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Questões de concursos de TI - Desenvolvimento de Sistemas

Leia os enunciados, as respostas e os comentários dos professores. Para estudar, usar a revisão espaçada e acompanhar seu progresso, entre na sua conta.

FC331220 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Analise o dataset denominado data.cvs A,B,C,D,E 30,80,120, 000,7 .,85,-1 20,10, ,,240, 120,90,AF,260,7 'A', 96, 130, ,8 60, 100, , 280,0 ,,,, 60, 105, , 290, 6.5 45,, AF ,,8 45,115,145,0.31,7.5 60,120,150,,0 60,9 000,130,, Ao executar o cód

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FC331221 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Durante a preparação de um conjunto de dados para análise preditiva de inadimplência, um cientista de dados identificou diversos problemas de qualidade nos dados, incluindo: • campos numéricos com valores negativos que não fazem sentido (co

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FC331222 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Considere o seguinte trecho de código Python utilizado por um analista de dados em um projeto de análise de churn de clientes: --- import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("clientes.csv") df["tempo_contrato"].fillna(df["tempo

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FC331223 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Analise o trecho código Python a seguir. import pandas as pd data = { "numero": range(12), "variavel": ["A"] * 3 + ["B"] * 3 + ["C"] * 3 + ["D"] * 3, "dia": pd.to_datetime(["2020-01-03", "2020-01-04", "2020-01-05"] * 4) } df = pd.DataFrame(

FGV · 2024

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FC331224 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

O analista Marcos recebeu o arquivo data.csv e precisa analisar o seu conteúdo por meio das seguintes informações: \(\bullet\) quantidade de linhas e colunas; \(\bullet\) lista das primeiras 5 linhas e das últimas 5 linhas; \(\bullet\) nome

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FC331225 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Observe o seguinte código Python: import numpy as n arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) print(arr[1:5]) O resultado da execução do código apresentado é:

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FC331226 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

O Keras é uma API de aprendizagem profunda escrita em Python. Sobre o Keras é incorreto afirmar que

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FC331227 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

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:

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FC331228 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

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')) toke

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FC331229 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

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 P

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FC331230 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

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 linguag

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FC331231 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Considere o trecho de código dado abaixo escrito na linguagem de programação Python, com uso da biblioteca para computação científica NumPy. >>> import numpy as np >>> x = np.array([('Morango', 25, 18.3), ('Abacate', 37, 2.5)], dtype=[('nom

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FC331232 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Considere a biblioteca Pandas e o trecho de código a seguir: import pandas as pd data = {'Cidade': ['Parauapebas', 'Marabá', 'Altamira'], 'Região': ['I', 'II', 'II'], 'Jan': [150, 395, 300], 'Fev': [275, 195, 250], 'Mar': [250, 280, 200] }

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FC331233 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

A biblioteca GDAL (Geospatial Data Abstraction Library) é amplamente usada na transformação de formatos de dados geoespaciais, com suporte a dezenas de formatos matriciais e vetoriais. Originalmente desenvolvida na linguagem C/C++, a biblio

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FC331234 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

O desenvolvimento de bibliotecas em linguagem Python tem permitido o processamento de dados geoespaciais de forma eficiente, com constante atualização por parte da comunidade de desenvolvedores. Em situações em que se faz necessário equaliz

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FC331235 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Uma base de dados fornecida por uma instituição pública nacional foi disponibilizada com coordenadas geográficas no sistema de referência espacial SIRGAS 2000. Contudo, as especificações de um projeto em andamento requerem coordenadas geogr

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FC331236 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Uma das tarefas de mineração de dados é a criação de modelos preditivos a partir do histórico de observações como, por exemplo, precipitação, temperatura, direção e velocidade dos ventos. Assinale a opção que indica a biblioteca Python capa

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FC331237 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Relacione as principais estruturas de armazenamento de dados geoespaciais, a seguir, às bibliotecas Python. 1. Matricial 2. Vetorial 3. Bancos de Dados ( ) NetCDF4 ( ) Shapely ( ) Geopandas ( ) RasterIO ( ) Psycopg2 Assinale a opção que ind

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FC331238 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Uma das vantagens do emprego de bibliotecas é a possibilidade de importar funcionalidades de outras bibliotecas, empregando-as de modo integrado. Nesse contexto, assinale a opção que indica um par de bibliotecas Python que são empregadas em

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FC331239 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Considere o código a seguir, escrito na linguagem de programação Python (versão 3.11.3). <1> import pandas as pd <2> x = {"0": pd.Series([1.0, 2.0], index=["a", "b"]), <3> "1": pd.Series([3.0, 4.0, 5.0], index=["a", "b", "c"])} <4> x = pd.D

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FC331240 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Considere o código a seguir, escrito na linguagem de programação Python (versão 3.11.3). <1> import numpy as np <2> x = np.arange(1,30,2).reshape(3,5) <3> y = x[[1,2]] <4> y[0,:]=0 <5> z = x[0,2] Assinale a opção que indica o valor que z re

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FC331241 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Considere o seguinte código em Python com NumPy: import numpy as np a = np.arange(16).reshape(8,2).T print(a.shape, a.ndim, a[0][1]) Ao ser executado, o código acima imprime na saída padrão:

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FC331242 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

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

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FC331243 · TI - Desenvolvimento de Sistemas

Considere as linhas de código a seguir, que foram escritas na linguagem de programação Python (versão 3.10.12), com utilização de NumPy (versão 1.25.0). <1> import numpy as np <2> x = np. arange (5, 10, 2) <3> y = np. arange (0, 13) <4> z =

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