Questões de Concurso

Quais tipos de conhecimento podem ser descobertos empregando técnicas clássicas de mineração de dados?

1. Regras de Associação

2. Hierarquias de classificação

3. Padrões sequenciais ou de série temporal

4. Conhecimento implícito, emergente e não estruturado

5. Agrupamentos e segmentações

Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.

Uma regra de associação utilizada em mineração de dados é uma expressão de implicação no formato X → Y, onde X e Y são conjuntos disjuntos de itens, onde X ∩ Y = Ø. A força de uma regra de associação pode ser medida em termos do seu suporte (sup) e confiança (conf).

Assinale a opção que apresenta a definição formal da métrica confiança.

Leia o fragmento a seguir.

“Atualmente, no contexto do Big Data e Data Analytics, faz-se referência às características enunciadas por pesquisadores e produtores de soluções como sendo um conjunto de cinco Vs. Originalmente, a definição clássica de Big Data fez referência a três Vs fundamentais: _____, _____ e _____ de dados que demandam formas inovadoras e rentáveis de processamento da informação, para melhor percepção e tomada de decisão.”

Assinale a opção cujos itens completam corretamente as lacunas do fragmento acima, na ordem apresentada.

A mineração de dados (Data Mining) envolve um conjunto de algoritmos e ferramentas que são utilizados para a exploração de dados.

Assinale o algoritmo/método usado na extração de regras de associação.

Leia o fragmento a seguir.

“CRISP-DM é um modelo de referência não proprietário, neutro, documentado e disponível na Internet, sendo amplamente utilizado para descrever o ciclo de vida de projetos de Ciência de Dados. O modelo é composto por seis fases: 1. entendimento do negócio; 2. _____; 3. _____; 4. Modelagem; 5. _____ ; e 6. implantação”.

Assinale a opção cujos itens completam corretamente as lacunas do fragmento acima, na ordem apresentada.