Questões de Provas - Questões de Concursos - Página 159

Q2457947

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Infraestrutura de TI |

Q2457947 Sistemas Operacionais

O Docker é uma tecnologia de containers bem estabelecida e disseminada no mercado. No Docker, o comando que lista todos os containers que estão rodando é o:

A

docker dir.

B

docker ls.

C

docker inspect.

D

docker ps.

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Q2457946

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Infraestrutura de TI |

Q2457946 Sistemas Operacionais

Observe o comando a seguir.

New-Cluster –Name MyCluster –Node Server1, Server2 – StaticAddress 192.168.1.12

No Windows Server 2022, o comando é utilizado para:

A

criar um cluster de failover com dois nós e atribuir a um endereço IP estático com armazenamento qualificado.

B

configurar um cluster de failover, mas não adiciona armazenamento qualificado a ele.

C

adicionar um cluster de failover que inclui um ou mais discos em pastas compartilhadas que podem ser criadas para usuários.

D

configurar a intensidade do balanceamento de carga em um nível comum do cluster.

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Q2457945

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Infraestrutura de TI |

Q2457945 Segurança da Informação

A característica de servidores de alta disponibilidade que permite alternar perfeita e automaticamente para um sistema de backup confiável em caso de falha do primeiro denomina-se

A

balanceamento de carga.

B

elasticidade.

C

failover.

D

tailoring.

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Q2457944

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Infraestrutura de TI |

Q2457944 Segurança da Informação

A norma ABNT NBR 15247 é uma certificação para garantia de alto nível de proteção de sala-cofre. Dentre os testes previstos pela norma ABNT NBR 15247, está o teste de

A

solo.

B

jatos d’água.

C

invasão.

D

hackeamento.

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Q2457943

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Infraestrutura de TI |

Q2457943 Gerência de Projetos

Dentre os modelos de mudança previstos no PMBOK 7^a edição, tem-se o modelo ADKAR. Dentre suas etapas típicas, está:

A

o planejamento.

B

a formulação.

C

o desejo.

D

a gerência.

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Q2457941

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Infraestrutura de TI |

Q2457941 Redes de Computadores

Linguagens de programação costumam oferecer funcionalidades para acesso a protocolos de rede. Nesse sentido, é possível, por exemplo, desenvolver clientes de e-mail ou peers que se comuniquem utilizando protocolos específicos à escolha do desenvolvedor. Considerando a pilha de protocolos do modelo TCP/IP, o protocolo da camada de transporte que pode ser utilizado para envio de dados sem garantia de entrega é o:

A

TCP.

B

UDP.

C

SMTP.

D

SSH.

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Q2457940

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Infraestrutura de TI |

Q2457940 Governança de TI

O ITIL 4 apregoa sobre as melhores práticas de Gestão de Serviços de Tecnologia da Informação (TI). No ITIL 4, o Gerenciamento de Portfólio é uma:

A

Prática Geral de Gerenciamento.

B

Prática de Gerenciamento Técnico.

C

Prática de Gerenciamento de Serviço.

D

Prática de Implantação de Serviço.

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Q2457939

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Infraestrutura de TI |

Q2457939 Algoritmos e Estrutura de Dados

O algoritmo de escalonamento de processos round-robin é um dos mais tradicionais de sua categoria. Seu funcionamento consiste em ser

A

preemptivo e usar a lógica “primeiro que entra é o primeiro que sai” para acessar o tempo de processamento de CPU.

B

não preemptivo e atribuir tempo de processamento da CPU ao menor processo da fila a ser executada.

C

preemptivo e atribuir um valor uniforme de tempo chamado quantum a todos os processos para rodarem na CPU.

D

não preemptivo e atribuir tempo de processamento da CPU ao processo que possua o menor tempo restante.

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Q2457936

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Infraestrutura de TI |

Q2457936 Arquitetura de Computadores

A conversão entre bases numéricas é uma competência esperada de um profissional de infraestrutura de tecnologia da informação. Nesse sentido, o equivalente em hexadecimal do número decimal 15882 é:

A

EEAA₁₆

B

992A₁₆

C

A0EA₁₆

D

3E0A₁₆

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Q2457935

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457935 Banco de Dados

À medida que as organizações começaram a utilizar múltiplos repositórios ou bancos de dados para armazenar diferentes tipos de informações de negócios, a necessidade de integrar os dados cresceu rapidamente e ETL tornou-se o método padrão utilizado na construção de Data Warehouse (DW). As ferramentas ETL em um Data Warehouse (DW) possuem a função de:

A

definir as regras de negócio para que os filtros sejam aplicados sobre dados heterogêneos.

B

fazer a extração, limpeza e reformatação dos dados, para que estes possam ser carregados no DW.

C

estabelecer regras de filtragem multidimensional dos dados, gerando visões específicas de acordo com as regras de negócio.

D

gerar metadados que poderão alimentar ferramentas de data minning, OLAP e Big Data.

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Q2457934

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457934 Algoritmos e Estrutura de Dados

Ao construir um classificador usando aprendizado de máquina, um analista deve verificar o quão efetivo ele é para a predição, ou seja, estimar sua precisão preditiva, uma vez que o erro é inerente ao processo – deseja-se aprender sobre uma população, mas se tem acesso a uma amostra dela. No caso da classificação, o conjunto de treinamento é utilizado para aprender e um conjunto de testes é utilizado para estimar o erro. Para estimar a precisão preditiva de um classificador a partir de uma amostra de dados não utilizada anteriormente ou não conhecida, podem ser empregadas as seguintes estratégias:

A

leave-p-out, validação cruzada k-fold.

B

matriz de probabilidades, subamostragem aleatória.

C

troca de valores mais frequentes, divisão do conjunto de teste.

D

retirada de dados ausente, tabela de variância.

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Q2457933

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457933 Algoritmos e Estrutura de Dados

Máquinas de vetores de suporte (do inglês, Support Vector Machine - SVM) são algoritmos de aprendizado de máquina que possibilitam a implementação de classificadores. Os modelos implementados a partir desses algoritmos utilizam funções kernel, conferindo como vantagem:

A

ausência da necessidade de pré-processamento.

B

minimização da margem entre as classes.

C

aumento do grau de especialização no aprendizado.

D

capacidade de lidar com dados não lineares.

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Q2457932

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457932 Algoritmos e Estrutura de Dados

Uma Rede Neural Convolucional (do inglês, Convolutional Neural Network - CNN) é um algoritmo de aprendizado de máquina profundo que pode, a partir dos dados de entrada, atribuir importância (pesos e vieses que podem ser aprendidos) a vários aspectos dos dados e, portanto, obter maior diferenciação. São características da arquitetura das redes neurais convolucionais:

A

as camadas de convolução realizam extração de características e as camadas de pooling reduzem a dimensionalidade.

B

as camadas de convolução aplicam dropout para ajustar o formato dos dados para serem processados pelas camadas de pooling.

C

as camadas de pooling são baseadas em word embeddings dinâmicos, sendo adequadas para processar dados textuais.

D

as camadas de pooling realizam o fine-tunning para minimizar a função de perda, que mede a diferença entre as previsões do modelo e os rótulos corretos.

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Q2457930

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457930 Algoritmos e Estrutura de Dados

O LDA (do inglês, Latent Dirichlet Allocation) é um modelo de aprendizado não supervisionado e estatístico utilizado no Processamento de Linguagem Natural (PLN). No processo de treinamento, o modelo LDA gera tópicos, sendo que cada tópico incorpora uma quantidade de palavras. Sob a mesma lógica, o resultado da aplicação do LDA sobre um conjunto de documentos textuais pode ser resumido como:

A

uma lista de tópicos, sendo cada um composto pelas palavras mais relevantes do conjunto de documentos, em termos de frequência de ocorrência.

B

um tópico por documento, sendo cada tópico formado pelas palavras mais frequentes do documento.

C

uma distribuição de probabilidade para cada documento, que indica o pertencimento do mesmo a algum dos tópicos, sendo cada tópico é formado por uma lista de palavras.

D

uma distribuição de probabilidade para cada documento, que indica a pertinência do mesmo a algum dos tópicos e onde cada tópico é formado por uma distribuição de probabilidade das palavras presentes nos documentos.

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Q2457929

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457929 Algoritmos e Estrutura de Dados

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é a área da inteligência artificial que analisa, reconhece e/ou gera textos em linguagens humanas (ou natural). Para processar dados textuais, é necessário primeiramente transformá-los em valores numéricos, sendo utilizados algoritmos do tipo word embeddings, tais como glove, tf-idf, word2vector e bag of words (BOW). São características do algoritmo word2vector:

A

representação das palavras em um espaço vetorial de frequência de ocorrência, sem considerar a ordem que aparecem no texto.

B

criação de um espaço de contagem baseado na relevância dos termos, considerando o contexto.

C

atribuição de valor semântico às palavras de acordo com a posição que elas possuem no corpus textual, representando-as num espaço vetorial.

D

criação de um espaço de contagem a partir da distribuição de frequência de ocorrência das palavras, considerando a ordem de ocorrência no texto.

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Q2457928

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457928 Algoritmos e Estrutura de Dados

Os algoritmos de agrupamento buscam identificar padrões existentes em conjuntos de dados, podendo ser do tipo particionais, hierárquicos ou baseados na otimização da função custo. É um exemplo de agrupamento hierárquico:

A

k-means.

B

análise de componentes principais.

C

aglomerativo.

D

dendrograma.

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Q2457927

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457927 Algoritmos e Estrutura de Dados

A multicolinearidade ocorre quando duas ou mais variáveis independentes encontram-se altamente correlacionadas, causando instabilidade na estimação dos parâmetros e pode comprometer a interpretação dos modelos de regressão. Uma técnica alternativa para lidar com a multicolinearidade é a

A

análise de componentes principais.

B

regressão logística.

C

análise multivariada.

D

função não linear.

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Q2457926

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457926 Algoritmos e Estrutura de Dados

Redes neurais recorrentes (RNNs) são modelos de aprendizado profundo treinados para reconhecer padrões em dados sequenciais (texto, imagens, genomas, caligrafia, palavra falada ou dados de séries numéricas), em que componentes se inter-relacionam com base em regras complexas de semântica e sintaxe. São características das redes neurais recorrentes:

A

ausência de camadas ocultas, o que permite que seu funcionamento seja mais interpretável que as demais topologias.

B

dependência temporal com os dados, uma vez que processam suas próprias saídas como entradas momento após momento.

C

dependência espacial com os dados, uma vez que as entradas são de tamanho fixo.

D

similaridade com a arquitetura feedforward, pelo loop de feedback conectado às suas decisões anteriores, duplicando assim a quantidade de camadas.

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Q2457925

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457925 Algoritmos e Estrutura de Dados

Para implementar inovações no processo de decisão de sentenças judiciais, um analista do TJ-AC decidiu pelo uso da Tradução Automática Neural (do inglês, Neural Machine Translation - NMT) após comparar diferentes técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). As vantagens dessa técnica em relação à Tradução Automática Estatística (do inglês, Statistic Machine Translation - SMT) são:

A

os modelos NMT são mais efetivamente modularizáveis que os SMT e possuem menos parâmetros totais.

B

os parâmetros do modelo NMT são ajustados independentemente, e o processo pode ser escalonado com o aumento da memória disponível.

C

os parâmetros do modelo NMT são ajustados conjuntamente e o processo pode ser paralelizado.

D

os modelos NMT são mais interpretáveis que os modelos SMT e o processo pode ser escalonado com o aumento da memória disponível.

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Q2457924

Ano: 2024 Banca: IV - UFG Órgão: TJ-AC Prova: CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |

Q2457924 Banco de Dados

A ferramenta de projeto utilizada para apoiar a implementação incremental de modelos dimensionais de áreas de negócio distintos compartilhando dimensões padronizadas em um Data Warehouse Corporativo é:

A

Data Lake.

B

Pipeline de dados.

C

Regras de Associação.

D

Matriz de Barramento.

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