A mineração de dados, também conhecida como Data Mining, é u...

Alternativa correta: B - apenas em I e II.

Vamos dissecar cada afirmativa para entendermos por que essa é a alternativa correta:

I. Redes neurais e árvores de decisão são dois conhecidos exemplos de ramificações da mineração de dados.

Esta afirmativa está correta. As redes neurais são sistemas computacionais inspirados pelo funcionamento do cérebro humano que são capazes de reconhecer padrões complexos através do aprendizado a partir de exemplos. Árvores de decisão, por outro lado, são modelos de predição utilizados na tomada de decisões, onde se modela as decisões com suas possíveis consequências, incluindo a incerteza dos eventos, os custos e a utilidade.

II. São exemplos de etapas da mineração de dados: exploração de dados, preparação de dados, modelagem e avaliação de implementação.

Esta afirmativa também está correta. A exploração de dados envolve entender o conjunto de dados disponíveis, preparação dos dados envolve limpeza e transformação dos dados em um formato adequado para a análise, modelagem é o processo de aplicação de algoritmos para identificar padrões nos dados, e avaliação da implementação é a etapa onde se verifica a eficácia e a precisão do modelo criado.

III. A mineração de dados faz uso de fundamentos pertencentes a outras três grandes áreas de conhecimento, são elas: matemática, estatística e data warehouse.

Esta afirmativa está incorreta e é o motivo pelo qual a alternativa D não é a correta. Embora a mineração de dados de fato use fundamentos de matemática e estatística, o termo data warehouse (armazém de dados em tradução livre) refere-se a um sistema de armazenamento de dados projetado para permitir a análise e o relatório de dados, e não é uma área de conhecimento. Ademais, a mineração de dados também faz uso de técnicas de áreas como inteligência artificial e ciência da computação.

Portanto, concluímos que as afirmativas I e II estão corretas, o que justifica a alternativa B como a resposta correta.

LETRA B

1- CORRETA Redes neurais são sistemas de computação com nós interconectados que funcionam como os neurônios do cérebro humano. Usando algoritmos, elas podem reconhecer padrões escondidos e correlações em dados brutos, agrupá-los e classificá-los para aprender e melhorar continuamente. Já uma árvore de decisão é um mapa dos possíveis resultados de uma série de escolhas relacionadas.

2- CORRETA Etapas da mineração de dados: 1-Entender o Negócio; 2- Entender os dados; 3- Preparar os dados( parte mais trabalhosa); 4- Construir um modelo; 5- Testar e Avaliar o modelo; 6- Implantar o modelo na empresa contratante.

3- ERRADA. A mineração de dados faz uso de fundamentos pertencentes a outras três grandes áreas de conhecimento, são elas: matemática, estatística e BIG DATA. Big Data refere-se à quantidade exorbitante de dados produzidos. São dados brutos que serão analisados no modelo CRISP-DM. Já um Data Warehouse é um depósito de dados digitais. O Data WareHouse  é utilizado para armazenar informações relativas às atividades de uma organização em bancos de dados, de forma consolidada.

Uma coisa é dizer que Data Mining e Data Warehouse são a mesma coisa. Não são mesmo. Outra coisa é dizer que podem ser utilizados fundamentos de Data Warehouse para realização de Data Mining. Acho perfeitamente possível, visto que Data Mining utiliza grande quantidade de dados, e o Data Warehouse serve justamente para armazenar e otimizar a consulta em grandes quantidades de dados.

CESPE - 2014 - TJ-SE - Técnico Judiciário - Programação de Sistemas

Acerca de DataMining e de DataWarehouse, julgue o item subsecutivo.

Um DataWarehouse provê uma excelente base para a realização de DataMining, pois os algoritmos de DataMining demandam grandes quantidades de dados em nível detalhado; o DataMining tira vantagem de bases de dados que estejam integradas e limpas; e a infraestrutura necessária para a criação de um DataWarehouse atende às necessidades das operações de DataMining.

Gabarito: Certo

Ué, apesar de não concordar com o gabarito, acredito que o "data wareHouse" não está incluso pois a banca deveria querer grandes áreas de conhecimentos.

Que seria Matemática, Estatística e Inteligência Artificial

Seilá vai saber. Mas ainda acho errado o gabarito

GERALMENTE, quando uma banca ENUMERA itens, o último item está errado...

I. Redes neurais e árvores de decisão são, de fato, técnicas usadas na mineração de dados, portanto, essa afirmação está correta.

II. As etapas mencionadas (exploração de dados, preparação de dados, modelagem e avaliação) fazem parte do processo de mineração de dados, então essa afirmação também está correta.

III. Embora a mineração de dados faça uso de matemática e estatística, data warehouse é mais uma ferramenta de armazenamento e organização de dados, não uma área de conhecimento, portanto, essa afirmação não está completamente correta. O mais correto seria dizer que a mineração de dados faz uso de matemática, estatística e ciência da computação.