A respeito de dados, informação, conhecimento e inteligência, julgue o próximo item.

Um dos princípios de dados abertos é o acesso não discriminatório, ou seja, os dados estão disponíveis independentemente de identificação ou registro do usuário.

A mineração de dados, também conhecida como Data Mining, é uma das muitas áreas da computação e tem como objetivo identificar correlações e padrões em um grande conjunto de dados, com o objetivo de prever resultados. A respeito dos conceitos que fazem parte da mineração de dados, analise as afirmativas abaixo.

I. Redes neurais e árvores de decisão são dois conhecidos exemplos de ramificações da mineração de dados.

II. São exemplos de etapas da mineração de dados: exploração de dados, preparação de dados, modelagem e avaliação de implementação.

III. A mineração de dados faz uso de fundamentos pertencentes a outras três grandes áreas de conhecimento, são elas: matemática, estatística e data warehouse.

É correto o que se afirma

Atualmente, o consumo de dados corporativos via ETL é uma das formas mais usadas de consumo dos dados corporativos.

Qual o significado da sigla ETL?

Com relação a banco de dados, julgue o item seguinte.

Considerando-se o modelo multidimensional a seguir, é correto afirmar que Quantidade e Valor são dimensões de Itens.

Um analista recebeu uma enorme quantidade de dados referentes a alunos de uma universidade. Ele precisa criar um software que preveja quais alunos poderiam abandonar o curso, para que medidas dentro da universidade possam ser tomadas, de forma preventiva. Nos dados de alunos já conhecidos, têm-se a idade, o bairro de residência, a cidade natal, o salário médio da família, a escolaridade dos pais, a porcentagem concluída do curso, o índice de rendimento acadêmico e a situação (matriculado, trancado, abandono). Para criar esse software, o analista precisará usar algoritmos de Data Mining, mais especificamente aprendizado de máquina para a tarefa de .

Assinale a alternativa que preenche corretamente as lacunas acima, na ordem em que aparecem no texto.

As Redes Neurais Artificiais (RNAs) podem ser entendidas como modelos computacionais com capacidade de aprender, adaptar, generalizar, agrupar ou organizar dados, além de possuírem certa robustez a ruídos e tolerância a falhas. A estrutura básica operacional das RNAs está baseada em blocos construtivos semelhantes entre si e que realizam o processamento de forma paralela – sua unidade básica é o neurônico artificial (modelo matemático), exemplificado pela figura a seguir:

Onde: e1, e2, e3 e e4 são as informações de entradas do neurônio; w1, w2, w3 e w4 são os pesos aplicados nas entradas (ponderações); Σ é um nó ou ponto de soma; f(.) é a função de ativação, que recebe a soma ponderada das entradas e gera a informação s na saída.

Com base nos diversos campos de estudos que fundamentam os atuais princípios teóricos da Inteligência Artificial, em qual abordagem as RNAs estão baseadas?

No contexto de Big Data, computação em nuvem é um método que fornece um conjunto de recursos computacionais compartilhados. Assinale a opção que apresenta característica da nuvem e que são importantes no ecossistema de Big Data.

Assinale a opção correta sobre MapReduce, de acordo com Hurwitz (2015).