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EsFCEx — Concurso de Admissão 2020 — Oficial do Quadro Complementar do Exército — Área: Informática — Prova Objetiva 008 — Versão A

Exército Brasileiro — Escola de Formação Complementar do Exército (EsFCEx) · Oficial do Quadro Complementar do Exército — Área: Informática

2020

70 questões nesta prova · página 4 de 4 · 70 com gabarito

Gerenciamento de Projetos PMBOK — Partes Interessadas

2020

Exército Brasileiro — Escola de Formação Complementar do Exército (EsFCEx) · Oficial do Quadro Complementar do Exército — Área: Informática · Caderno Versão A

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De acordo com o PMBOK (6ª edição), o grupo que pode afetar ou ser afetado pelas decisões de um projeto é identificado como:
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Parte interessada (stakeholder) afeta ou é afetada pelo projeto.

O PMBOK 6 define parte interessada como indivíduo, grupo ou organização que pode afetar, ser afetado ou se considerar afetado por uma decisão, atividade ou resultado do projeto.

Análise das alternativas

A, B, D e E são partes interessadas específicas, não o conceito geral.

Referência: PMBOK Guide, 6ª edição.

Resolução comentada do VaiConcursos.

Engenharia de Software Análise de Pontos de Função — Tipos de Contagem

2020

Exército Brasileiro — Escola de Formação Complementar do Exército (EsFCEx) · Oficial do Quadro Complementar do Exército — Área: Informática · Caderno Versão A

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Na fase inicial do processo de contagem de pontos de função, o tipo de contagem deve ser estabelecido de acordo com a análise esperada entre:
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Tipos de contagem: projeto de desenvolvimento, de melhoria ou aplicação.

Na APF (IFPUG), a contagem pode ser de projeto de desenvolvimento, projeto de melhoria ou de aplicação (baseline), definida no início do processo.

Análise das alternativas

A, B, C e E trazem classificações que não existem no método de contagem de pontos de função.

Referência: IFPUG, Manual de Práticas de Contagem (CPM).

Resolução comentada do VaiConcursos.

Contratação de Soluções de TI IN SLTI/MP nº 4/2014 — Análise de Riscos

2020

Exército Brasileiro — Escola de Formação Complementar do Exército (EsFCEx) · Oficial do Quadro Complementar do Exército — Área: Informática · Caderno Versão A

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No processo de contratação de Soluções de Tecnologia da Informação pelos órgãos e entidades integrantes do Sistema de Administração dos Recursos de Tecnologia da Informação (disciplinada pela Secretaria de Logística e Tecnologia da Informação – SLTI, por meio da IN nº 4, de 11.09.2014, alterada pela IN nº 2 de 12.01.2015), a Análise de Riscos deve ser elaborada
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Resolução comentada

A Análise de Riscos é elaborada pela Equipe de Planejamento da Contratação.

Na IN SLTI/MP nº 4/2014, a fase de Planejamento da Contratação, a cargo da Equipe de Planejamento, inclui a elaboração da Análise de Riscos.

Análise das alternativas

A, B e D) Os fiscais atuam na gestão e fiscalização contratual, não elaboram a análise. C) O Comitê de TI não elabora esse artefato.

Referência: IN SLTI/MP nº 4/2014, com alterações da IN nº 2/2015.

Resolução comentada do VaiConcursos.

Estrutura de Dados Árvores B — Complexidade da Busca

2020

Exército Brasileiro — Escola de Formação Complementar do Exército (EsFCEx) · Oficial do Quadro Complementar do Exército — Área: Informática · Caderno Versão A

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A operação de busca em uma árvore B, no pior caso, tem complexidade de tempo equivalente a:
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Busca em árvore B tem custo O(log n).

A árvore B é balanceada e tem altura logarítmica, então a busca, mesmo no pior caso, percorre um número logarítmico de nós.

Análise das alternativas

A, C, E e D indicam complexidades incompatíveis: fatorial, linearítmica, quadrática e constante. O(1) não vale no pior caso.

Referência: Estruturas de dados: árvores B.

Resolução comentada do VaiConcursos.

Teoria da Informação Compressão de Dados sem Perda

2020

Exército Brasileiro — Escola de Formação Complementar do Exército (EsFCEx) · Oficial do Quadro Complementar do Exército — Área: Informática · Caderno Versão A

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No processo de compressão de dados sem perda, a compressão é obtida através da identificação e eliminação de
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Compressão sem perda elimina redundância com base estatística.

Algoritmos sem perda (Huffman, LZ) exploram redundâncias estatísticas dos dados, permitindo reconstrução exata do original.

Análise das alternativas

A e C) Eliminar informação 'desnecessária' ou 'irrelevante' caracteriza compressão com perda. D) Metadados não são o foco da compressão. E) Sequências aleatórias são justamente as mais difíceis de comprimir.

Referência: Teoria da informação; compressão de dados.

Resolução comentada do VaiConcursos.

Banco de Dados Modelagem de Dados — Mapeamento de Relacionamentos 1:N

2020

Exército Brasileiro — Escola de Formação Complementar do Exército (EsFCEx) · Oficial do Quadro Complementar do Exército — Área: Informática · Caderno Versão A

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Na passagem do modelo de entidade-relacionamento lógico para o modelo físico de um banco de dados relacional, os relacionamentos de cardinalidade um-para-muitos indicam a necessidade de inclusão de
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Relacionamento 1:N vira chave estrangeira no lado N.

No mapeamento para o modelo físico, o lado 'muitos' recebe uma chave estrangeira que referencia a chave primária da tabela do lado 'um'.

Análise das alternativas

B) Índice é opcional, para desempenho. C) Sequência gera valores, não representa relacionamento. D) A chave primária já existe nas entidades. E) Tabela adicional é necessária em relacionamentos N:N.

Referência: Projeto de banco de dados relacional.

Resolução comentada do VaiConcursos.

Banco de Dados SQL — Funções de Agregação e GROUP BY

2020

Exército Brasileiro — Escola de Formação Complementar do Exército (EsFCEx) · Oficial do Quadro Complementar do Exército — Área: Informática · Caderno Versão A

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Texto-base:
Considere a tabela PESSOAS a seguir para responder às questões de números 67 a 69.

Tabela PESSOAS com colunas id, nome, idade, profissao. Linhas: 1, Maria, 27, Gerente; 2, Joao, 23, Vendedor; 3, Pedro, 29, Vendedor; 4, Renato, 30, Vendedor; 5, Marina, 24, Gerente; 6, Renato, 32, Vendedor.

Para obter a quantidade de pessoas que cada profissão possui, deve ser executada a consulta SQL:
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Banco de Dados SQL — ALTER TABLE

2020

Exército Brasileiro — Escola de Formação Complementar do Exército (EsFCEx) · Oficial do Quadro Complementar do Exército — Área: Informática · Caderno Versão A

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Texto-base:
Considere a tabela PESSOAS a seguir para responder às questões de números 67 a 69.

Tabela PESSOAS com colunas id, nome, idade, profissao. Linhas: 1, Maria, 27, Gerente; 2, Joao, 23, Vendedor; 3, Pedro, 29, Vendedor; 4, Renato, 30, Vendedor; 5, Marina, 24, Gerente; 6, Renato, 32, Vendedor.

O administrador da base de dados executou a seguinte instrução SQL sobre a tabela PESSOAS:
ALTER TABLE PESSOAS ADD COLUMN genero VARCHAR(1);

Como resultado, essa operação irá
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Banco de Dados Índices e Otimização de Consultas

2020

Exército Brasileiro — Escola de Formação Complementar do Exército (EsFCEx) · Oficial do Quadro Complementar do Exército — Área: Informática · Caderno Versão A

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Texto-base:
Considere a tabela PESSOAS a seguir para responder às questões de números 67 a 69.

Tabela PESSOAS com colunas id, nome, idade, profissao. Linhas: 1, Maria, 27, Gerente; 2, Joao, 23, Vendedor; 3, Pedro, 29, Vendedor; 4, Renato, 30, Vendedor; 5, Marina, 24, Gerente; 6, Renato, 32, Vendedor.

Com o crescimento da tabela PESSOAS, um Administrador notou que houve degradação significativa na execução da consulta:
SELECT
id
, idade
FROM PESSOAS
WHERE
nome LIKE 'R%'
AND profissao LIKE 'V%'
ORDER BY
nome, idade

Para otimizar a busca realizada por essa consulta, convém criar um índice sobre as colunas:
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Banco de Dados Data Warehouse — Tabela de Fato sem Fato (Factless Fact Table)

2020

Exército Brasileiro — Escola de Formação Complementar do Exército (EsFCEx) · Oficial do Quadro Complementar do Exército — Área: Informática · Caderno Versão A

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Na modelagem de Armazéns de Dados (Data Warehouse), uma tabela de fato sem fato (factless fact table) é uma tabela que registra
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Tabela de fato sem fato registra a intersecção de dimensões, sem métricas.

A factless fact table registra ocorrências ou eventos pela combinação das chaves das dimensões, sem medidas numéricas associadas (ex.: presença de alunos em aula).

Análise das alternativas

A) Descreve tabela agregada/consolidada. C) Cálculos são feitos em consultas, não armazenados nessa tabela. D) Métricas estão nas tabelas de fato comuns. E) Descreve as dimensões.

Referência: Modelagem dimensional (Kimball).

Resolução comentada do VaiConcursos.