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Mineração de Dados

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Sobre data mining, é correto afirmar:

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Especificamente, um data mining onde as tendências são modeladas conforme o tempo, usando dados conhecidos, e as tendências futuras são obtidas com base no modelo possui a forma de mining

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Relacione a Coluna 1 à Coluna 2, associando as categorias de aprendizado de máquina às suas características.
Coluna 1 1. Aprendizado Supervisionado. 2. Aprendizado Não Supervisionado. 3. Aprendizado Profundo.
Coluna 2 ( ) O algoritmo recebe um conjunto de dados rotulados e aprende comparando a saída do modelo com a saída esperada, reajustando seus parâmetros até chegar em um limiar aceitável e pré-determinado a priori.
( ) Os algoritmos buscam encontrar padrões ou estruturas em conjuntos de dados não rotulados, por exemplo, gerando agrupamentos de dados.
( ) Conjunto de algoritmos que modelam abstrações de alto nível de dados usando grafos com várias camadas de processamento, compostas de várias transformações lineares e não lineares.
( ) Processo de aprendizado baseado em redes neurais com várias camadas (em geral, mais de cinco camadas): entrada, saída e oculta.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:

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Leia o fragmento a seguir.

“Atualmente, no contexto do Big Data e Data Analytics, faz-se referência às características enunciadas por pesquisadores e produtores de soluções como sendo um conjunto de cinco Vs. Originalmente, a definição clássica de Big Data fez referência a três Vs fundamentais: _____, _____ e _____ de dados que demandam formas inovadoras e rentáveis de processamento da informação, para melhor percepção e tomada de decisão.”

Assinale a opção cujos itens completam corretamente as lacunas do fragmento acima, na ordem apresentada.

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Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos
itens.

Um dos métodos de classificação do datamining é o de análise de agrupamento (cluster), por meio do qual são determinadas características sequenciais utilizando-se dados que dependem do tempo, ou seja, extraindo-se e registrando-se desvios e tendências no tempo.

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Julgue os itens a seguir, a respeito de administração de dados e de
administração de banco de dados.

Mineração de dados, em seu conceito pleno, consiste na realização, de forma manual, de sucessivas consultas ao banco de dados com o objetivo de descobrir padrões úteis, mas não necessariamente novos, para auxílio à tomada de decisão.

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Julgue os itens a seguir, relativos aos sistemas de suporte a decisão.

Um banco de dados pode conter objetos de dados que não sigam o padrão dos dados armazenados. Nos métodos de mineração de dados, esses objetos de dados são tratados como exceção, para que não induzirem a erros na mineração.

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Julgue os itens a seguir, a respeito de sistemas de suporte a
decisão.

A mineração de dados (data mining) é uma das etapas do processo de descoberta de conhecimento em banco de dados. Nessa etapa, pode ser executada a técnica previsão, que consiste em repartir os dados de modo que diferentes classes ou categorias possam ser identificadas com base em combinações de parâmetros.

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Acerca de sistemas de apoio à decisão, julgue os itens que se
seguem.

Data mining é o processo de extração de conhecimento de grandes bases de dados, sendo estas convencionais ou não, e que faz uso de técnicas de inteligência artificial.

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Julgue o seguinte item, a respeito de big data.

A análise de regressão em mineração de dados tem como objetivos a sumariação, a predição, o controle e a estimação.

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Julgue o seguinte item, a respeito de big data.

Tratando-se de aprendizagem de máquina, o fator de confiança para as evidências varia de -1 a 1 para representar a certeza do fato.

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Julgue o seguinte item, a respeito de big data.

A etapa de modelagem do modelo CRISP-DM permite a aplicação de diversas técnicas de mineração sobre os dados selecionados, conforme os formatos dos próprios dados.

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Em um big data, alimentado com os dados de um sítio de comércio eletrônico, são armazenadas informações diversificadas, que consideram a navegação dos usuários, os produtos comprados e outras preferências que o usuário demonstre nos seus acessos.
Tendo como referência as informações apresentadas, julgue o item seguinte.
Pelo monitoramento do tráfego de rede no acesso ao sítio em questão, uma aplicação que utiliza machine learning é capaz de identificar, por exemplo, que os acessos diminuíram 20% em relação ao padrão de acesso em horário específico do dia da semana.

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A respeito de banco de dados, julgue o próximo item.

Uma big data não engloba dados não estruturados, mas inclui um imenso volume de dados estruturados suportado por tecnologias como o DataMining e o DataWarehouse para a obtenção de conhecimento a partir da manipulação desses dados.