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Uma arquitetura de Big Data refere-se ao design e à estrutura dos
sistemas e tecnologias usadas para coletar, armazenar, processar,
analisar e visualizar grandes volumes de dados, frequentemente
com grande velocidade e variedade. As arquiteturas de Big Data
podem ser projetadas de maneiras diferentes, dependendo das
necessidades específicas de processamento e análise.
Em uma arquitetura de Big Data, a camada de processamento
Em uma arquitetura de Big Data, a camada de processamento
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A governança de dados é um conjunto de práticas, processos e
políticas que garantem a disponibilidade, integridade, segurança e
usabilidade dos dados dentro de uma organização. Ela envolve a
criação de regras e a definição de responsabilidades para a gestão
dos dados ao longo de seu ciclo de vida. Diferentes tipos de
governança de dados podem ser implementados, dependendo dos
objetivos da organização e dos requisitos regulatórios.
No contexto de Governança de Dados, no modelo de governança de dados colegiado
No contexto de Governança de Dados, no modelo de governança de dados colegiado
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O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma subárea da
inteligência artificial focada em permitir que máquinas
compreendam, interpretem, gerem e respondam à linguagem
humana de maneira natural e significativa. O objetivo do PLN é
fazer com que sistemas computacionais realizem tarefas que
envolvem a linguagem humana, como leitura, escrita e
interpretação de forma semelhante à forma como os humanos
processam o idioma.
Em Processamento de Linguagem Natural (PLN), a tokenização
Em Processamento de Linguagem Natural (PLN), a tokenização
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A Inteligência Artificial (IA) tem sido um campo de pesquisa e
inovação que evoluiu bastante ao longo das décadas, e geralmente
é dividida em IA fraca e IA forte, conceitos que se referem ao nível
de “inteligência” que a IA consegue simular ou alcançar.
Em relação ao conceito de Inteligência Artificial (IA), assinale a afirmativa que descreve corretamente a diferença entre IA forte e IA fraca.
Em relação ao conceito de Inteligência Artificial (IA), assinale a afirmativa que descreve corretamente a diferença entre IA forte e IA fraca.
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A divisão dos dados por ocasião das tarefas de aprendizado de
máquina deve ser feita com todo critério técnico para evitar
problemas nos modelos gerados.
No contexto dessa divisão dos dados, assinale a afirmativa correta acerca do processo de overfitting em aprendizado de máquina.
No contexto dessa divisão dos dados, assinale a afirmativa correta acerca do processo de overfitting em aprendizado de máquina.
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Sobre os conceitos de aprendizado de máquina, marque a
opção correta.
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Em Business Intelligence, assinale a alternativa que apresenta o nome da técnica utilizada em Data Mining para descobrir padrões ocultos nos dados.
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Em um processo ETL (Extract, Transform, Load), assinale a alternativa que apresenta a fase de Transformação.
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Sobre modelagem dimensional, assinale a alternativa que apresenta o propósito de uma tabela fato.
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Os dados dentro do sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) podem estar organizados de três formas: estruturados, não estruturados ou semiestruturados. Assinale a alternativa que apresenta qual elemento podemos encontrar em uma estrutura de dados não estruturados.
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