Uma equipe de comunicação de uma Secretaria Estadual utiliza uma ferramenta de inteligência artificial para produzir ilustrações e textos destinados a campanhas institucionais. Após a divulgação do material, descobre-se que parte das imagens geradas reproduziam elementos idênticos a obras protegidas de artistas independentes, sem qualquer licença ou referência de origem.

No que se refere à ética da inteligência artificial, a situação descrita representa um caso de

Em uma Secretaria Estadual de Atendimento ao Cidadão, foi implantado um sistema que analisa automaticamente milhares de mensagens enviadas por e-mail e redes sociais. O sistema identifica o assunto tratado, extrai sentimentos expressos pelos usuários e encaminha as demandas para os setores competentes de forma automatizada, reduzindo o tempo de resposta e melhorando a gestão das manifestações recebidas.

Esse cenário representa uma aplicação de

Em um laboratório de ciência de dados voltado ao setor público, três equipes desenvolvem soluções distintas baseadas em aprendizado de máquina, elencadas com os itens I, II e III.

I. Uma equipe cria um modelo que identifica se solicitações de serviços enviadas por cidadãos pertencem às categorias saúde, educação ou segurança pública, com base no texto da mensagem.
II. Outra equipe desenvolve um modelo que prevê o valor estimado de arrecadação tributária para o próximo mês, considerando dados históricos e indicadores econômicos.
III. Aterceira equipe elabora um modelo que segmenta municípios com perfis socioeconômicos semelhantes.

Com base nos conceitos fundamentais de aprendizado de máquina, os tipos de algoritmos utilizados nas soluções correspondem a

Durante o cadastramento de cidadãos em um Programa Social Estadual, o sistema digital utilizado pela secretaria armazena dados pessoais como nome, endereço, renda e histórico de atendimentos. Um dos participantes solicita informações sobre quais dados estão sendo tratados e com quem são compartilhados, buscando compreender como suas informações são utilizadas pela administração pública.

Nesse contexto, de acordo com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), o cidadão exerce o direito de

Uma equipe de Tecnologia da Informação inicia um projeto para aprimorar o processo de planejamento orçamentário. Nessa etapa, são reunidos documentos em PDF, mensagens de e-mail e imagens de notas fiscais digitalizadas, provenientes de diversas unidades administrativas, com o objetivo de consolidar essas informações em um sistema de apoio à decisão.

Essa situação caracteriza-se por uma atuação sobre dados

Durante a implementação de uma estratégia de transformação digital na SEPLAG, a equipe técnica buscou alinhar suas ações às diretrizes legais sobre plataformas de governo digital e interoperabilidade, de forma a garantir que os serviços fossem oferecidos de forma integrada, segura e centrada no cidadão, respeitando os princípios da Estratégia de Governo Digital. Uma Gestora explicou para os demais que

Considere o programa em Python abaixo criado por um Gestor da SEPLAG.

# Dados de Orçamento (Área, Orçado, Realizado)
dados_orcamento = [
    ("Saúde", 15000, 15500), ("Educação", 22000, 21800), ("Segurança", 8000, 8500),
    ("Previdência", 10000, 10100)
]

print("--- ANÁLISE ORÇAMENTÁRIA ESTADUAL (Em Milhões de BRL) ---")
print("{:<15} {:<10} {:<10} {:<10} {:<10}".format( "ÁREA", "ORÇADO", "REALIZADO",
"DESVIO", "VARIAÇÃO %"))
print("-" * 55)

desvios_percentuais = []

for area, orcado, realizado in dados_orcamento:
    desvio = realizado - orcado
    variacao_perc = (desvio / orcado) * 100

    desvios_percentuais.append((area, desvio, variacao_perc))

    desvio_str = f"{desvio:,.0f}"
    variacao_str = f"{variacao_perc:+.2f}%"

    print("{:<15} {:<10,.0f} {:<10,.0f} {:<10} {:<10}".format(area, orcado, realizado,
    desvio_str, variacao_str ))

maior_estouro =   I
maior_economia =  II

print("\n\nRESUMO GERENCIAL:")
print(f"1. Maior Estouro Orçamentário (Gasto Extra):  {maior_estouro[0]}   |  Desvio:  +R$ {maior_estouro[1]:,.0f} Milhões.")
print(f"2. Maior Economia (Abaixo do Orçado):  {maior_economia[0]}   |  Desvio:  R$ {maior_economia[1]:,.0f} Milhões.")

Sabendo que o programa será executado em condições ideais e que sua lógica deve ser mantida, as lacunas I e II devem ser, correta e respectivamente, preenchidas com

Uma equipe de planejamento da SEPLAG está preparando um conjunto de dados para análise em Python, usando Pandas. O DataFrame df.

 contém informações sobre projetos estratégicos, incluindo colunas como projeto, responsavel, orcamento, prazo_dias e cpf_responsavel. Durante a análise exploratória, foram identificados valores ausentes em prazo_dias, duplicatas em projeto e valores extremos em orcamento.

Além disso, os dados serão compartilhados com parceiros externos. Em condições ideais, uma prática que se adequaa este cenário é

Considere que no banco de dados relacional da SEPLAG, instalado e funcionando em condições ideais, foi criada metas_planejamento e alguns dados iniciais foram nela inseridos, conforme mostram os comandos SQL abaixo. 

CREATE TABLE metas_planejamento (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    descricao VARCHAR(30),
    valor_previsto NUMERIC(10,2)
);

INSERT INTO metas_planejamento (id, descricao, valor_previsto) VALUES
(1, 'Digitalização de Documentos', 500000.00),
(2, 'Sistema de Compras Integrado', 1200000.00),
(3, 'Capacitação de Funcionários', 300000.00),
(4, 'Implantação de BI', 900000.00),
(5, 'Modernização de Infraestrutura', 1500000.00);

Um Gestor de planejamento executou um comando SQL que apresentou o seguinte resultado:

descricao                               valor_previsto
--------------------------------------  --------------
Sistema de Compras Integrado                1200000.00
Implantação de BI                            900000.00
Modernização de Infraestrutura              1500000.00

O comando SQL executado pelo Gestor foi:

SELECT descricao, valor_previsto FROM metas_planejamento
WHERE valor_previsto > (SELECT SUM(valor_previsto)/COUNT() FROM metas_planejamento);

SELECT descricao, valor_previsto FROM metas_planejamento
WHERE valor_previsto > MEDIA(valor_previsto);

SELECT descricao, valor_previsto FROM metas_planejamento
WHERE valor_previsto > (SELECT MEDIA(valor_previsto) FROM metas_planejamento);

SELECT descricao, valor_previsto FROM metas_planejamento
WHERE valor_previsto > (SELECT AVG(valor_previsto) FROM metas_planejamento);

SELECT descricao, valor_previsto FROM metas_planejamento
HAVING valor_previsto > (SELECT MAX(valor_previsto) FROM metas_planejamento);

A equipe de planejamento da SEPLAG está desenvolvendo um painel de acompanhamento de despesas públicas no Power BI, utilizando dados extraídos do sistema financeiro do órgão. O processo envolve a carga de dados em um Data Warehouse, seguido da criação de medidas e visualizações no Power BI. Durante a modelagem, uma Gestora criou a seguinte medida DAX (Data Analysis Expressions):

TotalDespesas = SUM(fato_despesas[valor_total])

Em seguida, ela adicionou um gráfico de colunas com os campos dim_orgao[nome_orgao] no eixo e TotalDespesas como valor. Ao aplicar um filtro de ano na página, o gráfico se atualiza automaticamente.

Com base nos conceitos sobre ETL e Power Bl envolvidos neste cenário,