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Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847425
Matemática
Vetores e matrizes são estruturas algébricas fundamentais em ciência de dados.
Considere os vetores tridimensionais com representação em
coluna dados por 
bem como a matriz A = 
Considere ainda que u ⊤v representa o produto escalar entre u e v e que u × v representa o produto vetorial entre u e v .
Entre as opções a seguir, assinale a que resulta no vetor
.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847424
Matemática
Calcule o valor da derivada de ordem n da expressão a seguir,
ƒ (x) = e −x + xex
considerando n um número natural par.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847423
Matemática
Analise a expressão a seguir:
∫ x2( 3+2x3 )7 dx
O valor da seguinte expressão é
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847422
Matemática
Considerando a teoria de Limite, calcule:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847421
Geografia
O problema básico das projeções cartográficas é a representação
de uma superfície curva em um plano. Nesse sentido, foram
elaborados diversos modelos matemáticos baseados em
superfícies geométricas que minimizam as distorções decorrentes
de tais projeções e, em alguns casos, preservam a verdadeira
grandeza de ângulos, distâncias e áreas.
Nesse contexto, assinale a opção que apresenta, respectivamente, a superfície de referência e a grandeza preservada na projeção empregada no sistema de coordenadas UTM.
Nesse contexto, assinale a opção que apresenta, respectivamente, a superfície de referência e a grandeza preservada na projeção empregada no sistema de coordenadas UTM.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847420
Engenharia Cartográfica
Os Sistemas Globais de Navegação por Satélite permitem a
definição das coordenadas de suas antenas, conforme o respectivo
sistema de coordenadas de referência.
Assinale a opção que apresenta a relação correta entre sistemas de navegação por satélite e os respectivos sistemas de coordenadas.
Assinale a opção que apresenta a relação correta entre sistemas de navegação por satélite e os respectivos sistemas de coordenadas.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847419
Engenharia Cartográfica
Sistemas de Informações Geográficas (SIG) são recursos valiosos
para instituições cujos negócios demandam a tomada de decisões
baseadas na geolocalização de objetos e fenômenos. Entre as
funcionalidades inerentes aos SIG, algumas destinam-se à
manipulação e à análise de dados geográficos, tantos matriciais
quanto vetoriais.
Assinale a opção que apresenta funcionalidade de manipulação e de análise de dados matriciais, exclusivamente.
Assinale a opção que apresenta funcionalidade de manipulação e de análise de dados matriciais, exclusivamente.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847418
Programação
O pacote neuralnet, da linguagem R, é uma ferramenta útil para a
definição e para o treinamento de redes neurais, disponibilizando
ao usuário uma interface relativamente simples.
Uma das limitações do pacote neuralnet é não oferecer ao usuário muitas opções pré-definidas de funções de ativação. Caso o usuário deseje utilizar uma função de ativação diferente das únicas duas já pré-definidas no pacote, é preciso definí-la e atribuí-la por meio do argumento act.fct.
Ao invocar o método neuralnet para o treinamento de uma rede neural, caso o argumento act.fct não seja explicitamente determinado na chamada do método, a função de ativação padrão utilizada nos neurônios da rede será
Uma das limitações do pacote neuralnet é não oferecer ao usuário muitas opções pré-definidas de funções de ativação. Caso o usuário deseje utilizar uma função de ativação diferente das únicas duas já pré-definidas no pacote, é preciso definí-la e atribuí-la por meio do argumento act.fct.
Ao invocar o método neuralnet para o treinamento de uma rede neural, caso o argumento act.fct não seja explicitamente determinado na chamada do método, a função de ativação padrão utilizada nos neurônios da rede será
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847417
Engenharia de Software
O treinamento em redes neurais artificiais é, essencialmente, um
problema de otimização, em que se busca minimizar o erro entre
as predições do modelo neural e os valores alvo preexistentes no
conjunto de dados de treinamento.
Com respeito aos métodos relacionados à otimização de parâmetros em redes neurais artificiais, analise as afirmativas a seguir.
I. No algoritmo backpropagation, a aplicação da regra da cadeia é fundamental para o cálculo dos gradientes dos erros com respeito aos pesos (parâmetros) da rede neural artificial.
II. O método do gradiente (também chamado de método do máximo declive ou Gradient Descent – GD) escolhe aleatoriamente um pequeno número de instâncias de dados de treinamento a cada passo, aumentando a velocidade inicial de minimização das métricas de erro.
III. As técnicas de regularização L1 (Lasso) e L2 (Ridge) podem ser utilizadas para mitigar problemas relacionados a inicialização indevida de pesos (parâmetros) em redes neurais.
Está correto o que se afirma em
Com respeito aos métodos relacionados à otimização de parâmetros em redes neurais artificiais, analise as afirmativas a seguir.
I. No algoritmo backpropagation, a aplicação da regra da cadeia é fundamental para o cálculo dos gradientes dos erros com respeito aos pesos (parâmetros) da rede neural artificial.
II. O método do gradiente (também chamado de método do máximo declive ou Gradient Descent – GD) escolhe aleatoriamente um pequeno número de instâncias de dados de treinamento a cada passo, aumentando a velocidade inicial de minimização das métricas de erro.
III. As técnicas de regularização L1 (Lasso) e L2 (Ridge) podem ser utilizadas para mitigar problemas relacionados a inicialização indevida de pesos (parâmetros) em redes neurais.
Está correto o que se afirma em
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847416
Estatística
Um modelo de regressão múltipla foi utilizado para estudar o
consumo do gás natural em função de vários fatores levantados
por especialistas. Nesse modelo adotado foi realizado uma análise
de resíduos e verificou-se a presença de outliers.
Para verificar se um outlier é influente ou não, o método mais apropriado seria
Para verificar se um outlier é influente ou não, o método mais apropriado seria
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847415
Estatística
Um pesquisador desenvolveu um estudo longitudinal para analisar
o consumo de energia elétrica mensal de empresas do setor
energético de determinada região, ao longo dos últimos 40 anos.
Analisando a base de dados coletada, o pesquisador verificou que
a base tinha vários dados faltantes e que necessitava utilizar
alguma técnica de imputação de dados.
Assinale a opção que apresenta a técnica mais apropriada para o estudo do pesquisador.
Assinale a opção que apresenta a técnica mais apropriada para o estudo do pesquisador.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847414
Algoritmos e Estrutura de Dados
Algoritmos de agrupamento são fundamentais para a área de
aprendizado de máquina não supervisionado. Em geral, esses
algoritmos determinam clusters de instâncias de dados que
possuem algum traço de similaridade entre si.
Relacione os métodos de agrupamento hierárquico e o K-means às suas principais características.
1. Agrupamento Hierárquico 2. K-means
( ) Seus resultados são altamente sensíveis ao número de clusters que deve ser pré-definido pelo usuário do algoritmo.
( ) Baseia-se em abordagens top-down ou bottom-up, isto é, com a divisão ou com a união sucessiva de clusters.
( ) Seus resultados costumam ser graficamente visualizados por dendrogramas, que podem ser seccionados de acordo com o número de clusters determinado pelo usuário do algoritmo.
( ) Avalia distâncias entre as instâncias de dados e os centroides dos clusters e atualiza a posição dos centroides dos clusters sucessivamente, até a convergência.
Assinale a opção que indica a relação correta, na ordem apresentada.
Relacione os métodos de agrupamento hierárquico e o K-means às suas principais características.
1. Agrupamento Hierárquico 2. K-means
( ) Seus resultados são altamente sensíveis ao número de clusters que deve ser pré-definido pelo usuário do algoritmo.
( ) Baseia-se em abordagens top-down ou bottom-up, isto é, com a divisão ou com a união sucessiva de clusters.
( ) Seus resultados costumam ser graficamente visualizados por dendrogramas, que podem ser seccionados de acordo com o número de clusters determinado pelo usuário do algoritmo.
( ) Avalia distâncias entre as instâncias de dados e os centroides dos clusters e atualiza a posição dos centroides dos clusters sucessivamente, até a convergência.
Assinale a opção que indica a relação correta, na ordem apresentada.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847413
Algoritmos e Estrutura de Dados
A análise de componentes principais (Principal Component
Analysis - PCA) é uma técnica consagrada para a redução de
dimensionalidade e para a identificação de padrões estruturais
lineares em conjuntos de dados.
Com relação à análise de componentes principais, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeiras e (F) para a falsa.
( ) Baseia-se na identificação dos autovetores da matriz de covariâncias dos dados, permitindo ao analista determinar direções de maiores variações nas instâncias de dados.
( ) Permite a seleção e a eliminação das dimensões referentes às direções de maiores variações nas instâncias de dados, que por sua vez contribuem com poucas informações úteis para a análise do conjunto de dados.
( ) É utilizada em compressão de dados, pois permite a representação dos dados em menos dimensões que são facilmente interpretáveis pelo analista, sem grandes perdas de informações.
As afirmativas são, respectivamente.
Com relação à análise de componentes principais, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeiras e (F) para a falsa.
( ) Baseia-se na identificação dos autovetores da matriz de covariâncias dos dados, permitindo ao analista determinar direções de maiores variações nas instâncias de dados.
( ) Permite a seleção e a eliminação das dimensões referentes às direções de maiores variações nas instâncias de dados, que por sua vez contribuem com poucas informações úteis para a análise do conjunto de dados.
( ) É utilizada em compressão de dados, pois permite a representação dos dados em menos dimensões que são facilmente interpretáveis pelo analista, sem grandes perdas de informações.
As afirmativas são, respectivamente.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847412
Estatística
O algoritmo conhecido por Naïve Bayes, apesar de ter limitações
devido às suas premissas de simplificação, é bastante utilizado e
costuma apresentar boa performance para a classificação de
instâncias de dados.
Considere o conjunto de dados a seguir, que apresenta, de forma simplificada, as características de uma amostra de 1600 animais de estimação.
Sejam dois novos animais de estimação identificados por A e B, tais que:
• A é pequeno, com pelos curtos e de comportamento agitado;
• B é grande, com pelos longos e de comportamento agitado.
Aplicando o algoritmo Naïve Bayes, assinale a opção que apresenta as classes mais prováveis dos animais A e B, respectivamente.
Considere o conjunto de dados a seguir, que apresenta, de forma simplificada, as características de uma amostra de 1600 animais de estimação.
Sejam dois novos animais de estimação identificados por A e B, tais que:
• A é pequeno, com pelos curtos e de comportamento agitado;
• B é grande, com pelos longos e de comportamento agitado.
Aplicando o algoritmo Naïve Bayes, assinale a opção que apresenta as classes mais prováveis dos animais A e B, respectivamente.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847411
Engenharia de Software
As técnicas de aprendizado supervisionado estão baseadas na
determinação de modelos capazes de otimizar o mapeamento
entre entradas e saídas de um conjunto de dados. Por vezes, o
processo de treinamento pode gerar modelos muito complexos
que “aprendem” o ruído existente nos conjuntos de dados,
caracterizando o fenômeno de sobreajuste ou overfitting.
Um método que pode ajudar a mitigar a ocorrência do overfitting consiste em
I. dividir o conjunto de dados em k partes;
II. utilizar uma das partes para teste e as outras k-1 para treinamento;
III. repetir o processo para cada uma das k partes do conjunto de dados; e
IV. avaliar a média das métricas de performance para o modelo.
O método acima é chamado de
Um método que pode ajudar a mitigar a ocorrência do overfitting consiste em
I. dividir o conjunto de dados em k partes;
II. utilizar uma das partes para teste e as outras k-1 para treinamento;
III. repetir o processo para cada uma das k partes do conjunto de dados; e
IV. avaliar a média das métricas de performance para o modelo.
O método acima é chamado de
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847410
Programação
O pacote dplyr do R é um dos mais usados para manipulação de
dados.
Assinale a opção que indica o conjunto de funções auxiliares desse pacote que são muito úteis para a seleção de colunas.
Assinale a opção que indica o conjunto de funções auxiliares desse pacote que são muito úteis para a seleção de colunas.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847409
Programação
Na Ciência de Dados é muito comum a utilização da linguagem
Python e do R para visualização de dados.
Sobre as diferenças entre essas duas ferramentas, analise as afirmativas a seguir.
I. Python possui um padrão mais bem definido, permitindo que diferentes tipos de funcionalidades sejam escritos da mesma forma, enquanto no R, a mesma funcionalidade pode ser escrita de diversas formas diferentes.
II. Python é principalmente usada quando a análise de dados precisa ser integrada com aplicativos web ou se o código estatístico precisa ser integrado em um servidor em ambiente de produção, que vai servir muitos usuários, enquanto o R é principalmente usado quando as atividades de análise de dados requerem computação standalone (em um único computador) ou análise em servidores individuais.
III. Tanto o Python quanto o R foram criados inicialmente para análise de dados.
Está correto o que se afirma em
Sobre as diferenças entre essas duas ferramentas, analise as afirmativas a seguir.
I. Python possui um padrão mais bem definido, permitindo que diferentes tipos de funcionalidades sejam escritos da mesma forma, enquanto no R, a mesma funcionalidade pode ser escrita de diversas formas diferentes.
II. Python é principalmente usada quando a análise de dados precisa ser integrada com aplicativos web ou se o código estatístico precisa ser integrado em um servidor em ambiente de produção, que vai servir muitos usuários, enquanto o R é principalmente usado quando as atividades de análise de dados requerem computação standalone (em um único computador) ou análise em servidores individuais.
III. Tanto o Python quanto o R foram criados inicialmente para análise de dados.
Está correto o que se afirma em
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847408
Programação
Um analista da área de ciência de dados construiu um histograma
levando em consideração uma determinada base de dados. Para
incluir uma curva nesse histograma foi utilizado a função
as.timeSeries.
Essa função pertence à biblioteca
Essa função pertence à biblioteca
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847407
Estatística
Um analista da área de tecnologia da informação recebeu um
conjunto de dados sobre o consumo de energia elétrica de
indústrias no formato de distribuição de frequência.
Assinale a opção que indica o tipo de gráfico mais adequado para representar essa distribuição de frequência.
Assinale a opção que indica o tipo de gráfico mais adequado para representar essa distribuição de frequência.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847406
Banco de Dados
Uma empresa decidiu utilizar o Power BI para poder gerenciar
melhor os seus dados. Dessa forma, contratou um especialista
para criar um dashboard com o objetivo de melhorar a visualização
de seus negócios.
Sobre as a construção de dashboards, assinale a afirmativa correta.
Sobre as a construção de dashboards, assinale a afirmativa correta.
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