Questões PROCERGS 2023 para ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados

Q2172370

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |

Q2172370 Banco de Dados

Sobre as funções de agregação em SQL, é correto afirmar que:

A

[HAVING condição] limita os grupos a serem mostrados, sendo similar à cláusula WHERE, mas aplica-se somente a agrupamentos.

B

COUNT(coluna) retorna o número de linhas em uma tabela, inclusive linhas duplicadas e linhas contendo nulos em uma coluna.

C

ORDER BY coluna1, por default, é a ordenação descendente.

D

AVG() retorna a somatória dos valores de um conjunto.

E

COUNT(*) retorna o número de linhas não nulas da coluna.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2172371

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |

Q2172371 Banco de Dados

Sobre subconsultas não relacionadas em SQL, é correto afirmar que:

A

A consulta principal (externa) é executada antes da subconsulta (interna).

B

A subconsulta pode ser incluída nas Instruções WHERE, HAVING e FROM.

C

Subconsulta de várias linhas retornam mais de uma coluna da instrução SELECT interna.

D

A condição de uma subconsulta envolve uma operação de igualdade entre uma coluna e o resultado que será retornado pela subconsulta.

E

Subconsulta de várias colunas retornam mais de uma linha da instrução SELECT interna.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2172372

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |

Q2172372 Banco de Dados

Relacione a Coluna 1 à Coluna 2, associando as categorias de aprendizado de máquina às suas características.
Coluna 1 1. Aprendizado Supervisionado. 2. Aprendizado Não Supervisionado. 3. Aprendizado Profundo.
Coluna 2 ( ) O algoritmo recebe um conjunto de dados rotulados e aprende comparando a saída do modelo com a saída esperada, reajustando seus parâmetros até chegar em um limiar aceitável e pré-determinado a priori.
( ) Os algoritmos buscam encontrar padrões ou estruturas em conjuntos de dados não rotulados, por exemplo, gerando agrupamentos de dados.
( ) Conjunto de algoritmos que modelam abstrações de alto nível de dados usando grafos com várias camadas de processamento, compostas de várias transformações lineares e não lineares.
( ) Processo de aprendizado baseado em redes neurais com várias camadas (em geral, mais de cinco camadas): entrada, saída e oculta.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:

A

3 – 1 – 2 – 2.

B

1 – 2 – 3 – 3.

C

2 – 3 – 1 – 2.

D

2 – 1 – 3 – 1.

E

3 – 2 – 2 – 1.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2172373

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |

Q2172373 Banco de Dados

Sobre as Redes Neurais Recorrentes (RNN), é correto afirmar que:

A

As RNNs passam informações em uma direção, através de vários nós de entrada, até que cheguem ao nó de saída. A rede pode ou não ter camadas de nós ocultas, tornando o seu funcionamento mais interpretável.

B

Nas RNNs, as entradas são de tamanho fixo, apresentam relacionamento espacial e, em geral, são utilizadas para reconhecimento facial.

C

Nas redes Gated Recurrent Network (GRU), os gradientes fazem com que a relação temporal que a rede deve aprender se perca com o tempo através de uma célula exclusiva para armazenamento e fluxo de memória.

D

As RNNs possuem uma dependência temporal entre os dados de entrada, pois, além dos dados da camada anterior, os neurônios escondidos da rede também recebem o resultado da operação matemática que eles mesmos realizaram no período temporal anterior. Por essa razão, as RNNs podem ser utilizadas, por exemplo, para a previsão utilizando dados históricos.

E

Nas redes neurais de memória de curto-prazo longa (LTTM), o portão de entrada e saída é substituído por um portão de atualização, que é responsável por controlar o quanto de informação reter e o quanto atualizar. Em outra localização, há um portão denominado reset, que substitui o portão de esquecimento.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2172374

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |

Q2172374 Engenharia de Software

As Redes Neurais _________ possuem uma arquitetura feed-forward que usam filtros e camadas de agrupamento para transformar os dados, enquanto as Redes Neurais _________ são preditivas, reutilizam funções de ativação de outros pontos de dados na sequência para gerar a próxima saída em uma série.
Assinale a alternativa que preenche, correta e respectivamente, as lacunas do trecho acima.

A

LSTM (Long short-term memory) – GRU (Gated Recurrent Network)

B

Radial Basis Network (RBF) – Perceptrons (P)

C

Convolucionais – Recorrentes

D

Feed Forward Network (FFN) – Convolucionais

E

Recorrentes – Radial Basis Network (RBF)

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2172375

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |

Q2172375 Programação

Analise o código a seguir, escrito na linguagem R:

x <- c(1, 2, 3, NA, 4)

is.na(x)

Na linguagem R, a função is.na() é utilizada na etapa de:

A

Preparação de dados para detectar valores faltantes.

B

Visualização de dados para exibir valores existentes.

C

Limpeza de dados para detectar anomalias.

D

Visualização de dados para exibir atributos com valores conhecidos.

E

Preparação de dados para eliminar o radical dos valores.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2172376

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |

Q2172376 Banco de Dados

Estatística pode ser utilizada para avaliar o resultado de modelos de mineração de dados e aprendizado de máquina. Assinale a alternativa que contém, respectivamente, a hipótese nula e a hipótese alternativa para uma aplicação de um modelo de regressão.

A

Nula, a variável não afeta o resultado porque o seu coeficiente é zero. Alternativa, a variável afeta o resultado porque o seu coeficiente não é zero.

B

Nula, o algoritmo X não produz uma melhor recomendação do que o algoritmo atual. Alternativa, o algoritmo X produz uma melhor recomendação do que o algoritmo atual.

C

Nula, a variável não afeta o resultado porque o seu coeficiente é x² . Alternativa, a variável afeta o resultado porque o seu coeficiente é infinito.

D

Nula, o modelo X não produz uma melhor predição do que o algoritmo atual. Alternativa, o algoritmo X produz uma melhor predição do que o algoritmo atual.

E

Nula, o algoritmo X prediz melhor que o algoritmo existente. Alternativa, o algoritmo X não prediz melhor do que o algoritmo existente.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2172377

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |

Q2172377 Banco de Dados

Analise as assertivas abaixo sobre o método de agrupamento k-means:
I. Dada uma coleção de objetos, cada um com n atributos, k-means é um método que, para I - um valor escolhido de k, identifica k grupos de objetos com base na proximidade dos objetos com relação ao centroide do grupo. O centro é determinado como a média do vetor n-dimensional de atributos de cada grupo.
II. Por ser um método supervisionado, o K-means ajuda a excluir a subjetividade das análises.
III. K-means é um método para definir agrupamentos. Uma vez que os agrupamentos e os seus centroides são identificados, é fácil classificar novos objetivos para um cluster baseado na distância do objeto do centroide mais próximo.
Quais estão corretas?

A

Apenas II.

B

Apenas I e II.

C

Apenas I e III.

D

Apenas II e III.

E

I, II e III.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2172378

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |

Q2172378 Banco de Dados

Qual é a técnica que pode ser utilizada para sugerir que aqueles clientes que compraram o produto A também compraram o produto B, ou que aqueles clientes que compraram os produtos A, B e C são mais similares que os clientes que compraram o produto A?

A

Regras de Associação.

B

Agrupamento.

C

Regressão Linear.

D

Regressão Logística.

E

Árvores de Decisão.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2172379

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |

Q2172379 Banco de Dados

Analise o trecho de código escrito abaixo:
rules <- apriori(Groceries, parameter=list(support=0.001, confidence=0.6, target = “rules”))
Sobre o trecho de código acima, é correto afirmar que a função apriori() também pode ser utilizada para:

A

Agrupar regras.

B

Excluir regras existentes que estão acima do limiar confiança.

C

Gerar regras.

D

Alterar regras existentes para ficarem abaixo do limiar de suporte.

E

Classificar regras.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2172380

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |

Q2172380 Engenharia de Software

Para evitar overfitting, uma prática comum é randomicamente dividir a base de dados em N conjuntos de dados de tamanhos aproximadamente iguais. O modelo é treinado com N-1 conjuntos e testado com o restante. Uma medida de erro é obtida. Esse processo é repetido um total de N vezes através das várias combinações dos N conjuntos de dados. Por fim, calcula-se a média de validação dos N experimentos para se obter a estimativa de erro. Qual é o nome dessa técnica descrita e utilizada para avaliar modelos de aprendizado de máquina?

A

Coeficiente de determinação (R² ).

B

Validação cruzada k-fold.

C

Curvas de complexidade.

D

Medida F (F1).

E

Curvas de aprendizado.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2172381

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |

Q2172381 Engenharia de Software

Analise as assertivas abaixo sobre Naïve Bayes:
I. É um classificador ingênuo que assume que a presença ou ausência de uma característica particular de uma classe não está relacionada com a presença ou ausência de outras características.
II. As variáveis de entrada são geralmente categóricas, mas variações do algoritmo podem aceitar variáveis contínuas. Também existem maneiras de converter variáveis contínuas em categóricas. Esse processo é denominado discretização de variáveis contínuas.
III. A filtragem de spam é um exemplo clássico do uso de Naïve Bayes para distinguir e-mail de spam de e-mail legítimo. Muitos clientes de e-mail modernos implementam variantes de filtragem bayesiana de spam.
Quais estão corretas?

A

Apenas II.

B

Apenas I e II.

C

Apenas I e III.

D

Apenas II e III.

E

I, II e III.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2172382

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |

Q2172382 Engenharia de Software

__________ consiste em uma análise estatística que envolve duas variáveis: a de resposta e a preditiva, e considera que o valor da variável de resposta (ou dependente) pode ser estimado por uma combinação de variáveis explicativas (dependentes). Já quando a variável de resultado é de natureza categórica, __________ pode ser usada para prever a probabilidade de um resultado com base nas variáveis de entrada que podem ser explicativas, contínuas e/ou binárias.
Assinale a alternativa que preenche, correta e respectivamente, as lacunas do trecho acima.

A

Rede Neural Recorrente – Rede Neural Convolucional

B

Random Forest – K-Means

C

Regressão Linear – Regressão Logística

D

k-Means – k-Nearest Neighbors

E

Suport Vector Machine – Radom Forest

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2172383

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |

Q2172383 Banco de Dados

__________ é uma classe de métodos ensemble que utiliza classificadores de árvore de decisão. É uma combinação de preditores de árvores tal que cada árvore depende dos valores de um vetor aleatório amostrado independentemente e com a mesma distribuição para todas as árvores.
Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna do trecho acima.

A

Árvore de decisão

B

Random Forest

C

k-Nearest Neighbors

D

Regressão logística

E

Support Vector Machine (SVM)

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2172384

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |

Q2172384 Banco de Dados

__________ é um método de classificação binária que traça um hiperplano ótimo que maximiza a margem de separação entre duas classes de dados. A etapa principal do algoritmo é descobrir os vetores que são as instâncias equidistantes do hiperplano.
Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna do trecho acima.

A

Random Forest

B

Support Vector Machine (SVM)

C

k-Nearest Neighbors

D

Naïve Bayes

E

k-Means

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2172385

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |

Q2172385 Matemática

Considere o seguinte exemplo do uso de Naïve Bayses: José voa com frequência e gosta de atualizar o seu assento para a primeira classe. Ele determinou que, se fizer check-in para o seu voo pelo menos duas horas antes, a probabilidade de conseguir um upgrade é de 0,75. Caso contrário, a probabilidade de obter uma atualização para a primeira classe é de 0,35. Com sua agenda lotada, ele faz check-in pelo menos duas horas antes de seu voo apenas 40% do tempo. Suponha que José não tenha recebido uma atualização para a primeira classe em sua tentativa mais recente. Qual é a probabilidade de que José não tenha chegado duas horas mais cedo?

A

0,49.

B

0,51.

C

0,65.

D

0,75.

E

0,79.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2172386

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |

Q2172386 Banco de Dados

Assinale a alternativa correta sobre os critérios de seleção de atributos aplicáveis na construção de árvores de decisão.

A

Ganho de informação normaliza o critério de ganho de informação e deve ser usado para selecionar atributos que obtiveram um ganho de informação médio.

B

Índice Gini usa um critério baseado em impureza para analisar as diferenças entre as distribuições de probabilidade dos valores dos atributos da classe (rótulos).

C

DKM é um critério baseado no cálculo do ângulo entre vetores que representam a distribuição de classes nas partições geradas.

D

Raio de ganho usa a medida de entropia como meio para análise do grau de impureza das partições geradas a partir da análise dos valores de um atributo descritivo.

E

ORT é critério baseado em impureza para atributos de classes binárias.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2172387

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |

Q2172387 Programação

Qual é a biblioteca Python para aprendizado de máquina que permite a experimentação com redes neurais profundas e que possui arquitetura modular e extensível?

A

NumPyName.

B

PyTorch.

C

Keras.

D

SciPy.

E

TensorFlow.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2172388

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |

Q2172388 Programação

Qual é a biblioteca da Linguagem Python construída sobre o NumPy que permite realizar análise quantitativa de dados?

A

Scikit-Learn.

B

PyTorch.

C

TensorFlow.

D

Pandas.

E

Orage3.

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

Q2172389

Ano: 2023 Banca: FUNDATEC Órgão: PROCERGS Prova: FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |

Q2172389 Programação

Qual é o pacote da linguagem R que contém uma implementação de redes neurais feed-forward (entre outros modelos) que permite realizar ajustes avançados nos modelos?

A

ggplot2

B

RODBC

C

dplyr

D

CARET

E

h2o

Você errou! Resposta:

Acesse Comentários para encontrar explicações sobre a solução da questão.

Parabéns! Você acertou!

Aprenda mais ensinando outros alunos ao comentar esta questão.

🚨 ÚLTIMOS DESCONTOS: ATÉ 67% OFF! 🚨

🚨 ÚLTIMOS DESCONTOS: ATÉ 67% OFF! 🚨

Questões de Concurso Público PROCERGS 2023 para ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados

Foram encontradas 60 questões