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A divisão dos dados por ocasião das tarefas de aprendizado de
máquina deve ser feita com todo critério técnico para evitar
problemas nos modelos gerados.
No contexto dessa divisão dos dados, assinale a afirmativa correta acerca do processo de overfitting em aprendizado de máquina.
No contexto dessa divisão dos dados, assinale a afirmativa correta acerca do processo de overfitting em aprendizado de máquina.
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Sobre os conceitos de aprendizado de máquina, marque a
opção correta.
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Em Business Intelligence, assinale a alternativa que apresenta o nome da técnica utilizada em Data Mining para descobrir padrões ocultos nos dados.
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Em um processo ETL (Extract, Transform, Load), assinale a alternativa que apresenta a fase de Transformação.
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Sobre modelagem dimensional, assinale a alternativa que apresenta o propósito de uma tabela fato.
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Os dados dentro do sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) podem estar organizados de três formas: estruturados, não estruturados ou semiestruturados. Assinale a alternativa que apresenta qual elemento podemos encontrar em uma estrutura de dados não estruturados.
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Julgue o item a seguir, a respeito de técnicas de ingestão de dados, análise de dados e Big Data.
Na abordagem ETL, os dados são carregados no mesmo estado em que foram extraídos e são transformados no estágio posterior ao carregamento.
Na abordagem ETL, os dados são carregados no mesmo estado em que foram extraídos e são transformados no estágio posterior ao carregamento.
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Julgue o item a seguir, a respeito de técnicas de ingestão de dados, análise de dados e Big Data.
Na ingestão de dados, a arquitetura lambda utiliza o processamento em lote para fornecer visualizações das informações e utiliza a atualização em tempo real para ajudar os gestores a visualizarem dados críticos e urgentes.
Na ingestão de dados, a arquitetura lambda utiliza o processamento em lote para fornecer visualizações das informações e utiliza a atualização em tempo real para ajudar os gestores a visualizarem dados críticos e urgentes.
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Julgue o item a seguir, a respeito de técnicas de ingestão de
dados, análise de dados e Big Data.
No armazenamento de dados em Big Data, valor é o critério que observa a integração de informações coletadas em diferentes fontes, com vistas a enriquecer as análises.
No armazenamento de dados em Big Data, valor é o critério que observa a integração de informações coletadas em diferentes fontes, com vistas a enriquecer as análises.
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Em relação a banco de dados em memória, soluções para Big Data e dados estruturados e não estruturados, julgue o item que se segue.
O Hadoop é uma solução para Big Data e foi desenvolvido para armazenar e processar dados em diferentes máquinas com alta velocidade e baixo custo, permitindo a integração de dados por meio da orquestração deles.
O Hadoop é uma solução para Big Data e foi desenvolvido para armazenar e processar dados em diferentes máquinas com alta velocidade e baixo custo, permitindo a integração de dados por meio da orquestração deles.
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