Os analistas de Ciência de Dados da ALEGO reconhecem que a abordagem tradicional de análise de dados envolve um ciclo composto por diversas etapas e uma vez que tenham definidos seus modelos preditivos, eles podem ser aplicados a novos conjuntos de dados. A figura criada pelos analistas representa um ciclo de análise preditiva e score de dados. Analise a figura e relacione a numeração indicada nas etapas com as suas respectivas operações. 



A relação correta, na ordem dada, é:

A importância da qualidade dos dados é um dos fundamentos da Ciência da Dados, é essencial nos projetos desenvolvidos na ALEGO. Tais características são bem delineadas e classificadas na literatura e, em essência, servem de indicadores para avaliar quais conjuntos de dados são importantes ou não para um determinado estudo.

A classificação das características básicas da qualidade de dados são, respectivamente,

Em iniciativas de Business Intelligence que coexistem com ambientes de Big Data, é comum a adoção de arquiteturas híbridas, nas quais datamarts tradicionais convivem com plataformas analíticas distribuídas. Considerando a modelagem de datamarts, os processos de ETL e os conceitos de Big Data e Analytics, assinale a alternativa que apresenta a afirmativa correta:

No modelo de Machine Learningo Overfitting ocorre quando:

De acordo com as aplicações práticas de IA generativa no cotidiano, analise as assertivas abaixo:

I. O ChatGPT pode ser utilizado para apoiar a produtividade pessoal através da criação de listas de tarefas, organização de rotinas, redação de e-mails e agendamento de compromissos.

II. Plataformas de streaming utilizam sistemas de recomendação baseados em inteligência artificial para personalizar conteúdo de acordo com o histórico de visualização e preferências do usuário.

III. Ferramentas de IA generativa podem ser utilizadas para auxiliar na aceleração e otimização de processos de trabalho, aumentando a eficiência em ambientes corporativos.

Quais estão corretas?

Plataformas digitais utilizam IA para sugerir conteúdos e apresentar resultados de pesquisas relevantes aos usuários. De forma geral, os algoritmos de recomendação e busca funcionam a partir:

Google Bard é um exemplo de inteligência artificial baseada no modelo PaLM (Pathways Language Model), projetado para responder perguntas, criar textos e gerar insights a partir de dados complexos.

O Google Bard, desenvolvido sobre a arquitetura PaLM, atua como uma inteligência artificial generativa exclusivamente treinada offline, sem conexão dinâmica com a internet, sendo, portanto, incapaz de incorporar informações em tempo real ou de realizar integração com sistemas de busca ao vivo.

OLAP é um conceito de interface com o usuário e não uma forma de armazenamento de dados, que proporciona a capacidade de ter ideias sobre os dados, permitindo analisá-los profundamente em diversos ângulos. O OLAP e o Data Warehouse destinam-se a trabalharem juntos, enquanto o DW armazena as informações de forma eficiente, o OLAP tem por objetivo recuperá-las com a mesma eficiência, porém com muita rapidez. Entre os métodos de armazenamento, no primeiro os dados são armazenados de forma multidimensional e, no segundo, o conjunto de dados multidimensionais deve ser criado no servidor e transferido para o desktop, permitindo a portabilidade aos usuários OLAP que não possuem acesso direto ao servidor.
Esses dois métodos são conhecidos, respectivamente, pelas siglas:

No contexto de Big Data, os Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBD) NoSQL são alternativas para o gerenciamento de dados. "Redis" e "MongoDB" são utilizados, respectivamente, nos modelos de dados: