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Q3509647
Estatística
Uma empresa do setor financeiro deseja prever a cotação
diária de uma ação com base nos preços históricos. Para isso,
a equipe de ciência de dados decide utilizar técnicas de
modelagem de séries temporais.
A equipe analisou diferentes abordagens e encontraram os seguintes padrões nos dados:
• Os preços seguem uma tendência crescente ao longo do tempo; • Há um padrão sazonal, com aumentos e quedas recorrentes em períodos específicos; • Os valores atuais são fortemente influenciados pelos valores anteriores.
Com base nas características descritas, assinale a alternativa que apresenta a técnica de modelagem de séries temporais mais adequada para capturar esses padrões e gerar previsões precisas.
A equipe analisou diferentes abordagens e encontraram os seguintes padrões nos dados:
• Os preços seguem uma tendência crescente ao longo do tempo; • Há um padrão sazonal, com aumentos e quedas recorrentes em períodos específicos; • Os valores atuais são fortemente influenciados pelos valores anteriores.
Com base nas características descritas, assinale a alternativa que apresenta a técnica de modelagem de séries temporais mais adequada para capturar esses padrões e gerar previsões precisas.
Q3509646
Programação
Em Python, a manipulação de arquivos é essencial para lidar
com grandes volumes de dados de forma eficiente. Um
Analista de Ciência de Dados precisa abrir, ler e processar um
arquivo de texto contendo dados tabulares.
Com base nos conceitos corretos de manipulação de arquivos
em Python, assinale a alternativa que apresenta a abordagem
correta para manipular arquivos.
Q3509645
Sistemas de Informação
Uma plataforma de e-commerce deseja analisar
automaticamente as avaliações deixadas pelos clientes nos
produtos para determinar se são positivas ou negativas. Para
isso, a equipe de ciência de dados está treinando um modelo
de aprendizado de máquina para análise de sentimentos.
Dado que as avaliações são textos não estruturados, a equipe
experimentou diferentes métodos de representação vetorial
para transformar os textos em formatos que o modelo pode
processar. Após testar diferentes abordagens, eles obtiveram
os seguintes resultados em um modelo de classificação de
sentimentos:
Com base nos resultados apresentados, assinale a alternativa que descreve a melhor escolha de representação vetorial para este problema e sua justificativa.
Com base nos resultados apresentados, assinale a alternativa que descreve a melhor escolha de representação vetorial para este problema e sua justificativa.
Q3509644
Programação
No ecossistema Python, diversas bibliotecas são amplamente
utilizadas para diferentes tarefas em ciência de dados,
aprendizado de máquina e processamento de linguagem
natural (PLN). Considerando as características e aplicações
dessas bibliotecas, assinale a alternativa que descreve a
funcionalidade principal de uma delas?
Q3509643
Engenharia de Software
Em aprendizado de máquina, underfitting (subajuste) e
overfitting (sobreajuste) são problemas que afetam o
desempenho dos modelos. Considerando as definições
apresentadas, assinale a alternativa que descreve a diferença
entre esses dois problemas.
Q3509642
Estatística
Uma empresa de e-commerce processa 10 milhões de
transações diárias e deseja identificar compras anômalas que
possam indicar fraude. Para lidar com esse grande volume de
dados, a equipe de ciência de dados decide utilizar o Apache
Spark para processar os dados de forma distribuída.
A equipe analisou um subconjunto de transações (em
dólares):
[35, 42, 38, 40, 1500, 37, 39, 41, 36, 2500, 43, 5000, 38, 44, 3700]
Utilizando o Spark SQL, calcularam a média e o desvio padrão amostral das compras. Um valor é considerado anomalia se estiver acima de 2 desvios padrão da média.
Em relação à situação proposta e à análise, assinale a alternativa que apresenta as transações que podem ser classificadas como anômalas.
[35, 42, 38, 40, 1500, 37, 39, 41, 36, 2500, 43, 5000, 38, 44, 3700]
Utilizando o Spark SQL, calcularam a média e o desvio padrão amostral das compras. Um valor é considerado anomalia se estiver acima de 2 desvios padrão da média.
Em relação à situação proposta e à análise, assinale a alternativa que apresenta as transações que podem ser classificadas como anômalas.
Q3509641
Sistemas de Informação
Uma empresa do setor varejista deseja melhorar sua tomada
de decisão utilizando técnicas de mineração de dados. A
equipe de ciência de dados está avaliando análises
descritivas e preditivas para diferentes necessidades.
Assinale a alternativa que caracteriza, corretamente, esses
dois tipos de análise.
Q3509640
Banco de Dados
No processo de modelagem de um banco de dados
relacional, é importante seguir boas práticas para garantir
integridade, eficiência e escalabilidade. Qual das alternativas,
a seguir, representa uma prática correta ao projetar um banco
de dados relacional?
Q3509639
Sistemas de Informação
Uma empresa de e-commerce deseja identificar atividades
fraudulentas em transações financeiras analisando padrões
incomuns nos dados. Para isso, a equipe de ciência de dados
decide aplicar técnicas de detecção de anomalias. Qual
alternativa apresenta a abordagem mais eficaz para detectar
essas anomalias em um grande volume de dados
transacionais?
Q3509638
Sistemas de Informação
Uma empresa de transporte urbano deseja analisar a
distribuição de pontos de ônibus e a demanda de passageiros
em uma cidade para otimizar suas rotas. O objetivo é
identificar quais áreas possuem alta densidade de demanda
e onde há necessidade de expansão da infraestrutura de
transporte. Assinale a alternativa que apresenta a abordagem
mais eficaz para realizar essa análise geoespacial e para
identificar os padrões de distribuição de demanda.
Q3509637
Sistemas de Informação
Considere um cenário onde uma empresa precisa
implementar uma solução de Business Intelligence (BI) para
análise avançada de dados e relatórios interativos. O time de
dados avalia Tableau e Power BI como principais opções.
Assinale a alternativa que apresenta a afirmação correta sobre
as diferenças e/ou semelhanças técnicas entre essas
ferramentas.
Q3509636
Banco de Dados
Uma empresa multinacional lida com grandes volumes de
dados provenientes de diversas fontes, incluindo bancos de
dados transacionais, sensores IoT, logs de servidores e redes
sociais, envolvendo dados estruturados e não estruturados. Durante o processo de armazenamento e recuperação de
dados, a organização enfrenta desafios de desempenho e
consistência.
Considerando o cenário descrito, assinale a alternativa que apresenta a abordagem mais adequada para otimizar a recuperação eficiente e garantir a integridade dos dados.
Considerando o cenário descrito, assinale a alternativa que apresenta a abordagem mais adequada para otimizar a recuperação eficiente e garantir a integridade dos dados.
Q3509635
Programação
Considere o seguinte código na linguagem R que utiliza
estruturas de repetição para processar um vetor numérico:
numeros <- c(2, 4, 6, 8, 10) resultado <- 0
for (i in seq_along(numeros)) { if (numeros[i] %% 4 == 0) { resultado <- resultado + numeros[i] } } print(resultado)
Com base na execução desse código, assinale a alternativa que apresenta a saída impressa pelo comando print (resultado).
numeros <- c(2, 4, 6, 8, 10) resultado <- 0
for (i in seq_along(numeros)) { if (numeros[i] %% 4 == 0) { resultado <- resultado + numeros[i] } } print(resultado)
Com base na execução desse código, assinale a alternativa que apresenta a saída impressa pelo comando print (resultado).
Q3509634
Governança de TI
Suponha o desenvolvimento de uma plataforma que integra
informações de diversas fontes governamentais para
promover a transparência e facilitar a análise de políticas
públicas. Para garantir que os dados utilizados atendam aos
princípios de dados abertos, é fundamental compreender
suas características essenciais. Em relação ao contexto
descrito, assinale a alternativa que apresenta uma
característica fundamental para que um conjunto de dados
seja considerado "dado aberto”.
Q3509633
Programação
Considere o seguinte código Python utilizando a biblioteca
Pandas:
import pandas as pd dados = {'Nome': ['Ivo','Iza','Ney','Ana'], 'Idade': [28, 34, 23, 21], 'Salario': [3000, 4000, 1500, 2000]}
df = pd.DataFrame(dados)
t_idade = df['Idade'].dtype print(f'O tipo da coluna Idade é: {t_idade}')
No código apresentado, foram utilizados dois conceitos importantes sobre o Pandas: DataFrame e dtype. Assinale a alternativa que contém a saída correta do comando print quando o código for executado.
import pandas as pd dados = {'Nome': ['Ivo','Iza','Ney','Ana'], 'Idade': [28, 34, 23, 21], 'Salario': [3000, 4000, 1500, 2000]}
df = pd.DataFrame(dados)
t_idade = df['Idade'].dtype print(f'O tipo da coluna Idade é: {t_idade}')
No código apresentado, foram utilizados dois conceitos importantes sobre o Pandas: DataFrame e dtype. Assinale a alternativa que contém a saída correta do comando print quando o código for executado.
Q3509632
Algoritmos e Estrutura de Dados
Considere a classe No, implementada em Python, que será a
base de formação de uma Lista Simplesmente Encadeada:
class No: def __init__(self, dado): self.dado = dado self.proximo = None
Considere ainda o trecho de código em Python que manipula a Lista Simplesmente Encadeada e que está declarado dentro da classe ListaEncadeada:
A classe ListaEncadeada contém outros métodos que permitem a sua completa manipulação, como inserir elemento no início, inserir elemento no final, exibir conteúdo da lista e remover elementos. Assinale a alternativa que apresenta o conteúdo retornado pelo metodoZ, quando for enviado como parâmetro a seguinte Lista Ligada: [15, 28, 2, 10, 50, 14, 77]
class No: def __init__(self, dado): self.dado = dado self.proximo = None
Considere ainda o trecho de código em Python que manipula a Lista Simplesmente Encadeada e que está declarado dentro da classe ListaEncadeada:
A classe ListaEncadeada contém outros métodos que permitem a sua completa manipulação, como inserir elemento no início, inserir elemento no final, exibir conteúdo da lista e remover elementos. Assinale a alternativa que apresenta o conteúdo retornado pelo metodoZ, quando for enviado como parâmetro a seguinte Lista Ligada: [15, 28, 2, 10, 50, 14, 77]
Q3509631
Noções de Informática
O pré-processamento de textos é uma etapa importante¬¬no
processo de análise e classificação de dados textuais. Ele visa
transformar textos brutos em um formato adequado para ser
utilizado em algoritmos de aprendizado de máquina. Entre as
técnicas mais comuns no pré-processamento de textos, estão
a remoção de stop words, a tokenização, a lematização e o
estemização. Considere o texto original a seguir:
"O carro estava muito sujo, então ele decidiu limpar o carro
depois de um longo dia de trabalho. O carro ficou brilhante
após a limpeza."
Com base nas técnicas de pré-processamento citadas, como ficará o texto original após a aplicação de tokenização e remoção de stop words?
Com base nas técnicas de pré-processamento citadas, como ficará o texto original após a aplicação de tokenização e remoção de stop words?
Q3509630
Engenharia de Software
Um modelo de linguagem baseado em unigramas foi treinado
em um grande volume de textos em português. Esse modelo
atribui probabilidades a palavras individuais, sem levar em
consideração a ordem em que aparecem na sentença.
Sabendo-se que a perplexidade é uma métrica que mede
quão bem um modelo de linguagem prediz um texto, assinale
a alternativa que melhor representa a perplexidade do modelo
nas frases "qual sanduíche Maria comeu" e "Maria comeu o
sanduíche".
Q3509629
Engenharia de Software
Em aprendizado de máquina, a calibração de
hiperparâmetros é um processo importante para otimizar o
desempenho de um modelo. Considere o seguinte cenário:
Você está treinando um modelo de Random Forest para prever
o preço de imóveis e percebe que o desempenho do modelo
não está satisfatório. Após uma análise, você decide calibrar
os hiperparâmetros para tentar melhorar o modelo. Para isso,
você seleciona os seguintes hiperparâmetros para calibração:
• n_estimators (número de árvores na floresta); • max_depth (profundidade máxima de cada árvore); • min_samples_split (número mínimo de amostras necessárias para dividir um nó).
Assinale a alternativa que apresenta a melhor abordagem para encontrar a combinação ideal desses hiperparâmetros.
• n_estimators (número de árvores na floresta); • max_depth (profundidade máxima de cada árvore); • min_samples_split (número mínimo de amostras necessárias para dividir um nó).
Assinale a alternativa que apresenta a melhor abordagem para encontrar a combinação ideal desses hiperparâmetros.
Q3509628
Algoritmos e Estrutura de Dados
Os algoritmos de clusterização são utilizados na ciência de
dados para agrupar elementos semelhantes com base em
suas características. Um dos métodos mais comuns para
medir a similaridade entre pontos é a distância Euclidiana, que
calcula o quão próximos ou distantes os elementos estão em
um espaço multidimensional. Essa métrica é a base para a
determinação da formação dos clusters em algoritmos como
K-Means e DBSCAN. Uma empresa deseja agrupar clientes com base em seu
comportamento de compra. Para isso, foram coletados dois
atributos: a quantidade de produtos diferentes comprados no
último mês (X) e o valor total gasto (em centenas de reais) (Y).
A tabela, a seguir, apresenta os dados coletados de quatro
clientes, que serão usados para gerar a matriz de distâncias
com base na distância Euclidiana:
Em relação à matriz de distância gerada, assinale a alternativa correta.
Em relação à matriz de distância gerada, assinale a alternativa correta.
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