< Engenharia de Software: Questões da prova 2025 para Auditor Fiscal da Receita Municipal do Concurso Prefeitura de Porto Alegre (RS)
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Questões de Engenharia de Software Auditor Fiscal da Receita Municipal - Prefeitura de Porto Alegre (RS)

  • Prefeitura de Porto Alegre (RS)

    •  

    prancheta
    Q96029

    Engenharia de Software   » Processos de Software - Desenvolvimento Ágil , Scrum

    Ano: 2025 Banca: FUNDATEC   Órgão: Prefeitura de Porto Alegre (RS)   Nível Superior   Prova: Auditor Fiscal da Receita Municipal

     

    Uma empresa de desenvolvimento de software está adotando a metodologia Scrum para aumentar a colaboração e melhorar a entrega contínua de valor aos clientes. O Scrum define papéis, artefatos e eventos que organizam o trabalho de maneira iterativa e incremental. Com base nesse contexto, é correto afirmar que:

     


     

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    prancheta
    Q96030

    Engenharia de Software   » Inteligencia Artificial

    Ano: 2025 Banca: FUNDATEC   Órgão: Prefeitura de Porto Alegre (RS)   Nível Superior   Prova: Auditor Fiscal da Receita Municipal

     

    As técnicas de classificação são fundamentais em aprendizado de máquina para prever categorias ou classes com base em dados históricos. Nesse contexto, assinale a alternativa que descreve corretamente uma técnica amplamente utilizada para classificação.

     


     

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    prancheta
    Q96031

    Engenharia de Software   » Inteligencia Artificial

    Ano: 2025 Banca: FUNDATEC   Órgão: Prefeitura de Porto Alegre (RS)   Nível Superior   Prova: Auditor Fiscal da Receita Municipal

     

    As técnicas de regressão são amplamente utilizadas para modelar a relação entre variáveis e realizar previsões contínuas em aprendizado de máquina. Sobre as diferentes técnicas de regressão, assinale a alternativa correta

     


     

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    prancheta
    Q96032

    Engenharia de Software   » Inteligencia Artificial

    Ano: 2025 Banca: FUNDATEC   Órgão: Prefeitura de Porto Alegre (RS)   Nível Superior   Prova: Auditor Fiscal da Receita Municipal

     

    A clusterização é uma técnica de aprendizado não supervisionado que agrupa dados com características similares. Sobre as diferentes técnicas de clusterização, analise as assertivas abaixo:
    I. Hierarchical Clustering é mais adequado para grandes volumes de dados devido ao seu baixo custo computacional.
    II. K-means é um algoritmo de clusterização que minimiza a variância dentro dos clusters ao calcular centros iterativamente.
    III. DBSCAN é capaz de detectar clusters de formato arbitrário e identificar pontos como ruído se eles não pertencem a nenhum cluster.
    Quais estão corretas?

     


     

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    prancheta
    Q96033

    Engenharia de Software   » Inteligencia Artificial

    Ano: 2025 Banca: FUNDATEC   Órgão: Prefeitura de Porto Alegre (RS)   Nível Superior   Prova: Auditor Fiscal da Receita Municipal

     

    Deep learning é uma subárea do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais profundas para modelar dados complexos. Assinale a alternativa que descreve corretamente uma característica fundamental das redes neurais profundas.

     


     

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