Simulado 🏛️ Concursos Públicos e Carreiras do Setor Público Publicado

1° Simulado de Tecnologia da Informação e Desenvolvimento de Sistemas (Foco na FCC)

#SIM-0034

30 questões
~15 min tempo estimado
1 disciplina
Novo Seja o primeiro a fazer

por admin atualizado 10/02/2026

1 WC para jogar

Sobre este simulado

Este simulado é composto por uma seleção rigorosa de questões de concursos recentes para cargos como Analista Judiciário, Auditor e especialistas em Tecnologia da Informação. O conteúdo abrange de forma integrada o desenvolvimento de sistemas utilizando Python e R, além de mergulhar em tópicos de Ciência de Dados, Machine Learning e as implicações éticas da Inteligência Artificial no setor público. O material também explora fundamentos de infraestrutura, administração de sistemas Linux e lógica de programação avançada.

O que você vai praticar

Ao realizar este simulado, o aluno consolidará conhecimentos em:

• Programação e Manipulação de Dados: Uso de bibliotecas essenciais como Pandas, NumPy, SciPy e Matplotlib para análise estatística e visualização.

• Lógica e Estruturas de Dados: Implementação eficiente de algoritmos em Python (uso de conjuntos para eliminar duplicatas) e em R (importação de CSV e criação de gráficos).

• Inteligência Artificial e ML: Conceitos de MLOps (CI/CD para modelos), Processamento de Linguagem Natural (NLP) e análise de sentimentos.

• Métricas de Avaliação de Modelos: Cálculo e interpretação de Acurácia, Sensibilidade, Especificidade, matriz de confusão e curvas ROC.

• Ética e Regulamentação em IA: Desafios sobre transparência, explicabilidade de algoritmos e proteção de dados sensíveis no Poder Judiciário.

• Infraestrutura e Sistemas: Gerenciamento de permissões em ambientes Red Hat, fases do processo de compilação (compilação, montagem, linkedição) e tipos primitivos de variáveis.

Para quem é este simulado

• Candidatos a Concursos de Tribunais: Profissionais que buscam aprovação em cargos de Analista Judiciário (Apoio Especializado em TI) nos órgãos TRT, TRF e TJ. • Auditores e Analistas de Dados: Especialistas que precisam dominar ferramentas estatísticas e preditivas para atuar em auditorias e modernização de processos públicos. • Desenvolvedores de Sistemas: Interessados em aprofundar conhecimentos em pipelines de produção (MLOps) e integração de sistemas de apoio à decisão judicial. • Estudantes de IA e Ciência de Dados: Aqueles que desejam compreender a aplicação prática de LLMs, redes neurais e NoSQL em cenários reais e complexos.

O que cai 30 questões em 1 disciplina

Desenvolvimento de Sistemas 30 questões

Avaliações 0

Nenhuma avaliação ainda. Depois de fazer o simulado, você pode ser o primeiro a avaliar.

Perguntas sobre este simulado 0

Ninguém perguntou nada sobre este simulado ainda. Ficou com dúvida em alguma questão? Pergunte aqui.

Entrar para perguntar

Criado por

admin

Ver perfil

Simulados relacionados

Para continuar praticando depois deste.

Ver todos em Concursos Públicos e Carreiras do Setor Público

1 Múltipla Escolha (A-E) Desenvolvimento de Sistemas

No que tange à implementação de lógica condicional em Python 3, considere a necessidade de atribuir à variável status a string "Prioritário" se a variável idade for superior a 60, e "Comum" caso contrário. À luz da sintaxe padrão da linguagem, a instrução correta é:

A)
status = "Prioritário" if idade > 60 else "Comum"
B)
status = idade > 60 ? "Prioritário" : "Comum"
C)
status = if idade > 60 then "Prioritário" else "Comum"
D)
status = "Prioritário" unless idade <= 60 else "Comum"
E)
status = switch(idade > 60) { case True: "Prioritário"; case False: "Comum" }

2 Múltipla Escolha (A-E) Desenvolvimento de Sistemas

Considere a seguinte função Python destinada a processar identificadores de processos judiciais:

def process_ids(ids):
    resultado = 0
    for i in ids:
        resultado += i
    return resultado

Ao executar a chamada process_ids(['100', '200', '300']), o interpretador lançará um erro do tipo TypeError. À luz da semântica da linguagem, tal falha ocorre porque:

A)
O Python exige a declaração prévia do tipo de dado da lista ids.
B)
A operação de acumulação += é incompatível entre um objeto do tipo int e um objeto do tipo str.
C)
Listas contendo strings não podem ser iteradas por estruturas de repetição for.
D)
O identificador resultado deve ser obrigatoriamente inicializado como uma string vazia "".
E)
A função len() deveria ser utilizada para converter os elementos antes da soma.

3 Múltipla Escolha (A-E) Desenvolvimento de Sistemas

No que tange ao processamento de grandes coleções de metadados em Python, um desenvolvedor precisa realizar buscas frequentes para verificar a existência de um elemento específico em uma coleção de milhões de registros únicos. Para que a operação de busca ocorra em tempo constante, ou seja, com complexidade O(1) no caso médio, a estrutura de dados mais adequada é:

A)
list
B)
tuple
C)
set
D)
linked list
E)
array.array

4 Múltipla Escolha (A-E) Desenvolvimento de Sistemas

Considere um objeto DataFrame do Pandas chamado df_tribunal, contendo as colunas Vara e Tempo_Medio. Para obter um novo objeto que apresente a média aritmética da coluna Tempo_Medio para cada Vara distinta, deve-se utilizar a instrução:

A)
df_tribunal.groupby('Vara')['Tempo_Medio'].mean()
B)
df_tribunal.aggregate('Vara').avg('Tempo_Medio')
C)
df_tribunal.pivot_table(index='Vara', values='Tempo_Medio', aggfunc='sum')
D)
df_tribunal.sort_values('Vara').mean()
E)
df_tribunal.mean(axis=1).filter('Vara')

5 Múltipla Escolha (A-E) Desenvolvimento de Sistemas

À luz da biblioteca Pandas, considere que a variável df contém dados de processos. Deseja-se criar um novo dataframe df_limpo que exclua todas as linhas onde a coluna valor seja nula (NaN) OU onde a coluna urgente seja igual a 'Não'. A instrução que realiza corretamente essa filtragem em condições ideais é:

A)
df_limpo = df[(df['valor'].notnull()) | (df['urgente'] == 'Sim')]
B)
df_limpo = df.query("valor == NaN or urgente != 'Não'")
C)
df_limpo = df[(df['valor'].notna()) & (df['urgente'] != 'Não')]
D)
df_limpo = df.drop(df['valor'] == None)
E)
df_limpo = df.filter(lambda x: x['valor'] > 0 and x['urgente'] == 'Sim')

Mostrando 5 de 30 questões. Inicie o simulado para ver todas!