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Acerca de Big Data, business intelligence e machine learning julgue o item a seguir.
A limpeza de dados é uma tarefa de suporte primordial em termos de manutenção dos dados usados como parte do processo de business intelligence.
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Acerca de Big Data, business intelligence e machine learning julgue o item a seguir.
Os métodos de aprendizado supervisionado são capazes de identificar padrões em um conjunto de dados sem a necessidade de receberem dados de treinamento rotulados.
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Um dos objetivos da BI (Business Intelligence) é fornecer informações coletadas em DW (Data Warehouses) para tomada de decisões.
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: DATAPREV
Um data lake é um excelente recurso para solucionar problemas e encontrar alternativas no momento da tomada de decisão.
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: DATAPREV
Dados em um data lake estão em estado bruto, ou seja, sem verificações, processamentos ou análises.
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: DATAPREV
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.
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: DATAPREV
Storytelling com dados abrange entender o contexto circunstancial, incluindo-se o público e o mecanismo de comunicação, sendo importante identificar coisas que estejam absorvendo poder do cérebro desnecessariamente e removê-las da sua tela, diminuindo, assim, sua saturação.
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Considere as linhas de código realizadas no software R apresentadas abaixo:
A<- seq(1,10,2)
B <- c(2, 3, 5, 2, 3)
X <-A+ B
M = sort(X, decreasing = T)
barplot(M)
Assinale a opção que apresenta o resultado correto gerado pelas linhas de código acima.
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Segundo Faceli (2021), assinale a opção INCORRETA referente à avaliação de modelos preditivos.
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De acordo com Barbiere (2011), os conceitos de garimpagem ou mineração de dados (data mining) têm sido amplamente utilizados em aplicações comerciais com o objetivo de buscar correlações ocultas em grandes volumes de dados. Essas correlações nem sempre são evidentes durante o tratamento cotidiano dos sistemas de informações, e a técnica de data mining se mostra útil na identificação de padrões e tendências relevantes para a tomada de decisões. Em relação à fase de análise, segundo o autor, quais são as técnicas básicas definidas para o processo de garimpagem de dados?
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