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Questões de Concurso sobre R
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No desenvolvimento de aplicações Android, a Classe R, gerada automaticamente pelo compilador, é utilizada para acessar recursos estáticos (layouts, strings, imagens) e para inicializar objetos que serão utilizados em uma Activity.
C
Certo
E
Errado
No desenvolvimento de painéis interativos com o framework Shiny (linguagem R), a gestão eficiente do grafo de reatividade é fundamental para o desempenho da aplicação. Um profissional deve selecionar a função reativa adequada para cada necessidade de processamento no server.
Considere as funções listadas a seguir e as relacione às respectivas definições.
I. reactive()
II. observe()
III. eventReactive()
( ) Cria uma expressão reativa que encapsula um cálculo, evitando recomputações desnecessárias e retornando um valor que pode ser utilizado por outras expressões reativas ou saídas (outputs).
( ) Cria um observador destinado a executar ações com efeitos colaterais (side effects), como gravação em banco de dados ou envio de notificações, não retornando valor reutilizável.
( ) Cria uma expressão reativa cujo valor é atualizado apenas quando ocorre um evento explícito (por exemplo, o clique de um botão), evitando atualizações desnecessárias causadas por outras entradas.
Assinale a opção que indica a relação correta, segundo a ordem apresentada.
A
I, II e III.
B
I, III e II.
C
III, I e II.
D
III, II e I.
E
II, III e I.
Observe o seguinte trecho de código R.
A partir do código R apresentado, deseja-se como resultado a matriz a seguir.
Para obter o resultado apresentado, deve-se completar o código R com a função:
A
c(df1 + df2)
B
dim(df1, df2)
C
array(df1, df2)
D
cbind(df1, df2)
E
frame(df1, df2)
Em linguagem de programação R, o objeto Escolaridade foi gerado a partir do código:
Escolaridade <– c(EnsinoFundamental = 5, EnsinoMedio = 9, EnsinoSuperior = 6)
A seguir, foi construído um gráfico de setores com o comando:
pie(Escolaridade)
Para gerar um gráfico de setores em que sejam substituídos os nomes dos rótulos pelas respectivas porcentagens, o código que deve ser utilizado é
A
pie(Escolaridade, labels = quantile(Escolaridade/sum(Escolaridade)*100, "%"))
B
pie(Escolaridade, labels = paste(Escolaridade/sum(Escolaridade)*100, "%", sep =""))
C
pie(Escolaridade, labels = Escolaridade/sum(Escolaridade)*100, "%")
D
pie(Escolaridade, labels = Escolaridade/sum(Escolaridade)*100, "%", sep="")
E
pie(Escolaridade, labels = legend(Escolaridade/sum(Escolaridade)*100))
Considere o trecho de código a seguir, em linguagem R.
A execução desse trecho de código terá o seguinte resultado.
C
Certo
E
Errado
Ainda em relação à situação apresentada no texto 2A2-II, na arquitetura analítica do projeto de combate à pesca ilegal, a integração entre consultas em SQL e o uso de linguagens como Python e R seria tecnicamente justificável porque essa integração
A
limita a escalabilidade da análise ao volume máximo suportado pelo banco relacional.
B
concentra as etapas do processo analítico exclusivamente no banco de dados.
C
reduz a necessidade de modelagem e saneamento da base de dados.
D
viabiliza a extração estruturada dos dados e a aplicação de métodos estatísticos, modelagem e automação.
E
transfere a lógica de persistência e integridade dos dados para as linguagens de programação.
Considere as seguintes linhas de código na linguagem de programação R:
Ao se executar esse código,
A
o resultado retornado por f(y) será [1] 0 6 2 8
B
o resultado retornado por f(y) será [1] 0 NA 2 4
C
o resultado retornado por f(y) será [1] 0 4 2 8
D
o resultado retornado por f(y) será [1] 1 2 1 2
E
um erro será gerado devido à presença de NA.
O analista de dados Junior acessou o banco de dados e recuperou os seguintes valores que representam o tempo (em dias) de conclusão de cinco processos.
No R, para calcular a média do tempo de conclusão entre esses processos, deve-se utilizar o comando:
A
mode(tempos_processos)
B
mean(tempos_processos)
C
median(tempos_processos)
D
which.max(table(tempos_processos))
E
sum(tempos_processos)*length(tempos_processos)/5
No desenvolvimento de painéis interativos com o framework Shiny (linguagem R), a gestão eficiente do grafo de reatividade é fundamental para o desempenho da aplicação. Um profissional deve selecionar a função reativa adequada para cada necessidade de processamento no server.
Relacione as funções listadas a seguir às respectivas definições.
1. reactive()
2. observe()
3. eventReactive()
( ) Cria uma expressão reativa que encapsula um cálculo, evitando recomputações desnecessárias e retornando um valor que pode ser utilizado por outras expressões reativas ou saídas (outputs).
( ) Cria um observador destinado a executar ações com efeitos colaterais (side effects), como gravação em banco de dados ou envio de notificações, não retornando valor reutilizável.
( ) Cria uma expressão reativa cujo valor é atualizado apenas quando ocorre um evento explícito (por exemplo, o clique de um botão), evitando atualizações desnecessárias causadas por outras entradas.
Assinale a opção que indica a relação correta, segundo a ordem apresentada.
A
1, 2 e 3.
B
1, 3 e 2.
C
2, 1 e 3.
D
3, 2 e 1.
E
2, 3 e 1.
Em linguagem de programação R, não existe, por padrão, uma função nativa específica para o cálculo da moda estatística de um conjunto de dados numéricos. Considere que o objeto nota representa um vetor numérico armazenado em memória no software R.
Assinale a alternativa que apresenta corretamente um comando capaz de determinar o(s) valor(es) modal(is) do vetor nota, isto é, aquele(s) que apresenta(m) a maior frequência absoluta de ocorrência.
A
max(table(nota))
B
subset(table(nota), max(table(nota)))
C
table(nota) == max(nota)
D
max(table(nota), subset(table(nota)))
E
subset(table(nota), table(nota) == max(table(nota)))
Considere o seguinte código na linguagem de programação R:
X <– data.frame(cor = c("Azul", "Amarelo", "Laranja"), idade = c(18, 22, 24))
Ao se executar a função length(X), o resultado retornado será
A
[1] 3 2
B
[1] 3
C
[1] 2 3
D
[1] 2
E
[1] 6
Avalie as seguintes sentenças em relação à análise e visualização de dados, empregando o Microsoft Power BI e o Sistema R, que é uma linguagem e um ambiente para gráficos e computação estatística:
I.Avaliação de outliers, empregando o sistema R pode ser apoiada pelo uso do gráfico O3 (Overview Of Outliers), que mostra quais casos são identificados frequentemente como outliers, quais são identificados em dimensões únicas e quais são identificados apenas em dimensões superiores.
II.O sistema R permite a construção de gráficos com o pacote shiny e criação de dashboards interativos exclusivamente com o pacote ggplot2.
III.Na construção de dashboards em Microsoft Power BI Desktop, é possível usar o R para visualizar seus dados.
Estão corretas as afirmativas:
A
I e III apenas.
B
I e II apenas.
C
I, II e III.
D
II e III apenas.
O comando x + 1 e o comando c(x,1) produzem o mesmo resultado.
C
Certo
E
Errado
Se, em uma simulação, for necessário preencher um vetor grande, será mais eficiente usar a linguagem R para alocar e preencher o vetor inteiro, em vez de criar um vetor unitário e redimensioná-lo.
C
Certo
E
Errado
Considere o seguinte data.frame em R:
dados <– data.frame(
grupo = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
valor = c(10, 15, 8, 22, 17, 19),
aprovado = c(FALSE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, TRUE))
Qual é o comando que retorna apenas as linhas em que o grupo é "B" ou "C" , o valor é maior que 15, e o aprovado é FALSE?
A
subset(dados, grupo %in% c("B","C") & valor > 15 & aprovado == FALSE, select = aprovado)
B
subset(dados, grupo == "B" | grupo == "C" & valor > 15 & aprovado == FALSE, select = –aprovado)
C
subset(dados, grupo %in% c("B","C") & (valor > 15 & aprovado == FALSE), select = –aprovado)
D
subset(dados, grupo %in% c("B","C") & valor > 15 & aprovado)
E
subset(dados, (grupo == "B" | grupo == "C") & valor > 15 & aprovado == FALSE)
Em R, a função lm( ) é utilizada para realizar regressão linear, permitindo modelar a relação entre variáveis dependentes e independentes.
C
Certo
E
Errado
No software R, o pacote dplyr oferece uma sintaxe intuitiva e ágil para manipulação de dados. Considere que uma base de dados contendo as quatro variáveis listadas a seguir foi armazenada no objeto processos:
• ID: identificador único do processo.
• Status: status do processo (“em andamento”, “finalizado” ou “arquivado”).
• Numero Decisoes: número de decisões ou despachos no processo.
• Data Conclusao: data de conclusão do processo (se o status for “finalizado”), no formato AAAA-MM-DD.
Nesse contexto, considere que um analista deseja calcular a soma total de decisões ou despachos proferidas nos processos “finalizados” para cada ano de conclusão. Qual das alternativa a seguir realiza essa operação corretamente, utilizando funções dplyr, e salva o resultado no objeto Soma_Decisoes?
A
processos %>% filter(Status == "finalizado") %>%
mutate(Ano_Conclusao = format(Data_Conclusao, "%Y")) %>%
group_by(Ano_Conclusao) %>%
summarise(Soma_Decisoes = sum(Numero_Decisoes))
B
processos %>% filter(Status == "finalizado") %>%
group_by(Data_Conclusao) %>%
summarise(Soma_Decisoes = sum(Numero_Decisoes)) %>%
mutate(Ano_Conclusao = format(Data_Conclusao, "%Y"))
C
processos %>% filter(Status = "finalizado") %>%
group_by(Ano_Conclusao = format(Data_Conclusao, "%Y")) %>%
summarise(Soma_Decisoes = sum(Numero_Decisoes))
D
processos %>% filter(Status == "finalizado") %>%
summarise(Ano_Conclusao = format(Data_Conclusao, "%Y")) %>%
group_by(Data_Conclusao) %>%
mutate(Soma_Decisoes = sum(Numero_Decisoes))
E
processos %>% mutate(Ano_Conclusao = format(Data_Conclusao, "%Y")) %>%
filter(Status == "finalizado") %>%
group_by(Ano_Conclusao)
summarise(Soma_Decisoes = sum(Numero_Decisoes))
No R com o pacote dplyr carregado, o comando a seguir pode ser usado para exibir o conteúdo de df por ordem decrescente de produtividade.
df %>% arrange(desc(produtividade))
C
Certo
E
Errado
No que diz respeito às Redes Neurais Artificiais (ANN, Artificial Neural Network):
I.Os Métodos de regularização por penalização com normas L1 e L2, correspondem respectivamente à Regressão Ridge e à Regressão Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression).
II.Métodos de regularização por Dropout, regularizam as redes neurais, descartando aleatoriamente nós, juntamente com suas conexões de entrada e saída, da rede durante o treinamento.
III.Métodos de regularização por Early Stopping interrompem o treinamento quando as atualizações de parâmetros não começam mais a produzir melhorias em um conjunto de validação em redes neurais profundas
IV.Para manejo de redes neurais com R, pode ser utilizado o pacote neuralnet, que permite treinamento de redes neurais usando a retropropagação, retropropagação resiliente com ou sem retrocesso de peso ou a versão globalmente convergente modificada.
Estão corretas as afirmativas:
A
I, II, III e IV.
B
II, III e IV apenas.
C
I e II apenas.
D
I e III apenas.
Com relação às linguagens de programação para ciência de dados, linguagem Python e R, avalie cada afirmativa a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) No Oracle R Enterprise, a execução do R incorporado (ou Embedded R) possibilita a chamada de scripts do R em sessões do R executadas no servidor do Oracle Database.
( ) A interoperabilidade entre Python e R pode ser estabelecida pelo pacote reticulate do R, que possibilita que no código R sejam utilizadas ambas as abordagens, em documentos R Markdown e no IDE RStudio.
( ) Os principais pacotes para manipulação de dados são o dplyr, para o R, e o Scikit-learn, para o Python.
As afirmativas são, respectivamente,
A
F – F – F.
B
V – F – F.
C
V – V – F.
D
F – V – V.
E
V – V – V.
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