Apostilas em PDF – Recursos BNDES: prazo até 15/10. Confira!

Atenção! Os Recursos BNDES podem ser interpostos até às 16 horas do dia 15 de outubro de 2024. Para interpor um recurso, o(a) candidato(a) deve enviar sua solicitação por meio do campo de Interposição de Recursos na páginawww.cesgranrio.org.br.

As avaliações do concurso do Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social foram aplicadas no último domingo. O edital oferta 150 vagas de nível superior para o cargo de Analista, com preenchimento imediato, além de 750 vagas para a formação de cadastro de reserva.

Saiba mais sobre o Concurso BNDES!

Confira ao longo desta matéria mais informações sobre os Recursos BNDES:

Recursos BNDES

Confira abaixo os recursos elaborados por nossa equipe de especialistas:

Questão 45

O gabarito oficial do concurso do BNDES da prova de Analista – Economia mostra que a resposta da questão nº 45 é a letra “c”. Entretanto, as alternativas “a” e “e” também estão corretas. Com base no capítulo 16 do livro Econometria Básica, 5ª edição, de Damodar N. Gujarati e Dawn C. Porter (no que segue, irei me referir apenas como “Gujarati”), segue uma breve análise das alternativas:

1. Esta alternativa está certa. Afirma-se que, quando o painel é curto e as premissas do MEA sejam atendidas (basicamente, ausência de correlação entre os efeitos não observados e as variáveis explicativas), os estimadores do MEA serão mais eficientes do que os do MEF. Isso ocorre porque, no MEA, não é necessário calcular a primeira diferença dos dados (nem a diferença em relação à média, por exemplo), o que resulta em uma maior quantidade de informações à disposição. Podemos utilizar tanto a variação entre as unidades quanto a variação dentro delas (whithin). Logo, a eficiência dos estimadores é maior.
2. Esta alternativa está errada. De acordo com Gujarati (seção 16.8), se o painel for longo, “haverá uma diferença pequena nos valores dos parâmetros estimados pelo modelo de efeitos fixos e o de componente de erros”.
3. Esta alternativa está certa (gabarito oficial). Novamente, de acordo com Gujarati (seção 16.8), em painéis curtos, “as estimativas obtidas pelos dois métodos podem diferir significativamente”.
4. Esta alternativa está errada. Caso seja rejeitada a hipótese nula do Teste de Hausmann, o modelo de efeitos fixos é preferível ao modelo de efeitos aleatórios.
5. Esta alternativa está certa. No modelo MEA, podemos estimar os parâmetros de variáveis invariantes no tempo como raça e sexo, ao contrário do modelo MEF. Isso ocorre porque não precisamos assumir que há fatores invariantes no tempo e correlacionados com o erro do modelo, o que, caso houvesse, demandaria algum procedimento de correção (como o cálculo da primeira diferença), “jogando fora” tudo aquilo que é invariante no tempo que está dentro dos nossos dados (como sexo e raça).

Sendo assim, dado que há mais de uma alternativa correta, a questão deve ser anulada.

Questão 53

A questão 53 do concurso para o cargo de Analista de Ciência de Dados no BNDES apresenta um cenário em que um conjunto de dados numéricos é transformado por meio de uma técnica de discretização.

A questão pede que o candidato identifique a característica correta de uma técnica de discretização. No entanto, após uma análise detalhada das alternativas, é possível constatar que mais de uma alternativa está correta, o que gera ambiguidade e compromete a clareza da avaliação.

Questões de múltipla escolha devem ter apenas uma alternativa correta, de forma a não induzir o candidato ao erro. Com base nisso, apresento um pedido de anulação da questão devido à presença de múltiplas respostas corretas.

53 Um conjunto de dados numéricos com significativa diversidade foi apresentado à equipe de análise de dados de uma empresa. Como parte do processo decisório, os analistas necessitavam transformar um dos atributos numéricos em faixas de valores, a fim de permitir classificá-los em um universo de possibilidades. Para isso, decidiram, na etapa de enriquecimento de dados, criar um atributo, derivado do atributo numérico supracitado, em um processo de transformação de dados conhecido por discretização. Uma das características das técnicas de discretização é que

(A) a discretização por binning é uma técnica de divisão bottom-up que considera um número específico de categorias (bins).

(B) a discretização por entropia minimiza a descrição total dos dados, balanceando entre o número de bins e a qualidade da discretização.

(C) a discretização por histogramas é uma técnica não supervisionada, pois a formação dos bins não considera informações de classes ou rótulos.

(D) cada bin, no método de binning de largura igual, contém aproximadamente o mesmo número de amostras de dados.

(E) uma limitação da discretização por histogramas multidimensionais é a inviabilidade de captura de dependência entre atributos.

Gabarito Preliminar: C

Recurso:

A questão apresentada descreve o processo de discretização de um atributo numérico e pede a escolha de uma das características associadas às técnicas de discretização. O problema reside no fato de que, após uma análise cuidadosa das alternativas, é possível concluir que mais de uma opção apresenta informações corretas, o que torna a questão ambígua e passível de anulação.

Análise detalhada das alternativas

(B) A discretização por entropia minimiza a descrição total dos dados, balanceando entre o número de bins e a qualidade da discretização.

A discretização por entropia é uma técnica frequentemente usada em métodos de discretização supervisionada, como o algoritmo de C4.5 para árvores de decisão. O princípio central dessa técnica é encontrar pontos de corte (bins) que minimizem a entropia dentro de cada bin, ou seja, maximizar a homogeneidade de cada bin em relação às classes ou rótulos presentes.

Essa técnica busca otimizar a separação dos dados de forma a reduzir a incerteza (ou entropia), garantindo que os bins formados tenham a maior “pureza” possível, ou seja, que os dados em cada bin estejam majoritariamente associados a uma única classe.

O balanceamento entre o número de bins e a qualidade da discretização é essencial, pois a criação de muitos bins poderia sobreajustar o modelo aos dados (overfitting), enquanto um número muito pequeno de bins pode resultar em perda de informações relevantes (underfitting). Assim, o uso de entropia garante que esse trade-off seja gerido de maneira eficaz.

Conclusão sobre a alternativa (B): Esta alternativa está correta, pois descreve com precisão o objetivo da discretização por entropia: reduzir a incerteza e garantir que a discretização seja balanceada entre número de bins e qualidade.

(C) A discretização por histogramas é uma técnica não supervisionada, pois a formação dos bins não considera informações de classes ou rótulos.

A discretização por histogramas é uma abordagem não supervisionada clássica, em que os dados são divididos em intervalos (bins) com base na distribuição dos valores do atributo, sem qualquer consideração pelos rótulos das classes. Os bins são formados com base nas características dos dados numéricos, como a densidade de pontos de dados ou a variação dentro dos intervalos.

A principal característica dessa técnica é que ela não leva em conta as variáveis dependentes (rótulos ou classes). Isso significa que a discretização por histogramas pode ser aplicada a atributos de maneira independente, baseando-se apenas na forma como os dados estão distribuídos, e não nas categorias a que os dados podem pertencer.

Além disso, a discretização por histogramas pode ser implementada de várias maneiras, incluindo bins de largura igual (onde cada bin cobre o mesmo intervalo numérico) ou bins de frequência igual (onde cada bin contém o mesmo número de pontos de dados). No entanto, o fato de ser não supervisionada implica que a técnica não se preocupa em usar as classes para definir como os bins são formados, diferentemente de técnicas supervisionadas como a discretização por entropia.

Conclusão sobre a alternativa (C): Esta alternativa está correta, pois descreve fielmente que a discretização por histogramas não utiliza informações de classes ou rótulos e, portanto, é uma técnica não supervisionada.

(E) Uma limitação da discretização por histogramas multidimensionais é a inviabilidade de captura de dependência entre atributos.

A discretização por histogramas multidimensionais tenta estender o conceito de histogramas de uma única variável (unidimensional) para duas ou mais variáveis (multidimensional). Nesse caso, bins são formados em um espaço multidimensional, onde cada dimensão corresponde a uma variável. Embora isso possa ajudar a capturar mais nuances em um conjunto de dados com múltiplas variáveis, existem limitações significativas.

Uma das principais limitações é a dificuldade em capturar dependências entre atributos. Como a abordagem trata cada dimensão como uma faixa de valores e tenta estender os bins para o espaço de múltiplas variáveis, há uma tendência de tratar cada dimensão de forma independente. Isso significa que as interações complexas entre as variáveis (como a correlação ou dependência entre atributos) podem não ser bem representadas no modelo.

Outro desafio é a explosão combinatória: quando muitas variáveis são discretizadas ao mesmo tempo, o número de bins pode crescer exponencialmente, o que pode resultar em bins com poucos dados ou até mesmo vazios, tornando a discretização ineficaz. Isso também pode comprometer a captura de padrões importantes nas relações entre os atributos.

Conclusão sobre a alternativa (E): Esta alternativa está correta, pois identifica uma limitação real da discretização por histogramas multidimensionais: a incapacidade de capturar adequadamente a dependência entre variáveis.

Conclusão:

Nesta questão, podemos observar que as alternativas (B), (C) e (E) estão corretas, pois descrevem características precisas de técnicas de discretização, incluindo a discretização por entropia, por histogramas e os desafios enfrentados pelos histogramas multidimensionais.

Diante disso, a questão apresenta mais de uma resposta correta, o que gera ambiguidade e confusão para o candidato. Questões de múltipla escolha devem ter apenas uma única alternativa correta, o que não ocorre aqui.

Solicitação: Diante da análise apresentada, que comprova a existência de mais de uma alternativa correta na questão, solicito a anulação da questão 53. A presença de múltiplas respostas corretas fere os princípios de clareza e objetividade que são essenciais para a formulação de questões em concursos públicos. Dessa forma, a anulação é a medida mais adequada para garantir a imparcialidade da avaliação e o respeito ao direito dos candidatos.

Questão 70

A questão 70 do concurso para o cargo de Analista de Suporte no BNDES descreve um cenário em que uma equipe de analistas é enviada para um município brasileiro a fim de avaliar a infraestrutura urbana. A coleta de dados será realizada de maneira não estruturada, e os metadados parciais dos dados coletados também serão armazenados. A questão pede que se escolha o tipo de Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) NoSQL mais adequado para armazenar esses dados.

No entanto, a questão apresenta uma ambiguidade significativa, já que tanto a alternativa A (Chave-Valor) quanto a alternativa C (Documentos) podem ser consideradas corretas. Essa ambiguidade compromete a objetividade da questão, tornando-a passível de anulação.

70 Considere um cenário em que uma equipe de analistas foi deslocada para um município brasileiro de modo a avaliar aspectos da sua infraestrutura urbana (saneamento básico, iluminação pública, transporte público), em duas etapas: coleta de dados e análise. Essa equipe optou por não utilizar formulários predefinidos e estruturados para coleta de dados, e sim registrar todo e qualquer dado que julgasse ser relevante, para uma posterior triagem na fase de análise. A coleta estará focada nos dados em si, e não em como eles estão inter-relacionados. De modo a persistir os dados coletados, com os metadados possíveis (parciais), os analistas optaram por utilizar um Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) NoSQL. O tipo de SGBD a ser escolhido para a etapa de coleta de dados descrita é o

(A) Chave-valor

(B) Colunar

(C) Documentos

(D) Grafos

(E) Relacional

Gabarito Preliminar: C

Recurso: Solicitação de Anulação da Questão 70

Argumentação:

A questão 70 descreve um cenário onde uma equipe de analistas está coletando dados de infraestrutura urbana de forma não estruturada, sem utilizar formulários predefinidos e estruturados. Os analistas pretendem registrar todo e qualquer dado relevante, com o objetivo de realizar uma triagem posterior na fase de análise. Além disso, há a menção de que os metadados parciais também serão armazenados junto aos dados, e o Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) escolhido é NoSQL.

Dada a complexidade do cenário e a flexibilidade dos SGBDs NoSQL, tanto a alternativa A (Chave-Valor) quanto a alternativa C (Documentos) podem ser consideradas corretas. Segue uma análise detalhada de cada alternativa e os motivos pelos quais ambas estão corretas.

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Análise da Alternativa A (Chave-Valor):

Definição: Bancos de dados chave-valor armazenam os dados em pares de chave e valor. Cada valor é associado a uma chave única, permitindo consultas rápidas e flexíveis. Em um SGBD chave-valor, os valores podem armazenar qualquer tipo de dado, incluindo dados complexos como JSON, XML ou binários.

No cenário descrito, onde os dados são não estruturados e os metadados são parciais, um banco de dados chave-valor seria uma escolha viável. Isso ocorre porque os dados não estruturados podem ser facilmente armazenados como valores associados a chaves, e os metadados podem ser incorporados como parte desses valores.

Os SGBDs de chave-valor oferecem flexibilidade, permitindo que dados sem uma estrutura rígida sejam armazenados em pares, sem a necessidade de uma definição prévia de esquemas. Isso se alinha à descrição da questão, onde não há um formato pré-definido para os dados coletados.

Além disso, as implementações modernas de SGBDs chave-valor (como Redis e DynamoDB) podem armazenar documentos JSON ou outros tipos de dados estruturados como valores, o que permite que os dados e seus metadados sejam persistidos de forma eficiente.

O Amazon DynamoDB, por exemplo, é um banco de dados NoSQL chave-valor que pode armazenar documentos complexos, permitindo que os dados e seus metadados sejam registrados como parte do valor associado à chave. Nesse sentido, a estrutura de chave-valor é adequada para o armazenamento de dados não estruturados e flexíveis, como os descritos no cenário.

Conclusão sobre a alternativa A: Dado que os bancos de dados chave-valor podem armazenar metadados como parte dos valores e permitem uma coleta de dados não estruturados, essa alternativa deve ser considerada correta.

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Análise da Alternativa C (Documentos):

Definição: Bancos de dados orientados a documentos armazenam os dados em formato de documentos (geralmente JSON ou BSON), onde cada documento pode conter uma estrutura flexível com diferentes tipos de dados e metadados associados.

A descrição da questão também se alinha ao modelo de bancos de dados orientados a documentos, pois os dados não estruturados podem ser armazenados de forma flexível, com cada documento podendo conter diferentes campos e metadados associados. Esse tipo de SGBD permite adicionar, modificar e excluir campos sem uma estrutura rígida.

No cenário descrito, a equipe coleta dados sem uma estrutura definida, e posteriormente pretende adicionar metadados parciais. Isso pode ser feito facilmente em um SGBD de documentos, onde cada documento pode ter uma estrutura personalizada que inclui tanto os dados quanto seus metadados.

O MongoDB é um exemplo clássico de banco de dados orientado a documentos, onde os dados e metadados podem ser armazenados de forma flexível dentro de documentos JSON. Cada registro pode conter diferentes campos, e metadados podem ser armazenados como parte do documento.

Conclusão sobre a alternativa C: Dado que os bancos de dados orientados a documentos permitem a armazenagem de dados não estruturados com metadados, essa alternativa também deve ser considerada correta.

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Argumento para a anulação da questão:

Ambiguidade na escolha das alternativas: A questão apresenta uma ambiguidade significativa, pois tanto a alternativa A (Chave-Valor) quanto a alternativa C (Documentos) podem ser justificadas como corretas, dependendo da interpretação do cenário. Não há elementos suficientes na descrição para excluir de forma clara uma das alternativas, já que ambas as abordagens podem ser implementadas para armazenar dados não estruturados com metadados parciais.

• SGBDs chave-valor podem armazenar dados e metadados como valores associados a chaves.
• SGBDs orientados a documentos também permitem armazenar dados não estruturados com metadados.

Dado que a questão não fornece uma especificação clara sobre a estrutura dos dados ou o formato de metadados, ambas as abordagens são viáveis, resultando em um caso de dupla interpretação válida.

Pedido de anulação:

A questão 70 apresenta uma ambiguidade clara, uma vez que tanto a alternativa A (Chave-Valor) quanto a alternativa C (Documentos) são justificáveis no contexto apresentado. Como questões de múltipla escolha devem ter apenas uma resposta correta, a existência de múltiplas interpretações válidas torna a questão passível de anulação. Com isso, peço que a banca organizadora considere a anulação da questão, garantindo uma avaliação justa e objetiva para todos os candidatos.

Resumo do concurso BNDES 2024

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