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Julgue o item seguinte, relativo a inteligência artificial (IA).
A análise preditiva é uma aplicação da IA em que são utilizadas técnicas de aprendizado de máquina para a previsão de resultados futuros com base em dados históricos.
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A respeito de Big Data, julgue o item a seguir.
O armazenamento de Big Data em sistemas distribuídos, a exemplo do HDFS (Hadoop Distributed File System), melhora a tolerância a falhas e a escalabilidade ao distribuir dados entre múltiplos nós.
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A respeito de Big Data, julgue o item a seguir.
Na etapa de ingestão de um pipeline de dados de Big Data, os dados de diversas fontes são coletados e transportados para um armazenamento centralizado.
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A respeito de Big Data, julgue o item a seguir.
Os data lakes, por armazenarem dados em seus formatos originais, eliminam completamente a necessidade de data warehouses em ambientes de Big Data.
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Em relação às fases do CRISP-DM, julgue o próximo item.
A fase 7 do CRISP-DM indica que o processo de construção do armazém de dados correspondente deve ser revisado em função das atualizações dos dados.
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Em relação às fases do CRISP-DM, julgue o próximo item.
Na fase de modelagem do CRISP-DM, além da divisão de dados em treinamento, testes e validação, são escolhidos os algoritmos que podem ser testados e utilizados de acordo com o tipo de exploração dos dados desejada.
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fato_processos |
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id_processo |
id_tempo | id_juiz |
tempo_resolucao |
| 1 | 101 | 201 | 30 |
| 2 | 102 | 202 | 45 |
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dim_tempo |
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id_tempo |
ano |
mes |
| 101 | 2023 | 11 |
| 102 | 2023 | 12 |
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dim_juiz |
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id_juiz |
nome_juiz |
| 201 |
Ana Souza |
| 202 |
Carlos Lima |
Considerando a tabela de fato apresentada inicialmente e as tabelas de dimensão a ela subsequentes, julgue o item a seguir, referentes à modelagem dimensional de dados.
A tabela fato_processos deveria conter informações detalhadas acerca do nome do juiz e do ano de referência, para otimizar a consulta direta, eliminando-se a necessidade de dimensões.
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fato_processos |
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id_processo |
id_tempo | id_juiz |
tempo_resolucao |
| 1 | 101 | 201 | 30 |
| 2 | 102 | 202 | 45 |
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dim_tempo |
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id_tempo |
ano |
mes |
| 101 | 2023 | 11 |
| 102 | 2023 | 12 |
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dim_juiz |
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id_juiz |
nome_juiz |
| 201 |
Ana Souza |
| 202 |
Carlos Lima |
Considerando a tabela de fato apresentada inicialmente e as tabelas de dimensão a ela subsequentes, julgue o item a seguir, referentes à modelagem dimensional de dados.
A granularidade da tabela fato_processos é definida em nível de evento por processo, de forma que cada registro nessa tabela representa uma movimentação judicial específica, enquanto as dimensões agregam atributos descritivos necessários para contextualizar a análise multidimensional.
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Acerca de business intelligence, ETL e OLAP, julgue o item que se segue.
A análise preditiva utiliza algoritmos estatísticos e modelos de machine learning para identificar padrões históricos nos dados e projetar tendências futuras, de forma a guiar decisões proativas e permitir a antecipação de cenários críticos para o negócio.
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Acerca de business intelligence, ETL e OLAP, julgue o item que se segue.
O ROLAP (relational OLAP) armazena os dados exclusivamente em estruturas multidimensionais, como cubos OLAP, ignorando bancos de dados relacionais para processamento analítico.
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