Questões de Concursos Analista de Tecnologia da Informação Perfil I

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1Q541708 | Probabilidade e Estatística, Analista de Tecnologia da Informação Perfil I, DATAPREV, CESPE CEBRASPE

Um fabricante de impressoras possui três fornecedores ? I, II e III ? de um certo circuito eletrônico. Para a produção de um lote de 100 impressoras, a fábrica dispõe de 50, 30 e 20 circuitos fornecidos, respectivamente, por I, II e III. As probabilidades de que um circuito fornecido por I, II ou III apresente defeito são, respectivamente, iguais a 0,01, 0,03 e 0,05. Depois da produção do lote, m impressoras serão selecionadas aleatoriamente para testes de qualidade. Um indicador de qualidade da empresa é a razão f = n/m, em que n é o número observado de impressoras com defeitos no circuito.

Considerando as informações acima, julgue os itens a seguir.

A probabilidade de n ser igual a m é nula.
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2Q629265 | Informática, Data Mining, Analista de Tecnologia da Informação Perfil I, DATAPREV, CESPE CEBRASPE

Mineração de dados é o processo de empregar uma ou mais técnica de aprendizagem em computador para, automaticamente, analisar e extrair conhecimentos de dados contidos em uma base de dados. Julgue os itens seguintes, que versam sobre mineração de dados e KDD. Existem diversas técnicas de mineração de dados, todas elas, usam exclusivamente a aprendizagem indutiva.
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3Q643347 | Informática, Data Mining, Analista de Tecnologia da Informação Perfil I, DATAPREV, CESPE CEBRASPE

Julgue os seguintes itens, acerca de técnicas de mineração de dados. Outliers são instâncias de dados (observações) atípicas porque se mantêm à distância anormal das outras instâncias em uma amostra aleatória representativa da população de onde as instâncias foram extraídas.
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4Q620822 | Informática, Data Mining, Analista de Tecnologia da Informação Perfil I, DATAPREV, CESPE CEBRASPE

Mineração de dados é o processo de empregar uma ou mais técnica de aprendizagem em computador para, automaticamente, analisar e extrair conhecimentos de dados contidos em uma base de dados. Julgue os itens seguintes, que versam sobre mineração de dados e KDD. O processo de KDD é iterativo e cíclico, podendo a saída de uma etapa requerer revisão em etapa anterior. Nesse contexto, a mineração de dados pode ser entendida como uma etapa desse processo.
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5Q617502 | Informática, Dados, Analista de Tecnologia da Informação Perfil I, DATAPREV, CESPE CEBRASPE

Julgue os seguintes itens, relativos à tarefa de classificação, a qual consiste em aprender uma função (construir um modelo) que mapeie um item de dado para uma entre várias classes pré-definidas. Uma árvore de decisão pode ser representada na forma de um conjunto de regras inteligíveis, para se melhorar o entendimento de quem analisa os dados.
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7Q617777 | Informática, Data Mining, Analista de Tecnologia da Informação Perfil I, DATAPREV, CESPE CEBRASPE

Mineração de dados é o processo de empregar uma ou mais técnica de aprendizagem em computador para, automaticamente, analisar e extrair conhecimentos de dados contidos em uma base de dados. Julgue os itens seguintes, que versam sobre mineração de dados e KDD. KDD é o processo não-trivial de identificação de padrões em um conjunto de dados. Tais padrões devem possuir as seguintes características: validade (aplicarem-se a novos dados com algum grau de certeza ou probabilidade), novidade (não terem sido detectados por nenhuma outra abordagem), utilidade potencial (poderem ser utilizados para a tomada de decisões úteis, medidas por alguma função) e serem assimiláveis (ao conhecimento humano).
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8Q541746 | Probabilidade e Estatística, Desvio Padrão Desvio Padrão Amostral, Analista de Tecnologia da Informação Perfil I, DATAPREV, CESPE CEBRASPE

Considere que o tempo T, em segundos, que cada cliente aguarda em uma fila seja uma variável aleatória cuja função de distribuição acumulada é F(t) = 0, se t < 0, e F(t) > 0, se t $ 0. Considere ainda que a média, a mediana e o desvio-padrão de T sejam, respectivamente, iguais a 30, 40 e 20 segundos. Nessa situação, julgue os itens a seguir. Em um grupo de 100 clientes, 50 aguardarão pelo menos 40 segundos na fila.
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9Q617268 | Informática, Dados, Analista de Tecnologia da Informação Perfil I, DATAPREV, CESPE CEBRASPE

Julgue os seguintes itens quanto a tarefa de associação, a qual consiste na aprendizagem de regras de produção a partir de uma base de dados, considerando a análise de afinidade entre atributos. O suporte da regra é o percentual de casos que levam a determinada regra, em relação ao número de casos da base de dados que possuem as mesmas evidências de entrada na regra.
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10Q541760 | Probabilidade e Estatística, Amostragem, Analista de Tecnologia da Informação Perfil I, DATAPREV, CESPE CEBRASPE

Um fabricante de impressoras possui três fornecedores ? I, II e III ? de um certo circuito eletrônico. Para a produção de um lote de 100 impressoras, a fábrica dispõe de 50, 30 e 20 circuitos fornecidos, respectivamente, por I, II e III. As probabilidades de que um circuito fornecido por I, II ou III apresente defeito são, respectivamente, iguais a 0,01, 0,03 e 0,05. Depois da produção do lote, m impressoras serão selecionadas aleatoriamente para testes de qualidade. Um indicador de qualidade da empresa é a razão f = n/m, em que n é o número observado de impressoras com defeitos no circuito.

Considerando as informações acima, julgue os itens a seguir.

Dos circuitos disponíveis no estoque, o número esperado de circuitos defeituosos é menor ou igual a 2.
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11Q541782 | Probabilidade e Estatística, Conceitos e Dados Importantes, Analista de Tecnologia da Informação Perfil I, DATAPREV, CESPE CEBRASPE

Considere que o tempo T, em segundos, que cada cliente aguarda em uma fila seja uma variável aleatória cuja função de distribuição acumulada é F(t) = 0, se t < 0, e F(t) > 0, se t $ 0. Considere ainda que a média, a mediana e o desvio-padrão de T sejam, respectivamente, iguais a 30, 40 e 20 segundos. Nessa situação, julgue os itens a seguir. Pela desigualdade de Chebychev, espera-se que até 25% dos clientes aguardarão pelo menos 70 segundos na fila.
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12Q622936 | Informática, Data Mining, Analista de Tecnologia da Informação Perfil I, DATAPREV, CESPE CEBRASPE

Mineração de dados é o processo de empregar uma ou mais técnica de aprendizagem em computador para, automaticamente, analisar e extrair conhecimentos de dados contidos em uma base de dados. Julgue os itens seguintes, que versam sobre mineração de dados e KDD. A metodologia para a realização de tarefas de mineração de dados, prescrita pelo modelo de referência proposto pelo Consórcio CRISP/DM, consiste nas seguintes fases: entendimento do negócio (business understanding), entendimento dos dados (data understanding), préprocessamento dos dados (data preparation), modelagem (modeling), avaliação dos modelos (evaluation) e colocação do modelo selecionado em uso (deployment).
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13Q623711 | Informática, Data Mining, Analista de Tecnologia da Informação Perfil I, DATAPREV, CESPE CEBRASPE

Julgue os seguintes itens, acerca de técnicas de mineração de dados. O K-means (K-média) é um algoritmo de agrupamento estatístico que permite particionar-se um conjunto de dados em K clusters (grupos) disjuntos. Embora os centros iniciais dos K clusters sejam escolhidos aleatoriamente, eles apresentam bom desempenho.
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14Q628320 | Informática, Algoritmos, Analista de Tecnologia da Informação Perfil I, DATAPREV, CESPE CEBRASPE

Julgue os seguintes itens, relativos à tarefa de classificação, a qual consiste em aprender uma função (construir um modelo) que mapeie um item de dado para uma entre várias classes pré-definidas. Algoritmos de árvore de decisão populares como o C4.5 e o CART examinam um atributo por vez, o que conduz a um particionamento dos dados em regiões de classificação retangulares, que sempre correspondem às distribuições reais das instâncias no espaço de decisão.
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16Q541797 | Probabilidade e Estatística, Amostragem, Analista de Tecnologia da Informação Perfil I, DATAPREV, CESPE CEBRASPE

Um fabricante de impressoras possui três fornecedores ? I, II e III ? de um certo circuito eletrônico. Para a produção de um lote de 100 impressoras, a fábrica dispõe de 50, 30 e 20 circuitos fornecidos, respectivamente, por I, II e III. As probabilidades de que um circuito fornecido por I, II ou III apresente defeito são, respectivamente, iguais a 0,01, 0,03 e 0,05. Depois da produção do lote, m impressoras serão selecionadas aleatoriamente para testes de qualidade. Um indicador de qualidade da empresa é a razão f = n/m, em que n é o número observado de impressoras com defeitos no circuito.

Considerando as informações acima, julgue os itens a seguir.

Como a amostragem não é estratificada segundo o fornecedor, a razão f é um estimador tendencioso para a proporção de impressoras com defeitos no mencionado circuito.
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17Q541799 | Probabilidade e Estatística, Conceitos e Dados Importantes, Analista de Tecnologia da Informação Perfil I, DATAPREV, CESPE CEBRASPE

Um fabricante de impressoras possui três fornecedores ? I, II e III ? de um certo circuito eletrônico. Para a produção de um lote de 100 impressoras, a fábrica dispõe de 50, 30 e 20 circuitos fornecidos, respectivamente, por I, II e III. As probabilidades de que um circuito fornecido por I, II ou III apresente defeito são, respectivamente, iguais a 0,01, 0,03 e 0,05. Depois da produção do lote, m impressoras serão selecionadas aleatoriamente para testes de qualidade. Um indicador de qualidade da empresa é a razão f = n/m, em que n é o número observado de impressoras com defeitos no circuito.

Considerando as informações acima, julgue os itens a seguir.

Entre as m impressoras testadas, o número esperado de impressoras que apresentarão defeitos no circuito é igual a f × m.
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18Q617333 | Informática, Dados, Analista de Tecnologia da Informação Perfil I, DATAPREV, CESPE CEBRASPE

Julgue os seguintes itens, relativos à tarefa de classificação, a qual consiste em aprender uma função (construir um modelo) que mapeie um item de dado para uma entre várias classes pré-definidas. Uma árvore de decisão corresponde a uma estrutura na forma de árvore, em que nós não-terminais representam testes em um ou mais atributos, e nós terminais representam as decisões de saída (classes da variável dependente).
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19Q617337 | Informática, Dados, Analista de Tecnologia da Informação Perfil I, DATAPREV, CESPE CEBRASPE

Julgue os seguintes itens quanto a tarefa de associação, a qual consiste na aprendizagem de regras de produção a partir de uma base de dados, considerando a análise de afinidade entre atributos. Uma regra de associação é uma regra de produção cujo conseqüente pode conter múltiplas condições ou relações entre atributos. Um atributo de saída em uma regra de associação pode ser um atributo de entrada em outra regra.
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20Q617344 | Informática, Dados, Analista de Tecnologia da Informação Perfil I, DATAPREV, CESPE CEBRASPE

Julgue os seguintes itens, relativos à tarefa de classificação, a qual consiste em aprender uma função (construir um modelo) que mapeie um item de dado para uma entre várias classes pré-definidas. A acurácia de um classificador, em um conjunto de teste, pode ser sumarizada por uma matriz de confusão, em que os valores nas diagonais representam as classificações corretas.
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