Questões de Concurso Público PPSA 2025 para Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI
Foram encontradas 7 questões
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842883
Estatística
A normalização de dados numéricos é uma etapa crucial
no pré-processamento de dados para aprendizado de
máquina e estatísticas, visando ajustar diferentes
escalas de variáveis para uma escala comum. Aponte
quais as alternativas são obrigatoriamente técnicas de
normalização de dados numéricos:
I.Escalonamento exponencial.
II.Escalonamento logarítmico.
III.Escalonamento linear.
IV.Escalonamento do escore padronizado (ou Z-score).
Estão corretas as afirmativas:
I.Escalonamento exponencial.
II.Escalonamento logarítmico.
III.Escalonamento linear.
IV.Escalonamento do escore padronizado (ou Z-score).
Estão corretas as afirmativas:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842884
Estatística
Distribuição estatística (ou, distribuição de probabilidade)
é a forma como os valores estão distribuídos em um
conjunto de dados.
A distribuição associada a "eventos raros" corresponde a:
A distribuição associada a "eventos raros" corresponde a:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842892
Estatística
Para avaliar a eficácia de modelos de regressão,
diversas métricas são utilizadas para quantificar a
precisão das previsões em relação aos valores reais. A
escolha da métrica adequada depende do contexto e dos
objetivos específicos da análise. Compreender as
características de cada métrica é essencial para
interpretar corretamente o desempenho do modelo e
realizar comparações apropriadas entre diferentes
abordagens. Qual das seguintes opções é uma métrica
comumente usada para avaliar modelos de regressão?
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842893
Estatística
Em conjuntos de dados, é comum deparar-se com
valores faltantes, que podem surgir por diversas razões,
como erros na coleta, falhas de registro ou respostas
omitidas. A presença desses valores pode comprometer
a qualidade das análises e a eficácia dos modelos
preditivos. Portanto, é essencial aplicar técnicas
adequadas para lidar com essas lacunas de maneira
eficaz. Qual técnica é apropriada para lidar com valores
faltantes em um conjunto de dados?
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842895
Estatística
No aprendizado de máquina, especialmente em modelos
de regressão, é comum enfrentar o problema de
overfitting, onde o modelo se ajusta excessivamente aos
dados de treinamento, capturando ruídos e padrões
irrelevantes. Para mitigar esse problema e melhorar a
capacidade de generalização do modelo, algumas
técnicas de regularização podem ser empregadas. Qual
técnica de regularização adiciona uma penalidade
proporcional ao valor absoluto dos coeficientes no
cálculo da função de custo?
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842899
Estatística
Analise a figura abaixo e responda:
A figura indica um gráfico do tipo:
Ano: 2025
Banca:
IDCAP
Órgão:
PPSA
Prova:
IDCAP - 2025 - PPSA - Analista de Tecnologia da Informação - Projetos de TI |
Q3842908
Estatística
Ao lidar com valores faltantes em um conjunto de dados,
é essencial aplicar técnicas adequadas para garantir a
integridade e a qualidade das análises subsequentes. A
presença de dados ausentes pode distorcer resultados,
introduzir vieses e comprometer a eficácia de modelos
preditivos. Portanto, a escolha da abordagem correta
para tratar esses valores é fundamental. Observe as
afirmativas a seguir, em relação às técnicas é utilizada
para lidar com valores faltantes em um conjunto de
dados:
I.Remover todas as linhas com valores faltantes.
II.Substituir valores faltantes pela média ou mediana.
III.Utilizar algoritmos que suportam valores faltantes.
Assinale a alternativa correta:
I.Remover todas as linhas com valores faltantes.
II.Substituir valores faltantes pela média ou mediana.
III.Utilizar algoritmos que suportam valores faltantes.
Assinale a alternativa correta:
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