Questões de Concurso Comentadas para IPEA | Qconcursos.com

Q2384635

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Sociedade |

Q2384635 Serviço Social

Os programas de transferência de renda são recursos financeiros transferidos diretamente da União para o cidadão que participa de programas sociais específicos.

Considerando os programas de transferência de renda, considere as afirmativas abaixo.

I - Os programas de transferência de renda são importantes para proteger famílias dos riscos associados a acidentes de trabalho, velhice, desemprego, dentre outros riscos sociais de perda de renda ou vulnerabilidade.
II - O Benefício de Prestação Continuada (BPC) é um programa de transferência de renda de caráter não contributivo e destinado a idosos e pessoas deficientes pobres, sendo o seu recebimento condicionado à participação nos programas sociais assistencialistas do governo federal.
III - Os programas de transferência de renda podem gerar o alívio imediato de pobreza mas igualmente ter efeitos sobre outros aspectos da economia, como no mercado de trabalho e no nível de consumo.

Está correto o que se afirma em

A

I, apenas

B

II, apenas

C

I e III, apenas

D

II e III, apenas

E

I, II e III

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Q2384631

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Sociedade |

Q2384631 Pedagogia

Um pesquisador está interessado em estudar se determinada política pública resultou ou não no aumento da renda de determinada população. O pesquisador estima um intervalo com 95% de confiança para a diferença na renda familiar média do estado antes (µ_antes ) e depois (µ_depois ), obtendo, em milhares de reais por mês,

-2 ≤ µ_depois– µ_antes ≤ 3

Nessa situação, o pesquisador deverá concluir que

A

o efeito da política pública foi heterogêneo, aumentando a renda mensal de algumas famílias em até 3 mil reais, mas reduzindo a de outras em até 2 mil reais.

B

houve aumento na renda familiar média, sabendo que, caso a renda não tenha efetivamente aumentado, ele estará cometendo um erro do tipo I.

C

houve aumento na renda familiar média, sabendo que, caso a renda não tenha efetivamente aumentado, ele estará cometendo um erro do tipo II.

D

não houve aumento na renda familiar média, sabendo que, caso a renda tenha efetivamente aumentado, ele estará cometendo um erro do tipo I.

E

não houve aumento na renda familiar média, sabendo que, caso a renda tenha efetivamente aumentado, ele estará cometendo um erro do tipo II.

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Q2384630

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Sociedade |

Q2384630 Pedagogia

Sobre as diferenças entre a teoria da Análise de Discurso (AD) e a Análise de Conteúdo (AC), verifica-se que a AD

A

poderá ser tanto quantitativa quanto qualitativa, enquanto a AC será somente qualitativa.

B

trabalha com o sentido e não com o conteúdo, já a AC trabalha com a materialidade linguística através das condições empíricas do texto.

C

usa os textos produzidos em pesquisa, através das transcrições de entrevista e dos protocolos de observação, e a AC usa material já existente, como documentos, legislação, pronunciamentos em jornal, livros e outros.

D

usa a linguagem transparente, enquanto na AC a linguagem não é transparente.

E

usa apenas dados científicos, enquanto a AC utiliza quaisquer dados.

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Q2384629

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Sociedade |

Q2384629 Psicologia

Para analisar como os refugiados são tratados ao chegar a outro país, um pesquisador resolveu entrevistar um grupo de refugiados provenientes de diversos países. Nessa entrevista, ele utilizou um questionário com perguntas fechadas e abertas, em que o entrevistado poderia falar livremente sobre o tema proposto.

Dentro desse contexto, que tipo de entrevista foi usado pelo pesquisador?

A

Estruturada

B

Semiestruturada

C

Aberta

D

Focalizada

E

Por incidência

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Q2384628

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Sociedade |

Q2384628 Pedagogia

Deseja-se realizar uma pesquisa para entender a diferença dos hábitos de estudo de crianças na faixa etária de 7 a 10 anos entre as diversas camadas sociais. Para esse fim, foi proposta uma pesquisa por domicílios com amostragem sem reposição.

Sendo assim, o tipo de amostra mais adequado para a realização dessa pesquisa é o de amostra por

A

contraste

B

homogeneização

C

meio

D

ator

E

busca de casos negativos

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Q2384627

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Sociedade |

Q2384627 Pedagogia

Um instituto deseja realizar uma pesquisa qualitativa para avaliar a importância de habilidades sociais de jovens no mercado de trabalho. A pesquisa conta com perguntas abertas obtidas por meio de entrevistas com empregadores e empregados de empresas de vários setores do comércio. O pesquisador deseja, também, fazer uma análise detalhada dos dados coletados, de forma a permitir a descoberta de temas relacionados ao foco da pesquisa.

Assim, para atingir o objetivo proposto, o método a ser usado nessa pesquisa deverá ser o método de codificação

A

aberta

B

axial

C

seletiva

D

temática

E

por incidência

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Q2384626

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Sociedade |

Q2384626 Estatística

Usando a base de dados de indivíduos pertencentes ao Sistema de Saúde, um pesquisador desenvolveu um modelo logístico para prever a chance de um indivíduo ter ou não ter uma determinada doença em função do tempo de prática de esporte. O modelo ajustado pelo pesquisador apresentou o seguinte resultado:

Imagem associada para resolução da questão

Imagem associada para resolução da questão

Considerando-se que exp(-0,45) ≈ 0,65, com base no resultado obtido, a que conclusão chegou o pesquisador?

A

Para um aumento de um ano na prática de esporte, a chance de ter a doença aumenta 45%.

B

Para um aumento de um ano na prática de esporte, a chance de ter a doença diminui 45%.

C

Para um aumento de um ano na prática de esporte, a chance de ter a doença aumenta 35%.

D

Para um aumento de um ano na prática de esporte, a chance de ter a doença diminui 35%.

E

Para um aumento de um ano na prática de esporte, a chance de ter a doença diminui 65%.

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Q2383287

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383287 Engenharia de Software

No aprendizado não supervisionado, os dados de treinamento não têm rótulos. O objetivo é agrupar instâncias semelhantes em clusters. Nesse contexto, suponha que se deseja executar um algoritmo de agrupamento para tentar detectar grupos de visitantes semelhantes em um blog. Em nenhum momento é informado ao algoritmo a que grupo um visitante pertence, mas ele encontra essas conexões sem ajuda. Por exemplo, o algoritmo pode notar que 40% dos visitantes são homens que adoram histórias em quadrinhos e, geralmente, leem o blog à noite, enquanto 20% são jovens amantes de ficção científica que visitam o blog durante os fins de semana, e assim por diante. Deseja-se, nesse caso, usar um algoritmo de agrupamento hierárquico para subdividir cada grupo em grupos menores, o que pode ajudar a direcionar as postagens do blog para cada grupo específico.
Nesse cenário, qual é o algoritmo mais apropriado para fazer o agrupamento desejado?

A

Agglomerative Hierarchical Clustering

B

Principal Component Analysis (PCA)

C

Linear Regression Clustering

D

k-DBSCAN Clustering

E

L-Means Clustering

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Q2383286

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383286 Algoritmos e Estrutura de Dados

A biblioteca Scikit-Learn emprega o algoritmo Classification And Regression Tree (CART) para treinar Árvores de Decisão. O algoritmo CART baseia-se na recursividade e na estratégia de divisão binária para construir uma árvore de decisão. Inicialmente, a árvore é representada por um único nó, que contém todos os dados de treinamento. A cada passo, o algoritmo busca a melhor maneira de dividir o conjunto de dados. A recursividade continua até que uma condição de parada seja atendida, como atingir uma profundidade máxima da árvore. Uma vez construída a árvore, a fase de predição ocorre ao percorrer a estrutura da árvore de acordo com as condições estabelecidas nos nós, levando a uma predição (inferência) para uma determinada entrada.
Considerando-se que n corresponde ao número de features e m ao número de instâncias, qual é a complexidade computacional assintótica de predição para árvores de decisão treinadas com o algoritmo CART?

A

O(m)

B

O(m²)

C

O(n × m log(m))

D

O(n² × m log(m))

E

O(log₂ (m))

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Q2383283

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383283 Engenharia de Software

Em uma nota técnica do Ipea sobre emprego público nos governos subnacionais brasileiros, no ano de 2016, aparece menção sobre o fato de as bases utilizadas possuirem outliers, ou valores atípicos.
A construção de um modelo preditivo a partir dos dados dessas bases, usando árvores aleatórias, Random Forests,

A

apresentaria uma redução de variância.

B

seria inadequado, devido à sensibilidade a outliers de Random Forests.

C

teria uma tendência a overfitting.

D

teria propensão a underfitting.

E

teria dependência de linearidade nos dados.

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Q2383281

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383281 Engenharia de Software

Um cientista de dados está utilizando máquinas de vetor de suporte (SVM) em um projeto de classificação, pois deseja evitar o overfitting do modelo aos dados de treinamento.
Qual das seguintes técnicas auxilia a prevenir o overfitting em SVM?

A

Apagar algumas ligações da rede.

B

Garantir que o hiperplano divida perfeitamente os pontos.

C

Misturar o conjunto de teste com o de treinamento.

D

Usar todos os pontos para a tomada de decisão.

E

Utilizar um kernel linear.

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Q2383280

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383280 Engenharia de Software

Em um projeto de classificação de textos, um modelo de machine learning foi aplicado em um conjunto de teste e apresentou os seguintes resultados: uma precisão de 80% e uma revocação de 70%.
Com base nessas informações e considerando-se apenas a parte inteira da porcentagem, qual é o F1 Score desse modelo?

A

2%

B

18%

C

37%

D

74%

E

98%

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Q2383279

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383279 Engenharia de Software

Um pesquisador possui um conjunto de dados consistindo em características diversas, features, e suas respectivas classificações, labels. Ele deseja dividir esse conjunto de dados em conjuntos distintos, para treinamento e para teste, com o objetivo de validar a eficácia de um modelo de aprendizado de máquina.
Nesse contexto, qual função do SciKit-learn ele deve utilizar para realizar essa divisão de maneira eficiente e adequada?

A

sample_test_train

B

slice_train_test

C

split_learning

D

split_test_train

E

train_test_split

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Q2383278

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383278 Engenharia de Software

Uma cientista de dados percebeu que, ao processar alguns documentos, seria melhor remover palavras que aparecem em quase todo texto, as stop-words.
Para começar sua lista de stop-words, ela pode escolher listar todos os

A

adjetivos e preposições

B

advérbios e pronomes

C

artigos e preposições

D

artigos e substantivos

E

substantivos e verbos

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Q2383277

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383277 Engenharia de Software

O método de POS-tagging, ou Part of Speech tagging, é uma tarefa do processamento de linguagem natural em que

A

cada palavra do texto recebe um rótulo indicando sua classe gramatical.

B

cada palavra do texto recebe um rótulo indicando sua função sintática na sentença.

C

cada palavra do texto recebe um rótulo indicando sua função semântica na sentença.

D

cada sentença do texto recebe um rótulo indicando a quem pertence a fala.

E

cada sentença do texto recebe um rótulo indicando o tipo de ato de fala que representa.

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Q2383276

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383276 Engenharia de Software

Em redes convolucionais, o tamanho do passo normalmente é menor que o tamanho do filtro.
Se o tamanho do passo for maior que o tamanho do filtro, é possível que

A

a camada de pooling fique sensível demais a pequenas variações.

B

o modelo apresente características de overfitting.

C

informações importantes sejam perdidas.

D

um aumento significativo na dimensão espacial da entrada aconteça.

E

um aumento significativo na dimensão espacial da saída aconteça.

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Q2383275

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383275 Engenharia de Software

Na arquitetura de redes neurais, diferentes funções de ativação são utilizadas nas camadas de neurônios para aplicar transformações não lineares aos dados. Uma dessas funções é a ReLU, conhecida por sua eficácia em diversos modelos de aprendizado profundo.
Ao implementar a função ReLU, um pesquisador deve seguir a fórmula:

A

f(x) = 1/1+e^-x

B

C

f(x) = tanh(x)

D

f(x) = max (0, x) - max (0, -x)

E

f(x) = √x²+1-1

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Q2383273

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383273 Engenharia de Software

Em processamento de linguagem natural, o modelo Skip-Gram é uma técnica popular para treinar word embeddings.
O treinamento do modelo Skip-Gram destaca-se de outras técnicas, como o Continuous Bag of Words (CBOW), por ter a seguinte característica:

A

utilizar contextos adjacentes para prever uma palavra- -alvo.

B

focar em prever palavras de contexto a partir de uma palavra-alvo.

C

treinar cada palavra em uma janela de contexto separadamente.

D

gerar embeddings, baseados em dependências sintáticas.

E

empregar uma abordagem de bag-of-words para a geração de embeddings.

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Q2383272

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383272 Algoritmos e Estrutura de Dados

Um pesquisador iniciante em aprendizado de máquina trabalhava com um modelo de classificação binário com as duas classes equilibradas. Inicialmente, ele fez a avaliação de seu modelo, separando 20% dos dados disponíveis para a avaliação, e o treinou com 80% dos dados, fazendo o processo apenas uma vez. Depois, a pedido de seu chefe, ele trocou a forma de avaliação, separando o conjunto de dados em 10 partes e escolhendo, em 10 rodadas, uma parte diferente para avaliação e as outras para treinamento.
Essas duas formas de avaliar um modelo são conhecidas, respectivamente, como

A

estratificação e hold-out

B

hold-out e k-fold

C

leave-one-out e estratificação

D

leave-one-out e k-fold

E

Monte Carlo e leave-p-out

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Q2383268

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: IPEA Prova: CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa -Ciência de Dados |

Q2383268 Estatística

O Quadro abaixo fornece informações sobre o índice de vendas no varejo por estado em agosto de 2023.

Imagem associada para resolução da questão

Um analista de dados resolveu verificar se há presença de outliers nesse conjunto de índices e decidiu fazer isso por meio de um Box Plot dos dados fornecidos.
Com base na técnica escolhida pelo analista, quantos índices podem ser enquadrados como outliers?

A

0

B

1

C

2

D

3

E

4

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