Questões de Concurso Público PROCERGS 2023 para ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados
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1. SELECT cod_conveniada AS conveniada, valor_fatura AS valor 2. FROM FATURA 3. ORDER BY vlr_fatura;
I. Na linha 3, a instrução ORDER BY vlr_fatura define que a ordenação das linhas selecionada seja realizada pela coluna vlr_fatura.
II. A consulta ordena o resultado que lista o código da conveniada e o valor da fatura após realizar uma junção entre as tabelas FATURA e CONVENIADA.
III. Na linha 3, ao trocar a instrução por ORDER BY valor, o resultado da consulta é o mesmo.
Quais estão corretas?
Coluna 1 1. Aprendizado Supervisionado. 2. Aprendizado Não Supervisionado. 3. Aprendizado Profundo.
Coluna 2 ( ) O algoritmo recebe um conjunto de dados rotulados e aprende comparando a saída do modelo com a saída esperada, reajustando seus parâmetros até chegar em um limiar aceitável e pré-determinado a priori.
( ) Os algoritmos buscam encontrar padrões ou estruturas em conjuntos de dados não rotulados, por exemplo, gerando agrupamentos de dados.
( ) Conjunto de algoritmos que modelam abstrações de alto nível de dados usando grafos com várias camadas de processamento, compostas de várias transformações lineares e não lineares.
( ) Processo de aprendizado baseado em redes neurais com várias camadas (em geral, mais de cinco camadas): entrada, saída e oculta.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
I. Dada uma coleção de objetos, cada um com n atributos, k-means é um método que, para I - um valor escolhido de k, identifica k grupos de objetos com base na proximidade dos objetos com relação ao centroide do grupo. O centro é determinado como a média do vetor n-dimensional de atributos de cada grupo.
II. Por ser um método supervisionado, o K-means ajuda a excluir a subjetividade das análises.
III. K-means é um método para definir agrupamentos. Uma vez que os agrupamentos e os seus centroides são identificados, é fácil classificar novos objetivos para um cluster baseado na distância do objeto do centroide mais próximo.
Quais estão corretas?
rules <- apriori(Groceries, parameter=list(support=0.001, confidence=0.6, target = “rules”))
Sobre o trecho de código acima, é correto afirmar que a função apriori() também pode ser utilizada para:
Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna do trecho acima.
Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna do trecho acima.