Questões de Concurso para Analista (Superior)

Q2517660

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:

A

Imagem associada para resolução da questão

B

C

D

E

Você errou! Resposta:

teste

Parabéns! Você acertou!

teste

Q2517659

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):

A

eliminação das linhas duplicadas;

B

truncamento dos dados do tipo boolean;

C

correção dos dados que estão na posição errada;

D

remoção das linhas com células vazias;

E

alteração do formato errado dos dados.

Você errou! Resposta:

teste

Parabéns! Você acertou!

teste

Q2517658

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517658 Banco de Dados

As demandas de dados pelos analistas e cientistas de dados da CVM estão aumentando a cada dia. Para atendê-las com agilidade, é necessário obter dados de diversas fontes heterogêneas no seu formato original para posterior seleção e processamento sob demanda.

Para armazenar dados estruturados, não estruturados e semiestruturados, deve-se implementar um(a):

A

Stage Area;

B

Data Lake;

C

Data Mining;

D

Data Warehouse;

E

Operational Data Store.

Você errou! Resposta:

teste

Parabéns! Você acertou!

teste

Q2517657

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517657 Banco de Dados

O dado no formato JSON – padrão utilizado para armazenar e transportar dados – deve ser de algum tipo.
O dado que representa o tipo de dado JSON Array é o:

A

["nome":"Joca"] {"idade":"30"}

B

{"idade":30} {"idade":20}

C

{"funcionario":{"nome":"Joca", "idade":30}}

D

["Joca", "Ana", "Pedro"]

E

{"vendido":true} {"sobrenome":null}

Você errou! Resposta:

teste

Parabéns! Você acertou!

teste

Q2517656

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517656 Banco de Dados

O ambiente analítico da CVM armazena dados no formato multidimensional, implementa um cubo de dados e disponibiliza uma ferramenta OLAP para apoiar os analistas no desempenho de suas funções. Diante da grande quantidade de dados disponíveis, eles precisam reduzir o seu domínio de análise.

Para isso, a operação OLAP, que extrai um subcubo da seleção de duas ou mais dimensões de um cubo de dados, é a:

A

Slice;

B

Dice;

C

Pivot;

D

Roll up;

E

Drill down.

Você errou! Resposta:

teste

Parabéns! Você acertou!

teste

Q2517655

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517655 Banco de Dados

As transações financeiras da CVM são realizadas sobre ativos nacionais, utilizando a moeda real (R$), e ativos internacionais, utilizando a moeda dólar americano (US$).

Para implementar um Data Mart Financeiro da CVM, permitindo análises dos ativos nas duas moedas, deve-se:

A

criar um par de colunas para cada moeda na Tabela Fato, uma contendo o valor da moeda utilizada na transação e outra contendo o valor da moeda convertida. Criar uma Dimensão relacionada contendo a moeda utilizada na transação;

B

criar uma Minidimensão contendo duas colunas, uma com o valor da transação em real e a outra coluna com o valor em dólar. Correlacionar cada registro da Minidimensão com o respectivo valor da Tabela Fato;

C

normalizar a Dimensão que contém as moedas utilizadas em transações financeiras criando um snowflake apenas para as moedas real e dólar americano. Na Tabela Fato, criar um registro para cada transação relacionando-o com o respectivo registro da Dimensão normalizada;

D

criar uma Dimensão Auditoria para armazenar a descrição da moeda utilizada na transação armazenada na Tabela Fato, a qual deve armazenar o valor convertido;

E

entrevistar o gestor financeiro para levantar a regra de negócio da conversão de câmbio. Criar a tabela Dimensão correspondente e implementar a regra de negócio em um pacote de Extração, Transformação e Carga (ETL) para carregar o valor convertido a cada nova transação.

Você errou! Resposta:

teste

Parabéns! Você acertou!

teste

Q2517654

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517654 Banco de Dados

Para apoiar análises sobre os fundadores de empresas ao longo do tempo, elaborou-se, inicialmente, o seguinte modelo multidimensional de dados, no qual a tabela FATO FUNDAÇÃO EMPRESAS se relaciona com múltiplos valores da tabela DIMENSÃO FUNDADOR.

Imagem associada para resolução da questão

No caso apresentado, a implementação de uma dimensão multivalorada deve ser realizada por meio da aplicação da técnica de modelagem multidimensional:

A

Tabela Ponte (Bridge Tables);

B

Tabela Fato sem Fatos (Factless Fact Tables);

C

Dimensão Degenerada (Degenerate Dimensions);

D

Dimensão Floco de Neve (Snowflaked Dimensions);

E

Dimensão que Desempenha Múltiplos Papéis (Role-Playing Dimensions).

Você errou! Resposta:

teste

Parabéns! Você acertou!

teste

Q2517653

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517653 Banco de Dados

O analista Gabriel fez um levantamento das bases de dados existentes na CVM e percebeu que havia Data Marts distintos, criados para atender a requisitos analíticos específicos de cada Superintendência, como: Relações Institucionais, Auditoria e Registro de Valores Imobiliários. Cada Data Mart foi construído de forma independente, o que dificultava análises integradas para relacionar dados das diferentes Superintendências. Gabriel observou que havia várias dimensões em comum nos Data Marts. Para permitir análises integradas padronizando e compartilhando as dimensões em comum dos Data Marts da CVM, Gabriel implementou um(a):

A

Data Mart Híbrido;

B

Data Mart Dependente;

C

Modelo de Dados Normalizado;

D

Repositório de Metadados Mestres Corporativos;

E

Arquitetura e Matriz de Barramento de Data Warehouse.

Você errou! Resposta:

teste

Parabéns! Você acertou!

teste

Q2517652

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517652 Banco de Dados

Janine é a responsável pela administração dos bancos de dados gerenciados pelo PostgreSQL de uma autarquia federal. Durante a criação de um banco de dados, Janine especificou a criação de um tablespace diferente do tablespace default.

O tablespace criado por Janine:

A

é independente dos metadados contidos no diretório de dados principal;

B

será tratado pelo PostgreSQL como uma coleção autônoma de arquivos de dados;

C

pode ser anexado a outro cluster de banco de dados diferente daquele no qual foi criado;

D

pode ter uma rotina de backup individual, independente de outros componentes do banco de dados;

E

requer que o superusuário do banco de dados conceda o privilégio de criação no tablespace aos usuários comuns do banco de dados.

Você errou! Resposta:

teste

Parabéns! Você acertou!

teste

Q2517651

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517651 Banco de Dados

Diante de várias reclamações de performance em resposta a consultas a dados por meio de um dos sistemas estruturantes de uma autarquia federal, a equipe de tecnologia identificou que o motivo estava na lentidão para recuperação de registros na base de dados utilizada pelo sistema. Para agilizar a recuperação de registros em resposta a uma pesquisa que utiliza um campo que comporta valores repetidos, a equipe de tecnologia criou índices.
Considerando que já existe um índice primário para o conjunto de dados em questão, a equipe criou um índice:

A

multinível secundário esparso de chave candidata;

B

de agrupamento (clustering) denso para o campo de ordenação física;

C

bitmap para um ou mais campos de pesquisa para os quais há grandes variações de valores;

D

de hash para o campo de pesquisa que é utilizado para organização do índice primário;

E

secundário não denso para o campo de pesquisa com um nível de indireção extra para múltiplos ponteiros.

Você errou! Resposta:

teste

Parabéns! Você acertou!

teste

Q2517650

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517650 Banco de Dados

Os Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBD) comerciais implementam internamente técnicas para processar, otimizar e executar consultas de alto nível.

Uma estratégia eficiente utilizada pelo otimizador de consultas do SGBD considera o uso de:

A

regras heurísticas de forma a realizar restrições (seleções) antes de projeções para reduzir o número de atributos para as projeções;

B

estimativas de custo para identificar restrições (seleções) mais eficientes como entrada para execução das projeções com menos atributos;

C

regras heurísticas de forma a realizar restrições (seleções) antes de projeções para reduzir o número de tuplas para as projeções;

D

estimativas de custo para consultas compiladas com o intuito de realizar junções e projeções antes das restrições (seleções);

E

regras heurísticas associadas a estimativas de custo para consultas interpretadas para eliminar o produto cartesiano.

Você errou! Resposta:

teste

Parabéns! Você acertou!

teste

Q2517649

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517649 Banco de Dados

As transações em banco de dados possuem propriedades que buscam proteger dados contra perdas ou danos.
A propriedade durabilidade tem relação com:

A

a técnica de recuperação, para desfazer quaisquer efeitos de transações não completadas por algum motivo;

B

as restrições de integridade especificadas para o esquema, bem como quaisquer outras restrições no banco de dados;

C

o subsistema de recuperação do Sistema Gerenciador de Banco de Dados, por meio do log do sistema, para transações confirmadas e modificáveis pela execução de outra transação futura;

D

o ocultamento das atualizações por parte de cada transação até que esta esteja confirmada;

E

os níveis de durabilidade de uma transação variando do nível 1 ao 3, de forma a evitar atualizações perdidas.

Você errou! Resposta:

teste

Parabéns! Você acertou!

teste

Q2517648

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517648 Banco de Dados

O modelo relacional representa o banco de dados como uma coleção de relações. Considere a relação COLABORADOR apresentada a seguir, cuja chave primária é Matricula.

Imagem associada para resolução da questão

Na relação COLABORADOR, o(a):

A

superchave padrão é representada pelos atributos Matricula e Cpf;

B

estado de relação atual reflete a cardinalidade dos domínios e o produto cartesiano;

C

ordenação das tuplas faz parte da definição da relação sendo influenciada pela alteração da ordem das tuplas;

D

domínio de cada atributo é um conjunto de valores atômicos, indivisível em se tratando de modelo relacional formal;

E

restrição de integridade referencial garante que nenhum valor da chave primária será NULL.

Você errou! Resposta:

teste

Parabéns! Você acertou!

teste

Q2517647

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517647 Banco de Dados

Observe o Modelo de Entidades e Relacionamentos a seguir.

Imagem associada para resolução da questão

Com base nos relacionamentos apresentados, está explícito que:

A

I e J podem se relacionar com B;

B

H transforma A em uma entidade-forte;

C

B é um relacionamento semântico ternário;

D

G tem uma dependência do tipo todo-parte em relação a C;

E

I é um tipo de E dependente do relacionamento com B.

Você errou! Resposta:

teste

Parabéns! Você acertou!

teste

Q2517646

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517646 Banco de Dados

Documentos do Jupyter Notebook são salvos com a extensão .ipynb, mas internamente eles são documentos do tipo:

A

DTD;

B

HTML;

C

JSON;

D

XHTML;

E

XML.

Você errou! Resposta:

teste

Parabéns! Você acertou!

teste

Q2517645

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:

A

['analista', 'dados', 'CVM'];

B

['analista', 'dados', 'CVM', '!'];

C

['Eu', 'analista', 'dados', 'CVM'];

D

['Eu', 'analista', 'dados', 'CVM', '!'];

E

['Eu', 'sou', 'analista', 'dados', 'CVM', '!'].

Você errou! Resposta:

teste

Parabéns! Você acertou!

teste

Q2517644

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:

A

fit(X1,y) e estimate(X2);

B

fit(X1,y) e predict(X2);

C

train(X1,y) e estimate(X2);

D

train(X1,y) e predict(X2);

E

train(X1,y) e test(X2).

Você errou! Resposta:

teste

Parabéns! Você acertou!

teste

Q2517643

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517643 Engenharia de Software

No método tensorflow.keras.layers.Dense(...), se nenhuma função de ativação é especificada, é utilizada por padrão a função:

A

linear;

B

ReLU;

C

sigmoide;

D

softmax;

E

softplus.

Você errou! Resposta:

teste

Parabéns! Você acertou!

teste

Q2517642

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:

A

NOUN, NSUBJ;

B

VERB, ROOT;

C

NMOD, DET;

D

VERB, CASE;

E

NSUBJ, NOUN.

Você errou! Resposta:

teste

Parabéns! Você acertou!

teste

Q2517641

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: CVM Prova: FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |

Q2517641 Banco de Dados

Uma certa organização gostaria de compartilhar dados com um grupo de pesquisadores de uma universidade para a condução de um estudo sobre problemas ergonômicos nos seus escritórios. Entre os dados coletados, há informações sensíveis sobre seus funcionários; portanto, o responsável pela coleta decidiu anonimizar os dados. Isso foi feito removendo-se nomes e outros campos identificadores e adicionando-se um número identificador próprio a cada funcionário. Dessa forma, a identidade dos funcionários seria preservada. Após a verificação de uma amostra, o pesquisador responsável pelo estudo recomendou medidas que deveriam ser aplicadas antes que os dados pudessem ser aceitos para o estudo.

O problema que mais provavelmente motivou a recomendação do pesquisador e uma medida que pode mitigar esse problema são, respectivamente:

A

os dados podem ser reidentificados usando uma combinação dos campos restantes → embaralhamento dos campos;

B

o número identificador não é suficiente para separar os dados → hashing usando os campos restantes;

C

os dados podem ser reidentificados utilizando dados externos ao conjunto compartilhado → privacidade diferencial;

D

os dados podem ser reidentificados através de engenharia reversa do número identificador → randomização não linear dos identificadores;

E

o campos restantes podem ser usados para deduzir informação não inclusa no conjunto de dados → k-anonimato.

Você errou! Resposta:

teste

Parabéns! Você acertou!

teste

Quer um estudo ilimitado?

Quer um estudo ilimitado?

Foram encontradas 24.535 questões

Resolva questões gratuitamente!

, continue estudando de graça!