Foram encontradas 5.237 questões.
Com relação aos conceitos de machine learning e deep learning, julgue o item.
Um dos tipos de sistema machine learning é a aprendizagem supervisionada, que é caracterizada pela aprendizagem de padrões com base na entrada (dados de treinamento) e que não apresenta um feedback explícito quanto a esse aprendizado.
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Com relação aos conceitos de machine learning e deep learning, julgue o item.
Os sistemas de machine learning podem ser empregados em situações em que os softwares tradicionais não conseguem resolver os problemas ou que suas soluções não são consideradas como satisfatórias.
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: FUNPRESP-EXE
A respeito de estatística e da linguagem de programação R, julgue o item a seguir.
No programa R, o comando > sample (1:60, 6) fornece os seis números aleatórios para um jogo na Mega Sena.
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: FUNPRESP-EXE
A respeito de estatística e da linguagem de programação R, julgue o item a seguir.
No programa R, a função aritmética básica \( ( 2 +2)^2 = 16 \) pode ser calculada digitando-se \( > 2 + 2\,{}^\wedge\,2 \).
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: FUNPRESP-EXE
A respeito de modelagem dimensional e data marts, julgue o item subsecutivo.
Modelos dimensionais e data marts são apropriados especificamente quando existe um padrão de utilização previsível.
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: FUNPRESP-EXE
A respeito de modelagem dimensional e data marts, julgue o item subsecutivo.
Modelos dimensionais e data marts permitem obter alta capacidade de escalonabilidade.
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: FUNPRESP-EXE
A respeito de modelagem dimensional e data marts, julgue o item subsecutivo.
Modelos dimensionais e data marts podem ser integrados, não sendo necessário soluções isoladas uma das outras, desde que sigam a arquitetura de barramento dos data marts.
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: FUNPRESP-EXE
A respeito de modelagem dimensional e data marts, julgue o item subsecutivo.
No desenvolvimento de data marts e modelos dimensionais, o escopo deve ser focado em soluções departamentais e não corporativas.
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: FUNPRESP-EXE
A respeito de modelagem dimensional e data marts, julgue o item subsecutivo.
Na modelagem dimensional, data marts devem ser criados e utilizados para dados de resumo.
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Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: FUNPRESP-EXE
Tabela Produto
Chave do produto (PK)
Descrição do produto
Descrição da Marca
Descrição do tipo de embalagem
Tamanho do pacote
Descrição do tipo de dieta
Tipo de armazenamento
Altura da prateleira
Quantidade fabricada no dia
Quantidade em estoque
Quantidade de revendedores
Considerando a estrutura de tabela acima, relativa a uma empresa que fabrica e comercializa produtos alimentícios, e que foi utilizada a modelagem dimensional para criar a tabela dimensão de produto, julgue o próximo item.
As dimensões devem ser designadas por uma chave primária (primary key).
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Caderno Container