Questões Concurso FUNPRESP-EXE

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Listagem de Questões Concurso FUNPRESP-EXE

#Questão 1087701 - Programação, Linguagens de programação, CESPE / CEBRASPE, 2025, FUNPRESP-EXE, Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação

Com base nas linguagens de programação Python, julgue o próximo item. 


A execução do script em Python a seguir apresentará False em tela. 


x = [4,1,2,3]

y = sorted(x)

y.sort()

print(x == y) 

#Questão 1087702 - Programação, Linguagens de programação, CESPE / CEBRASPE, 2025, FUNPRESP-EXE, Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação

Com base nas linguagens de programação Python, julgue o próximo item. 


Spyder é uma IDE Python genérica, que pode ser utilizada por diversos segmentos profissionais, sem ter foco em nenhum específico. 

#Questão 1087703 - Programação, Linguagens de programação, CESPE / CEBRASPE, 2025, FUNPRESP-EXE, Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação

Com base nas linguagens de programação Python, julgue o próximo item. 


A biblioteca Pandas utiliza o DataFrame, uma estrutura bidimensional em que diversos métodos podem ser aplicados e que serve de base para outras estruturas. 

#Questão 1087704 - Estatística, Conhecimentos de estatística, CESPE / CEBRASPE, 2025, FUNPRESP-EXE, Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação

No que se refere a modelagem estatística de dados, julgue o item subsecutivo.


A modelagem estatística de dados é realiza em cinco etapas, na seguinte sequência: coleta de dados; análise exploratória; análise descritiva; manipulação do banco de dados; e diagnóstico. 

#Questão 1087705 - Estatística, Análise de séries temporais, CESPE / CEBRASPE, 2025, FUNPRESP-EXE, Analista de Previdência Complementar - Área 8: Estatística, Ciência de Dados e Inovação

No que se refere a modelagem estatística de dados, julgue o item subsecutivo.


O método ARIMA refere-se aos modelos de séries temporais, que fazem a previsão de valores futuros com base na autocorreção e na sazonalidade. 

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