Foram encontradas 70 questões.
Sobre a Linguagem SQL, é correto afirmar que:
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Considere o seguinte esquema relacional e resolva em SQL as questões propostas:
Pessoa - ( Código Interno , Nome , Endereco , Tipo )
Cliente -( Código Interno , Atividade )
Empregado ( Código Interno , Número Sequencial , Vencimento Mensal, Responsavel , Sigla , Data de Admissao )
Departamento - (Sigla , Designação , Localização , Chefe, Data de Posse )
Quais os empregados, considerando o código de registro no sistema, que entraram no serviço da empresa no ano de 1995?
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Considere o seguinte esquema relacional e responda às questões apresentando o
respectivo SQL:
Cliente - (cod_cliente, cliente, profissao, localidade)
Agencia - ( cod_agencia, agencia, localidade)
Conta - ( num_conta, tipo_conta, cod_cliente, cod_agencia, saldo)
Emprestimo - (num_emprestimo, cod_cliente, cod_agencia, valor)
Qual comando representa a quantidade de clientes cadastrados na base?
Cliente - (cod_cliente, cliente, profissao, localidade)
Agencia - ( cod_agencia, agencia, localidade)
Conta - ( num_conta, tipo_conta, cod_cliente, cod_agencia, saldo)
Emprestimo - (num_emprestimo, cod_cliente, cod_agencia, valor)
Qual comando representa a quantidade de clientes cadastrados na base?
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Durante a etapa do pré-processamento da base de dados, a análise de Outliers é
uma tarefa comum e relevante para obter modelos de aprendizado de máquina consistentes. A
presença de outliers pode levar a modelos imprecisos quando o modelo é testado ou colocado em
produção. Analise as assertivas a seguir e assinale a alternativa correta.
I. Outliers são dados com padrões muito diferentes aos demais, que fogem ao padrão dos dados. Estes dados precisam ser identificados e analisados.
II. Outliers podem ser produzidos por erros de medição, valores default assumidos durante o preenchimento de uma base de dados ou podem corresponder a valores corretos, mas pertencentes a uma base de dados desbalanceada.
III. Na prática, os outliers comumente são eliminados. Porém, pode-se estar negligenciando um conjunto de instâncias que podem trazer novos conhecimentos acerca do domínio de problema.
IV. A detecção de outliers pode ser feita por meio de técnicas univariadas, que consistem em explorar cada atributo e variabilidade dos valores em torno da média. Quando a variabilidade é grande, pode indicar registros, potenciais outliers.
I. Outliers são dados com padrões muito diferentes aos demais, que fogem ao padrão dos dados. Estes dados precisam ser identificados e analisados.
II. Outliers podem ser produzidos por erros de medição, valores default assumidos durante o preenchimento de uma base de dados ou podem corresponder a valores corretos, mas pertencentes a uma base de dados desbalanceada.
III. Na prática, os outliers comumente são eliminados. Porém, pode-se estar negligenciando um conjunto de instâncias que podem trazer novos conhecimentos acerca do domínio de problema.
IV. A detecção de outliers pode ser feita por meio de técnicas univariadas, que consistem em explorar cada atributo e variabilidade dos valores em torno da média. Quando a variabilidade é grande, pode indicar registros, potenciais outliers.
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Para evitar a polarização dos modelos de aprendizado de máquina, as técnicas de
balanceamento buscam equilibrar a quantidade de instâncias de cada classe do conjunto de dados.
Dentre as diversas técnicas existentes, podemos citar: Seleção aleatória pela menor classe, Seleção
por agrupamento pela menor classe e Replicação de instâncias. Sobre o assunto, analise as assertivas
a seguir:
I. Dado dois conjuntos de registros com N e M registros (onde N<<M) vinculados a duas classes, o balanceamento por seleção aleatória ocorre selecionando de forma aleatória N registros dentro do conjunto contendo M registros.
II. Dado dois conjuntos de registros com N e M registros (onde N<<M) vinculados a duas classes, o balanceamento por seleção de grupo ocorre selecionando por meio de uma técnica de agrupamento os N registros mais representativos dentro do conjunto contendo M registros.
III. Dado dois conjuntos de registros com N e M registros (onde N<<M) vinculados a duas classes, o balanceamento ocorre gerando artificialmente instâncias a partir das instâncias do conjunto contendo M registros (classe maioritária).
Quais estão INCORRETAS?
I. Dado dois conjuntos de registros com N e M registros (onde N<<M) vinculados a duas classes, o balanceamento por seleção aleatória ocorre selecionando de forma aleatória N registros dentro do conjunto contendo M registros.
II. Dado dois conjuntos de registros com N e M registros (onde N<<M) vinculados a duas classes, o balanceamento por seleção de grupo ocorre selecionando por meio de uma técnica de agrupamento os N registros mais representativos dentro do conjunto contendo M registros.
III. Dado dois conjuntos de registros com N e M registros (onde N<<M) vinculados a duas classes, o balanceamento ocorre gerando artificialmente instâncias a partir das instâncias do conjunto contendo M registros (classe maioritária).
Quais estão INCORRETAS?
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Sobre a representação do desafio da construção de uma solução de business
intelligence, analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta.
I. Integração de dados de diferentes fontes.
II. Qualidade dos dados.
III. Criação de uma cultura organizacional baseada em dados.
IV. Falta de conhecimento técnico em ferramentas de business intelligence.
I. Integração de dados de diferentes fontes.
II. Qualidade dos dados.
III. Criação de uma cultura organizacional baseada em dados.
IV. Falta de conhecimento técnico em ferramentas de business intelligence.
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Sobre o conceito do Self-Service BI, assinale a alternativa correta.
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Sobre conceitos de Business Intelligence, analise as assertivas abaixo e assinale a
alternativa correta.
I. As ferramentas de Self Service BI não se enquadram dentro das ferramentas OLAP.
II. Não podemos utilizar ferramentas OLAP para tomada de decisão das organizações, uma vez que são consideradas ferramentas estáticas e de baixa performance.
III. É possível efetuar as operações de Drill Across, Dril Down e Drill Up em ferramentas OLAP.
IV. OLAP e MOLAP tem a mesma função e característica.
I. As ferramentas de Self Service BI não se enquadram dentro das ferramentas OLAP.
II. Não podemos utilizar ferramentas OLAP para tomada de decisão das organizações, uma vez que são consideradas ferramentas estáticas e de baixa performance.
III. É possível efetuar as operações de Drill Across, Dril Down e Drill Up em ferramentas OLAP.
IV. OLAP e MOLAP tem a mesma função e característica.
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Sobre arquitetura das ferramentas OLAP, qual das alternativas é utilizada para se
conectar à base de dados multidimensionais?
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Sobre o conceito de Business Intelligence, é correto afirmar que é:
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