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Foram encontradas 5.237 questões.

3324959 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: IF-MT
Orgão: IF-MT

Analise a figura abaixo extraída de Batista (2013, p. 71):

Enunciado 3712806-1

Fonte: BATISTA, Rogério da S. Lógica de Programação. Terezina: IFPI, 2013.

De acordo com essa representação, podemos afirmar que:

 

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3322467 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: TJ-BA

Em uma campanha de um Tribunal de Justiça, foram coletadas as avaliações dos clientes sobre os serviços prestados. Em seguida, foram utilizadas técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para preparar os dados e foi realizada a classificação de texto com aprendizado supervisionado, para identificar se as avaliações foram positivas, negativas ou neutras.

A técnica de PLN utilizada, nesse caso, foi

 

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3322439 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: TJ-BA

Considere o programa em linguagem R a seguir:

v <- c(2, 4, 6, 8)

x <- sd(v)

print (x)

Executado em condições ideais, será exibido na tela o valor

 

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3322437 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: TJ-BA

Um Auditor deseja usar uma rede neural para modelar processos dinâmicos que exigem a incorporação de informações do passado ou do futuro para fazer previsões. Nesse caso. ele deve evitar o uso de redes neurais

 

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3322436 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: TJ-BA

Uma Auditora estão trabalhando em um projeto de análise de imagens forenses em processos digitalizados, no qual cada pixel é considerado uma variável. Como cada imagem pode ter milhões de pixels, e cada um representando um valor de intensidade, se todos esses pixels forem utilizados como entrada para um modelo de aprendizado de máquina, haverá muitas variáveis, levando a problemas de dimensionalidade. Para lidar com esse problema é adequado que a auditora utilize técnicas de redução de dimensionalidade, como a técnica

 

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3320590 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: TRT-21
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O Analista de um Tribunal Regional do Trabalho toma por base um modelo de inteligência artificial & aprendizado de máquina para possibilitar a previsão e oferta dos melhores horários de atendimento ao público com base em períodos de pico nos guichês de atendimento, congestionamentos no setor de protocolos e condições adversas no fluxo de pessoas devido a eventos de natureza geral, tais como falta de transporte e greves (além de diversos outros fatores). Esse modelo, no entanto, exige a intervenção do usuário para rotular os conjuntos de dados e treinar o modelo para determinar como essas variáveis podem influenciar o cronograma de atendimento. Esse modelo precisa conhecer os resultados para concluir que uma greve, por exemplo, pode representar uma caraterística de atraso nos atendimentos.

Trata-se do modelo

 

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3316659 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: IF-ES
Orgão: IF-ES

Os sistemas de inteligência de negócios, chamados de BI (Business Intelligence), auxiliam as organizações na coleta, análise, interpretação e apresentação de informações relevantes para a tomada de decisões estratégicas e operacionais. Um tipo de operação comum nesses sistemas pode ser descrito como:

 

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3316655 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: IF-ES
Orgão: IF-ES

Utilizando seus conhecimentos em relação à teoria dos grafos, assinale a alternativa que corresponde a um algoritmo para encontrar os componentes fortemente conectados de um grafo direcionado:

 

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3298012 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: TRT-15
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Um Técnico de um Tribunal Regional do Trabalho está trabalhando com a pilha ELK (Elasticsearch, Logstash e Kibana) para uso em análise de dados. Pesquisando sobre a aplicação dessa pilha a fim de poder utilizá-la de modo otimizado, ele verificou que shard é

 

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3298010 Ano: 2023
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: TRT-15
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A era digital trouxe uma quantidade enorme de dados para o mundo, o que tornou o Big Data uma preocupação cada vez mais importante para empresas e organizações em diversos países. Para entender e aproveitar ao máximo as informações disponíveis, é fundamental conhecer os chamados “5 V's” desse complexo conjunto de dados, que são: Volume, Velocidade,

 

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