Julgue o próximo item, relativo a conceitos e noções de modelo CRISP-DM, sistemas de suporte a decisão, gestão de conteúdo e aplicações de data warehouse com OLAP.

Os sistemas de apoio à decisão (DSS) combinam dados e modelos analíticos sofisticados e interface amigável, e estão sob controle do usuário.

Em relação a conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de BI (business intelligence), definição e conceitos de DW (data warehouse) e data mining e arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL, julgue o item subsequente.

DW é um processo que reúne e gerencia várias coleções de dados históricos, indexados e de alto valor, que passam por um processo de limpeza, processamento e transformação com vistas a análises estratégicas e avançadas.

Em relação a conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de BI (business intelligence), definição e conceitos de DW (data warehouse) e data mining e arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL, julgue o item subsequente.

A análise de dados preditiva baseia-se em técnicas de estatística para determinar o que é mais provável de acontecer por meio da utilização da mineração de dados e pode prever se um cliente está propenso a se mudar para um concorrente.

Em relação a conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de BI (business intelligence), definição e conceitos de DW (data warehouse) e data mining e arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL, julgue o item subsequente.

A interface gráfica consiste na utilização de um dos componentes de BI por gerentes e executivos para controlar a saúde ou o desempenho de um negócio, monitorar métricas e analisar a estratégia desse negócio.

Em relação a conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de BI (business intelligence), definição e conceitos de DW (data warehouse) e data mining e arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL, julgue o item subsequente.

Modelagem dimensional é um tratamento aplicado na transformação de dados em ETL e na etapa de granularidade das tabelas, na qual dados armazenam um conjunto de atributos que descrevem os fatos, como produtos, vendas e mercado.

Em relação a conceitos, fundamentos, características, técnicas e métodos de BI (business intelligence), definição e conceitos de DW (data warehouse) e data mining e arquitetura e aplicações de data warehouse com ETL, julgue o item subsequente.

Data mining consiste em um processo analítico projetado para explorar grandes quantidades de dados em busca de padrões consistentes e(ou) relacionamentos sistemáticos entre variáveis.

A mineração de dados é uma área importante em análise de dados, que utiliza técnicas para extrair informações valiosas de grandes conjuntos de dados. Ele oferece uma variedade de técnicas e algoritmos para identificar padrões, tendências e relações ocultas nos dados, fornecendo insights significativos que podem orientar a tomada de decisões e impulsionar o progresso em diversos setores.

Assinale o conceito correto em relação a mineração de dados.

A modelagem conceitual de um Data Warehouse (DW) pressupõe a definição de fatos e dimensões.

A dimensão que sempre está presente em qualquer DW é a dimensão de

Para cientistas de dados, usar bibliotecas de Python 3.9 é crucial, mas também desafiador. A variedade e a constante evolução das opções exigem domínio das diferentes sintaxes e funcionalidades. Além disso, é fundamental otimizar o desempenho e garantir a interoperabilidade entre essas bibliotecas. Dominar esse ecossistema é uma habilidade essencial para extrair insights significativos dos dados.

No processo de escolha, o cientista de dados deverá atentar que a biblioteca

A Inteligência Artificial (IA) basicamente é classificada em duas vertentes, as IAs fracas e as IAs fortes. Assistentes virtuais como Alexa, Siri e Bixby são exemplos de IAs fracas.

Analise as possíveis justificativas para a classificação de assistentes virtuais como IAs fracas.

I. Porque dependem de dados treinados e não podem aprender ou evoluir de maneira autônoma após o treinamento inicial.

II. Porque utilizam o ChatGPT como base de conhecimentos.

III. Porque utilizam apenas infraestrutura e serviços proprietários das empresas que os desenvolvem.

IV. Porque apenas simulam a inteligência.

V. Porque tem dificuldade em generalizar seu conhecimento para novas situações ou contextos.

As justificativas corretas são: