanto, no problema de classificação, o uso do R² ajustado é essencial para medir a variabilidade explicada pelo modelo, ajustada pelo número de features.
b) Para modelos de classificação, é importante utilizar a métrica R² para entender a proporção da variância explicada pelo modelo, enquanto o F1-score deve ser utilizado em problemas de regressão em que há um equilíbrio significativo entre as classes.
c) Para a detecção de overfitting e de underfitting, pode ser realizada a observação do trade-off entre viés e variância nas curvas de aprendizagem, independentemente do tipo de modelo (regressão ou classificação), sendo as métricas Accuracy e R² ajustado suficientes para medir a performance em ambos os casos.
d) No problema de regressão, o RMSE (Root Mean Square Error) é ideal para avaliar a média dos erros ao quadrado das previsões, e, para problemas de classificação, a análise da matriz de confusão permite calcular métricas como Precision, Recall, e F1-score, auxiliando na detecção de overfitting e underfitting.
e) No problema de regressão, o uso do MAE (Mean Absolute Error) é preferível ao RMSE (Root Mean Square Error) quando se deseja penalizar fortemente grandes erros, e, para problemas de classificação, a matriz de confusão é suficiente para detectar overfitting e underfitting.

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Questões de Engenharia de Software

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Q1121058 • Engenharia de Software • Engenharia de Requisitos • UNICENTRO • UNICENTRO • Edital n 11 • 2026
Considere as seguintes afirmações sobre a engenharia de requisitos.

I. ‘O sistema deve permitir que o usuário exporte relatórios financeiros em formato PDF’ é um exemplo de requisito funcional.
II. Requisitos não funcionais descrevem restrições sobre os serviços ou funções oferecidos pelo sistema, como confiabilidade, tempo de resposta e conformidade com padrões.
III. A usabilidade e a manutenibilidade são classificadas como requisitos funcionais, pois descrevem comportamentos esperados do software durante a interação com o administrador.

Com relação às afirmações,
- a) somente a afirmação I está correta.
- b) apenas as afirmações I e II estão corretas.
- c) apenas as afirmações II e III estão corretas.
- d) todas as afirmações estão corretas.
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Q1121056 • Engenharia de Software • Processos de Software • UNICENTRO • UNICENTRO • Edital n 11 • 2026
No framework Scrum (versão 2020), o Time Scrum é composto por um Scrum Master, um Product Owner e os Desenvolvedores. Sobre a responsabilidade e o tamanho desse time, assinale a alternativa correta.
- a) O Time Scrum é tipicamente pequeno o suficiente para permanecer ágil e grande o suficiente para concluir um trabalho significativo.
- b) Durante a Sprint, os Desenvolvedores podem alterar o Objetivo da Sprint (Sprint Goal) caso percebam que não conseguirão entregar todos os itens selecionados.
- c) O Scrum Master atua como um gerente de projeto tradicional, sendo o responsável final pelo sucesso comercial do produto no mercado.
- d) O Product Owner é o único responsável por gerenciar o progresso dos Desenvolvedores durante a Sprint, definindo quem faz qual tarefa.
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Q1120540 • Engenharia de Software • Inteligencia Artificial • IDECAN • AL CE • Análise de Dados • 2026
Uma Assembleia Legislativa adotou um sistema baseado em aprendizado de máquina para apoiar a priorização de demandas encaminhadas a setores técnicos especializados. Embora o modelo apresentasse desempenho satisfatório em testes estatísticos, gestores e servidores responsáveis pelas decisões finais manifestaram preocupação quanto à compreensão dos fatores que influenciavam determinadas recomendações produzidas pelo sistema. Em resposta, a equipe de ciência de dados passou a incorporar mecanismos destinados a aumentar a interpretabilidade das previsões geradas, preservando a confiança institucional e a rastreabilidade dos processos decisórios.
Assinale a alternativa que apresenta uma prática alinhada aos princípios de transparência e explicabilidade em modelos de ciência de dados.
- a) Utilizar mecanismos capazes de evidenciar a contribuição das variáveis para as previsões realizadas, permitindo maior compreensão das decisões produzidas pelo modelo.
- b) Restringir o acesso às informações sobre o funcionamento do modelo, reduzindo o risco de questionamentos relacionados às decisões produzidas automaticamente.
- c) Priorizar exclusivamente indicadores de desempenho preditivo, considerando irrelevante a compreensão dos fatores que influenciam os resultados gerados.
- d) Substituir procedimentos de validação por descrições textuais simplificadas, eliminando a necessidade de análises quantitativas sobre o comportamento do modelo.
- e) Concentrar o desenvolvimento em algoritmos cada vez mais complexos, independentemente da capacidade dos usuários compreenderem os resultados apresentados.
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Q1120533 • Engenharia de Software • Inteligencia Artificial • IDECAN • AL CE • Análise de Dados • 2026
Uma Assembleia Legislativa desenvolveu um modelo de aprendizado de máquina para apoiar a distribuição automática de demandas recebidas por diferentes setores técnicos. Após alguns meses de utilização, auditorias internas identificaram que determinados tipos de solicitações apresentavam taxas de encaminhamento significativamente diferentes quando comparadas a demandas de características semelhantes. Embora o modelo apresentasse elevados indicadores globais de desempenho, a equipe de governança de dados passou a investigar a possibilidade de existência de vieses introduzidos durante a coleta, preparação ou modelagem dos dados.
Assinale a alternativa que apresenta a interpretação tecnicamente adequada acerca dos vieses algorítmicos em sistemas de ciência de dados.
- a) A obtenção de elevada acurácia global é suficiente para demonstrar que o modelo está livre de vieses e produz resultados equitativos em qualquer contexto operacional.
- b) Os vieses algorítmicos ocorrem exclusivamente em modelos supervisionados, não podendo estar presentes em processos de agrupamento, recomendação ou análise exploratória.
- c) A existência de grandes volumes de dados elimina automaticamente a possibilidade de viés, independentemente da qualidade, representatividade ou origem das informações utilizadas.
- d) Os vieses algorítmicos podem decorrer de problemas presentes nos dados, nas decisões de modelagem ou nos critérios de avaliação, exigindo monitoramento contínuo e análise de equidade.
- e) A utilização de algoritmos matematicamente complexos impede a ocorrência de vieses, pois decisões automatizadas são inerentemente neutras em relação aos dados analisados.
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Q1120532 • Engenharia de Software • Gerência de Configuração • IDECAN • AL CE • Análise de Dados • 2026
Uma equipe de análise de dados da Assembleia Legislativa elaborou um estudo para avaliar fatores associados ao tempo de tramitação de proposições legislativas. Meses após a publicação dos resultados, outro grupo técnico tentou reproduzir as conclusões utilizando a mesma base de dados institucional, porém encontrou dificuldades decorrentes da ausência de documentação detalhada dos procedimentos adotados, das versões dos scripts utilizados, dos parâmetros empregados nos modelos estatísticos e das transformações aplicadas aos dados durante o processamento. O episódio levou a instituição a discutir práticas relacionadas à reprodutibilidade das análises.
Assinale a alternativa que apresenta uma prática alinhada aos princípios de reprodutibilidade científica em projetos de ciência de dados.
- a) A publicação exclusiva dos resultados finais obtidos pelos modelos analíticos, preservando, em caráter permanente, os procedimentos metodológicos utilizados durante a pesquisa.
- b) A substituição da documentação técnica por apresentações executivas, permitindo que os usuários interpretem livremente as etapas realizadas na análise.
- c) A atualização contínua dos conjuntos de dados sem registro de versões, garantindo que apenas as informações mais recentes permaneçam disponíveis para consulta.
- d) A manutenção de registros versionados de dados, código, parâmetros e procedimentos metodológicos, permitindo que terceiros possam reproduzir ou auditar os resultados obtidos.
- e) A restrição do acesso aos scripts analíticos aos autores originais do estudo, reduzindo a possibilidade de interpretações divergentes sobre os resultados produzidos.
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Q1120531 • Engenharia de Software • Gerência de Configuração • IDECAN • AL CE • Análise de Dados • 2026
Uma equipe multidisciplinar da Assembleia Legislativa desenvolve rotineiramente scripts de coleta de dados, consultas SQL, modelos estatísticos e painéis analíticos utilizados por diferentes setores institucionais. Com o aumento do número de integrantes do projeto, surgiram dificuldades relacionadas ao controle de alterações, recuperação de versões anteriores, identificação de responsáveis por modificações e integração simultânea de contribuições realizadas por diversos analistas. Para solucionar esses problemas, foi adotada uma plataforma baseada em Git como padrão para gerenciamento dos artefatos do projeto.
Assinale a alternativa que apresenta uma característica tecnicamente compatível com o uso de sistemas de versionamento baseados em Git.
- a) O Git impede a existência de versões paralelas de desenvolvimento, exigindo que todos os integrantes realizem alterações exclusivamente sobre uma única cópia do projeto.
- b) O Git substitui mecanismos de documentação técnica, tornando desnecessário o registro de requisitos, procedimentos e decisões relacionadas ao projeto.
- c) O Git permite o controle histórico das alterações realizadas nos arquivos, favorecendo colaboração, rastreabilidade e recuperação de versões anteriores.
- d) O Git tem como finalidade principal executar consultas analíticas sobre bancos de dados relacionais, substituindo ferramentas tradicionais de SQL.
- e) O Git realiza automaticamente validações estatísticas dos modelos desenvolvidos, impedindo a propagação de resultados inconsistentes para os ambientes produtivos.
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Q1120530 • Engenharia de Software • Inteligencia Artificial • IDECAN • AL CE • Análise de Dados • 2026
Uma Assembleia Legislativa implementou um modelo de aprendizado de máquina para auxiliar a priorização de proposições encaminhadas para análise técnica especializada. Embora o modelo apresentasse elevado desempenho preditivo, gestores e consultores legislativos passaram a questionar os critérios utilizados para determinadas classificações, especialmente em situações nas quais proposições semelhantes recebiam tratamentos aparentemente distintos. Diante desse cenário, a área de ciência de dados iniciou a adoção de práticas voltadas à explicabilidade dos modelos, buscando aumentar a confiança dos usuários e a transparência dos processos analíticos.
Assinale a alternativa que apresenta a interpretação tecnicamente adequada acerca da explicabilidade de modelos de inteligência artificial.
- a) A explicabilidade tem como finalidade substituir integralmente os modelos preditivos por regras manuais, eliminando qualquer utilização de algoritmos de aprendizado de máquina.
- b) A explicabilidade consiste na divulgação do código-fonte completo dos sistemas analíticos, independentemente dos riscos relacionados à segurança da informação institucional.
- c) A explicabilidade busca fornecer mecanismos que permitam compreender, justificar ou interpretar as decisões produzidas pelos modelos de forma compatível com o contexto de uso.
- d) A explicabilidade aplica-se exclusivamente a modelos lineares, não possuindo utilidade prática em algoritmos baseados em árvores, ensembles ou redes neurais.
- e) A explicabilidade tem como principal objetivo aumentar a complexidade matemática dos modelos, tornando suas previsões menos suscetíveis à interpretação dos usuários.
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Q1120525 • Engenharia de Software • Inteligencia Artificial • IDECAN • AL CE • Análise de Dados • 2026
Uma equipe de ciência de dados da Assembleia Legislativa desenvolveu um modelo preditivo para estimar a probabilidade de determinadas proposições demandarem tramitação acelerada. Durante os testes iniciais, o modelo apresentou desempenho extremamente elevado sobre os dados utilizados no treinamento, porém resultados significativamente inferiores quando aplicado a novas proposições oriundas de períodos legislativos posteriores. Após investigação, concluiu-se que o modelo havia aprendido características muito específicas do conjunto de treinamento, reduzindo sua capacidade de generalização para novos dados. Diante desse cenário, a equipe passou a avaliar técnicas para diagnosticar e mitigar o problema identificado.
Assinale a alternativa que apresenta a interpretação tecnicamente adequada para a situação descrita.
- a) O problema caracteriza underfitting, pois o modelo aprendeu poucas características dos dados de treinamento e, por isso, apresentou desempenho excessivamente elevado nessa etapa.
- b) O problema caracteriza viés algorítmico, pois todo modelo que apresenta redução de desempenho em novos dados necessariamente viola critérios de equidade estatística.
- c) O problema caracteriza inconsistência de dados, podendo ser resolvido exclusivamente pela ampliação do número de atributos utilizados durante o treinamento.
- d) O problema caracteriza ausência de convergência matemática, situação na qual a validação cruzada deixa de produzir estimativas confiáveis sobre o desempenho do modelo.
- e) O problema caracteriza overfitting, podendo ser identificado por diferenças relevantes entre desempenho de treinamento e de generalização, sendo a validação cruzada uma técnica útil para sua avaliação.
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9

Q1113484 • Engenharia de Software • Gerência de Configuração • FCC • TJ CE • Especialidade Sistemas da Informação • 2026
Uma vulnerabilidade crítica foi identificada em uma biblioteca amplamente utilizada no desenvolvimento de software de um Tribunal de Justiça. Para avaliar rapidamente quais aplicações podem ser afetadas, inclusive quando a biblioteca está presente por intermédio de outros componentes incorporados ao sistema, a organização deve priorizar a prática de
- a) manter inventários atualizados dos componentes empregados pelas aplicações e das relações existentes entre eles.
- b) monitorar continuamente eventos operacionais e indicadores de desempenho associados à execução dos sistemas.
- c) validara origem e a integridade dos artefatos obtidos de fornecedores externos por meio de mecanismos criptográficos.
- d) estabelecer processos formais para homologação, aprovação e distribuição de bibliotecas utilizadas nos projetos.
- e) registrar e manter o histórico das versões implantadas nos diferentes ambientes ao longo do ciclo de vida do software.
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Q1112270 • Engenharia de Software • Gerência de Configuração • Quadrix • CRM ES • Analista de Tecnologia da Informação • 2025
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Em certa universidade, um analista é responsável pelo desenvolvimento da feature “Renovação de empréstimos” do sistema de empréstimo de livros da biblioteca dessa universidade. Esse analista, ao terminar de desenvolver a feature, realizou o commit direto na main por meio do comando git commit ‑m “Adiciona renovação automática.”, porém descobriu que seu commit desestabilizou todo o sistema, gerando vários erros e tornando a main instável.

Com base nessa situação hipotética, assinale a opção correta.
- a) Como o erro foi identificado logo após o commit, o ideal seria o analista usar git pull para sincronizar com o repositório remoto antes de qualquer correção.
- b) O analista deveria ter utilizado o comando git checkout ‑b feature/renovação, por exemplo, para criar uma branch separada antes de desenvolver essa nova funcionalidade.
- c) A correção do problema poderia ser feita com um git revert HEAD, pois esse comando remove o commit anterior sem afetar o histórico do projeto.
- d) O ideal, após identificar o erro, seria o analista usar o comando git reset ‑‑soft HEAD~1, pois ele remove o commit do histórico remoto e preserva o repositório remoto inalterado.
- e) O erro do analista poderia ser evitado com o uso do comando git stash após o commit, para armazenar as mudanças de forma segura.
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