Revisão Estratégica TI - Parte 4

IA, Ciência de Dados, Cloud e Auditoria Gov. (Q96 a Q120)

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Q96: Plataformas de Observabilidade (Nuvem)

GABARITO: ERRADO

"...coletam apenas métricas numéricas... logs e tracing devem ser armazenados e analisados por ferramentas externas independentes do fabricante e especializadas em regras de negócio segundo o que o auditor determina."

Os 3 Pilares da Observabilidade

A questão acumula absurdos técnicos. Plataformas modernas (como Datadog, Dynatrace, New Relic ou Prometheus/Grafana) **centralizam** os três pilares da observabilidade, não havendo restrição a "apenas métricas", nem obrigatoriedade de ferramentas independentes "ditadas pelo auditor".

Métricas
Logs
Traces

Q97: Distributed Tracing

GABARITO: CERTO

"...o tracing distribuído permite acompanhar o percurso completo de uma requisição por múltiplos serviços, registrando a sequência de chamadas entre componentes e o tempo gasto..."

O Problema dos Microsserviços

A afirmação é a definição de livro. Em arquiteturas de microsserviços, quando um usuário clica em "Comprar", a requisição pode passar por 10 serviços diferentes (Auth, Estoque, Pagamento, Frete). Se o sistema ficar lento, como achar o gargalo?

Trace ID: a8f9b2... (Identificador único atrelado à requisição do usuário)
├── [Span 1] API Gateway (20ms)
├── [Span 2] Auth Service (150ms)
└── [Span 3] Billing Service (850ms) <- GARGALO ENCONTRADO!

Q98: LGPD (Dados Sensíveis)

GABARITO: CERTO

A questão é a transcrição literal do Art. 5º, inciso II da Lei Geral de Proteção de Dados (Lei 13.709/2018).

Dado Pessoal Sensível (Rol Taxativo): dado pessoal sobre origem racial ou étnica, convicção religiosa, opinião política, filiação a sindicato ou a organização de caráter religioso, filosófico ou político, dado referente à saúde ou à vida sexual, dado genético ou biométrico, quando vinculado a uma pessoa natural.

Q99: NIST SP 800-53 (Controle de Acesso)

GABARITO: CERTO

O NIST SP 800-53 é o catálogo de controles de segurança e privacidade dos EUA. Ele é dividido em famílias. A família AC (Access Control) foca exatamente no que a questão descreveu: limitar o acesso lógico a sistemas de informação, contas e recursos de rede a apenas usuários, processos e dispositivos autorizados, com base nas políticas (ex: RBAC - Controle Baseado em Papéis).

Q100: Banco de Dados (Outer JOIN)

GABARITO: CERTO

O INNER JOIN tradicional exige que o registro exista nas duas tabelas. O diferencial das junções externas (OUTER JOINS) é justamente o que a questão narra: preservar dados "órfãos".

  • LEFT JOIN: Mantém todas as linhas da tabela da esquerda, mesmo que não tenham correspondência na tabela da direita (preenchendo com NULL).
  • RIGHT JOIN: Mantém as da direita.
  • FULL OUTER JOIN: Mantém todos os registros de ambas as tabelas, haja ou não match.

Q101: Metodologia CRISP-DM

GABARITO: ERRADO

"...fase de preparação de dados ocorre estritamente após a conclusão da fase de modelagem..."

Ciclo de Vida CRISP-DM

A banca inverteu a ordem cronológica óbvia da ciência de dados. Você não pode treinar um modelo de Machine Learning (Modelagem) com dados sujos e não tratados. A Preparação antecede a Modelagem.

Entendimento do Negócio
Entendimento dos Dados
Preparação de Dados
Modelagem
Avaliação
Deployment

Q102: Esquema Estrela (Star Schema)

GABARITO: ERRADO

"O esquema estrela é caracterizado por... múltiplas tabelas de dimensão altamente normalizadas, e visa otimizar o uso de espaço..."

Star Schema vs Snowflake

Esquema Estrela (Star)

Tabela Fato central. Tabelas de Dimensão DESNORMALIZADAS (com redundância, ex: Estado e Cidade na mesma tabela).

Alta Performance Leitura

Esquema Floco de Neve (Snowflake)

Dimensões ALTAMENTE NORMALIZADAS (ex: Dim_Cidade aponta para Dim_Estado).

Otimiza Espaço (O erro da questão)

A banca descreveu o esquema Floco de Neve, mas chamou de Estrela. Data Warehouses (Estrela) abrem mão de economizar espaço de armazenamento em prol de consultas (Joins) mais rápidas.

Q103: PLN (Lematização vs Stemming)

GABARITO: ERRADO

"A técnica de lematização... resulta em formas que não constituem palavras válidas no dicionário..."

Técnicas de Pré-processamento de Texto

A questão inverteu os conceitos das duas principais técnicas de redução de palavras em Processamento de Linguagem Natural (PLN):

Palavra original: "estudando"
1. Stemming (O que a questão descreveu)
Corta o sufixo brutalmente: "estud"
Resultado: Palavra muitas vezes inválida/sem sentido solta.
2. Lematização (Lemmatization)
Usa análise morfológica/dicionário: "estudar"
Resultado: Sempre um "lema" real (palavra válida do dicionário).

Q104: Visualização (Boxplot)

GABARITO: CERTO

O diagrama de caixa (Boxplot) é uma ferramenta estatística visual incrível. Ele mostra os quartis (caixa), o intervalo interquartílico (dispersão), a mediana (linha dentro da caixa) e os outliers (valores atípicos representados como pontinhos isolados além dos "bigodes" ou whiskers).

Q105: Biblioteca Pandas (Python)

GABARITO: CERTO

Definição perfeita para prova! No ecossistema Python para Data Science, a biblioteca Pandas é a rainha da manipulação de dados tabulares. Suas estruturas principais são as `Series` (arrays unidimensionais) e os `DataFrames` (tabelas bidimensionais, compostas de linhas e colunas rotuladas, similares ao Excel ou SQL).

Q106: IA Generativa (GANs)

GABARITO: ERRADO

"...operam com duas redes... que colaboram cooperativamente para minimizar a mesma função de perda..."

O Jogo Adversarial

GAN significa Generative **Adversarial** Networks. A palavra-chave é "Adversária". O erro é dizer que elas colaboram ou minimizam a mesma função de perda. Elas jogam um Minimax Game de soma zero.

Gerador (Falsificador)

Tenta criar dados sintéticos perfeitos para enganar o discriminador.


VS

Discriminador (Polícia)

Treinado para distinguir imagens reais das imagens "falsas" (sintéticas).

Q107: Aprendizado Supervisionado

GABARITO: CERTO

A afirmação resume a base do Machine Learning Supervisionado: o dataset de treinamento é provido de labels (rótulos). Exemplo: Fornecemos 10.000 imagens de exames e, junto com cada imagem, a resposta gabaritada prévia ("Câncer" ou "Saudável"). O modelo aprende a mapear a entrada (raio-x) para a saída desejada conhecida.

Q108: Redes Neurais Convolucionais (CNNs)

GABARITO: CERTO

Corretíssimo. As CNNs foram o grande salto do Deep Learning para Visão Computacional (Imagens). A topologia de grade (matriz de pixels) é escaneada por filtros (convolução) para extrair bordas e texturas. Depois, aplicam-se camadas de Pooling (ex: Max Pooling) para condensar os dados, reduzindo a dimensionalidade computacional e evitando *overfitting*, preservando as características mais importantes da imagem.

Q109: MLOps (Concept Drift)

GABARITO: ERRADO

"...degradação do desempenho de um modelo em produção causada exclusivamente por alterações no código-fonte..."

Por que Modelos "Envelhecem"?

Em Machine Learning, quando o modelo vai para produção, o código congela, mas o mundo real continua girando. Concept Drift (Deriva de Conceito) ocorre quando a relação estatística entre a entrada (X) e a saída alvo (Y) muda ao longo do tempo no mundo real.

Exemplo Clássico: Um modelo treinado em 2019 para detectar fraudes em cartão de crédito considerava comprar muito "álcool gel" como anomalia. Em 2020 (Pandemia), o comportamento de consumo global mudou (Concept Drift). O modelo começa a falhar miseravelmente e classificar cidadãos comuns como fraudadores, não porque alguém mexeu no código, mas porque a realidade dos dados mudou.

Q110: Arquitetura Transformer (NLP)

GABARITO: CERTO

Esta é a explicação técnica do sucesso por trás do ChatGPT e afins. Antes de 2017 (paper "Attention Is All You Need"), o processamento de texto usava RNNs (Recorrentes), que liam a frase palavra por palavra de forma estritamente serial (lento e esquecia o começo da frase).

A arquitetura Transformer quebrou esse paradigma. Ela usa o Mecanismo de Auto-Atenção (Self-Attention) para processar toda a frase simultaneamente (paralelização nas GPUs), entendendo o contexto de palavras distantes e acelerando absurdamente a análise de longas sequências.

Q111: Risco de Auditoria

GABARITO: ERRADO

"...probabilidade de o auditor ser processado judicialmente por erros em seu relatório..."

Conceito primário de auditoria. Risco de Auditoria não tem nada a ver com o auditor levar um processo judicial (isso seria risco profissional/litígio empresarial). Risco de Auditoria (ISSAI 200/NBC TA 200) é o risco de o auditor expressar uma opinião inadequada (dizer que as contas estão boas quando há distorções relevantes). É a soma matemática do Risco Inerente * Risco de Controle * Risco de Detecção.

Q112: Auditoria de Conformidade

GABARITO: CERTO
As Normas de Auditoria do Setor Público (ISSAI 400 e 4000) dividem os trabalhos de conformidade sob as duas perspectivas listadas: Atestação (A parte responsável avalia, gera um relatório de que está conforme as leis, e o auditor atesta se aquele relatório é confiável) ou Reporte Direto (o próprio auditor vai lá e mede o objeto da auditoria contra os critérios da lei).

Q113: Auditoria Operacional (AOP)

GABARITO: ERRADO

"...deve abster-se de emitir recomendações propositivas... limitando-se a apontar falhas de eficiência..."

A alma da Auditoria Operacional é justamente a promoção da melhoria na gestão pública (economicidade, eficiência, eficácia e efetividade). A elaboração de recomendações propositivas é um produto final esperado e vital da AOP, não ferindo de forma alguma o mérito administrativo, mas sim orientando o gestor com boas práticas (Manual de Auditoria Operacional do TCU).

Q114: Amostragem Não Estatística

GABARITO: ERRADO
O uso de amostragem não estatística (por julgamento/conveniência do auditor baseado em sua experiência e em avaliação de risco) é plenamente aceito pelas normas de auditoria. Ela não gera falha técnica nem invalida relatório, apenas impede que os achados da amostra sejam extrapolados (generalizados) estatisticamente para todo o universo da população populacional.

Q115: Matriz de Planejamento

GABARITO: CERTO
Definição clássica adotada pelos Tribunais de Contas no Brasil. A Matriz de Planejamento é a tabela essencial onde o auditor consolida as Questões de Auditoria, cruza com as Informações Requeridas, as Fontes de Dados e define quais Procedimentos (testes) ele executará na próxima fase (fase de Execução) para responder a essas questões.

Q116: Escopo da Auditoria

GABARITO: CERTO
Correto. Durante o planejamento, determinar o "Escopo" significa "cortar o bolo". O auditor não audita tudo sempre. Ele precisa definir explicitamente: Que período? (ex: compras de 2022 a 2023), Quais unidades? (ex: apenas Ministério X e Y), Quais locais geográficos? Quais processos específicos? Isso forma os limites do trabalho.

Q117: Fim do Monitoramento

GABARITO: ERRADO

"...deve ser arquivado após o gestor auditado protocolar o plano de ação..."

Protocolar o Plano de Ação é apenas o começo do monitoramento. O processo do Tribunal de Contas só é arquivado quando o auditor do TC de fato constata que as medidas do plano foram implementadas com sucesso e avaliar o impacto positivo gerado. A jurisdição não cessa com o simples recebimento do papel do plano.

Q118: Técnicas de Auditoria

GABARITO: ERRADO

"A técnica de revisão analítica consiste na conferência aritmética detalhada de cálculos..."

A CESPE trocou as definições. A técnica que confere a exatidão matemática (somas de notas, tributos) chama-se Recálculo (ou conferência de cálculos).

Procedimentos Analíticos (Revisão Analítica) referem-se à avaliação das informações feitas por meio de estudo das relações plausíveis entre dados. (Ex: "A folha de pagamento subiu 300% de dezembro para janeiro, mas não houve contratação nova. É plausível? Não.").

Q119: Testes de Observância vs Substantivos

GABARITO: ERRADO

"...controles internos da entidade são ineficazes... auditor deve abster-se de realizar testes substantivos..."

A relação entre eles é INVERSAMENTE PROPORCIONAL (Efeito Gangorra). É a regra de ouro da auditoria:

Controles Fracos(Testes de Observância detectaram alto Risco)
Aumentar Volumede Testes Substantivos (Buscar o erro material nos documentos a fundo)

Se os controles são ruins, o auditor *dependerá totalmente* dos testes substantivos em alto volume para emitir sua opinião, e não se "abster" deles.

Q120: Circularização (Confirmação Externa)

GABARITO: CERTO
A Circularização (ou confirmação externa) é considerada uma das evidências mais fortes em auditoria (NBC TA 505). É quando o auditor solicita, diretamente, uma informação a um terceiro independente (banco, fornecedor, devedor) para bater com os saldos apresentados pela entidade auditada, eliminando o viés do gestor.