Questões de Concursos Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados

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1Q1030946 | Sistemas Operacionais, Gerência de Memória, Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados, TCE RR, FGV, 2025

Acerca do gerenciamento de memória em sistemas de memória virtual, no contexto dos sistemas operacionais, avalie as afirmativas a seguir.

I. Na paginação por demanda, o sistema traz para a memória principal somente as páginas de que o processo precisa.
II. A estratégia de paginação antecipada (ou pré-paginação) pode ser combinada com a paginação por demanda.
III. Tanto na paginação por demanda quanto na antecipada, o sistema aguarda o processo referenciar uma página antes de carregá-lo na memória principal.

Está correto o que se afirma em
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2Q1030958 | Engenharia de Software, Processos de Software, Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados, TCE RR, FGV, 2025

No contexto da gestão de projetos com metodologias ágeis, como Scrum e Kanban, avalie as afirmativas a seguir.

I. O Scrum é baseado em um fluxo contínuo de tarefas, em que as prioridades são ajustadas dinamicamente durante o projeto, enquanto o Kanban utiliza Sprints com duração fixa para organizar o trabalho em ciclos fechados.
II. O Scrum segue uma estrutura predefinida com cerimônias específicas, como Sprint Planning e Daily Standup, enquanto o Kanban é mais flexível, focando no controle do fluxo de trabalho por meio de limites no Work In Progress (WIP).
III. No Kanban, os papéis de Product Owner e Scrum Master são essenciais para o funcionamento do método, enquanto no Scrum essas funções são opcionais e podem ser combinadas em um único papel.

Está correto o que se afirma em
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3Q1030959 | Direito Digital, Lei N 13 709 de 2018, Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados, TCE RR, FGV, 2025

A Lei nº 13.709/2018, Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), sofreu alterações significativas com a publicação da Lei nº 13.853/2019.
Assinale, a opção que corresponde exclusivamente a uma modificação introduzida pela Lei nº 13.853/2019.
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4Q1030952 | Algoritmos e Estrutura de Dados, Estrutura de Dados, Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados, TCE RR, FGV, 2025

Durante uma análise de dados, o Auditor Carlos constatou que os registros de pagamentos feitos a uma determinada empresa estavam organizados de forma mensal. No entanto, para realizar sua análise, ele precisava consolidar os dados em uma perspectiva anual.
Para isso, ele utilizou uma estratégia de transformação de dados conhecida como
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5Q1030953 | Banco de Dados, Big Data, Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados, TCE RR, FGV, 2025

Inicialmente, o conceito de Big Data era amplamente descrito pelos chamados ‘3 Vs’. Com o avanço da área, novos ‘Vs’ foram incorporados para ampliar essa definição. Um desses novos ‘Vs’ é a veracidade.
Assinale a opção que melhor define o conceito de veracidade.
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6Q1030956 | Programação, Linguagens de Programação, Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados, TCE RR, FGV, 2025

A biblioteca Pandas é amplamente utilizada para manipulação e análise de dados em Python.

Considere o trecho de código a seguir.

import pandas as pd

dados = {'Cidade': ['Boa Vista', 'Iracema',

'Amajari'], 'Categoria': ['A', 'B', 'A'], '2022':

[320, 100, 50], '2023': [250, 50, 300], '2024':

[300, 75, 100]}

df = pd.DataFrame(dados,

columns=['Cidade','Categoria','2022',

'2023','2024'])

print(df.groupby('Categoria')[['2022', '2023',

'2024']].max().iloc[0,1])

O valor numérico exibido como saída ao comando print será

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7Q1030957 | Gerência de Projetos, Conceitos Básicos no Gerenciamento de Projetos, Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados, TCE RR, FGV, 2025

Em relação ao uso de ferramentas de gestão de projetos, analise as afirmativas a seguir.

I. O Trello é mais adequado para equipes que precisam de funcionalidades robustas de gestão de recursos e dependências complexas.
II. Jira é uma ferramenta voltada prioritariamente para a gestão de projetos tradicionais baseados em cascata, permite a personalização de quadros Kanban e Scrum, mas não oferece integração com outras ferramentas.
III. MS Project é uma solução robusta para planejamento, alocação de recursos e monitoramento de grandes projetos.

Está correto o que se afirma em
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8Q1030948 | Banco de Dados, Sql, Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados, TCE RR, FGV, 2025

Na linguagem SQL, funções de agregação são utilizadas para resumir informações de várias tuplas em uma síntese de tupla única.
As opções a seguir apresentam exemplos de funções de agregação, à exceção de uma. Assinale-a.
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9Q1030954 | Banco de Dados, Etl Extract Transform Load, Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados, TCE RR, FGV, 2025

Sobre o processo de ETL (Extract, Transform, and Load), analise as afirmativas a seguir.

I. A etapa de extração pode impactar negativamente o desempenho do sistema de origem, caso não seja planejada adequadamente, principalmente quando se trata de um grande volume de dados em tempo real.
II. O Apache NiFi é uma plataforma de orquestração de fluxos de trabalho de código aberto, frequentemente utilizado para criação de pipelines ETL complexos, em que o usuário deve utilizar a linguagem de programação Python.
III. A etapa de transformação compreende tarefas como a limpeza, padronização e formatação dos dados, além de conversões de tipos de dados e agregações.

Está correto o que se afirma em
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10Q1030945 | Arquitetura de Computadores, Memória, Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados, TCE RR, FGV, 2025

Uma das funções básicas realizadas por um computador é o armazenamento de dados.
Acerca dos sistemas de memória do computador, avalie as afirmativas a seguir.

I. O SSD (Solid State Drive) contém um controlador que executa correção de erros.
II. A memória cache contém uma cópia de partes da memória principal.
III. A memória flash é apagada quando não há energia.

Está correto o que se afirma em
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11Q1030949 | Banco de Dados, Banco de Dados, Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados, TCE RR, FGV, 2025

NoSQL é uma abreviação de Not only SQL, (não somente SQL) e esse termo foi cunhado para definir os novos modelos de armazenamento de dados, criados para atenderem às necessidades de flexibilidade, disponibilidade, escalabilidade e desempenho das aplicações inseridas no contexto atual de vasta quantidade de informação, estruturada ou não. Esses modelos são classificados de acordo com a estrutura que os dados são armazenados. Um deles, especificamente, dá mais importância para a descoberta de como os dados estão relacionados do que para os dados em si.
O modelo em questão é o
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12Q1030951 | Banco de Dados, Sql, Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados, TCE RR, FGV, 2025

No contexto de ferramentas para análise e exploração de dados (Excel avançado, SQL e Business Intelligence - BI), avalie as afirmativas a seguir.

I. Ferramentas de BI permitem a criação de dashboards interativos e visualizações em tempo real.
II. O SQL é ideal para consultas e manipulação direta de dados armazenados em grandes bancos de dados.
III. O MS Excel oferece maior flexibilidade em análises locais com fórmulas personalizadas.

Está correto o que se afirma em
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13Q1030950 | Banco de Dados, Banco de Dados, Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados, TCE RR, FGV, 2025

Sobre os bancos de dados NoSQL, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) O MongoDB apresenta o recurso de sharding que favorece o escalonamento vertical.
( ) O MongoDB armazena preferencialmente os dados em formato XML para otimizar a indexação.
( ) O Cassandra é um exemplo de banco de dados NoSQL orientado a colunas que se destaca por sua performance, durabilidade, disponibilidade e tolerância a falhas.

As afirmativas são, respectivamente,
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14Q1030955 | Programação, Linguagens de Programação, Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados, TCE RR, FGV, 2025

Considere o código abaixo escrito na linguagem Python (versão 3.10.12) com uso das bibliotecas numpy (versão 1.26.4) e pandas (versão 2.2.2).
<1> import numpy as np <2> import pandas as pd <3> x = np.array([('gama', 9), ('alfa', 3),('delta', 5),('epsilon', 7),('beta', 1)], dtype=[('a', 'U10'), ('b', 'i4')]) <4> y = pd.DataFrame(x) <5> z = y.sort_values(by="a") <6> print(z.iloc[2,1])

Com a execução do código acima, após o comando da linha <6> será escrito na tela
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15Q1030947 | Banco de Dados, Administração de Banco de Dados, Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados, TCE RR, FGV, 2025

No contexto de administração de banco de dados, assinale a afirmativa correta.
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16Q1034483 | Algoritmos e Estrutura de Dados, Estrutura de Dados, Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados, TCE RR, FGV, 2025

O Auditor Ricardo treinou e avaliou um modelo de classificação binária, obtendo para a avaliação uma matriz de confusão, tal que a matriz apresentava 90 verdadeiros positivos, 93 verdadeiros negativos, 60 falsos positivos e 10 falsos negativos.
Com base nesses valores, o modelo apresenta
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17Q1034478 | Banco de Dados, Data Mining, Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados, TCE RR, FGV, 2025

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,

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18Q1034477 | Banco de Dados, Data Mining, Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados, TCE RR, FGV, 2025

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,
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19Q1034482 | Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados, TCE RR, FGV, 2025

Marcelo, auditor especializado em Análise de Dados, está estudando o uso de algoritmos de aprendizado de máquina (Machine Learning) para a detecção de fraudes em contas públicas. Como parte de seus experimentos, ele dividiu seu conjunto de dados em treinamento e teste. Após treinar um modelo, percebeu que os resultados apresentavam indícios de underfitting.
O underfitting ocorre
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20Q1034488 | Direito Digital, Lei N 13 709 de 2018, Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados, TCE RR, FGV, 2025

Considerando a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), que estabelece diretrizes específicas para o tratamento de dados pessoais sensíveis
Uma situação em que o consentimento do titular é dispensado para o tratamento de tais dados se dá quando o tratamento
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