Questões de Concursos Sistemas Arquitetura e Solução de Dados

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1Q1038392 | Engenharia de Software, Engenharia de Requisitos, Sistemas Arquitetura e Solução de Dados, BDMG, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o próximo item, acerca de análise de requisitos, UML e conceitos relativos à orientação a objetos.


O design thinking converge com a engenharia de requisitos e com a UX (experiência do usuário), especialmente em sua etapa de prototipação, quando são produzidas as ideias e é incentivada a criatividade, de modo que se possa fazer imersão no que o usuário espera do software.

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2Q1038393 | Engenharia de Software, Teste de Software, Sistemas Arquitetura e Solução de Dados, BDMG, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o seguinte item, no que se refere a testes de software.

O teste de integração é utilizado para descobrir erros associados a interfaces, a fim de que seja possível a construção de uma estrutura de programa determinada pelo projeto, a partir de componentes testados em unidade.

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3Q1038394 | Engenharia de Software, Teste de Software, Sistemas Arquitetura e Solução de Dados, BDMG, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o seguinte item, no que se refere a testes desoftware.



O teste unitário concentra o esforço de verificação no componente ou módulo de software, usando como guia a descrição de projeto no nível de componente. Nesse processo, caminhos de controle importantes são testados para descobrir erros dentro dos limites do módulo, conforme implementado no código-fonte.

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5Q1038396 | Sistemas de Informação, Sistemas de Informação, Sistemas Arquitetura e Solução de Dados, BDMG, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o item a seguir, relativos à modernização de sistemas.

A adoção de microsserviços aumenta o acoplamento entre os componentes de um sistema, porém dificulta a escalabilidade e a implementação de atualizações independentes.

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7Q1038398 | Banco de Dados, Banco de Dados Multidimensionais, Sistemas Arquitetura e Solução de Dados, BDMG, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o próximo item, relativos a visualização de dados, banco de dados e BI (business intelligence).

Em bancos de dados multidimensionais, a relação entre dados é sempre representada em estrutura tabular bidimensional, sem suporte a modelos de dados hierárquicos ou de rede.
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11Q1038402 | Banco de Dados, Sql, Sistemas Arquitetura e Solução de Dados, BDMG, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o próximo item, relativos a visualização de dados, banco de dados e BI (business intelligence).

Bancos de dados NoSQL, como MongoDB, são projetados para lidar com grandes volumes de dados não estruturados e são altamente escaláveis horizontalmente, enquanto bancos de dados SQL, como MySQL, são mais adequados para dados estruturados, suportando transações ACID.
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12Q1038403 | Banco de Dados, Banco de Dados Multidimensionais, Sistemas Arquitetura e Solução de Dados, BDMG, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o próximo item, relativos a visualização de dados, banco de dados e BI (business intelligence).

O OLAP (online analytical processing) é utilizado principalmente para transações de alta velocidade e alto volume de dados operacionais.
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13Q1038404 | Banco de Dados, Sql, Sistemas Arquitetura e Solução de Dados, BDMG, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o próximo item, relativos a visualização de dados, banco de dados e BI (business intelligence).

Índices em colunas frequentemente usadas em cláusulas WHERE podem melhorar significativamente a performance de consultas SQL em bancos de dados relacionais.
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14Q1038405 | Banco de Dados, Modelagem de Dados, Sistemas Arquitetura e Solução de Dados, BDMG, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o próximo item, relativos a visualização de dados, banco de dados e BI (business intelligence).

Na terceira forma normal (3FN), a existência de dependência transitiva entre atributos não chave é permitida desde que os atributos estejam em tabelas diferentes.
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15Q1038406 | Banco de Dados, Data Mining, Sistemas Arquitetura e Solução de Dados, BDMG, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o próximo item, relativos a visualização de dados, banco de dados e BI (business intelligence).

As bibliotecas NumPy, Pandas, SciPy e Statsmodels são frequentemente usadas para manipulação e análise de dados em Python, enquanto Matplotlib, Seaborn e Plotly são amplamente utilizadas para visualização de dados, permitindo a criação de gráficos e plots interativos.
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16Q1038407 | Banco de Dados, Bi Business Intelligence, Sistemas Arquitetura e Solução de Dados, BDMG, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o próximo item, relativos a visualização de dados, banco de dados e BI (business intelligence).

No Power BI, um dashboard pode ser criado utilizando-se apenas dados estáticos, e não é possível configurar atualizações automáticas para mantê-los sempre atualizados.

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17Q1038408 | Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, Sistemas Arquitetura e Solução de Dados, BDMG, CESPE CEBRASPE, 2025

Considerando os conceitos de ML (machine learning), julgue o item a seguir.

Os algoritmos supervisionados de ML do tipo regressão linear são capazes de prever uma variável dependente contínua usando determinado conjunto de variáveis independentes.

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18Q1038409 | Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, Sistemas Arquitetura e Solução de Dados, BDMG, CESPE CEBRASPE, 2025

Considerando os conceitos de ML (machine learning), julgue o item a seguir.


Nos algoritmos supervisionados de ML, o modelo é treinado apenas com dados de entrada, e as saídas são geradas automaticamente pelo algoritmo com base nos padrões inferidos, sem necessidade de dados de saída rotulados.



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19Q1038410 | Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, Sistemas Arquitetura e Solução de Dados, BDMG, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o próximo item, relativo a redes neurais e suas arquiteturas.

O perceptron multicamada (MLP) é um tipo de rede neural artificial constituída de várias camadas de neurônios que utilizam funções de ativação não lineares, permitindo que essa rede aprenda padrões complexos acerca de dados de entrada.

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20Q1038411 | Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, Sistemas Arquitetura e Solução de Dados, BDMG, CESPE CEBRASPE, 2025

Julgue o item a seguir, referentes aos modelos de linguagem da IA generativa.

O VAE (variational autoencoder) é um autoencoder cuja distribuição de codificações é regularizada somente após o treinamento, o que garante que seu espaço latente tenha boas propriedades e maior dimensão para capturar padrões subjacentes, permitindo a geração de novos dados.

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