Questões CGU 2022 para Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação

Q1891194

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: CGU Prova: FGV - 2022 - CGU - Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação |

Q1891194 Sistemas Operacionais

Dois colegas de um time de ciência de dados discutem o novo projeto do time: avaliar um grupo de unidades de negócio e tentar, através de algumas características compartilhadas, separá-las em grupos. O objetivo é migrar de um cenário em que são elaborados contratos individuais para um cenário em que possam ser elaborados contratos por grupo. Alice acha que deve ser usado um método supervisionado. Ela escolhe o K-means Clustering e propõe ajustar os hiperparâmetros C e sigma para alcançar um resultado adequado. Bob prefere métodos não supervisionados, já que a base de dados não possui rótulos, e está em dúvida entre utilizar Naive Bayes (em razão de a base de dados ser pequena) ou Decision Trees (por talvez ser necessário ter um modelo explicável).
Analisando as posições de Alice e Bob sobre esse projeto, pode-se afirmar que:

A

Alice e Bob estão corretos. Entretanto, não é possível realizar uma análise prévia dos algoritmos – avaliam-se apenas modelos e suas métricas de desempenho;

B

Alice e Bob estão errados. K-means Clustering é um método não supervisionado e não possui os parâmetros C e sigma. Naive Bayes e Decision Trees são métodos supervisionados;

C

Alice está correta, mas a sugestão de Bob de utilizar Naive Bayes é fraca, pois esse algoritmo não apresenta bom desempenho com pequenos conjuntos de dados;

D

Bob está correto e Alice está errada. K-means Clustering é um algoritmo não supervisionado;

E

Bob está errado e Alice está correta. Modelos baseados em Decision Trees não são explicáveis.

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Q1891195

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: CGU Prova: FGV - 2022 - CGU - Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação |

Q1891195 Governança de TI

Considere uma matriz de confusão de um modelo de classificação binária de relatórios financeiros. O modelo classifica os relatórios em fraudulentos ou não fraudulentos. Se essa matriz apresenta 200 verdadeiros positivos, 100 verdadeiros negativos, 40 erros do “tipo 1” e 20 erros do “tipo 2”, podem-se calcular as métricas de desempenho aproximadas como:

A

Precision = 0.71. Recall = 0.83;

B

Precision = 0.83. Recall = 0.71;

C

Precision = 0.83. Recall = 0.90;

D

Precision = 0.90. Recall = 0.71;

E

Precision = 0.90. Recall = 0.83.

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Q1891196

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: CGU Prova: FGV - 2022 - CGU - Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação |

Q1891196 Banco de Dados

Uma organização deseja implementar um pipeline de dados e está avaliando a opção mais adequada para o seu contexto de operação. Em torno de 40% dos dados consumidos pela organização se encontram em planilhas eletrônicas que contêm dados sensíveis, produzidas semanalmente por suas unidades de negócio. Os outros 60% dos dados se encontram em alguns bancos de dados relacionais de sistemas de produção da organização. O tamanho da base é de moderado a pequeno, mas existe a necessidade de conformidade com normas de privacidade e confidencialidade dos dados. O objetivo do pipeline é fornecer insumos para um departamento que realiza análises de dados com métodos não supervisionados de aprendizagem de máquina para elaborar relatórios periódicos mensais. A organização está avaliando a construção de um Armazém de Dados (ETL) ou de um Lago de Dados (ELT).
A proposta de modelo adequada e corretamente justificada é

A

Armazém de Dados. Ambos os modelos são adequados, mas Lago de Dados tem maior latência até a carga (L) e custo maior;

B

Armazém de Dados. Esse modelo possui menor latência até a carga (L) e, ao contrário do Lago de Dados, opera de forma eficiente com dados relacionais;

C

Armazém de Dados. O processo ETL é mais adequado para o tratamento dos dados sensíveis e os casos de uso são bem conhecidos;

D

Lago de Dados. Esse modelo possui menor latência até a carga (L) e permite a extração (E) de dados semiestruturados e não estruturados;

E

Lago de Dados. Esse modelo não necessita de hardware especializado e, ao contrário do Armazém de Dados, possibilita tarefas de aprendizado de máquina.

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Q1891197

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: CGU Prova: FGV - 2022 - CGU - Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação |

Q1891197 Banco de Dados

Um time de ciência de dados utilizou um modelo linear para resolver uma tarefa de análise de dados financeiros provenientes de diferentes unidades de uma organização. Um membro do time, que não participou da modelagem, testa o modelo e verifica que ele apresenta um péssimo resultado. Preocupado, ele busca os resultados apresentados no treino e pode concluir que ocorreu:

A

underfitting, se o resultado do treino foi ótimo. Uma possível solução é a utilização de um modelo mais complexo e a redução do tempo de treinamento;

B

underfitting, se o resultado do treino também foi péssimo. Uma possível solução é a utilização de um modelo menos complexo e métodos de validação cruzada;

C

overfitting, se o resultado do treino também foi péssimo. Uma possível solução é a utilização de técnicas de regularização e métodos de validação cruzada;

D

overfitting, se o resultado do treino foi ótimo. Uma possível solução é a utilização de um modelo menos complexo e métodos de validação cruzada;

E

overfitting, se o resultado do treino foi ótimo. Uma possível solução é a utilização de um modelo mais complexo e o aumento do tempo de treinamento

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Q1891198

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: CGU Prova: FGV - 2022 - CGU - Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação |

Q1891198 Programação

Analise o código Python a seguir.
x = lambda a, b: a + [a[-1] + a[-2] + b] y=[-1,0] for i in range(7): y = x(y, i) print (y)
O resultado produzido pela execução desse código na IDLE Shell 3.9.9 é:

A

[-1, 0, -1, -1, -2, -3, -5, -8, -13]

B

[0, -1, 4, 9, 18, 33, 51, 84]

C

[-1, 0, -1, -2, -3, -5, -8, -13, -21]

D

[-1, 0, -1, 0, 1, 4, 9, 18, 33]

E

[-1, 0, -1, 4, 9, 18, 33, 51]

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Q1891199

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: CGU Prova: FGV - 2022 - CGU - Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação |

Q1891199 Engenharia de Software

Considere as sentenças a seguir. A = “Eu gostei do livro, apesar do livro ser longo”; B = “Esse livro é muito legal”; C = “Eu não gostei do livro, não gosto muito desse autor”. Vamos considerar a seguinte classificação sobre o sentido das sentenças acima: A – positiva; B – positiva; C – negativa. Para calcular as probabilidades de uma sentença ser positiva e de uma determinada palavra aparecer na sentença, dado que a sentença é positiva, em Aprendizado de Máquinas, pode-se usar o Naive Bayes. Com a utilização dessa técnica, e com base nos dados das três sentenças acima, os valores das estimativas de máxima verossimilhança de P(positiva) e P(livro|positiva) são, respectivamente:

A

1/3 e 1/2;

B

1/3 e 3/14;

C

2/3 e 3/14;

D

2/3 e 1/2;

E

2/3 e 2/3.

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Q1891200

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: CGU Prova: FGV - 2022 - CGU - Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação |

Q1891200 Governança de TI

Como parte de um esforço para melhorar a produtividade, uma empresa vem medindo o tempo gasto em cada tarefa do seu principal processo produtivo. Uma das tarefas, que envolve carregar material em uma máquina, ocorre uma vez por dia e teve os seguintes tempos medidos na semana anterior, em minutos:
Seg Ter Qua Qui Sex 80 76 85 68 56
Considerando um modelo de regressão linear ajustado para perda mínima, usando as medições da semana anterior, o valor residual com relação ao modelo, para o tempo de 70 minutos medido na quinta-feira da semana atual é, em minutos:

A

-3;

B

-2;

C

1;

D

2;

E

3.

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Q1891201

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: CGU Prova: FGV - 2022 - CGU - Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação |

Q1891201 Engenharia de Software

Durante a elaboração de um sistema de busca de informações biomédicas, foi construído um modelo de linguagem vetorial não contextual para estimar relações de similaridade semântica necessárias para comparação entre queries e documentos. Entretanto, verificou-se nos testes iniciais que o desempenho do modelo ficou insatisfatório, devido a muitos termos técnicos presentes nos documentos testados, que não haviam sido incorporados ao modelo. Para aliviar esse problema, uma tarefa de processamento do texto e seu estágio correspondente no processamento de linguagem natural que poderiam ser aplicados na construção do modelo são, respectivamente:

A

Word embedding; Análise léxica;

B

Lematização; Análise sintática;

C

Decomposição morfológica; Análise léxica;

D

Word embedding; Análise semântica;

E

Decomposição morfológica; Análise sintática.

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Q1891202

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: CGU Prova: FGV - 2022 - CGU - Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação |

Q1891202 Engenharia de Software

Sistemas de Controle de Versão (SCV), tais como o Mercurial, o GIT e o SVN, são ferramentas indispensáveis para apoiar as melhores práticas de desenvolvimento de sistemas. Os SCVs atualmente disponíveis possuem grande flexibilidade para se adaptar ao fluxo de trabalho de um time e suas práticas de desenvolvimento. No GIT, essa customização do fluxo de trabalho para um time ou projeto é comum, e muitos desses fluxos de trabalho utilizam uma abordagem conhecida como ramificação de recurso (Feature Branch). Uma possível limitação dessa abordagem seria o(a):

A

diminuição da velocidade de desenvolvimento. A necessidade de utilização de rebase quando uma funcionalidade é finalizada aumenta a complexidade do desenvolvimento;

B

indisponibilidade de dados de auditoria. Existe perda parcial do histórico do repositório quando é realizado o merge de um ramo (Branch);

C

impacto na integração contínua. Se o ciclo de entrega de funcionalidade de um time é longo, aumentam os riscos e desafios dos merges e integrações;

D

menor qualidade funcional. O novo fluxo de trabalho dificulta a elaboração de testes de aceitação em função da separação de funcionalidades em diferentes ramos (Branches);

E

menor qualidade do código. O novo fluxo de trabalho dificulta a execução de revisão de código (Code Review) pela imposição de pull requests e merge reviews.

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Q1891203

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: CGU Prova: FGV - 2022 - CGU - Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação |

Q1891203 Segurança da Informação

Considere um cenário típico de exposição de dados sensíveis: uma organização acredita estar segura ao utilizar a criptografia automática do seu banco de dados para encriptar dados financeiros sigilosos dos seus usuários, mas esquece que permite que esses dados sejam automaticamente decriptados nas operações de consulta. Um time de desenvolvedores sem experiência em desenvolvimento seguro trabalha em uma aplicação que acessa essa base de dados. Ao longo do desenvolvimento da aplicação, um tipo comum de vulnerabilidade é inserido em muitas das consultas realizadas, como no seguinte trecho:
String consultaHTTP = "SELECT \* FROM extratos WHERE id_cliente='" + request.getParameter("id") + "'";

Para mitigar o impacto dos riscos criados por esse tipo de vulnerabilidade, é possível utilizar:

A

protocolos como FTP ou SMTP para o transporte dos dados sensíveis da aplicação;

B

funções criptográficas fortes, como MD5 e SHA1, no mecanismo automático do banco de dados;

C

frameworks ORM como o Hibernate e linguagens de consulta como a HQL (Hibernate Query Language);

D

apenas dados fornecidos por usuários autenticados no processamento de consultas;

E

cláusulas como LIMIT nas consultas para restringir os resultados retornados.

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Q1891204

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: CGU Prova: FGV - 2022 - CGU - Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação |

Q1891204 Programação

Observe o código a seguir.

Imagem associada para resolução da questão

Para adicionar ao botão o comportamento de remover apenas os elementos-filhos e o conteúdo do elemento div, pode-se utilizar o seguinte trecho de código no elemento script:

A

$(document).ready(function(){

$("button").click(function(){

$("div").empty();

});

B

$(document).ready(function(){

$("button").click(

$("div").clear());

});

C

$(document).ready(function(){

$("Remover").click(function(){

$("div").removeContent();

});

D

$(document).ready(function(){

$("button").click(function(){

$("div").remove());

});

E

$(document).ready(function(){

$("Remover").click(

$("div").empty(“p”));

});

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Q1891205

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: CGU Prova: FGV - 2022 - CGU - Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação |

Q1891205 Engenharia de Software

Considere o desenvolvimento de uma aplicação de tratamento de dados sensíveis. O time tem experiência com desenvolvimento seguro e elabora uma lista de verificação com foco em segurança para ser utilizada na revisão de código manual que ocorre antes de um commit. Essa lista de verificação trata exclusivamente da aplicação de boas práticas de validação dos dados de entrada das unidades do sistema.

Deveria fazer parte dessa lista verificar se:

A

todo acesso ao banco utiliza credenciais seguras;

B

todos os dados são validados após redirecionamentos;

C

todos os dados provenientes de usuários são validados após o processamento;

D

toda operação de registro (logging) é realizada por aplicações de terceiros (Third Party Applications);

E

apenas falhas de validação de autenticação e autorização causam rejeição completa dos dados de entrada.

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Q1891206

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: CGU Prova: FGV - 2022 - CGU - Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação |

Q1891206 Programação

Considere o desenvolvimento de uma aplicação em um contexto de programação concorrente, em que é esperada a execução simultânea de múltiplas tarefas computacionais. O time utiliza a linguagem de programação JAVA e o framework ORM Hibernate no projeto. Para obter um objeto do tipo SessionFactory, o time decide utilizar o arquivo de configuração e as seguintes classes:
org.hibernate.cfg.Configuration, org.hibernate.service.ServiceRegistry e org.hibernate.service.ServiceRegistryBuilder.
No início do desenvolvimento da primeira funcionalidade com linhas de execução paralelas (Threads), o time discute se é seguro compartilhar o objeto do tipo SessionFactory. Um dos desenvolvedores afirma que é seguro.
O time concluiu acertadamente que esse desenvolvedor está:

A

errado, pois a classe SessionFactoryImpl implementa a interface Referenceable;

B

errado, pois a classe SessionFactoryImpl não é thread-safe;

C

errado, pois a classe SessionFactoryImplementor não é thread-safe;

D

correto, pois o objeto do tipo SessionFactory é imutável e seu estado interno contém os metadados ORM;

E

correto, pois a classe SessionFactoryImplementor implementa a interface ConcurrentHashMap.

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Q1891207

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: CGU Prova: FGV - 2022 - CGU - Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação |

Q1891207 Programação

Observe o trecho de código a seguir.

Imagem associada para resolução da questão

A saída produzida pela execução do código é:

A

Erro de compilação na linha 5

B

Segunda

C

Segunda !

D

Segunda !!

E

Segunda !!!

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Q1891208

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: CGU Prova: FGV - 2022 - CGU - Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação |

Q1891208 Engenharia de Software

De acordo com o Guia do Scrum, a "Meta da Sprint é o único objetivo da Sprint. Embora a Meta da Sprint seja um compromisso dos Developers, esta fornece flexibilidade em termos do trabalho exato necessário para alcançá-la". A Meta da Sprint é elaborada:

A

pelo Product Owner, e deve ser finalizada antes da Sprint Planning, para que seja apresentada e negociada com o Scrum Team;

B

por todo o Scrum Team na Sprint Planning, e deve ser finalizada até o final do evento;

C

em conjunto pelo Product Owner e os Developers, e deve ser finalizada até o início do primeiro Daily Scrum;

D

em conjunto pelo Product Owner e os Developers, e deve ser finalizada até o final da Sprint;

E

pelos Developers na Sprint Planning, e deve ser finalizada até o final do evento.

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Q1891209

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: CGU Prova: FGV - 2022 - CGU - Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação |

Q1891209 Engenharia de Software

Uma categoria de testes comumente utilizada é a de Testes Baseados em Experiência (Experience-based Testing). Nas técnicas dessa categoria, fatores como o histórico de funcionamento da aplicação e erros comuns de utilização das tecnologias empregadas – derivados do conhecimento do testador – são utilizados para antecipar a ocorrência de erros, defeitos e falhas. Testes baseados em experiência não costumam ser empregados como abordagem principal em cenários de alto risco, em função da variabilidade de sua eficiência e cobertura. Considerando um projeto em que o time de desenvolvimento não possua experiência com a tecnologia e o domínio da aplicação, a técnica recomendada para o portfólio de testes desse time é:

A

Teste de Caso de Uso (Use Case Testing);

B

Teste de Hipótese (Statistical Hypothesis Testing);

C

Previsão de Erros (Error Guessing);

D

Teste Exploratório (Exploratory Testing);

E

Teste Baseado em Listas de Verificação (Checklist-based Testing).

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Q1891210

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: CGU Prova: FGV - 2022 - CGU - Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação |

Q1891210 Banco de Dados

No âmbito do PostgreSQL 12, considere o comando a seguir.

CREATE SEQUENCE TESTE

Ao objeto TESTE, assim criado, aplicam-se as seguintes funções nativas:

A

before, after;

B

commit, abort;

C

currval, nextval;

D

low, high;

E

next, last.

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Q1891211

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: CGU Prova: FGV - 2022 - CGU - Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação |

Q1891211 Banco de Dados

No contexto do SQL Server 2019, considere o script SQL a seguir.
create table XPTO ( C1 int identity, C2 varchar(16)) insert into XPTO (C2) values ('A') insert into XPTO (C2) values ('B') insert into XPTO (C2) values ('C') truncate table XPTO insert into XPTO (C2) values ('D') insert into XPTO (C2) values ('E') delete from XPTO truncate table XPTO insert into XPTO (C2) values ('F') truncate table XPTO
Após a execução desse script, o resultado exibido pelo comando select max(C1) from XPTO é:

A

0

B

NULL

C

1

D

3

E

6

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Q1891212

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: CGU Prova: FGV - 2022 - CGU - Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação |

Q1891212 Banco de Dados

Sobre o MongoDB v5.0, considere as afirmativas a seguir.
I. Todos os documentos de uma coleção (collection) devem possuir o mesmo número de campos (fields).
II. Um campo presente em diferentes documentos de uma collection pode ter diferentes tipos de dados ao longo dos documentos.
III. MongoDB oferece a capacidade de validar esquemas durante operações de inserção (insertion) e atualização (update). Está correto o que se afirma em:

A

somente I;

B

somente III;

C

somente I e II;

D

somente II e III;

E

I, II e III.

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Q1891213

Ano: 2022 Banca: FGV Órgão: CGU Prova: FGV - 2022 - CGU - Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação |

Q1891213 Banco de Dados

Joana trabalha com extração e consolidação de dados e precisa ter acesso aos metadados de um banco de dados SQL Server para compreender melhor o modelo e as estruturas utilizadas. Para começar, Joana resolveu criar uma consulta SQL que produza uma lista das tabelas, com as respectivas colunas com seus tipos de dados e outras propriedades. O comando que Joana deve usar é:

A

select s1.name tabela, s2.name coluna,

s3.name tipo, s2.iscomputed, s2.isnullable

from sysobjects s1, syscolumns s2, systypes s3

where s1.xtype='T'

and s1.xid=s2.xid and s2.xtype=s3.xtype

and s2.xusertype=s3.xusertype

order by s1.name, s2.name

B

select s1.name tabela, s2.name coluna,

s3.name tipo, s2.iscomputed, s2.isnullable

from systables s1, syscolumns s2, systypes s3

where s1.xcode=s2.xcode and s2.xtype=s3.xtype

and s2.xusertype=s3.xusertype

order by s1.name, s2.name

C

select s1.name tabela, s2.name coluna,

s3.name tipo, s3.iscomputed, s3.isnullable

from systables s1, syscolumns s2, systypes s3

where s1.tableid=s2.tableid and s2.xtype=s3.xtype

and s2.xusertype=s3.xusertype

order by s1.name, s2.name

D

select s1.name tabela, s2.name coluna,

s3.name tipo, s2.iscomputed, s2.isnullable

from sysobjects s1, syscolumns s2, systypes s3

where s1.xtype='U'

and s1.id=s2.id and s2.xtype=s3.xtype

and s2.xusertype=s3.xusertype

order by s1.name, s2.name

E

select s1.name tabela, s2.name coluna,

s3.name tipo, s2.iscomputed, s2.isnullable

from systables s1, syscolumns s2, sysobjects s3

where s1.xid=s2.xid and s2.xtype=s3.xtype

and s2.xusertype=s3.xusertype

order by s1.name, s2.name

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Questões de Concurso Público CGU 2022 para Auditor Federal de Finanças e Controle - Tecnologia da Informação

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