O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma área de estudo dedicada à pesquisa e desenvolvimento de métodos e sistemas que visam compreender e processar a linguagem humana por meio de computadores.

São paradigmas de PLN:

Dados abertos são informações digitais disponibilizadas ao público sem restrições de uso, geralmente sob formatos acessíveis e licenças que permitem sua livre utilização, redistribuição e modificação. O chamado Sistema de 5 Estrelas classifica por meio de estrelas o grau de abertura dos dados.

O nível três estrelas é caracterizado por sua disponibilidade na internet

Os modelos de aprendizado de máquina desempenham um papel fundamental na análise e interpretação de dados em uma variedade de domínios.

Uma característica dos modelos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados é que modelos supervisionados

A integração de dados desempenha um papel crucial na gestão da informação em organizações. No contexto dos processos de ETL (Extract, Transform, Load), cada etapa desempenha funções específicas.

Assinale a opção que descreve corretamente o processo de Transformação (T) no ETL.

Algumas importantes bibliotecas de programação em Python desempenham papel crucial no desenvolvimento de soluções eficientes para uma variedade de problemas em Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina.

O objetivo principal da biblioteca Pandas no contexto da ciência de dados e análise de dados é

O algoritmo Naive Bayes é amplamente utilizado em problemas de classificação, especialmente em aplicações de processamento de linguagem natural e análise de texto.

O princípio fundamental do algoritmo Naive Bayes

A Internet dsa Coisas (Internet of Things – IoT) está revolucionando a forma como interagimos com o mundo, possibilitando maior automação, eficiência e conveniência em diversos aspectos da vida cotidiana.

Dentre as características fundamentais da IoT, incluem-se:

O analista Tomas é o responsável por integrar data marts independentes do TJMS por meio do compartilhamento da dimensão local. Tomas observou que os data marts possuem diferentes granularidades: um contém dados agrupados por estado e o outro, por cidade. Então, Tomas terá que normalizar a dimensão local gerando a dimensão estado e a dimensão cidade.

A técnica de modelagem multidimensional que Tomas deverá utilizar para normalizar a dimensão local para integrar os data marts que compartilhem dimensões em comum é:

Os bancos de dados massivos (Big Data) se caracterizam por armazenar grande volume de dados heterogêneos que crescem rapidamente ao longo do tempo.

Para implementar esse tipo de banco de dados, é necessário:

Sistemas de apoio à decisão coletam dados de diversas fontes e precisam realizar diversas operações de limpeza, transformação e integração para carregá-los em um banco de dados analítico pronto para consultas.

Para realizar as transformações necessárias nos dados oriundos de diversas fontes, os dados devem ser armazenados temporariamente em um(a):