Simulado Data Mining | CONCURSO
Simulado Data Mining
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Este Simulado Data Mining foi elaborado da seguinte forma:
- Categoria: CONCURSO
- Instituição:
Diversas - Cargo: Diversos
- Matéria: Data Mining
- Assuntos do Simulado: Diversos
- Banca Organizadora: Diversas
- Quantidade de Questões: 10
- Tempo do Simulado: 30 minutos
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REGRA DO SIMULADO
Para realizar este simulado, que é gratuito, você apenas precisara criar no botão Iniciar logo abaixo e realizar um breve cadastro (apenas apelido e e-mail) para que assim você possa participar do Ranking do Simulado.
Por falar em Ranking, todos os nossos simulados contém um ranking, assim você saberá como esta indo em seus estudos e ainda poderá comparar sua nota com a dos seus concorrentes.
Aproveitem estes simulados Data Mining e saiam na frente em seus estudos.
Questões Data Mining
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Boa sorte e Bons Estudos,
ConcursosAZ - Aprovando de A a Z
- #224705
- Banca
- . Bancas Diversas
- Matéria
- Data Mining
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- . Concursos Diversos
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- Certo/Errado
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(1,0) 1 -
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.
- #224706
- Banca
- . Bancas Diversas
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- Data Mining
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- Certo/Errado
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(1,0) 2 -
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.
- #224707
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(1,0) 3 -
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.
- #224708
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(1,0) 4 -
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.
- #224709
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(1,0) 5 -
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.
- #224710
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(1,0) 6 -
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.
- #224711
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(1,0) 7 -
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.
- #224712
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(1,0) 8 -
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.
- #224713
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(1,0) 9 -
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.
- #224714
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(1,0) 100 -
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.