Skip to main content

Dados para busca de Questões

Atenção: Não é obrigatório preencher todos os campos para executar a Pesquisa.


Total de Questões Encontradas: 2.197 de 252.126
Exibindo: Página 34 de 440
Questão: 166 / QT-113070
Ano: 2024
Banca: FGV
Órgão: CGE-PB
Cargo: Auditor de Contas Públicas - Auditoria de Tecnologia da Informação
Disciplina: Banco de Dados
No contexto de Qualidade de Dados, o auditor de contas públicas João deverá analisar a consistência dos dados da base de dados AUD_CONTAS identificando variações sobre os valores dos atributos, como:

• 30% das entradas de dados na coluna CD_FUNCIONARIO estão marcadas com o caractere “espaço”
• existem 200 linhas na tabela TBL_PROCESSO contendo dados sobre processos sem nenhuma linha contendo os seus detalhes

Para isso, a técnica de diagnóstico sobre a qualidade de dados que João deverá utilizar é: 

-

profiling;

-

matching;

-

deduplicação;

-

data cleansing;

-

 enriquecimento. 
Questão: 167 / QT-113071
Ano: 2024
Banca: FGV
Órgão: CGE-PB
Cargo: Auditor de Contas Públicas - Auditoria de Tecnologia da Informação
Disciplina: Algoritmos e Estrutura de Dados
O auditor de contas públicas João deverá realizar uma auditoria financeira e precisa construir um modelo de aprendizado de máquina, simples e interpretável, para classificar transações como "suspeitas" ou "não suspeitas". Para tanto, João deverá basear-se em atributos, como valor da transação, localização, tipo de transação e histórico do cliente, contidos em um conjunto de dados relativamente pequeno.
Nesse contexto, para criar esse modelo, João deverá aplicar a técnica de classificação binária:

-

k-means;

-

regressão linear; 

-

árvore de decisão;

-

rede neural artificial; 

-

análise de componentes principais.
Questão: 168 / QT-113072
Ano: 2024
Banca: FGV
Órgão: CGE-PB
Cargo: Auditor de Contas Públicas - Auditoria de Tecnologia da Informação
Disciplina: Engenharia de Software
O cientista de dados João deverá criar um modelo de aprendizado de máquina com o objetivo de classificar transações de cartão de crédito como "fraudulentas" ou "não fraudulentas". Dentre as métricas de avaliação da qualidade geral do modelo criado, João deverá utilizar a que avalia o equilíbrio entre precisão e sensibilidade (recall): 

-

acurácia;

-

F1-score;

-

especificidade;

-

índice Jaccard (J);

-

área sob a curva ROC (AUC-ROC).
Questão: 169 / QT-113073
Ano: 2024
Banca: FGV
Órgão: CGE-PB
Cargo: Auditor de Contas Públicas - Auditoria de Tecnologia da Informação
Disciplina: Engenharia de Software
O auditor de contas públicas João está desenvolvendo um modelo de aprendizado de máquina para identificar transações financeiras suspeitas em uma auditoria de contas. Após treinar o modelo, João observa que esse tem um desempenho excelente nos dados de treinamento, mas apresenta um desempenho ruim nos dados de teste, com uma alta taxa de erro.
Nesse contexto, o problema observado por João, do modelo ajustar-se excessivamente aos dados de treinamento, é denominado: 

-

bias (viés);

-

overfitting;

-

underfitting; 

-

oversampling; 

-

undersampling.
Questão: 170 / QT-113074
Ano: 2024
Banca: FGV
Órgão: CGE-PB
Cargo: Auditor de Contas Públicas - Auditoria de Tecnologia da Informação
Disciplina: Banco de Dados
No contexto de pré-processamento de dados, o auditor de contas públicas João está trabalhando em um projeto de análise de dados e percebe que as variáveis numéricas no conjunto de dados têm escalas muito diferentes, como a escala dos preços sendo maior do que a escala dos pesos, como demonstrado nos produtos A e B:
• Produto A (Preço: R$ 50 e Peso: 300g) • Produto B (Preço: R$ 500 e Peso: 1000g)

Além disso, ele observa a presença de outliers nos dados. Nesse sentido, João deverá tratar os dados para garantir que as variáveis tenham uma distribuição normal, isto é, com média igual a zero e desvio padrão igual a um.
Para isso, a técnica de tratamento de dados que João deverá utilizar, levando em c onsideração a presença de outliers, é:

-

discretização (kbins discretization);

-

codificação (one-hot encoding); 

-

normalização (min-max scaling);

-

padronização (standardization Z-Score);

-

transformação logarítmica (log transformation).
pub03

Estratégia Concursos - Estude com quem mais aprova em concursos Públicos!
Assinatura Jurídica Vitalícia: o ÚLTIMO investimento da sua vida!
Depois de 2 longos anos de espera, ela está de volta…
A oportunidade histórica de fazer o ÚLTIMO investimento da sua vida para estudar para concursos jurídicos.

Saiba mais - Clique para informações e valores deste Curso
Ao adquirir o curso por este link você estará ajudando o site VagasApp

Skip to main content