Questões de Concursos Ciência de Dados e Analytics

A Analista Judiciária Bianca, ao verificar um conjunto de dados, identificou que alguns valores não eram condizentes com o domínio definido para aqueles dados, de acordo com o DAMA-DMBOK.
Assinale a opção que apresenta a dimensão da qualidade de dados mais afetada nesse caso.

O DMBOK é organizado em torno de 11 (onze) Áreas de Conhecimento do Framework de Gerenciamento de Dados DAMADMBOK. Essas áreas abrangem o escopo e o contexto de diversos conjuntos de atividades relacionadas ao gerenciamento de dados, incorporando os objetivos e princípios fundamentais dessa disciplina.
Assinale a área de conhecimento que aborda a definição e o planejamento para a gestão dos ativos de dados, alinhando-os com a estratégia organizacional para estabelecer uma estrutura de dados eficiente.

A Plataforma Digital do Poder Judiciário Brasileiro (PDPJ-Br) foi criada com o intuito de integrar todos os tribunais brasileiros no que tange à gestão de processo judicial eletrônico.
Entre as diretrizes relacionadas ao processo de desenvolvimento de módulos e serviços na PDPJ-Br, cabe salientar o emprego preferencial da seguinte linguagem de programação.

A classificação de dados é uma tarefa comumente executada por meio de algoritmos de aprendizado de máquina. Uma técnica muito conhecida de classificação se dá por aprendizado supervisionado, e classifica novas instâncias de dados por associação à classe da maioria das instâncias de dados preexistentes mais próximas a elas. A avaliação dessa proximidade é baseada em normas (isto é, métricas de distância) definidas no espaço multidimensional das amostras.
Assinale a técnica de classificação que melhor se enquadra nas características descritas acima.

De acordo com o DAMA-DMBOK, 2ª edição, com relação à qualidade de dados, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) A qualidade de um dado depende em se atender às necessidades e expectativas daqueles que consomem esse dado. Dessa forma, a qualidade de um dado depende do contexto e necessidade dos consumidores desse dado.
( ) Ao analisar um determinado conjunto de dados, um Analista pode utilizar o Data Profiling para inspecionar dados e melhorar sua qualidade, corrigindo problemas. Exemplos de procedimentos compreendidos pelo Data Profiling incluem a identificação e remoção de outliers, assim como valores duplicados e a adição de atributos como Time/Date stamps.
( ) Data Enhancement, ou simplesmente enriquecimento, consiste em aprimorar um conjunto de dados existentes, para aumentar sua qualidade e usabilidade. Esse aprimoramento deve utilizar exclusivamente fontes internas à organização, uma vez que essas são consideradas mais confiáveis do que fontes externas.

As afirmativas são, respectivamente,

O Envers é um módulo presente no Hibernate ORM que proporciona uma forma fácil de auditar suas classes entidades.
Diante desse contexto, marque (V) para a(s) afirmativa(s) verdadeiras e (F) para a(s) afirmativa(s) falsas acerca do Envers.

( ) É necessário adicionar a dependência hibernate-envers ao classpath.
( ) Bem como controladores de versão do código-fonte, o Envers emprega um conceito de revisões.
( ) Para que uma entidade ou propriedades de entidade sejam auditadas, é preciso anotá-las com @Audited.

As afirmativas são, respectivamente,

Considerando os conceitos e ferramentas relacionados a serviços de autenticação/autorização, webhooks e message brokers, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).

( ) Um dos principais objetivos do SAML é proporcionar Single-Sign On (SSO), isto é, permitir que um usuário se autentique uma vez e tenha acesso a outros sistemas sem a necessidade de fornecer novamente suas credenciais.
( ) No protocolo MQTT do RabbitMQ, a publicação de mensagens acontece dentro do contexto de um link.
( ) Keycloak permite a implementação de Single-Sign On (SSO) e fornece suporte para OpenID Connect e OAuth 2.0.


As afirmativas são, respectivamente,

Técnicas de redução de dimensionalidade são usadas em aprendizado de máquina para reduzir o número de características (dimensões, ou, do inglês, features) de um conjunto de dados. Uma das técnicas mais usadas para a redução de dimensionalidade é a Análise de Componentes Principais (Principal Component Analysis - PCA).

A respeito da PCA, avalie as afirmativas a seguir.

I. As componentes principais equivalem às direções resultantes do cálculo dos autovetores da matriz de covariâncias dos dados normalizados, selecionando-se aqueles autovetores associados aos menores autovalores, até um limite definido pelo analista.
II. As componentes principais equivalem, em geral, a combinações lineares das características originais do conjunto de dados.
III. A maior vantagem da PCA é a manutenção total das informações do conjunto de dados original, sem ocorrência de perdas decorrentes de projeções dos dados sobre as componentes principais.


Está correto o que se afirma em

Um dos principais objetivos dos algoritmos de aprendizado de máquinas é o de estabelecer um modelo que melhor descreva as relações entre variáveis de um conjunto de dados. Em algumas situações, ao serem treinados, os modelos ajustam-se demasiadamente aos dados do conjunto, capturando até mesmo padrões relacionados aos ruídos dos dados. Esses modelos tendem a ser excessivamente complexos e a ter um mau desempenho na generalização, isto é, nas etapas em que é necessário processar novas instâncias de dados não pertencentes ao conjunto de treinamento original.

Uma maneira de mitigar esse comportamento inconveniente é usar técnicas de

A normalização numérica é utilizada para o tratamento de dados, especialmente quando o processamento é dificultado por conta de as características de instâncias estarem distribuídas em diferentes escalas e intervalos. Uma técnica comum de normalização numérica utilizada para o tratamento de outliers é o escalonamento robusto, que se utiliza da mediana e da distância entre o primeiro e o terceiro quartis para efetuar o escalonamento dos dados.

Considere o conjunto de dados a seguir.

[3, 5, 7, 8, 10, 12, 15, 20, 22, 30, 50]


O valor normalizado por escalonamento robusto referente ao elemento “22” é dado aproximadamente por