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6 Questões Gratuitas APOFP – Ciências de Dados e TI

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  1. Direito Administrativo

    A Lei de Improbidade Administrativa (Lei nº 8.429/1992, com a redação dada pela Lei nº 14.230/2021), expressamente citada no Anexo II do edital, exige, para a configuração dos atos de improbidade que importam enriquecimento ilícito, lesão ao erário ou atentado contra princípios da administração pública, a comprovação de:

    1. responsabilidade objetiva do agente público, independentemente de dolo
    2. dolo específico do agente, com a redação atual afastando a antiga admissão de culpa (inclusive culpa grave) para a maior parte das modalidades de improbidade
    3. qualquer elemento subjetivo é irrelevante desde que haja dano ao erário, ainda que presumido
    4. a mera legalidade estrita do ato já afasta, em qualquer hipótese, a possibilidade de improbidade
    5. a improbidade administrativa alcança exclusivamente agentes políticos, nunca servidores públicos efetivos
    Ver a resposta e a explicação

    Resposta correta: B

    A Lei nº 14.230/2021 alterou a Lei de Improbidade para exigir, em regra, a comprovação de dolo específico do agente, afastando a antiga responsabilização por culpa nas modalidades de improbidade.

  2. Direito Constitucional

    No controle concentrado de constitucionalidade exercido pelo Supremo Tribunal Federal, a ação direta de inconstitucionalidade (ADI) e a ação declaratória de constitucionalidade (ADC):

    1. têm por objeto exclusivamente leis municipais
    2. têm caráter dúplice ou ambivalente, e a decisão de mérito proferida em ambas produz, em regra, eficácia erga omnes e efeito vinculante
    3. produzem efeitos restritos às partes do processo em que foram ajuizadas, não vinculando os demais órgãos do Poder Judiciário
    4. só podem ser propostas por qualquer cidadão, sendo vedada sua propositura pelos legitimados do art. 103 da Constituição Federal
    5. exigem, para seu processamento, a demonstração de interesse jurídico individual do autor
    Ver a resposta e a explicação

    Resposta correta: B

    ADI e ADC têm caráter dúplice — a improcedência de uma equivale, em regra, à procedência da outra sobre a mesma norma — e suas decisões de mérito produzem eficácia erga omnes e efeito vinculante.

  3. Língua Portuguesa

    Assinale a opção em que o uso de 'bastante' está correto quanto à concordância:

    1. Havia bastantes servidores no plantão da tarde.
    2. Havia bastante servidoras no plantão da tarde, nunca variando.
    3. Havia bastantes servidor no plantão da tarde.
    4. Havia bastantes servidoras, mas nunca no plural de 'bastante'.
    5. Havia bastante servidoras, pois 'bastante' é sempre invariável.
    Ver a resposta e a explicação

    Resposta correta: A

    'Bastante' pode variar (bastantes) quando funciona como adjetivo/pronome, concordando com o substantivo a que se refere ('servidores').

  4. Fluência de Dados

    Uma diferença frequentemente apontada entre Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBDs) relacionais (SQL) e SGBDs NoSQL é que os SGBDs relacionais tradicionalmente:

    1. não suportam qualquer tipo de transação, ao contrário dos SGBDs NoSQL
    2. utilizam exclusivamente o modelo de dados orientado a documentos
    3. impõem um esquema rígido e predefinido (schema-on-write) e priorizam garantias de consistência forte (propriedades ACID), enquanto muitos SGBDs NoSQL priorizam flexibilidade de esquema e escalabilidade horizontal
    4. são sempre mais adequados do que SGBDs NoSQL para qualquer caso de uso de big data
    5. são, por definição, incapazes de armazenar grandes volumes de dados
    Ver a resposta e a explicação

    Resposta correta: C

    SGBDs relacionais tradicionalmente garantem propriedades ACID sobre um esquema fixo; muitos SGBDs NoSQL trocam parte dessa consistência forte por escalabilidade horizontal e flexibilidade — um trade-off, não uma superioridade absoluta.

  5. Conhecimentos Específicos — Ciência de Dados e Tecnologia da Informação

    Em relação às técnicas de clusterização, uma diferença importante entre o algoritmo K-Means e o DBSCAN é que o K-Means:

    1. ser incapaz de identificar outliers, assim como o DBSCAN
    2. exige que o número de clusters (k) seja definido previamente pelo usuário e tende a formar clusters de formato aproximadamente esférico/convexo, enquanto o DBSCAN identifica o número de clusters automaticamente com base na densidade dos pontos, sendo capaz de encontrar clusters de formato arbitrário e de identificar pontos de ruído (outliers)
    3. não requer qualquer parâmetro de entrada definido pelo usuário, ao contrário do DBSCAN
    4. ser um algoritmo de classificação supervisionada, ao passo que o DBSCAN é um algoritmo de regressão
    5. sempre produzir exatamente o mesmo resultado que o agrupamento hierárquico, para qualquer conjunto de dados
    Ver a resposta e a explicação

    Resposta correta: B

    K-Means exige k predefinido e tende a formar clusters convexos/esféricos; DBSCAN infere o número de clusters a partir da densidade dos pontos e identifica ruído — ambos são algoritmos não supervisionados.

  6. Conhecimentos Específicos — Ciência de Dados e Tecnologia da Informação

    A técnica de representação de texto TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) atribui a cada termo de um documento, dentro de uma coleção de documentos, um peso que:

    1. é uma técnica de modelagem de tópicos, equivalente à Latent Dirichlet Allocation (LDA)
    2. depende exclusivamente da posição do termo no documento, sem qualquer relação com sua frequência
    3. é calculado exclusivamente a partir do número total de documentos da coleção, sem considerar a frequência do termo em cada documento individualmente
    4. é sempre igual para todos os termos de um mesmo documento, independentemente de sua frequência
    5. aumenta com a frequência do termo no próprio documento (TF), mas é penalizado (reduzido) quanto mais frequente esse termo for em toda a coleção de documentos (IDF), destacando termos característicos de um documento específico
    Ver a resposta e a explicação

    Resposta correta: E

    TF-IDF combina a frequência do termo no documento (TF) com uma penalização inversamente proporcional à sua frequência na coleção inteira (IDF), destacando termos discriminativos.

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