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3360888 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TRF-1

Depois de implementar um cubo de dados, carregando dados de diversos bancos de dados, o analista Davi precisa desenvolver a camada de visualização dos dados para que os tomadores de decisão possam analisá-los em diversas granularidades e por diferentes perspectivas.

No Power BI, para visualizar dados multidimensionais de um Data Mart, permitindo operações OLAP, Davi deve implementar o visual:

 

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3360887 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TRF-1

A implementação de um banco de dados analítico requer a carga de dados extraídos de outros bancos. Cada banco de dados de origem implementa as suas próprias chaves para identificar seus registros.

Para evitar conflitos com as chaves utilizadas nos bancos de dados de origem dos sistemas transacionais, a rotina ETL de um Data Mart deve gerar uma chave:

 

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3360885 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TRF-1

No sistema transacional da organização PrevData, há o registro dos pedidos de licença médica de todos os seus funcionários. Para apoiar as campanhas de prevenção, foi levantado o seguinte requisito analítico: quantidade de atestados de crise respiratória durante as estações do ano, ao longo dos últimos 10 anos.

Para atender a esse requisito analítico, deve ser elaborado o Modelo Multidimensional de Dados com a estrutura:

 

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3360848 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TRF-1

Eriberto, analista de dados do TRF-1, desenvolve um aplicativo que gera resumos das sentenças do Tribunal em linguagem coloquial, mantendo a coerência e a coesão textuais.

O aplicativo de Eriberto realiza a tarefa de:

 

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3360844 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TRF-1

Duas instâncias A e B de um dataset de tweets são representadas, respectivamente, por intermédio dos vetores xA=[2,−2,0,1,] e xB=[−4,0,2,−4].

Os valores da similaridade de cosseno e da distância de Manhattan entre essas duas instâncias são, respectivamente:

 

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3360843 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TRF-1

Carolina produz um relatório em que compara os modelos de representação vetorial de palavras Word2Vec (em seus dois métodos: CBOW e Skip-Gram) e GloVe.

Em seu relatório, Carolina destaca corretamente que o:

 

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3360842 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TRF-1

Bernardo, analista de dados do TRF-1, realiza o pré-processamento de um dataset que será utilizado para treinar o chatbot do Tribunal. Em uma das etapas do pré-processamento, ele utiliza uma ferramenta que deflexiona as palavras, retirando suas inflexões.

Nessa etapa, Bernardo realizou uma:

 

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3360839 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TRF-1

Nas técnicas de agrupamento hierárquico, é necessário estabelecer uma abordagem para calcular a similaridade entre dois clusters.

A abordagem que utiliza como medida a maior distância de um ponto do primeiro cluster para um ponto do segundo cluster é chamada de ligação:

 

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3360837 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TRF-1

Anderson, analista de dados do TRF-1, gerou a matriz de confusão abaixo a partir dos resultados obtidos com um classificador binário.

Previsto

Classe 1

Classe 2

Real

Classe 1 80 30

Classe 2

10 40

Ao calcular a F1-score ponderada para esse classificador, Anderson obteve o valor:

 

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3360836 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TRF-1

A analista Ana está implementando um script para deep learning utilizando o Python e o PyTorch. Considere o seguinte trecho do script de Ana:

import torch
import torch.nn.functional as F
input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
target = torch.tensor([1, 2, 0])
loss_fn = F.nll_loss
loss = loss_fn(F.log_softmax(input, dim=1), target)
print(loss)

Ao ser executado, o trecho do script acima irá:

 

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