Questões de Concurso Público CVM 2024 para Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde
Foram encontradas 9 questões
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
CVM
Prova:
FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |
Q2517629
Programação
Texto associado
Texto 1
Aline, cientista de dados da CVM, foi designada para aferir a
reação à prova da CVM entre os usuários de uma rede social de
textos curtos usando técnicas de análise de sentimentos. Para
isso, ela realiza um processo de KDD. Nesse processo, Aline opta
por representar os textos obtidos da rede social no formato de
vetores reais de baixa dimensionalidade, calculados a partir das
representações das palavras obtidas de um modelo de
linguagem pré-treinado utilizando a técnica word2vec.
Considerando o texto 1, a representação das palavras que será
utilizada por Aline é chamada de:
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 quantidade mínima de memória necessária para carregar os pesos do modelo para inferência (sem gradientes), considerando apenas o espaço ocupado pelos pesos, é:
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:
Considerando esse objetivo, dois algoritmos que podem ser utilizados para esse fim são:
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.
Sobre a variável pred, é correto afirmar que:
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:
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:
Para realizar o treinamento e a predição, o cientista de dados deve usar, respectivamente, os métodos:
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:
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:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
CVM
Prova:
FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |
Q2517659
Programação
Uma das principais atividades de implementação de um ambiente
analítico é a limpeza dos conjuntos de dados origem. A biblioteca
Pandas do Python é utilizada para analisar e também para limpar
conjuntos de dados. Observe o trecho de código Python a seguir,
que utiliza a biblioteca Pandas.
import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') df.dropna(inplace = True)
O resultado da execução do código apresentado é a alteração do conjunto original de dados com o(a):
import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') df.dropna(inplace = True)
O resultado da execução do código apresentado é a alteração do conjunto original de dados com o(a):
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
CVM
Prova:
FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |
Q2517660
Programação
Durante a preparação de dados para análise, alterar a quantidade
de dimensões e/ou elementos de cada dimensão de um dado do
tipo Array é uma operação importante na manipulação de dados.
Observe o seguinte trecho de código escrito na linguagem de
programação Python:
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) newarr = arr.reshape(2, 3, 2) print(newarr)
O resultado da execução do código apresentado é:
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) newarr = arr.reshape(2, 3, 2) print(newarr)
O resultado da execução do código apresentado é:
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