Com relação a mineração de dados, aprendizado de máquina e aplicações Python, julgue o item a seguir.
A detecção de novos tipos de fraudes é uma das aplicações comuns da técnica de modelagem descritiva da mineração de dados, a qual viabiliza o mapeamento rápido e preciso de novos tipos de golpes por meio de modelos de classificação de padrões predefinidos de fraudes.

Com relação a noções de mineração de dados e Big Data, julgue o item que se segue.

Na primeira fase do CRISP-DM (cross industry standard process for data mining), há o entendimento dos dados para que se analise a qualidade destes.

A respeito de mineração de dados, julgue o item que se segue.

No método de mineração de dados por agrupamento (clustering), são utilizados algoritmos com heurísticas para fins de descoberta de agregações naturais entre objetos.

A respeito de mineração de dados, julgue o item que se segue.

No método de classificação para mineração de dados, a filiação dos objetos é obtida por meio de um processo não supervisionado de aprendizado, em que somente as variáveis de entrada são apresentadas para o algoritmo.

A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.

ETL (extract transform load) é uma ferramenta utilizada para extrair informações e realizar análise multidimensional no data warehouse.

A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.

Nas operações do OLAP, o drill-down aumenta o nível de detalhamento, ao passo que o drill-up diminui o nível de granularidade das dimensões em um data warehouse.

Com relação a Big Data, julgue o item seguinte.

Volume, variedade e visualização são as três características, conhecidas como 3 Vs, utilizadas para definir Big Data.

A respeito de bancos de dados relacionais e de modelagem dimensional, julgue o item subsequente.

As limitações dos bancos de dados relacionais que utilizam modelo entidade-relacionamento podem ser superadas por meio do uso de ferramentas OLAP (online analytical processing).

A respeito das técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais, julgue o próximo item.

O esquema de estrela é formado por uma tabela de fatos e várias tabelas auxiliares, denominadas tabelas dimensionais. A consulta ocorre inicialmente nas tabelas dimensionais e depois na tabela de fatos, por meio de uma estrutura de chaves estrangeiras.

Com relação a noções de mineração de dados e Big Data, julgue o item que se segue.

A fase de implantação do CRISP-DM (cross industry standard process for data mining) só deve ocorrer após a avaliação do modelo construído para atingir os objetivos do negócio.