Questões de Concurso Comentadas para analista de tecnologia da informação - desenvolvimento de sistemas

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Q1866312 Matemática

A média e a mediana de 5 números reais são, respectivamente, 17 e 23.


A diferença entre o maior e o menor desses 5 números é, no mínimo, igual a:

Alternativas
Q1866311 Matemática

Considere a sequência dos 120 anagramas da palavra BANCO escritos em ordem alfabética.


O anagrama CANBO ocupa a posição de número:

Alternativas
Q1866310 Matemática

Alda tem 222 bolinhas numeradas, cada uma com um número inteiro positivo diferente. Há 87 bolinhas com números pares e as demais têm números ímpares. Alda, então, forma 111 grupinhos com duas bolinhas cada um. Há exatamente 37 grupinhos em que as duas bolinhas têm números ímpares.


O número de grupinhos que tem duas bolinhas com números pares é:

Alternativas
Q1866309 Matemática

Considere como verdadeiras as sentenças a seguir.


• Se Priscila é paulista, então Joel é capixaba. 

• Se Gabriela não é carioca, então Joel não é capixaba. 

• Se Gabriela é carioca, então Priscila não é paulista.


É correto deduzir que:

Alternativas
Q1866308 Matemática

Em uma empresa há funcionários homens e mulheres, alguns com curso superior, outros não. Sabe-se que:


• 65% dos funcionários são homens;

• entre os funcionários sem curso superior, dois terços são homens;

• um quinto das mulheres têm curso superior.


Nessa empresa, a porcentagem de homens com curso superior é: 

Alternativas
Q1866304 Matemática

Em nosso país, as áreas de terrenos são medidas com unidades diversas, como, por exemplo, o hectare que corresponde a 10.000 m2 ; o alqueire paulista, a 24.000 m2 ; e o alqueire do Norte, a 27.000 m2 .


Um terreno de 17 alqueires do Norte excede um de 18 alqueires paulistas em:

Alternativas
Q1866302 Conhecimentos Bancários

O Sistema Financeiro Nacional possui órgãos normativos, entidades supervisoras e operadores.


Os órgãos normativos, além do Conselho Nacional de Seguros Privados (CNSP), incluem: 

Alternativas
Q1866298 Conhecimentos Bancários

O Comitê de Política Monetária (Copom) do Banco Central do Brasil tem por principais objetivos: i) estabelecer as diretrizes da política monetária; e ii) definir a meta da taxa de juros básica no Brasil e seu eventual viés.


Para a consecução do objetivo ii), dada a decisão do Copom, o Banco Central do Brasil:

Alternativas
Q1866291 Português

Quando um ato comunicativo não se realiza de forma adequada, isso pode ser explicado por problemas de um dos fatores presentes nesse ato. Observe o caso a seguir.

Roberto chegou atrasado ao cinema e não pôde compreender por que a heroína do filme recusou a casar-se com o campeão mundial de skate.


Aponte a razão da falha na comunicação:

Alternativas
Q1866290 Português
Todas as frases abaixo têm por tema a economia; a frase que mostra simultaneamente uma visão negativa da economia e a utilização de vocábulos do campo lexical da economia é: 
Alternativas
Q1866289 Português
Todas as frases abaixo mostram a presença da conjunção OU; aquela frase em que ela tem valor de adição é:
Alternativas
Q1855674 Inglês
Taking into account the following text, judge the subsequent item.

Perspectives on modern data analytics

By Eric Knorr - Editor in Chief, CIO | APR 12, 2021 3:00 AM PDT

Some things don't change, even during a pandemic. Consistent with previous years, in CIO’s 2021 State of the CIO survey, a plurality of the 1,062 IT leaders surveyed chose “data/business analytics” as the No.1 tech initiative expected to drive IT investment.
Unfortunately, analytics initiatives seldom do nearly as well when it comes to stakeholder satisfaction.
Last year, CIO contributor Mary K. Pratt offered an excellent analysis of why data analytics initiatives still fail, including poor-quality or siloed data, vague rather than targeted business objectives, and clunky one-size-fits-all feature sets. But a number of fresh approaches and technologies are making these pratfalls less likely.
(...)
New technology invariably incurs new risks. No advancement has had more momentous impact on analytics than machine learning – from automating data prep to detecting meaningful patterns in data – but it also adds an unforeseen hazard. As CSO Senior Writer Lucian Constantin explains in "How data poisoning attacks corrupt machine learning models," deliberately skewed data injected by malicious hackers can tilt models toward some nefarious goal. The result could be, say, manipulated product recommendations, or even the ability for hackers to infer confidential underlying data.
(...)
In the end, the secret to successful analytics is not in choosing and implementing the perfect technology, but in cultivating a broad understanding that pervasive analytics yields better decisions and superior outcomes. Usually, you can iron out technology kinks or requirements misunderstandings. But if you can't change the mindset, few will use the beautiful analytics machine you just built.

Disponível em: https://www.cio.com/article/3614692/5-perspectiveson-modern-data-analytics.html.
Acesso em: 15 out. 2021. 
The adjective “pervasive” in pervasive analytics could be replaced by the adjective “extensive” without a change in meaning in the aforementioned context.
Alternativas
Q1855673 Inglês
Taking into account the following text, judge the subsequent item.

Perspectives on modern data analytics

By Eric Knorr - Editor in Chief, CIO | APR 12, 2021 3:00 AM PDT

Some things don't change, even during a pandemic. Consistent with previous years, in CIO’s 2021 State of the CIO survey, a plurality of the 1,062 IT leaders surveyed chose “data/business analytics” as the No.1 tech initiative expected to drive IT investment.
Unfortunately, analytics initiatives seldom do nearly as well when it comes to stakeholder satisfaction.
Last year, CIO contributor Mary K. Pratt offered an excellent analysis of why data analytics initiatives still fail, including poor-quality or siloed data, vague rather than targeted business objectives, and clunky one-size-fits-all feature sets. But a number of fresh approaches and technologies are making these pratfalls less likely.
(...)
New technology invariably incurs new risks. No advancement has had more momentous impact on analytics than machine learning – from automating data prep to detecting meaningful patterns in data – but it also adds an unforeseen hazard. As CSO Senior Writer Lucian Constantin explains in "How data poisoning attacks corrupt machine learning models," deliberately skewed data injected by malicious hackers can tilt models toward some nefarious goal. The result could be, say, manipulated product recommendations, or even the ability for hackers to infer confidential underlying data.
(...)
In the end, the secret to successful analytics is not in choosing and implementing the perfect technology, but in cultivating a broad understanding that pervasive analytics yields better decisions and superior outcomes. Usually, you can iron out technology kinks or requirements misunderstandings. But if you can't change the mindset, few will use the beautiful analytics machine you just built.

Disponível em: https://www.cio.com/article/3614692/5-perspectiveson-modern-data-analytics.html.
Acesso em: 15 out. 2021. 
The advancements on machine learning have always been preventing hackers from inferring confidential data or manipulating product recommendations when it comes to business analytics.
Alternativas
Q1855672 Inglês
Taking into account the following text, judge the subsequent item.

Perspectives on modern data analytics

By Eric Knorr - Editor in Chief, CIO | APR 12, 2021 3:00 AM PDT

Some things don't change, even during a pandemic. Consistent with previous years, in CIO’s 2021 State of the CIO survey, a plurality of the 1,062 IT leaders surveyed chose “data/business analytics” as the No.1 tech initiative expected to drive IT investment.
Unfortunately, analytics initiatives seldom do nearly as well when it comes to stakeholder satisfaction.
Last year, CIO contributor Mary K. Pratt offered an excellent analysis of why data analytics initiatives still fail, including poor-quality or siloed data, vague rather than targeted business objectives, and clunky one-size-fits-all feature sets. But a number of fresh approaches and technologies are making these pratfalls less likely.
(...)
New technology invariably incurs new risks. No advancement has had more momentous impact on analytics than machine learning – from automating data prep to detecting meaningful patterns in data – but it also adds an unforeseen hazard. As CSO Senior Writer Lucian Constantin explains in "How data poisoning attacks corrupt machine learning models," deliberately skewed data injected by malicious hackers can tilt models toward some nefarious goal. The result could be, say, manipulated product recommendations, or even the ability for hackers to infer confidential underlying data.
(...)
In the end, the secret to successful analytics is not in choosing and implementing the perfect technology, but in cultivating a broad understanding that pervasive analytics yields better decisions and superior outcomes. Usually, you can iron out technology kinks or requirements misunderstandings. But if you can't change the mindset, few will use the beautiful analytics machine you just built.

Disponível em: https://www.cio.com/article/3614692/5-perspectiveson-modern-data-analytics.html.
Acesso em: 15 out. 2021. 
According to the CIO’s 2021 State of the CIO survey, the technology enterprise which will probably demand IT investment in the near future will be business analytics.
Alternativas
Q1855671 Arquitetura de Software

Em relação à gerenciamento do ciclo de vida do software, julgue o seguinte item.


O processo de software pessoal (Personal Software Process - PSP) enfatiza a medição pessoal, tanto do artefato de software gerado quanto da qualidade resultante dele. Além disso, responsabiliza o profissional pelo planejamento do projeto e lhe dá poder para controlar a qualidade de todos os artefatos de software desenvolvidos.

Alternativas
Q1855670 Engenharia de Software

Em relação à gerenciamento do ciclo de vida do software, julgue o seguinte item.


O modelo de processo evolucionário é uma variação no modelo cascata. Esse modelo descreve a relação entre as ações de garantia da qualidade e as ações relacionadas à comunicação, à modelagem e às atividades de construção iniciais. 

Alternativas
Q1855669 Arquitetura de Software

Em relação à gerenciamento do ciclo de vida do software, julgue o seguinte item.


A distinção entre o desenvolvimento e a manutenção é cada vez mais irrelevante. Poucos sistemas de software são completamente novos, e faz muito mais sentido ver o desenvolvimento e a manutenção como processos contínuos. Em vez de dois processos separados, é mais realista pensar na engenharia de software como um processo evolutivo, no qual o software é constantemente alterado durante seu período de vida em resposta às mudanças de requisitos e às necessidades do cliente.

Alternativas
Q1855668 Arquitetura de Software

Em relação à gerenciamento do ciclo de vida do software, julgue o seguinte item.


Processos reais de software são intercalados com sequências de atividades técnicas, de colaboração e de gerência, com o intuito de especificar, projetar, implementar e testar um sistema de software. Os desenvolvedores de software usam uma variedade de diferentes ferramentas de software em seu trabalho.

Alternativas
Q1855667 Engenharia de Software

Em relação à gerenciamento do ciclo de vida do software, julgue o seguinte item.


No modelo cascata, existe uma intercalação de atividades de especificação, desenvolvimento e validação. O sistema é desenvolvido como uma série de versões (incrementos), de maneira que cada versão adiciona funcionalidade à anterior.

Alternativas
Q1855666 Engenharia de Software

Com base nas metodologias de desenvolvimento de software, julgue o seguinte item. 


A abordagem Scrum é um método ágil geral, mas seu foco está no gerenciamento do desenvolvimento iterativo, ao invés das abordagens técnicas específicas da engenharia de software ágil. Scrum não prescreve o uso de práticas de programação, como programação em pares e desenvolvimento test-first. 

Alternativas
Respostas
261: E
262: B
263: E
264: C
265: C
266: D
267: B
268: C
269: C
270: D
271: A
272: C
273: E
274: C
275: C
276: E
277: C
278: C
279: E
280: C