Avalie as sentenças sobre Mineração de Dados:

I - A mineração de dados é uma disciplina exclusiva da engenharia da computação, utilizada como ferramenta por demais áreas de conhecimento.

II- As tarefas descritivas da mineração de dados fazem inferência a partir dos dados e possuem o objetivo de realizar predições.

III - Durante as tarefas de mineração de dados, os valores de dados outliers não podem ser descartados, para garantir a fidedignidade do modelo em uso.

Conforme Castro e Ferrari (2016), é CORRETO afirmar que:

Considere a seguinte Tabela de valores críticos da estatística \( \chi^2 \) ao nível de significância 5%:

Uma política pública visava capacitar profissionais em situação de desemprego, para facilitar-lhes a reinserção no mercado de trabalho.

Um estudo acerca da efetividade dessa política tomou uma amostra aleatória de 100 profissionais desempregados que foram capacitados no âmbito dessa política e outros 200 profissionais desempregados que, embora elegíveis para serem capacitados, não o foram.

A análise descritiva da amostra concluiu que, um ano após o término do curso, 80 profissionais dentre os 100 profissionais que foram capacitados estavam empregados e 100 profissionais dentre os 200 profissionais que não foram capacitados também estavam empregados.

Com o intuito de avaliar a efetividade dessa política pública, faz-se, dentre outras análises, um teste de independência \( \chi^2 \) que verifica se há (ou não) relação entre ter realizado a capacitação profissional e ser reinserido no mercado de trabalho.

Ao nível de significância de 5%, conclui-se que a política pública

Considere as duas situações a seguir.

Situação 1

Um órgão do governo está lidando com um grande conjunto de dados contendo informações sobre as declarações fiscais históricas dos cidadãos, bem como erros e discrepâncias que tenham eventualmente sido encontrados nessas declarações. O órgão deseja desenvolver um modelo que possa prever se uma nova declaração fiscal provavelmente contém erros ou discrepâncias, auxiliando na identificação de casos potenciais para investigação adicional.

Situação 2

O departamento de transporte de uma cidade tem acesso a uma grande quantidade de imagens de câmeras de tráfego e deseja entender padrões e pontos de congestionamento na rede viária da cidade, sem categorias ou rótulos predefinidos.

Os modelos que endereçam a situação 1 e a situação 2 são:

Um empreendimento de alta tecnologia pretende trabalhar com o framework Hadoop para o armazenamento e processamento de dados em larga escala. Pretende-se configurar o Sistema de Arquivos Distribuídos do Hadoop (HDFS), de modo que ele atue como um sistema de arquivos bem distribuídos, atuando na camada de armazenamento do Hadoop.

A configuração adequada para esse sistema HDFS ser mais tolerante a falhas é aquela na qual o sistema se encarrega de

Em um esforço para melhorar a análise e a tomada de decisão no setor agrícola, um órgão governamental brasileiro implementou um sistema OLAP para monitorar a produção agrícola nacional. O cubo OLAP foi estruturado para incluir as dimensões Tempo (Ano, Mês), Produto (Tipo de Cultura, Variedade) e Região (Estado, Cidade), com medidas de Área Plantada (hectares) e Produção (toneladas). Em um certo momento de sua análise, um analista estava vendo a produção total de soja do estado de Mato Grosso em 2023, mas decidiu que desejava ver apenas a produção da cidade de Sorriso, também em 2023.

Considerando-se esse contexto, qual sequência de operações OLAP o analista deverá realizar para, a partir da visão em que estava, obter a visão desejada?

Um órgão governamental precisa analisar a distribuição da população por faixa salarial, a partir de dados individuais do imposto de renda anonimizados. Para isso, dividirá os salários em faixas, para gerar um gráfico que indique a quantidade de contribuintes cujo salário está dentro de cada uma dessas faixas.

Para esse fim, a visualização gráfica mais adequada é o

Em um projeto de desenvolvimento de um sistema de visão computacional para identificar e classificar diferentes tipos de objetos em imagens de tráfego urbano, uma equipe de engenheiros optou por utilizar uma rede neural. Para garantir eficiência computacional e uma eficaz propagação do gradiente durante o treinamento do modelo, cada nó da rede foi implementado utilizando a função de ativação ReLU.

A propriedade principal da função ReLU é

Ao analisar a base de dados, João notou que havia imagens anotadas com a classe esperada (target preenchido) e também algumas imagens que possuíam o campo de classe esperada vazio. Primeiramente, ele considerou descartar as imagens que não possuíam a classe esperada preenchida, mas, após breve reflexão e muitas pesquisas, decidiu adotar a seguinte estratégia: utilizar as imagens que possuíam a classe esperada para treinar um modelo inicial de classificação. Esse modelo seria usado para predizer as classes das imagens com tal campo vazio. A partir desse ponto, todas as imagens teriam uma classe associada e, assim, todas poderiam ser utilizadas para treinar o modelo final. Essa abordagem é conhecida como aprendizado

No que se refere a Big Data e analytics, julgue o item a seguir.

Nas técnicas de classificação e clusterização de dados, as classes, ou categorias, devem existir previamente à sua aplicação.

No que se refere a Big Data e analytics, julgue o item a seguir.

Um dos Vs de Big Data corresponde a velocidade, à qual é aplicada a característica ACID, que garante, entre outras coisas, a atomicidade das transações no banco de dados.