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Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: IDCAP
Orgão: Câm. Santa Leopoldina-ES
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: IDCAP
Orgão: Câm. Santa Leopoldina-ES
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Assinale a alternativa que apresenta corretamente o conceito de processamento de dados?
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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 linguagem de programação Python:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
newarr = arr.reshape(2, 3, 2)
print(newarr)
O resultado da execução do código apresentado é:
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As demandas de dados pelos analistas e cientistas de dados da
CVM estão aumentando a cada dia. Para atendê-las com
agilidade, é necessário obter dados de diversas fontes
heterogêneas no seu formato original para posterior seleção e
processamento sob demanda.
Para armazenar dados estruturados, não estruturados e semiestruturados, deve-se implementar um(a):
Para armazenar dados estruturados, não estruturados e semiestruturados, deve-se implementar um(a):
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O ambiente analítico da CVM armazena dados no formato
multidimensional, implementa um cubo de dados e disponibiliza
uma ferramenta OLAP para apoiar os analistas no desempenho
de suas funções. Diante da grande quantidade de dados
disponíveis, eles precisam reduzir o seu domínio de análise.
Para isso, a operação OLAP, que extrai um subcubo da seleção de duas ou mais dimensões de um cubo de dados, é a:
Para isso, a operação OLAP, que extrai um subcubo da seleção de duas ou mais dimensões de um cubo de dados, é a:
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As transações financeiras da CVM são realizadas sobre ativos
nacionais, utilizando a moeda real (R$), e ativos internacionais,
utilizando a moeda dólar americano (US$).
Para implementar um Data Mart Financeiro da CVM, permitindo análises dos ativos nas duas moedas, deve-se:
Para implementar um Data Mart Financeiro da CVM, permitindo análises dos ativos nas duas moedas, deve-se:
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Para apoiar análises sobre os fundadores de empresas ao longo
do tempo, elaborou-se, inicialmente, o seguinte modelo
multidimensional de dados, no qual a tabela FATO FUNDAÇÃO
EMPRESAS se relaciona com múltiplos valores da tabela
DIMENSÃO FUNDADOR.
No caso apresentado, a implementação de uma dimensão multivalorada deve ser realizada por meio da aplicação da técnica de modelagem multidimensional:
No caso apresentado, a implementação de uma dimensão multivalorada deve ser realizada por meio da aplicação da técnica de modelagem multidimensional:
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O analista Gabriel fez um levantamento das bases de dados
existentes na CVM e percebeu que havia Data Marts distintos,
criados para atender a requisitos analíticos específicos de cada
Superintendência, como: Relações Institucionais, Auditoria e
Registro de Valores Imobiliários. Cada Data Mart foi construído
de forma independente, o que dificultava análises integradas
para relacionar dados das diferentes Superintendências. Gabriel
observou que havia várias dimensões em comum nos Data Marts.
Para permitir análises integradas padronizando e compartilhando
as dimensões em comum dos Data Marts da CVM, Gabriel
implementou um(a):
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Um cientista de dados utiliza a biblioteca scikit-learn para treinar
um estimador clf usando um conjunto de treinamento X1 e seu
respectivo conjunto de atributos-alvo y. Posteriormente, o
cientista estima os atributos-alvo do conjunto X2.
Para realizar o treinamento e a predição, o cientista de dados deve usar, respectivamente, os métodos:
Para realizar o treinamento e a predição, o cientista de dados deve usar, respectivamente, os métodos:
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No método tensorflow.keras.layers.Dense(...), se nenhuma
função de ativação é especificada, é utilizada por padrão a
função:
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Considere o código python a seguir.
import torch
from torch import nn, Tensor
class CVMNet(nn.Module):
def __init__(self,
dim_in: int,
dim_hidden: int,
n_classes: int):
super().__init__()
self.i_layer = nn.Linear(dim_in, dim_hidden)
self.h_layer = nn.Sequential(
nn.Linear(dim_hidden, dim_hidden // 2),
nn.Tanh()
)
self.o_layer = nn.Sequential(
nn.Dropout(0.2),
nn.Linear(dim_hidden // 2, n_classes),
nn.Softmax(dim=-1)
)
def forward(self, x: Tensor):
return self.o_layer(self.h_layer(self.i_layer(x)))
model = CVMNet(400, 100, 3)
pred = model(torch.eye(20).flatten()).detach()
Sobre a variável pred, é correto afirmar que:
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