Questões de Concurso Comentadas para CVM | Qconcursos.com

Q2517674

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517674 Estatística

Um analista investiga, mediante um modelo de regressão linear clássico, a relação entre a rentabilidade y de ofertas públicas disponíveis no mercado e um indicador de risco associado ao emissor, representado pela variável explicativa x. Considera-se que o termo de erro do modelo siga distribuição Normal. Foi utilizada uma amostra aleatória simples de 20 pares (x,y) de observações mensais. O modelo estimado está apresentado a seguir (erros padrão entre parênteses).

Imagem associada para resolução da questão

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O intervalo de 95% de confiança associado ao impacto de x sobre y é (considere apenas 3 casas decimais):

A

[-0,009;1,255], e o impacto não é significante ao nível 0,05;

B

[-0,033;1,257], e o impacto não é significante ao nível 0,05;

C

[0,039;1,215], e o impacto é significante ao nível 0,05;

D

[0,135;1,119], e o impacto é significante ao nível 0,05;

E

[0,327;0,927], e o impacto é significante ao nível 0,05.

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Q2517668

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517668 Estatística

Uma agência reguladora recebe, em média, uma denúncia a cada 15 minutos.

Se o número de denúncias em um período qualquer segue distribuição de Poisson, a probabilidade de que, no intervalo de 1 hora, cheguem pelo menos 2 denúncias, sabendo-se que pelo menos uma denúncia terá chegado, é de:

A

72/910;

B

18/125;

C

288/982;

D

91/100;

E

455/491.

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Q2517664

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517664 Estatística

Um analista estuda discrepâncias salariais entre os seguintes setores: manufatura, serviços financeiros e tecnologia. A figura a seguir apresenta os box-plots dos salários desses setores, em reais.

Imagem associada para resolução da questão

Dentre as afirmativas a seguir, a única correta é:

A

o primeiro quartil de todos os setores é superior a 4.000 reais;

B

a amplitude interquartil dos salários do setor de tecnologia vale aproximadamente 2.000 reais;

C

um salário de 5.500 seria identificado como uma observação discrepante, ou seja, um outlier, para todos os três setores;

D

a mediana dos salários do setor de serviços financeiros é menor do que o primeiro quartil do setor de tecnologia;

E

o menor salário observado para o setor de tecnologia é maior do que a mediana dos salários do setor de manufatura.

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Q2517662

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517662 Banco de Dados

Observe o script SQL a seguir.

Imagem associada para resolução da questão

O resultado JSON da execução do script apresentado é:

A

[{"Nome":"Ana Luca"},{"Nome":"Rosa Flor"}]

B

[{"Nome":"Rosa Flor"},{"Nome":"Lara Bel"}]

C

[{"Nome":"Ana Luca"},{"Nome":"Tania Rosendo"},{"Nome":"Lara Bel"}]

D

[{"Nome":"Antonio Silva"},{"Nome":"Tania Rosendo"},{"Nome":"Rosa Flor"}]

E

[{"Nome":"Ana Luca"},{"Nome":"Antonio Silva"},{"Nome":"Tania Rosendo"},{"Nome":"Lara Bel"}]

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Q2517661

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517661 Banco de Dados

Observe o script SQL a seguir.

Imagem associada para resolução da questão

Para analisar quais auditores estão realizando auditoria em quais auditados, é necessária a execução de uma consulta SQL que apresente o seguinte resultado:

Imagem associada para resolução da questão

Para obter o resultado apresentado, deve-se executar a consulta SQL:

A

B

C

D

E

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Q2517659

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517659 Programação

Uma das principais atividades de implementação de um ambiente analítico é a limpeza dos conjuntos de dados origem. A biblioteca Pandas do Python é utilizada para analisar e também para limpar conjuntos de dados. Observe o trecho de código Python a seguir, que utiliza a biblioteca Pandas.

import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') df.dropna(inplace = True)

O resultado da execução do código apresentado é a alteração do conjunto original de dados com o(a):

A

eliminação das linhas duplicadas;

B

truncamento dos dados do tipo boolean;

C

correção dos dados que estão na posição errada;

D

remoção das linhas com células vazias;

E

alteração do formato errado dos dados.

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Q2517658

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517658 Banco de Dados

As demandas de dados pelos analistas e cientistas de dados da CVM estão aumentando a cada dia. Para atendê-las com agilidade, é necessário obter dados de diversas fontes heterogêneas no seu formato original para posterior seleção e processamento sob demanda.

Para armazenar dados estruturados, não estruturados e semiestruturados, deve-se implementar um(a):

A

Stage Area;

B

Data Lake;

C

Data Mining;

D

Data Warehouse;

E

Operational Data Store.

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Q2517657

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517657 Banco de Dados

O dado no formato JSON – padrão utilizado para armazenar e transportar dados – deve ser de algum tipo.
O dado que representa o tipo de dado JSON Array é o:

A

["nome":"Joca"] {"idade":"30"}

B

{"idade":30} {"idade":20}

C

{"funcionario":{"nome":"Joca", "idade":30}}

D

["Joca", "Ana", "Pedro"]

E

{"vendido":true} {"sobrenome":null}

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Q2517656

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517656 Banco de Dados

O ambiente analítico da CVM armazena dados no formato multidimensional, implementa um cubo de dados e disponibiliza uma ferramenta OLAP para apoiar os analistas no desempenho de suas funções. Diante da grande quantidade de dados disponíveis, eles precisam reduzir o seu domínio de análise.

Para isso, a operação OLAP, que extrai um subcubo da seleção de duas ou mais dimensões de um cubo de dados, é a:

A

Slice;

B

Dice;

C

Pivot;

D

Roll up;

E

Drill down.

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Q2517655

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517655 Banco de Dados

As transações financeiras da CVM são realizadas sobre ativos nacionais, utilizando a moeda real (R$), e ativos internacionais, utilizando a moeda dólar americano (US$).

Para implementar um Data Mart Financeiro da CVM, permitindo análises dos ativos nas duas moedas, deve-se:

A

criar um par de colunas para cada moeda na Tabela Fato, uma contendo o valor da moeda utilizada na transação e outra contendo o valor da moeda convertida. Criar uma Dimensão relacionada contendo a moeda utilizada na transação;

B

criar uma Minidimensão contendo duas colunas, uma com o valor da transação em real e a outra coluna com o valor em dólar. Correlacionar cada registro da Minidimensão com o respectivo valor da Tabela Fato;

C

normalizar a Dimensão que contém as moedas utilizadas em transações financeiras criando um snowflake apenas para as moedas real e dólar americano. Na Tabela Fato, criar um registro para cada transação relacionando-o com o respectivo registro da Dimensão normalizada;

D

criar uma Dimensão Auditoria para armazenar a descrição da moeda utilizada na transação armazenada na Tabela Fato, a qual deve armazenar o valor convertido;

E

entrevistar o gestor financeiro para levantar a regra de negócio da conversão de câmbio. Criar a tabela Dimensão correspondente e implementar a regra de negócio em um pacote de Extração, Transformação e Carga (ETL) para carregar o valor convertido a cada nova transação.

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Q2517654

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517654 Banco de Dados

Para apoiar análises sobre os fundadores de empresas ao longo do tempo, elaborou-se, inicialmente, o seguinte modelo multidimensional de dados, no qual a tabela FATO FUNDAÇÃO EMPRESAS se relaciona com múltiplos valores da tabela DIMENSÃO FUNDADOR.

Imagem associada para resolução da questão

No caso apresentado, a implementação de uma dimensão multivalorada deve ser realizada por meio da aplicação da técnica de modelagem multidimensional:

A

Tabela Ponte (Bridge Tables);

B

Tabela Fato sem Fatos (Factless Fact Tables);

C

Dimensão Degenerada (Degenerate Dimensions);

D

Dimensão Floco de Neve (Snowflaked Dimensions);

E

Dimensão que Desempenha Múltiplos Papéis (Role-Playing Dimensions).

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Q2517653

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517653 Banco de Dados

O analista Gabriel fez um levantamento das bases de dados existentes na CVM e percebeu que havia Data Marts distintos, criados para atender a requisitos analíticos específicos de cada Superintendência, como: Relações Institucionais, Auditoria e Registro de Valores Imobiliários. Cada Data Mart foi construído de forma independente, o que dificultava análises integradas para relacionar dados das diferentes Superintendências. Gabriel observou que havia várias dimensões em comum nos Data Marts. Para permitir análises integradas padronizando e compartilhando as dimensões em comum dos Data Marts da CVM, Gabriel implementou um(a):

A

Data Mart Híbrido;

B

Data Mart Dependente;

C

Modelo de Dados Normalizado;

D

Repositório de Metadados Mestres Corporativos;

E

Arquitetura e Matriz de Barramento de Data Warehouse.

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Q2517652

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517652 Banco de Dados

Janine é a responsável pela administração dos bancos de dados gerenciados pelo PostgreSQL de uma autarquia federal. Durante a criação de um banco de dados, Janine especificou a criação de um tablespace diferente do tablespace default.

O tablespace criado por Janine:

A

é independente dos metadados contidos no diretório de dados principal;

B

será tratado pelo PostgreSQL como uma coleção autônoma de arquivos de dados;

C

pode ser anexado a outro cluster de banco de dados diferente daquele no qual foi criado;

D

pode ter uma rotina de backup individual, independente de outros componentes do banco de dados;

E

requer que o superusuário do banco de dados conceda o privilégio de criação no tablespace aos usuários comuns do banco de dados.

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Q2517651

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517651 Banco de Dados

Diante de várias reclamações de performance em resposta a consultas a dados por meio de um dos sistemas estruturantes de uma autarquia federal, a equipe de tecnologia identificou que o motivo estava na lentidão para recuperação de registros na base de dados utilizada pelo sistema. Para agilizar a recuperação de registros em resposta a uma pesquisa que utiliza um campo que comporta valores repetidos, a equipe de tecnologia criou índices.
Considerando que já existe um índice primário para o conjunto de dados em questão, a equipe criou um índice:

A

multinível secundário esparso de chave candidata;

B

de agrupamento (clustering) denso para o campo de ordenação física;

C

bitmap para um ou mais campos de pesquisa para os quais há grandes variações de valores;

D

de hash para o campo de pesquisa que é utilizado para organização do índice primário;

E

secundário não denso para o campo de pesquisa com um nível de indireção extra para múltiplos ponteiros.

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Q2517650

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517650 Banco de Dados

Os Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBD) comerciais implementam internamente técnicas para processar, otimizar e executar consultas de alto nível.

Uma estratégia eficiente utilizada pelo otimizador de consultas do SGBD considera o uso de:

A

regras heurísticas de forma a realizar restrições (seleções) antes de projeções para reduzir o número de atributos para as projeções;

B

estimativas de custo para identificar restrições (seleções) mais eficientes como entrada para execução das projeções com menos atributos;

C

regras heurísticas de forma a realizar restrições (seleções) antes de projeções para reduzir o número de tuplas para as projeções;

D

estimativas de custo para consultas compiladas com o intuito de realizar junções e projeções antes das restrições (seleções);

E

regras heurísticas associadas a estimativas de custo para consultas interpretadas para eliminar o produto cartesiano.

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Q2517649

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517649 Banco de Dados

As transações em banco de dados possuem propriedades que buscam proteger dados contra perdas ou danos.
A propriedade durabilidade tem relação com:

A

a técnica de recuperação, para desfazer quaisquer efeitos de transações não completadas por algum motivo;

B

as restrições de integridade especificadas para o esquema, bem como quaisquer outras restrições no banco de dados;

C

o subsistema de recuperação do Sistema Gerenciador de Banco de Dados, por meio do log do sistema, para transações confirmadas e modificáveis pela execução de outra transação futura;

D

o ocultamento das atualizações por parte de cada transação até que esta esteja confirmada;

E

os níveis de durabilidade de uma transação variando do nível 1 ao 3, de forma a evitar atualizações perdidas.

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Q2517648

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517648 Banco de Dados

O modelo relacional representa o banco de dados como uma coleção de relações. Considere a relação COLABORADOR apresentada a seguir, cuja chave primária é Matricula.

Imagem associada para resolução da questão

Na relação COLABORADOR, o(a):

A

superchave padrão é representada pelos atributos Matricula e Cpf;

B

estado de relação atual reflete a cardinalidade dos domínios e o produto cartesiano;

C

ordenação das tuplas faz parte da definição da relação sendo influenciada pela alteração da ordem das tuplas;

D

domínio de cada atributo é um conjunto de valores atômicos, indivisível em se tratando de modelo relacional formal;

E

restrição de integridade referencial garante que nenhum valor da chave primária será NULL.

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Q2517647

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517647 Banco de Dados

Observe o Modelo de Entidades e Relacionamentos a seguir.

Imagem associada para resolução da questão

Com base nos relacionamentos apresentados, está explícito que:

A

I e J podem se relacionar com B;

B

H transforma A em uma entidade-forte;

C

B é um relacionamento semântico ternário;

D

G tem uma dependência do tipo todo-parte em relação a C;

E

I é um tipo de E dependente do relacionamento com B.

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Q2517646

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517646 Banco de Dados

Documentos do Jupyter Notebook são salvos com a extensão .ipynb, mas internamente eles são documentos do tipo:

A

DTD;

B

HTML;

C

JSON;

D

XHTML;

E

XML.

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Q2517645

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517645 Programação

Igor, analista de dados da CVM, escreveu e rodou o código a seguir.

from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize
texto = "Eu sou um analista de dados da CVM!"
stop_words = set(stopwords.words('portuguese')) tokens = word_tokenize(texto)
tokens_processados = [w for w in tokens if not w in stop_words]
print(tokens_processados)

Considerando que o código foi executado sem erros e sabendo que Igor está usando Python 3.10.12 e NLTK 3.8.1, a saída do terminal foi:

A

['analista', 'dados', 'CVM'];

B

['analista', 'dados', 'CVM', '!'];

C

['Eu', 'analista', 'dados', 'CVM'];

D

['Eu', 'analista', 'dados', 'CVM', '!'];

E

['Eu', 'sou', 'analista', 'dados', 'CVM', '!'].

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