Questões de Programação para Concurso - Página 103

Q3331530

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

Q3331530 Programação

A biblioteca Pandas do Python possui diversas formas para selecionar partes de um objeto dataframe. Utilizando os dados disponíveis no dataframe df (imagem abaixo), um programador deseja criar um dataframe (df_novo) contendo somente as colunas CODUFMUN e COMPETEN. Das opções abaixo, a única INCORRETA é:

Imagem associada para resolução da questão

Imagem associada para resolução da questão

A

df_novo = df.sliceframe( : , [1,3] ).

B

df_novo = df.loc[ : , [‘CODUFMUN’, ‘COMPETEN’] ].

C

df_novo = df.iloc[ 0:40 , [1,3]].

D

df_novo = df.drop(columns = [‘CNES’,’DT_ATUAL’] ).

E

df_novo = df[ [‘CODUFMUN’, ‘COMPETEN’] ].

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Q3331529

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

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:

A

pd.qcut(idades, chunks=10).

B

pd.cut(idades, chunks=10).

C

pd.qcut(idades, bins=10).

D

pd.split(idades, bins=10).

E

pd.cut(idades, bins=10).

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Q3331528

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

Q3331528 Programação

Para reproduzir a transformação ilustrada na figura abaixo, o código Python que faz uso da bilblioteca Pandas (pd) e pode ser utilizado para para unir dois dataframes (df1 e df2), criando o dataframe (df3), é:

Imagem associada para resolução da questão

A

df3 = pd.join([df1, df2]).

B

df3 = pd.union([df1, df2]).

C

df3 = pd.concat([df1, df2]).

D

df3 = pd.merge([df1, df2]).

E

df3 = pd.sum([df1, df2]).

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Q3331527

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

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:

A

nrows=1000, usecols=[‘A’, ‘B’, ‘C’] e dtype=str.

B

nrows=1k, usecols=[‘A’, ‘B’, ‘C’] e type=String.

C

lines=1000, columns=[‘A’, ‘B’, ‘C’] e dtype=String.

D

nrows=1000, names=[‘A’, ‘B’, ‘C’] e type=str.

E

lines=1k, columns=[‘A’, ‘B’, ‘C’] e dtype=str.

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Q3331514

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

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:

A

a distância euclidiana entre os vetores de “diabetes” e “hipertensão”, ambos ajustados pelo vetor de “insulina”, sugere que, no espaço semântico do modelo utilizado, as condições de “diabetes” e “hipertensão”, quando consideradas no contexto do tratamento com “insulina”, possuem uma relação semântica relativamente forte.

B

a similaridade por cosseno entre os vetores de “diabetes” e “hipertensão”, ambos ajustados pelo vetor de “insulina”, sugere que, no espaço semântico do modelo utilizado, as condições de “diabetes” e “hipertensão”, quando consideradas no contexto do tratamento com “insulina”, possuem uma relação semântica relativamente fraca.

C

a distância euclidiana entre os vetores de “diabetes” e “hipertensão”, ambos ajustados pelo vetor de “insulina”, sugere que, no espaço semântico do modelo utilizado, as condições de “diabetes” e “hipertensão”, quando consideradas no contexto do tratamento com “insulina”, possuem uma relação semântica relativamente fraca.

D

a similaridade por cosseno entre os vetores de “diabetes” e “hipertensão”, ambos ajustados pelo vetor de “insulina”, sugere que, no espaço semântico do modelo utilizado, as condições de “diabetes” e “hipertensão”, quando consideradas no contexto do tratamento com “insulina”, possuem uma relação semântica relativamente forte.

E

a distância euclidiana entre os vetores de “diabetes” e “hipertensão”, ambos ajustados pelo vetor de “insulina”, sugere que, no espaço semântico do modelo utilizado, as condições de “diabetes” e “hipertensão”, quando consideradas no contexto do tratamento com “insulina”, possuem uma relação semântica relativamente neutra.

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Q3331512

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

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:

A

32.

B

33.

C

34.

D

35.

E

36.

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Q3331508

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

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:

A

para regressão polinomial: linear_model.PolynomialRegression e preprocessing.LinearFeatures; para árvores de decisão: tree.DecisionTreeRegressor

B

para regressão polinomial: preprocessing.PolynomialFeatures e linear_model.LinearRegression; para árvores de decisão: tree.DecisionTreeClassifier.

C

para regressão polinomial: preprocessing.PolynomialFeatures e linear_model.LinearRegression; para árvores de decisão: tree.DecisionTreeRegressor.

D

para regressão polinomial: linear_model.PolynomialFeatures e preprocessing.LinearRegression; para árvores de decisão: tree.DecisionClassifier.

E

para regressão polinomial: preprocessing.LinearFeatures e linear_model.PolynomialRegression; para árvores de decisão: tree.TreeDecisionClassifier.

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Q3331506

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

Q3331506 Programação

Além da linguagem Python, a linguagem R é uma poderosa ferramenta estatística e gráfica utilizada por cientistas de dados em todo o mundo. Originária do ambiente acadêmico e com forte apoio da comunidade de estatística, R rapidamente se consolidou como uma das linguagens de programação de escolha para análise de dados, pesquisa científica, e qualquer aplicação que exija manipulação intensiva de dados, análise estatística ou visualização gráfica.
Considere o sumário exibido abaixo, saída do comando summary(df) da linguagem R:

Imagem associada para resolução da questão

Com base nesta informação, a opção que contém uma observação INCORRETA é:

A

a distribuição da variável financiamento_id mostra uma amplitude total de valores que vai de 1 a 8, evidenciando a variação total nos identificadores de financiamento dentro do conjunto de dados.

B

os indicadores de tendência central para projeto_id, com uma média de 2.375 e uma mediana de 2.500, refletem uma distribuição dos dados que tende a ser equilibrada, sem uma inclinação acentuada para valores mais altos ou mais baixos.

C

as variáveis fonte, data_inicio e data_termino são categorizadas como dados categóricos nominais, dado que representam informações qualitativas sem uma ordem inerente, e são armazenadas como caracteres, indicando o tipo de dado textual.

D

o terceiro quartil da variável valor é 10.000, o que indica que 75% dos valores de financiamento são iguais ou inferiores a 10.000, demonstrando a posição dos valores de financiamento no contexto de dispersão e distribuição de quartis.

E

a proximidade entre a média e a mediana dos valores de financiamento sugere uma distribuição altamente assimétrica, com uma presença significativa de valores extremos que distorcem a média, como é o caso do valor 22.000.

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Q3331505

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

Q3331505 Programação

Além do Pandas, NumPy, que é um acrônimo para Numerical Python, é outra biblioteca fundamental para a computação em Python. Ela serve como um dos pilares do ecossistema de ciência de dados e análise numérica, oferecendo suporte para poderosas estruturas de dados de arrays e matrizes multidimensionais.
Seja o dataframe Pandas df carregado da tabela Financiamento e um extrato de seus dados mostrado abaixo.

Imagem associada para resolução da questão

E seja o seguinte código NumPy, que transforma df em matriz e manipula suas linhas e colunas.
import numpy as np matriz = df.values subconjunto = matriz[matriz[:, 1] == 1, 4:6]

Das opções abaixo, a que apresenta corretamente o array extraído pela operação NumPy é:

A

[[‘2023-05-31’, 10000.0], [‘2023-06-30’, 4000.0], [‘2023- 11-30’, 7000.0]].

B

[[‘Finep’, ‘2023-02-01’], [‘Finep’, ‘2023-06-01’], [‘BNDES’, ‘2023-08-01’]].

C

[[‘1’, ‘Finep’], [‘1’, ‘Finep’], [‘1’, ‘BNDES’]].

D

[[‘2023-02-01’, ‘2023-05-31’], [‘2023-06-01’, ‘2023-06- 30’], [‘2023-08-01’, ‘2023-11-30’]].

E

[[‘10000.0’], [‘4000.0’], [‘7000.0’]].

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Q3331504

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - TE56 - Cientista de Dados em Saúde |

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:

A

apenas I está correta.

B

apenas II está correta.

C

apenas I e II estão corretas.

D

apenas I e III estão corretas.

E

todas estão corretas.

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Q3331211

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Bioinformática |

Q3331211 Programação

O Biopython é amplamente utlizado para realizar análises na área da Bioinformática. A interface Bio.SeqIO é utlizada para realizar a entrada e saída de arquivos suportando muitos formatos distintos. Considerando o código abaixo, é correto afirmar que:

Imagem associada para resolução da questão

A

o Bio.SeqIO.parse() está devolvendo apenas a próxima sequência.

B

o objeto record é do tipo Seq.

C

o Bio.SeqIO.parse() devolve uma lista de sequências.

D

o Bio.SeqIO.parse() recebe o nome do arquivo de entrada e o formato do arquivo, e devolve um SeqRecord iterator.

E

um objeto SeqRecord possui o campo length.

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Q3331210

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Bioinformática |

Q3331210 Programação

Os clusteres de alto desempenho focam em maximizar o desempenho para tarefas computacionais intensivas. Contudo, para se fazer um bom uso dos recursos de um cluster é necessário o conhecimento de modelos de programação paralela como o MPI (Message Passing Interface) e o OpenMP. Nesse contexto, é correto afirmar que:

A

o MPI é um modelo de programação paralela e que possui diversas implementações; um exemplo de implementação é o MPICH.

B

o OpenMP utiliza um modelo de memória compartilhada, em que múltiplas threads executam em paralelo e tem acesso a uma memória comum; nesse caso, não é necessário se preocupar com a sincronização entre as threads.

C

o OpenMP possui diretivas de pré-processador que podem ser inseridas no código-fonte, já o MPI também tem essa funcionalidade.

D

o MPI é baseado em troca de mensagens e não pode ser utilizado para aplicações distribuídas.

E

o MPI, assim como o OpenMP, utiliza memória compartilhada.

Q3331208

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Bioinformática |

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:

A

print((lambda x: x + 1)10))

B

print(lambda x: x + 1)

C

print((lambda x: x + 1)(10)))

D

print(lambda x: x + 1)(10))

E

print((lambda x:: x + 1)(10))

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Q3331203

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Bioinformática |

Q3331203 Programação

O formato de configuração que corresponde ao comumente utilizado para definir parâmetros e configurações em linguagem de fluxo computacional como Snakemake e Nextflow é:

A

JSON.

B

YAML.

C

XML.

D

CSV.

E

INI.

Q3331188

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - Bioinformática |

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

A

sete linhas.

B

nenhuma linha.

C

cinco linhas.

D

seis linhas.

E

duas linhas.

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Q3331039

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - ecnologia da informação e comunicação (TIC) com foco em análise e desenvolvimento de sistema |

Q3331039 Programação

Ao criar um projeto com o Framework Laravel versão 10.x, uma estrutura padrão de diretórios é criada com objetivo de fornecer um ponto de partida para o desenvolvimento de aplicações. Quanto a essa estrutura padrão de diretórios, é INCORRETO afirmar que:

A

o diretório “app” contém o código fonte principal da aplicação.

B

os arquivos de configuração da aplicação são encontrados no diretório “config”

C

“public” é o diretório que contém o arquivo index.php.

D

o diretório “vendor” contém os logs da aplicação.

E

o arquivo app.php é encontrado no diretório “bootstrap”.

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Q3331038

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - ecnologia da informação e comunicação (TIC) com foco em análise e desenvolvimento de sistema |

Q3331038 Programação

O Laravel é um dos frameworks para desenvolvimento de aplicações web em linguagem de programação PHP mais difundidos. Integrado ao Laravel versão 10.x há outro framework, conhecido como Eloquent ORM (Object Relational Mapping). Os métodos abaixo pertencem ao framework Eloquent ORM, EXCETO:

A

insert().

B

all().

C

save().

D

delete().

E

find().

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Q3331034

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - ecnologia da informação e comunicação (TIC) com foco em análise e desenvolvimento de sistema |

Q3331034 Programação

Uma página web responsiva é criada para se adaptar ao tamanho da tela do dispositivo no qual está sendo exibida. Um dos frameworks utilizados para criar páginas web responsivas é:

A

Hibernate.

B

Struct.

C

Ajax.

D

Bootstrap.

E

SSF.

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Q3331029

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - ecnologia da informação e comunicação (TIC) com foco em análise e desenvolvimento de sistema |

Q3331029 Programação

O resultado da execução do algoritmo abaixo em linguagem de programação Python 3 é:

Imagem associada para resolução da questão

A

uma mensagem de erro.

B

16.

C

40.

D

10.

E

11.

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Q3331017

Ano: 2024 Banca: FIOCRUZ Órgão: FIOCRUZ Prova: FIOCRUZ - 2024 - FIOCRUZ - Tecnologista em Saúde Pública - ecnologia da informação e comunicação (TIC) com foco em análise e desenvolvimento de sistema |

Q3331017 Programação

Exemplos de métodos da classe UserControl (contida no namespace System.Web.UI) do ASP.NET incluem:

A

MergeStyle e Validate.

B

CloseControl, Validate e OnFocus.

C

MergeStyle, CloseControl e OnFocus.

D

AppendLiteralString e OnPostRender.

E

OnInit, OnLoad e OnPreRender.

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Questões de Concurso Sobre programação

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