Questões de Provas - Questões de Concursos - Página 45

Q3048111

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048111 Banco de Dados

Uma equipe de ciência de dados está trabalhando na construção de um modelo preditivo utilizando um grande conjunto de dados. Durante esse processo, os cientistas de dados estão realizando o feature engineering para criar e selecionar as variáveis mais relevantes, além de aplicar técnicas de divisão de dados para garantir a eficácia e a generalização do modelo.
Considerando-se esse contexto, qual combinação de técnicas maximizará a performance do modelo?

A

A aplicação de técnicas de criação de features, como a interação entre variáveis, e em seguida a divisão do conjunto de dados em três partes: treinamento, validação e teste, utilizando 70% para treinamento, 15% para validação e 15% para teste, assegurando, com isso, que os três conjuntos sejam desbalanceados para refletir a distribuição real dos dados.

B

A aplicação de transformações matemáticas, como a normalização, apenas no conjunto de teste, para evitar a distorção das variáveis de entrada, e a divisão dos dados restantes igualmente entre treinamento e validação.

C

A realização da técnica de amostragem estratificada para dividir os dados entre treinamento, validação e teste, e em seguida a aplicação da transformação de raiz quadrada em todas as variáveis para aumentar a variância das features, garantindo que o modelo capture melhor os padrões nos dados.

D

A realização da transformação logarítmica em todas as variáveis categóricas antes de realizar a divisão dos dados, e a garantia de que o conjunto de validação seja maior que o de treinamento para prevenir overfitting.

E

A realização da seleção de features com a utilização de técnicas de análise de correlação, descartando as variáveis altamente correlacionadas, e a aplicação da divisão dos dados em conjuntos de treinamento e teste usando uma divisão 80/20, aplicando a validação cruzada (cross-validation) para ajustar os hiperparâmetros do modelo.

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Q3048109

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048109 Banco de Dados

Um conjunto de dados numéricos com significativa diversidade foi apresentado à equipe de análise de dados de uma empresa. Como parte do processo decisório, os analistas necessitavam transformar um dos atributos numéricos em faixas de valores, a fim de permitir classificá-los em um universo de possibilidades. Para isso, decidiram, na etapa de enriquecimento de dados, criar um atributo, derivado do atributo numérico supracitado, em um processo de transformação de dados conhecido por discretização.
Uma das características das técnicas de discretização é que

A

a discretização por binning é uma técnica de divisão bottom-up que considera um número específico de categorias (bins).

B

a discretização por entropia minimiza a descrição total dos dados, balanceando entre o número de bins e a qualidade da discretização.

C

a discretização por histogramas é uma técnica não supervisionada, pois a formação dos bins não considera informações de classes ou rótulos.

D

cada bin, no método de binning de largura igual, contém aproximadamente o mesmo número de amostras de dados.

E

uma limitação da discretização por histogramas multidimensionais é a inviabilidade de captura de dependência entre atributos.

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Q3048108

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048108 Arquitetura de Software

O Microsoft Team Data Science Process (TDSP) é uma metodologia que define, entre outros conceitos, um ciclo de vida para projetos de ciência de dados.
A TDSP possui cinco estágios principais, de modo que na etapa de

A

“Aceitação do Cliente” o modelo criado é aprovado, antes da sua implantação.

B

“Aquisição de Dados e Entendimento” é criado um fluxo de dados para atualizar os dados regularmente.

C

“Implantação” é preparado um ambiente para testes e homologação do modelo.

D

“Modelagem” é criado um Diagrama de Entidades e Relacionamentos, com seu respectivo dicionário de dados.

E

“Noções Básicas sobre Negócios” são definidos indicadores de desempenho, suas metas e iniciativas relacionadas.

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Q3048107

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048107 Banco de Dados

Em um Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD), os índices são estruturas de dados que têm por objetivo tornar mais rápido o acesso aos dados. Índices são utilizados tanto em SGBD relacionais quanto em SGBD NoSQL.
Considerando-se uma tabela T1 em um SGBD relacional, quanto a esses índices, verifica-se que

A

devem ser criados apenas para atributos que compõem chave primária de T1.

B

permitem chaves de mais de uma tabela (ex: T1 e T2) simultaneamente, em um mesmo índice.

C

podem ser criados após a tabela T1 ter sido criada.

D

qualquer modificação na tabela T1 levará à recriação dos seus índices.

E

serão utilizados em todas as consultas à tabela T1.

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Q3048106

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048106 Banco de Dados

O modelo relacional de dados é amplamente utilizado em bancos de dados. A organização de dados em tabelas (relações), com suas respectivas linhas (tuplas) e colunas (atributos), é de fácil compreensão. Os Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados Relacionais (SGBDR) tornam possível persistir dados em tabelas com qualidade e recuperar esses mesmos dados de forma rápida e eficiente.
Segundo o modelo relacional de dados, uma tabela pode ter

A

chaves estrangeiras que admitem valor nulo.

B

linhas idênticas (repetidas) em seu conteúdo.

C

um ou mais valores de tipos diferentes em um único atributo.

D

uma chave primária que admite valor nulo.

E

uma ou mais colunas de mesmo nome, porém de tipos distintos.

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Q3048105

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048105 Banco de Dados

Data warehouses (DW) e data lakes (DL) são repositórios de dados especializados, com objetivos distintos dos bancos de dados relacionais e NoSQL.
Nesse contexto, ao comparar DW a DL, verifica-se que

A

DL são mais adequados que DW para persistir dados históricos.

B

DL são mais voltados para gestores do que DW.

C

DW são apropriados para persistir dados não estruturados.

D

DW precisam ter a sua estrutura definida antes de persistir dados.

E

tanto DW quanto DL são indicados apenas para persistir dados agregados.

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Q3048104

Ano: 2024 Banca: CESGRANRIO Órgão: BNDES Prova: CESGRANRIO - 2024 - BNDES - Analista - Ciência de Dados (Manhã) |

Q3048104 Banco de Dados

Os bancos de dados relacionais permitem a modelagem e a persistência de dados estruturados. Uma característica de tais bancos de dados é que eles possuem metadados. Considere que um banco de dados possui uma tabela relacional chamada PRODUTO e que essa tabela possui atributos, tais como a identificação do produto, o nome do produto e o seu valor de venda.
Nesse cenário, os metadados relativos à tabela PRODUTO são utilizados pelo seu respectivo Sistema Gerenciador de Banco de Dados Relacionais (SGBDR) para

A

alertar para existência de produtos não cadastrados na tabela PRODUTO.

B

conectar a tabela PRODUTO às redes sociais.

C

garantir a integridade dos dados persistidos na tabela PRODUTO.

D

identificar quais produtos estão em falta no estoque.

E

registrar a meta de venda de cada produto existente na tabela PRODUTO.

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Q3047976

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047976 Engenharia de Software

Large Language Models (LLMs) são um tipo de modelo IA projetado para lidar com tarefas de processamento de linguagem natural (PLN) em uma escala muito grande. Esses modelos são treinados com enormes quantidades de dados textuais e são capazes de entender e gerar texto em linguagem natural de forma altamente sofisticada.
Em relação aos Large Language Models (LLMs), como o GPT, a abordagem mais relevante para melhorar a capacidade do modelo de gerar respostas coerentes e contextualmente apropriadas em conversas prolongadas, entre as listadas, é

A

aumentar o número de parâmetros do modelo.

B

utilizar a técnica de fine-tuning em um grande conjunto de dados não rotulados.

C

implementar um mecanismo de atenção (Attention Mechanism).

D

aplicar a tokenização BPE (Byte Pair Encoding) ao texto de entrada.

E

aumentar a frequência de palavras raras no conjunto de treinamento.

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Q3047975

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047975 Engenharia de Software

Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma subárea da inteligência artificial (IA) que se ocupa da interação entre computadores e linguagem humana. O objetivo do PLN é permitir que os computadores compreendam, interpretem, e gerem linguagem natural de maneira que seja útil e significativa. É um campo interdisciplinar que combina linguística, ciência da computação e aprendizado de máquina. Em Processamento de Linguagem Natural (PLN), assinale a técnica mais adequada, entre as listadas, para capturar a dependência contextual de palavras em uma frase, permitindo que o modelo compreenda o significado baseado no contexto.

A

Bag of Words (BoW).

B

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency).

C

Word2Vec

D

Redes Neurais Recorrentes (RNN).

E

Tokenização Simples.

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Q3047974

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047974 Engenharia de Software

Deep learning (aprendizado profundo) é uma subárea do aprendizado de máquina que se concentra em algoritmos baseados em redes neurais artificiais profundas. Essas redes neurais têm várias camadas intermediárias entre a entrada e a saída, permitindo que o sistema aprenda representações de dados em múltiplos níveis de abstração.
Em deep learning, o seguinte conceito se refere ao processo de ajustar os pesos de uma rede neural durante o treinamento, de modo a minimizar a função de perda:

A

Inicialização de Pesos.

B

Normalização.

C

Propagação para Frente (Forward Propagation).

D

Backpropagation.

E

Dropout.

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Q3047973

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047973 Engenharia de Software

Das técnicas apresentadas a seguir, a mais adequada para identificar agrupamentos (clusters) em um conjunto de dados não rotulado em um problema de aprendizado de máquina não supervisionado é

A

Regressão Linear.

B

K-means.

C

Regressão Logística.

D

Análise de Componentes Principais (PCA).

E

Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) para classificação.

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Q3047972

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047972 Engenharia de Software

Aprendizado de Máquina (Machine Learning) é uma subárea da inteligência artificial (IA) que se concentra em desenvolver algoritmos e modelos que permitem que os sistemas aprendam e façam previsões ou decisões baseadas em dados. O Aprendizado de Máquina pode ser dividido em aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.
No contexto de aprendizado de máquina supervisionado, das técnicas a seguir, a mais apropriada para lidar com um problema de regressão no qual o objetivo é prever um valor numérico contínuo é

A

a Regressão Linear.

B

a Regressão Logística.

C

o K-Nearest Neighbors (KNN) para classificação.

D

a Support Vector Machine (SVM) com kernel linear para classificação.

E

a Árvore de Decisão para classificação.

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Q3047971

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047971 Banco de Dados

No contexto de bancos de dados NoSQL, assinale a opção que descreve corretamente o conceito de "orientação a agregados" e sua importância.

A

Orientação a agregados refere-se à técnica de normalizar dados em várias tabelas pequenas para evitar redundâncias e melhorar a consistência dos dados.

B

Orientação a agregados é um conceito exclusivo de bancos de dados relacionais, onde os dados são agrupados em índices para acelerar as consultas.

C

Orientação a agregados significa que os dados são agrupados em documentos ou coleções autossuficientes, otimizando o acesso e a manipulação de dados relacionados em um único local.

D

Orientação a agregados implica que os dados são particionados automaticamente em diferentes servidores para melhorar o desempenho de leitura e escrita.

E

Orientação a agregados refere-se à criação de visualizações agregadas para sumarizar grandes volumes de dados e melhorar o desempenho das consultas.

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Q3047970

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047970 Banco de Dados

NoSQL é um termo que se refere a um grupo de sistemas de gerenciamento de banco de dados que não utilizam o modelo tradicional de tabelas relacionais e SQL (Structured Query Language). O objetivo dos bancos de dados NoSQL é proporcionar maior flexibilidade, escalabilidade e desempenho para certos tipos de aplicativos e cargas de trabalho que são desafiadores para bancos de dados relacionais tradicionais.
Dos tipos de Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados NoSQL elencados a seguir, o mais adequado para armazenar e consultar dados que possuem relações hierárquicas e estruturadas em forma de documentos complexos é o Banco de Dados

A

Orientado a Grafos.

B

de Coluna.

C

Chave-Valor.

D

Documental.

E

de Séries Temporais.

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Q3047969

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047969 Banco de Dados

Power BI é uma ferramenta de análise de dados e visualização desenvolvida pela Microsoft. Ela permite que empresas e usuários individuais criem relatórios interativos e dashboards dinâmicos para análise e visualização de dados.
No Power BI, a opção mais adequada para criar uma medida que calcula a soma de vendas acumulada ao longo do tempo, respeitando o contexto de filtro aplicado na visualização é

A

usar a função SUM( )

B

criar uma coluna calculada com CALCULATE( )

C

aplicar a função SUMX( ) em uma tabela filtrada.

D

utilizar a função TOTALYTD( )

E

criar um gráfico de barras e somar manualmente os valores de cada barra.

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Q3047968

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047968 Banco de Dados

Data Mining é o processo de explorar grandes conjuntos de dados para identificar padrões, tendências e informações valiosas que não são imediatamente evidentes. Utiliza técnicas de estatística, aprendizado de máquina e análise de dados para extrair conhecimento útil a partir de dados brutos. No contexto de Data Mining, a seguinte técnica é mais adequada para descobrir padrões ocultos em grandes conjuntos de dados categóricos sem a necessidade de rótulos de classe:

A

Regressão Linear.

B

Análise de Componentes Principais (PCA).

C

K-means.

D

Apriori.

E

Support Vector Machine (SVM).

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Q3047967

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047967 Banco de Dados

Data Warehouse (Armazém de Dados) é uma solução de armazenamento de dados projetada para consolidar e gerenciar grandes volumes de dados provenientes de diversas fontes de forma eficiente e estruturada. É uma ferramenta crucial para análise de dados, relatórios e tomada de decisões empresariais. No contexto de um Data Warehouse, uma característica essencial para garantir a consistência dos dados ao longo do tempo, permitindo a realização de análises históricas, é

A

a normalização excessiva das tabelas de dados.

B

o armazenamento em um formato relacional tradicional.

C

a utilização de ETL (Extract, Transform, Load) para ingestão de dados.

D

a estruturação dos dados em um esquema de estrela ou floco de neve.

E

a implementação de versionamento e controle de alterações de dados (historical versioning).

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Q3047966

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047966 Engenharia de Software

Controle de versão de código-fonte usando Git é uma prática fundamental no desenvolvimento de software que permite rastrear e gerenciar alterações no código ao longo do tempo. O Git é um sistema de controle de versão distribuído que facilita o gerenciamento de código-fonte, colaboração entre equipes e manutenção do histórico do projeto.
Uma boa prática para o controle de versão de código-fonte usando Git é

A

fazer commits frequentes e pequenos para garantir que as alterações sejam bem documentadas e facilmente revertidas, se necessário.

B

fazer commits grandes e esporádicos que incluam várias alterações de uma vez para reduzir o número total de commits no repositório.

C

usar a branch main (ou master) para desenvolvimento contínuo e criar branches somente para lançamentos finais.

D

evitar a utilização de mensagens de commit para manter o histórico de commits mais limpo e conciso.

E

realizar commits diretamente no branch main (ou master) sem criar branches de desenvolvimento ou features para simplificar o fluxo de trabalho.

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Q3047965

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047965 Arquitetura de Software

Arquitetura de microsserviços é um estilo de arquitetura de software em que uma aplicação é dividida em uma série de serviços pequenos e independentes, cada um com uma função específica e executado de forma autônoma.
Assinale a opção que descreve corretamente um princípio fundamental da arquitetura de microsserviços.

A

Cada microsserviço deve ter seu próprio banco de dados para garantir a independência e escalabilidade dos serviços.

B

Todos os microsserviços devem compartilhar o mesmo banco de dados para garantir a consistência e facilitar a comunicação entre eles.

C

Os microsserviços devem ser desenvolvidos e implantados como uma única unidade para garantir a consistência do sistema.

D

Cada microsserviço deve ter uma dependência rígida em uma biblioteca de terceiros para garantir funcionalidades comuns em todos os serviços.

E

Microsserviços devem ser implementados em uma arquitetura monolítica para facilitar a comunicação entre os serviços.

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Q3047964

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: Prefeitura de Macaé - RJ Prova: FGV - 2024 - Prefeitura de Macaé - RJ - Analista Previdenciário - Especialidade: Analista de Sistemas |

Q3047964 Engenharia de Software

Containers são uma tecnologia que permite empacotar e isolar aplicações e seus ambientes em unidades consistentes e portáteis. Eles são usados para desenvolver, implantar e executar aplicações de maneira eficiente e previsível, independentemente do ambiente em que estejam sendo executados.
Uma boa prática para o desenvolvimento e gerenciamento de containers em um ambiente de produção é

A

incluir todas as ferramentas e utilitários necessários para o desenvolvimento e a produção dentro do mesmo container para garantir que tudo esteja disponível em um único local.

B

manter containers grandes e genéricos que possam ser usados para vários aplicativos para simplificar a gestão e a configuração.

C

utilizar imagens base pequenas e específicas para cada container, garantindo que cada container tenha apenas as dependências necessárias para sua funcionalidade.

D

desenvolver containers que executem múltiplos serviços para otimizar o uso dos recursos do sistema e reduzir o número total de containers.

E

armazenar dados persistentes dentro do próprio container para garantir que os dados estejam sempre disponíveis junto com o container.

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