Questões de Concurso para Analista (Superior)

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

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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Q2517644

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

Q2517644 Programação

Um cientista de dados utiliza a biblioteca scikit-learn para treinar um estimador clf usando um conjunto de treinamento X1 e seu respectivo conjunto de atributos-alvo y. Posteriormente, o cientista estima os atributos-alvo do conjunto X2.

Para realizar o treinamento e a predição, o cientista de dados deve usar, respectivamente, os métodos:

A

fit(X1,y) e estimate(X2);

B

fit(X1,y) e predict(X2);

C

train(X1,y) e estimate(X2);

D

train(X1,y) e predict(X2);

E

train(X1,y) e test(X2).

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Q2517643

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

Q2517643 Engenharia de Software

No método tensorflow.keras.layers.Dense(...), se nenhuma função de ativação é especificada, é utilizada por padrão a função:

A

linear;

B

ReLU;

C

sigmoide;

D

softmax;

E

softplus.

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Q2517642

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

Q2517642 Programação

Considere o código python a seguir.

import spacy

nlp = spacy.load("pt_core_news_lg")

doc = nlp("O rato roeu a roupa do rei de Roma")

print(doc[2].pos_, doc[2].dep_)

Os valores exibidos pela última linha são:

A

NOUN, NSUBJ;

B

VERB, ROOT;

C

NMOD, DET;

D

VERB, CASE;

E

NSUBJ, NOUN.

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Q2517641

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

Q2517641 Banco de Dados

Uma certa organização gostaria de compartilhar dados com um grupo de pesquisadores de uma universidade para a condução de um estudo sobre problemas ergonômicos nos seus escritórios. Entre os dados coletados, há informações sensíveis sobre seus funcionários; portanto, o responsável pela coleta decidiu anonimizar os dados. Isso foi feito removendo-se nomes e outros campos identificadores e adicionando-se um número identificador próprio a cada funcionário. Dessa forma, a identidade dos funcionários seria preservada. Após a verificação de uma amostra, o pesquisador responsável pelo estudo recomendou medidas que deveriam ser aplicadas antes que os dados pudessem ser aceitos para o estudo.

O problema que mais provavelmente motivou a recomendação do pesquisador e uma medida que pode mitigar esse problema são, respectivamente:

A

os dados podem ser reidentificados usando uma combinação dos campos restantes → embaralhamento dos campos;

B

o número identificador não é suficiente para separar os dados → hashing usando os campos restantes;

C

os dados podem ser reidentificados utilizando dados externos ao conjunto compartilhado → privacidade diferencial;

D

os dados podem ser reidentificados através de engenharia reversa do número identificador → randomização não linear dos identificadores;

E

o campos restantes podem ser usados para deduzir informação não inclusa no conjunto de dados → k-anonimato.

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Q2517640

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

Q2517640 Programação

Considere o código python a seguir.

Imagem associada para resolução da questão

Sobre a variável pred, é correto afirmar que:

A

seus gradientes foram preparados para a retropropagação;

B

seus valores, quando somados, resultam em 1.0;

C

sua dimensão é 50;

D

seus valores serão os mesmos para qualquer execução do código;

E

sua dimensão é 1.

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Q2517639

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

Q2517639 Programação

Um dos principais fatores que tornam viável a aplicação de modelos grandes de linguagem (LLMs) é o controle do espaço de probabilidade de tokens através da redução de dimensionalidade do vocabulário, sem perda da capacidade de reconstruir qualquer token válido da linguagem sendo modelada.

Considerando esse objetivo, dois algoritmos que podem ser utilizados para esse fim são:

A

UMAP, BPE;

B

T5, UMAP;

C

BPE, WordPiece;

D

WordPiece, T5;

E

UMAP, GTE.

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Q2517638

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

Q2517638 Programação

Considere-se a aplicação de um modelo grande de linguagem (LLM) com 3 bilhões de parâmetros, distribuído em formato não quantizado, meia-precisão.

A quantidade mínima de memória necessária para carregar os pesos do modelo para inferência (sem gradientes), considerando apenas o espaço ocupado pelos pesos, é:

A

8GB;

B

16GB;

C

32GB;

D

64GB;

E

128GB.

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Q2517637

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

Q2517637 Banco de Dados

Ao receber um conjunto de dados para elaborar um modelo preditivo, uma equipe de analistas de dados percebeu que havia uma quantidade significativa de dados faltantes em certos atributos. Foi então debatido o uso de duas técnicas para lidar com esse problema: (1) remoção de observações contendo dados ausentes e (2) “inputação” multivariável, sendo que apenas uma das duas seria aplicada.

Duas características do conjunto de dados que devem ser prioritariamente consideradas na escolha entre as duas técnicas são:

A

o intervalo dos atributos com dados faltantes e a fração de dados faltantes;

B

o número de observações e a fração de dados faltantes;

C

a fração de atributos com dados faltantes e o intervalo dos atributos com dados faltantes ;

D

uma medida de dependência estatística entre os atributos e a fração de atributos com dados faltantes;

E

o número de observações e uma medida de dependência estatística entre os atributos.

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Q2517636

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

Q2517636 Banco de Dados

Para ser utilizado em um modelo neural de regressão, um conjunto de dados precisa ser tratado de tal forma que todos os atributos de entrada sejam representados como um ou mais valores numéricos no intervalo [0, 1].

Os atributos de uma observação são: idade (inteiro >= 18), escolaridade (fundamental, médio, superior, pós-graduação), estado de residência (Acre, Alagoas, …, Tocantins, incluindo Distrito Federal) e local de trabalho (empresa, home office, misto).

O número mínimo de valores necessários para representar uma observação com os atributos acima descritos para o modelo de regressão, de forma que não ocorra perda de informação ordinal nem inserção de vieses nos dados, é:

A

4;

B

10;

C

16;

D

32;

E

35.

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