Qualificações · Laboratório de aprovação no IT Passport
Você pode ler as perguntas e explicações em português. As aulas (artigos explicativos) estão disponíveis apenas em japonês.
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Qual é o valor do número binário 1011 expresso em decimal (base 10)?
Cada dígito binário (2進数) tem peso 1,2,4,8 a partir da direita. 1011 é 8×1 + 4×0 + 2×1 + 1×1 = 11. 9 é 1001 em binário, 13 é 1101 e 15 é 1111; nenhum deles é igual a 1011.
Qual das alternativas a seguir expressa o número decimal (base 10) 45 em binário?
Dividindo 45 por 2 sucessivamente e listando os restos de baixo para cima, obtém-se 1, 0, 1, 1, 0, 1; lido em ordem inversa, o resultado é 101101. Verificação: 32 + 8 + 4 + 1 = 45, o que confere. 101011 é 43, 110101 é 53 e 111001 é 57; nenhum deles é igual a 45.
Qual é o valor do número hexadecimal 2F expresso em decimal?
O segundo dígito hexadecimal (16進数) tem peso 16, e F representa 15. 2×16 + 15 = 47. 31 é 1F em hexadecimal, 43 é 2B e 62 é 3E; nenhum deles é igual a 2F. Lembre-se de que, em hexadecimal, as letras A a F representam os valores 10 a 15.
Qual das alternativas a seguir expressa o número binário 11010110 em hexadecimal (base 16)?
Quatro dígitos binários correspondem a um dígito hexadecimal (16進数); por isso, divida 11010110 em 1101 e 0110. 1101 é 13, ou seja, D, e 0110 é 6, o que resulta em D6. 6D é 01101101, B6 é 10110110 e C6 é 11000110; nenhum corresponde ao valor original.
Quantos valores binários sem sinal podem ser representados com 8 bits?
Com n bits (ビット), é possível representar 2 elevado a n estados; portanto, 8 bits dão 2 elevado a 8 = 256 valores, os valores decimais (base 10) de 0 a 255. 8 é o próprio número de bits, 16 é o que 4 bits fornecem e 128 é o que 7 bits fornecem; nenhum deles é o número de combinações para 8 bits.
Você quer representar 50 símbolos diferentes, cada um associado a uma sequência de bits distinta. Qual é o número mínimo de bits necessário?
Com n bits (ビット), é possível distinguir 2 elevado a n valores. 2 elevado a 5 = 32 não é suficiente para 50 tipos, enquanto 2 elevado a 6 = 64 é suficiente; portanto, são necessários no mínimo 6 bits. 5 bits representam apenas 32 valores, o que é insuficiente. 7 bits, 128 valores, e 8 bits, 256 valores, também conseguem representá-los, mas não atendem à condição de mínimo.
Qual é o resultado do E lógico (AND) dos números binários 10110011 e 00001111?
O AND, ou E lógico (論理積), resulta em 1 em cada posição somente quando os dois bits são 1. Os 4 bits superiores ficam todos 0 porque o outro operando é 0 nessas posições, e os 4 bits inferiores mantêm 0011, resultando em 00000011. 00001111 é apenas o próprio outro operando, e 10111111 é o resultado do OR. 10110000 é o resultado de aplicar a máscara 11110000 em vez de 00001111, extraindo os 4 bits superiores.
Qual é o resultado do OU exclusivo, XOR, dos números binários 1101 e 1011?
O OU exclusivo (排他的論理和) resulta em 1 em cada posição somente quando os bits são diferentes. Da esquerda para a direita: 1 e 1 dão 0, 1 e 0 dão 1, 0 e 1 dão 1, e 1 e 1 dão 0; portanto, o resultado é 0110. 1001 é o AND e 1111 é o OR, enquanto 0100 não corresponde ao resultado de nenhuma das operações básicas.
Qual das alternativas a seguir representa o número decimal (base 10) −5 em complemento de dois de 8 bits?
O complemento de dois (2の補数) é obtido invertendo todos os bits do número original e somando 1. 5 é 00000101; invertido, torna-se 11111010 e, somando 1, obtém-se 11111011. 11111010 é apenas a inversão, o complemento de um (1の補数), sem a soma de 1. 10000101 é a representação em sinal e magnitude, apenas com o bit de sinal 1 na posição mais alta, e 11111100 representa −4.
Qual expressão sempre dá o mesmo resultado que NOT(A AND B)? Aqui, NOT indica negação, AND indica conjunção lógica e OR indica disjunção lógica.
Pela lei de De Morgan (ド・モルガンの法則), a negação de uma conjunção é igual à disjunção dos termos negados. Portanto, NOT(A AND B) é igual a NOT A OR NOT B. NOT A AND NOT B é uma expressão diferente, igual a NOT(A OR B); A OR B não contém negação e dá o resultado oposto; e A AND NOT B nega apenas B e não se verifica. Conferir as 4 linhas de uma tabela-verdade (真理値表) confirma isso.
Uma pesquisa com 100 funcionários constatou que 60 usam o sistema A, 45 usam o sistema B e 25 usam ambos, A e B. Quantas pessoas não usam nem A nem B?
O número de pessoas que usam pelo menos um deles, subtraindo uma vez a sobreposição, é 60 + 45 − 25 = 80. Portanto, as que não usam nenhum dos dois somam 100 − 80 = 20. 10 e 15 são valores resultantes de um tratamento incorreto da sobreposição, e 25 é o número dos que usam ambos, o que não é o que se pergunta.
Para duas entradas A e B, em que caso o OU exclusivo, XOR, resulta em 1?
O OU exclusivo (排他的論理和) resulta em 1 somente quando os valores de entrada são diferentes, e em 0 quando são iguais. Quando ambos são 1, o resultado é 0; dar 1 nesse caso é o AND. Quando ambos são 0, o resultado também é 0. Valores iguais descrevem a negação do XOR, o circuito de equivalência, cujo resultado é o inverso.
Há 100 bilhetes de loteria: 1 primeiro prêmio de 5000 ienes, 5 segundos prêmios de 1000 ienes, e o restante são bilhetes não premiados, que valem 0 iene. Qual é o valor esperado da quantia recebida ao tirar um bilhete?
O valor esperado (期待値) é a soma de cada quantia multiplicada pela sua probabilidade: (5000×1 + 1000×5) ÷ 100 = 10000 ÷ 100 = 100 ienes. 150 e 200 resultam de multiplicar incorretamente as quantias ou as quantidades de prêmios, e 600 ienes resulta de multiplicar a probabilidade de ganhar, 6÷100, pelo total dos prêmios, 10000 ienes, um erro que não pondera cada quantia pela sua própria probabilidade.
Ao lançar juntos dois dados, um grande e um pequeno, qual é a probabilidade de a soma das faces ser 7?
Há 6×6 = 36 resultados possíveis no total. A soma é 7 nos 6 casos (1,6), (2,5), (3,4), (4,3), (5,2) e (6,1); portanto, a probabilidade (確率) é 6÷36 = 1/6. 1/12 corresponderia a 3 casos, 1/9 a 4 casos e 1/8 a 4.5 casos; nenhum deles corresponde ao número real de combinações.
Ao escolher 2 representantes entre 6 pessoas, de quantas maneiras é possível fazer a escolha? A ordem das 2 pessoas escolhidas não é considerada.
Escolher sem levar em conta a ordem é uma combinação (組合せ): (6×5) ÷ (2×1) = 15 maneiras. 30 é a permutação 6×5, que conta o mesmo par duas vezes. 12 é 6×2 e 36 é 6×6; ambos contam de forma incorreta.
De quantas maneiras é possível dispor 4 pessoas em uma única fila?
Há 4 opções para a primeira posição, 3 restantes para a segunda, 2 para a terceira e 1 para a quarta; portanto, há 4×3×2×1 = 24 permutações (順列). 12 é 4×3, contando apenas duas posições. 16 é 4×4, contando a mesma pessoa mais de uma vez, e 4 é apenas o número de pessoas; nenhum deles é o total de disposições.
As notas de cinco pessoas em uma prova são 10, 20, 20, 30 e 120. Qual é a mediana desses 5 dados?
A mediana (中央値) é o valor do meio quando os dados são ordenados por tamanho. Com 5 itens, é o 3º valor, 20. 40 é a média, total 200 ÷ 5, puxada para cima pelo valor extremamente alto 120. 30 é o 4º valor e 120 é o máximo; nenhum deles é a mediana.
Qual é o desvio padrão dos dados 2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9? A média desses dados é 5, e a variância é calculada dividindo pelo número de dados.
Os quadrados das diferenças em relação à média são 9, 1, 1, 1, 0, 0, 4, 16, totalizando 32. A variância (分散) é 32 ÷ 8 = 4, e o desvio padrão (標準偏差) é a sua raiz quadrada, 2. 4 é a própria variância dada como resposta, 8 é o número de dados e 1 é um dos quadrados das diferenças; nenhum deles é o desvio padrão.
O que o desvio padrão expressa?
O desvio padrão (標準偏差) é a raiz quadrada da variância e expressa o quanto os dados estão dispersos em relação à média. Quanto menor ele for, mais os dados se concentram perto da média. A alternativa D é a média, a alternativa C, a mediana, e a alternativa A, a moda; cada uma delas é um único valor representativo e não expressa o tamanho da dispersão.
O coeficiente de correlação de dois conjuntos de dados foi calculado como −0.9. O que se pode afirmar a partir desse valor?
O coeficiente de correlação (相関係数) varia de −1 a +1, e quanto mais próximo de −1, mais forte é a correlação negativa, em que um cai à medida que o outro sobe. A ausência quase total de relação corresponde a valores próximos de 0, e a descrição de correlação positiva forte corresponde a valores próximos de +1, o sinal oposto. A afirmação de causalidade está errada: uma correlação forte não garante uma relação de causa e efeito.
Qual das alternativas a seguir descreve corretamente a análise de regressão?
A análise de regressão (回帰分析) deriva, por meio do ajuste a dados reais, uma equação que obtém o valor de uma variável a partir de outra, como ao prever as vendas a partir do gasto com publicidade. A alternativa A é a clusterização, a alternativa B é a análise de cesta, também chamada de análise de associação, e a alternativa C é a pesquisa por amostragem; nenhuma delas deriva uma equação de previsão.
Quantos segundos equivalem a 1 nanossegundo?
Nano, escrito n, é o prefixo (接頭語) que representa 10 elevado a menos 9. 10^-3 é mili, m; 10^-6 é micro, μ; e 10^-12 é pico, p. Do lado dos valores pequenos, os prefixos seguem a ordem mili, micro, nano, pico, cada um 1000 vezes menor que o anterior.
Qual é o valor de 37.462 quando se arredonda na segunda casa decimal?
O algarismo da segunda casa decimal é 6, que é 5 ou mais; portanto, soma-se 1 à primeira casa decimal, resultando em 37.5. 37.4 é o resultado de truncar na segunda casa decimal, 37.46 vem do arredondamento (四捨五入) na terceira casa decimal e 38.0 vem do arredondamento para cima na primeira casa decimal; nenhum aplica o tipo de arredondamento especificado na posição especificada. Note que arredondar na primeira casa decimal resultaria em 37.
Qual das alternativas a seguir descreve corretamente o UTF-8?
O UTF-8 é uma codificação que representa caracteres Unicode em comprimento variável de 1 a 4 bytes; os caracteres alfanuméricos ocupam 1 byte, assim como no ASCII, o que garante alta compatibilidade, e é a codificação mais usada na Web. A alternativa C é o ASCII, e a alternativa B se aproxima da descrição de códigos de caracteres (文字コード) japoneses, como o Shift JIS. A alternativa D descreve um formato de imagem, não um código de caracteres, o que é algo totalmente diferente.
Qual das alternativas a seguir descreve corretamente o código ASCII?
O ASCII é o código de caracteres (文字コード) mais básico, que representa 128 tipos de caracteres alfanuméricos, símbolos e caracteres de controle em 7 bits; ele não consegue lidar com o japonês. A alternativa B descreve códigos de caracteres japoneses, como Shift JIS e EUC-JP, e a alternativa D descreve o Unicode. A alternativa C descreve a conversão A/D, a digitalização, que não tem nada a ver com códigos de caracteres.
Qual das alternativas a seguir coloca na ordem correta as etapas para converter áudio analógico em dados digitais?
Primeiro vem a amostragem (標本化), que lê a altura da onda em intervalos fixos; em seguida, a quantização (量子化), que substitui cada leitura por um valor de um conjunto fixo de níveis; e, por fim, a codificação (符号化), que transforma esses valores em sequências de bits de 0s e 1s. As outras alternativas embaralham essa ordem e, como não é possível atribuir níveis nem gerar códigos antes de os valores serem lidos, estão erradas.
Você quer gravar um som que contém componentes de frequência de até 20kHz de modo que a forma de onda original possa ser reconstruída com base no teorema da amostragem. Qual é a frequência de amostragem mínima necessária?
Pelo teorema da amostragem (標本化定理), a forma de onda original pode ser reconstruída se a amostragem for feita a uma frequência superior ao dobro da frequência mais alta do sinal original. É necessário cerca de 40kHz, o dobro de 20kHz. As outras três ficam todas abaixo do dobro da frequência mais alta, e a forma de onda original não pode ser reconstruída corretamente.
Aproximadamente quantos bytes têm os dados de áudio gravados durante 60 segundos com frequência de amostragem de 44.1kHz, profundidade de quantização de 16 bits, em estéreo com 2 canais? Considere que não há compressão, que 1kHz significa 1000 vezes por segundo e que 1Mbyte equivale a 10^6 bytes.
44100×16×2×60 = 84,672,000 bits; dividindo por 8, obtêm-se 10,584,000 bytes, cerca de 10.6Mbytes. Cerca de 5.3M é o valor calculado como mono, cerca de 2.6M supõe quantização (量子化) de 8 bits e mono, e cerca de 21.2M é o valor calculado com quantização de 32 bits.
Aproximadamente quantos bytes tem uma imagem sem compressão de 640 pixels na horizontal e 480 pixels na vertical, em cores reais (full color) com 24 bits por pixel? Considere que 1Kbyte equivale a 1000 bytes e 1Mbyte equivale a 10^6 bytes.
24 bits são 3 bytes; portanto, 640×480×3 = 921,600 bytes, cerca de 922Kbytes. Cerca de 7.4M é a quantidade de bits dada como resposta sem converter para bytes, cerca de 307K supõe 8 bits, 1 byte, por pixel (画素), e cerca de 38K supõe 1 bit por pixel; nenhum deles corresponde às condições dadas.
1Gbyte de dados é transferido por uma linha com velocidade de transmissão de 100Mbits por segundo. Quando a eficiência de transmissão é de 50%, quantos segundos leva a transferência? Considere que 1Gbyte equivale a 10^9 bytes e 1Mbit por segundo equivale a 10^6 bits por segundo.
1Gbyte equivale a 8×10^9 bits. Com eficiência de transmissão (伝送効率) de 50%, a velocidade efetiva é de 50×10^6 bits por segundo; portanto, 8×10^9 ÷ (50×10^6) = 160 segundos. 80 segundos ignora a eficiência e supõe 100%, enquanto 320 e 640 acumulam erros na conversão de bytes para bits e no tratamento da eficiência.
Qual das alternativas a seguir descreve corretamente o aprendizado supervisionado no aprendizado de máquina?
O aprendizado supervisionado (教師あり学習) aprende a relação entre entradas e respostas a partir de dados rotulados, para que seja possível fazer previsões para entradas desconhecidas. A alternativa B descreve o aprendizado não supervisionado e a alternativa A, o aprendizado por reforço. A alternativa C é uma abordagem baseada em regras escritas à mão, que não conta como aprendizado de máquina a partir de dados.
Qual das alternativas a seguir é uma aplicação adequada do aprendizado não supervisionado?
O aprendizado não supervisionado (教師なし学習) encontra estruturas e agrupamentos nos dados sem receber respostas, e o agrupamento de clientes, a clusterização (クラスタリング), é um exemplo representativo. As alternativas C e D são aprendizado supervisionado, que aprende a partir de dados rotulados, e a alternativa A é aprendizado por reforço, que aprende ações a partir de recompensas; nenhuma delas é aprendizado não supervisionado.
Qual das alternativas a seguir descreve corretamente o aprendizado por reforço?
O aprendizado por reforço (強化学習) aprende, por tentativa e erro, como escolher ações de modo que a recompensa total seja maximizada, com base nas recompensas recebidas pelas ações realizadas em um determinado estado; é usado em IAs que jogam Go e no controle de robôs. A alternativa D é o aprendizado supervisionado e a alternativa A, o aprendizado não supervisionado. A alternativa B é um trabalho de pré-processamento de dados, não uma categoria de método de aprendizado.
Qual das alternativas a seguir descreve corretamente o aprendizado profundo (deep learning)?
O aprendizado profundo (ディープラーニング) é um método que empilha em profundidade as camadas intermediárias de uma rede neural (ニューラルネットワーク), que imita as conexões dos neurônios no cérebro, e consegue extrair automaticamente dos dados as características que merecem atenção, sem que pessoas precisem especificá-las. A alternativa A é a análise com planilha eletrônica, a alternativa B, a inferência baseada em regras, e a alternativa D, a tecnologia de criptografia; nenhuma delas é aprendizado profundo.
Qual das alternativas a seguir descreve corretamente o sobreajuste (overfitting) no aprendizado de máquina?
O sobreajuste (過学習) é o fenômeno de memorizar até os detalhes finos dos dados de treinamento, obtendo alta precisão nos dados de treinamento, mas precisão reduzida em dados desconhecidos. A alternativa C é um problema de falta de dados, a alternativa D descreve o aprendizado por transferência (転移学習) e a alternativa A é um problema de recursos computacionais; nenhuma delas se refere ao ajuste excessivo aos dados de treinamento.
No aprendizado de máquina, qual é o principal objetivo de dividir os dados disponíveis em dados de treinamento e dados de teste?
Se a precisão for medida com os dados usados no treinamento, uma pontuação alta pode resultar da mera memorização desses dados. Avaliar com dados de teste (テストデータ) não usados no treinamento mede a verdadeira capacidade em dados desconhecidos. A velocidade não é o principal objetivo da divisão, a proteção da privacidade é tratada por outras medidas, como a anonimização, e a correção de erros não é algo que a divisão realize.
Um modelo foi treinado com um grande número de e-mails recebidos anteriormente, rotulados como spam ou e-mail normal, e ele julga a qual categoria pertence um e-mail recém-chegado. Que método de aprendizado é esse?
Como o treinamento usa dados aos quais as respostas (os rótulos) foram atribuídas previamente, trata-se de aprendizado supervisionado (教師あり学習) e, como a saída é uma categoria, é uma classificação (分類). O aprendizado não supervisionado não fornece respostas, e o aprendizado por reforço aprende ações a partir de recompensas. O aprendizado por reforço profundo combina o aprendizado por reforço com redes neurais e não se aplica a este problema, que usa rótulos corretos.
Ao executar o processamento a seguir, qual é o valor final da variável x? Primeiro, atribua 1 à variável x. Em seguida, repita 3 vezes a operação de atribuir a x o dobro do seu valor atual.
x começa em 1 e passa a 2 após a primeira repetição (繰返し), a 4 após a segunda e a 8 após a terceira; portanto, a resposta é 8. 2 é o valor após apenas a primeira repetição, e 4, após apenas a segunda. 6 é o resultado de somar 2 três vezes, não de dobrar repetidamente.
Usa-se uma busca binária para encontrar um item procurado entre 1000 itens de dados previamente ordenados em ordem crescente. No máximo, quantas comparações são necessárias?
Cada comparação em uma busca binária (二分探索) reduz os candidatos à metade. 2 elevado a 9 é 512, insuficiente para 1000 itens, enquanto 2 elevado a 10 é 1024, que excede 1000; portanto, o item procurado pode ser encontrado em no máximo 10 comparações. 500 se aproxima do número médio de comparações de uma busca linear (線形探索), e 7 e 9 correspondem a um número insuficiente de reduções à metade.
Ao fazer uma busca linear em n itens de dados, supondo que o item procurado esteja sempre presente exatamente uma vez e tenha a mesma probabilidade de estar em qualquer posição, qual é o número médio de comparações?
Os casos de encontrá-lo na 1ª comparação até a n-ésima são igualmente prováveis; portanto, a média é (1+2+…+n)÷n = (n+1)÷2. n é o número de comparações no pior caso, e log2 n é o número aproximado de comparações de uma busca binária (二分探索). n÷4 é um valor sem fundamento.
Os elementos de um vetor (array) estão dispostos, a partir do início, como 3, 1, 4, 1, 5. Faz-se uma passagem comparando os pares adjacentes a partir do início e trocando-os quando o da esquerda é maior que o da direita. Qual é a disposição do vetor imediatamente após essa única passagem?
Comparando 3 e 1 e trocando-os, obtém-se 1,3,4,1,5; 3 e 4 permanecem; trocando 4 e 1, obtém-se 1,3,1,4,5; e 4 e 5 permanecem. O estado totalmente ordenado não pode ser alcançado em uma única passagem (走査). A alternativa B é o estado intermediário após apenas a primeira troca, e a alternativa A é a disposição que resultaria se a passagem prosseguisse sem trocar os 3 e 1 iniciais.
Em uma pilha vazia, 1, 2 e 3 são inseridos (push) nesta ordem; depois, é feita uma remoção (pop), em seguida 4 é inserido (push) e, depois, são feitas duas remoções (pop). Qual alternativa lista os valores removidos na ordem em que foram retirados?
Uma pilha (スタック) funciona no esquema último a entrar, primeiro a sair; portanto, o primeiro pop retorna 3, o último valor inserido. Inserir 4 e fazer pop retorna 4, e o pop seguinte retorna 2, resultando em 3, 4, 2. A alternativa C se aproxima da ordem de uma fila (キュー), primeiro a entrar, primeiro a sair, e as outras duas confundem a ordem de remoção.
Qual das alternativas a seguir é uma característica adequada de uma estrutura de lista?
Uma lista (リスト) é uma estrutura em que cada elemento guarda a localização do próximo elemento, um ponteiro (ポインタ), de modo que a inserção e a exclusão no meio exigem apenas religar os ponteiros. A alternativa D descreve um vetor (配列), a alternativa A, uma pilha, último a entrar, primeiro a sair, e a alternativa C, uma fila, primeiro a entrar, primeiro a sair; nenhuma delas é característica da estrutura de lista.
Qual formato leve de descrição de dados escreve pares de nomes de itens e valores entre chaves, pode expressar estruturas aninhadas e é amplamente usado para troca de dados em aplicações Web?
O JSON é um formato leve de descrição de dados que expressa pares de nomes de itens e valores entre chaves e é amplamente usado para troca de dados na Web. O CSV é um formato tabular que separa os valores por vírgulas, o XML é uma linguagem de marcação (マークアップ言語) que expressa o significado e a estrutura dos dados com tags personalizadas, e o HTML é a linguagem de marcação que descreve a estrutura das páginas Web.
Qual linguagem de programação é amplamente usada nas áreas de análise estatística e análise de dados e também é rica em recursos para gerar gráficos?
R é uma linguagem de programação especializada em análise estatística e análise de dados, com abundantes métodos estatísticos e recursos para gerar gráficos. O HTML é uma linguagem de marcação para descrever a estrutura das páginas Web, o SQL é uma linguagem de consulta para operar bancos de dados (データベース), e o XML é uma linguagem de marcação que expressa o significado e a estrutura dos dados; nenhuma delas é uma linguagem de programação para análise estatística.
Esta é uma ferramenta de prática com perguntas em ordem aleatória (funciona quando o JavaScript está ativado). Mesmo sem ela, você pode ler todas as perguntas e explicações acima.
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