Questões de Concursos Engenharia de Software

A respeito do processo ágil e da metodologia Scrum, julgue o item que se segue.

O sprint backlog é composto pela meta da sprint, pelos itens do product backlog selecionados e pelo plano para entregá-los, definido pelo time de desenvolvimento.

Acerca de inteligência artificial emachine learning,julgue o item que se segue.

Para avaliar o desempenho de um classificador em problemas de classificação com classes significativamente desbalanceadas, a métrica acurácia é a mais adequada, pois considera a proporção de previsões corretas em relação ao total de amostras.

Uma empresa especializada em desenvolvimento de software com metodologia ágil Scrum aceitou um contrato em que o tamanho do software desejado exige que seis times trabalhem simultaneamente. Decidiu-se usar conceitos de Scaled Agile para seguir no projeto, o que exige práticas adicionais ao Scrum tradicional. Investigando as possibilidades, a empresa escolheu implantar o Nexus, um framework de processo para múltiplos times Scrum trabalharem juntos. Para que sejam obtidos os melhores resultados no projeto, é necessário implantar no modo de trabalho da empresa um novo papel (accountability), adicional aos três papéis do Scrum que ela já implementa, com a finalidade de coordenar, de treinar e de supervisionar a aplicação do Nexus e a operação do Scrum.

Considerando-se esse contexto, é necessário criar o papel (accountability)

Sobre o princípio, enunciado por Jez Humble e David Farley, de criar um processo repetível e confiável para a entrega de software (alinhado aos conceitos de DevOps), assinale a opção INCORRETA:

Julgue o seguinte item, relativos à engenharia desoftware.

Os processos de verificação e validação de um sistema devem demonstrar que ele atende à sua especificação e que o seu comportamento suporta os requisitos do cliente, por meio da busca de erros na especificação ou de projeto.

Julgue o próximo item, relativo a manipulação, tratamento e visualização de dados, ETL e ELT, e MLOps.

Na implementação de MLOps, o monitoramento de modelos em produção deve centrar-se nas métricas de desempenho técnico como a latência, sendo a detecção de viés algorítmico uma preocupação restrita à fase de desenvolvimento do modelo.