Magna Concursos

Foram encontradas 120 questões.

753500 Ano: 2021
Disciplina: Inglês (Língua Inglesa)
Banca: AOCP
Orgão: FUNPRESP-JUD

Perspectives on modern data analytics

By Eric Knorr - Editor in Chief, CIO | APR 12,
2021 3:00 AM PDT

Some things don't change, even during a pandemic. Consistent with previous years, in CIO’s 2021 State of the CIO survey, a plurality of the 1,062 IT leaders surveyed chose “data/business analytics” as the No.1 tech initiative expected to drive IT investment.

Unfortunately, analytics initiatives seldom do nearly as well when it comes to stakeholder satisfaction.

Last year, CIO contributor Mary K. Pratt offered an excellent analysis of why data analytics initiatives still fail, including poor-quality or siloed data, vague rather than targeted business objectives, and clunky one-size-fits-all feature sets. But a number of fresh approaches and technologies are making these pratfalls less likely.

(...)

New technology invariably incurs new risks. No advancement has had more momentous impact on analytics than machine learning – rom automating data prep to detecting meaningful patterns in data – but it also adds an unforeseen hazard. As CSO Senior Writer Lucian Constantin explains in "How data poisoning attacks corrupt machine learning models," deliberately skewed data injected by malicious hackers can tilt models toward some nefarious goal. The result could be, say, manipulated product recommendations, or even the ability for hackers to infer confidential underlying data.

(...)

In the end, the secret to successful analytics is not in choosing and implementing the perfect technology, but in cultivating a broad understanding that pervasive analytics yields better decisions and superior outcomes. Usually, you can iron out technology kinks or requirements misunderstandings. But if you can't change the mindset, few will use the beautiful analytics machine you just built.

Disponível em: https://www.cio.com/article/3614692/5-perspectives-

on-modern-data-analytics.html. Acesso em: 15 out. 2021.

The adjective “pervasive” in pervasive analytics could be replaced by the adjective “extensive” without a change in meaning in the aforementioned context.

 

Provas

Questão presente nas seguintes provas
753499 Ano: 2021
Disciplina: Inglês (Língua Inglesa)
Banca: AOCP
Orgão: FUNPRESP-JUD

Perspectives on modern data analytics

By Eric Knorr - Editor in Chief, CIO | APR 12,
2021 3:00 AM PDT

Some things don't change, even during a pandemic. Consistent with previous years, in CIO’s 2021 State of the CIO survey, a plurality of the 1,062 IT leaders surveyed chose “data/business analytics” as the No.1 tech initiative expected to drive IT investment.

Unfortunately, analytics initiatives seldom do nearly as well when it comes to stakeholder satisfaction.

Last year, CIO contributor Mary K. Pratt offered an excellent analysis of why data analytics initiatives still fail, including poor-quality or siloed data, vague rather than targeted business objectives, and clunky one-size-fits-all feature sets. But a number of fresh approaches and technologies are making these pratfalls less likely.

(...)

New technology invariably incurs new risks. No advancement has had more momentous impact on analytics than machine learning – rom automating data prep to detecting meaningful patterns in data – but it also adds an unforeseen hazard. As CSO Senior Writer Lucian Constantin explains in "How data poisoning attacks corrupt machine learning models," deliberately skewed data injected by malicious hackers can tilt models toward some nefarious goal. The result could be, say, manipulated product recommendations, or even the ability for hackers to infer confidential underlying data.

(...)

In the end, the secret to successful analytics is not in choosing and implementing the perfect technology, but in cultivating a broad understanding that pervasive analytics yields better decisions and superior outcomes. Usually, you can iron out technology kinks or requirements misunderstandings. But if you can't change the mindset, few will use the beautiful analytics machine you just built.

Disponível em: https://www.cio.com/article/3614692/5-perspectives-

on-modern-data-analytics.html. Acesso em: 15 out. 2021.

The advancements on machine learning have always been preventing hackers from inferring confidential data or manipulating product recommendations when it comes to business analytics.

 

Provas

Questão presente nas seguintes provas
753498 Ano: 2021
Disciplina: Inglês (Língua Inglesa)
Banca: AOCP
Orgão: FUNPRESP-JUD

Perspectives on modern data analytics

By Eric Knorr - Editor in Chief, CIO | APR 12,
2021 3:00 AM PDT

Some things don't change, even during a pandemic. Consistent with previous years, in CIO’s 2021 State of the CIO survey, a plurality of the 1,062 IT leaders surveyed chose “data/business analytics” as the No.1 tech initiative expected to drive IT investment.

Unfortunately, analytics initiatives seldom do nearly as well when it comes to stakeholder satisfaction.

Last year, CIO contributor Mary K. Pratt offered an excellent analysis of why data analytics initiatives still fail, including poor-quality or siloed data, vague rather than targeted business objectives, and clunky one-size-fits-all feature sets. But a number of fresh approaches and technologies are making these pratfalls less likely.

(...)

New technology invariably incurs new risks. No advancement has had more momentous impact on analytics than machine learning – rom automating data prep to detecting meaningful patterns in data – but it also adds an unforeseen hazard. As CSO Senior Writer Lucian Constantin explains in "How data poisoning attacks corrupt machine learning models," deliberately skewed data injected by malicious hackers can tilt models toward some nefarious goal. The result could be, say, manipulated product recommendations, or even the ability for hackers to infer confidential underlying data.

(...)

In the end, the secret to successful analytics is not in choosing and implementing the perfect technology, but in cultivating a broad understanding that pervasive analytics yields better decisions and superior outcomes. Usually, you can iron out technology kinks or requirements misunderstandings. But if you can't change the mindset, few will use the beautiful analytics machine you just built.

Disponível em: https://www.cio.com/article/3614692/5-perspectives-

on-modern-data-analytics.html. Acesso em: 15 out. 2021.

According to the CIO’s 2021 State of the CIO survey, the technology enterprise which will probably demand IT investment in the near future will be business analytics.

 

Provas

Questão presente nas seguintes provas
753497 Ano: 2021
Disciplina: TI - Desenvolvimento de Sistemas
Banca: AOCP
Orgão: FUNPRESP-JUD

Em relação à gerenciamento do ciclo de vida do software, julgue o seguinte item.

O processo de software pessoal (Personal Software Process - PSP) enfatiza a medição pessoal, tanto do artefato de software gerado quanto da qualidade resultante dele. Além disso, responsabiliza o profissional pelo planejamento do projeto e lhe dá poder para controlar a qualidade
de todos os artefatos de software desenvolvidos.

 

Provas

Questão presente nas seguintes provas
753496 Ano: 2021
Disciplina: TI - Desenvolvimento de Sistemas
Banca: AOCP
Orgão: FUNPRESP-JUD

Em relação à gerenciamento do ciclo de vida do software, julgue o seguinte item.

O modelo de processo evolucionário é uma variação no modelo cascata. Esse modelo descreve a relação entre as ações de garantia da qualidade e as ações relacionadas à comunicação, à modelagem e às atividades de construção iniciais.

 

Provas

Questão presente nas seguintes provas
753495 Ano: 2021
Disciplina: TI - Desenvolvimento de Sistemas
Banca: AOCP
Orgão: FUNPRESP-JUD

Em relação à gerenciamento do ciclo de vida do software, julgue o seguinte item.

A distinção entre o desenvolvimento e a manutenção é cada vez mais irrelevante. Poucos sistemas de software são completamente novos, e faz muito mais sentido ver o desenvolvimento e a manutenção como processos contínuos. Em vez de dois processos separados, é mais realista pensar na engenharia de software como um processo evolutivo, no qual o software é constantemente alterado durante seu período de vida em resposta às mudanças de requisitos e às necessidades do cliente.

 

Provas

Questão presente nas seguintes provas
753494 Ano: 2021
Disciplina: TI - Desenvolvimento de Sistemas
Banca: AOCP
Orgão: FUNPRESP-JUD

Em relação à gerenciamento do ciclo de vida do software, julgue o seguinte item.

Processos reais de software são intercalados com sequências de atividades técnicas, de colaboração e de gerência, com o intuito de especificar, projetar, implementar e testar um sistema de software. Os desenvolvedores de software usam uma variedade de diferentes ferramentas de software em seu trabalho.

 

Provas

Questão presente nas seguintes provas
753493 Ano: 2021
Disciplina: TI - Desenvolvimento de Sistemas
Banca: AOCP
Orgão: FUNPRESP-JUD

Em relação à gerenciamento do ciclo de vida do software, julgue o seguinte item.

No modelo cascata, existe uma intercalação de atividades de especificação, desenvolvimento e validação. O sistema é desenvolvido como uma série de versões (incrementos), de maneira que cada versão adiciona funcionalidade à anterior.

 

Provas

Questão presente nas seguintes provas
753492 Ano: 2021
Disciplina: TI - Desenvolvimento de Sistemas
Banca: AOCP
Orgão: FUNPRESP-JUD

Com base nas metodologias de desenvolvimento de software, julgue o seguinte item.

A abordagem Scrum é um método ágil geral, mas seu foco está no gerenciamento do desenvolvimento iterativo, ao invés das abordagens técnicas específicas da engenharia de software ágil. Scrum não prescreve o uso de práticas de programação, como programação em pares e desenvolvimento test-first.

 

Provas

Questão presente nas seguintes provas
753491 Ano: 2021
Disciplina: TI - Desenvolvimento de Sistemas
Banca: AOCP
Orgão: FUNPRESP-JUD

Com base nas metodologias de desenvolvimento de software, julgue o seguinte item.

O desenvolvimento test-first é uma das mais importantes inovações no XP. Em vez de escrever algum código e, em seguida, escrever testes para esse código, primeiro escrevem-se os testes antes de escrever o código. Isso significa que a execução do teste ocorre enquanto o código está sendo escrito e permite encontrar problemas durante o desenvolvimento.

 

Provas

Questão presente nas seguintes provas