Questões de Concurso

É uma plataforma de nuvem pública da Red Hat, concorrente da Amazon Web Services (AWS) e da AZURE da Microsoft.

Trata-se de uma distribuição Linux baseada no Fedora, desenvolvida para ambientes de desenvolvimento e teste.

Corresponde a uma ferramenta de monitoração de rede, utilizada para monitorar o desempenho de servidores e dispositivos de rede.

Utiliza Kubernates como base e fornece recursos adicionais que facilitam o desenvolvimento, a implantação e o gerenciamento de aplicativos em contêineres.

É um sistema operacional de código aberto, desenvolvido para dispositivos móveis e IoT (Internet das Coisas).

dentre os principais objetivos comuns dos movimentos Lean, Agile e Design Thinking estão: mais entrega de valor, cultura de melhoria contínua e desburocratização.

são métricas para o sucesso das inovações em paralelo: adaptação e usabilidade.

alguns dos conceitos mais importantes do Lean, que têm uma forte infl uência na abordagem adaptativa ou ágil: foco na geração de valor para os usuários fi nais; pequenos lotes de trabalho, gestão focada em melhoria contínua e incremental, investimento no desenvolvimento dos colaboradores.

pode-se conceituar ágil como um minset, defi nido por valores, guiado por princípios e manifestado por práticas.

a adoção de abordagens ágeis requer uma mudança de cultura que estabeleça seu foco na produtividade.

Os algoritmos de extração de características Bag of Words (BoW) e TF-IDF são diferentes entre si porque o primeiro conta a quantidade de vezes que uma palavra aparece num texto e o segundo normaliza essa informação utilizando a quantidade de vezes que a palavra aparece no corpus de texto.

O algoritmo de word embeddings Word2Vec depende do princípio da distribuição, em que as palavras que geralmente têm as mesmas palavras vizinhas tendem a ser semanticamente semelhantes e as colocam num vetor de tamanhos fixos que representam semanticamente as palavras vizinhas.

O algoritmo de word embeddings Glove combina estatísticas locais com estatísticas globais fazendo a análise de uma matriz de co-ocorrência palavra-palavra, de forma que se conta a frequência que essa palavra aparece relacionada com algum “contexto” em um grande corpus.

O algoritmo de word embeddings Word2Vec possui duas arquiteturas de construção. A primeira é a CBOW, em que se treina uma rede neural com a tarefa de prever uma palavra dado o contexto e a outra é a Skip-Gram, em que a tarefa da rede neural será dada uma palavra, prever o contexto.

Na matriz de co-ocorrência do algoritmo de word embeddings Glove, ao correlacionar uma palavra p1 com um contexto c1, se a palavra p1 possui correlação alta com c1, o valor será mais alto do que o contrário; essa correlação poderá ser utilizada para calcular correlações entre quaisquer palavras do corpus de texto e esse contexto.

Não é necessário impor um limite máximo no número de tarefas em uma única coluna.

Pode-se ter, no máximo, três colunas no Kanban: tarefas a fazer, tarefas sendo feitas e tarefas completas.

É difícil visualizar e encontrar gargalos com o uso do Kanban.

O Kanban é de simples implementação e, diferentemente do Scrum, não requer papéis específicos para o time de desenvolvimento.

O Kanban valoriza a privacidade e, portanto, transparência não é um dos valores do Kanban.