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FGV - 2024 - TCE-GO - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação
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Q2524560

Segurança da Informação Autenticação ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TCE-GO Prova: FGV - 2024 - TCE-GO - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q2524560 Segurança da Informação

Indique a opção que descreve corretamente a autenticação em múltiplos fatores.

Alternativas

Determinar as permissões de acesso dos usuários baseadas em seus papéis dentro da organização.

Registrar todas as tentativas de acesso ao sistema para revisão futura pela equipe de segurança.

Minimizar o risco de acesso não autorizado ao exigir que os usuários forneçam múltiplas formas de verificação de identidade.

Definir claramente as permissões de acesso para diferentes grupos de usuários, como desenvolvedores e gerentes de projeto.

Permitir que a equipe de segurança monitore e revise as atividades de acesso dos usuários regularmente.

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Q2524561

Algoritmos e Estrutura de Dados Algoritmos ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TCE-GO Prova: FGV - 2024 - TCE-GO - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q2524561 Algoritmos e Estrutura de Dados

O algoritmo Naive Bayes é amplamente utilizado em problemas de classificação, especialmente em aplicações de processamento de linguagem natural e análise de texto.

O princípio fundamental do algoritmo Naive Bayes

Alternativas

baseia-se na técnica de clustering para agrupar instâncias semelhantes.

calcula a média ponderada dos atributos para determinar a classe de um exemplo.

considera a independência condicional entre os atributos dos dados.

utiliza redes neurais profundas para modelar relações complexas entre os atributos.

utiliza uma abordagem de força bruta para encontrar a solução ótima de classificação.

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Q2524562

Programação Linguagens de programação , Python ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TCE-GO Prova: FGV - 2024 - TCE-GO - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q2524562 Programação

Algumas importantes bibliotecas de programação em Python desempenham papel crucial no desenvolvimento de soluções eficientes para uma variedade de problemas em Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina.
O objetivo principal da biblioteca Pandas no contexto da ciência de dados e análise de dados é

Alternativas

facilitar a manipulação e análise de dados estruturados pela disponibilização de opções de estruturas de dados.

fornecer ferramentas para processamento de linguagem natural e textos.

oferecer uma interface de alto nível para construção e treinamento de modelos de redes neurais.

prover funcionalidades para manipulação de datas e horas de forma eficiente.

realizar cálculos numéricos eficientes e manipulação de arrays multidimensionais.

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Q2524563

Banco de Dados ETL (Extract Transform Load) ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TCE-GO Prova: FGV - 2024 - TCE-GO - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q2524563 Banco de Dados

A integração de dados desempenha um papel crucial na gestão da informação em organizações. No contexto dos processos de ETL (Extract, Transform, Load), cada etapa desempenha funções específicas.
Assinale a opção que descreve corretamente o processo de Transformação (T) no ETL.

Alternativas

Etapa em que os dados são carregados em um data warehouse para armazenamento.

Fase em que os dados são extraídos de diferentes fontes de dados.

Momento em que os dados são preparados para serem apresentados aos usuários finais.

Parte do processo em que os dados são indexados espacialmente para otimizar consultas futuras.

Passo no qual os dados são limpos, filtrados, agregados ou modificados de acordo com os requisitos de negócios.

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Q2524564

Banco de Dados Banco de Dados ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TCE-GO Prova: FGV - 2024 - TCE-GO - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q2524564 Banco de Dados

Os modelos de aprendizado de máquina desempenham um papel fundamental na análise e interpretação de dados em uma variedade de domínios.
Uma característica dos modelos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados é que modelos supervisionados

Alternativas

exploram a detecção de outliers, enquanto modelos não supervisionados usam dados representados em formatos como XML ou JSON para treinamento..

geralmente têm menos tendência ao overfitting do que modelos não supervisionados.

requerem dados rotulados para treinamento, enquanto modelos não supervisionados podem funcionar com dados não rotulados.

são mais adequados para tarefas de análise exploratória de dados, enquanto modelos não supervisionados são mais adequados para previsão de séries temporais.

são usados apenas para classificação, enquanto modelos não supervisionados são usados apenas para agrupamento.

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86: C

87: C

88: A

89: E

90: C

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