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Questões de Sistemas de Informação do ano 2025

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Listagem de Questões de Sistemas de Informação do ano 2025

#Questão 1105555 - Sistemas de Informação, Sistemas de Processamento em lotes, FUNDATEC, 2025, Prefeitura de Aratiba - RS, Técnico em TI

Qual modalidade de processamento é caracterizada pela coleta e processamento de dados em grandes volumes, realizados em intervalos específicos, possibilitando a automação de tarefas?

Batch.

On-line.

Off-line.

Real time.

Time sharing.

#Questão 1117001 - Sistemas de Informação, Geomática, Instituto Access, 2025, FUNAI, Perfil 6 - Gestor em Regularização Fundiária de Terras Indígenas

O uso de ferramentas estatísticas e geoespaciais é fundamental para a análise de territórios e a tomada de decisões na regularização fundiária. O processamento de dados deve ser realizado de forma sistemática para garantir precisão nos estudos técnicos. Acerca do assunto, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.

(__) O uso de SIG permite a análise espacial de territórios indígenas, identificando padrões de ocupação e uso do solo.
(__) A modelagem estatística de dados geoespaciais considera apenas variáveis quantitativas, sem necessidade de interpretação de fatores ambientais e culturais.
(__) A integração de imagens de satélite e dados de campo possibilita maior precisão na delimitação fundiária, garantindo informações detalhadas sobre a área analisada.
(__) O processamento de dados geoespaciais pode incluir análises temporais, permitindo o monitoramento de mudanças na paisagem ao longo do tempo.

A sequência está correta em

V, V, V, V.

V, F, V, V.

F, F, V, V.

V, F, F, F.

#Questão 1117639 - Sistemas de Informação, Sistemas de Informação, FCC, 2025, TRT - 15ª Região (SP), Analista Judiciário - Área Apoio Especializado Especialidade: Tecnologia da Informação

Um Analista de um Tribunal Regional do Trabalho está configurando o Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash e Kibana) integrado ao AWS para coletar, indexar e analisar logs de serviços da AWS, como CloudTrail e CloudWatch. À sequência de ações que ele deve utilizar para configurar o pipeline de dados e realizar a análise dos logs é

utilizar o Kibana para coletar logs diretamente do AWS CloudTrail, o Logstash para visualizar os logs e o Elasticsearch para criar dashboards.

configurar o Elasticsearch para coletar os logs diretamente do AWS CloudWatch, usar o Kibana para transformar os dados em pipelines e o Logstash para criar relatórios.

usar o Kibana para indexar os logs do AWS CloudTrail, enviar os dados para o Logstash e armazená-los no Elasticsearch.

configurar o Logstash para ingerir logs do AWS CloudTrail e CloudWatch, enviar os dados para o Elasticsearch para armazenamento e realizar a análise visual dos logs com Kibana.

configurar o Elasticsearch para ingerir dados de logs e usar o Logstash para criar dashboards customizados.

#Questão 1117762 - Sistemas de Informação, Sistemas de Informação, FCC, 2025, Prefeitura de São Paulo - SP, Auditor Municipal de Controle Interno - AMCI Area de Especialização: Geral - Prova 3 Conhecimentos Especializados

A Prefeitura Municipal implementou um sistema de Business intelligence (Bl) para melhorar a análise é a transparência dos dados financeiros e administrativos, com o objetivo de facilitar o trabalho de auditoria. Essa implementação envolveu o uso da ferramenta

Cube Analytics, porque ela elimina a necessidade de criar dashboards e relatórios extensos de auditoria, pois os dados são organizados automaticamente e integrados nas plataformas de Bl de mercado e os painéis são exibidos seletivamente quando habilitados nas opções residentes.

Pivot Processing, porque ela tem a vantagem de poder ser substituída por planilhas individuais quando usada no processo de BI downsizing. Nesse caso, o Data Warehouse utilizado deve conter a configuração de Individual integrated Business Application.

Data Mart, porque ela serve para criar relatórios automáticos de auditoria diretamente das fontes de dados originais, sem a necessidade de integração. Sua carga é feita por ferramentas do tipo Automatic Al Extractor.

Data Warehouse, porque ela organiza e integra dados de diversas fontes em uma base centralizada e estruturada, garantindo maior confiabilidade e acessibilidade para análises de auditoria.

OLAP, porque ela armazena dados financeiros em backups na nuvem é serve para aplicação em análises dinâmicas quando integrada com ferramentas de auditoria, tipo Desktop Analytics Interface.

#Questão 1117943 - Sistemas de Informação, Sistemas de Informação, FCC, 2025, TRT - 15ª Região (SP), Analista Judiciário - Área Apoio Especializado Especialidade: Tecnologia da Informação

Uma equipe está trabalhando em um projeto de análise preditiva com base em dados estruturados provenientes de diferentes fontes de um Tribunal Regional do Trabalho. Durante a etapa de pré-processamento, o time precisa lidar com valores ausentes/faltantes, escalonar os dados para uniformizar as unidades e selecionar as variáveis mais importantes para treinar um modelo supervisionado. Para realizar estas tarefas nesta etapa, a equipe deve

utilizar uma Convolutional Neural Network (CNN) para preencher valores ausentes, normalizar os dados com a técnica Principal Component Analysis (PCA) e realizar redução dimensional com regressão logística.

aplicar a imputação de valores ausentes, escalonar os dados utilizando-se CNN e identificar variáveis importantes por meio da análise

preencher os valores ausentes com imputação (média ou mediana), escalonar os dados com standard scaler e realizar a seleção de variáveis com base na importância de features calculada por um modelo de árvore de decisão.

remover diretamente todas as linhas com valores ausentes, normalizar os dados com decomposição em valores singulares (SVD) e utilizar o algoritmo k-means para selecionar variáveis mais relevantes.

usar o algoritmo supervisionado análise de cluster hierárquico (HCA) para prever valores ausentes, aplicar normalização z-score nos dados e calcular a importância das variáveis com uma rede neural profunda.

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