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2340635 Ano: 2022
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TRT-16
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Com relação aos conceitos de aprendizado de máquina, assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a falsa.

I. Os três principais paradigmas de aprendizado de máquina são os de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por inteligência profunda.

II. os algoritmos de classificação e clusterização estão correlacionados com paradigma de aprendizado supervisionado.

III. os algoritmos de support vector machines e randon forest são paradigmas do aprendizado de inteligência profunda.

As afirmativas são, respectivamente,

 

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2340634 Ano: 2022
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TRT-16
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Analise o script python abaixo:

import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_hastie_10_2
x, y = make_hastie_10_2(n_samples=6000, random_state=42)
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25,
random_state=42)
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier( n_estimators=100,
oob_score=True, n_jobs=-1)
clf.fit(x_train, y_train)
y_pred_proba = clf.predict_proba(x_test)[:,1]
from sklearn.metrics import roc_curve
fpr, tpr, thr = roc_curve(y_test, y_pred_proba)
pd.DataFrame( {'FPR': fpr, 'TPR': tpr}
).set_index('FPR')['TPR'].plot(kind='line')

O gráfico plotado como resultado do processamento do script é

 

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2340633 Ano: 2022
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TRT-16
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O Keras é uma API de aprendizado profundo escrita em Python e executada sobre a plataforma de aprendizado de máquina TensorFlow.

As principais estruturas de dados do Keras são

 

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2340617 Ano: 2022
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TRT-16
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No contexto de análise de dados e cubos OLAP, assinale os quatro tipos de análises que são comuns nesse ambiente.

 

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2339933 Ano: 2022
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: TRT-23
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Considere que o Tribunal Regional do Trabalho utiliza o modelo de referência CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining).

Em um certo momento, uma equipe de Analistas está discutindo as seguintes questões relativas a um projeto:

− Qual formato de data será utilizado: dd/mm/aaaa ou mm/dd/aaaa?

− Os dados advindos das diversas fontes, relativos a um mesmo conteúdo, são compatíveis entre si?

− Os campos binários serão formatados com True e False ou terão que ser convertidos para 1 e 0?

− Após as análises descritivas, a média, a mediana, a moda e a quantidade dos dados estão de acordo com as categorias definidas?

Com base nas questões apresentadas, a equipe está trabalhando na etapa do CRISP-DM denominada

 

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2339932 Ano: 2022
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: TRT-23
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Em um projeto de análise de dados, uma Analista ficou responsável pela tarefa de fazer o agrupamento de clientes de uma empresa de telecomunicações em cinco grupos distintos.

A Analista realizou dois tipos de agrupamentos:

I. Cada cliente foi colocado em um único grupo dos cinco grupos definidos.

II. Cada cliente recebeu uma probabilidade de estar em um dos cinco grupos da empresa.

Os agrupamentos do tipo I e II são, correta e respectivamente:

 

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2339372 Ano: 2022
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TCE-TO

Um setor de atendimento ao cliente por telefone utiliza o sistema eSAC como suporte para suas atividades. No banco de dados utilizado pelo eSAC, o número do Cadastro de Pessoas Físicas (CPF) é armazenado sem criptografia. Contudo, o CPF é apresentado no formato "123.4**.***-**" na tela utilizada pelos atendentes, para que eles possam confirmar a identidade de quem está ligando.

A segurança de dados implementada no eSAC foi:

 

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2339368 Ano: 2022
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TCE-TO

Ao analisar dados, é comum começar a visualização de um nível maior de agregação para um nível menor, e assim navegar pela hierarquia dos dados, como da hierarquia do atributo data que contém ano, trimestre, mês e dia. No PowerBI, quando uma visualização tem uma hierarquia, é possível revelar detalhes adicionais utilizando, por exemplo, os ícones ilustrados a seguir.

Enunciado 2339368-1

No PowerBI, quando um visual tem uma hierarquia, para revelar detalhes adicionais de um dado agregado, deve-se executar a operação:

 

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2339367 Ano: 2022
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TCE-TO

No Pentaho Data Integrator (PDI), uma transformação é uma rede lógica de tarefas formando um fluxo de dados, conforme implementado na transformação “Calcula Classe A” ilustrada a seguir.

Enunciado 2339367-1

No PDI, para implementar tarefas, como Carrega Salário, Calcula Classe e Armazena Classe, deve-se usar:

 

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2339366 Ano: 2022
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TCE-TO

Observe a seguinte modelagem dimensional.

Enunciado 2339366-1

A técnica utilizada para implementar a dimensão tempo e seus diferentes relacionamentos com a tabela fato é:

 

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