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Você está participando do processo de seleção de um programa de estágio em Tecnologia. Mais precisamente, este programa está procurando estudantes que estão no meio ou no final da Graduação para ingressar no departamento de Tecnologia de uma grande empresa. Sendo assim, neste processo de seleção existem dinâmicas de grupo para a resolução de situações que podem acontecer no dia-a-dia de um trabalho de desenvolvedor de software. A ideia é mensurar o seu nível de conhecimento e autonomia para o desenvolvimento de algoritmos. Diante deste contexto, avalie as afirmacoes a seguir. I. Dois objetos com nomes diferentes, mas que pertençam à mesma classe são exemplos de polimorfismo. II. Duas funções com nomes diferentes, mas que pertençam à mesma classe são exemplos de polimorfismo. III. Duas variáveis com o mesmo nome dentro de funções diferentes são exemplos de polimorfismo. IV. Duas funções com o mesmo nome são exemplos de polimorfismo. É correto apenas o que se afirma em

I. Dois objetos com nomes diferentes, mas que pertençam à mesma classe são exemplos de polimorfismo.
II. Duas funções com nomes diferentes, mas que pertençam à mesma classe são exemplos de polimorfismo.
III. Duas variáveis com o mesmo nome dentro de funções diferentes são exemplos de polimorfismo.
IV. Duas funções com o mesmo nome são exemplos de polimorfismo.
A III e IV.
B II e IV.
C III.
D IV.
E I e II.
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Estudando com Questões

há 3 anos

Respostas

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há 3 anos

A alternativa correta é a letra B) II e IV. Duas funções com nomes diferentes, mas que pertençam à mesma classe são exemplos de polimorfismo, assim como duas funções com o mesmo nome.

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Considering the information presented in the text, evaluate the following assertions and the proposed relationship between them. I. The definition of project data can be carried out by a business area analyst or data scientist BECAUSE II. The business area analyst will provide several pieces of information that are already part of his experience, and the data scientist will research scientific databases to find out the main findings about a particular problem. Regarding these assertions, choose the correct option.

I. The definition of project data can be carried out by a business area analyst or data scientist
II. The business area analyst will provide several pieces of information that are already part of his experience, and the data scientist will research scientific databases to find out the main findings about a particular problem.
A. Assertion I is true, and II is false.
B. Assertions I and II are true, and II is a correct justification for I.
C. Assertions I and II are false.
D. Assertion I is false, and II is true.
E. Assertions I and II are true, but II is not a correct justification for I.

Você está participando do processo de seleção de um programa de estágio em Tecnologia. Mais precisamente, este programa está procurando estudantes que estão no meio ou no final da Graduação para ingressar no departamento de Tecnologia de uma grande empresa. Sendo assim, neste processo de seleção existem dinâmicas de grupo para a resolução de situações que podem acontecer no dia a dia de um trabalho de desenvolvedor de software. A ideia é mensurar o seu nível de conhecimento e autonomia para o desenvolvimento de algoritmos. Uma dessas situações envolve o uso de bibliotecas em códigos escritos em Python. Considerando as informações apresentadas no texto, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. É possível conseguir rapidamente adicionarmos funcionalidades no seu código que já foram testadas e desenvolvidas por várias outras pessoas. PORQUE II. As bibliotecas possibilitam que testemos diferentes implementações que possam servir para a mesma finalidade e escolher, dentre elas, a melhor. Por exemplo: podemos ter dezenas de bibliotecas que geram gráficos, e podemos escolher uma que melhor se adapta aos nossos cenários.

I. É possível conseguir rapidamente adicionarmos funcionalidades no seu código que já foram testadas e desenvolvidas por várias outras pessoas.
II. As bibliotecas possibilitam que testemos diferentes implementações que possam servir para a mesma finalidade e escolher, dentre elas, a melhor. Por exemplo: podemos ter dezenas de bibliotecas que geram gráficos, e podemos escolher uma que melhor se adapta aos nossos cenários.
A As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
B As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
C As asserções I e II são proposições falsas.
D A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
E A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.

A Universidade está promovendo um evento na sua região com o intuito de reunir estudantes e demais desenvolvedores de software para comentar sobre as últimas tendências de mercado. Além disso, este evento possui algumas oficinas sobre boas práticas de código. Você está participando de uma dessas oficinas, cujo código é todo desenvolvido em Python e utiliza o scikit-learn para a análise de modelos preditivos. Considerando as informações apresentadas no texto, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. O scikit-learn apresenta implementação de técnicas de aprendizagem supervisionada e não supervisionada PORQUE II. Pois apresentam técnicas de pré-processamento de dados e métricas que não visam reduzir o erro de resposta.

I. O scikit-learn apresenta implementação de técnicas de aprendizagem supervisionada e não supervisionada
II. Pois apresentam técnicas de pré-processamento de dados e métricas que não visam reduzir o erro de resposta.
A A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
B As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
C As asserções I e II são proposições falsas.
D A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
E As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.

Independentemente da base sendo trabalhada é importante relembrar de um conceito chamado garbage in, garbage out: algoritmos de ML aprendem em cima de uma base em que os humanos fornecem. Ainda que a ideia possa soar interessante, por enquanto, os algoritmos ainda não conseguem adivinhar o que nós pensamos e, ainda, procurar novos dados da internet sem supervisão alguma. Dessa maneira, pode-se realizar uma análise de dados exploratória para a avaliação dos modelos. Diante deste contexto, assinale a única afirmativa CORRETA sobre a avaliação dos modelos. I. A matriz de confusão é uma ferramenta poderosa na preparação das bases de dados com a finalidade de evitar o "garbage in, garbage out". II. Para avaliar se um algoritmo está bom ou ruim a única métrica usada é o erro médio absoluto (MAE). III. Treinar um modelo, é importante avaliarmos se ele está funcionando como esperado (ou não). IV. Os testes estatísticos não podem ser usados para medir a performance de algoritmos de aprendizagem não-supervisionada. É correto apenas o que se afirma em


A II.
B III.
C I e III.
D IV.
E I.

Considerando as informações apresentadas no texto, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I.A definição de dados de um projeto pode ser realizadas por um analista da área de negócio ou cientista de dados PORQUE II. O analista da área de negócio dará várias informações que fazem parte já da experiência dele e o cientista de dados irá pesquisar em bases científicas quais foram os principais achados sobre um determinado problema. A respeito dessas asserções, assinale a opção correta.

I.A definição de dados de um projeto pode ser realizadas por um analista da área de negócio ou cientista de dados
II. O analista da área de negócio dará várias informações que fazem parte já da experiência dele e o cientista de dados irá pesquisar em bases científicas quais foram os principais achados sobre um determinado problema.
A A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
B As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
C As asserções I e II são proposições falsas.
D A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
E As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.

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