Banco público de questões

Questões para Concursos

Pesquise questões reais por disciplina, assunto, tópico, banca, órgão, cargo, ano e modalidade.

Questões por banca

29 bancas disponíveis. Clique para visualizar todas.

Acesse diretamente as bancas disponíveis na QuestLab. As quantidades abaixo consideram as questões ativas do banco.

CEBRASPE 51.363 questões FGV 25.316 questões FCC 24.632 questões AOCP 23.456 questões IBFC 11.190 questões VUNESP 10.983 questões Instituto Quadrix 9.793 questões FUNDATEC 9.088 questões IBADE 7.820 questões CESGRANRIO 6.013 questões OBJETIVA 4.740 questões CONSULPLAN 4.174 questões FEPESE 3.585 questões IADES 3.439 questões IESES 2.627 questões SELECON 2.377 questões IDECAN 1.907 questões MS CONCURSOS 1.485 questões Instituto Legalle 1.281 questões FAFIPA 1.161 questões FUMARC 842 questões ACAFE 551 questões INSTITUTO AOCP 430 questões NUCEPE 378 questões FUNIVERSA 348 questões FAURGS 203 questões FIOCRUZ 48 questões MACKENZIE 48 questões CETRO 17 questões

Encontre as questões que procura

Palavra-chave

Disciplina

Assunto

Tópico

Banca

Órgão

Ano

Cargo

Modalidade

Limpar filtros

15 questões encontradas

ID 32744 Estatística Cálculo de Probabilidades FGV 2024

Um time de futebol disputa um campeonato em que joga um número igual de partidas em seu estádio e fora de seu estádio. As probabilidades de ganhar, empatar ou perder uma partida quando joga em seu estádio são, respectivamente, 1/2, 1/5 e 3/10. As probabilidades de ganhar, empatar ou perder uma partida quando joga fora de seu estádio são, respectivamente, 1/5, 1/5 e 3/5. Um torcedor desinformado, ao chegar em sua aula sobre inferência bayesiana, ouviu de seus amigos que o referido time havia perdido a última partida que disputou. Sem obter nenhuma informação adicional, o torcedor resolveu calcular as probabilidades (a posteriori) de o time haver jogado a última partida em seu estádio ou fora de seu estádio. As probabilidades calculadas corretamente pelo torcedor foram, respectivamente,

A 1/5 e 4/5.

B 2/5 e 3/5.

C 1/7 e 6/7.

D 3/7 e 4/7.

E 1/3 e 2/3.

ID 26692 Engenharia de Software FGV 2024

A classificação de dados é uma tarefa comumente executada por meio de algoritmos de aprendizado de máquina. Uma técnica muito conhecida de classificação se dá por aprendizado supervisionado, e classifica novas instâncias de dados por associação à classe da maioria das instâncias de dados preexistentes mais próximas a elas. A avaliação dessa proximidade é baseada em normas (isto é, métricas de distância) definidas no espaço multidimensional das amostras. Assinale a técnica de classificação que melhor se enquadra nas características descritas acima.

A Regressão Logística.

B SVM.

C K-NN.

D LDA.

E Naïve Bayes.

ID 26691 Engenharia de Software FGV 2024

Um dos principais objetivos dos algoritmos de aprendizado de máquinas é o de estabelecer um modelo que melhor descreva as relações entre variáveis de um conjunto de dados. Em algumas situações, ao serem treinados, os modelos ajustam-se demasiadamente aos dados do conjunto, capturando até mesmo padrões relacionados aos ruídos dos dados. Esses modelos tendem a ser excessivamente complexos e a ter um mau desempenho na generalização, isto é, nas etapas em que é necessário processar novas instâncias de dados não pertencentes ao conjunto de treinamento original. Uma maneira de mitigar esse comportamento inconveniente é usar técnicas de

A overfitting.

B backpropagation.

C incremento de dimensionalidade.

D regularização.

E underfitting.

ID 26690 Sistemas Operacionais FGV 2024

A normalização numérica é utilizada para o tratamento de dados, especialmente quando o processamento é dificultado por conta de as características de instâncias estarem distribuídas em diferentes escalas e intervalos. Uma técnica comum de normalização numérica utilizada para o tratamento de outliers é o escalonamento robusto, que se utiliza da mediana e da distância entre o primeiro e o terceiro quartis para efetuar o escalonamento dos dados. Considere o conjunto de dados a seguir. [3, 5, 7, 8, 10, 12, 15, 20, 22, 30, 50] O valor normalizado por escalonamento robusto referente ao elemento “22” é dado aproximadamente por

A 0,364.

B 0,397.

C 0,404.

D 0,440.

E 0,667.

ID 26689 Programação FGV 2024

O processamento MapReduce consiste na aplicação de um algoritmo de computação distribuída para processar grandes conjuntos de dados em um cluster de computadores, dividindo cálculos complexos em tarefas menores e que podem ser executadas em paralelo. O MapReduce é implementado em etapas. Em uma dessas etapas, os dados de entrada divididos em partes são transformados em conjuntos de pares chave-valor (i.e., key-value pairs ) adequados para o processamento paralelo e distribuído. A essa etapa do MapReduce dá-se o nome de

A divisão de entrada (input splitting).

B mapeamento (mapping).

C embaralhamento (shuffling).

D classificação (sorting).

E redução (reducing).

ID 26688 Banco de Dados Administração de banco de dados FGV 2024

A Analista Judiciária Bianca, ao verificar um conjunto de dados, identificou que alguns valores não eram condizentes com o domínio definido para aqueles dados, de acordo com o DAMA-DMBOK. Assinale a opção que apresenta a dimensão da qualidade de dados mais afetada nesse caso.

A Consistency.

B Validity.

C Legitimacy.

D Reasonability.

E Accuracy.

ID 26687 Banco de Dados Administração de banco de dados FGV 2024

O DMBOK é organizado em torno de 11 (onze) Áreas de Conhecimento do Framework de Gerenciamento de Dados DAMADMBOK. Essas áreas abrangem o escopo e o contexto de diversos conjuntos de atividades relacionadas ao gerenciamento de dados, incorporando os objetivos e princípios fundamentais dessa disciplina. Assinale a área de conhecimento que aborda a definição e o planejamento para a gestão dos ativos de dados, alinhando-os com a estratégia organizacional para estabelecer uma estrutura de dados eficiente.

A Governança de Dados.

B Segurança de Dados.

C Arquitetura de Dados.

D Metadados.

E Documentação e gestão do conteúdo.

ID 26686 Programação FGV 2024

Os dados são importante elemento de apoio à tomada de decisão, sendo que algumas aplicações geram quantidade massiva e heterogênea de dados, com alta velocidade. Para lidar com esse cenário, foi desenvolvido um modelo de programação que consiste em dividir, processar e combinar os dados em paralelo, de forma a acelerar o processamento e garantir a confiabilidade dos resultados. Assinale o modelo que contém as características elencadas no enunciado.

A Data Warehousing.

B Elastic Search.

C Hadoop.

D MapReduce.

E NoSQL.

ID 26685 Programação Linguagens de programação FGV 2024

A Plataforma Digital do Poder Judiciário Brasileiro (PDPJ-Br) foi criada com o intuito de integrar todos os tribunais brasileiros no que tange à gestão de processo judicial eletrônico. Entre as diretrizes relacionadas ao processo de desenvolvimento de módulos e serviços na PDPJ-Br, cabe salientar o emprego preferencial da seguinte linguagem de programação.

A Java.

B Julia.

C PHP.

D Python.

E Ruby.

ID 26684 Programação Linguagens de marcação FGV 2024

“É uma API de persistência POJO para mapeamento de objetos/relacional que permite o uso de anotações de metadados da linguagem Java e/ou descritores XML para definir o mapeamento entre objetos Java e um banco de dados relacional.” O texto faz referência a

A EJB.

B Spring Boot.

C Thymeleaf.

D Zuul.

E JPA.