{"id":1137006,"date":"2023-01-11T11:00:00","date_gmt":"2023-01-11T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/blog\/?p=1137006"},"modified":"2023-06-21T15:29:01","modified_gmt":"2023-06-21T18:29:01","slug":"receita-federal-questoes-fluencia-em-dados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/blog\/receita-federal-questoes-fluencia-em-dados\/","title":{"rendered":"Receita Federal: Bateria de Quest\u00f5es Comentadas de Flu\u00eancia em Dados."},"content":{"rendered":"\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading has-vivid-red-color has-text-color\" id=\"h-introducao\">Introdu\u00e7\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Finalmente foi publicado o t\u00e3o aguardado edital da Receita Federal! Para deixar voc\u00ea bem \u201cafiado\u201d, o Blog do Estrat\u00e9gia Concursos est\u00e1 elaborando uma s\u00e9rie de artigos especiais sobre o concurso, com conte\u00fados gratuitos e dicas exclusivas para elevar o n\u00edvel da sua prepara\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p>Neste artigo, selecionamos 15 quest\u00f5es focadas na disciplina de Flu\u00eancia em Dados da temida banca FGV para exercitarmos juntos, com coment\u00e1rios bem objetivos para o estudo para a Receita Federal ser produtivo. Acreditamos que o estilo da sua prova ser\u00e1 bem semelhante \u00e0s quest\u00f5es selecionadas.<\/p>\n\n\n\n<p>Como o conte\u00fado program\u00e1tico da disciplina Flu\u00eancia em Dados para os cargos de Auditor-Fiscal e Analista-Tribut\u00e1rio da Receita Federal \u00e9 o mesmo, este artigo se aplica a todos os candidatos que far\u00e3o a prova. Veja como os t\u00f3picos ser\u00e3o abordados:<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-vivid-cyan-blue-color has-text-color\" id=\"h-topicos-abordados\">T\u00f3picos Abordados:<\/h3>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Quest\u00f5es de Ci\u00eancia de Dados \/ An\u00e1lise de Dados<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Quest\u00f5es de Aprendizado de M\u00e1quina \/ Intelig\u00eancia Artificial \/ Processamento de Linguagem Natural<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Quest\u00f5es de <em>Big Data<\/em> <\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Quest\u00f5es de Linguagens de Programa\u00e7\u00e3o Python e R <\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Quest\u00f5es de Bancos de Dados N\u00e3o Relacionais <\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Recomendamos que a leitura do artigo seja feita ap\u00f3s estudar o conte\u00fado. Se voc\u00ea n\u00e3o conhece nada da disciplina de Flu\u00eancia em Dados, sugerimos que fa\u00e7a a prepara\u00e7\u00e3o por outros materiais da Receita Federal do Estrat\u00e9gia e que retorne a esse artigo quando estiver preparado.<\/p>\n\n\n\n<p>Alternativamente, voc\u00ea pode tamb\u00e9m optar por realizar a leitura como um nivelamento, a fim de identificar em que ponto voc\u00ea se encontra. &nbsp;Se o objetivo for esse, voc\u00ea deve inverter as posi\u00e7\u00f5es: leia o artigo primeiro, veja as suas for\u00e7as e as suas fraquezas e depois inicie os estudos.<\/p>\n\n\n\n<p>Por fim, caso n\u00e3o tenha tempo dispon\u00edvel para ler o artigo de uma s\u00f3 vez, voc\u00ea poder\u00e1 dividi-lo em 2 ou 3 partes. N\u00e3o h\u00e1 preju\u00edzos em particionar a leitura, haja vista que as quest\u00f5es s\u00e3o independentes umas das outras. Vamos come\u00e7ar?<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:#fcb900\" class=\"has-inline-color\">Tempo de leitura aproximada: 30 a 45 minutos<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading has-vivid-red-color has-text-color\" id=\"h-questoes-de-ciencia-de-dados-analise-de-dados\">Quest\u00f5es de Ci\u00eancia de Dados \/ An\u00e1lise de Dados <\/h2>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-vivid-cyan-blue-color has-text-color\" id=\"h-questao-1-sefaz-am-2022-fluencia-em-dados-para-receita-federal\">Quest\u00e3o 1 (SEFAZ-AM\/2022) &#8211; Flu\u00eancia em Dados para Receita Federal<\/h4>\n\n\n\n<p><strong>Assinale a op\u00e7\u00e3o que apresenta os principais componentes da arquitetura de um sistema de BI:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>A) <em>Data lake<\/em>, <em>big data<\/em> e <em>dashboard<\/em>.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>B) <em>Data mart<\/em>, an\u00e1lise de neg\u00f3cio e <em>dashboard<\/em>.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>C) <em>Data mart<\/em>, extra\u00e7\u00e3o-transforma\u00e7\u00e3o-carga e <em>interfaces<\/em> do usu\u00e1rio.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>D) <em>Data warehouse, <\/em>an\u00e1lise de neg\u00f3cio,<em> business process management <\/em>e <em>interfaces<\/em> do usu\u00e1rio<em>.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>E) <em>Data warehouse, <\/em>extra\u00e7\u00e3o-transforma\u00e7\u00e3o-carga, ci\u00eancia de dados, <em>business process management <\/em>e <em>dashboard<\/em>.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Coment\u00e1rio:<\/strong> Essa foi uma quest\u00e3o retirada diretamente da literatura. Segundo Turban, os componentes da arquitetura de BI s\u00e3o <em>data warehouse<\/em>, an\u00e1lise de neg\u00f3cio, <em>business process management<\/em> e <em>interfaces<\/em> de usu\u00e1rio. Voc\u00ea precisaria conhecer isso para acertar a quest\u00e3o. Vamos ver brevemente cada um deles:<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\">Armaz\u00e9m de Dados <em>(Data Warehouse<\/em> &#8211; DW):<\/span> reposit\u00f3rio de dados hist\u00f3ricos da organiza\u00e7\u00e3o, por meio de onde as informa\u00e7\u00f5es podem ser extra\u00eddas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\">An\u00e1lise de Neg\u00f3cio (<em>Business Analytics<\/em>):<\/span> conjunto de ferramentas e t\u00e9cnicas que ir\u00e3o subsidiar a verifica\u00e7\u00e3o dos dados do DW, auxiliando nas tomadas de decis\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\">Gerenciamento de Processos de Neg\u00f3cio (<em>Business Process Management<\/em>):<\/span> no contexto de BI, pode ser entendido como o conjunto de processos para monitorar o desempenho e a avalia\u00e7\u00e3o dos indicadores de neg\u00f3cio. &nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\">Interfaces do Usu\u00e1rio:<\/span> ponto de contato para o usu\u00e1rio fornecer dados ou receber informa\u00e7\u00f5es provenientes das an\u00e1lises realizadas.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:#fcb900\" class=\"has-inline-color\">Gabarito: Letra D.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-vivid-cyan-blue-color has-text-color\" id=\"h-questao-2-tj-dft-2022-fluencia-em-dados-para-receita-federal\">Quest\u00e3o 2 (TJ-DFT\/2022) &#8211; Flu\u00eancia em Dados para Receita Federal<\/h4>\n\n\n\n<p><strong>Lino precisa preparar um grande volume de dados para minerar realizando opera\u00e7\u00f5es de limpeza, adequa\u00e7\u00e3o de formato, exclus\u00e3o de brancos e inclus\u00e3o de novos atributos derivados.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Para realizar o pr\u00e9-processamento dos dados, Lino deve usar uma ferramenta do tipo:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>A) ETL<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>B) OLAP<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>C) Apriori<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>D) <em>Data Mart<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>E) <em>Data Lake<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Coment\u00e1rio: <\/strong>O ETL \u00e9 a sigla para Extra\u00e7\u00e3o (<em>Extraction<\/em>), Transforma\u00e7\u00e3o (<em>Transformation<\/em>) e Carga (<em>Load<\/em>). De forma direta, consiste em extrair dados de uma base de origem, realizar transforma\u00e7\u00f5es (limpezas, padroniza\u00e7\u00f5es etc.) e posteriormente carregar os dados alterados em uma nova base.<\/p>\n\n\n\n<p>Cada uma das 3 etapas mencionadas (Extra\u00e7\u00e3o, Transforma\u00e7\u00e3o e Carga) pode ser dividida em outras. O pr\u00e9-processamento a que a quest\u00e3o se referia \u00e9 uma das fases iniciais da transforma\u00e7\u00e3o do ETL.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:#fcb900\" class=\"has-inline-color\">Gabarito: Letra A.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-vivid-cyan-blue-color has-text-color\" id=\"h-questao-3-cgu-2022-fluencia-em-dados-para-receita-federal\">Quest\u00e3o 3 (CGU\/2022) &#8211; Flu\u00eancia em Dados para Receita Federal<\/h4>\n\n\n\n<p><strong>Uma organiza\u00e7\u00e3o deseja implementar um pipeline de dados e est\u00e1 avaliando a op\u00e7\u00e3o mais adequada para o seu contexto de opera\u00e7\u00e3o. Em torno de 40% dos dados consumidos pela organiza\u00e7\u00e3o se encontram em planilhas eletr\u00f4nicas que cont\u00eam dados sens\u00edveis, produzidas semanalmente por suas unidades de neg\u00f3cio. Os outros 60% dos dados se encontram em alguns bancos de dados relacionais de sistemas de produ\u00e7\u00e3o da organiza\u00e7\u00e3o. O tamanho da base \u00e9 de moderado a pequeno, mas existe a necessidade de conformidade com normas de privacidade e confidencialidade dos dados. O objetivo do pipeline \u00e9 fornecer insumos para um departamento que realiza an\u00e1lises de dados com m\u00e9todos n\u00e3o supervisionados de aprendizagem de m\u00e1quina para elaborar relat\u00f3rios peri\u00f3dicos mensais. A organiza\u00e7\u00e3o est\u00e1 avaliando a constru\u00e7\u00e3o de um Armaz\u00e9m de Dados (ETL) ou de um Lago de Dados (ELT).<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>A proposta de modelo adequada e corretamente justificada \u00e9:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>A) Armaz\u00e9m de Dados. Ambos os modelos s\u00e3o adequados, mas Lago de Dados tem maior lat\u00eancia at\u00e9 a carga (L) e custo maior.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>B) Armaz\u00e9m de Dados. Esse modelo possui menor lat\u00eancia at\u00e9 a carga (L) e, ao contr\u00e1rio do Lago de Dados, opera de forma eficiente com dados relacionais.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>C) Armaz\u00e9m de Dados. O processo ETL \u00e9 mais adequado para o tratamento dos dados sens\u00edveis e os casos de uso s\u00e3o bem conhecidos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>D) Lago de Dados. Esse modelo possui menor lat\u00eancia at\u00e9 a carga (L) e permite a extra\u00e7\u00e3o de dados semiestruturados e n\u00e3o estruturados.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>E) Lago de Dados. Esse modelo n\u00e3o necessita de <em>hardware<\/em> especializado e, ao contr\u00e1rio do Armaz\u00e9m de Dados, possibilita tarefas de aprendizado de m\u00e1quina.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-comentario\">Coment\u00e1rio: <\/h5>\n\n\n\n<p><strong> <\/strong>Vimos brevemente os conceitos de Armaz\u00e9m de Dados (DW) e ETL na primeira e segunda quest\u00e3o. Os dados s\u00e3o extra\u00eddos de fontes distintas, transformados e posteriormente carregados no DW, para que sejam submetidos a processos de an\u00e1lises.<\/p>\n\n\n\n<p>O problema \u00e9 que a etapa de transforma\u00e7\u00e3o \u00e9 a mais custosa do percurso. Em outras palavras, o usu\u00e1rio somente ter\u00e1 acesso aos dados ap\u00f3s sua transforma\u00e7\u00e3o ter ocorrido.<\/p>\n\n\n\n<p>O Lago de Dados busca otimizar esse processo, invertendo as etapas de Transforma\u00e7\u00e3o e Carga. Em outras palavras, os dados s\u00e3o extra\u00eddos das fontes, carregados na base e posteriormente transformados (veja que a sigla muda para ELT).<\/p>\n\n\n\n<p>A vantagem \u00e9 que o usu\u00e1rio n\u00e3o precisa aguardar a conclus\u00e3o da transforma\u00e7\u00e3o para acessar os dados. O que n\u00e3o precisa ser transformado, estar\u00e1 dispon\u00edvel mais rapidamente.<\/p>\n\n\n\n<p>Quando devemos utilizar o Armaz\u00e9m de Dados ou o Lago de Dados? O Lago de Dados \u00e9 recomendado nos casos em que a quantidade de dados for grande, necessitando de muitas transforma\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n<p>Nesses casos, \u00e9 conveniente carregar primeiro e deixar a transforma\u00e7\u00e3o para depois. Em contrapartida, o Armaz\u00e9m de Dados \u00e9 indicado para quantidades menores de dados (j\u00e1 que a transforma\u00e7\u00e3o \u00e9 realizada primeiro).<\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading has-luminous-vivid-orange-color has-text-color has-medium-font-size\" id=\"h-resolvendo-a-questao\">Resolvendo a Quest\u00e3o<\/h6>\n\n\n\n<p>O enunciado menciona que a quantidade de dados \u00e9 moderada a pequena. Dessa forma, j\u00e1 sabemos que o Armaz\u00e9m de Dados seria mais adequado, eliminando as letras D e E.<\/p>\n\n\n\n<p>As letras A e B falam a respeito de lat\u00eancia at\u00e9 a carga. Quem possui menor lat\u00eancia \u00e9 o ELT, pois realiza a carga primeiro. Consequentemente, o ETL possui uma lat\u00eancia maior. Com isso, eliminamos as letras A e B.<\/p>\n\n\n\n<p>Gostar\u00edamos de fazer uma ressalva a respeito dos dados sens\u00edveis. Para a FGV (e voc\u00ea pode confirmar isso pelo gabarito da quest\u00e3o), o ETL \u00e9 mais adequado para o tratamento de dados sens\u00edveis.<\/p>\n\n\n\n<p>Contudo, caso voc\u00ea pesquise outras fontes, ver\u00e1 que esse entendimento n\u00e3o \u00e9 pacificado, possivelmente por estarmos lidando com temas muito novos. Mas como sempre afirmamos, o que importa \u00e9 o que a banca acha. Por isso, guarde esse entendimento para as pr\u00f3ximas quest\u00f5es. &nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:#fcb900\" class=\"has-inline-color\">Gabarito: Letra C.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading has-vivid-red-color has-text-color\" id=\"h-questoes-de-aprendizado-de-maquina-inteligencia-artificial-processamento-de-linguagem-natural\">Quest\u00f5es de Aprendizado de M\u00e1quina \/ Intelig\u00eancia Artificial \/ Processamento de Linguagem Natural <\/h2>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-vivid-cyan-blue-color has-text-color\" id=\"h-questao-4-tcu-2022-fluencia-em-dados-para-receita-federal\">Quest\u00e3o 4 (TCU\/2022) &#8211; Flu\u00eancia em Dados para Receita Federal<\/h4>\n\n\n\n<p><strong>Um analista do TCU recebe o conjunto de dados com covari\u00e1veis e a classe a que cada amostra pertence na tabela a seguir:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table class=\"has-light-green-cyan-background-color has-background\"><thead><tr><th class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">X<sub>1<\/sub><\/th><th class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">X<sub>2<\/sub><\/th><th class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">Classe<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">0<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">1<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">A<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">0<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">2<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">B<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">1<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">0<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">A<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">1<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">-1<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">B<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">2<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">2<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">B<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">1<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">2<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">A<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">-1<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">1<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">B<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">2<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">3<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">A<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><figcaption class=\"wp-element-caption\">Tabela 1 &#8211; Conjunto de dados da quest\u00e3o 4.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Esse analista gostaria de prever a classe dos pontos (1, 1), (0, 0) e (-1, 2) usando o algoritmo de k-vizinhos mais pr\u00f3ximos com k=3 e usando a dist\u00e2ncia euclidiana usual.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Suas classes previstas s\u00e3o, respectivamente:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>A) A, B, A<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>B) B, A, A<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>C) A, B, B<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>D) A, A, B<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>E) A, A, A<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-comentario-1\">Coment\u00e1rio:<\/h5>\n\n\n\n<p>O algoritmo k-vizinhos mais pr\u00f3ximos (k-<em>nearest neighbors<\/em>) ir\u00e1 classificar um dado de acordo com os dados mais pr\u00f3ximos. Como a quest\u00e3o disse que o nosso k=3, ent\u00e3o iremos considerar os 3 pontos mais pr\u00f3ximos.<\/p>\n\n\n\n<p>Al\u00e9m disso, veja tamb\u00e9m que a quest\u00e3o mencionou a dist\u00e2ncia euclidiana, que \u00e9 basicamente a dist\u00e2ncia entre 2 pontos. Para resolver esse tipo de quest\u00e3o, \u00e9 importante que voc\u00ea tenha uma vis\u00e3o do plano cartesiano, para saber a localiza\u00e7\u00e3o exata dos pontos. <\/p>\n\n\n\n<p>Segue um esbo\u00e7o. Os pontos amarelos s\u00e3o os pertencentes \u00e0 tabela do enunciado, enquanto os pontos em vermelho s\u00e3o os do analista:<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"886\" height=\"526\" src=\"https:\/\/dhg1h5j42swfq.cloudfront.net\/2022\/12\/11121206\/image-104.png\" alt=\"Figura 1 - Plano cartesiano da quest\u00e3o 4 de Flu\u00eancia em Dados.\" class=\"wp-image-1137012\" srcset=\"https:\/\/dhg1h5j42swfq.cloudfront.net\/2022\/12\/11121206\/image-104.png 886w, https:\/\/dhg1h5j42swfq.cloudfront.net\/2022\/12\/11121206\/image-104-300x178.png 300w, https:\/\/dhg1h5j42swfq.cloudfront.net\/2022\/12\/11121206\/image-104-768x456.png 768w, https:\/\/dhg1h5j42swfq.cloudfront.net\/2022\/12\/11121206\/image-104-610x362.png 610w, https:\/\/dhg1h5j42swfq.cloudfront.net\/2022\/12\/11121206\/image-104-150x89.png 150w\" sizes=\"auto, (max-width: 886px) 100vw, 886px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Figura 1 &#8211; Plano cartesiano da quest\u00e3o 4 de Flu\u00eancia em Dados.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Dependendo da quest\u00e3o, voc\u00ea pode identificar os pontos mais pr\u00f3ximos apenas visualmente, o que \u00e9 muito mais r\u00e1pido (ainda mais em uma prova da FGV).<\/p>\n\n\n\n<p>Caso voc\u00ea n\u00e3o consiga fazer o reconhecimento pelo plano cartesiano, a solu\u00e7\u00e3o alternativa \u00e9 calcular a dist\u00e2ncia euclidiana de cada um deles e verificar quais s\u00e3o as menores, para identificar os mais pr\u00f3ximos. Segue a f\u00f3rmula:<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"377\" height=\"136\" src=\"https:\/\/dhg1h5j42swfq.cloudfront.net\/2022\/12\/11121316\/image-105.png\" alt=\"Figura 2 - F\u00f3rmula da dist\u00e2ncia entre dois pontos para quest\u00e3o 4 de Flu\u00eancia em Dados. (Fonte: https:\/\/www.educamaisbrasil.com.br\/enem\/matematica\/distancia-entre-dois-pontos. Acesso em: 06 dez. 2022).\" class=\"wp-image-1137014\" srcset=\"https:\/\/dhg1h5j42swfq.cloudfront.net\/2022\/12\/11121316\/image-105.png 377w, https:\/\/dhg1h5j42swfq.cloudfront.net\/2022\/12\/11121316\/image-105-300x108.png 300w, https:\/\/dhg1h5j42swfq.cloudfront.net\/2022\/12\/11121316\/image-105-150x54.png 150w\" sizes=\"auto, (max-width: 377px) 100vw, 377px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Figura 2 &#8211; F\u00f3rmula da dist\u00e2ncia entre dois pontos para quest\u00e3o 4 de Flu\u00eancia em Dados. (Fonte: https:\/\/www.educamaisbrasil.com.br\/enem\/matematica\/distancia-entre-dois-pontos. Acesso em: 06 dez. 2022).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading has-luminous-vivid-orange-color has-text-color has-medium-font-size\" id=\"h-resolvendo-a-questao-1\">Resolvendo a Quest\u00e3o<\/h6>\n\n\n\n<p>Nesta quest\u00e3o, iremos adotar a estrat\u00e9gia visual. Seguem os pontos mais pr\u00f3ximos:<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>(1, 1) =&gt; Pontos pr\u00f3ximos (1, 2), (1, 0) e (0, 1)<\/p>\n\n\n\n<p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; =&gt; 3 da Classe A<\/p>\n\n\n\n<p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; =&gt; Classe A venceu<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>(0, 0) =&gt; Pontos pr\u00f3ximos (0, 1), (1, 0) e (-1, 1) ou (1, -1)<\/p>\n\n\n\n<p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; =&gt; 2 da Classe A e 1 da Classe B<\/p>\n\n\n\n<p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; =&gt; Classe A venceu<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>(-1, 2) =&gt; Pontos pr\u00f3ximos (-1, 1), (0, 2) e (0, 1)<\/p>\n\n\n\n<p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; =&gt; 2 da Classe B e 1 da Classe A<\/p>\n\n\n\n<p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; =&gt; Classe B venceu<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Sendo assim, seguindo a ordem solicitada, os pontos mais pr\u00f3ximos de (1,1), (0,0) e (-1,2) pertencem \u00e0s classes A, A e B, respectivamente.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:#fcb900\" class=\"has-inline-color\">Gabarito: Letra D.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-vivid-cyan-blue-color has-text-color\" id=\"h-questao-5-sefaz-am-2022-fluencia-em-dados-para-receita-federal\">Quest\u00e3o 5 (SEFAZ-AM\/2022) &#8211; Flu\u00eancia em Dados para Receita Federal<\/h4>\n\n\n\n<p><strong>CRISP-DM \u00e9 um modelo de refer\u00eancia n\u00e3o propriet\u00e1rio e tecnologicamente neutro que pode ser usado por iniciantes ou especialistas para descrever o ciclo de vida de projetos de Minera\u00e7\u00e3o de Dados em seis fases distintas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>A terceira fase do modelo corresponde:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>A) \u00e0 modelagem de fluxos de dados.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>B) ao entendimento do neg\u00f3cio.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>C) ao entendimento de dados.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>D) \u00e0 elicita\u00e7\u00e3o de requisitos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>E) \u00e0 prepara\u00e7\u00e3o de dados.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Coment\u00e1rio: <\/strong>As 6 fases do CRISP-DM s\u00e3o: entendimento do neg\u00f3cio, entendimento de dados, prepara\u00e7\u00e3o de dados, modelagem, avalia\u00e7\u00e3o e entrega\/implanta\u00e7\u00e3o (nesta ordem).<\/p>\n\n\n\n<p>A terceira fase \u00e9 a prepara\u00e7\u00e3o de dados, respons\u00e1vel por efetuar as transforma\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias nos dados antes da execu\u00e7\u00e3o do modelo propriamente dito.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:#fcb900\" class=\"has-inline-color\">Gabarito: Letra E.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-vivid-cyan-blue-color has-text-color\" id=\"h-questao-6-sefaz-am-2022-fluencia-em-dados-para-receita-federal\">Quest\u00e3o 6 (SEFAZ-AM\/2022) &#8211; Flu\u00eancia em Dados para Receita Federal<\/h4>\n\n\n\n<p><strong>Uma regra de associa\u00e7\u00e3o utilizada em minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 uma express\u00e3o de implica\u00e7\u00e3o no formato X =&gt; Y, onde X e Y s\u00e3o conjuntos disjuntos de itens, onde X \u2229 Y = \u00d8. A for\u00e7a de uma regra de associa\u00e7\u00e3o pode ser medida em termos do seu suporte (sup) e confian\u00e7a (conf).<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Assinale a op\u00e7\u00e3o que apresenta a defini\u00e7\u00e3o formal da m\u00e9trica confian\u00e7a:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>A) conf(X =&gt; Y) = sup(X U Y)\/N<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>B) conf(X =&gt; Y) = sup(X \u2229 Y)\/N^2<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>C) conf(X =&gt; Y) = sup(X \u2229 Y)\/sup(Y)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>D) conf(X =&gt; Y) = sup(X U Y)\/sup(X)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>E) conf(X =&gt; Y) = sup(X U Y)\/sup(X * Y)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Coment\u00e1rio: <\/strong>A associa\u00e7\u00e3o trabalha com as regras de suporte e de confian\u00e7a. A regra de suporte pode ser definida como a propor\u00e7\u00e3o de ocorr\u00eancias que cont\u00e9m X e Y, dividido pelo n\u00famero de ocorr\u00eancias total.<\/p>\n\n\n\n<p>Por outro lado, a regra de confian\u00e7a pode ser definida como a propor\u00e7\u00e3o de ocorr\u00eancias que cont\u00e9m X e Y, dividido pelo n\u00famero de ocorr\u00eancias de X. A quest\u00e3o deseja saber a f\u00f3rmula dessa regra.<\/p>\n\n\n\n<p>Conhecendo esses conceitos, j\u00e1 seria poss\u00edvel identificar de imediato a resposta, apenas observando o denominador. Veja que apenas uma alternativa apresenta o n\u00famero de ocorr\u00eancias de X nessa posi\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p>Quest\u00e3o extremamente conceitual e direta, que privilegia quem estudou o t\u00f3pico ou conhece o conte\u00fado por motivos variados.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:#fcb900\" class=\"has-inline-color\">Gabarito: Letra D.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-vivid-cyan-blue-color has-text-color\" id=\"h-questao-7-tj-dft-2022-fluencia-em-dados-para-receita-federal\">Quest\u00e3o 7 (TJ-DFT\/2022) &#8211; Flu\u00eancia em Dados para Receita Federal<\/h4>\n\n\n\n<p><strong>Um analista precisa construir um modelo de t\u00f3picos para uma grande base de documentos legais, mas h\u00e1 uma preocupa\u00e7\u00e3o quanto \u00e0 interpretabilidade do modelo e \u00e0 capacidade de inspecionar os resultados.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Considerando essa preocupa\u00e7\u00e3o, a t\u00e9cnica mais apropriada para a constru\u00e7\u00e3o do modelo e a raz\u00e3o da escolha s\u00e3o, respectivamente:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>A) <em>Latent Semantic Analytics<\/em>, devido \u00e0 dist\u00e2ncia m\u00e9dia dos t\u00f3picos gerados.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>B) <em>Latent Dirichlet Allocation<\/em>, devido \u00e0 capacidade de capturar informa\u00e7\u00e3o sint\u00e1tica em sua representa\u00e7\u00e3o.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>C) <em>Non-Negative Matrix Factorization<\/em>, devido \u00e0 representa\u00e7\u00e3o esparsa e estritamente n\u00e3o negativa.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>D) <em>Explicit Semantic Analysis<\/em>, devido \u00e0 possibilidade de definir explicitamente t\u00f3picos a priori.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>E) <em>Parallel Latent Dirichlet Allocation<\/em>, devido \u00e0 dist\u00e2ncia m\u00ednima dos t\u00f3picos gerados.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-comentario-2\">Coment\u00e1rio:<\/h5>\n\n\n\n<p>Quest\u00e3o complicada de processamento de linguagem natural (PLN), cuja cobran\u00e7a \u00e9 bem rara nas provas. Optamos por mant\u00ea-la no artigo para voc\u00ea perceber claramente que h\u00e1 quest\u00f5es f\u00e1ceis e dif\u00edceis.<\/p>\n\n\n\n<p>Na hora da prova, se encontrar uma quest\u00e3o como essa (que eventualmente n\u00e3o saiba nem como come\u00e7ar), n\u00e3o desanime e tente fazer por elimina\u00e7\u00e3o. Essa \u00e9 a estrat\u00e9gia que vamos utilizar para resolver a quest\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p>Observe que as alternativas apresentam os nomes das t\u00e9cnicas e as raz\u00f5es. No entanto, as raz\u00f5es apresentadas n\u00e3o batem com as t\u00e9cnicas. A \u00fanica que bate \u00e9 justamente a do gabarito. Vamos falar brevemente sobre cada uma delas:<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\"><em>Latent Semantic Analytics<\/em> (LSA):<\/span> relaciona ocorr\u00eancias entre termos e documentos, de forma estat\u00edstica.<\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\"><em>Latent Dirichlet Allocation<\/em> (LDA):<\/span> faz o mesmo relacionamento do LSA, mas trabalhando com pondera\u00e7\u00f5es nos termos.<\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\"><em>Non-Negative Matrix Factorization<\/em> (NMF):<\/span> relaciona ocorr\u00eancias entre termos e documentos por matrizes. Cada relacionamento \u00e9 representado por um elemento da matriz. Os valores dos elementos n\u00e3o podem ser negativos: apenas zero (n\u00e3o encontrados) ou positivos (encontrados X vezes).<\/p>\n\n\n\n<p>Eventualmente, a matriz pode conter uma grande quantidade de zeros, caso os termos n\u00e3o tenham sido encontrados. Nessa situa\u00e7\u00e3o, a matriz \u00e9 denominada esparsa.<\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\"><em>Explicit Semantic Analysis<\/em> (ESA):<\/span> variante do LSA, em que os termos e documentos s\u00e3o representados de maneira vetorial.<\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\"><em>Parallel Latent Dirichlet Allocation<\/em>:<\/span> variante do LDA, aplicando conceitos de paralelismo \u00e0 t\u00e9cnica empregada.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:#fcb900\" class=\"has-inline-color\">Gabarito: Letra C.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading has-vivid-red-color has-text-color\" id=\"h-questoes-de-big-data\">Quest\u00f5es de <em>Big Data<\/em> <\/h2>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-vivid-cyan-blue-color has-text-color\" id=\"h-questao-8-sefaz-am-2022-fluencia-em-dados-para-receita-federal\">Quest\u00e3o 8 (SEFAZ-AM\/2022) &#8211; Flu\u00eancia em Dados para Receita Federal<\/h4>\n\n\n\n<p><strong>Leia o fragmento a seguir:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>\u201cAtualmente, no contexto de <em>Big Data<\/em> e <em>Data Analytics<\/em>, faz-se refer\u00eancia \u00e0s caracter\u00edsticas enunciadas por pesquisadores e produtores de solu\u00e7\u00f5es como sendo um conjunto de cinco Vs. Originalmente, a defini\u00e7\u00e3o cl\u00e1ssica de <em>Big Data<\/em> faz refer\u00eancia a tr\u00eas Vs fundamentais: ________, ________ e ________ de dados que demandam formas inovadoras e rent\u00e1veis de processamento da informa\u00e7\u00e3o, para melhor percep\u00e7\u00e3o e tomada de decis\u00e3o.\u201d<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Assinale a op\u00e7\u00e3o cujos itens completam corretamente as lacunas do fragmento acima, na ordem apresentada.&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>A) valor &#8211; varian\u00e7a &#8211; veracidade<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>B) validade &#8211; velocidade &#8211; vocabul\u00e1rio<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>C) valor &#8211; variabilidade &#8211; viscosidade<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>D) variedade &#8211; velocidade &#8211; volume<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>E) valor &#8211; volatilidade &#8211; volume<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Coment\u00e1rio: <\/strong>Seguem os 5 Vs de <em>Big Data<\/em>, juntamente com seus conceitos:<\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\">Volume:<\/span> representa a grande quantidade de dados que as aplica\u00e7\u00f5es tratam.<\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\">Velocidade:<\/span> representa a rapidez no processamento que as aplica\u00e7\u00f5es exigem.<\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\">Variedade:<\/span> representa a diversidade dos dados tratados pelas aplica\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\">Valor:<\/span> representa a import\u00e2ncia que os dados agregam \u00e0 institui\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\">Veracidade:<\/span> representa que os dados tratados s\u00e3o aut\u00eanticos, verdadeiros.<\/p>\n\n\n\n<p>A FGV \u201cpegou leve\u201d nessa quest\u00e3o e colocou outros termos iniciados por V nas alternativas, que n\u00e3o possuem rela\u00e7\u00e3o com o contexto. Ou seja, seria poss\u00edvel acertar essa quest\u00e3o apenas conhecendo os 5Vs, por elimina\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p>Contudo, \u00e9 importante que voc\u00ea saiba tamb\u00e9m que os 3Vs s\u00e3o variedade, velocidade e volume. Na verdade, os 3Vs surgiram primeiro do que os 5Vs: inicialmente, aqueles foram definidos e, posteriormente, acrescentaram mais 2 caracter\u00edsticas.<\/p>\n\n\n\n<p>A quantidade de Vs no <em>Big Data<\/em> vem aumentando com o passar do tempo (7 Vs, por exemplo), mas os 3Vs e 5Vs ainda s\u00e3o os mais cobrados pelas bancas.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:#fcb900\" class=\"has-inline-color\">Gabarito: Letra D.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-vivid-cyan-blue-color has-text-color\" id=\"h-questao-9-sefaz-am-2022-fluencia-em-dados-para-receita-federal\">Quest\u00e3o 9 (SEFAZ-AM\/2022) &#8211; Flu\u00eancia em Dados para Receita Federal<\/h4>\n\n\n\n<p><strong>Com rela\u00e7\u00e3o \u00e0s arquiteturas de <em>big data<\/em>, analise as afirmativas a seguir:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>I. As arquiteturas de <em>big data<\/em> suportam um ou mais tipos de carga de trabalho, por exemplo, processamento em lote de fontes de <em>big data<\/em> em repouso; processamento em tempo real de <em>big data<\/em> em movimento; explora\u00e7\u00e3o interativa de <em>big data<\/em> e an\u00e1lise preditiva e aprendizado de m\u00e1quina.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>II. A arquitetura kappa aborda o problema de baixa lat\u00eancia criando dois caminhos para o fluxo de dados. Todos os dados que entram no sistema passam por dois caminhos: a camada de lote (caminho frio) que armazena os dados de entrada em sua forma bruta e executa o processamento dos dados em lote, e a camada de velocidade (<em>hot path<\/em>) que analisa os dados em tempo real. Essa camada \u00e9 projetada para ter baixa lat\u00eancia, em detrimento da precis\u00e3o.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>III. A arquitetura lambda, posterior \u00e0 kappa, foi proposta para ser uma alternativa para mitigar os problemas da baixa lat\u00eancia. Lambda tem os mesmos objetivos da kappa, mas com uma distin\u00e7\u00e3o importante: todos os dados fluem por um \u00fanico caminho, usando um sistema de processamento de fluxo de dados. Semelhante \u00e0 camada de velocidade da arquitetura lambda, todo o processamento de eventos \u00e9 realizado atrav\u00e9s de um fluxo \u00fanico de entrada.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Est\u00e1 correto o que se afirma em:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>A) I, apenas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>B) II, apenas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>C) III, apenas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>D) I e II, apenas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>E) II e III, apenas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-comentario-3\">Coment\u00e1rio:<\/h5>\n\n\n\n<p>Vamos analisar as afirmativas individualmente:<\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\">I.<\/span> Afirmativa correta. De fato, as arquiteturas de <em>Big Data<\/em> foram projetadas para lidar com grande quantidade de dados sendo processados, de forma r\u00e1pida. Baseado nisso, \u00e9 esperado que a arquitetura seja capaz de lidar com cargas de trabalho variadas. <\/p>\n\n\n\n<p>Al\u00e9m disso, a arquitetura tamb\u00e9m deve proporcionar a an\u00e1lise de diferentes perspectivas de dados e previs\u00e3o de eventos. &nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\">II.<\/span> Afirmativa errada. A assertiva considerou caracter\u00edsticas da arquitetura lambda, tais como camada de lote, camada de velocidade etc. Ademais, a arquitetura kappa n\u00e3o oferece divis\u00e3o por caminhos.<\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\">III.<\/span> Afirmativa errada. A fluidez dos dados por um \u00fanico caminho \u00e9 t\u00edpica da arquitetura kappa. Aparentemente, a inten\u00e7\u00e3o da banca foi inverter os conceitos das arquiteturas lambda e kappa nas assertivas II e III desta quest\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:#fcb900\" class=\"has-inline-color\">Gabarito: Letra A.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading has-vivid-red-color has-text-color\" id=\"h-questoes-de-linguagens-de-programacao-python-e-r\">Quest\u00f5es de Linguagens de Programa\u00e7\u00e3o Python e R<\/h2>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-vivid-cyan-blue-color has-text-color\" id=\"h-questao-10-tcu-2022-fluencia-em-dados-para-receita-federal\">Quest\u00e3o 10 (TCU\/2022) &#8211; Flu\u00eancia em Dados para Receita Federal<\/h4>\n\n\n\n<p><strong>Considere o c\u00f3digo Python a seguir.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>def xpto(S):<br \/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; for k in range(0,len(S)):<br \/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; if k%2 == 0:<br \/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; yield(S[k]);<br \/>S=[1,2,3,4,5,6]<br \/>for x in xpto(S[::-1]):<br \/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; print (x)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>A execu\u00e7\u00e3o desse c\u00f3digo na IDLE Shell produz, na ordem e exclusivamente, os n\u00fameros:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>A) 6, 1<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>B) 5, 3, 1<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>C) 6, 4, 2<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>D) 1, 3, 5<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>E) 2, 4, 6<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Coment\u00e1rio: <\/strong>O c\u00f3digo ir\u00e1 exibir apenas os n\u00fameros da lista que possuem resto 0 na divis\u00e3o por 2, ou seja, os n\u00fameros pares. No entanto, ele exibe a ordem original de forma invertida. Vamos ver o que cada linha do c\u00f3digo faz:<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>def xpto(S):&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;#define a fun\u00e7\u00e3o xpto (par\u00e2metro ser\u00e1 a lista)<br \/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; for k in range(0,len(S)):  #percorre cada elemento da lista<br \/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; if k%2 == 0:&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; #se o resto da divis\u00e3o do elemento por 2 for 0<br \/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; yield(S[k]);&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;  #considero este elemento na lista de retorno<br \/><br \/><\/p>\n\n\n\n<p>S=[1,2,3,4,5,6]&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; #lista de elementos a serem analisados<br \/>for x in xpto(S[::-1]):&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; #chamada da fun\u00e7\u00e3o xpto, com lista invertida<br \/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; print (x)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;#imprimo elemento retornado da fun\u00e7\u00e3o xpto<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Antes de mais nada, os coment\u00e1rios em python de uma linha s\u00e3o representados por # na frente do texto. Utilizamos este artif\u00edcio para facilitar a explica\u00e7\u00e3o do c\u00f3digo a voc\u00ea.<\/p>\n\n\n\n<p>Veja que a invers\u00e3o da lista \u00e9 dada por S[::-1]. Fiquem atentos, pois nem todas as linguagens de programa\u00e7\u00e3o trabalham dessa forma. Al\u00e9m disso, ressaltamos tamb\u00e9m o uso do yield. <\/p>\n\n\n\n<p>Ele \u00e9 uma esp\u00e9cie de retorno, gerando uma outra lista paralela com os elementos que voc\u00ea deseja. &nbsp; Da lista [1, 2, 3, 4, 5, 6], os n\u00fameros pares s\u00e3o 2, 4 e 6. Como vamos apresentar os valores invertidos, ent\u00e3o o programa ir\u00e1 imprimir 6, 4 e 2.&nbsp; &nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:#fcb900\" class=\"has-inline-color\">Gabarito: Letra C.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-vivid-cyan-blue-color has-text-color\" id=\"h-questao-11-cgu-2022-fluencia-em-dados-para-receita-federal\">Quest\u00e3o 11 (CGU\/2022) &#8211; Flu\u00eancia em Dados para Receita Federal<\/h4>\n\n\n\n<p><strong>Analise o c\u00f3digo Python a seguir.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>x = lambda a, b: a + [a[-1] + a[-2] + b]<br \/>y=[-1,0]<br \/>for i in range(7):<br \/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; y = x(y, i)<br \/>print (y)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>O resultado produzido pela execu\u00e7\u00e3o desse c\u00f3digo na IDLE Shell 3.9.9 \u00e9:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>A) [-1, 0, -1, -1, -2, -3, -5, -8, -13]<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>B) [0, -1, 4, 9, 18, 33, 51, 84]<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>C) [-1, 0, -1, -2, -3, -5, -8, -13, -21]<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>D) [-1, 0, -1, 0, 1, 4, 9, 18, 33]<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>E) [-1, 0, -1, 4, 9, 18, 33, 51]<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-comentario-4\">Coment\u00e1rio:<\/h5>\n\n\n\n<p>O c\u00f3digo ir\u00e1 acrescentar um novo elemento na lista a cada itera\u00e7\u00e3o. Esse novo elemento ser\u00e1 dado pela soma de 3 valores: \u00faltimo e pen\u00faltimo elementos da lista atual, al\u00e9m do \u00edndice correspondente a cada itera\u00e7\u00e3o. Vamos ver o que cada linha do c\u00f3digo faz:<\/p>\n\n\n\n<p>\u2018\u2019\u2019<\/p>\n\n\n\n<p>Acrescenta na lista atual (a) o valor do \u00faltimo elemento (a[-1]), o valor do pen\u00faltimo elemento (a[-2]) e o \u00edndice correspondente a cada itera\u00e7\u00e3o (b)<\/p>\n\n\n\n<p>\u2018\u2019\u2019<\/p>\n\n\n\n<p>x = lambda a, b: a + [a[-1] + a[-2] + b]&nbsp; &nbsp;<br \/><\/p>\n\n\n\n<p>y=[-1,0]&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; #lista de elementos a serem analisados<br \/>for i in range(7):&nbsp;&nbsp;&nbsp; #itera\u00e7\u00e3o com i variando de 0 a 6<br \/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; y = x(y, i)&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;#chama a fun\u00e7\u00e3o, com lista e itera\u00e7\u00e3o como par\u00e2metros<br \/>print (y)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; #imprime a lista final&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<br \/><br \/>Antes de mais nada, os coment\u00e1rios em Python de uma linha s\u00e3o representados por # na frente do texto. Por outro lado, os coment\u00e1rios multilinha s\u00e3o representados por \u2018\u2018\u2018 na frente do texto (3 aspas simples). Utilizamos este artif\u00edcio para facilitar a explica\u00e7\u00e3o do c\u00f3digo a voc\u00ea.<\/p>\n\n\n\n<p>Podemos destacar nessa quest\u00e3o o uso do lambda. Chamada de fun\u00e7\u00e3o an\u00f4nima, ela caracteriza-se por receber v\u00e1rios par\u00e2metros, mas conter apenas uma express\u00e3o. Na quest\u00e3o, veja que os par\u00e2metros s\u00e3o a e b, enquanto a express\u00e3o \u00e9 &nbsp;a + [a[-1] + a[-2] + b]. Assim:<\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\">Quando i = 0:<\/span><\/p>\n\n\n\n<p>y = [-1, 0] + [0 \u2013 1 + 0] = [-1, 0, -1]<\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\">Quando i = 1:<\/span><\/p>\n\n\n\n<p>y = [-1, 0, -1] + [-1 + 0 + 1] = [-1, 0, -1, 0]<\/p>\n\n\n\n<p>N\u00e3o precisamos fazer as demais itera\u00e7\u00f5es, pois j\u00e1 conseguimos encontrar o gabarito. Veja que apenas uma alternativa apresenta a lista iniciando por [-1, 0, -1, 0].<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:#fcb900\" class=\"has-inline-color\">Gabarito: Letra D.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-vivid-cyan-blue-color has-text-color\" id=\"h-questao-12-tcu-2022-fluencia-em-dados-para-receita-federal\">Quest\u00e3o 12 (TCU\/2022) &#8211; Flu\u00eancia em Dados para Receita Federal<\/h4>\n\n\n\n<p><strong>A tabela presente no c\u00f3digo em R abaixo apresenta a quantidade de processos analisados por tr\u00eas analistas (denotados por A1, A2 e A3) em diferentes anos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>dados = tibble::tibble(Analista=c(\u201cA1\u201d, \u201cA1\u201d, \u201cA1\u201d, \u201cA2\u201d,\u201cA2\u201d, \u201cA3\u201d, \u201cA3\u201d, \u201cA3\u201d),<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>                                 <strong>   Ano=c(2018,2019,2020,2019,2020,2018,2019,2020),<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>                                    <strong>Processos=c(10,15,20,25,20,8,7,12))<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Um programador roda o c\u00f3digo abaixo em R.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>tidyr::pivot_wider(data=dados, names_from=\u201dAnalista\u201d, values_from=\u201dProcessos\u201d)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Os valores esperados na primeira linha do objeto resultante do comando acima s\u00e3o:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>A) 2018, 10, NA, 8<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>B) A1, 10, 15, 20<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>C) A1, 2018, 10<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>D) 2018, 18<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>E) A2, 2019, 25<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-comentario-5\">Coment\u00e1rio:<\/h5>\n\n\n\n<p>O c\u00f3digo ir\u00e1 montar um <em>data frame<\/em> (pense em uma tabela com dados, pois ficar\u00e1 mais f\u00e1cil), pivotar esse <em>data frame<\/em> (agora pense em invers\u00f5es, trocas de posi\u00e7\u00f5es dos elementos) e, finalmente, selecionar a primeira linha desse <em>data frame<\/em> ap\u00f3s pivotar. Vamos ver o que cada linha do c\u00f3digo faz:<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>#defini\u00e7\u00e3o do <em>data frame<\/em> dados, com as colunas Analista, Ano e Processos<\/p>\n\n\n\n<p>#os valores das colunas est\u00e3o representados dentro de c<\/p>\n\n\n\n<p>dados = tibble::tibble(Analista=c(\u201cA1\u201d, \u201cA1\u201d, \u201cA1\u201d, \u201cA2\u201d,\u201cA2\u201d, \u201cA3\u201d, \u201cA3\u201d, \u201cA3\u201d),<\/p>\n\n\n\n<p>                                   Ano=c(2018,2019,2020,2019,2020,2018,2019,2020),<\/p>\n\n\n\n<p>                                   Processos=c(10,15,20,25,20,8,7,12))<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>#pivota o <em>data frame<\/em> dados<\/p>\n\n\n\n<p>#os nomes das colunas vir\u00e3o de Analista (A1, A2 e A3)<\/p>\n\n\n\n<p>#os valores para preencher as linhas vir\u00e3o de Processos (10, 15 etc.)<\/p>\n\n\n\n<p>tidyr::pivot_wider(data=dados, names_from=\u201dAnalista\u201d, values_from=\u201dProcessos\u201d)<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Antes de mais nada, os coment\u00e1rios em R s\u00e3o representados por # na frente do texto. Destacamos que a linguagem n\u00e3o suporta coment\u00e1rios em v\u00e1rias linhas. Utilizamos este artif\u00edcio para facilitar a explica\u00e7\u00e3o do c\u00f3digo a voc\u00ea.<\/p>\n\n\n\n<p>Al\u00e9m disso, ressaltamos que o R trabalha com pacotes. O tibble \u00e9 o pacote para definir os <em>data frames<\/em>, enquanto o tidyr \u00e9 o pacote para realizar o pivoteamento a que nos referimos.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading has-luminous-vivid-orange-color has-text-color has-medium-font-size\" id=\"h-resolvendo-a-questao-2\">Resolvendo a Quest\u00e3o<\/h6>\n\n\n\n<p>Ap\u00f3s a defini\u00e7\u00e3o do <em>data frame<\/em>, teremos a seguinte tabela. Veja que os valores das colunas aparecem na mesma ordem em que foram definidos no programa, sem nenhuma altera\u00e7\u00e3o (por enquanto):<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table class=\"has-light-green-cyan-background-color has-background\"><thead><tr><th class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">Analista<\/th><th class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">Ano<\/th><th class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">Processos<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">A1<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">2018<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">10<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">A1<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">2019<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">15<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">A1<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">2020<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">20<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">A2<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">2019<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">25<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">A2<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">2020<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">20<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">A3<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">2018<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">8<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">A3<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">2019<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">7<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">A3<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">2020<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">12<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><figcaption class=\"wp-element-caption\">Tabela 2 &#8211; <em>Data frame<\/em> original da quest\u00e3o 12.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>A a\u00e7\u00e3o de pivotar mant\u00e9m a coluna Ano intacta. No entanto, ele transforma os valores de Analista em colunas tamb\u00e9m (names_from=\u201dAnalista\u201d). Sendo assim, ficaremos com as colunas Ano, A1, A2 e A3. E os valores das c\u00e9lulas? Eles vir\u00e3o da coluna Processos (values_from=\u201dProcessos\u201d). Assim:<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table class=\"has-light-green-cyan-background-color has-background\"><thead><tr><th class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">Ano<\/th><th class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">A1<\/th><th class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">A2<\/th><th class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">A3<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">2018<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">10<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">NA<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">8<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">2019<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">15<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">25<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">7<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">2020<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">20<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">20<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">12<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><figcaption class=\"wp-element-caption\">Tabela 3 &#8211; <em>Data frame<\/em> ap\u00f3s a\u00e7\u00e3o de pivotar na quest\u00e3o 12.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Reparou que no <em>data frame <\/em>original n\u00e3o havia sido definido o ano de 2018 para o analista A2? \u00c9 como se n\u00e3o houvesse dados para isso. Sendo assim, a c\u00e9lula ficar\u00e1 com o valor NA ap\u00f3s o pivoteamento, que significa n\u00e3o dispon\u00edvel (<em>not available<\/em> em ingl\u00eas).<\/p>\n\n\n\n<p>Por fim, como a quest\u00e3o solicitou a primeira linha, a resposta ser\u00e1 a seguinte:<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table class=\"has-light-green-cyan-background-color has-background\"><thead><tr><th class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">Ano<\/th><th class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">A1<\/th><th class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">A2<\/th><th class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">A3<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">2018<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">10<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">NA<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">8<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><figcaption class=\"wp-element-caption\">Tabela 4 &#8211; <em>Data frame <\/em>ap\u00f3s a\u00e7\u00e3o de pivotar e sele\u00e7\u00e3o da primeira linha na quest\u00e3o 12.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:#fcb900\" class=\"has-inline-color\">Gabarito: Letra A.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-vivid-cyan-blue-color has-text-color\" id=\"h-questao-13-tj-dft-2022-fluencia-em-dados-para-receita-federal\">Quest\u00e3o 13 (TJ-DFT\/2022) &#8211; Flu\u00eancia em Dados para Receita Federal<\/h4>\n\n\n\n<p><strong>Utilizando a Linguagem R tem-se um objeto x como consta a seguir:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>x<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>## [1] 1 3 4 3 4 &lt;NA&gt;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>## <em>Levels<\/em>: 1 3 4<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>is.factor(x)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>## [1] TRUE<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>O comando que resulta na soma dos elementos num\u00e9ricos de x \u00e9:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>A) sum(as.numeric(as.character(x)), na.rm = TRUE)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>B) sum(x)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>C) sum(as.numeric(x)), na.rm = TRUE)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>D) sum(as.numeric(x)), na.rm = FALSE)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>E) sum(x[-5])<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Coment\u00e1rio: <\/strong>O c\u00f3digo apresentou um objeto x, na forma de um vetor, e pediu a soma dos elementos num\u00e9ricos. Sendo assim, vamos ter que desconsiderar os valores n\u00e3o dispon\u00edveis tamb\u00e9m.<\/p>\n\n\n\n<p>Para somar os valores num\u00e9ricos, utilizamos sum(as.numeric(x)). O intuito de utilizar as.numeric \u00e9 fazer a convers\u00e3o que precisamos de texto para n\u00fameros. Al\u00e9m disso, vamos precisar desconsiderar os valores n\u00e3o dispon\u00edveis (veja que temos um &lt;NA&gt;). Para isso, vamos utilizar o par\u00e2metro na.rm = TRUE.<\/p>\n\n\n\n<p>Ele indica que vamos remover (para quem conhece Linux, fa\u00e7a uma analogia com o comando rm de l\u00e1) os valores n\u00e3o dispon\u00edveis (na). Assim, teremos o seguinte comando:<\/p>\n\n\n\n<p>sum(as.numeric(x), na.rm = TRUE)<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:#fcb900\" class=\"has-inline-color\">Gabarito: Letra A.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading has-vivid-red-color has-text-color\" id=\"h-questoes-de-bancos-de-dados-nao-relacionais\">Quest\u00f5es de Bancos de Dados N\u00e3o Relacionais<\/h2>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-vivid-cyan-blue-color has-text-color\" id=\"h-questao-14-sefaz-am-2022-fluencia-em-dados-para-receita-federal\">Quest\u00e3o 14 (SEFAZ-AM\/2022) &#8211; Flu\u00eancia em Dados para Receita Federal<\/h4>\n\n\n\n<p><strong>Com rela\u00e7\u00e3o ao teorema CAP e suas propriedades aplicadas ao contexto de bancos de dados NoSQL na Web, analise as afirmativas a seguir:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>I. Consist\u00eancia \u00e9 a garantia de que o sistema devolver\u00e1 a resposta correta a cada requisi\u00e7\u00e3o de dados que atender, ou seja, os dados devolvidos ser\u00e3o os mais atualizados que estejam dispon\u00edveis.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>II. Atomicidade \u00e9 a garantia de que toda requisi\u00e7\u00e3o recebida pelo sistema em um n\u00f3 n\u00e3o falho, ser\u00e1 respondida o mais isoladamente poss\u00edvel.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>III. Performance \u00e9 a garantia de que o sistema continue operante mesmo no caso de ocorr\u00eancia de uma falha que isole os n\u00f3s em grupos, e que os n\u00f3s n\u00e3o consigam se comunicar com os demais do grupo.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Est\u00e1 correto o que se afirma em:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>A) I, apenas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>B) II, apenas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>C) III, apenas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>D) I e II, apenas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>E) II e III, apenas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Coment\u00e1rio: <\/strong>Vamos analisar as afirmativas individualmente:<\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\">I.<\/span> Afirmativa correta. Consist\u00eancia \u00e9 uma das propriedades do Teorema CAP, representada pela letra C. Ela indica que os todos os usu\u00e1rios est\u00e3o visualizando os mesmos dados fornecidos, ou seja, eles estar\u00e3o atualizados frente a poss\u00edveis modifica\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\">II.<\/span> Afirmativa errada. N\u00e3o h\u00e1 o conceito de atomicidade no Teorema CAP. A letra A, proveniente da vers\u00e3o original em ingl\u00eas (<em>availability<\/em>), representa a disponibilidade. Em outras palavras, os dados devem estar dispon\u00edveis para atendimento das solicita\u00e7\u00f5es dos usu\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"text-decoration: underline;\">III.<\/span> Afirmativa errada. Da mesma a assertiva II, n\u00e3o h\u00e1 o conceito de performance no Teorema CAP. A letra P, proveniente da vers\u00e3o original em ingl\u00eas (<em>partition tolerance<\/em>), representa toler\u00e2ncia a parti\u00e7\u00f5es. &nbsp;Ou seja, a solu\u00e7\u00e3o deve continuar operando mesmo em caso de problemas com um dos n\u00f3s que a comp\u00f5em.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:#fcb900\" class=\"has-inline-color\">Gabarito: Letra A.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-vivid-cyan-blue-color has-text-color\" id=\"h-questao-15-tj-ro-2021-fluencia-em-dados-para-receita-federal\">Quest\u00e3o 15 (TJ-RO\/2021) &#8211; Flu\u00eancia em Dados para Receita Federal<\/h4>\n\n\n\n<p><strong>Com refer\u00eancia ao MongoDB, nas consultas usando o m\u00e9todo find \u00e9 poss\u00edvel exibir o resultado formatado por meio do m\u00e9todo:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>A) format<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>B) organize<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>C) pretty<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>D) structure<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>E) tidy<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Coment\u00e1rio: <\/strong>Quest\u00e3o bem espec\u00edfica de MongoDB, que \u00e9 um banco de dados NoSQL orientado a documentos. Para acert\u00e1-la, voc\u00ea teria que saber a cole\u00e7\u00e3o de m\u00e9todos da ferramenta e o que eles fazem.<\/p>\n\n\n\n<p>No nosso contexto, o m\u00e9todo respons\u00e1vel por exibir os dados em formato amig\u00e1vel \u00e9 o pretty. Os demais (format, organize, structure e tidy) foram introduzidos s\u00f3 para confundir o candidato.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:#fcb900\" class=\"has-inline-color\">Gabarito: Letra C.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading has-vivid-red-color has-text-color\" id=\"h-conclusao\">Conclus\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Neste artigo, apresentamos uma bateria de quest\u00f5es comentadas da banca FGV para a disciplina de Flu\u00eancia em Dados do edital da Receita Federal. As quest\u00f5es s\u00e3o uma forma bem pr\u00e1tica de medir seu desempenho e refor\u00e7ar o n\u00edvel da sua prepara\u00e7\u00e3o.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Independentemente de como tenha se sa\u00eddo hoje, n\u00e3o desanime e fa\u00e7a do aprendizado por quest\u00f5es de Flu\u00eancia de Dados um norte para a sua vit\u00f3ria no concurso da Receita Federal. Recomendamos a utiliza\u00e7\u00e3o do Sistema de Quest\u00f5es do Estrat\u00e9gia para voc\u00ea praticar. O acesso \u00e9 feito pelo link: <a href=\"https:\/\/concursos.estrategia.com\/\">https:\/\/concursos.estrategia.com\/<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Por fim, caso voc\u00ea sinta necessidade de refor\u00e7ar o conte\u00fado, lembramos que o Estrat\u00e9gia oferece diversos cursos em pdf, videoaulas e \u00e1udios para voc\u00ea ouvir onde quiser. Saiba mais sobre todos os nossos cursos dispon\u00edveis na plataforma por meio do link <a href=\"https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/cursos\/concurso\/\">https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/cursos\/concurso\/<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Bons estudos e at\u00e9 a pr\u00f3xima!<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><em>Cristiane Selem Ferreira Neves \u00e9 Bacharel em Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o e Mestre em Sistemas de Informa\u00e7\u00e3o pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), al\u00e9m de possuir a certifica\u00e7\u00e3o Project Management Profissional pelo Project Management Institute (PMI). J\u00e1 foi aprovada nos seguintes concursos: ITERJ (2012), DATAPREV (2012), VALEC (2012), Rioprevid\u00eancia (2012\/2013), TJ-RJ (2022) e TCE-RJ (2022). Atualmente exerce o cargo efetivo de Especialista em Previd\u00eancia Social \u2013 Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o no Rioprevid\u00eancia, al\u00e9m de ser colaboradora do Blog do Estrat\u00e9gia Concursos.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center has-cyan-bluish-gray-background-color has-background\"><a href=\"https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/blog\/concursos-abertos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Concursos Abertos<\/a><\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-text-align-center\"><strong>Quer Saber Tudo de Concursos Previstos?<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-text-align-center\"><strong>Confira Nossos Artigos<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center has-cyan-bluish-gray-background-color has-background\"><a href=\"https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/blog\/concursos-2022\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Concursos 2022<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center has-cyan-bluish-gray-background-color has-background\"><a href=\"https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/blog\/concursos-2023\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Concursos 2023<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Avalie o seu conhecimento na disciplina de Flu\u00eancia em Dados para a Receita Federal por meio de uma bateria de quest\u00f5es 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