Considere a seguinte série temporal: Aplicando o método de previsão de médias de dois pontos de dados, o valor para a projeção do oitavo item (X) será
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Considere a seguinte série temporal: Aplicando o método de previsão de médias de dois pontos de dados, o valor para a projeção do oitavo item (X) será
Analise o código Python a seguir. Assinale a opção que indica os valores exibidos na execução desse código.
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 matriz de confusão é dada por 80 verdadeiros positivos, 85 verdadeiros negativos, 15 falsos positivos (erro tipo 1) e 20 falsos negativos (erro tipo 2). Nessas condições, o F1-Score do modelo deve ser aproximadamente igual a
Analise o código R a seguir.
Assinale os valores exibidos pela execução desse código, na ordem.
A análise de dados prescritiva é uma técnica de análise de dados que
O objetivo principal do uso de técnicas de Agrupamento (Clustering) em Análise de Dados é dividir um grande conjunto de dados em subconjuntos, agrupando elementos similares em categorias distintas. Assinale a opção que indica o tipo de algoritmo que não se enquadra nessa descrição.
Num banco de dados relacional, considere uma tabela R, com duas colunas A e B, ambas do tipo string de caracteres, cuja instância é exibida a seguir.
Nesse cenário analise os comandos a seguir. Assinale a lista que contém o número de registros deletados em cada um dos comandos I, II e III, respectivamente, quando executados separadamente e usando a mesma instância inicial descrita.
Assinale a opção que melhor descreve a diferença entre os frameworks Apache Spark e Apache Hadoop, no contexto do processamento de Big Data.
Bancos de dados NoSQL são usualmente divididos em categorias de store. Assinale a opção que apresenta o tipo de store que privilegia velocidade, capacidade de leitura e escrita e estruturas de dados flexíveis, sem a necessidade de esquemas estabelecidos previamente.
A Análise de Componentes Principais (PCA) é uma técnica de transformação de dados que tem como objetivo encontrar as direções de maior variação nos dados, geralmente representadas pelos chamados componentes principais, e gerar novas representações dos dados. Assinale o objetivo principal dessa técnica.
Considere um banco de dados relacional em que as operações de insert e update efetuadas numa certa tabela devem ser monitoradas e anotadas, como subsídio aos procedimentos de auditoria da empresa. Essa tabela é utilizada por uma série de aplicações, em diferentes tipos de transações, e iniciadas por um número considerável de usuários. Nesse cenário, assinale o mecanismo mais adequado para a implementação desse monitoramento.
Os principais Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados oferecem total suporte à linguagem SQL. Um aspecto importante da implementação do SQL é o tratamento para valores nulos quando esses são considerados como unknown values. Nesse contexto, considere uma tabela T com colunas A e B, que podem conter valores nulos. T possui 100 registros e, em 50% das linhas, há pelo menos uma coluna preenchida com o valor NULL. Considere a consulta a seguir: O número máximo de linhas de resultados que seriam retornadas pela consulta é igual a
No contexto do desenvolvimento de chatbots baseados em prompt textuais, uma habilidade importante é a resolução de ambiguidades, visando à compreensão completa do texto. Assinale a técnica de NLP adequada nesse tipo de desenvolvimento.
Analise o código Python a seguir. Assinale o resultado na execução desse código.
Com base nos princípios de Responsible AI (IA Responsável), a seguinte característica não é considerada importante para o desenvolvimento de soluções de inteligência artificial: