4192791 Ano: 2026
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: INFRA S.A.

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Analista de TI - Análise de Sistemas
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BI: Business IntelligenceOLAP e OLTP

A INFRA S.A. implantou um ambiente corporativo de BI (business intelligence) para apoiar decisões estratégicas relacionadas à priorização de investimentos, ao acompanhamento de contratos, à análise de riscos e à avaliação de desempenho de obras ferroviárias e rodoviárias. O ambiente integra dados históricos provenientes de sistemas transacionais, relatórios técnicos e bases externas, organizados em um data warehouse corporativo, com uso de modelagem dimensional, cubos OLAP e técnicas avançadas de data mining para identificação de padrões de atraso, sobrecusto e impacto ambiental.

Com relação à situação hipotética acima apresentada, julgue os itens a seguir.

A otimização de bases multidimensionais dispensa o uso de índices, uma vez que operações OLAP dependem exclusivamente de varreduras completas das tabelas de fatos.

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4192790 Ano: 2026
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: INFRA S.A.

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Analista de TI - Análise de Sistemas
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BI: Business IntelligenceOLAP e OLTP

A INFRA S.A. implantou um ambiente corporativo de BI (business intelligence) para apoiar decisões estratégicas relacionadas à priorização de investimentos, ao acompanhamento de contratos, à análise de riscos e à avaliação de desempenho de obras ferroviárias e rodoviárias. O ambiente integra dados históricos provenientes de sistemas transacionais, relatórios técnicos e bases externas, organizados em um data warehouse corporativo, com uso de modelagem dimensional, cubos OLAP e técnicas avançadas de data mining para identificação de padrões de atraso, sobrecusto e impacto ambiental.

Com relação à situação hipotética acima apresentada, julgue os itens a seguir.

A utilização de cubos OLAP no ambiente da INFRA S.A. permite apenas análises pré-definidas, inviabilizando operações ad hoc como drill-down e slice-and-dice sobre indicadores de execução orçamentária.

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4192789 Ano: 2026
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: INFRA S.A.

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Analista de TI - Análise de Sistemas
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

A INFRA S.A. implantou um ambiente corporativo de BI (business intelligence) para apoiar decisões estratégicas relacionadas à priorização de investimentos, ao acompanhamento de contratos, à análise de riscos e à avaliação de desempenho de obras ferroviárias e rodoviárias. O ambiente integra dados históricos provenientes de sistemas transacionais, relatórios técnicos e bases externas, organizados em um data warehouse corporativo, com uso de modelagem dimensional, cubos OLAP e técnicas avançadas de data mining para identificação de padrões de atraso, sobrecusto e impacto ambiental.

Com relação à situação hipotética acima apresentada, julgue os itens a seguir.

No ambiente descrito de BI da INFRA S.A., a combinação de particionamento da tabela de fatos por período temporal e o uso de índices bitmap nas chaves dimensionais contribuiriam para reduzir operações de I/O e acelerar consultas analíticas sobre grandes volumes históricos de dados.

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4192785 Ano: 2026
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: INFRA S.A.

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Analista de TI - Análise de Sistemas
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Big Data

A INFRA S.A. implantou uma arquitetura corporativa de dados híbrida para suportar suas atividades estratégicas, sobretudo a estruturação de projetos de infraestrutura logística. Nessa arquitetura, o Oracle Database 21C é utilizado para sistemas críticos de gestão contratual e execução orçamentária; bancos de dados NoSQL são empregados para armazenar dados semiestruturados oriundos de sensores, documentos técnicos e relatórios de campo; e um data lake corporativo é adotado para ingestão massiva de dados brutos históricos, inclusive dados geoespaciais e séries temporais.

Considerando a situação hipotética apresentada, julgue os itens a seguir.

O data lake corporativo da INFRA S.A. deve armazenar dados já transformados e normalizados, evitando a ingestão de dados brutos.

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4191617 Ano: 2026
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: IDECAN
Orgão: PROCON-RJ

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Agente Administrativo
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Inteligência ArtificialConceitos e Fundamentos de IA

Em um sistema de análise de documentos, um modelo de inteligência artificial foi treinado com um conjunto de arquivos previamente rotulados como “confidenciais” ou “públicos”, permitindo que ele classifique automaticamente novos documentos com base nesse conhecimento prévio; essa abordagem é denominada:

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4187766 Ano: 2026
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TJ-RJ

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Analista Judiciário - TI/Engenharia de Dados
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Big Data

Uma instituição financeira está implementando um sistema de detecção de fraudes em tempo real para processar transações de cartões de crédito originadas em dispositivos móveis globalmente. Devido à instabilidade de conectividade das redes móveis, os eventos de transação frequentemente chegam ao cluster de processamento fora de ordem e com atrasos variáveis (late arriving data). O requisito de negócio exige que as agregações de volume financeiro sejam calculadas com precisão determinística, baseando-se no momento exato em que a compra ocorreu, e não no momento em que o dado foi recebido pelo servidor, garantindo consistência mesmo em casos de reprocessamento histórico.

Considerando os conceitos de processamento de fluxo contínuo (streaming), semântica de tempo e mecanismos de tratamento de dados atrasados, é correto afirmar que:

A

a adoção da semântica de tempo de processamento (Processing Time) é a única abordagem capaz de garantir o determinismo dos resultados em caso de reprocessamento (replay), pois utiliza o relógio do servidor como fonte de verdade imutável, eliminando a complexidade de sincronização de relógios distribuídos;

B

para lidar com a chegada de dados fora de ordem em um fluxo infinito (unbounded stream) utilizando a semântica de tempo do evento (Event Time), o sistema deve empregar o conceito de marcas d'água (Watermarks), as quais funcionam como uma métrica de progresso do tempo lógico, sinalizando ao sistema que não são mais esperados eventos com timestamp inferior a um determinado valor;

C

o processamento em microlotes (micro-batching) elimina nativamente o problema de dados fora de ordem, pois, ao agrupar os eventos em pequenos pacotes discretos de tempo (ex: 1 segundo), o sistema força a ordenação correta dos registros dentro do buffer de memória antes de iniciar a computação da transformação;

D

as Janelas Deslizantes (Sliding Windows) são inadequadas para esse cenário de detecção de fraudes, pois exigem que os dados cheguem estritamente ordenados; a solução correta seria a utilização exclusiva de janelas de sessão (Session Windows), que se adaptam dinamicamente baseadas na inatividade do usuário, ignorando o timestamp do evento;

E

a arquitetura lambda é imprescindível para garantir a consistência dos dados nesse cenário, visto que motores de processamento de fluxo modernos (Stream Processors) são arquiteturalmente incapazes de garantir a semântica de processamento "exatamente uma vez" (exactly-once), dependendo sempre de uma camada batch corretiva para sanear os dados a posteriori.

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4187765 Ano: 2026
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TJ-RJ

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Analista Judiciário - TI/Engenharia de Dados
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BI: Business IntelligenceData Warehouse

A Secretaria de Saúde de um município está implementando um sistema de análise de dados para monitorar atendimentos em unidades de saúde. O cientista de dados apresentou duas abordagens para integrar dados de diferentes postos de saúde.

• Abordagem 1
− Extrair dados dos sistemas de cada posto (CSV, Excel, bancos locais)
− Transformar os dados em um servidor intermediário: padronizar formatos de data, validar CPF, limpar dados inconsistentes, calcular métricas agregadas
− Carregar apenas os dados já processados e limpos no Data Warehouse

• Abordagem 2
− Extrair dados dos sistemas de cada posto
− Carregar os dados brutos diretamente no Data Lake (Amazon S3)
− Transformar os dados, quando necessário, usando ferramentas de análise (SQL, Python, Spark)

Sobre essas abordagens, é correto afirmar que:

A

ambas as abordagens são exemplos de ETL, diferindo apenas no local onde as transformações são executadas, sendo a primeira em servidor dedicado e a segunda no próprio Data Warehouse;

B

a abordagem 1 é mais moderna e escalável que a abordagem 2, pois permite que todas as transformações sejam feitas em um único servidor centralizado, eliminando a necessidade de capacidade computacional no destino;

C

a principal vantagem da abordagem 1 é que ela preserva os dados originais completos, permitindo aplicar novas regras de transformação no futuro sem precisar reextrair das fontes, enquanto a abordagem 2 descarta os dados brutos após a transformação;

D

a abordagem 1 representa um processo ELT (Extract-LoadTransform), onde as transformações ocorrem após o carregamento no destino, enquanto a abordagem 2 representa ETL (Extract-Transform-Load), onde transformações ocorrem antes do carregamento;

E

a abordagem 1 representa um processo ETL (ExtractTransform-Load), adequado quando se deseja carregar apenas dados validados no warehouse, enquanto a abordagem 2 representa ELT (Extract-Load-Transform), adequado quando se deseja preservar dados brutos para análises exploratórias futuras.

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4186866 Ano: 2026
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: UFT
Orgão: UFT

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Administrador
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Inteligência ArtificialConceitos e Fundamentos de IA

Com o advento da Transformação Digital, a informática deixou de ser apenas uma ferramenta de suporte operacional para se tornar um pilar estratégico na administração contemporânea. Sobre o impacto do uso de Sistemas de Informação Gerencial (SIG) e ferramentas de Business Intelligence (BI) no trabalho do administrador, assinale a alternativa CORRETA:

A

A informática limita a autonomia do administrador, uma vez que as decisões passam a ser tomadas exclusivamente pelos algoritmos, eliminando a necessidade de análise humana.

B

O uso da informática automatiza tarefas repetitivas, permitindo que o administrador foque em atividades de maior valor agregado, como o planejamento estratégico e a gestão de pessoas.

C

A implementação de tecnologias de informação garante, por si só, o sucesso organizacional, independentemente da cultura da empresa ou da capacitação dos funcionários.

D

O principal impacto da informática é a redução de custos com pessoal, visto que a tecnologia substitui a necessidade de liderança e coordenação em níveis intermediários.

E

As tecnologias têm impacto no trabalho do administrador, mas são essenciais apenas no nível operacional, para a execução das tarefas do dia a dia.

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4183249 Ano: 2026
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: Legalle
Orgão: Pref. Porto Vitória-PR

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Agente Comunitário de Saúde
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Auxiliar Administrativo
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Inteligência ArtificialConceitos e Fundamentos de IA

O aprimoramento e os marcos de sucesso da Inteligência Artificial (lA) ao longo do tempo impressionaram o mundo, especialmente quando a IA enfrentou grandes testes para seu contínuo desenvolvimento. Diante disso, qual foi o notável feito historico alcançado pelo computador Deep Blue, da IBM, no ano de 1991?

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4183228 Ano: 2026
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: Legalle
Orgão: Pref. Porto Vitória-PR

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Inteligência ArtificialConceitos e Fundamentos de IA

Muitos filmes de ficção científica retratam máquinas que possuem sentimentos. No entanto, quando analisamos os mitos e verdades da Inteligência Artificial (lA) do mundo real hoje, qual é a constatação tecnica sobre a consciência e as emoções da IA?

A

A IA possui sentimentos genuínos caso seja programada em computadores muito modernos.

B

Os sistemas de IA podem processar e simular emoções, mas não têm autoconsciência nem sentimentos verdadeiros, sendo apenas máquinas de correspondência de padrões.

C

A IA é capaz de desenvolver, sozinha, amor e empatia, desde que permaneça conectada à internet.

D

As máquinas adquirem inteligência emocional assim que recebem acesso ao banco de dados de um software.