Questões de Concurso Público ANATEL 2024 para Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Ciências de Dados

A respeito de visualização, análise exploratória de dados e geoprocessamento, julgue o seguinte item. 

A definição de seções implícitas pode ser realizada pela utilização de formas coloridas e pela sobreposição de elementos visuais alinhados, o que confere uma clara distinção entre diferentes áreas do layout dos dashboards.

A respeito de visualização, análise exploratória de dados e geoprocessamento, julgue o seguinte item. 

Os mapas temáticos incluem áreas geográficas delineadas por um ou mais polígonos, a exemplo dos mapas de uso do solo e mapas que indicam a capacidade agrícola de determinada região.

A respeito de visualização, análise exploratória de dados e geoprocessamento, julgue o seguinte item. 

A aplicação de hierarquias de atributo em modelos analíticos é uma prática eficiente, que permite a organização de valores pré-agregados em cada nível e otimiza a análise de dados.

A respeito de visualização, análise exploratória de dados e geoprocessamento, julgue o seguinte item. 

No contexto de um layout de relatório, o equilíbrio assimétrico consiste na distribuição do peso uniforme dos objetos em ambas as metades da página, independentemente do tamanho dos objetos. 

A respeito de KNN (k-nearest neighbours), SVM (support vector machines), deep learning e técnicas de agrupamento, julgue o item a seguir.

Deep learning é um tipo de aprendizado de máquina que usa redes neurais artificiais para permitir que sistemas digitais aprendam e tomem decisões com base em dados não estruturados e não rotulados. 

A respeito de KNN (k-nearest neighbours), SVM (support vector machines), deep learning e técnicas de agrupamento, julgue o item a seguir.

KNN é um algoritmo de aprendizado supervisionado não paramétrico que não pode ser utilizado em problemas de classificação, uma vez que seu objetivo é prever valores numéricos e não valores categóricos.

A respeito de KNN (k-nearest neighbours), SVM (support vector machines), deep learning e técnicas de agrupamento, julgue o item a seguir.

SVM é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado que pode ser usado para desafios de classificação ou regressão.

A respeito de KNN (k-nearest neighbours), SVM (support vector machines), deep learning e técnicas de agrupamento, julgue o item a seguir.

Uma das formas de se realizar um agrupamento é por meio de técnicas de agrupamento baseadas em hierarquia, em que se pode criar estrutura hierárquica de acordo com a proximidade entre os indivíduos, o que resulta em uma árvore binária.

A respeito de KNN (k-nearest neighbours), SVM (support vector machines), deep learning e técnicas de agrupamento, julgue o item a seguir.

O SVM classifica os dados encontrando uma linha ou hiperplano ideal; essa linha de separação é encontrada entre duas classes distintas pela análise dos dois pontos, um de cada grupo, mais próximos da outra classe.

Julgue o próximo item, referente ao processamento de linguagem natural.

A saída do Word2Vec consiste em vetores densos de baixa dimensão que representam palavras em um espaço contínuo, onde cada palavra é mapeada para um vetor numérico no qual cada dimensão captura uma característica da palavra.

Julgue o próximo item, referente ao processamento de linguagem natural.

A similaridade de cosseno é uma métrica pela qual se avalia a similaridade entre dois vetores com base no ângulo entre eles em um espaço vetorial, de forma que, à medida que os vetores se aproximarem, aumentará a similaridade de cosseno. 

Julgue o próximo item, referente ao processamento de linguagem natural.

A lematização prescinde do POS tagging para que as palavras sejam reduzidas corretamente, pois todas as palavras são reduzidas ao mesmo lemma, independentemente de sua classe gramatical. 

Julgue o próximo item, referente ao processamento de linguagem natural.

Na redução de palavras ao radical, ocorre under-stemming quando duas palavras separadas são reduzidas erroneamente à mesma raiz e, com isso, ocorre a perda de distinção semântica entre palavras com significados diferentes.