Questões de Concurso Comentadas sobre linguagens de programação em programação

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Q3442026 Programação
As linhas com comentários, que são muito úteis para descrição, compartilhamento de informações e histórico de alterações dos algoritmos, nos softwares GRADS e Python, são iniciadas, respectivamente, por
Alternativas
Q3442025 Programação
Assinale a alternativa que indica, respectivamente, a linha de comando com a qual o recorte do mapa do Brasil no Python pode ser feito e visualizado.
Alternativas
Q3408939 Programação
Considere o seguinte trecho de código em JavaScript:
function calcularSoma(a, b) { var resultado = a + b; console.log("O resultado da soma é: " resultado); } calcularSoma(5, 7);
Assinale a alternativa que contém o erro existente no código que o impede de ser executado:
Alternativas
Q3395724 Programação
Em Visual Basic, a estrutura de controle utilizada para repetir um bloco de instruções enquanto uma condição específica é verdadeira, é conhecida como: 
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Q3395721 Programação
Em um script PHP, a instrução 'echo' é usada para: 
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Q3377243 Programação

Analise o comando a seguir, descrito em Java 8.


Object frase = “Olá, Mundo!”;


Assinale a alternativa que apresenta o comando correto para conversão para uma variável do tipo String.

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Q3336167 Programação

As linguagens sensíveis ao contexto desempenham um papel importante em aplicações que exigem uma análise mais detalhada e precisa de cadeias, especialmente quando há restrições que dependem do contexto de um símbolo na cadeia. Sobre as linguagens sensíveis ao contexto, considere as seguintes afirmações:



I - Gramáticas sensíveis ao contexto eliminam a restrição de que o lado esquerdo das regras seja formado por um único símbolo, e de que este seja um símbolo não terminal.


II - As gramáticas sensíveis ao contexto são ditas monotônicas, pois o comprimento das formas sentenciais obtidas durante o processo de derivação de uma sentença nunca sofre redução.


III - O conjunto das gramáticas sensíveis ao contexto sobre um alfabeto qualquer não é enumerável.


IV - Toda linguagem livre de contexto é também uma linguagem sensível ao contexto.



Assinale a alternativa que apresenta apenas afirmações corretas:


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Q3334794 Programação
Em relação ao Paradigma de orientação a Objetos, pode-se ter diversos métodos declarados com o mesmo nome dentro de uma mesma classe. Entretanto, tais métodos não podem ter os mesmos tipos de parâmetros na mesma ordem de declaração. Nesse contexto, não é verdadeira a seguinte afirmação:
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Q3331531 Programação
Atributos numéricos diferentes podem possuir enorme discrepância de amplitude em um mesmo conjunto de dados. Por exemplo, enquanto a idade de uma pessoa tende a estar entre 0 e 130 anos, a altura em metros costuma variar entre 0,5 e 2,5. Em casos assim, alguns modelos de análise podem dar uma importância muito maior para a variável de maior amplitude (idade). Para lidar com esse efeito, é comum o uso de métodos de feature scaling disponíveis em pacotes Python como o Scikit Learn. Das opções a seguir, a única que NÃO representa um método para feature scaling é:
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Q3331529 Programação
No campo da saúde, é comum a adoção de métodos para a reduzir a dimensionalidade dos dados, como a segmentação de idades em faixas etárias. O comando Python, com o uso da biblioteca Pandas (pd), que pode ser utilizado para segmentar os valores de uma lista de idades (tipo inteiro) em 10 faixas etárias, é:
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Q3331527 Programação
Dataframes da biblioteca Pandas no Python são muito versáteis. Com eles é possível ler, processar, transformar e exportar dados tabulares com grande eficiência. Considere um dataframe criado a partir da leitura de um arquivo do tipo csv (comma separated value). Só devem ser carregadas as primeiras mil linhas das colunas A, B e C. Além disso, todos os valores devem ser convertidos para o tipo string. Os parâmetros e valores do método read_csv() que possibilitam isso são:
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Q3331514 Programação
Você é um cientista de dados trabalhando em um projeto de pesquisa em saúde que envolve a análise de relatórios médicos utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Parte do seu trabalho é explorar as relações semânticas entre diferentes condições de saúde utilizando um modelo pré-treinado de word embeddings em português, focado na área da saúde. Você decide investigar a relação entre diferentes doenças e tratamentos.

Seja o seguinte código Python, que utiliza a biblioteca gensim e um modelo hipotético de word embeddings denominado modelo_saude.bin especializado em termos médicos em português:

import numpy as np from gensim.models import KeyedVectors
def calcular_similaridade(vetor_a, vetor_b):    numerador = np.dot(vetor_a, vetor_b)    denominador = np.linalg.norm(vetor_a) *
np.linalg.norm(vetor_b)    similaridade = numerador / denominador    return similaridade
mo del = Ke yed Vectors. load_ word 2vec _ format(‘modelo_saude.bin’, binary=True) vetor_diabetes = model[‘diabetes’] vetor_hipertensao = model[‘hipertensão’] vetor_insulina = model[‘insulina’]
vetor_diabetes_ajustado = vetor_diabetes + vetor_insulina vetor_hipertensao_ajustado = vetor_hipertensao + vetor_insulina
similaridade = calcular_similaridade(vetor_ diabetes_ajustado, vetor_hipertensao_ajustado) print(f”Similaridade: {similaridade}”)

Utilizando o modelo hipotético model_saude.bin, o resultado mostrado pelo código foi de 0.7036085724830627. Baseado no cenário descrito, no código fornecido e no resultado mostrado, a opção que melhor descreve o que está sendo calculado e o significado do resultado é:
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Q3331512 Programação
Observe o código Python abaixo, que utiliza a biblioteca NLTK para tarefas de Processamento de Linguagem Natural.

import nltk nltk.download(‘punkt’) from nltk.tokenize import word_tokenize
texto = “Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz): Ciência e tecnologia em saúde para a população brasileira.” tokens = word_tokenize(texto)
contador = 0 resultado = 0 while contador < len(tokens):    for letra in tokens[contador]:    if letra.upper() in ‘FIOCRUZ’:       resultado += 1 contador += 1


O valor da variável resultado, ao final da execução do código, é:
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Q3331508 Programação
O scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina para Python que fornece uma ampla variedade de classes e funções para análise de dados e modelagem de Machine Learning. Ele inclui algoritmos para classificação, regressão, clusterização, redução de dimensionalidade, seleção de modelos, pré-processamento de dados, entre outros.
Entre as opções abaixo, a que apresenta corretamente a combinação de classes e funções do scikit-learn usadas para implementar regressão do tipo polinomial e classificação com árvores de decisão é: 
Alternativas
Q3331504 Programação
Quando se trabalha com grandes conjuntos de dados no Pandas, a eficiente alocação de memória torna-se crucial para manter um bom desempenho e evitar o esgotamento dos recursos do sistema. Dado este desafio, analise as opções abaixo para otimizar o uso da memória ao manipular grandes volumes de dados com Pandas.

I. Empregar categorias para dados textuais repetitivos ao invés de strings.
II. Segmentar os dados em chunks menores durante a leitura de arquivos grandes, utilizando o parâmetro chunksize no read_csv.
III. Fazer uso intensivo de operações inplace.

Sobre as afirmativas acima, pode-se dizer que:
Alternativas
Q3331208 Programação
Python é uma linguagem de programação amplamente utilizada na Bioinformática. Através do lambda é possível criar funções anônimas. O código que está sintaticamente correto, de acordo com a versão da linguagem Python superior a 3.10, é:
Alternativas
Q3331188 Programação
Expressões regulares compreendem uma ferramenta de extrema importância para o processamento de arquivos de texto visando a detecção de padrões. Na bioinformática, expressões regulares são comumente utilizadas para detectar padrões de texto. A linguagem de programação python contém suas funcionalidades de expressão regular implementadas no módulo re. Considerando um arquivo texto contendo as sete linhas abaixo, a opção com o número de linhas distintas, que seriam selecionadas pela expressão regular ‘^ID\d+\.\d+$’, é:


ID34343.A ID34HN43.1 ID985433230 ID852495_23 _ID423243.1 ID2544343.97 ID1.1
Alternativas
Q3330089 Programação
Avalie as alternativas abaixo no contexto dos conhecimentos básicos em linguagens de programação e frameworks como PHP, C#, ASP.NET Framework, Técnicas de API e .NET Core. Assinale a alternativa correta.
Alternativas
Q3328453 Programação
Sobre funções e formas funcionais em linguagens de programação funcionais é correto afirmar:
Alternativas
Q3328452 Programação
Sobre os fundamentos de linguagens de programação funcional assinale a alternativa incorreta:
Alternativas
Respostas
541: E
542: B
543: B
544: B
545: E
546: A
547: C
548: D
549: D
550: E
551: A
552: D
553: A
554: B
555: E
556: B
557: E
558: C
559: A
560: E