Questões de Programação para Concurso - Página 88

Q3334794

Ano: 2024 Banca: IDCAP Órgão: Prefeitura de Serra - ES Prova: IDCAP - 2024 - Prefeitura de Serra - ES - Analista em Tecnologia da Informação: Geoprocessamento |

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:

A

Uma subclasse não pode sobrescrever um método que é declarado como final na superclasse.

B

Nos métodos sobrecarregados os parâmetros podem apresentar o mesmo nome mantendo apenas a variação do tipo de dado.

C

A habilidade de uma subclasse sobrescrever um método permite que o comportamento definido na superclasse para esse método seja alterado conforme as necessidades da subclasse.

D

Um método de instância de uma subclasse com a assinatura e tipo de retorno igual a um método de instância da superclasse não sobrescreve este método da superclasse.

E

Na sobrecarga, os métodos sobrecarregados, compartilham a mesma responsabilidade, mas cada um adota uma abordagem diferente para se obter a mesma solução.

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Q3333906

Ano: 2024 Banca: IF-MG Órgão: IF-MG Prova: IF-MG - 2024 - IF-MG - PROFESSOR EBTT - Informática - Itabirito |

Q3333906 Programação

Análise o código e responda a questão.

Captura_de tela 2025-05-13 090549.png (254×527)

Captura_de tela 2025-05-13 090604.png (259×760)

Sabendo que o botão 1 (BT1) foi pressionado 12 vezes, o que acontecerá após o botão 2 (BT2) ser pressionado?

A

O Led1 acenderá e o Led2 ficará apagado.

B

O Led1 ficará apagado e o Led2 acenderá.

C

Ambos os LEDs (Led1 e Led2) acenderão.

D

O Led1 acenderá, o Led2 acenderá e depois apagará.

E

Nenhum dos LEDs acenderá.

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Q3333903

Ano: 2024 Banca: IF-MG Órgão: IF-MG Prova: IF-MG - 2024 - IF-MG - PROFESSOR EBTT - Informática - Itabirito |

Q3333903 Programação

Assinale a alternativa que mostra a matriz M preenchida pelo seguinte código em Java:

Imagem associada para resolução da questão

A

B

C

D

E

Nenhuma das anteriores.

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Q3333899

Ano: 2024 Banca: IF-MG Órgão: IF-MG Prova: IF-MG - 2024 - IF-MG - PROFESSOR EBTT - Informática - Itabirito |

Q3333899 Programação

Assinale a alternativa que descreve corretamente a função do método construtor.

A

O método construtor é usado para personalizar a classe de acordo com as necessidades do contexto, podendo ter informações passadas por parâmetro ou não.

B

O método construtor é invocado assim que é criada a classe a fim de definir o relacionamento que os objetos terão entre si.

C

O método construtor é invocado assim que é criada a classe e pode ser invocada por qualquer outro método da classe para ela própria sempre que necessário.

D

O método construtor é usado tanto para definir a estrutura da classe atual quanto das que serão construídas.

E

O método construtor é usado exclusivamente para definir os valores iniciais dos atributos de classe.

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Q3333898

Ano: 2024 Banca: IF-MG Órgão: IF-MG Prova: IF-MG - 2024 - IF-MG - PROFESSOR EBTT - Informática - Itabirito |

Q3333898 Programação

Sobre o encapsulamento, existem diferentes níveis de acesso a atributos e métodos por outras classes, este recurso facilita tanto no uso da classe quanto na manutenção do código. Assinale a alternativa incorreta sobre encapsulamento.

A

Métodos declarados como públicos podem ser invocados por qualquer outra classe.

B

Variáveis de instância protegidos podem ser acessados por outras classes desde que sejam filhas da mesma classe abstrata.

C

Variáveis de instância privados têm seu uso exclusivo na classe em que é declarada.

D

Métodos protegidos em classes abstratas são acessados pelas classes que a herdam.

E

Uma classe declarada como pública não obriga que seus atributos e métodos sejam públicos também.

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Q3333897

Ano: 2024 Banca: IF-MG Órgão: IF-MG Prova: IF-MG - 2024 - IF-MG - PROFESSOR EBTT - Informática - Itabirito |

Q3333897 Programação

O HTML (HyperText Markup Language) é uma linguagem de marcação e é usada na construção de páginas para a visualização de informação. O principal recurso dessa linguagem é a tag (marcação) no qual determina como a informação deve ser apresentada.

A entrada de dados em formulários pode ser feita de diferentes formas sendo usado diferentes tags para isso. Assinale a alternativa que descreve corretamente a tag para entrada de dados com sua funcionalidade.

A

A tag button apresenta um botão e precisa estritamente estar dentro de uma tag form para funcionar corretamente.

B

A tag a é usada para entrada de dados de texto ou voz.

C

A tag input é usada para entrada de dados textual, este campo não possui critério de entrada, fazendo com que qualquer texto seja permitido pelo navegador.

D

A tag datalist é usada para criar uma caixa de texto com sugestões já pré-determinadas, mas que não obriga o usuário a escolher uma das opções.

E

A tag select é usada para selecionar uma única opção dentro de várias, podendo o usuário marcar uma caixa de texto (checkbox).

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Q3331534

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

Q3331534 Programação

A análise visual de dados, por meio de gráficos e dashboards, por exemplo, tem papel central na análise exploratória de dados. Sobre o papel da análise visual na descoberta de padrões em dados, é possível afirmar que a análise visual:

A

é usada apenas para tornar os gráficos e visualizações de dados mais atraentes esteticamente, especialmente com a construção de dashboards.

B

não desempenha um papel significativo na descoberta de padrões em dados, sendo mais útil para fins de apresentação de resultados.

C

é limitada na descoberta de padrões em dados e não oferece nenhuma vantagem sobre métodos quantitativos.

D

é útil apenas para apresentar resultados em dashboards após a descoberta de padrões por métodos estatísticos.

E

pode permitir a identificação de tendências, anomalias e padrões nos dados de forma intuitiva e rápida.

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Q3331531

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

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:

A

Min-Max Scaling.

B

padronização (Z-Score).

C

Maximum Absolute Scaling.

D

Distância de Levenshtein.

E

Robust Scaling.

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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.

Questões de Concurso Sobre programação

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