Questões de Concurso Sobre data mining em banco de dados

Considere que, em um projeto de análise de dados, um analista sugeriu o uso de motores de busca do tipo Elasticsearch, o qual foi configurado para realizar uma série de transformações nos dados de entrada, em um pipeline, antes da indexação dos dados. No entanto, o analista constatou um desempenho abaixo do esperado nas transformações e concluiu ser necessária a adição de nós Elasticsearch dedicados à execução de pipelines de pré-processamento de dados. Qual tipo de nós Elasticsearch deverão ser adicionados?

Depois de acumular grande volume de dados históricos, os analistas do TRF1 querem descobrir neles padrões que permitam estimar eventos futuros, como quantidade e tipos de novos processos ao longo de intervalos de tempo anuais (por exemplo: pós recesso de final de ano).

Para isso, os Analistas devem implementar:

Caso se queira analisar a relação entre três variáveis climáticas de uma região no interior do Paraná para prever futuras situações de emergência, então se deve utilizar, para tal fim, a técnica de 

A mineração de dados é um campo da ciência da computação que envolve a descoberta de padrões, tendências e informações úteis em grandes conjuntos de dados. Na mineração de dados, a técnica que prevê uma ou mais variáveis numéricas contínuas, como lucro ou perda, com base nos outros atributos do conjunto de dados é a: 

A sociedade atual produz uma quantidade exorbitante de dados. Para lidar com todo este volume de dados, a inteligência artificial, aplicada à análise dos conteúdos dos bancos de dados, tornou-se uma ferramenta de grande valia. Neste contexto, associe as duas colunas, relacionando os termos relativos a esta temática aos seus conceitos.

1 - Deep Learning.

2 - Machine Learning.

3 – Data Mining.

4 - Data Warehouse.

( ) Sistema de armazenamento digital que conecta e harmoniza grandes volumes de dados de várias fontes diferentes.

( ) Processo analítico projetado para explorar grandes quantidades de dados, na busca de padrões consistentes e/ou relacionamentos sistemáticos entre variáveis e, então, validálos aplicando os padrões detectados a novos subconjuntos de dados.

( ) Subconjunto da inteligência artificial que se concentra na construção de sistemas que aprendem, ou melhoram o desempenho, com base nos dados que consomem.

( ) Utiliza camadas de neurônios matemáticos para processar dados, compreender a fala humana e reconhecer objetos visualmente. A informação é passada através de cada camada, com a saída da camada anterior fornecendo entrada para a próxima camada. A primeira camada em uma rede é chamada de camada de entrada, enquanto a última é chamada de camada de saída. Todas as camadas entre as duas são referidas como camadas ocultas.

A sequência CORRETA dessa associação é:

Com relação aos conceitos de dado, informação e conhecimento, avalie as afirmativas a seguir.
I. Os dados são itens elementares, são cadeias de símbolos e não possuem significado. II. São exemplos de conhecimento: tendência de vendas de um produto A em uma região B; relação entre o aumento ou queda do preço de uma ação X, na bolsa de valores, e a variação do câmbio. III. As informações correspondem ao dado processado, com significado e um contexto indefinido.
Está correto o que se afirma em

A descoberta de conhecimento em base de dados é caracteriza como um processo composto por várias etapas operacionais: o pré-processamento, a mineração de dados e o pós-processamento.
Das tarefas listadas a seguir, assinale a que pertence a etapa de mineração de dados.

Sobre o Modelo de Referência Cross- Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), avalie as afirmativas a seguir:

I. Após a fase de “Preparação dos dados” ocorre a fase de “Compreensão dos dados”.
II. Durante a fase de “Mineração de Dados” ocorre a aplicação de algoritmos de mineração de dados buscando a extração de padrões.
III. Durante a fase de “Preparação dos Dados”, pode ocorrer a construção de novos atributos a partir de outros já existentes.

Está correto o que se afirma em 

Na mineração de dados em um data warehouse é necessário que a informação textual seja codificada e extraída de forma que ferramentas preditivas possam utilizá-la. Nesse contexto, para que o texto seja codificado utiliza-se:

Assinale a lista que contém somente técnicas tipicamente aplicadas em operações de data mining.

Com relação à técnica de clustering (agrupamento) em tarefas de Data Mining, analise a lista das notas de uma turma de alunos.

     

À luz do emprego do algoritmo K-means, assinale a distribuição dos alunos, de acordo com suas notas, em quatro grupos, G0, G1, G2 e G3.

Considerando o texto 1, a fase do KDD em que Aline gera os vetores a partir dos textos é chamada de:

Extrair conhecimento útil ou insights de dados massivos é um dos maiores desafios enfrentado pelos cientistas de dados. Uma das principais tarefas utilizadas para diminuir a complexidade desses dados é reduzir sua dimensionalidade preservando as características (features) mais importantes.
No ciclo de vida de ciência de dados, a tarefa de redução de dimensionalidade dos dados é executada na fase:

Na mineração de texto, o processo utilizado para remover os prefixos e sufixos de palavras, de modo a permanecer somente a raiz delas, com a finalidade de melhorar o armazenamento, é conhecido como