Extrair conhecimento útil ou insights de dados massivos é um dos maiores desafio...

Questão de Banco de Dados da banca FGV aplicada no concurso CVM (2024). Confira a resolução completa abaixo:

Q1063772•
Banco de Dados•
Data Mining•
FGV•
CVM•
Manhã•
2024

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 preservando as características (features) mais importantes.
No ciclo de vida de ciência de dados, a tarefa de redução de dimensionalidade dos dados é executada na fase:

treinamento do modelo;

visualização de dados analíticos;

entendimento do negócio;

limpeza e preparação dos dados;

tuning de hiperparâmetros.

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Data Mining•
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Data Mining é o processo de explorar grandes conjuntos de dados para identificar padrões, tendências e informações valiosas que não são imediatamente evidentes. Utiliza técnicas de estatística, aprendizado de máquina e análise de dados para extrair conhecimento útil a partir de dados brutos. No contexto de Data Mining, a seguinte técnica é mais adequada para descobrir padrões ocultos em grandes conjuntos de dados categóricos sem a necessidade de rótulos de classe:

Q1034216•
Banco de Dados•
Data Mining•
FGV•
SEFAZ RS•
Auditor do Estado Manhã•
2025

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

uma representação vetorial de palavras em um espaço de baixa dimensão, que preserva relações semânticas entre elas.

um método de classificação que utiliza árvores de decisão para analisar o contexto das palavras.

um modelo probabilístico que calcula a probabilidade condicional de uma sequência de palavras.

uma técnica de visualização que organiza frases em categorias predefinidas.

um tipo de filtragem de dados que remove palavras irrelevantes de um texto.

Q1044153•
Banco de Dados•
Data Mining•
FGV•
TJ RR•
Desenvolvimento de Sistemas•
2024

A mineração de dados está inserida no processo de descoberta de conhecimento em bases de dados, empregando diversas técnicas e métodos na execução de diferentes tarefas.
Selecione a opção que contém apenas tarefas de mineração de dados.

Árvore de Decisão e Análise de Associação.

Classificação e Análise de Associação.

Classificação e Redes Neurais.

Floresta Aleatória e k Vizinhos mais Próximos.

Regressão e k-Médias.

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