Questões de Concurso
Para if-sp
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1 - SQL (Standard Query Language)
2 – Web Services
3 - Processamento em lote
4 – Mapeamento de dados
A - Fornece instruções detalhadas para uma aplicação sobre como obter os dados necessários para processar. Ele também descreve qual campo de origem é correspondente ao campo de destino. Por exemplo, associar um atributo de uma tabela do banco de dados com outro atributo de outra tabela de outro banco de dados.
B - É o método mais comum de acessar e transformar os dados de um banco de dados relacional.
C - Refere-se a uma operação que envolve a movimentação de grandes volumes de dados entre dois sistemas durante o que é chamado de “janela”. Nesse período determinado, nenhuma ação pode ocorrer com o sistema-fonte, enquanto os dados são sincronizados.
D – É um método baseado na internet para fornecer dados ou funcionalidades a várias aplicações em tempo quase real. Esse método simplifica os processos de integração de dados e pode entregar, rapidamente, mais valor a partir dos dados.
Fonte: IFSP, 2022.
Esses dados correspondem aos valores que foram carregados e armazenados em um dataframe da linguagem R. A linguagem R, assim como a linguagem Python, é muito utilizada na área de Ciência de Dados. Ela oferece diversas bibliotecas que podem ser empregadas para auxiliar nas etapas de pré-processamento e transformação dos dados. Ao analisar as informações exibidas pela figura, o cientista de dados percebe a existência de diversos valores ausentes e decide substituí-los da seguinte forma:
• Gravidez: substituir NA pelo valor 0;
• Pressão Sanguínea: substituir NA pela média dos valores da coluna;
• Resultado: substituir NA pelo valor 0.
Assinale a alternativa correta, que indica o trecho de código escrito em linguagem R, que pode ser utilizado para realizar essa tarefa.
Fonte: IFSP, 2022.
Considerando esse gráfico gerado utilizando programação Python, selecione a opção que possibilita gerá-lo corretamente de acordo com a visualização apresentada nesta imagem. Para isso, considerar que a curva é uma senoide gerada pelo trecho de código a seguir:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = np.sin(x)
Considerando a imagem apresentada, assinale a alternativa que representa qual das sequências deveria ser usada na função subplot nas linhas 7 e 13, respectivamente, para geração dos gráficos apresentados ao lado do código.
1 - Amostra aleatória simples
2 - Amostra sistemática
3 - Amostra Estratificada
4 - Amostra por aglomerados
A - Para obter uma amostra de estudantes universitários, o pesquisador precisaria dividir em classes de amostras. Primeiro organizaria a população por semestre de graduação e, então, selecionaria determinado número de representantes de calouros, pessoas que estão no meio do curso e formandos. Isso garantiria que o pesquisador tivesse quantidades adequadas de indivíduos de cada classe na amostra final.
B - Numa população de 1000 pessoas, você gostaria de escolher uma amostra aleatória de 50 pessoas. Primeiro, cada pessoa é numerada de 1 até 1000. Então, você gera uma lista de 50 números aleatórios e os números dessa lista serão os únicos que você incluirá na amostra.
C - Uma população de estudo contém 2000 estudantes do ensino fundamental e o pesquisador quer uma amostra de 100 estudantes. Os estudantes poderiam ser colocados em uma lista e cada 20º estudante seria selecionado para inclusão na amostra. A fim de evitar o viés humano nesse método, o pesquisador deve selecionar o primeiro elemento aleatoriamente.
D - Suponha que a população-alvo em um estudo seja membros de igrejas nos EUA. Não há uma lista de todos os membros de igrejas no país. O pesquisador poderia, nesse caso, criar uma lista de igrejas nos EUA, escolher uma amostra de igrejas e, então, obter listas de membros dessas igrejas.
I – Trata-se de uma consulta que utiliza duas tabelas;
II – Serão retornadas duas colunas, ambas nomeadas ‘payment_id’;
III – O comando retornará, no máximo, um registro;
IV – O comando contém erro de sintaxe.
Assinale a alternativa correta.
Fonte: IFSP, 2022.
Pela figura, é possível observar que existem diversos valores ausentes, identificados por NaN. Ao analisar essasinformações, o cientista de dados decide substituir os valores ausentes em cada coluna, da seguinte forma:
• Gravidez: substituir NaN pelo valor 0;
• Pressão Sanguínea: substituir NaN pela média dos valores da coluna;
• Espessura da Pele: substituir NaN pela moda dos valores da coluna;
• IMC: substituir NaN pela mediana dos valores da coluna;
• Resultado: substituir NaN pelo valor 0.
O cientista de dados armazenou os valores dentro de um dataframe do Pandas, chamado df. Para realizar a substituição dos valores ausentes, ele decide executar o seguinte comando:
df.fillna(value=valores, inplace=True)
Observe que o argumento “value” recebe um dicionário do Python. Esse dicionário contém as instruções para atualizar os valores das colunas, tal como o cientista de dados deseja. Assinale a alternativa correta, que indica o trecho de código relacionado a esse dicionário de dados.
d = datetime.datetime(2022,1,2,3,4,5)
print(type(d))
print(d.strftime(“%j”))
Com base no algoritmo, considere as afirmativas:
I –Aprimeira linha realiza a importação do módulo ‘datetime’
II – A segunda linha cria um objeto
III – A terceira linha retorna <class ‘datetime. datetime’>
IV – A última linha imprime o valor 002
Assinale a alternativa correta:
Fonte: IFSP, 2022.
Fonte: IFSP, 2022.
Assinale a alternativa em que se tem valor mais aproximado do cálculo pelo método dos mínimos quadrados, considerando α = 2,1831, x = 0,32 e o f(x) = x2. Repare que os dados dessa análise podem ser visualizados no gráfico a seguir.

Fonte: IFSP, 2022.
Sendo D = (A+B)•C