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Foram encontradas 5.143 questões.

3745821 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: TRT-1
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Um Tribunal Regional do Trabalho deseja utilizar Big Data e Analytics para aprimorar a análise de dados sobre processos administrativos e decisões estratégicas, visando lidar com grandes volumes de dados e insights acionáveis. A abordagem que melhor se aplica para garantir escalabilidade e eficiência no processamento dos dados é

 

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3740757 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: AOCP
Orgão: MPE-RS

Um técnico de informática do MPRS precisa implementar uma solução de atendimento automatizado para os cidadãos e está avaliando ferramentas para criar um chatbot que possa responder a perguntas frequentes sobre processos, procedimentos e serviços oferecidos pela instituição. O sistema deve ser capaz de entender perguntas em linguagem natural e fornecer respostas precisas. Além disso, a ferramenta deve permitir a criação e o treinamento contínuo do chatbot, com capacidade de processamento de linguagem natural (PNL) para aprimorar as interações ao longo do tempo.

Qual alternativa atende às necessidades do MPRS para a criação do chatbot descrito?

 

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3740756 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: AOCP
Orgão: MPE-RS
As redes neurais, inspiradas no funcionamento do cérebro humano, são uma parte fundamental da Inteligência Artificial (IA). Elas consistem em camadas de unidades, chamadas neurônios, que processam informações e aprendem a partir de dados. Essas redes são aplicadas em diversas áreas, como classificação, previsão, reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural e visão computacional. Dentre os algoritmos utilizados em IA, alguns são redes neurais, enquanto outros pertencem a diferentes categorias de aprendizado de máquina. Nesse sentido, assinale a alternativa que apresenta um algoritmo de rede neural.
 

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3740755 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: AOCP
Orgão: MPE-RS
O Aprendizado de Máquina (Machine Learning – ML) é uma subárea da Inteligência Artificial (IA) que capacita os sistemas a “aprenderem” a partir de dados, ou seja, a ajustarem seu comportamento com base em padrões identificados nos dados, sem a necessidade de programação explícita para cada tarefa. Em vez de serem programados para realizar tarefas específicas, os algoritmos de aprendizado de máquina analisam dados, detectam padrões e fazem previsões ou tomam decisões baseadas nesse aprendizado. Considerando isso, assinale a alternativa que apresenta a técnica de aprendizado de máquina que agrupa dados de maneira que os itens dentro de um grupo sejam mais semelhantes entre si e diferentes de outros grupos. Exemplo: segmentação de clientes com base em seu comportamento.
 

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3740753 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: AOCP
Orgão: MPE-RS

Sobre as etapas do processo de ETL (Extract, Transform, Load), informe se é verdadeiro (V) ou falso (F) o que se afirma a seguir e assinale a alternativa com a sequência correta.

( ) A etapa de extract envolve a captura de dados de diversas fontes, como bancos de dados, arquivos CSV (Comma-Separated Values), APIs (Application Programming Interfaces), entre outros.

( ) A etapa de transform envolve a inserção ou atualização dos dados em um destino, como um banco de dados, data warehouse ou data lake.

( ) A etapa de load envolve limpeza, formatação, agregação, conversão ou enriquecimento dos dados.

 

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3740751 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: AOCP
Orgão: MPE-RS

O MPRS está implementando uma solução de Business Intelligence (BI) para aprimorar a análise de dados relativos a processos e ações judiciais, a fim de apoiar a tomada de decisões estratégicas e operacionais. O técnico de informática é responsável pela implantação e manutenção dessa solução, com o objetivo de estruturar os dados de forma eficiente e facilitar a consulta por diferentes departamentos e usuários. Como parte do projeto, foi adotada a modelagem multidimensional para organizar os dados relativos aos processos judiciais, incluindo informações sobre os tipos de ações, os advogados envolvidos, as decisões tomadas e os tempos de tramitação. As dimensões incluem “Processo” (com subcategorias como “Tipo de Ação”, “Status”, “Data de Abertura”), “Advogado” (com subcategorias como “Nome”, “OAB”, “Especialização”) e “Data” (com subcategorias como “Ano”, “Mês”, “Dia”). As medidas incluem a quantidade de processos, o tempo médio de tramitação e o número de decisões tomadas. Com a estrutura multidimensional, o MPRS poderá analisar os dados de forma eficiente, por exemplo, comparando o tempo de tramitação de processos entre diferentes tipos de ação ou avaliando a produtividade de advogados em relação aos processos que envolvem suas especializações.

Nesse caso, qual estrutura multidimensional está sendo implementada pelo MPRS para organizar e analisar os dados dos processos de acordo com o exposto?

 

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3737322 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: SEFAZ-PI
Uma Secretaria da Fazenda está implementando um Data Warehouse para aprimorar a análise histórica de dados fiscais e otimizar a tomada de decisões estratégicas. A melhor prática para garantir a qualidade dos dados e a eficiência das consultas é
 

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3737312 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: SEFAZ-PI
Um benefício específico da modelagem multidimensional para órgãos de controle governamental é a
 

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3737307 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: SEFAZ-PI
Uma Analista de uma Secretaria da Fazenda está esclarecendo à sua equipe a respeito do framework Hadoop, explicando que o principal benefício da sua aplicação na análise de dados fiscais pela Secretaria é a
 

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3737147 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FCC
Orgão: SEFAZ-PI
No contexto da modelagem dimensional, uma Secretaria da Fazenda deseja analisar os atendimentos realizados para otimizar seus serviços e melhorara satisfação dos cidadãos. Os dados disponíveis incluem informações sobre atendimentos, cidadãos, servidores e datas.
As tabelas relevantes são:
- Tabela de Fatos (Atendimentos): Contém informações sobre cada atendimento individual, como ID do atendimento, ID do cidadão, ID do servidor, ID da data, tipo de atendimento e tempo de atendimento.
-Tabela de Dimensão (Cidadãos): Contém informações sobre os cidadãos, como ID do cidadão, nome, idade, gênero e município.
- Tabela de Dimensão (Servidores): Contém informações sobre os servidores, como ID do servidor, nome, cargo e setor.
- Tabela de Dimensão (Datas): Contém informações sobre as datas, como ID da data, data completa, dia da semana, mês e ano.
Descreve corretamente a relação entre as tabelas de fato e as tabelas de dimensões nesse contexto:
 

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