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Q2277954
Português
Texto associado
TEXTO PARA A QUESTÃO
Ataque em escola expõe carência de ensino inclusivo a
crianças e adolescentes
Lei federal incentiva combate ao assédio moral sistemático,
mas instituições precisam adotar medidas concretas contra o
preconceito, a exclusão e a violência.
O recente ataque de um aluno de 13 anos em uma
escola estadual de São Paulo, que resultou na morte de uma
professora e cinco pessoas feridas, não é um caso isolado.
Ele retrata comportamentos moldados pela mais
absoluta carência de valores e indiferença a sentimentos
alheios, somados à ineficácia de gestões públicas na
implementação de práticas inclusivas, formação continuada,
valorização de professores e aplicação de leis.
Um grande erro é pensar que o bullying e o preconceito
estão atrelados a uma mera vocação violenta.
Essa visão nos faz buscar vilões e heróis na história,
acreditando que basta retirarmos os vilões que o problema
será extirpado.
O aumento da violência dentro das escolas está
diretamente ligado à ausência de práticas inclusivas e
preventivas nas instituições de ensino. Ignorar isso é um
equívoco perigoso.
O respeito à diversidade precisa ser ensinado nas
escolas, locais repletos de pessoas em formação e distintas
umas das outras, um mundo bem diferente do ambiente
doméstico.
Pesquisa feita pela FEBRABAN-IPESPE mostrou a escola
como ambiente mais propício a esse tipo de assédio moral
sendo cor, raça e orientação sexual as principais razões para o
bullying. O estudo "Bullying e Cancelamento: Impacto na Vida
do Brasileiro" ouviu 3.000 pessoas nas cinco regiões do país
em 2022.
A violência precisa ser tratada com seriedade por toda a
comunidade escolar. É preciso que as instituições de ensino,
tanto públicas quanto privadas, adotem medidas efetivas de
combate e prevenção ao bullying, conforme estabelece a lei
13.185/2015 ✁ Combate à Intimidação Sistemática (Bullying).
A lei informa, por exemplo, que é dever do
estabelecimento de ensino assegurar medidas de
conscientização, prevenção, diagnose e combate à violência e
à intimidação sistemática.
A educação inclusiva traz resultados efetivos em uma
escola quando desenvolvida com uma rede de profissionais
especializados em educação inclusiva. O núcleo deve agir de
forma abrangente nas comunidades escolares, envolvendo
todas as questões de diversidade e preconceitos.
Esse grupo especializado se movimenta usando todos os
seus tentáculos. Atua diretamente nas formações continuadas
de professores, das famílias e de alunos para que todos se
tornem agentes de mudança e contribuam para um ambiente
respeitoso e que gere muito mais garantia de aprendizagem.
[...]
Fonte: VIDEIRA, Carolina. Ataque em escola expõe carência do ensino
inclusivo. Folha UOL (online), 30 mar. 2023 (adaptado).
Em "Esse grupo especializado se movimenta usando todos os
seus tentáculos" (último parágrafo), observa-se o uso de
Q2277950
Português
Texto associado
TEXTO PARA A QUESTÃO
"Quiet Quitting", fenômeno nas redes sociais, é uma forma de reação à vida real
O Quiet Quitting se tornou conhecido após ganhar as redes
sociais, mais especificamente o TikTok, nas quais diversos perfis
compartilharam o que seria esse fenômeno e como aderir ao
movimento. Em 2020, os Estados Unidos se viram frente a um
movimento que ganhou o nome de "A Grande Renúncia", o qual
reverbera até hoje e levou 4,5 milhões de americanos à demissão
voluntária só no mês de maio.
O Quiet Quitting está, de certa forma, relacionado a essa renúncia em massa. "É um termo que, em tradução livre, quer dizer 'demissão silenciosa'. E ele diz respeito ao comportamento de fazer o mínimo no trabalho", explica Natália Lins Brandão, pesquisadora do Instituto de Psicologia da USP. Uma das causas
pode ser que, no período da pandemia, as fronteiras entre
horário de trabalho e horário de lazer, assim como o próprio
estado físico da casa e do trabalho, acabaram se misturando. Isso
levou à completa exaustão, pois a preocupação virou um
trabalho de 24h por dia. Nesse período, muitas pessoas viram
que seu trabalho poderia ser feito remotamente, sem perder a
produtividade.
Superficialmente, diz-se que é um movimento geracional que
tem a ver com a falta de querer ou a desmotivação para
trabalhar. Isso faria com que muitos trabalhadores desistissem de
seus empregos ou não cumprissem com mais do que o
combinado na hora da contratação. Na contramão, a demissão
silenciosa é muito mais que isso. Não se trata, assim, apenas de
um desânimo ou de quem opta por fazer o mínimo, mas pode ser
uma resposta à cobrança excessiva de produtividade e entrega.
Muitos não veem futuro na empresa em que estão empregados,
estão psicologicamente separados de seu trabalho ou não
satisfeitos com a descrição do cargo. Também, a maioria das
pessoas que começam a agir dessa forma está procurando por
novos empregos. [...]
O papel dos gestores
De acordo com um estudo publicado no Harvard Business
Review, o Quiet Quitting "tem mais a ver com a inabilidade dos gestores de manterem uma boa comunicação do que
propriamente com a falta de vontade dos empregados. Confiar
na sua liderança influencia muito em como se portar no trabalho
e, quanto mais um líder abertamente conversa com seu
subordinado, maior é o nível de confiança. Isso resulta em um
sentimento de que seu trabalho tem algum propósito, que o
esforço vale a pena e que o gestor se importa com seu bem-estar"
Natália, porém, lembra que esse fenômeno não atinge a classe trabalhadora por inteiro: "Isso não é hegemônico, tem um recorte de classe". A pesquisadora ainda salienta que pessoas que não podem escolher entre trabalhar ou não, muitas vezes
não podem optar pelo Quiet Quitting.
Fonte:ESTANISLAU, Julia. "Quiet Quitting" fenômeno nas redes sociais, é uma
forma de reação à vida real. Jornal da USP (online), 01 nov. 2022 (adaptado).
Em "Isso não é hegemônico" (quinto parágrafo), o pronome
"isso" refere-se
Q2277949
Português
Texto associado
TEXTO PARA A QUESTÃO
"Quiet Quitting", fenômeno nas redes sociais, é uma forma de reação à vida real
O Quiet Quitting se tornou conhecido após ganhar as redes
sociais, mais especificamente o TikTok, nas quais diversos perfis
compartilharam o que seria esse fenômeno e como aderir ao
movimento. Em 2020, os Estados Unidos se viram frente a um
movimento que ganhou o nome de "A Grande Renúncia", o qual
reverbera até hoje e levou 4,5 milhões de americanos à demissão
voluntária só no mês de maio.
O Quiet Quitting está, de certa forma, relacionado a essa renúncia em massa. "É um termo que, em tradução livre, quer dizer 'demissão silenciosa'. E ele diz respeito ao comportamento de fazer o mínimo no trabalho", explica Natália Lins Brandão, pesquisadora do Instituto de Psicologia da USP. Uma das causas
pode ser que, no período da pandemia, as fronteiras entre
horário de trabalho e horário de lazer, assim como o próprio
estado físico da casa e do trabalho, acabaram se misturando. Isso
levou à completa exaustão, pois a preocupação virou um
trabalho de 24h por dia. Nesse período, muitas pessoas viram
que seu trabalho poderia ser feito remotamente, sem perder a
produtividade.
Superficialmente, diz-se que é um movimento geracional que
tem a ver com a falta de querer ou a desmotivação para
trabalhar. Isso faria com que muitos trabalhadores desistissem de
seus empregos ou não cumprissem com mais do que o
combinado na hora da contratação. Na contramão, a demissão
silenciosa é muito mais que isso. Não se trata, assim, apenas de
um desânimo ou de quem opta por fazer o mínimo, mas pode ser
uma resposta à cobrança excessiva de produtividade e entrega.
Muitos não veem futuro na empresa em que estão empregados,
estão psicologicamente separados de seu trabalho ou não
satisfeitos com a descrição do cargo. Também, a maioria das
pessoas que começam a agir dessa forma está procurando por
novos empregos. [...]
O papel dos gestores
De acordo com um estudo publicado no Harvard Business
Review, o Quiet Quitting "tem mais a ver com a inabilidade dos gestores de manterem uma boa comunicação do que
propriamente com a falta de vontade dos empregados. Confiar
na sua liderança influencia muito em como se portar no trabalho
e, quanto mais um líder abertamente conversa com seu
subordinado, maior é o nível de confiança. Isso resulta em um
sentimento de que seu trabalho tem algum propósito, que o
esforço vale a pena e que o gestor se importa com seu bem-estar"
Natália, porém, lembra que esse fenômeno não atinge a classe trabalhadora por inteiro: "Isso não é hegemônico, tem um recorte de classe". A pesquisadora ainda salienta que pessoas que não podem escolher entre trabalhar ou não, muitas vezes
não podem optar pelo Quiet Quitting.
Fonte:ESTANISLAU, Julia. "Quiet Quitting" fenômeno nas redes sociais, é uma
forma de reação à vida real. Jornal da USP (online), 01 nov. 2022 (adaptado).
De acordo com o texto, o quiet quitting
Ano: 2023
Banca:
FUVEST
Órgão:
USP
Prova:
FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277948
Sistemas de Informação
Suponha que você precisa analisar posts em uma rede social
sobre opiniões de clientes da sua empresa. O conjunto de
textos desses posts são considerados dados
Ano: 2023
Banca:
FUVEST
Órgão:
USP
Prova:
FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277947
Estatística
Sobre anomalias (outliers), assinale a alternativa correta.
Ano: 2023
Banca:
FUVEST
Órgão:
USP
Prova:
FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277946
Programação
Considere o seguinte código na linguagem de programação
Python:
Qual é a saída que será impressa após a execução deste programa?
Qual é a saída que será impressa após a execução deste programa?
Ano: 2023
Banca:
FUVEST
Órgão:
USP
Prova:
FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277945
Sistemas de Informação
Dados abertos são dados que
Ano: 2023
Banca:
FUVEST
Órgão:
USP
Prova:
FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277944
Estatística
Suponha que você possua um dataset que represente uma
amostra de treinamento balanceada de 500.000 instâncias
para classificação binária. Devido à demanda de tempo de
processamento dos algoritmos de indução de classificadores
que você usará, você definiu que cada treinamento deve ser
realizado apenas por 40.000 instâncias e cada teste sobre
10.000 instâncias. Uma vez que 1) cada treinamento e teste
demoram juntos 2 horas, 2) você tem disponível apenas 20
horas para executar a estimação de desempenho do
algoritmo usado em seus dados, e 3) você quer fazer o
máximo de treinamentos/testes possível nessas 20 horas,
uma boa estratégia a ser aplicada sobre seu dataset para a
estimação de desempenho é:
Ano: 2023
Banca:
FUVEST
Órgão:
USP
Prova:
FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277943
Engenharia de Software
Sobre redes neurais convolucionais profundas (CNNs),
assinale a alternativa correta.
Ano: 2023
Banca:
FUVEST
Órgão:
USP
Prova:
FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277942
Banco de Dados
Em Mineração de Dados, após o pré-processamento dos
dados, inicia-se a fase de análises. Para esta fase há análises
descritivas e análises preditivas. Quais das tarefas a seguir são
todas análises descritivas?
Ano: 2023
Banca:
FUVEST
Órgão:
USP
Prova:
FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277941
Banco de Dados
Suponha que você possua dados de uma grande rede de lojas
e que precise criar um classificador para prever se um
determinado cliente comprará ou não um determinado
produto. Para isso, a empresa disponibilizou uma amostra
contendo dados de 10.000 clientes que compraram o produto
e de 10.000 clientes que não compraram o produto. Dentre os
vários atributos (ou características) de cada cliente estão:
faixa de renda familiar (um valor discreto de 1 a 5), idade, o
valor total de produtos já comprados da empresa (somando
todas as compras já realizadas), e se comprou ou não o
produto (0 = não, 1 = sim) durante uma campanha. Antes de
executar um algoritmo de treinamento do classificador, um
procedimento importante de pré-processamento a ser
realizado sobre esses dados é:
Ano: 2023
Banca:
FUVEST
Órgão:
USP
Prova:
FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277940
Sistemas de Informação
Considere um classificador binário treinado para classificar
dados de um e-mail em spam ou não-spam. A seguinte matriz
de confusão foi obtida após a aplicação desse classificador
binário em uma amostra de teste:
Utilizando a matriz acima, quais os valores de acurácia, precisão e revocação (recall ou sensibilidade), respectivamente?
Utilizando a matriz acima, quais os valores de acurácia, precisão e revocação (recall ou sensibilidade), respectivamente?
Ano: 2023
Banca:
FUVEST
Órgão:
USP
Prova:
FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277939
Banco de Dados
Considere que você possua um dataset contendo 100
instâncias de uma classe A e 120 instâncias de uma classe B.
Você utilizou 80% das instâncias de cada classe deste dataset
para treinar um classificador, e o utilizou para prever a classe
de todas as 220 instâncias do dataset. Curiosamente, seu
classificador acertou a classe de todas as instâncias que foram
utilizadas no treinamento do classificador, mas acertou
apenas cerca de 50% das instâncias que não foram usadas no
treinamento. Este é um cenário típico que indica que você
deveria ter aplicado qual técnica no seu processo de
treinamento?
Ano: 2023
Banca:
FUVEST
Órgão:
USP
Prova:
FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277938
Engenharia de Software
Sobre o algoritmo SVM (máquinas de vetores de suporte),
pode-se afirmar que são classificadores
Ano: 2023
Banca:
FUVEST
Órgão:
USP
Prova:
FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277937
Sistemas de Informação
Sobre redução de dimensionalidade e seleção de
características, assinale a alternativa correta.
Ano: 2023
Banca:
FUVEST
Órgão:
USP
Prova:
FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277936
Banco de Dados
Um conceito importante em ciência de dados é o de Big Data.
As três características mais importantes deste tipo de dados
são conhecidas como os três V's, que são:
Ano: 2023
Banca:
FUVEST
Órgão:
USP
Prova:
FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277935
Estatística
Sobre técnicas de agrupamento (clusterização), assinale a
alternativa correta.
Ano: 2023
Banca:
FUVEST
Órgão:
USP
Prova:
FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277934
Banco de Dados
A visualização de dados vem se tornando um mecanismo
indispensável em organizações para tomada de decisão em
diversos níveis hierárquicos gerenciais. Ferramentas de
visualização de dados, também denominadas ferramentas
analíticas, tais como Power Bl e Tableau, têm sido
amplamente divulgadas e empregadas para apoiar a decisão
baseada em dados. Essas ferramentas possibilitam a
importação
Ano: 2023
Banca:
FUVEST
Órgão:
USP
Prova:
FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277933
Banco de Dados
O esquema parcial de um Banco de Dados Relacional de uma
Universidade é apresentado a seguir, composto pelas relações
Estudante, Disciplina, TurmaDisciplina e HistoricoEscolar. Os
nomes entre parênteses definem os atributos armazenados
para cada relação; atributos sublinhados indicam chave
primária e atributos em negrito indicam chave estrangeira.
Atributos que compõem chaves estrangeiras são identificados
com o mesmo nome dos atributos que compõem chaves
primárias às quais fazem referência. Considere a execução do
seguinte comando em Structured Query Language (SQL)
padrão:
É correto afirmar que o comando mostra o nome do aluno, o nome da disciplina e a nota final
É correto afirmar que o comando mostra o nome do aluno, o nome da disciplina e a nota final
Ano: 2023
Banca:
FUVEST
Órgão:
USP
Prova:
FUVEST - 2023 - USP - Analista de Sistemas (Especialidade: Ciência de Dados) |
Q2277932
Noções de Informática
Considerando a área de Processamento de Linguagem
Natural, assinale a alternativa correta.
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