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Banco de Dados - com base na aula 07

 BAT-0172

104 questões 0,0 0 alunos ~30 min

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Sobre este simulado

Banco de Dados - com base na aula 07.

Conteúdo do Simulado

42 questões sobre Banco de Dados e Mineração.

41 questões sobre Mineração de Dados.

21 questões sobre Aprendizado de Máquina.

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104Questões

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1 Múltipla Escolha (A-C) Banco de Dados e Mineração

A mineração de dados, ou data mining, é tecnicamente definida como o processo de:

A) Armazenamento de dados em longo prazo em um esquema unificado para facilitar o processamento analítico on-line (OLAP).
B) Descoberta de padrões interessantes, significativos e informações úteis em grandes quantidades de dados.
C) Recuperação de informações já conhecidas pelo usuário por meio de mecanismos de busca textual e indexação.

2 Múltipla Escolha (A-C) Banco de Dados e Mineração

A respeito das chamadas falácias de Data Mining, é correto afirmar que:

A) O processo de mineração não é totalmente automático, sendo iterativo e requerendo supervisão humana.
B) Os investimentos realizados em projetos de mineração são recuperados de forma imediata e garantida.
C) As ferramentas de software são tão intuitivas que dispensam o conhecimento prévio do negócio por parte do analista.

3 Múltipla Escolha (A-C) Banco de Dados e Mineração

No contexto do aprendizado de máquina aplicado à mineração de dados, o conceito de aprendizagem está operacionalmente associado à:

A) Capacidade da máquina de reter indefinidamente grandes volumes de dados brutos em sua memória física.
B) Existência de uma consciência ou estado de alerta por parte do processador central durante o treinamento.
C) Mudança de comportamento do sistema que resulte em um melhor desempenho em tarefas futuras.

4 Múltipla Escolha (A-C) Banco de Dados e Mineração

A distinção teórica entre treinamento e aprendizado para máquinas reside fundamentalmente na presença de:

A) Propósito ou intenção no processo de mudança de comportamento.
B) Algoritmos genéticos e lógica nebulosa obrigatoriamente integrados.
C) Uma quantidade reduzida de dados para evitar a heterogeneidade das variáveis.

5 Múltipla Escolha (A-C) Banco de Dados e Mineração

Padrões extraídos de dados que capturam a estrutura de decisão de maneira explícita, permitindo que sejam examinados e usados para fundamentar decisões futuras, são denominados padrões:

A) Triviais.
B) Estruturais.
C) Ocultos.

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