Questões de Concurso Público TCU 2022 para Auditor Federal de Controle Externo
Foram encontradas 100 questões
Q1892803
Programação
Considere o código Python a seguir.
A execução desse código na IDLE Shell produz, na ordem e exclusivamente, os números:
A execução desse código na IDLE Shell produz, na ordem e exclusivamente, os números:
Q1892804
Programação
Natasha, uma cientista de dados, está trabalhando com um
conjunto de dados sobre carros para fazer um modelo preditivo
para uma companhia de seguros. A primeira versão do modelo
utiliza apenas informações básicas sobre os carros: a marca e a
cor.
Como esses dados são categóricos, Natasha faz um pré-processamento usando a biblioteca scikit-learn. Em um ambiente interativo, ela executa os comandos a seguir.
>>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder >>> enc = OneHotEncoder() >>> X = [['Toyota', 'vermelho'], ['Toyota', 'verde'], ['BMW', 'vermelho']]
>>> enc.fit(X) >>> enc.get_feature_names() array(['x0_BMW', 'x0_Toyota', 'x1_verde', 'x1_vermelho'], dtype=object)
>>> X_prime = enc.transform(X).toarray() >>> X_prime array([[0., 1., 0., 1.], [0., 1., 1., 0.], [1., 0., 0., 1.]])
Para contar o número de carros da marca Toyota no conjunto de dados, obtendo corretamente o resultado 2, Natasha pode usar a seguinte linha de código:
Como esses dados são categóricos, Natasha faz um pré-processamento usando a biblioteca scikit-learn. Em um ambiente interativo, ela executa os comandos a seguir.
>>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder >>> enc = OneHotEncoder() >>> X = [['Toyota', 'vermelho'], ['Toyota', 'verde'], ['BMW', 'vermelho']]
>>> enc.fit(X) >>> enc.get_feature_names() array(['x0_BMW', 'x0_Toyota', 'x1_verde', 'x1_vermelho'], dtype=object)
>>> X_prime = enc.transform(X).toarray() >>> X_prime array([[0., 1., 0., 1.], [0., 1., 1., 0.], [1., 0., 0., 1.]])
Para contar o número de carros da marca Toyota no conjunto de dados, obtendo corretamente o resultado 2, Natasha pode usar a seguinte linha de código:
Q1892805
Banco de Dados
Texto associado
ATENÇÃO!
Para a questão a seguir, considere uma tabela relacional R, com atributos W, X, Y, Z, e o conjunto de dependências funcionais identificadas para esses atributos.
X → Y
X → Z
Z → X
Z → W
Analise o conjunto de dependências funcionais inferidas abaixo
a partir do conjunto de atributos e dependências funcionais
presentes na tabela R, como descrita anteriormente.
(1) X → Y Z W (2) X → W (3) X W → Y W (4) X Y Z W → X Y (5) Y → Z
À luz dos axiomas da teoria de projeto de bancos de dados aplicáveis nesse caso, é correto concluir que, dentre essas dependências inferidas:
(1) X → Y Z W (2) X → W (3) X W → Y W (4) X Y Z W → X Y (5) Y → Z
À luz dos axiomas da teoria de projeto de bancos de dados aplicáveis nesse caso, é correto concluir que, dentre essas dependências inferidas:
Q1892806
Banco de Dados
Texto associado
ATENÇÃO!
Para a questão a seguir, considere uma tabela relacional R, com atributos W, X, Y, Z, e o conjunto de dependências funcionais identificadas para esses atributos.
X → Y
X → Z
Z → X
Z → W
Com referência à tabela R, definida anteriormente, considere o
esboço de um comando SQL para a criação da tabela.
De acordo com as dependências funcionais de R, e com a Forma Normal de Boyce-Codd, a definição correta das chaves (por meio de constraints) aplicáveis e necessárias para essa tabela deveria ser:
De acordo com as dependências funcionais de R, e com a Forma Normal de Boyce-Codd, a definição correta das chaves (por meio de constraints) aplicáveis e necessárias para essa tabela deveria ser:
Q1892807
Banco de Dados
Um analista do TCU recebe o conjunto de dados com
covariáveis e a classe a que cada amostra pertence na tabela a
seguir.
Esse analista gostaria de prever a classe dos pontos (1,1), (0,0) e (-1,2) usando o algoritmo de k-vizinhos mais próximos com k=3 e usando a distância euclidiana usual.
Suas classes previstas são, respectivamente:
Esse analista gostaria de prever a classe dos pontos (1,1), (0,0) e (-1,2) usando o algoritmo de k-vizinhos mais próximos com k=3 e usando a distância euclidiana usual.
Suas classes previstas são, respectivamente: