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Os gráficos de pizza não são utilizados na visualização e na análise exploratória de dados.
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Acerca dos Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados(SGBD) PostgreSQL, Oracle e MySQL e da visualização e da análise exploratória de dados, julgue o item.
Na visualização e na análise exploratória de dados, os gráficos de dispersão são ideais para examinar a relação entre duas variáveis quantitativas e identificar possíveis correlações entre elas.
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3085566
Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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Avalie se a ingestão de dados é um processo que consiste em:
I. Extrair dados de uma fonte e carregá-los no destino, sem qualquer transformação.
II. Extrair dados de uma fonte, transformá-los de acordo com as necessidades do sistema e carregá-los no destino.
III. Transformar dados de uma fonte de acordo com as necessidades do sistema e carregá-los no destino.
Está correto apenas o que se apresenta em
I. Extrair dados de uma fonte e carregá-los no destino, sem qualquer transformação.
II. Extrair dados de uma fonte, transformá-los de acordo com as necessidades do sistema e carregá-los no destino.
III. Transformar dados de uma fonte de acordo com as necessidades do sistema e carregá-los no destino.
Está correto apenas o que se apresenta em
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3085565
Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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Identificar o tipo de dados ausentes é crucial para se encontrar
soluções que os resolvam.
Avalie se os dados ausentes são categorizados como
I. MCAR. Valores ausentes completamente aleatórios.
II. Valores ausentes aleatórios.
III. MICE. Valores ausentes usando imputação múltipla usando equações encadeadas.
Está correto o que se apresenta em
Avalie se os dados ausentes são categorizados como
I. MCAR. Valores ausentes completamente aleatórios.
II. Valores ausentes aleatórios.
III. MICE. Valores ausentes usando imputação múltipla usando equações encadeadas.
Está correto o que se apresenta em
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3085564
Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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A Visão Computacional (CV) é um subdomínio da inteligência
artificial (IA) que treina o sistema para identificar e interpretar o
mundo visual. CV envolve várias tarefas importantes, como
modelagem de cena tridimensional, geometria de câmera
multimodelo, correspondência estéreo baseada em movimento,
processamento de nuvem de pontos, estimativa de movimento e
muito mais.
Avalie se as três etapas básicas envolvidas nesse processo são as seguintes:
I. Aquisição da imagem.
II. Processamento da imagem.
III. Segmentação da imagem.
Está correto o que se apresenta em
Avalie se as três etapas básicas envolvidas nesse processo são as seguintes:
I. Aquisição da imagem.
II. Processamento da imagem.
III. Segmentação da imagem.
Está correto o que se apresenta em
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3085555
Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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MapReduce é um framework de processamento paralelo para
clusters inspirado em programação funcional, que teve seu artigo
seminal publicado em 2004 no artigo : “MapReduce: Simplified
Data Processing on Large Clusters”.
Com relação à tecnologia MapReduce, assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.
( ) A ideia principal do MapReduce é dividir e processar tarefas e depois juntar as informações, o que permite dividir um grande problema em vários pedaços e distribuí-los em diversos computadores.
( ) Os principais passos correspondem a: (i) Input split, onde a entrada é dividida em várias partes, onde cada parte será consumida por um Map; (ii) Map, onde é criada uma lista de pares chave-valor; (iii) Shuffling , onde se classifica e agrupa a saída da etapa anterior para servir de entrada para a seguinte; (iv) Reduce, onde se processa a saída da etapa anterior e se agregam as informações; (v) Output, quando as informações são retornadas.
( ) As principais características do MapReduce se referem a esconder os detalhes do processamento em série, tolerância a falhas, otimização de localidade e balanceamento de memória, que resultam em modelo fácil de usar, mesmo para programadores sem experiência com sistemas paralelos e distribuídos.
As afirmativas são, respectivamente,
Com relação à tecnologia MapReduce, assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.
( ) A ideia principal do MapReduce é dividir e processar tarefas e depois juntar as informações, o que permite dividir um grande problema em vários pedaços e distribuí-los em diversos computadores.
( ) Os principais passos correspondem a: (i) Input split, onde a entrada é dividida em várias partes, onde cada parte será consumida por um Map; (ii) Map, onde é criada uma lista de pares chave-valor; (iii) Shuffling , onde se classifica e agrupa a saída da etapa anterior para servir de entrada para a seguinte; (iv) Reduce, onde se processa a saída da etapa anterior e se agregam as informações; (v) Output, quando as informações são retornadas.
( ) As principais características do MapReduce se referem a esconder os detalhes do processamento em série, tolerância a falhas, otimização de localidade e balanceamento de memória, que resultam em modelo fácil de usar, mesmo para programadores sem experiência com sistemas paralelos e distribuídos.
As afirmativas são, respectivamente,
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3085548
Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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O DAMA-DMBOK2 apresenta uma visão abrangente dos desafios,
complexidades e valor do gerenciamento eficaz de dados nas
corporações.
Os tipos de modelos operacionais de governança de dados discutidos no DAMA-DMBOK2 são
Os tipos de modelos operacionais de governança de dados discutidos no DAMA-DMBOK2 são
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3085547
Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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Com relação ao Data Warehousing e ao Business Intelligence,
avalie as afirmativas a seguir e assinale V para a afirmativa
verdadeira e F para a falsa.
( ) Eles têm como meta construir e manter o ambiente técnico e os processos técnicos e de negócios necessários para fornecer dados integrados em apoio às funções operacionais, requisitos de conformidade e atividades de inteligência de negócios.
( ) Ambos visam apoiar e permitir análises de negócios e tomadas de decisões mais eficazes por parte dos trabalhadores do conhecimento.
( ) O Data Warehousing concentra-se em permitir um contexto de negócios histórico e integrado em dados operacionais, aplicando regras de negócios e mantendo relacionamentos de dados de negócios apropriados. O armazenamento de dados também inclui processos que interagem com repositórios de metadados.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) Eles têm como meta construir e manter o ambiente técnico e os processos técnicos e de negócios necessários para fornecer dados integrados em apoio às funções operacionais, requisitos de conformidade e atividades de inteligência de negócios.
( ) Ambos visam apoiar e permitir análises de negócios e tomadas de decisões mais eficazes por parte dos trabalhadores do conhecimento.
( ) O Data Warehousing concentra-se em permitir um contexto de negócios histórico e integrado em dados operacionais, aplicando regras de negócios e mantendo relacionamentos de dados de negócios apropriados. O armazenamento de dados também inclui processos que interagem com repositórios de metadados.
As afirmativas são, respectivamente,
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3085546
Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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Com relação ao ETL, ELT e suas tecnologias, avalie as afirmativas
a seguir e assinale V para a verdadeira e F para a falsa.
( ) ELT utiliza fluxos de trabalho de análise de dados e de aprendizado de máquina. O ELT é frequentemente usado por uma organização para: Extrair dados de sistemas legados, limpar os dados para melhorar sua qualidade e carregar dados em um banco de dados de destino. O ELT transforma dados no trânsito.
( ) ETL copia ou exporta os dados dos locais de origem, mas, em vez de carregá-los em uma área de preparação para transformação, ele carrega os dados em estado brutos diretamente no armazenamento de dados no destino para serem transformados conforme necessário. O ETL não transforma nenhum dado no trânsito.
( ) A ordem das etapas não é a única diferença entre ETL e ELT. No ELT, o armazenamento de dados de destino pode ser um armazém de dados, mas, mais frequentemente, é um data lake, que é um armazenamento central grande projetado para manter tanto dados estruturados quanto não estruturados em grande escala.
As afirmativas são, respectivamente,
( ) ELT utiliza fluxos de trabalho de análise de dados e de aprendizado de máquina. O ELT é frequentemente usado por uma organização para: Extrair dados de sistemas legados, limpar os dados para melhorar sua qualidade e carregar dados em um banco de dados de destino. O ELT transforma dados no trânsito.
( ) ETL copia ou exporta os dados dos locais de origem, mas, em vez de carregá-los em uma área de preparação para transformação, ele carrega os dados em estado brutos diretamente no armazenamento de dados no destino para serem transformados conforme necessário. O ETL não transforma nenhum dado no trânsito.
( ) A ordem das etapas não é a única diferença entre ETL e ELT. No ELT, o armazenamento de dados de destino pode ser um armazém de dados, mas, mais frequentemente, é um data lake, que é um armazenamento central grande projetado para manter tanto dados estruturados quanto não estruturados em grande escala.
As afirmativas são, respectivamente,
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Questão presente nas seguintes provas
3085545
Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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Banca: FGV
Orgão: Pref. São José Campos-SP
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As dimensões de qualidade de dados discutidas no DAMA-DMBOK2 descrevem características mensuráveis dos dados que
ajudam a definir seus requisitos de qualidade.
A dimensão que se refere ao grau em que os dados representam corretamente entidades da “vida real” é denominada
A dimensão que se refere ao grau em que os dados representam corretamente entidades da “vida real” é denominada
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