Banco de Questões de Concursos

Extrair conhecimento útil ou insights de dados massivos é um dos maiores desafios enfrentado pelos cientistas de dados. Uma das principais tarefas utilizadas para diminuir a complexidade desses dados é reduzir sua dimensionalidade preservan…

Os analistas de Ciência de Dados da ALEGO reconhecem que a abordagem tradicional de análise de dados envolve um ciclo composto por diversas etapas e uma vez que tenham definidos seus modelos preditivos, eles podem ser aplicados a novos conj…

Com relação à técnica de clustering (agrupamento) em tarefas de Data Mining, analise a lista das notas de uma turma de alunos. [imagem] À luz do emprego do algoritmo K-means, assinale a distribuição dos alunos, de acordo com suas notas, em…

Observe a seguinte estrutura do conjunto de dados PESSOA que contém dados sobre pessoas e a sua renda anual. [imagem] O conjunto de dados PESSOA será usado para a tarefa de aprendizagem supervisionada de classificação com a finalidade de pr…

Considere o seguinte conjunto de transações em uma loja de varejo: [imagem] A partir desse conjunto de transações, produz-se a regra de associação R: Leite → Pão Nesse contexto, é correto afirmar que a métrica de R que possui valor igual a…

O perceptron é um dos modelos de redes neurais artificiais mais simples e tradicionais. A figura a seguir ilustra o grafo arquitetural de um perceptron. Analise-a. [imagem] Com relação as características do grafo, analise as afirmativas a s…

Considerando o texto 1, a fase do KDD em que Aline gera os vetores a partir dos textos é chamada de:

Acerca dos algoritmos de mineração de dados, analise as afirmativas a seguir, e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa. ( ) Uma árvore de decisão é um grafo cíclico direcionado em que cada nó é um nó de divisão. ( ) Em uma rede n…

A regressão logística é um modelo muito popular na ciência de dados, ele é muito utilizado em diversos projetos da ALEGO. Com relação às características da regressão logística, analise as afirmativas a seguir. I. É um modelo de regressão li…

No contexto de Processamento de Linguagem Natural, a técnica de word embeddings é

Matheus foi empossado recentemente pela ALEGO como analista e está se aprofundando nos estudos das redes neurais (RN). Ele sabe que as RN podem ter diversas formas de aprendizagem não supervisionada. O tipo de aprendizado onde os neurônios…

Árvores de decisão (AD) são classificadores muito utilizados em Ciência de Dados. Com relação as características da AD, analise as afirmativas a seguir. I. É a representação de uma função que mapeia um vetor de valores de atributos para um…

A análise de dados, no contexto da análise de negócios, envolve o uso integrado de tecnologias computacionais, técnicas estatísticas e métodos de ciência administrativa para transformar dados históricos em informações úteis, apoiando decisõ…

A Mineração de Dados é a etapa do processo de KDD (Knowledge Discovery in Databases) responsável por extrair modelos de conhecimento a partir dos dados disponíveis. Após a construção desses modelos, é fundamental avaliar sua qualidade, o qu…

Sobre algoritmos de mineração de dados, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa. ( ) K-means, também conhecido como K-NN, é um algoritmo baseado na ideia de que objetos semelhantes estão próximos u…

Um analista de dados da AgSUS sabe que a detecção de anomalias, ou detecção de valores discrepantes, é a identificação de uma observação, evento ou ponto de dados que se desvia do que é padrão ou esperado, tornando-o inconsistente em relaçã…

Durante a preparação de um conjunto de dados para análise preditiva de inadimplência, um cientista de dados identificou diversos problemas de qualidade nos dados, incluindo: • campos numéricos com valores negativos que não fazem sentido (co…

A mineração de dados é um dos principais componentes do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases). Seu objetivo é extrair padrões relevantes, previamente desconhecidos, e potencialment…

Sobre o Modelo de Referência Cross- Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), avalie as afirmativas a seguir: I. Após a fase de “Preparação dos dados” ocorre a fase de “Compreensão dos dados”. II. Durante a fase de “Mineração de…

Identificar o tipo de dados ausentes é crucial para se encontrar soluções que os resolvam. Avalie se os dados ausentes são categorizados como I. MCAR. Valores ausentes completamente aleatórios. II. Valores ausentes aleatórios. III. MICE. Va…