Questões de Concurso para IPEA

Q2383253

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

Q2383253 Programação

Python é dinamicamente tipado, o que significa que os tipos de variáveis são determinados em tempo de execução com base nos valores atribuídos, proporcionando flexibilidade durante o desenvolvimento. Essa dinamicidade permite a criação de código versátil e adaptável.
Nesse contexto, considere o seguinte trecho de código:

a = 5
b = 5
c = '5'
d = (a + b) + c

Qual é o resultado da variável d?

A

'555'

B

15

C

'105'

D

555

E

erro

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Q2383252

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

Q2383252 Programação

Um programa em Python contém um vetor unidimensional, de tamanho 20, chamado vetor, criado com o Numpy. Deseja-se obter, em apenas uma expressão, uma matriz de 4 linhas e 5 colunas criada linha a linha a partir dos elementos desse vetor.
Para tal fim, a expressão a ser utilizada é

A

np.split(vetor, 4)

B

vetor.reshape(5, 4)

C

np.reshape(vetor, (4, 5))

D

vetor.transpose(4, 5)

E

np.array(vetor, shape=(4, 5))

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Q2383251

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

Q2383251 Programação

Na programação funcional, que é um paradigma suportado pela Linguagem Scala, uma das práticas fundamentais é o uso de funções puras.
A principal propriedade que caracteriza uma função pura é a(o)

A

baixa coesão

B

ausência de efeitos colaterais

C

incapacidade de chamar outra função

D

alto acoplamento

E

encapsulamento aberto

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Q2383250

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

Q2383250 Programação

Um cientista de dados recebeu um vetor chamado dados contendo valores da renda mensal da população de uma cidade e resolveu obter algumas estatísticas que descrevessem os dados recebidos.
A linha de código em R que calcula corretamente a média do vetor dados é

A

media <- sum(dados)/len(dados)

B

media <- mean(dados)

C

media <- average(dados)

D

media <- sapply(dados, function(x) length(x))

E

media <- sapply(dados, function(x) x/len(dados))

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Q2383249

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

Q2383249 Programação

Um projeto de saúde utiliza a biblioteca Pandas, em Python, para analisar dados biométricos. O conjunto de dados é trabalhado em um DataFrame chamado saude_df, com várias colunas representando medidas típicas de saúde, como o peso e a pressão arterial. Cada linha representa o valor dessas medidas para uma pessoa.
Para selecionar aleatoriamente 20% das linhas do DataFrame e apenas as colunas Peso e Pressão Arterial, pode ser usada a expressão

A

saude_df['Peso', 'Pressão Arterial'].sample(0.2)

B

saude_df[['Peso', 'Pressão Arterial']].sample(0.2)

C

saude_df.sample(0.2)['Peso', 'Pressão Arterial']

D

saude_df.sample(frac=0.2)['Peso', 'Pressão Arterial']

E

saude_df.sample(frac=0.2)[['Peso', 'Pressão Arterial']]

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Q2383248

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

Q2383248 Programação

Um cientista de dados está trabalhando com um conjunto de dados e usando a linguagem de programação R. O conjunto de dados, chamado dados, consiste em três colunas: ID, Idade e Salario, em que Idade indica um grupo de idade. O cientista de dados precisa calcular a média de Salario para cada grupo de idade. No entanto, ele deve realizar essa tarefa utilizando apenas as funções base do R, sem pacotes adicionais.
Qual função ou conjunto de funções do R ele deve usar para realizar essa tarefa de forma eficiente?

A

mean(dados$Salario)

B

split(dados$Salario, dados$Idade)

C

tapply(dados$Salario, dados$Idade, sum)

D

aggregate(Salario ~ Idade, dados, mean)

E

sum(dados$Salario) / length(unique(dados$Idade))

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Q2383247

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

Q2383247 Programação

Um analista de dados está utilizando R e o pacote ggplot2 para criar um gráfico XY apenas com pontos. Ele possui dois vetores, vetor_x e vetor_y, ambos com o mesmo tamanho, representando os valores dos eixos X e Y, respectivamente.
Uma forma correta de criar um gráfico XY básico, apenas com pontos, passando esses vetores como parâmetros é

A

ggplot(data = vetor_y, aes(x = vetor_x, y = vetor_y))

B

ggplot(vetor_x, vetor_y, geom = "point")

C

ggplot(aes(x = vetor_x, y = vetor_y))

D

ggplot()+ geom_point(aes(x = vetor_x, y = vetor_y))

E

ggplot()+ geom_point (x = vetor_x, y = vetor_y)

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Q2383246

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

Q2383246 Programação

Em Python, a classe list implementa o conceito genérico de lista, que tem como uma de suas características permitir acessar cada item unicamente por um índice.
Outra propriedade importante das listas em Python é

A

exigir que todos os objetos da lista sejam da mesma classe.

B

garantir que cada elemento só esteja presente uma vez na lista.

C

guardar pares chave-valor, que permitem achar um valor por meio da chave.

D

manter os elementos sempre ordenados, do menor para o maior.

E

permitir a alteração do tamanho da lista pela inserção e pela remoção de elementos.

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Q2383245

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

Q2383245 Programação

Analise o seguinte programa em Python:

Imagem associada para resolução da questão

Quando esse programa for executado, sua saída será

A

XY

B

YX

C

YZ

D

ZY

E

Z

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Q2383244

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

Q2383244 Programação

Considere a função em Python a seguir.
Imagem associada para resolução da questão

Qual função retorna os mesmos valores quando recebe uma lista de inteiros positivos?

A

B

C

D

E

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Q2383243

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

Q2383243 Banco de Dados

A paralelização em rotinas de ciência de dados traz benefícios importantes, especialmente quando é necessário tratar uma grande quantidade de dados.
O principal motivador para paralelizar uma rotina é

A

aumentar a segurança sobre o valor correto do resultado.

B

reduzir a memória total utilizada.

C

reduzir o tempo para que as rotinas sejam completadas.

D

simplificar o código das rotinas.

E

diminuir o custo total do processamento.

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Q2383242

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

Q2383242 Programação

Em Python 3, existem várias formas de se imprimir um número float com um formato específico. Por exemplo, para imprimir o número 12.45667 aproximado para 1 casa decimal, isto é, como 12.5, é possível usar a formatação no estilo da linguagem C, como em
print("%.1f" % 12.45667)
Outra forma correta de, em Python, imprimir o número 12.45667 exatamente como 12.5 é

A

print("{:.1f}".format(12.45667))

B

print(f"{12.45667:.1g}")

C

print(f"{12.45667:.1e}")

D

print(round(12.45667,0))

E

print("%1f" % 12.45667)

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Q2383241

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

Q2383241 Programação

Fazendo seu primeiro programa na linguagem Scala, um programador experiente em Python criou o seguinte código:

Imagem associada para resolução da questão

De acordo com a especificação de Scala, a palavra-chave return, nesse caso, é

A

exigida, e sua ausência causa erro de compilação.

B

exigida, e sua ausência causa erro de execução.

C

errada, e sua presença causa erro de compilação.

D

errada, e sua presença causa erro de execução.

E

possível, mas desnecessária.

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Q2383240

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

Q2383240 Algoritmos e Estrutura de Dados

Considere um conjunto de dados estruturados composto por colunas, que refletem as características desses dados, e por linhas, que combinam essas características.
No tratamento desses dados, o processo de enriquecimento consiste em

A

adicionar dados externos ao conjunto de dados.

B

expandir ou adernar os dados de um conjunto, sem interferência externa.

C

verificar a integridade dos relacionamentos entre as colunas.

D

normalizar os dados, mitigando a diferença de escala entre as colunas.

E

imputar dados em linhas de dados que apresentem valores ausentes.

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Q2383239

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

Q2383239 Banco de Dados

Considere o seguinte texto sobre integração de dados.
Como viabilizar o compartilhamento efetivo de dados e informações das cadeias agropecuárias entre instituições de governo e dessas com a sociedade? Esta foi a principal questão que os participantes do 1º Painel de Cadeias Agropecuárias e Dados Abertos buscaram responder na tarde de quinta-feira (2/12), durante webinar realizado pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea).
Disponível em: https://www.ipea.gov.br/portal/categorias/45-todas-as-noticias/noticias/11394-especialistas-debatem-abertura- -e-integracao-de-dados-de-cadeias-agropecuarias?highlight= WyJhYmFzdGVjaW1lbnRvIiwiYWd1YSIsIidcdTAwZTFndWEiLCJhZ3VhJywiXQ==. Acesso em: 5 jan. 2024.

Considerando-se o questionamento apresentado no texto e sabendo-se que, quando da integração de conjuntos de dados de múltiplas fontes, matching é uma questão relevante, o problema de identificação de entidades em múltiplas fontes de dados remete ao desafio de

A

agregar os objetos do conjunto de dados, oferecendo versões consolidadas de suas ocorrências.

B

detectar a ocorrência de uma mesma entidade do mundo real.

C

determinar a correlação entre os identificadores dos objetos.

D

reduzir o conjunto de dados a ser submetido ao processo de análise.

E

selecionar as variáveis mais significativas do conjunto de dados, eliminando as irrelevantes ou redundantes.

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Q2383238

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

Q2383238 Engenharia de Software

Outliers são pontos ou observações em um conjunto de dados que diferem significativamente da maioria dos demais outros pontos. Eles podem ser resultados de variações na medição, erros de entrada de dados ou, ainda, podem indicar uma variação genuína da fonte de coleta.
Em preparação para análise de um conjunto de dados, o tratamento de outliers

A

é sempre necessário, independentemente do tamanho do conjunto de dados ou do objetivo da análise.

B

é sempre uma tarefa simples que pode ser realizada por qualquer analista de dados, sem risco de perder informações valiosas.

C

é sempre uma tarefa complexa que requer um conhecimento profundo de estatística e que independe do conjunto de dados e do objetivo da análise.

D

deve ser realizado antes de realizar agregações, pois os outliers podem afetar os resultados da análise que inclua uma agregação.

E

deve ser realizado após realizar agregações, pois os outliers podem obscurecer os resultados da agregação.

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Q2383237

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

Q2383237 Estatística

Em um estudo de saúde pública, um pesquisador está analisando um conjunto de dados que inclui informações sobre idade, peso, altura e nível de atividade física dos participantes, no entanto ele percebe que alguns dados referentes ao peso estão ausentes.
Considerando-se a necessidade de manter a precisão e a confiabilidade do estudo, qual das seguintes abordagens seria a mais apropriada para tratar esses dados ausentes sobre o peso dos participantes?

A

Interpolação de dados, para estimar os valores de peso ausentes, com base em um modelo matemático que leva em conta as tendências e os padrões dos dados existentes.

B

Remoção de registros, para excluir todos os registros de participantes que não incluíram informações de peso, mesmo que as outras informações estejam completas.

C

Substituição por zero, para substituir os dados de peso ausentes por zero, assumindo que a ausência de informação indica a menor medida possível.

D

Substituição por valores extremos, para substituir os dados de peso ausentes pelos valores máximos ou mínimos observados no conjunto de dados.

E

Uso de dados de outra pesquisa, para substituir os dados de peso ausentes por dados de peso de um estudo similar.

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Q2383236

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

Q2383236 Banco de Dados

Considere um conjunto de dados que inclui as variáveis idade, altura e peso. Os dados de idade estão entre 0 e 100 anos, os dados de altura estão entre 1,50 e 2,00 metros e os dados de peso estão entre 50 e 100 kg.
Qual das seguintes técnicas de normalização numérica é mais adequada para esse conjunto de dados?

A

Normalização Min-Max, para transformar os dados de modo que os valores fiquem entre 0 e 1.

B

Normalização Z-Score, para transformar os dados de modo que a média seja 0 e o desvio padrão seja 1.

C

Normalização de Binário, para transformar os dados de modo que os valores fiquem entre 0 e 1, sendo 0 para valores menores ou iguais a um determinado limite e 1 para valores maiores que esse limite.

D

Normalização de Decil, para transformar os dados de modo que os valores fiquem entre 0 e 100, sendo 0 para o menor valor e 100 para o maior valor.

E

Normalização de Quantil, para transformar os dados de modo que os valores fiquem entre 0 e 100, sendo 0 para o primeiro percentil e 100 para o último percentil.

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Q2383235

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

Q2383235 Banco de Dados

A deduplicação de dados é uma técnica importante no gerenciamento de informações, especialmente em ambientes onde grandes volumes de dados são gerados e armazenados. Essa técnica é necessária em ambientes onde grandes volumes de dados são gerados porque pode ajudar a reduzir o consumo de armazenamento e a aumentar a eficiência dos processos de análise de dados.
A deduplicação de dados é útil, por exemplo, no domínio da medicina, em que há grandes conjuntos de dados genômicos que são analisados para identificar padrões e mutações associadas a doenças específicas. Nesse cenário, a deduplicação é vital para assegurar a precisão das análises, pois, se amostras de DNA de um mesmo paciente são coletadas e sequenciadas em diferentes momentos e locais, pode haver uma repetição inadvertida dessas amostras no banco de dados. Nesse contexto, a deduplicação de dados é crucial para a integridade da pesquisa, pois dados duplicados podem levar a interpretações errôneas, como a superestimação da prevalência de uma mutação genética rara.
A técnica de deduplicação de dados consiste em um processo de

A

agregação de dados, que combina duplicatas em um único conjunto de dados.

B

compactação de dados, que reduz o tamanho de um conjunto de dados, eliminando duplicatas.

C

restauração de dados, que recupera dados duplicados e otimiza o processo de backup.

D

replicação de dados, que permite gerar cópias de um conjunto de dados, aumentando a disponibilidade dos mesmos.

E

redução de dados, que remove duplicatas de um conjunto de dados, mantendo apenas uma única instância de cada dado.

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Q2383234

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

Q2383234 Banco de Dados

A partir de dados da pesquisa Perfil do Processado e Produção de Provas nas Ações Criminais por Tráfico de Drogas, realizada em dezembro de 2023 pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea), é possível levantar informações sociodemográficas sobre os bairros em que o direito à inviolabilidade domiciliar é relativizado. Os resultados revelam que os bairros mais ricos e aqueles de população predominantemente branca são praticamente imunes às entradas em domicílio, as quais se concentram substancialmente nos bairros mais pobres e naqueles com população predominantemente negra ou minoritariamente branca.
Qual técnica de desidentificação de dados sensíveis é a mais adequada para preservar a privacidade dos indivíduos processados, permitindo, ainda, a análise sociodemográfica dos bairros?

A

Anonimização: remover todos os identificadores diretos dos indivíduos, incluindo nome, CPF, RG e endereço, e também remover qualquer referência a bairro ou características sociodemográficas.

B

Pseudonimização: substituir os identificadores diretos dos indivíduos por códigos ou símbolos, mas publicar a tabela de correspondência junto com os dados.

C

Agregação: agrupar os dados dos indivíduos em categorias amplas, como faixa etária e classe social, mas excluir informações sobre cor ou raça e bairro.

D

Perturbação: adicionar ruído ou alterar aleatoriamente todos os valores dos dados, incluindo informações sociodemográficas e de bairro, de forma a tornar os dados inúteis para análise específica de bairro.

E

Generalização: substituir informações detalhadas de identificação pessoal por categorias mais amplas, mantendo dados sobre bairro e características sociodemográficas, como faixa etária, classe social, cor ou raça.

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