Banco de Questões de Concursos

Suponha que um modelo de classificação binária foi treinado para distinguir e-mails de spam de e-mails legítimos. O modelo foi testado em um conjunto de dados de teste com 200 e-mails, sendo 100 e-mails de spam e 100 e-mails legítimos. A ma…

Sobre detecção de anomalias, analise as afirmativas a seguir. I. São exemplos de detecção de anomalias: detecção de fraude, detecção de intrusão, monitoramento de sistemas de saúde, qualidade de um produto. II. São métodos que conseguem lid…

Acerca de modelagem dimensional, do CRISP-DM e do uso de banco de dados relacionais na análise de dados, julgue o item a seguir. No modelo de referência CRISP-DM, a fase de preparação de dados ocorre estritamente após a conclusão da fase de…

Assinale a opção que apresenta a ferramenta de TI mais apropriada para examinar grandes volumes de registros financeiros e identificar inconsistências em uma auditoria de políticas públicas e finanças.

Assinale a opção correta acerca do modelo LDA (latent dirichlet allocation), amplamente utilizado para extração de tópicos em tarefas de mineração de textos.

Maria está preparando um relatório sobre as empresas de serviços de um município, de modo a identificar e estudar o porte dessas empresas com vistas ao estabelecimento de políticas públicas e previsões de arrecadação. Maria pretende criar n…

Maria gerencia um banco de dados SQL Server, e precisa criar um mecanismo que monitore todas as alterações ocorridas na estrutura das tabelas, especialmente os efeitos dos comandos CREATE, ALTER e DROP. A estratégia mais adequada para detec…

João está trabalhando com consultas SQL num banco de dados SQL Server, mas está com dificuldade para encontrar o registro de uma pessoa chamada Natália Silva, pois esse nome foi gravado diversas vezes, ora com acento e ora sem acento. A clá…

Leia o fragmento a seguir. “CRISP-DM é um modelo de referência não proprietário, neutro, documentado e disponível na Internet, sendo amplamente utilizado para descrever o ciclo de vida de projetos de Ciência de Dados. O modelo é composto po…

Em um problema de classificação é entregue ao cientista de dados um par de covariáveis, (x₁ , x₂ ), para cada uma das quatro observações a seguir: (6,4), (2,8), (10,6) e (5,2). A variável resposta observada nessa amostra foi “Sim”, “Não”, “…

O programador João da DPE/RS criou a tabela TAB_UUF no banco de dados de produção erradamente. No MySQL, para apagar a tabela criada, João deve usar o comando:

No âmbito da operação do SQL Server 2019, assinale a principal função da instrução bulk insert.

O Coeficiente Silhouette é utilizado na análise de agrupamentos, principalmente para examinar

CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) é uma metodologia utilizada em projetos de Ciência dos Dados. De acordo com esta metodologia, a definição do problema que será investigado por meio de técnicas de mineração de dados…

No contexto de uma instalação do MS SQL Server, a configuração inicial do server collation (Agrupamento do servidor, em português), analise as afirmativas a seguir. I. Não é possível criar bancos de dados com um valor do parâmetro Agrupamen…

O agente de fiscalização João está analisando um conjunto de dados que representa o salário mensal de funcionários de uma empresa. João utilizará o Diagrama de Boxplot para identificar a presença de outliers nos dados. As estatísticas resum…

João é um administrador de banco de dados MySQL e precisa realizar o backup lógico completo do banco de dados "tjse_db". Para isso, João deverá utilizar o comando:

Uma das etapas mais importantes do processo de Mineração de Dados é o pré-processamento dos dados das fontes que, normalmente, apresentam diversos tipos de heterogeneidade. A operação de pré-processamento que transforma dados quantitativos…

Em bancos de dados relacionais, stored procedures I podem ter parâmetros de entrada (IN), saída (OUT) e de entrada/saída (INOUT). II permitem agrupar múltiplas instruções DML (INSERT, UPDATE, DELETE) e controle de fluxo (IF, LOOP, EXCEPTION…

A respeito de overfitting e underfitting, de deep learning e de métodos de data mining, julgue o item que se segue. A regressão é o método de data mining usado para prever valores contínuos como, por exemplo, previsão de vendas, preços de a…