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Foram encontradas 120 questões.

3638447 Ano: 2025
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TRT-10
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Julgue os próximos itens, relativos à normalização de dados, à linguagem de definição de dados (DDL), a sistema gerenciador de banco de dados (SGBD) Oracle 21C e a data lake.

O Oracle 21C exige que todas as operações de backup sejam realizadas exclusivamente no Oracle Cloud, removendo a opção de backups locais.

 

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3638443 Ano: 2025
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TRT-10
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Julgue os próximos itens, relativos à normalização de dados, à linguagem de definição de dados (DDL), a sistema gerenciador de banco de dados (SGBD) Oracle 21C e a data lake.

A execução do comando DLL a seguir alterará a tabela PROCESSO, adicionando uma coluna com o nome STATUS do tipo de dados CHAR(1).

ALTER PROCESSO ADD COLUMN STATUS CHAR(1);

 

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3638440 Ano: 2025
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TRT-10
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Julgue os próximos itens, relativos à normalização de dados, à linguagem de definição de dados (DDL), a sistema gerenciador de banco de dados (SGBD) Oracle 21C e a data lake.

Para que uma relação esteja na terceira forma normal (3FN), ela deve estar na segunda forma normal (2FN) e todos os seus atributos não chave devem depender diretamente da chave primária, sem dependências transitivas.

 

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3638439 Ano: 2025
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TRT-10
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Julgue os próximos itens, relativos à normalização de dados, à linguagem de definição de dados (DDL), a sistema gerenciador de banco de dados (SGBD) Oracle 21C e a data lake.

A principal característica de um data lake é sua capacidade de armazenar diferentes tipos de dados (estruturados, semiestruturados e não estruturados) sem a necessidade de um esquema antecipadamente definido.

 

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3638436 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TRT-10
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Julgue os próximos itens, relativos à avaliação de modelos.

Considere que os três gráficos identificados por #1, #2 e #3 a seguir representem resultados de modelos de classificação em uma base de treinamento com dados de uma agência bancária e que neles a linha separe duas situações: Enunciado 4321555-1 indicativo de não pagamento de empréstimo e indicativo Enunciado 4321555-2 de pagamento de empréstimo. Com base nessas informações e nos gráficos apresentados, é correto afirmar que #1 é o modelo mais simples e performático com baixo viés, o modelo #2 tem acurácia média e alto viés e #3 é o modelo ideal, em comparação aos demais, pois tem alto viés e alta acurácia.

Enunciado 4321555-3

 

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3638431 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TRT-10
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Julgue os próximos itens, relativos à avaliação de modelos.

Considere que o gráfico a seguir descreva o resultado de três modelos de regressão logística distintos e que os resultados de AUC para os modelos referentes às curvas A, B e C sejam, respectivamente, 0,91, 0,77 e 0,59. A partir dessas informações, é correto afirmar que o modelo relativo à curva A é o melhor para classificar corretamente os dados presentes no conjunto de dados utilizado, ainda que o modelo relativo à curva C tenha obtido o menor valor.

Enunciado 4321547-1

 

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3638428 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TRT-10
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Dois conjuntos de dados (A e B) necessitam ser processados e analisados. O conjunto A contém os dados idade, rendimento mensal e quantidade de filhos de certa população, todos eles numéricos. O objetivo da análise do conjunto A é determinar quem está empregado, por meio de categorização (empregado ou não empregado). O conjunto B contém o texto completo de mensagens de vários emails, sendo todos os dados desse conjunto caracteres. O objetivo da análise do conjunto B é determinar se um email é spam, por meio de categorização (spam ou não spam).

Considerando essa situação hipotética, julgue os próximos itens.

O algoritmo Naive Bayes poderia ser utilizado na análise dos dados de A e B.

 

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3638425 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TRT-10
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Dois conjuntos de dados (A e B) necessitam ser processados e analisados. O conjunto A contém os dados idade, rendimento mensal e quantidade de filhos de certa população, todos eles numéricos. O objetivo da análise do conjunto A é determinar quem está empregado, por meio de categorização (empregado ou não empregado). O conjunto B contém o texto completo de mensagens de vários emails, sendo todos os dados desse conjunto caracteres. O objetivo da análise do conjunto B é determinar se um email é spam, por meio de categorização (spam ou não spam).

Considerando essa situação hipotética, julgue os próximos itens.

Com base nos dados do conjunto A, caso se deseje agrupar as pessoas em empregado e não empregado, poderá ser utilizado, para essa finalidade, o algoritmo k-nearest neighbors, que agrupa os dados em k clusters, de forma não supervisionada.

 

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3638422 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TRT-10
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A respeito da Microsoft Power Platform, julgue os itens seguintes.

A ferramenta Power Apps utiliza o Dataverse para armazenar dados de aplicativos empresariais.

 

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3638420 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: TRT-10
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A respeito da Microsoft Power Platform, julgue os itens seguintes.

O Power Automate permite conexão com fontes de dados e utiliza API e ETL para construir os fluxos de automação.

 

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