Questões de Concurso Público SERPRO 2021 para Analista - Especialização: Ciência de Dados

Foram encontradas 49 questões

www.qconcursos.com
Q1753987
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2021 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SERPRO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1753987 Banco de Dados
Sobre as técnicas de classificação em aprendizado de máquina, julgue o item a seguir.
As árvores de decisão apresentam significativa independência dos dados de treinamento, o que garante forte estabilidade dos caminhos em caso de mudanças nos dados.
Alternativas
Q1753988
Banco de Dados BI (Business Intelligence) ,
Ano: 2021 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SERPRO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1753988 Banco de Dados
Sobre as técnicas de classificação em aprendizado de máquina, julgue o item a seguir.
Devido ao fato de pressupor independência entre atributos, o algoritmo Naive Bayes é capaz de realizar, com precisão, o treinamento de um modelo com uma quantidade reduzida de amostras.
Alternativas
Q1753992
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2021 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SERPRO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1753992 Banco de Dados
No que se refere a técnicas de regressão, técnicas de agrupamento e aprendizado profundo, julgue os item seguinte. 
O modelo de regressão linear é suscetível à multicolinearidade, a qual diz respeito ao fato de o erro da predição permanecer estável, dentro de um intervalo de confiança aceitável, à medida que os valores de entrada mudam.
Alternativas
Q1753993
Banco de Dados Big Data ,
Ano: 2021 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SERPRO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1753993 Banco de Dados
    Dados ausentes são muito comuns em aplicações que envolvem preenchimentos de formulários. Para o seu tratamento estatístico, encontra-se, na literatura, uma taxonomia para o mecanismo gerador de dados ausentes que os classifica em tipos como MAR (missing at random), MCAR (missing completely at random) e MNAR (missing not at random).
Considerando essas informações, julgue os itens subsequentes, relativos ao tratamento de dados ausentes.  
Geralmente, os dados ausentes do tipo MNAR são ignoráveis por não haver relação entre o processo gerador de dados ausentes e os parâmetros que são objeto de estudo estatístico.
Alternativas
Q1753994
Banco de Dados Metadados e Metainformação ,
Ano: 2021 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SERPRO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1753994 Banco de Dados
    Dados ausentes são muito comuns em aplicações que envolvem preenchimentos de formulários. Para o seu tratamento estatístico, encontra-se, na literatura, uma taxonomia para o mecanismo gerador de dados ausentes que os classifica em tipos como MAR (missing at random), MCAR (missing completely at random) e MNAR (missing not at random).
Considerando essas informações, julgue os itens subsequentes, relativos ao tratamento de dados ausentes.  
Os dados ausentes do tipo MAR são aqueles que dependem de fatores — ou variáveis — observáveis, como, por exemplo, o horário de preenchimento de um formulário.
Alternativas
Respostas
1: E
2: C
3: E
4: E
5: C
www.qconcursos.com