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

Foram encontradas 49 questões

www.qconcursos.com
Q1753995
Banco de Dados Metadados e Metainformação ,
Ano: 2021 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SERPRO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1753995 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.  
Para o tratamento estatístico de valores ausentes do tipo MCAR, é suficiente preencher com zeros as lacunas existentes em um conjunto de dados.
Alternativas
Q1753996
Banco de Dados Banco de Dados , Data Mining ,
Ano: 2021 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SERPRO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1753996 Banco de Dados
    Determinado parâmetro β será estimado recursivamente com a ajuda de um método de otimização matemática com base em uma função objetivo g(β). Para essa estimação, a base de dados de treinamento consistirá de n observações.
Considerando essa situação hipotética, julgue os itens que se seguem.
O gradiente descendente em lote é um método probabilístico de otimização no qual, para cada iteração, encontram-se L × n observações geradas mediante amostragem (com reposição) da base de dados de treinamento (em que L representa o número de lotes, com L > 1).
Alternativas
Q1753997
Banco de Dados Banco de Dados ,
Ano: 2021 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SERPRO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1753997 Banco de Dados
    Determinado parâmetro β será estimado recursivamente com a ajuda de um método de otimização matemática com base em uma função objetivo g(β). Para essa estimação, a base de dados de treinamento consistirá de n observações.
Considerando essa situação hipotética, julgue os itens que se seguem.
O método do gradiente descendente é equivalente ao método de Newton-Raphson, no qual o incremento, para a estimação do parâmetro β, depende da primeira e da segunda derivada da função objetivo g(β).
Alternativas
Q1753998
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2021 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SERPRO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1753998 Banco de Dados
    Determinado parâmetro β será estimado recursivamente com a ajuda de um método de otimização matemática com base em uma função objetivo g(β). Para essa estimação, a base de dados de treinamento consistirá de n observações.
Considerando essa situação hipotética, julgue os itens que se seguem.
Entre as condições ideais relativas à função objetivo g(β) para a aplicação do método do gradiente descendente incluem-se convexidade, continuidade e diferenciabilidade.
Alternativas
Q1753999
Banco de Dados Data Mining ,
Ano: 2021 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: SERPRO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1753999 Banco de Dados
    Determinado parâmetro β será estimado recursivamente com a ajuda de um método de otimização matemática com base em uma função objetivo g(β). Para essa estimação, a base de dados de treinamento consistirá de n observações.
Considerando essa situação hipotética, julgue os itens que se seguem.
Em cada iteração na estimação do parâmetro β, o método do gradiente descendente requer n observações da base de treinamento, ao passo que o método do gradiente descendente estocástico utiliza uma observação selecionada aleatoriamente dessa base de treinamento.
Alternativas
Respostas
6: E
7: E
8: E
9: C
10: C
www.qconcursos.com