Questões de Concursos

Considere um investidor que tenha a opção de aplicar seus recursos de R$ 60.000,00 à taxa de juros compostos de 9,9% ao semestre (opção P) ou à taxa de 20,78% ao ano (opção Q).
Ao comparar essas duas opções de investimento, conclui-se que

Os modelos de vetores autorregressivos (VAR) são uma classe de modelos estatísticos usados para capturar as interações dinâmicas entre múltiplas séries temporais.
Uma característica dessa categoria de modelos VAR é que

Um dos tipos importantes de dados utilizados em análises são os de séries temporais.
Nas análises aplicadas às séries temporais,

Quando os agentes econômicos possuem incertezas em relação a variação cambial, isto é, do preço do Real em relação ao Dólar (R$/US$), eles procuram se proteger de suas posições descobertas, realizando uma operação conhecida por swap cambial, ou seja, uma troca de moedas. O swap cambial utilizado pelo Banco Central do Brasil é um contrato padrão que utiliza como taxa de juros a taxa DI (Depósito Interbancário) de um dia e a variação da taxa de câmbio Real/Dólar.
Na operação de swap cambial, a(o)

Diferentemente dos modelos de equação única, nos modelos de equações simultâneas há mais do que uma variável dependente ou endógena envolvida.
Quando isso acontece, um método recomendado para contornar esse viés de endogeneidade é o

Considere um grupo de 600 funcionários de uma empresa que registram os seguintes valores com relação ao tempo de permanência em um curso de aperfeiçoamento:

Média = 9 dias
1^o Quartil = 5 dias
3^o Quartil = 15 dias
Coeficiente de variação = 20%

Considerando-se essas informações, é possível concluir que

Quando se analisa a relação entre variáveis em estatística, é crucial entender as diferenças entre causalidade e correlação.
Em uma análise de correlação,

O teorema de Bayes é um mecanismo formal para atualizar probabilidades. Considere o caso de um analista de mercado que, após o encerramento de um pregão, pretende divulgar informações sobre a probabilidade de queda de determinada ação. O analista tinha uma previsão inicial de queda dessa ação de 10% e recebeu novas informações sobre a economia, no que diz respeito a um aumento da taxa de juros. O analista tem registros de que, quando houve queda nessa ação, em 20% das vezes essa queda foi precedida pelo aumento dos juros e de que, nos dias em que a ação esteve em alta, apenas em 5% das vezes elas foram precedidas pela notícia de aumento da taxa de juros.
Levando-se em conta esse cenário, e com base no teorema de Bayes, a nova probabilidade de queda da ação será de

Considere em R³ a reta r₀ passando pelos pontos (0,0,0) e (1,1,1) e a reta r₁ passando pelos pontos (1,0,0) e (1,1,0). Seja d a distância entre as retas r₀ e r₁ , ou seja, d é a distância mínima entre os pontos P₀ em r₀ e P₁ em r₁ .

Quanto vale d?

Em aplicações modernas de Processamento de Linguagem Natural, usando Grandes Modelos de Linguagem (Large Language Models – LLM) é comum a necessidade de usar informações relevantes que estão em documentos novos e privados, que não foram usados no pré-treinamento dos modelos de LLM. Considerando que esses documentos podem ser longos e em grande quantidade, que o tamanho do contexto usado na chamada à Application Programming Interface (API) da LLM é limitado, e ainda pensando que os custos de processar são muitas vezes calculados por quantidade de tokens, foi desenvolvida a técnica conhecida como Retrieval Augmented Generation (RAG).
Considerando-se esse contexto, qual é a característica da técnica RAG?

Um programador estava trabalhando no branch solvebugio e acabou o serviço. Após fazer o commit final nesse branch, ele deseja passar todas as mudanças feitas no branch solvebugio para o branch main, fazendo a integração correta de mudanças.
Considerando-se esse contexto e as melhores práticas de controle de versão, quais comandos Git esse programador deve usar para realizar essa tarefa?

Uma equipe de desenvolvimento de Inteligência Artificial (IA) em uma empresa de tecnologia está implementando um sistema de recomendação baseado em aprendizado de máquina. Durante o processo de implementação, a equipe precisa estar atenta aos potenciais riscos e vulnerabilidades associados ao uso da IA. O sistema utiliza grandes volumes de dados históricos de clientes para treinar seus modelos. Há uma preocupação com a possibilidade de invasores manipularem a entrada de dados para enganar o modelo e gerar saídas indesejadas ou incorretas. A equipe deve também garantir que o modelo não exponha dados sensíveis dos clientes.
Considere as seguintes afirmativas com relação à mitigação dos riscos identificados:

I - adotar uma abordagem de fairness-aware learning para corrigir potenciais vieses no modelo, garantindo que as recomendações sejam justas para todos os grupos de usuários.
II - implementar métodos de robustness testing para simular ataques adversariais e avaliar a resiliência do modelo, e realizar auditorias regulares para identificar e corrigir vieses algorítmicos.
III - implementar técnicas de data augmentation para aumentar a diversidade dos dados de treinamento, reduzindo o risco de viés algorítmico, e adotar uma estratégia de monitoramento contínuo para detectar e mitigar ataques adversariais.
IV - utilizar técnicas de differential privacy durante o treinamento do modelo para proteger dados sensíveis e garantir que as previsões do modelo não revelem informações específicas dos clientes.

Estão corretas as seguintes afirmativas:

Uma empresa está desenvolvendo um dashboard interativo para monitorar o desempenho das vendas em tempo real. O objetivo é fornecer uma visão clara e acessível para diferentes níveis de usuários, desde gerentes executivos até analistas de dados. Foram definidos os seguintes requisitos:

1. Os dados de vendas precisam ser visualizados por região, produto e período de tempo.
2. O dashboard deve permitir aos usuários explorar dados específicos por meio de interações como filtros e drill-downs.
3. A organização dos elementos visuais deve ser intuitiva, priorizando informações críticas e mantendo um layout claro e acessível.

Com base nas boas práticas de design de dashboards, qual abordagem deve ser adotada para garantir que o dashboard seja eficaz e acessível para todos os usuários?

Ao avaliar a performance de diversos modelos preditivos para um problema de regressão e outro de classificação, várias métricas podem ser utilizadas para determinar qual modelo oferece o melhor desempenho. Considere as métricas para regressão e classificação, bem como as técnicas de detecção de overfitting e underfitting.
Nesse contexto, quais métricas devem ser utilizadas para determinar qual modelo oferece o melhor desempenho?

Uma empresa está implementando um programa de governança de dados para melhorar a qualidade e a integridade dos dados que utiliza em suas operações diárias. As seguintes diretrizes foram passadas ao time de implantação:

1. Garantir que os dados sejam precisos, completos e atualizados em tempo real, para apoiar a tomada de decisões estratégicas.
2. Implementar políticas que assegurem a conformidade com regulamentos de privacidade de dados, como a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).
3. Adotar as melhores práticas do Data Management Body of Knowledge (DMBOK) para estruturar seu programa de governança de dados.

Com base nos conceitos de governança de dados do DMBOK, quais ações são necessárias para implementar as diretrizes mencionadas?

Como parte do processo de desenvolvimento de uma aplicação para analisar grandes volumes de textos, diversas tarefas de Processamento de Linguagem Natural (NLP, sigla em inglês) estão sendo implementadas para melhorar a eficácia e a precisão dessa aplicação.
Diante disso, para a aplicação dessas tarefas, é necessário

Uma equipe de cientistas de dados está desenvolvendo um modelo preditivo e deseja otimizar seus hiperparâmetros para maximizar a performance do modelo.
Considerando-se as técnicas de otimização de hiperparâmetros, para encontrar a configuração de hiperparâmetros, essa equipe de cientistas deverá

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?

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