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Foram encontradas 5.143 questões.

3648490 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA

Julgue os próximos itens, relativos a aprendizado de máquina e BI (Business Intelligence).

A arquitetura de BI que utiliza ROLAP (processamento analítico online relacional) implementa as consultas por meio de um banco de dados em cubos de forma consolidada; nessa estrutura ROLAP, os dados são armazenados de forma multidimensional, permitindo que os usuários finais realizem drill up ou drill down na hierarquia (por exemplo, que eles vejam os lucros das vendas por ano, depois por trimestre).

 

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3648488 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA

Julgue os próximos itens, relativos à análise de dados.

Considere o código a seguir, que utiliza NumPy.

import numpy as np
data = np.array([1, 5, 3, 4, 2, 6, 7])
print(data[::2])

Após a execução desse código, o resultado será o seguinte.

[1 3 2 7]

 

 

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3648485 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA

Julgue os próximos itens, relativos à análise de dados.

Considere o código a seguir, que utiliza Pandas.

import pandas as pd
Nome = ['João-', 'Paulo-']
Sobrenome = ['Lucas', 'Matheus']
list_of_tuples = list(zip(Nome, Sobrenome))
df = pd.DataFrame(list_of_tuples)
print(df)

Após a execução desse código, o resultado será o seguinte.

         0    1 
0    João-Lucas
1 Paulo-Matheus

 

 

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3648457 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA

Acerca de sensores, de processamento de imagens e de aprendizado de máquina, julgue os próximos itens.

A aplicação de técnicas de equalização de histograma em imagens melhora a uniformidade do contraste, o que facilita a extração de características para reconhecimento de padrões.

 

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3648453 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA

Acerca de sensores, de processamento de imagens e de aprendizado de máquina, julgue os próximos itens.

A utilização de técnicas de aprendizado não supervisionado, como clustering, pode identificar padrões em dados visuais sem a necessidade de grandes conjuntos de dados rotulados.

 

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3648399 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA

Com relação a processos de banco de dados ETL (extração, transformação e carga), julgue os itens subsequentes.

Na extração incremental, apenas os dados alterados desde a última carga são extraídos, tornando o processo mais eficiente que a extração full, que recupera todos os dados da fonte.

 

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3648378 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA

Acerca de inteligência artificial e machine learning, julgue os itens que se seguem.

O aprendizado não supervisionado se caracteriza pela utilização de dados previamente rotulados para treinar um modelo de machine learning, permitindo que ele aprenda padrões automaticamente a partir dos rótulos desses dados.

 

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3648373 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA

Acerca de inteligência artificial e machine learning, julgue os itens que se seguem.

Diferentemente do aprendizado supervisionado e não supervisionado, o aprendizado por reforço baseia-se em um agente que interage com um ambiente e recebe recompensas ou penalidades conforme suas ações, buscando maximizar um retorno cumulativo ao longo do tempo.

 

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3648361 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA

Julgue os próximos itens, a respeito de gestão e governança de dados.

O DMBoK (Data Management Body of Knowledge) é um framework que descreve as melhores práticas de gestão de dados, focando nas tecnologias de armazenamento e processamento de dados, sem considerar aspectos relacionados a governança, qualidade ou segurança dos dados.

 

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3648356 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA

Julgue os próximos itens, a respeito de gestão e governança de dados.

Os metadados são fundamentais para a governança de dados, pois fornecem informações sobre a origem, a estrutura, o significado e a qualidade dos dados, contribuindo para a rastreabilidade, segurança, interoperabilidade e conformidade regulatória.

 

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