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Uma universidade está no processo de reestruturar seu banco de dados para otimizar o desempenho e a gestão de dados. Um dos conceitos considerados para essa tarefa é a modelagem de datamarts.
Qual das seguintes afirmações descreve corretamente um datamart e sua aplicação neste contexto?
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I. A função OLAP WINDOW é uma espécie de média móvel, sendo aplicada como uma nova cláusula nas expressões SQL (Structured Query Language) normais como: SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY e HAVING.
II. Data Mining é um processo de análise de dados exploratório com o objetivo de procurar padrões nos dados e identificar comportamentos incomuns, visando a uma estratégia de negócio.
III. OLAP é o processo estático de criar, gerenciar, analisar e gerar relatórios sobre dados.
Assinale a alternativa CORRETA, conforme Date (2004):
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I. Roll-up são níveis de detalhamento cada vez maiores. II. Giro é a operação de tabulação cruzada. III. Slice e dice são operações de projeção realizadas nas dimensões. IV. Drill-down são dados resumidos com generalização cada vez maior.
Assinale a alternativa CORRETA conforme Elmasri e Navathe (2011, p. 728):
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1. Seleção de dados 2. Limpeza de dados 3.Mineração de dados 4. Avaliação
( ) São aplicados algoritmos para extração de características dos dados.
( ) O subconjunto objetivado dos dados e os atributos de interesse são identificados examinando-se o conjunto de dados bruto inteiro.
( ) Os padrões são apresentados para os usuários em uma forma inteligível.
( ) Ruído e exceções são removidos, valores de campo são transformados em unidades comuns e alguns campos são criados pela combinação de campos já existentes para facilitar a análise. Normalmente, os dados são colocados em um formato relacional, e várias tabelas podem ser combinadas em uma etapa de desnormalização.
Assinale a alternativa que apresenta a numeração CORRETA da coluna da direita, de cima para baixo, conforme Raghu e Gehrke (2011, p. 739):
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Considere as seguintes afirmações sobre ETL (Extrac, Transform e Load), OLAP (Online Analytical Processing) e Data Mining:
I – Em sistemas data warehouse, a aplicação é mais voltada para inserir e atualizar dados, devido ao carregamento de dados com o ETL. Já em sistemas transacionais, utilizam-se mais consultas, conforme site https://www.oracle.com/br/database/what-is-a-data-warehouse/;
II – OLAP são softwares que permitem a tomada de decisões e inteligência de negócios e agregam recursos de busca de dados, armazenagem e gerência, conforme site: https://cetax.com.br/o-que-e-olap/.
III – ETL não possui suporte a SQL (structured query language), pois utiliza somente DSL (decision support language).
Assinale a alternativa CORRETA:
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- Inteligência ArtificialMachine LearningRedes Neurais
- ProgramaçãoPythonPytorch
- ProgramaçãoPythonScipy
- ProgramaçãoPythonTensorFlow/Keras
Qual é a biblioteca Python para aprendizado de máquina que permite a experimentação com redes neurais profundas e que possui arquitetura modular e extensível?
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Analise as assertivas abaixo sobre Naïve Bayes:
I. É um classificador ingênuo que assume que a presença ou ausência de uma característica particular de uma classe não está relacionada com a presença ou ausência de outras características.
II. As variáveis de entrada são geralmente categóricas, mas variações do algoritmo podem aceitar variáveis contínuas. Também existem maneiras de converter variáveis contínuas em categóricas. Esse processo é denominado discretização de variáveis contínuas.
III. A filtragem de spam é um exemplo clássico do uso de Naïve Bayes para distinguir e-mail de spam de e-mail legítimo. Muitos clientes de e-mail modernos implementam variantes de filtragem bayesiana de spam.
Quais estão corretas?
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Qual é o pacote da linguagem R que contém uma implementação de redes neurais feed-forward (entre outros modelos) que permite realizar ajustes avançados nos modelos?
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Qual é a biblioteca da Linguagem Python construída sobre o NumPy que permite realizar análise quantitativa de dados?
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