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FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Inteligência da Informação
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Q3086078

Programação Linguagens de programação , R ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Inteligência da Informação |

Q3086078 Programação

Seja o código em R a seguir:

Q57.png (410×291)

Analisando o código apresentado, sem a necessidade de executá-lo, é correto deduzir que

Alternativas

a categoria "Móveis" apresentou a menor quantidade de unidades vendidas.

a estrutura do data frame inviabiliza o uso da função cor().

a função aggregate() revela que a categoria "Eletrônicos" tem o maior total de unidades vendidas.

existe uma correlação forte e negativa entre unidades vendidas e receita.

o coeficiente de correlação entre unidades vendidas e receita mostrará um valor positivo.

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Q3086085

Programação Linguagens de programação , Python ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Inteligência da Informação |

Q3086085 Programação

Considere o seguinte código que tenta criar e treinar uma rede neural simples com TensorFlow e Keras. Observe o erro que pode ocorrer ao tentar executá-lo (desconsidere questões de indentação do Pythone):
Q64.png (333×145)

Com base no código, assinale a opção que indica o erro que levaria a uma falha na execução.

Alternativas

O modelo não pode ser compilado porque não possui uma função de métrica definida no método compile.

O código falhará, pois x_train e y_train não foram definidos ou carregados.

O método Dense precisa especificar a função de ativação sigmoid na última camada.

O código apresenta erro na função de perda, que deveria ser definida como categorical_crossentropy.

A função Sequential deveria ter os parâmetros explicitamente definidos como layers=[].

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Q3086086

Programação Linguagens de programação , R ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: DATAPREV Prova: FGV - 2024 - DATAPREV - ATI - Inteligência da Informação |

Q3086086 Programação

Considere o seguinte código em R:

Q65.png (317×137)

É correto afirmar que

Alternativas

carrega a biblioteca "ggplot2", carrega o dataset "mpg" e cria um gráfico de barras mostrando a relação entre as variáveis displ e hwy.

carrega a biblioteca "ggplot2", carrega o dataset "mpg" e cria um gráfico de pontos mostrando a relação entre as variáveis displ e hwy.

cria um histograma da variável displ usando o dataset "mpg".

carrega a biblioteca "dplyr", carrega o dataset "mpg" e cria um gráfico de pontos mostrando a relação entre as variáveis displ e hwy.

carrega a biblioteca "ggplot2", carrega o dataset "mpg", mas o código contém um erro, então não gera nenhum gráfico.

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1: E

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