O inplace é um argumento utilizado em diversas funções da biblioteca Pandas, sendo utilizada na linguagem Python para o processamento de dados. Sobre este argumento, é correto afirmar que ele

A

é utilizado para indicar à função se o DataFrame está vazio ou não.

B

garante que os tipos de variáveis armazenadas em cada coluna do DataFrame não sofrerão posterior alteração após a chamada da função.

C

indica se determinada função irá ser realizada no próprio DataFrame ou em uma cópia deste que será retornada.

D

permite que uma mesma função seja executada mais de uma vez em um DataFrame.

E

é utilizado para indicar à função que o DataFrame não deve processar dados nulos.

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2729810 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: UFF
Orgão: UFF

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Técnico de TI
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BI: Business IntelligenceOLAP e OLTP

Em um Data Warehouse o OLAP cria, administra, analisa e gera relatórios sobre dados multidimensionais. Este recurso é:

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2726992 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: SEFAZ-MT

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Fiscal de Tributos Estaduais
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Inteligência ArtificialMachine LearningAvaliação de ModelosMétricas

Maria treinou um classificador que distingue fotos de maçãs e laranjas. Após testar o classificador com uma amostra de 160 fotos, obteve a matriz de confusão a seguir.

		Classificação Atual
		Maçã	Laranja
Classificação Prevista	Maçã	50	2
Classificação Prevista	Laranja	10	98

Com base neste resultado, é correto afirmar que a acurácia deste classificador é

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2726991 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: SEFAZ-MT

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Fiscal de Tributos Estaduais
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Inteligência ArtificialMachine LearningAlgoritmosDBSCAN
Inteligência ArtificialMachine LearningAlgoritmosK-Means

Sobre algoritmos de clusterização, analise as afirmativas a seguir.

I. Os resultados de um algoritmo de clusterização baseados em grafo são normalmente mostrados como um dendrograma.

II. Os métodos baseados em densidade são adequados para descobrir clusters com forma arbitrária, tais como elíptica, cilíndrica ou espiralada.

III. K-Means e K-Medoids são algoritmos de clusterização aglomerativa que dividem a base de dados em k-grupos, onde o número k é dado pelo usuário.

Está correto o que se afirma em

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2726990 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: SEFAZ-MT

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Fiscal de Tributos Estaduais
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BI: Business IntelligenceFerramentas de BIPower BI

O Power BI é uma coleção de serviços de software, aplicativos e conectores que trabalham juntos para transformar suas fontes de dados não relacionadas em informações coerentes.

Sobre o Power BI, assinale a afirmativa correta.

A

Deployment Pipeline é um recurso disponível no Power BI Desktop que permite testar relatórios antes do lançamento para os usuários.

B

Paginated Reports são relatórios criados no Power BI Service para serem exibidos em dispositivos com limitação de memória, como celulares e tablets.

C

Power Query Editor permite conectar a uma ampla variedade de tipos de fontes de dados, porém, é necessário usar a linguagem OQL para acesso aos dados.

D

Fluxos de dados são criados e gerenciados em workspaces no Power BI Desktop e são armazenados como entidades privadas para uso exclusivo do proprietário.

E

Direct Query permite criar visualizações de conjuntos de dados muito grandes, nos casos em que seria impraticável importar todos os dados com pré-agregação.

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2726956 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: SEFAZ-MT

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Fiscal de Tributos Estaduais
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Big DataHadoopMapReduce

No contexto do Hadoop MapReduce Framework, assinale o ciclo típico de tipos de entradas e saídas (input and output) em uma tarefa.

A

(input) <k1, v1> -> filter -> <k2, v2> ->

sort -> <k3, v3> -> mapreduce -> <k3, v3> (output)

B

(input) <k1, v1> -> map -> <k1, v1> -> reduce ->

<k2, v2> (output)

C

(input) <k1, v1> -> map -> <k2, v2> -> combine ->

<k2, v2> -> reduce -> <k3, v3> (output)

D

(input) <k1, v1> -> map -> <k2, v2> -> filter -> <k3, v3> ->

reduce -> <k4, v4> (output)

E

(input) <k1, v1> -> sort -> <k2, v2> ->

map -> <k3, v3> -> reduce -> <k4, v4> (output)

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2723980 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: COPERGÁS-PE

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Analista de Sistemas
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Big Data

Na era do big data, as empresas precisam utilizar repositórios e tecnologias para armazenamento, tratamento e análise desse grande volume de dados, dentre as quais, encontram-se:

A

os sistemas OLAP, que têm foco no nível operacional da organização, proporcionando alta velocidade na consulta, inserção, alteração e exclusão de dados. Os dados, voláteis, são armazenados em SGBDs relacionais e a sua atualização é feita no momento da transação.

B

os Data Warehouses, que proporcionam alto desempenho para consulta de dados históricos. Os dados são obtidos de diversas fontes, passam por um processo de ETL e geralmente são armazenados em um modelo dimensional como Star e Snowflake.

C

as ferramentas OLAP, que utilizam a técnica de argumentação ativa, isto é, ao invés de o gestor definir o problema, selecionar os dados e as ferramentas para analisá-los, as ferramentas OLAP pesquisam automaticamente a base de dados à procura de anomalias e possíveis relacionamentos, identificando problemas que não tinham sido detectados pelo gestor.

D

as análises de BI, que utilizam algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning para identificar a probabilidade da ocorrência de resultados futuros a partir de dados históricos armazenados em data lakes.

E

as ferramentas de Data Mining, que combinam os melhores elementos de Data Lakes e de Data Warehouses, formando um sistema aberto e padronizado, capaz de estruturar os dados e os recursos de gerenciamento de dados, de forma a proporcionar ao gestor uma exploração detalhada dos dados em busca de informações para a tomada de decisão.

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2705943 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: PGM Niterói-RJ

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Analista de TI
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Inteligência ArtificialMachine LearningAlgoritmosRegressão Logística

A analista Carla implementou uma solução algorítmica que classifica os novos processos submetidos à PGM de Niterói em níveis de indício de fraude. Para atingir este objetivo, Carla se baseou no algoritmo de machine learning para classificação que atribui, necessariamente, um valor no intervalo numérico de 0 a 1 para cada entrada. Carla utilizou como base o algoritmo de machine learning: