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Em aprendizado de máquina, classificadores binários e multiclasses são usados para categorizar dados em duas ou mais classes. Considere os cenários a seguir:

1. Um sistema de detecção de fraudes bancárias, onde cada transação deve ser classificada como fraudulenta ou não fraudulenta.

2. Um modelo de classificação de espécies de flores, onde cada flor pode ser categorizada como setosa, versicolor ou virginica.

Em relação aos cenários apresentados, assinale a alternativa que descreve os modelos mais adequados para cada tipo de problema.

 

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Uma empresa deseja implementar uma arquitetura de dados robusta para dar suporte à análise e ao processamento diário de informações. A empresa já possui um sistema de OLTP, mas agora precisa de uma solução de OLAP para análise histórica e de tendências. Além disso, a equipe de TI está considerando a criação de Data Marts para áreas de marketing, vendas e finanças, com o objetivo de melhorar a tomada de decisões.

Com base no cenário apresentado, assinale a alternativa que melhor descreve a relação entre Data Marts, OLTP e OLAP.

 

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Durante uma análise exploratória de dados (EDA), um cientista de dados está avaliando a dispersão de um conjunto de dados financeiros que contém informações sobre variações diárias no preço de uma ação. Ele deseja utilizar uma métrica que atenda os seguintes requisitos:

• Leve em conta todos os valores da amostra para evitar que outliers distorçam excessivamente a análise.

• Seja expressa na mesma unidade de medida dos dados originais, facilitando a interpretação dos resultados.

• Permita comparar a variabilidade entre diferentes ativos, mesmo que tenham médias diferentes.

Dado esse contexto, assinale a alternativa que apresenta a técnica estatística que melhor atende aos requisitos mencionados

 

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Considere a tabela Funcionarios de um banco de dados de uma empresa:

CREATE TABLE Funcionarios (
    id INT PRIMARY KEY,
    nome VARCHAR(100),
    cargo VARCHAR(50),
    salario DECIMAL(10,2)
);

Qual das consultas, a seguir, retorna, corretamente, o nome, o cargo e o salário de todos os funcionários que ganham mais de R$ 3.000,00, ordenados em ordem decrescente de salário?

 

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O Tableau e o Power BI são as ferramentas mais populares para visualização de dados e Business Intelligence. As duas oferecem uma ampla variedade de recursos para criar dashboards interativos e relatórios, porém, elas diferem em alguns aspectos de usabilidade, integração e funcionalidades. Em relação às principais diferenças existentes entre o Tableau e o Power BI, assinale a alternativa correta.
 

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Uma empresa precisa processar grandes volumes de dados e está avaliando a adoção de Apache Hadoop ou Apache Spark para suas operações. A equipe técnica analisou as características de cada tecnologia e fez as seguintes observações:

• A equipe deseja minimizar a latência no processamento dos dados.

• O projeto exige suporte para análise de dados em tempo real.

• O orçamento disponível permite a utilização de mais memória RAM, se necessário.

• A infraestrutura já possui um Data Lake armazenado no HDFS.

Com base nas informações apresentadas, assinale a alternativa que representa a escolha mais adequada e o seu principal motivo.

 

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Uma empresa que trabalha e armazena dados sensíveis de clientes, como informações bancárias e documentos pessoais, precisa estabelecer um protocolo seguro para o descarte de informações, garantindo conformidade com legislações como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). No entanto, devido a falhas nos procedimentos internos, documentos impressos com dados de clientes foram descartados em lixeiras comuns e, posteriormente, encontrados por terceiros.

Diante do cenário descrito, assinale a alternativa que apresenta uma análise correta sobre as implicações e responsabilidades do descarte inadequado de informações sensíveis.

 

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A Inteligência Artificial tem sido amplamente utilizada para personalizar o ensino e otimizar diagnósticos médicos. No entanto, seu uso pode gerar efeitos adversos inesperados, especialmente em contextos de desigualdade social.

Considerando as implicações éticas e práticas da IA em setores essenciais, qual abordagem representa um uso responsável da tecnologia?

 

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Os sistemas de Inteligência Artificial frequentemente são treinados com bases de dados históricos, o que pode resultar na reprodução de padrões discriminatórios presentes na sociedade. Contudo, nem todas as tentativas de mitigar viés algorítmico são eficazes ou eticamente neutras. Qual das estratégias abaixo representa um método reconhecido de mitigação de vieses que equilibra justiça e precisão preditiva?
 

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A transparência na Inteligência Artificial está relacionada à possibilidade de compreender e auditar decisões automatizadas, reduzindo riscos de opacidade algorítmica. No entanto, o conceito de transparência em IA não significa necessariamente que qualquer usuário consiga entender plenamente o funcionamento interno dos algoritmos. Considerando essa distinção, qual das abordagens a seguir melhor representa uma estratégia de transparência aplicada à IA?
 

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