Questões de Concurso
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Nos sistemas orientados a documentos NoSQL, como o MongoDB, os novos documentos devem ter elementos de dados que já existem em documentos atuais da coleção.
A cláusula MATCH permite especificar os padrões que o Neo4j irá procurar no banco de dados.
O armazenamento orientado a objeto se caracteriza por guardar as informações em estrutura de dados na memória de código aberto usando cache e agentes de mensagens com o mecanismo de streaming.
A respeito dos conceitos de normalização, julgue o item subsequente.
Caso um esquema relacional esteja na 4FN, toda a
redundância baseada em dependência funcional foi
removida, embora outros tipos de redundância ainda possam
existir.
Considerando os conceitos de data warehouse, julgue o item que se segue.
Um depósito de dados (data warehouse) é um repositório de
informações que oferece ao usuário uma única interface
consolidada para os dados, o que facilita a escrita e a
atualização de dados.
Considerando os conceitos de data warehouse, julgue o item que se segue.
Em uma arquitetura controlada pela fonte para a coleta de
dados, o depósito de dados envia periodicamente solicitações
para novos dados às fontes.
Considere que se deseje criar uma tabela que represente o organograma a seguir.
Para criar essa tabela, deve-se utilizar a seguinte expressão DDL.
CREATE TABLE colaborador ( id integer primary key, nome varchar(50), chefia integer, constraint fk_colaborador foreign key (id) references colaborador );
Julgue o item seguinte, em relação aos conceitos de mapeamento lógico relacional.
O diagrama de entidade relacionamento a seguir representa a relação entre colaboradores e sua chefia, em que cada chefe pode ter n colaboradores e cada colaborador pode ter muitos chefes.
Julgue o item a seguir, a respeito dos conceitos de modelo entidade-relacionamento.
Um modelo entidade e relacionamento (ER) é formal,
preciso, não ambíguo e pode ser usado como entrada a uma
ferramenta CASE (Computer Aided Software Engineering)
na geração de um banco de dados relacional.
A respeito das técnicas de manipulação e tratamento de dados, julgue o item seguinte.
Normalização linear, também conhecida como normalização
max- min, consiste em estabelecer uma nova base numérica
de referência, obtida a partir do valor de máximo e mínimo
global do conjunto utilizado, para cada dado de um conjunto
de dados.
A respeito das técnicas de manipulação e tratamento de dados, julgue o item seguinte.
Diagramas de caixa (box plots) consistem em uma
representação gráfica de dados numéricos a partir de seus
quantiles, sendo uma forma de visualização de dados
simples que permite a efetiva detecção visual de outliers.
Em relação aos métodos de visualizações de dados, julgue o item que se segue.
Um dos princípios fundamentais das técnicas de visualização
de dados é o impacto visual, em que as informações com
maior relevância devem ser facilmente distinguidas das
informações de menor relevância.
Em relação aos métodos de visualizações de dados, julgue o item que se segue.
A técnica de comparação controlada (controlled comparison)
de uma visualização de dados é utilizada em visualizações de
dados reduzidos e simples.
Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.
A utilização de valores aleatórios nos métodos modernos de
inicialização dos pesos das camadas das redes neurais
artificiais (RNA) permite evitar o problema do
desaparecimento do gradiente (vanishing gradient problem).
Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.
As redes neurais convolucionais (CNN) são aplicadas
exclusivamente a problemas de regressão de dados, a partir
da utilização da função de regressão logística.
Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.
As aplicações em inteligência artificial são definidas como
uma subárea da área de aprendizagem de máquina (machine
learning).
Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue.
O modelo de mistura gaussiana (GMM) é um método que
descreve um agrupamento de amostras para determinado
espaço de características, em que o GMM é uma mistura de k distribuições gaussianas associadas à mudança de estado
dos pixels.
Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue.
A técnica de redução de dimensionalidade (PCA) permite transformar dados que inicialmente pertencem a um espaço de dimensão n em um espaço de dimensão m , em que m < n, sendo utilizada, por exemplo, para reduzir a dimensionalidade de certo conjunto de dados através do descarte de características não úteis e que ainda permita realizar o reconhecimento de padrões.
Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue.
O algoritmo random forest é um algoritmo de aprendizado
de máquina supervisionado em que se agrupam os resultados
de várias árvores de decisão de cada nó para se obter uma
conclusão própria e aumentar a precisão do modelo, não
sendo o referido algoritmo adequado para grandes conjuntos
de dados.
Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue.
A ação de realizar agrupamento hierárquico tem como
premissa básica encontrar elementos em um conjunto de
dados que impliquem a presença de outros elementos na
mesma transação, com um grau de certeza definido pelos
índices de fator de suporte e o fator de confiança, que pode
ser realizado, por exemplo, por meio do algoritmo a priori.
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