Programação Orientada a Objetos - POO (ou Object Oriented Programming OOP), é uma maneira de organizar código em um conjunto as seções com dados e comportamentos relacionados. Destaca-se que o Python é uma linguagem de programação interpretada, interativa e orientada a objetos.
Dos benefícios de utilizar Python na aplicação na Engenharia de Dados, podem ser identificados: Reutilização de código; Modularidade; Abstração; Flexibilidade; Segurança; e, Maior produtividade.

Abaixo aponte a descrição que representa os benefícios de utilizar Python na aplicação na Engenharia de Dados, com fundamento nos princípios de orientação a objetos é

Abstração em Programação Orientada a Objetos – POO (ou ObjectOriented Programming, OOP) corresponde a uma visão ou representação de uma entidade que inclui apenas os atributos mais significativos.
Com relação à JAVA e a OOP, assinale (V) para a afirmativa verdadeira e (F) para a falsa.

( ) O Java emprega uma adesão consistente aos princípios orientados a objetos, tendo a abstração como supressão intencional, ou ocultação, de alguns detalhes de um processo ou artefato, focando nas características e comportamentos essenciais de um objeto do mundo real.
( ) Java não permite classes sem pais, pois a herança é mandatória e centralizada, e usa dynamic binding (Ligação Dinâmica ou Tardia) como comportamento padrão para métodos de instância em Java para vincular chamadas de método às definições de métodos, que corresponde ao Polimorfismo (de inclusão ou sobreposição).
( ) Java usa interfaces para fornecer uma forma de suporte à herança múltipla, que não possui todas as desvantagens da herança múltipla real.

As afirmativas são, respectivamente,

Com relação aos diversos modelos de ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC), assinale (V) para a afirmativa verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Os modelos espiral e cascata são os mais adequados para grandes projetos de desenvolvimento de software, pois priorizam análise de riscos.
( ) Nos modelos iterativo, cascata e ágil são avaliados continuamente os requisitos com objetivo de responder rapidamente às alterações, contudo a dependência exagerada do feedback de clientes pode levar a alterações excessivas no escopo ou ao encerramento prematuro do projeto.
( ) Os modelos iterativo, espiral e ágil tem repetição de ciclos, sendo bem identificado que no modelo ágil a repetição de ciclos pode levar à alteração do escopo e a subestimação de recursos.

As afirmativas são, respectivamente,

A Engenharia de Software ES (ou Software Engineering, SE) tem o Software Engineering Body of Knowledge (SWEBOK), publicado pelo IEEE Computer Society, como um importante guia para definição de suas áreas de conhecimento. A versão SWEBOK v4.0 foi atualizada em 25/09/2025.

Na área de Software Testing o conceito-chave de escalabilidade, está ligada à

A metodologia ágil é uma abordagem de desenvolvimento de software que usa uma abordagem iterativa que evolui de forma rápida e eficaz para responder às necessidades do cliente.

A mentalidade ágil tem quatro princípios básicos que estabelecem as práticas ágeis, que são:

Uma empresa de desenvolvimento de software que atende clientes do setor financeiro está enfrentando dificuldades para cumprir prazos e manter a previsibilidade das entregas, devido a mudanças frequentes nos requisitos e ao acúmulo de demandas simultâneas. Para aumentar a transparência do trabalho, melhorar o fluxo de atividades e elevar a produtividade das equipes, a gerência decidiu adotar metodologias ágeis. Nesse cenário, surgem discussões internas sobre a aplicação do Scrum e do Kanban.

Assinale a opção correta sobre as metodologias ágeis Scrum e Kanban.

Sebastião necessita criar aplicações Web com Python para a ALEGO.

O framework para desenvolver de aplicações web completas que incluam mapeamento objeto-relacional (ORM), roteamento de URLs e um sistema de templates se denomina

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A estrutura utilizada na variável dados_ficticios para armazenar os dados que são tratados pelo programa é conhecido como

O algoritmo k-Nearest Neighbors (KNN) baseia-se fundamentalmente em calcular a distância entre o novo ponto e todos os pontos de dados do conjunto de treinamento. As medidas de distância do KNN definem quão “próximos” ou “semelhantes” dois pontos são no espaço de recursos. Analise a fórmula da distância de Minkowski



Com relação a derivação da fórmula da distância de Minkowski, analise as afirmativas a seguir.

I. Se P = 2, a fórmula calculará a distância Euclidiana.
II. Se P = 1, a fórmula calculará a distância de Manhattan.
III. Se P = 0, a fórmula calculará a distância Hamming.

Está correto o que se afirma em