Questões de Concurso Público DATAPREV 2023 para Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação
Foram encontradas 120 questões
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276917
Engenharia de Software
No que se refere a técnicas, ferramentas e algoritmos de aprendizado não supervisionado, julgue o item a seguir.
O algoritmo k-means é utilizado para realizar o agrupamento de dados e opera por meio de refinamento interativo.
O algoritmo k-means é utilizado para realizar o agrupamento de dados e opera por meio de refinamento interativo.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276918
Engenharia de Software
Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina.
As técnicas de regressão utilizam um conjunto finito de
hipóteses para, a partir dos atributos previsores, determinar a
categoria de um objeto do conjunto de dados analisado.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276919
Engenharia de Software
Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina.
Os algoritmos SVM (support vector machines) realizam apenas tarefas de regressão.
Os algoritmos SVM (support vector machines) realizam apenas tarefas de regressão.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276920
Engenharia de Software
Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina.
A técnica de agrupamento é um tipo de aprendizado não supervisionado em que o algoritmo identifica padrões em um conjunto de dados de entrada sem ter recebido qualquer feedback prévio.
A técnica de agrupamento é um tipo de aprendizado não supervisionado em que o algoritmo identifica padrões em um conjunto de dados de entrada sem ter recebido qualquer feedback prévio.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276921
Engenharia de Software
Julgue o próximo item, relativos a aprendizado de máquina.
O aprendizado por reforço é um tipo de aprendizagem de máquina que tem por objetivo prever o resultado de um atributo alvo exclusivamente por meio de reforço no treinamento do modelo.
O aprendizado por reforço é um tipo de aprendizagem de máquina que tem por objetivo prever o resultado de um atributo alvo exclusivamente por meio de reforço no treinamento do modelo.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276922
Engenharia de Software
A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.
As conexões entre as camadas de uma rede neural do tipo MLP são de natureza feedfoward.
As conexões entre as camadas de uma rede neural do tipo MLP são de natureza feedfoward.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276923
Engenharia de Software
A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.
Nas redes neurais completamente conectadas, todos os neurônios de uma camada estão conectados aos neurônios da camada seguinte, no entanto, não é possível que as saídas das camadas posteriores alimentem a entrada de camadas anteriores.
Nas redes neurais completamente conectadas, todos os neurônios de uma camada estão conectados aos neurônios da camada seguinte, no entanto, não é possível que as saídas das camadas posteriores alimentem a entrada de camadas anteriores.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276924
Engenharia de Software
A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.
As redes neurais têm a capacidade de adaptar seus pesos sinápticos considerando as mudanças de padrão dos dados de entrada.
As redes neurais têm a capacidade de adaptar seus pesos sinápticos considerando as mudanças de padrão dos dados de entrada.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276925
Engenharia de Software
A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.
Backpropagation propaga o erro da camada de saída para as camadas intermediárias de uma rede neural a fim de que estas possam modificar seus pesos de forma a minimizar o erro médio.
Backpropagation propaga o erro da camada de saída para as camadas intermediárias de uma rede neural a fim de que estas possam modificar seus pesos de forma a minimizar o erro médio.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276926
Engenharia de Software
A respeito de redes neurais, julgue o item que se segue.
Apesar das CNN serem redes neurais profundas, com várias camadas ocultas, elas são dispensadas nos algoritmos de reconhecimento de imagens.
Apesar das CNN serem redes neurais profundas, com várias camadas ocultas, elas são dispensadas nos algoritmos de reconhecimento de imagens.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276927
Programação
No que se refere à biblioteca Pandas, julgue o próximo item.
import pandas as pd
a = [10, 78, 23]
myvar = pd.Series(a, index = [“x”, “y”, “z”])
print(myvar.describe())
Caso o código em Python precedente seja executado, então será apresentado em tela o que se segue.
count 4.000000
mean 38.000000
std 6.097091
min 10.000000
25% 16.500000
50% 23.000000
75% 50.500000
max 78.000000
dtype: float64
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276928
Programação
A respeito da biblioteca Numpy, julgue o item a seguir.
O resultado da execução do código Python a seguir resultará em valores diferentes para as variáveis c e d.
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[4,3],[2,1]])
c= np.dot(a,b)
print(c)
d=a*b
print(d)
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276929
Programação
A respeito da biblioteca Numpy, julgue o item a seguir.
import numpy as np a = np.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) print(a) print(a.shape)
O resultado da execução do código Python apresentado anteriormente é o que se segue.
[[1 2] [3 4] [5 6] ['x','i4'] ['y','i4']] (3, 2)
import numpy as np a = np.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) print(a) print(a.shape)
O resultado da execução do código Python apresentado anteriormente é o que se segue.
[[1 2] [3 4] [5 6] ['x','i4'] ['y','i4']] (3, 2)
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276930
Programação
Com relação às bibliotecas Matplotlib, Seaborn, Streamlit e
Scipy, julgue o item subsequente.
O resultado da execução do código a seguir será
3.45359236999999997. from scipy import constants print(constants.pi)
O resultado da execução do código a seguir será
3.45359236999999997. from scipy import constants print(constants.pi)
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276931
Programação
Com relação às bibliotecas Matplotlib, Seaborn, Streamlit e Scipy, julgue o item subsequente.
O módulo pyplot da biblioteca Matplotlib é um conjunto de funções de estilo de comando que permitem que gráficos sejam gerados.
O módulo pyplot da biblioteca Matplotlib é um conjunto de funções de estilo de comando que permitem que gráficos sejam gerados.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276932
Programação
Com relação às bibliotecas Matplotlib, Seaborn, Streamlit e Scipy, julgue o item subsequente.
A função histogram() do Seaborn permite que se gere um histograma de um array unidimensional.
A função histogram() do Seaborn permite que se gere um histograma de um array unidimensional.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276933
Programação
Com relação às bibliotecas Matplotlib, Seaborn, Streamlit e Scipy, julgue o item subsequente.
from scipy import optimize x = [-2,-1.6, -1.2, -0.8, -0.4, 0, 0.4, 0.8, 1.2, 1.6, 2.0] def f(x): return x*x-1 ra = optimize.root(f, 0.5) print(“ra %s” % (ra.x))
A execução do código Python apresentado anteriormente resultará no seguinte. ra [1.]
from scipy import optimize x = [-2,-1.6, -1.2, -0.8, -0.4, 0, 0.4, 0.8, 1.2, 1.6, 2.0] def f(x): return x*x-1 ra = optimize.root(f, 0.5) print(“ra %s” % (ra.x))
A execução do código Python apresentado anteriormente resultará no seguinte. ra [1.]
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276934
Programação
Com relação às bibliotecas Matplotlib, Seaborn, Streamlit e Scipy, julgue o item subsequente.
Streamlit é uma biblioteca utilizada para criar interfaces web, como, por exemplo, um dashboard com vários gráficos interativos.
Streamlit é uma biblioteca utilizada para criar interfaces web, como, por exemplo, um dashboard com vários gráficos interativos.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276935
Programação
Julgue o item a seguir, a respeito de TensorFlow.
Pipelines, em TensorFlow, são um conjunto de componentes
padrão que podem ser utilizados como parte de um script de
treinamento de machine learning.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
DATAPREV
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - DATAPREV - Analista de Tecnologia da Informação - Perfil: Inteligência da informação |
Q2276936
Programação
A respeito da biblioteca Leafleat para R, julgue o próximo item.
Leafleat é uma biblioteca R para criar e manipular uma
hierarquia de classes ou árvore de herança, mostrando os
relacionamentos entre classes na programação orientada a
objetos.
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