Questões BNDES 2024 para Analista - Ciência de Dados (Manhã)

Q3048097

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048097 Estatística

Considere um grupo de 600 funcionários de uma empresa que registram os seguintes valores com relação ao tempo de permanência em um curso de aperfeiçoamento:

Média = 9 dias
1^o Quartil = 5 dias
3^o Quartil = 15 dias
Coeficiente de variação = 20%

Considerando-se essas informações, é possível concluir que

A

160 funcionários ficam mais de 15 dias no curso.

B

180 funcionários ficam mais de 15 dias no curso.

C

350 funcionários permanecem entre 5 e 15 dias no curso.

D

360 funcionários permanecem entre 5 e 15 dias no curso.

E

o desvio padrão para o tempo de permanência no curso é 1,8.

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Q3048098

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048098 Economia

Considere a seguinte estimativa da Função Cobb-Douglas, com o produto sendo explicado pelos fatores de produção capital e trabalho, resumida no quadro abaixo.

Estimativa da Função Cobb-Douglas:
Variável dependente: LnPRODUTO
Método: Mínimos Quadrados
Amostra: 1-51
Observações incluídas: 51

Imagem associada para resolução da questão

Imagem associada para resolução da questão

Nesse contexto, a partir da interpretação desses resultados, é possível concluir que

A

a estatística F não indica que, coletivamente, os dois insumos, trabalho e capital, são estatisticamente significativos.

B

o aumento do insumo capital em 1%, mantendo constante o insumo trabalho, aumenta o produto em cerca de 0,47%.

C

o valor do coeficiente de correlação é bastante elevado (0,96).

D

o aumento do coeficiente LnTRABALHO em 1 unidade, em média, aumenta o produto em cerca de 0,096, mantendo constante o insumo capital.

E

as elasticidades, de modo individual, não são estatisticamente significantes, visto que os valores de p são iguais a zero.

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Q3048099

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048099 Estatística

Diferentemente dos modelos de equação única, nos modelos de equações simultâneas há mais do que uma variável dependente ou endógena envolvida.
Quando isso acontece, um método recomendado para contornar esse viés de endogeneidade é o

A

Método de Mínimos Quadrados Ordinários

B

Método de Mínimos Quadrados Generalizados

C

Método de Mínimos Quadrados Ponderados

D

Método de Variáveis Instrumentais

E

Método de Raiz Unitária

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Q3048100

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048100 Comércio Internacional (Exterior)

Quando os agentes econômicos possuem incertezas em relação a variação cambial, isto é, do preço do Real em relação ao Dólar (R$/US$), eles procuram se proteger de suas posições descobertas, realizando uma operação conhecida por swap cambial, ou seja, uma troca de moedas. O swap cambial utilizado pelo Banco Central do Brasil é um contrato padrão que utiliza como taxa de juros a taxa DI (Depósito Interbancário) de um dia e a variação da taxa de câmbio Real/Dólar.
Na operação de swap cambial, a(o)

A

venda de um contrato indica uma posição de pagamento da variação cambial e de cobrança da taxa de juros.

B

compra de um contrato prevê o pagamento da taxa de juros e o recebimento da variação cambial.

C

operação prevê a participação de duas partes que apostam na valorização da moeda nacional.

D

contrato de swap cambial reverso exige que o vendedor dos contratos pague a variação cambial verificada no período, conhecida por cupom cambial.

E

investidor da operação deve pagar, na data acordada, a diferença para o agente que apostou na desvalorização, caso o Real apresente desvalorização frente ao Dólar.

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Q3048101

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048101 Estatística

Um dos tipos importantes de dados utilizados em análises são os de séries temporais.
Nas análises aplicadas às séries temporais,

A

a raiz unitária implica reconhecer que a série é estacionária.

B

a rejeição da hipótese nula do teste de Dickey-Fuller implica série não estacionária.

C

as séries temporais podem ser diferença-estacionária ou tendência-estacionária.

D

os testes clássicos t e F não se baseiam na premissa de que as séries temporais são estacionárias

E

os modelos de cointegração não podem ser aplicados às séries temporais não estacionárias.

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Q3048102

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048102 Estatística

Os modelos de vetores autorregressivos (VAR) são uma classe de modelos estatísticos usados para capturar as interações dinâmicas entre múltiplas séries temporais.
Uma característica dessa categoria de modelos VAR é que

A

a utilização é recomendada para análises de longo prazo.

B

a estimativa é conduzida com testes de cointegração.

C

o aumento do número de variáveis e defasagens implica aumento no número de parâmetros a serem estimados.

D

as variáveis explicativas são exógenas.

E

as previsões obtidas são inferiores às obtidas com base em modelos mais complexos de equações simultâneas.

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Q3048103

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048103 Matemática Financeira

Considere um investidor que tenha a opção de aplicar seus recursos de R$ 60.000,00 à taxa de juros compostos de 9,9% ao semestre (opção P) ou à taxa de 20,78% ao ano (opção Q).
Ao comparar essas duas opções de investimento, conclui-se que

A

a opção Q é a mais rentável, visto que implica pagamento de uma maior taxa de juros.

B

a opção P é mais rentável do que a opção Q.

C

as duas opções são indiferentes, para um mesmo prazo, considerando-se o regime de juros compostos.

D

o montante final será R$ 72.000,00, se os recursos forem aplicados à taxa de juros da opção Q, pelo período de 1 ano.

E

o montante final será R$ 69.300,00, se os recursos forem aplicados à taxa de juros da opção P, pelo período de 1 ano.

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Q3048104

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048104 Banco de Dados

Os bancos de dados relacionais permitem a modelagem e a persistência de dados estruturados. Uma característica de tais bancos de dados é que eles possuem metadados. Considere que um banco de dados possui uma tabela relacional chamada PRODUTO e que essa tabela possui atributos, tais como a identificação do produto, o nome do produto e o seu valor de venda.
Nesse cenário, os metadados relativos à tabela PRODUTO são utilizados pelo seu respectivo Sistema Gerenciador de Banco de Dados Relacionais (SGBDR) para

A

alertar para existência de produtos não cadastrados na tabela PRODUTO.

B

conectar a tabela PRODUTO às redes sociais.

C

garantir a integridade dos dados persistidos na tabela PRODUTO.

D

identificar quais produtos estão em falta no estoque.

E

registrar a meta de venda de cada produto existente na tabela PRODUTO.

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Q3048105

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048105 Banco de Dados

Data warehouses (DW) e data lakes (DL) são repositórios de dados especializados, com objetivos distintos dos bancos de dados relacionais e NoSQL.
Nesse contexto, ao comparar DW a DL, verifica-se que

A

DL são mais adequados que DW para persistir dados históricos.

B

DL são mais voltados para gestores do que DW.

C

DW são apropriados para persistir dados não estruturados.

D

DW precisam ter a sua estrutura definida antes de persistir dados.

E

tanto DW quanto DL são indicados apenas para persistir dados agregados.

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Q3048106

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048106 Banco de Dados

O modelo relacional de dados é amplamente utilizado em bancos de dados. A organização de dados em tabelas (relações), com suas respectivas linhas (tuplas) e colunas (atributos), é de fácil compreensão. Os Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados Relacionais (SGBDR) tornam possível persistir dados em tabelas com qualidade e recuperar esses mesmos dados de forma rápida e eficiente.
Segundo o modelo relacional de dados, uma tabela pode ter

A

chaves estrangeiras que admitem valor nulo.

B

linhas idênticas (repetidas) em seu conteúdo.

C

um ou mais valores de tipos diferentes em um único atributo.

D

uma chave primária que admite valor nulo.

E

uma ou mais colunas de mesmo nome, porém de tipos distintos.

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Q3048107

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048107 Banco de Dados

Em um Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD), os índices são estruturas de dados que têm por objetivo tornar mais rápido o acesso aos dados. Índices são utilizados tanto em SGBD relacionais quanto em SGBD NoSQL.
Considerando-se uma tabela T1 em um SGBD relacional, quanto a esses índices, verifica-se que

A

devem ser criados apenas para atributos que compõem chave primária de T1.

B

permitem chaves de mais de uma tabela (ex: T1 e T2) simultaneamente, em um mesmo índice.

C

podem ser criados após a tabela T1 ter sido criada.

D

qualquer modificação na tabela T1 levará à recriação dos seus índices.

E

serão utilizados em todas as consultas à tabela T1.

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Q3048108

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048108 Arquitetura de Software

O Microsoft Team Data Science Process (TDSP) é uma metodologia que define, entre outros conceitos, um ciclo de vida para projetos de ciência de dados.
A TDSP possui cinco estágios principais, de modo que na etapa de

A

“Aceitação do Cliente” o modelo criado é aprovado, antes da sua implantação.

B

“Aquisição de Dados e Entendimento” é criado um fluxo de dados para atualizar os dados regularmente.

C

“Implantação” é preparado um ambiente para testes e homologação do modelo.

D

“Modelagem” é criado um Diagrama de Entidades e Relacionamentos, com seu respectivo dicionário de dados.

E

“Noções Básicas sobre Negócios” são definidos indicadores de desempenho, suas metas e iniciativas relacionadas.

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Q3048109

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048109 Banco de Dados

Um conjunto de dados numéricos com significativa diversidade foi apresentado à equipe de análise de dados de uma empresa. Como parte do processo decisório, os analistas necessitavam transformar um dos atributos numéricos em faixas de valores, a fim de permitir classificá-los em um universo de possibilidades. Para isso, decidiram, na etapa de enriquecimento de dados, criar um atributo, derivado do atributo numérico supracitado, em um processo de transformação de dados conhecido por discretização.
Uma das características das técnicas de discretização é que

A

a discretização por binning é uma técnica de divisão bottom-up que considera um número específico de categorias (bins).

B

a discretização por entropia minimiza a descrição total dos dados, balanceando entre o número de bins e a qualidade da discretização.

C

a discretização por histogramas é uma técnica não supervisionada, pois a formação dos bins não considera informações de classes ou rótulos.

D

cada bin, no método de binning de largura igual, contém aproximadamente o mesmo número de amostras de dados.

E

uma limitação da discretização por histogramas multidimensionais é a inviabilidade de captura de dependência entre atributos.

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Q3048110

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048110 Estatística

Uma equipe de análise de riscos de um banco de investimentos precisa avaliar o risco de diferentes carteiras de clientes, que possuem ativos em escalas variadas. Para isso, ela decidiu utilizar modelos de aprendizado de máquina, a fim de auxiliar o seu processo de tomada de decisão. Os analistas da equipe perceberam que parte dos ativos disponíveis poderia influenciar desproporcionalmente a análise de risco. Assim, decidiram aplicar a técnica de normalização z-score. Com essa medida, pretendem reduzir a influência de uma variação abrupta no treinamento dos modelos de aprendizado de máquina, promovendo uma comparação justa entre os ativos e uma avaliação mais precisa do risco em cada carteira. Considere que W seja o conjunto de todos os valores em reais dos ativos de carteiras de investimentos que a equipe de analistas precisa avaliar.
Uma das características da normalização z-score é que, em sua definição original (clássica), essa normalização

A

altera a escala decimal dos valores integrantes do atributo W, dependendo do valor máximo absoluto desse conjunto.

B

apresenta maior robustez a outliers quando comparada à normalização z-score aplicada com o desvio absoluto médio dos valores do atributo W.

C

promove uma transformação linear nos dados originais do conjunto W, pela aplicação do valor absoluto máximo do conjunto.

D

revela-se útil quando os valores mínimo e máximo dos valores integrantes do conjunto W são desconhecidos.

E

subtrai a mediana dos dados e depois os escala de acordo com o intervalo interquartil.

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Q3048111

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048111 Banco de Dados

Uma equipe de ciência de dados está trabalhando na construção de um modelo preditivo utilizando um grande conjunto de dados. Durante esse processo, os cientistas de dados estão realizando o feature engineering para criar e selecionar as variáveis mais relevantes, além de aplicar técnicas de divisão de dados para garantir a eficácia e a generalização do modelo.
Considerando-se esse contexto, qual combinação de técnicas maximizará a performance do modelo?

A

A aplicação de técnicas de criação de features, como a interação entre variáveis, e em seguida a divisão do conjunto de dados em três partes: treinamento, validação e teste, utilizando 70% para treinamento, 15% para validação e 15% para teste, assegurando, com isso, que os três conjuntos sejam desbalanceados para refletir a distribuição real dos dados.

B

A aplicação de transformações matemáticas, como a normalização, apenas no conjunto de teste, para evitar a distorção das variáveis de entrada, e a divisão dos dados restantes igualmente entre treinamento e validação.

C

A realização da técnica de amostragem estratificada para dividir os dados entre treinamento, validação e teste, e em seguida a aplicação da transformação de raiz quadrada em todas as variáveis para aumentar a variância das features, garantindo que o modelo capture melhor os padrões nos dados.

D

A realização da transformação logarítmica em todas as variáveis categóricas antes de realizar a divisão dos dados, e a garantia de que o conjunto de validação seja maior que o de treinamento para prevenir overfitting.

E

A realização da seleção de features com a utilização de técnicas de análise de correlação, descartando as variáveis altamente correlacionadas, e a aplicação da divisão dos dados em conjuntos de treinamento e teste usando uma divisão 80/20, aplicando a validação cruzada (cross-validation) para ajustar os hiperparâmetros do modelo.

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Q3048112

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048112 Engenharia de Software

Uma equipe de cientistas de dados está desenvolvendo um modelo preditivo e deseja otimizar seus hiperparâmetros para maximizar a performance do modelo.
Considerando-se as técnicas de otimização de hiperparâmetros, para encontrar a configuração de hiperparâmetros, essa equipe de cientistas deverá

A

aprimorar o modelo utilizando Random Search para explorar uma amostra limitada de hiperparâmetros, complementado por AutoML para automatizar a escolha da melhor arquitetura de modelo, mas sem a necessidade de ajuste posterior dos hiperparâmetros.

B

aplicar Random Search para selecionar aleatoriamente uma combinação de hiperparâmetros, testando apenas uma pequena amostra do espaço de busca e, em seguida, utilizar AutoTuning para selecionar automaticamente as features mais relevantes.

C

empregar algoritmos de otimização como Bayesian Optimization ou Tree-structured Parzen Estimators (TPE), para explorar o espaço de hiperparâmetros de maneira mais eficiente que o Grid Search ou Random Search, ajustando o modelo com base nas amostras mais promissoras.

D

executar AutoFeature Engineering antes de qualquer otimização de hiperparâmetros para garantir que o conjunto de dados esteja completamente preparado, utilizando Grid Search para testar uma única combinação de hiperparâmetros previamente selecionada.

E

utilizar Grid Search para testar todas as possíveis combinações de hiperparâmetros sem um espaço definido, seguido por AutoML para realizar a engenharia automática de features, ajustando o modelo de acordo com os melhores resultados.

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Q3048113

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048113 Engenharia de Software

Como parte do processo de desenvolvimento de uma aplicação para analisar grandes volumes de textos, diversas tarefas de Processamento de Linguagem Natural (NLP, sigla em inglês) estão sendo implementadas para melhorar a eficácia e a precisão dessa aplicação.
Diante disso, para a aplicação dessas tarefas, é necessário

A

aplicar as técnicas de similaridade textual para realizar a rotulação de partes do discurso (POS-tagging), atribuindo uma etiqueta gramatical a cada palavra com base em sua posição no texto.

B

empregar a extração de informação para identificar e classificar as relações entre as entidades em um corpus de documentos, e em seguida aplicar a sumarização de texto para criar resumos automáticos do conteúdo.

C

executar a tradução automática para transformar um texto em outro idioma, utilizando NER para determinar a similaridade entre os textos traduzidos e os originais.

D

implementar a classificação de texto para categorizar automaticamente os documentos, utilizando POS-tagging para melhorar a precisão da rotulação gramatical e a consistência das classes atribuídas.

E

utilizar a análise de sentimento para identificar e extrair entidades nomeadas (NER) dos textos, facilitando a categorização automática das informações extraídas.

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Q3048114

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048114 Governança de TI

Uma empresa está implementando um programa de governança de dados para melhorar a qualidade e a integridade dos dados que utiliza em suas operações diárias. As seguintes diretrizes foram passadas ao time de implantação:

1. Garantir que os dados sejam precisos, completos e atualizados em tempo real, para apoiar a tomada de decisões estratégicas.
2. Implementar políticas que assegurem a conformidade com regulamentos de privacidade de dados, como a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).
3. Adotar as melhores práticas do Data Management Body of Knowledge (DMBOK) para estruturar seu programa de governança de dados.

Com base nos conceitos de governança de dados do DMBOK, quais ações são necessárias para implementar as diretrizes mencionadas?

A

Armazenar os dados em servidores locais e realizar backups esporádicos, eliminando a necessidade de políticas de privacidade ou controles de acesso, uma vez que os dados não estão na nuvem.

B

Centralizar todos os dados da empresa em um único data warehouse, eliminando a necessidade de controles de acesso e permitindo que todos os funcionários tenham livre acesso aos dados, para facilitar a transparência e a colaboração.

C

Focar exclusivamente na conformidade com a LGPD, já que a conformidade regulatória é o único aspecto importante da governança de dados.

D

Implementar processos de limpeza de dados (data cleansing) e monitoramento contínuo de qualidade de dados para garantir que os dados sejam precisos e confiáveis, e designar um Data Protection Officer (DPO) para assegurar a conformidade com as leis de proteção de dados.

E

Permitir que os departamentos gerenciem seus próprios dados de forma independente, descentralizando a governança, para que possam ser mais ágeis na adaptação às suas necessidades específicas e que implementem suas próprias políticas de privacidade.

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Q3048115

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048115 Estatística

Uma equipe precisa apresentar os resultados de diversas análises para diferentes públicos. Cada visualização deve ser escolhida e projetada de forma a comunicar claramente os insights obtidos, considerando as boas práticas de design e de acessibilidade.
Serão apresentados, em momentos diferentes, os seguintes dados:

1. Distribuição de idades de uma pesquisa populacional, que possui um grande número de participantes.
2. Comparação de receitas mensais de diferentes setores de uma empresa ao longo de um ano.
3. Proporção de vendas de diferentes produtos de uma loja durante o último trimestre.
4. Análise de correlação entre as variáveis “horas de estudo” e “nota final” de estudantes.

Considerando-se as boas práticas de design e acessibilidade, quais tipos de gráficos devem ser utilizados para a visualização dessas quatro situações?

A

Boxplot para a distribuição de idades, gráfico de barras para a comparação de receitas, gráfico de radar para a proporção de vendas e gráfico de pizza para a análise de correlação.

B

Gráfico de barras para a distribuição de idades, gráfico de dispersão para a comparação de receitas, gráfico de linhas para a proporção de vendas e boxplot para a análise de correlação.

C

Gráfico de dispersão para a distribuição de idades, gráfico de barras para a comparação de receitas, gráfico de pizza para a proporção de vendas e gráfico de radar para a análise de correlação.

D

Histograma para a distribuição de idades, gráfico de linhas para a comparação de receitas, gráfico de pizza para a proporção de vendas e gráfico de dispersão para a análise de correlação.

E

Mapa de calor para a distribuição de idades, gráfico de bolhas para a comparação de receitas, histograma para a proporção de vendas e gráfico de linhas para a análise de correlação.

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Q3048116

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048116 Engenharia de Software

Ao avaliar a performance de diversos modelos preditivos para um problema de regressão e outro de classificação, várias métricas podem ser utilizadas para determinar qual modelo oferece o melhor desempenho. Considere as métricas para regressão e classificação, bem como as técnicas de detecção de overfitting e underfitting.
Nesse contexto, quais métricas devem ser utilizadas para determinar qual modelo oferece o melhor desempenho?

A

Para avaliar um modelo de regressão, deve-se utilizar a métrica Accuracy (acurácia) para determinar a proporção de previsões corretas, enquanto, no problema de classificação, o uso do R² ajustado é essencial para medir a variabilidade explicada pelo modelo, ajustada pelo número de features.

B

Para modelos de classificação, é importante utilizar a métrica R² para entender a proporção da variância explicada pelo modelo, enquanto o F1-score deve ser utilizado em problemas de regressão em que há um equilíbrio significativo entre as classes.

C

Para a detecção de overfitting e de underfitting, pode ser realizada a observação do trade-off entre viés e variância nas curvas de aprendizagem, independentemente do tipo de modelo (regressão ou classificação), sendo as métricas Accuracy e R² ajustado suficientes para medir a performance em ambos os casos.

D

No problema de regressão, o RMSE (Root Mean Square Error) é ideal para avaliar a média dos erros ao quadrado das previsões, e, para problemas de classificação, a análise da matriz de confusão permite calcular métricas como Precision, Recall, e F1-score, auxiliando na detecção de overfitting e underfitting.

E

No problema de regressão, o uso do MAE (Mean Absolute Error) é preferível ao RMSE (Root Mean Square Error) quando se deseja penalizar fortemente grandes erros, e, para problemas de classificação, a matriz de confusão é suficiente para detectar overfitting e underfitting.

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A OPORTUNIDADE ESTÁ ESCAPANDO!

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Questões de Concurso Público BNDES 2024 para Analista - Ciência de Dados (Manhã)

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