Questões de Concurso

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Q2517630 Banco de Dados
Texto 1


Aline, cientista de dados da CVM, foi designada para aferir a reação à prova da CVM entre os usuários de uma rede social de textos curtos usando técnicas de análise de sentimentos. Para isso, ela realiza um processo de KDD. Nesse processo, Aline opta por representar os textos obtidos da rede social no formato de vetores reais de baixa dimensionalidade, calculados a partir das representações das palavras obtidas de um modelo de linguagem pré-treinado utilizando a técnica word2vec.
Considerando o texto 1, a fase do KDD em que Aline gera os vetores a partir dos textos é chamada de:
Alternativas
Q2517628 Banco de Dados
As informações são a base de toda tomada de decisão e gestão de empresas, sendo um diferencial importante o uso de grandes volumes de dados de diversas fontes.

Nesse contexto, as soluções de Big Data para análise de dados devem ter a capacidade de:
Alternativas
Q2517625 Banco de Dados
Para tomar decisões diárias, o analista João precisa consultar o preço de diversas ações do mercado financeiro, bem como outros dados da CVM. Contudo, ao acessar o ambiente de BigData da CVM, João verificou que os preços das ações desse ambiente demoravam para ser atualizados.

João procurou o arquiteto de BigData da CVM para tratar a dimensão da qualidade de dados denominada:
Alternativas
Q2515936 Banco de Dados
Maria, analista de mercado da CVM, precisa analisar milhares de negociações financeiras para obter insights e tomar decisões ao longo do dia. Maria apresentou a demanda para Tiago, o arquiteto de big data da CVM.
Para processar as negociações financeiras como uma sequência de eventos no tempo, agrupando e filtrando os dados à medida que são capturados, o componente da arquitetura de big data que Tiago deve desenvolver é o:
Alternativas
Q2515933 Banco de Dados
Extrair conhecimento útil ou insights de dados massivos é um dos maiores desafios enfrentado pelos cientistas de dados. Uma das principais tarefas utilizadas para diminuir a complexidade desses dados é reduzir sua dimensionalidade preservando as características (features) mais importantes.
No ciclo de vida de ciência de dados, a tarefa de redução de dimensionalidade dos dados é executada na fase:
Alternativas
Respostas
1: D
2: A
3: E
4: D
5: D