896976 Ano: 2018
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: UFRGS
Orgão: TJ-RS

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Analista de TI - Banco de Dados
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Introdução à Ciência de DadosDados Estruturados, Não-Estruturados e Semiestruturados

Os dados são armazenados em . Os dados misturam nomes de tipos de dados e valores de dados, mas nem todos eles precisam seguir uma estrutura predefinida fixa. Os dados referem-se à informação exibida na Web, caso em que a informação sobre os tipos dos itens de dados não existe.

Assinale a alternativa que completa, correta e respectivamente, as lacunas do texto acima.

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836408 Ano: 2018
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TCM-BA

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Auditor Estadual - Controle Externo
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Auditor Estadual - Infraestrutura
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BI: Business IntelligenceConceitos e Fundamentos de BI

Acerca de modelagem dimensional, assinale a opção correta.

A

As granularidades fundamentais para classificar todas as tabelas fato de um modelo dimensional são: transacional, snapshot periódico e snapshot acumulado.

B

Os fatos e dimensões não são tabelas do banco de dados, pois, no modelo dimensional, são componentes do cubo de um data warehouse.

C

No modelo estrela, as dimensões são normalizadas para tornar mais ágeis as consultas analíticas.

D

O modelo floco de neve (SnowFlake) aumenta o espaço de armazenamento dos dados dimensionais, pois acrescenta várias tabelas ao modelo, todavia torna mais simples a navegação por software que utilizarão o banco de dados.

E

Os códigos e as descrições associadas, usadas como nomes de colunas em relatórios e como filtros em consultas, não devem ser gravados em tabelas dimensionais.

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836406 Ano: 2018
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TCM-BA

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Auditor Estadual - Controle Externo
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Auditor Estadual - Infraestrutura
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Data MiningTécnicas de Mineração

A respeito das técnicas e(ou) métodos de mineração de dados, assinale a opção correta.

A

O agrupamento (ou clustering) realiza identificação de grupos de dados que apresentam coocorrência.

B

A classificação realiza o aprendizado de uma função que pode ser usada para mapear os valores associados aos dados em um ou mais valores reais.

C

A regressão ou predição promove o aprendizado de uma função que pode ser usada para mapear dados em uma de várias classes discretas definidas previamente, bem como encontrar tendências que possam ser usadas para entender e explorar padrões de comportamento dos dados.

D

As regras de associação identificam grupos de dados, em que os dados têm características semelhantes aos do mesmo grupo e os grupos têm características diferentes entre si.

E

Os métodos de classificação supervisionada podem ser embasados em separabilidade (entropia), utilizando árvores de decisão e variantes, e em particionamento, utilizando SVM (support vector machines).

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836404 Ano: 2018
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TCM-BA

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Auditor Estadual - Controle Externo
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Auditor Estadual - Infraestrutura
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Big DataConceitos e Fundamentos de Big Data

Acerca de big data, assinale a opção correta.

A

A utilização de big data nas organizações não é capaz de transformar os seus processos de gestão e cultura.

B

Sistemas de recomendação são métodos baseados em computação distribuída, que proveem uma interface para programação de clusters, a fim de recomendar os tipos certos de dados e processar grandes volumes de dados.

C

Pode-se recorrer a software conhecidos como scrapers para coletar automaticamente e visualizar dados que se encontram disponíveis em sítios de navegabilidade ruim ou em bancos de dados difíceis de manipular.

D

As ações inerentes ao processo de preparação de dados incluem detecção de anomalias, deduplicação, desambiguação de entradas e mineração de dados.

E

O termo big data se baseia em cinco Vs: velocidade, virtuosidade, volume, vantagem e valor.

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836403 Ano: 2018
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TCM-BA

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Auditor Estadual - Controle Externo
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Data MiningCRISP-DM

Assinale a opção correta a respeito do CRISP-DM.

A

CRISP-DM é uma suíte de ferramentas proprietárias que vem se tornando um padrão da indústria para mineração de dados, uma vez que fornece um plano completo e tecnologias para a realização de um projeto de mineração de dados.

B

A verificação da qualidade dos dados é uma atividade da fase de entendimento dos dados.

C

Durante a fase de preparação dos dados, é realizado um inventário de requisitos, suposições e restrições de recursos.

D

Na fase de avaliação dos dados, são realizadas as atividades de identificar valores especiais dos dados e catalogar seu significado.

E

Na fase de preparação dos dados, são realizadas as atividades de analisar o potencial de implantação de cada resultado e estimar o potencial de melhoria do processo atual.

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834832 Ano: 2018
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TCE-MG

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Analista de Controle Externo - TI
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BI: Business IntelligenceOLAP e OLTP

Assinale a opção que indica a forma de navegação por nível de granularidade em um modelo de dados dimensional em que os detalhes de uma informação sejam recuperados de outra estrutura.

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834831 Ano: 2018
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TCE-MG

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Analista de Controle Externo - TI
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Data Mining

Na técnica de árvore de decisão em data mining, é empregada a abordagem denominada

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834830 Ano: 2018
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TCE-MG

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Analista de Controle Externo - TI
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Uma empresa, ao implementar técnicas e softwares de big data, deu enfoque diferenciado à análise que tem como objetivo mostrar as consequências de determinado evento.

Essa análise é do tipo

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834829 Ano: 2018
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TCE-MG

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Analista de Controle Externo - TI
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Inteligência ArtificialMachine LearningTipos de AprendizadoAprendizado por Reforço

Em machine learning, a categoria de aprendizagem por reforço identifica as tarefas em que

A

um software interage com um ambiente dinâmico, como, por exemplo, veículos autônomos.

B

as etiquetas de classificação não sejam fornecidas ao algoritmo, de modo a deixá-lo livre para entender as entradas recebidas.

C

o aprendizado pode ser um objetivo em si mesmo ou um meio para se atingir um fim.

D

o objetivo seja aprender um conjunto de regras generalistas para converter as entradas em saídas predefinidas.

E

são apresentados ao computador exemplos de entradas e saídas desejadas, fornecidas por um orientador.

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834827 Ano: 2018
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TCE-MG

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Analista de Controle Externo - TI
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BI: Business Intelligence

Um dos desdobramentos de big data é o big data analytics, que se refere aos softwares capazes de tratar dados para transformá-los em informações úteis às organizações. O big data analytics difere do business intelligence por