Questões de Concurso
Foram encontradas 591 questões
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Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SEFIN de Fortaleza - CE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - SEFIN de Fortaleza - CE - Auditor do Tesouro Municipal |
Q2222017
Banco de Dados
Julgue o item a seguir, a respeito de ciência de dados, aprendizado de máquina, inteligência artificial, big data, governança de dados, transformação de dados e transformação digital.
O processo de tomada de decisão dos ecossistemas de big data é guiado por dados, empregando-se soluções computacionais baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina relativos à aquisição de informação relevante; a inteligência artificial, por sua vez, limita-se a interpretar os textos existentes e dar respostas rápidas ao usuário.
O processo de tomada de decisão dos ecossistemas de big data é guiado por dados, empregando-se soluções computacionais baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina relativos à aquisição de informação relevante; a inteligência artificial, por sua vez, limita-se a interpretar os textos existentes e dar respostas rápidas ao usuário.
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
DPE-RS
Prova:
FGV - 2023 - DPE-RS - Analista - Área de Apoio Especializado - Tecnologia da Informação - Banco de Dados |
Q2220433
Banco de Dados
Bancos de dados Big Data podem armazenar petabytes de
informações heterogêneas e são caracterizados por:
Ano: 2012
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
MPE-MG
Prova:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2012 - MPE-MG - Analista do MP - Tecnologia da Informacao - Administração de Banco de Dados |
Q2213504
Banco de Dados
Como é conhecido o padrão de data mining em que o sistema irá aprender com alguns
exemplos antes de partir para uma efetiva identificação de tipos de dados que sejam
desconhecidos a partir dos exemplos apresentados?
Ano: 2023
Banca:
IF-MT
Órgão:
IF-MT
Prova:
IF-MT - 2023 - IF-MT - Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico - Informática |
Q2188060
Banco de Dados
Sobre as etapas do processo de descoberta de conhecimento e mineração de dados (KDD, Knowledge Discovery
and Data Mining), numere a coluna da direita de acordo com a coluna da esquerda:
1. Seleção de dados 2. Limpeza de dados 3.Mineração de dados 4. Avaliação
( ) São aplicados algoritmos para extração de características dos dados.
( ) O subconjunto objetivado dos dados e os atributos de interesse são identificados examinando-se o conjunto de dados bruto inteiro.
( ) Os padrões são apresentados para os usuários em uma forma inteligível.
( ) Ruído e exceções são removidos, valores de campo são transformados em unidades comuns e alguns campos são criados pela combinação de campos já existentes para facilitar a análise. Normalmente, os dados são colocados em um formato relacional, e várias tabelas podem ser combinadas em uma etapa de desnormalização.
Assinale a alternativa que apresenta a numeração CORRETA da coluna da direita, de cima para baixo, conforme Raghu e Gehrke (2011, p. 739):
1. Seleção de dados 2. Limpeza de dados 3.Mineração de dados 4. Avaliação
( ) São aplicados algoritmos para extração de características dos dados.
( ) O subconjunto objetivado dos dados e os atributos de interesse são identificados examinando-se o conjunto de dados bruto inteiro.
( ) Os padrões são apresentados para os usuários em uma forma inteligível.
( ) Ruído e exceções são removidos, valores de campo são transformados em unidades comuns e alguns campos são criados pela combinação de campos já existentes para facilitar a análise. Normalmente, os dados são colocados em um formato relacional, e várias tabelas podem ser combinadas em uma etapa de desnormalização.
Assinale a alternativa que apresenta a numeração CORRETA da coluna da direita, de cima para baixo, conforme Raghu e Gehrke (2011, p. 739):
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RN
Prova:
FGV - 2023 - TJ-RN - Analista Judiciário - Tecnologia de Informação – Análise de Suporte |
Q2183439
Banco de Dados
Os bancos de dados massivos possuem características que
precisam ser consideradas no desenvolvimento de soluções para
analisar os dados armazenados.
Nesse tipo de ambiente de bancos de dados, a capacidade de minimizar os ruídos dos dados oriundos de múltiplas fontes heterogêneas, identificar o que é irrelevante e redundante, e apoiar a limpeza dos dados, contribuindo para sua qualidade, corresponde à característica Big Data:
Nesse tipo de ambiente de bancos de dados, a capacidade de minimizar os ruídos dos dados oriundos de múltiplas fontes heterogêneas, identificar o que é irrelevante e redundante, e apoiar a limpeza dos dados, contribuindo para sua qualidade, corresponde à característica Big Data: