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Questões de Engenharia de Software do ano 2025

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Listagem de Questões de Engenharia de Software do ano 2025

#Questão 1095573 - Engenharia de Software, Gerência de Configuração, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Especialidade: Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina)

O versionamento de código é uma prática essencial no desenvolvimento de software, permitindo que múltiplos desenvolvedores colaborem de forma organizada, mantenham um histórico de alterações e revertam mudanças quando necessário. O Git, um dos sistemas de controle de versão mais populares, fornece uma série de comandos que auxiliam na gestão do código-fonte. Considere o seguinte conjunto de comandos executados em um repositório Git:

Com base nos comandos apresentados, assinale a alternativa correta.

O comando git init clona um repositório remoto do GitHub para o computador local, permitindo edição e commits offline.

O comando git checkout nova-feature exclui a branch main e cria uma nova branch chamada nova-feature, que passa a ser a principal do repositório.

O comando git commit -m "Adiciona nova funcionalidade" altera permanentemente o arquivo main.py na branch main, independentemente de qual branch esteja ativa no momento.

O comando git add main.py faz o commit automático do arquivo main.py, sem a necessidade de um git commit.

#Questão 1095575 - Engenharia de Software, Frameworks, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Especialidade: Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina)

Um desenvolvedor foi contratado para criar um sistema web para uma pequena startup que deseja lançar um MVP (Produto Mínimo Viável) de uma plataforma de cursos online.

O objetivo inicial é disponibilizar um catálogo de cursos, permitir o cadastro de usuários e oferecer um painel administrativo para gerenciar os conteúdos.

A startup tem poucos recursos e precisa lançar a plataforma rapidamente. O desenvolvedor deseja escolher um framework que permita crescer e escalar o projeto futuramente, caso o produto tenha sucesso.

Considerando o cenário descrito, assinale a alternativa que apresenta a melhor escolha para o desenvolvedor e sua justificativa.

Flask é a melhor opção, pois oferece um ambiente minimalista que permite ao desenvolvedor adicionar apenas os componentes necessários, resultando em um sistema mais leve e otimizado para escalar rapidamente.

Flask e Django são igualmente recomendáveis para este caso, pois ambos permitem um desenvolvimento rápido sem grandes diferenças em relação às ferramentas disponíveis por padrão.

O Flask é a escolha ideal, pois oferece um suporte nativo para administração de usuários e gerenciamento de banco de dados, eliminando a necessidade de instalar bibliotecas adicionais para essas funções.

Django é mais adequado, pois já inclui um painel administrativo embutido, um ORM poderoso e mecanismos de autenticação, acelerando o desenvolvimento e reduzindo o esforço necessário para implementar funcionalidades essenciais.

Django não é uma boa escolha, pois sua estrutura rígida e quantidade de funcionalidades embutidas tornam a aplicação pesada e inadequada para MVPs e startups que buscam desenvolvimento ágil.

#Questão 1095580 - Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Especialidade: Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina)

Em aprendizado de máquina, classificadores binários e multiclasses são usados para categorizar dados em duas ou mais classes. Considere os cenários a seguir:

1. Um sistema de detecção de fraudes bancárias, onde cada transação deve ser classificada como fraudulenta ou não fraudulenta.

2. Um modelo de classificação de espécies de flores, onde cada flor pode ser categorizada como setosa, versicolor ou virginica.

Em relação aos cenários apresentados, assinale a alternativa que descreve os modelos mais adequados para cada tipo de problema.

O primeiro cenário exige um classificador binário, e um algoritmo adequado seria Regressão Logística, enquanto o segundo exige um classificador multiclasses, podendo ser resolvido com Árvores de Decisão.

Ambos os cenários exigem um classificador binário, pois a classificação sempre se baseia em decisões binárias internamente, independentemente do número de classes.

O primeiro cenário deve ser tratado com um algoritmo de clusterização, como K-Means, pois detectar fraudes exige agrupar comportamentos similares, enquanto o segundo pode ser resolvido com um modelo de regressão linear.

O primeiro cenário pode ser resolvido, apenas, com Redes Neurais Profundas, pois são os únicos modelos capazes de lidar com classificações binárias e multiclasses.

O primeiro problema exige aprendizado supervisionado, enquanto o segundo deve ser tratado exclusivamente com métodos de aprendizado não supervisionado, pois a separação das espécies de flores deve ser feita sem um conjunto de dados previamente rotulado.

#Questão 1095751 - Engenharia de Software, Processos de Software - Desenvolvimento Ágil, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Especialidade: Ciência de Dados)

Uma equipe Scrum está trabalhando em um projeto de e-commerce e precisa entregar uma nova funcionalidade de carrinho de compras em duas Sprints. Durante a Sprint Review, o Product Owner percebe que algumas funcionalidades entregues não atendem aos critérios de aceitação definidos. Além disso, a equipe de desenvolvimento relata que as estimativas feitas no Sprint Planning foram insuficientes, e o Scrum Master percebe que a velocidade do time diminuiu. Diante do cenário apresentado, qual deve ser a melhor abordagem para garantir a melhoria contínua e a entrega de valor ao final da próxima Sprint?

A equipe deve revisar suas estimativas e reavaliar a capacidade do time na Sprint Retrospective, ajustando a abordagem para as próximas Sprints e aplicando melhorias no refinamento do backlog.

O Scrum Master deve aumentar a quantidade de reuniões diárias para garantir um acompanhamento mais rigoroso e exigir horas extras da equipe para recuperar o tempo perdido.¬

O Product Owner deve modificar o backlog da Sprint atual para incluir novas funcionalidades e refazer as entregas que não atenderam aos critérios de aceitação.

O Scrum Master deve remover o Product Owner das reuniões diárias para evitar interferências, garantindo que a equipe siga com o planejamento original sem mudanças.

A equipe de desenvolvimento deve abandonar os critérios de aceitação e focar em entregar todas as funcionalidades prometidas, mesmo que a qualidade fique comprometida.

#Questão 1095752 - Engenharia de Software, Metodologia de desenvolvimento de software, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Especialidade: Ciência de Dados)

No contexto do DevOps, um pipeline de CI (Continuous Integration)/CD (Continuous Delivery) é essencial para garantir a automação do ciclo de vida do software, desde a integração do código até a entrega e implantação contínuas. Considere um pipeline típico que segue as etapas: build, test, deploy e monitoring, conforme a imagem a seguir:

Imagem associada para resolução da questão

Imagem associada para resolução da questão

Assinale a alternativa que descreve o objetivo dessas etapas no pipeline de DevOps.

A etapa de build testa o código-fonte, a etapa de test gera os artefatos de produção, a etapa de deploy executa os testes unitários, e a etapa de monitoring coleta o códigofonte para revisão manual.

A etapa de build realiza testes de segurança, a etapa de test apenas verifica a infraestrutura, a etapa de deploy ocorre manualmente, e a etapa de monitoring não é necessária em pipelines modernos.

A etapa de build consiste em atualizar os repositórios de código, a etapa de test verifica vulnerabilidades em ambientes produtivos, a etapa de deploy exige sempre aprovação manual, e a etapa de monitoring, apenas, verifica logs de acesso.

A etapa de build serve para configurar servidores, a etapa de test é opcional, a etapa de deploy acontece sem validação prévia, e a etapa de monitoring é usada, apenas, para coletar estatísticas de uso.

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