Questões de Concursos Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados

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1Q1061152 | Arquitetura de Software, Interoperabilidade, Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

Considerando os métodos HTTP utilizados em APIs REST, julgue o próximo item, a respeito de integração de dados e mecanismos de interoperabilidade.

Os métodos GET e HEAD são considerados seguros, pois sua execução não deve modificar os dados armazenados no servidor, embora possa gerar efeitos colaterais indiretos, como registros de logs.

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2Q1017057 | Estatística, Conhecimentos de Estatística, Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

Texto associado.

Um pesquisador está desenvolvendo um modelo estatístico para descrever a ocorrência de falhas em sensores em uma rede de equipamentos agrícolas. Com base em dados históricos, que incluem registros de falhas e fatores associados, tais como temperatura, umidade e frequência de transmissão dos sensores, o pesquisador obteve as seguintes informações:


• a probabilidade de um sensor falhar (F) em condições de alta umidade (U) é P(F | U) = 0,4;

• a incidência de eventos de alta umidade é dada pela probabilidade P(U) = 0,3;

• a probabilidade de um sensor falhar em condições de alta temperatura (T) é P(F | T) = 0,2;

• a incidência de falhas é P(F) = 0,2.

Com respeito a essa situação hipotética, e tendo em conta ainda que 0 <P(T) < 1, julgue o item subsequente.

Os eventosFeTsão independentes.

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3Q1017058 | Governança de TI, Itil, Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o próximo item, a respeito de escritório de projetos, ITIL 4 e gestão de processos.

Em que pese ser voltado para gerenciamento de serviços, o ITIL 4 possui a prática de desenvolvimento e gerenciamento de software, que visa garantir que os aplicativos atendam às necessidades das partes interessadas relativas a funcionalidade e auditabilidade.

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4Q1017059 | Gerência de Projetos, Maturidade e Escritório de Gerenciamento de Projetos Egp, Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o próximo item, a respeito de escritório de projetos, ITIL 4 e gestão de processos.

Escritório de gerenciamento de projetos (EGP) eficaz contribui tanto para manter a perspectiva da “visão geral” do projeto — permanecer fiel às metas de um projeto — quanto para promover as capacidades do gerenciamento de projetos.

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5Q1017060 | Programação, Linguagens de Programação, Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o próximo item, relativo à análise de dados.

Considere o código a seguir, que utiliza Pandas.

import pandas as pd

Nome = ['João-', 'Paulo-']

Sobrenome = ['Lucas', 'Matheus']

list_of_tuples = list(zip(Nome, Sobrenome))

df = pd.DataFrame(list_of_tuples)

print(df)


Após a execução desse código, o resultado será o seguinte.


0 1

u João-Lucas

1 Paulo-Matheus

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6Q1017061 | Programação, Conceitos Básicos de Programação, Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o próximo item, relativo à análise de dados.

Considere o código a seguir, que utiliza Pandas.

import pandas as pd

data = {'nome':

['bicicleta','avião','helicóptero'],

'categoria':['terrestre','aéreo','aéreo']}

df = pd.DataFrame(data)

df = df.pop('nome')

print(df)

Após a execução desse código, o resultado será o seguinte.


0 terrestre

1 aéreo

2 aéreo

Name: categoria, dtype: object

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7Q1017062 | Programação, Conceitos Básicos de Programação, Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o próximo item, relativo à análise de dados.

Considere o código a seguir, que utiliza NumPy.

import numpy as np

data = np.array([1, 5, 3, 4, 2, 6, 7])

print(data[::2])

Após a execução desse código, o resultado será o seguinte.

[1 3 2 7]

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8Q1017063 | Banco de Dados, Banco de Dados Multidimensionais, Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina e BI (Business Intelligence).

A arquitetura de BI que utiliza ROLAP (processamento analítico online relacional) implementa as consultas por meio de um banco de dados em cubos de forma consolidada; nessa estrutura ROLAP, os dados são armazenados de forma multidimensional, permitindo que os usuários finais realizem drill up ou drill down na hierarquia (por exemplo, que eles vejam os lucros das vendas por ano, depois por trimestre).

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9Q1017064 | Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina e BI (Business Intelligence).

Random forest é um método de aprendizado de conjunto que combina várias árvores de decisão para formar um modelo mais robusto e preciso. Tal método pode ser usado tanto para resolver problemas de regressão (por exemplo, prever o valor de uma ação) quanto para realizar classificação (por exemplo, compra válida, fraude).

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10Q1017065 | Sistemas de Informação, Sistemas de Informação, Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina e BI (Business Intelligence).

O algoritmo de agrupamento K-means — baseado em centroides, que divide um conjunto de dados em grupos semelhantes com base na distância entre seus centroides — pode ser utilizado para, a partir de uma base de dados de uma rede social, identificar comunidades de usuários com interesses comuns em determinados assuntos.

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11Q1017066 | Noções de Informática, Inteligência Artificial e Automação, Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

A respeito de visão computacional com redes neurais convolucionais (CNN), de classificação de imagens e de processamento de linguagem natural (PLN), julgue o item seguinte.

PLN é um campo da inteligência artificial voltado a capacitar máquinas na compreensão, interpretação e geração da linguagem humana. Aplicações como chatbots, tradutores automáticos e análise de sentimentos são exemplos de aplicações dessa tecnologia. Contudo, modelos recentes, como o Gemini e o GPT, embora compartilhem algumas similaridades com o PLN, têm sua base fundamental na aplicação de aprendizado profundo, uma abordagem que dispensa a necessidade de regras linguísticas explícitas e se concentra na identificação de padrões complexos em grandes conjuntos de dados.

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12Q1017067 | Noções de Informática, Inteligência Artificial e Automação, Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

A respeito de visão computacional com redes neurais convolucionais (CNN), de classificação de imagens e de processamento de linguagem natural (PLN), julgue o item seguinte.

A operação de convolução nas CNN envolve a aplicação de filtros (kernels) sobre blocos da matriz de pixels de uma imagem de entrada. Cada filtro gera um mapa de características ao realizar operações que capturam padrões locais específicos, como bordas e texturas. Esse processo resulta em uma transformação que não preserva necessariamente a posição espacial das informações relevantes da imagem, mas é fundamental para a redução da dimensionalidade dos dados.

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13Q1017068 | Noções de Informática, Inteligência Artificial e Automação, Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

A respeito de visão computacional com redes neurais convolucionais (CNN), de classificação de imagens e de processamento de linguagem natural (PLN), julgue o item seguinte.

Na classificação de imagens, o objetivo principal é atribuir um rótulo (classe) a cada pixel da imagem, delimitando e identificando diferentes objetos ou regiões, ao passo que, na segmentação de imagens, o objetivo é atribuir um único rótulo à imagem como um todo, indicando seu conteúdo principal.

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14Q1017069 | Algoritmos e Estrutura de Dados, Estrutura de Dados, Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o próximo item, relativo a matemática computacional e ciência da computação aplicada.

Em uma árvore B (B-Tree) de ordem , cada nó pode ter, no máximo, m − 1 chaves e m filhos. A raiz tem pelo menos duas subárvores, a não ser que seja uma folha. Nela, todas as folhas estão no mesmo nível; além disso, ela mantém seus nós balanceados para garantir operações de busca, inserção e remoção. Essa estrutura é amplamente utilizada em bancos de dados, pois reduz o tempo de acesso aos dados amazenados em discos.

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15Q1017070 | Noções de Informática, Internet, Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

Considerando os métodos HTTP utilizados em APIs REST, julgue o próximo item, a respeito de integração de dados e mecanismos de interoperabilidade.

O método DELETE não é idempotente, pois, a partir da segunda execução, pode gerar respostas inconsistentes do servidor.

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16Q1017071 | Arquitetura de Software, Interoperabilidade, Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

Considerando os métodos HTTP utilizados em APIs REST, julgue o próximo item, a respeito de integração de dados e mecanismos de interoperabilidade.

O método POST é seguro e idempotente, pois a execução de múltiplas requisições resulta no mesmo estado final dos dados.

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17Q1017072 | Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

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

Diferentemente do aprendizado supervisionado e não supervisionado, o aprendizado por reforço baseia-se em um agente que interage com um ambiente e recebe recompensas ou penalidades conforme suas ações, buscando maximizar um retorno cumulativo ao longo do tempo.

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18Q1017073 | Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

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.

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19Q1017074 | Noções de Informática, Inteligência Artificial e Automação, Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

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

O aprendizado não supervisionado se caracteriza pela utilização de dados previamente rotulados para treinar um modelo de machine learning, permitindo que ele aprenda padrões automaticamente a partir dos rótulos desses dados.

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20Q1017075 | Banco de Dados, Banco de Dados, Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados, EMBRAPA, CESPE CEBRASPE, 2025

Com referência à matemática computacional e à ciência da computação aplicadas, julgue o item a seguir.

A convolução é uma operação matemática que combina duas funções para produzir uma terceira, modificando a forma de uma função com base em outra.

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