Questões de Concurso

A respeito de análise de dados, business intelligence (BI), OLAP e data warehouse (DW), julgue o item subsequente.

OLAP é uma técnica de análise de dados que tem o proposito de desempenhar funções empresariais cotidianas. 

A respeito de análise de dados, business intelligence (BI), OLAP e data warehouse (DW), julgue o item subsequente.

A implementação correta dos processos de acesso a dados, federação de dados e captura de mudanças possibilita o acesso a essas informações por meio de um leque de ferramentas ETL. 

A respeito de análise de dados, business intelligence (BI), OLAP e data warehouse (DW), julgue o item subsequente.

O processo de BI se baseia na transformação de dados em informações, depois em decisões e, por fim, em ações. 

Quanto aos conceitos relativos à arquitetura de dados, julgue o item a seguir.

O ETL (Extract Transform Load) possui uma área de preparação de dados localizada entre as fontes de dados e os destinos de dados, que geralmente são data warehouses, data marts ou outros repositórios de dados; uma staging area é usada para o processamento de dados durante o processo de ETL.  

Os hiperparâmetros de um modelo são todos os parâmetros que podem ser definidos antes do inicio do treinamento, diferentemente dos parâmetros do modelo, que são aprendidos durante o treino do modelo. A busca por hiperparâmetros de determinado algoritmo de aprendizado de máquina que retorne o melhor desempenho medido em um conjunto de validação deu origem ao conceito de otimização de hiperparâmetros.

Acerca dos conceitos de otimização de hiperparâmetros de modelos de aprendizado de máquinas, julgue o item que se segue.  

A otimização bayesiana se utiliza do conceito de probabilidade para encontrar o valor de entrada de uma função que possa retornar o menor valor de saída possível. Nesse método, o número de iterações de pesquisa pode ser reduzido a partir da escolha dos valores de entrada, levando em consideração os resultados anteriores, o que caracteriza um processo iterativo.