Questões de Concurso

Ao optar por utilizar a ferramenta de versionamento Git, em um projeto de software, deve-se criar um repositório Git em um diretório local, desta forma, assinale a alternativa que apresenta o comando Git que deve ser utilizado para criar este novo repositório local.

O versionamento de código é fundamental hoje para o desenvolvimento de sistemas, ainda mais quando estamos trabalhando em equipe, desta forma, o Git se popularizou como uma das ferramentas de versionamento mais utilizadas no dia a dia dos desenvolvedores. Desta forma, assinale a alternativa que apresenta o comando Git utilizado para criar uma nova branch e mudar para ela.

Assinale a alternativa que preencha correta e respectivamente as lacunas.
¹______ é a prática de integrar código frequentemente em um repositório compartilhado, enquanto ²______ é a extensão desse conceito, permitindo que as alterações de código sejam entregues automaticamente em ambientes de produção de forma contínua e confiável. 

Analise as afirmativas abaixo e dê valores Verdadeiro (V) ou Falso (F).

( ) O teste de segurança é uma técnica que não avalia a resistência do software a ameaças e ataques, visando não identificar vulnerabilidades e garantir a proteção dos dados.
( ) Teste de Unidade é uma técnica que verifica obrigatoriamente em todos os componentes de um software para garantir que tudo funcione conforme esperado, dispensando completamente o teste de partes menores isoladas (unidades).
( ) O teste de aceitação do usuário (UAT) é conduzido exclusivamente pelos desenvolvedores para garantir que o sistema atenda aos padrões de qualidade internos da equipe de desenvolvimento.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo.

As inteligências artificiais vêm conquistando cada vez mais o interesse do público, principalmente devido à ascensão de ferramentas como o ChatGPT. Em relação à inteligência artificial (IA) e ao ChatGPT, assinalar a alternativa CORRETA: 

O algoritmo de Machine Learning de classificação, fundamentado em modelos de probabilidade que incorporam suposições de independência forte, é conhecido como

Em qualidade de software, a dimensão responsável por garantir que o produto gere valor para o usuário final é denominada

Assinale a opção que apresenta o comando utilizado no Git para versionar o projeto com um pacote de alterações.

De acordo com o IFPUG (International Function Point Users Group), assinale a opção que apresenta a sequência em que ocorrem as etapas do método de medição de tamanho funcional (FSM).

No RUP, formular o escopo do projeto e planejar e preparar um caso de negócios são atividades essenciais da

Com relação ao caso de uso acima, que está descrito em UML, assinale a opção correta.

Assinale a opção que apresenta os três pilares do Scrum que apoiam o conceito de trabalhar iterativamente.

No aprendizado não supervisionado, os dados de treinamento não têm rótulos. O objetivo é agrupar instâncias semelhantes em clusters. Nesse contexto, suponha que se deseja executar um algoritmo de agrupamento para tentar detectar grupos de visitantes semelhantes em um blog. Em nenhum momento é informado ao algoritmo a que grupo um visitante pertence, mas ele encontra essas conexões sem ajuda. Por exemplo, o algoritmo pode notar que 40% dos visitantes são homens que adoram histórias em quadrinhos e, geralmente, leem o blog à noite, enquanto 20% são jovens amantes de ficção científica que visitam o blog durante os fins de semana, e assim por diante. Deseja-se, nesse caso, usar um algoritmo de agrupamento hierárquico para subdividir cada grupo em grupos menores, o que pode ajudar a direcionar as postagens do blog para cada grupo específico.
Nesse cenário, qual é o algoritmo mais apropriado para fazer o agrupamento desejado?

As árvores de decisão são um modelo de aprendizado de máquina que opera por meio da construção de uma estrutura em forma de árvore para tomar decisões e que oferece uma compreensão clara da lógica de decisão e da hierarquia de características que contribuem para as predições finais. Elas são versáteis e podem ser usadas tanto para tarefas de classificação quanto para as de regressão.
Nesse contexto, considere a construção de uma árvore de regressão usando a classe DecisionTreeRegressor do ScikitLearn e seu treinamento em um conjunto de dados quadrático com max_depth=2, conforme mostrado a seguir:

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
tree_reg = DecisionTreeRegressor(max_depth=2)
tree_reg.fit(X, y)

A árvore resultante é representada na Figura a seguir.




GÉRON, A. Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniquesto Build Intelligent Systems. 2 ed. Sebastopol, CA: O’Reilly Media, Inc.: 2019, p. 183.

Considerando-se o cenário apresentado e que se deseja fazer uma predição para uma nova instância, com x1 = 0.6, qual será o valor predito?

Em uma nota técnica do Ipea sobre emprego público nos governos subnacionais brasileiros, no ano de 2016, aparece menção sobre o fato de as bases utilizadas possuirem outliers, ou valores atípicos.
A construção de um modelo preditivo a partir dos dados dessas bases, usando árvores aleatórias, Random Forests,  

Um cientista de dados está utilizando máquinas de vetor de suporte (SVM) em um projeto de classificação, pois deseja evitar o overfitting do modelo aos dados de treinamento.
Qual das seguintes técnicas auxilia a prevenir o overfitting em SVM?

Em um projeto de classificação de textos, um modelo de machine learning foi aplicado em um conjunto de teste e apresentou os seguintes resultados: uma precisão de 80% e uma revocação de 70%.
Com base nessas informações e considerando-se apenas a parte inteira da porcentagem, qual é o F1 Score desse modelo?

Um pesquisador possui um conjunto de dados consistindo em características diversas, features, e suas respectivas classificações, labels. Ele deseja dividir esse conjunto de dados em conjuntos distintos, para treinamento e para teste, com o objetivo de validar a eficácia de um modelo de aprendizado de máquina.
Nesse contexto, qual função do SciKit-learn ele deve utilizar para realizar essa divisão de maneira eficiente e adequada?

Uma cientista de dados percebeu que, ao processar alguns documentos, seria melhor remover palavras que aparecem em quase todo texto, as stop-words.
Para começar sua lista de stop-words, ela pode escolher listar todos os

O método de POS-tagging, ou Part of Speech tagging, é uma tarefa do processamento de linguagem natural em que