Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.

A técnica de agrupamento é um tipo de aprendizado não supervisionado em que o algoritmo identifica padrões em um conjunto de dados de entrada sem ter recebido qualquer feedback prévio.

Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.

Os algoritmos SVM (support vector machines) realizam apenas tarefas de regressão.

Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.

As técnicas de regressão utilizam um conjunto finito de hipóteses para, a partir dos atributos previsores, determinar a categoria de um objeto do conjunto de dados analisado.

No que se refere a técnicas, ferramentas e algoritmos de aprendizado não supervisionado, julgue o item a seguir.

O algoritmo k-means seleciona objetos reais de uma base de dados como centroide do grupo para realizar o agrupamento de objetos semelhantes.

No que se refere a técnicas, ferramentas e algoritmos de aprendizado não supervisionado, julgue o item a seguir.

O PCA é um procedimento estatístico que converte um conjunto de objetos com atributos possivelmente correlacionados em um conjunto de objetos com atributos linearmente descorrelacionados.

No que se refere a técnicas, ferramentas e algoritmos de aprendizado não supervisionado, julgue o item a seguir.

A compressão de atributos é uma técnica de redução de dimensionalidade na qual atributos irrelevantes ou redundantes são identificados e desconsiderados.

No que se refere a técnicas, ferramentas e algoritmos de aprendizado não supervisionado, julgue o item a seguir.

A regra de associação é uma técnica que busca relações de co-ocorrência entre objetos de uma base de dados.

Julgue o item a seguir, relativo ao Microsoft Excel e à linguagem R.

Na linguagem R, admite-se que o nome de uma variável seja iniciado com uma letra ou com um número.

No que se refere a banco de dados NoSQL e data lake, julgue o item a seguir.

Considere-se que uma empresa de comércio eletrônico deseje armazenar todos os dados relacionados às interações dos clientes em seu site — registros de visitas, cliques, compras, avaliações, comentários, entre outros. Nessa situação, se a empresa decidir não estruturar e organizar esses dados antecipadamente, será melhor armazenar esses dados em uma solução data lake do que em um banco relacional.

Analise as afirmativas abaixo no contexto de data warehouse, modelagem dimensional e cubos OLAP.

1. A maioria dos cubos OLAP têm origem em esquemas em estrela dimensionais e relacionais usando uma variação de navegação agregada.
2. As consultas de usuário devem ser realizadas sobre estruturas de dados normalizadas, que por sua vez devem compor a área de apresentação do data warehouse.
3. A data staging área de um data warehouse não deve ser acessível aos usuários, tão pouco permitir serviços de consulta ou apresentação.

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.