Questões de Concurso Pesquisador Área Gestão da Informação Subárea Engenharia de Dados

Com respeito a essa situação hipotética, e tendo em conta ainda que 0 <P(T) < 1, julgue o item subsequente.

Os eventosFeTsão independentes.

Julgue o próximo item, a respeito de escritório de projetos, ITIL 4 e gestão de processos.

Em que pese ser voltado para gerenciamento de serviços, o ITIL 4 possui a prática de desenvolvimento e gerenciamento de software, que visa garantir que os aplicativos atendam às necessidades das partes interessadas relativas a funcionalidade e auditabilidade.

Julgue o próximo item, relativo à análise de dados.

Considere o código a seguir, que utiliza Pandas.

import pandas as pd

Nome = ['João-', 'Paulo-']

Sobrenome = ['Lucas', 'Matheus']

list_of_tuples = list(zip(Nome, Sobrenome))

df = pd.DataFrame(list_of_tuples)

print(df)

Após a execução desse código, o resultado será o seguinte.

0 1

u João-Lucas

1 Paulo-Matheus

Julgue o próximo item, relativo à análise de dados.

Considere o código a seguir, que utiliza Pandas.

import pandas as pd

data = {'nome':

['bicicleta','avião','helicóptero'],

'categoria':['terrestre','aéreo','aéreo']}

df = pd.DataFrame(data)

df = df.pop('nome')

print(df)

Após a execução desse código, o resultado será o seguinte.

0 terrestre

1 aéreo

2 aéreo

Name: categoria, dtype: object

Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina e BI (Business Intelligence).

A arquitetura de BI que utiliza ROLAP (processamento analítico online relacional) implementa as consultas por meio de um banco de dados em cubos de forma consolidada; nessa estrutura ROLAP, os dados são armazenados de forma multidimensional, permitindo que os usuários finais realizem drill up ou drill down na hierarquia (por exemplo, que eles vejam os lucros das vendas por ano, depois por trimestre).

Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina e BI (Business Intelligence).

Random forest é um método de aprendizado de conjunto que combina várias árvores de decisão para formar um modelo mais robusto e preciso. Tal método pode ser usado tanto para resolver problemas de regressão (por exemplo, prever o valor de uma ação) quanto para realizar classificação (por exemplo, compra válida, fraude).

Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina e BI (Business Intelligence).

O algoritmo de agrupamento K-means — baseado em centroides, que divide um conjunto de dados em grupos semelhantes com base na distância entre seus centroides — pode ser utilizado para, a partir de uma base de dados de uma rede social, identificar comunidades de usuários com interesses comuns em determinados assuntos.

A respeito de visão computacional com redes neurais convolucionais (CNN), de classificação de imagens e de processamento de linguagem natural (PLN), julgue o item seguinte.

PLN é um campo da inteligência artificial voltado a capacitar máquinas na compreensão, interpretação e geração da linguagem humana. Aplicações como chatbots, tradutores automáticos e análise de sentimentos são exemplos de aplicações dessa tecnologia. Contudo, modelos recentes, como o Gemini e o GPT, embora compartilhem algumas similaridades com o PLN, têm sua base fundamental na aplicação de aprendizado profundo, uma abordagem que dispensa a necessidade de regras linguísticas explícitas e se concentra na identificação de padrões complexos em grandes conjuntos de dados.

A respeito de visão computacional com redes neurais convolucionais (CNN), de classificação de imagens e de processamento de linguagem natural (PLN), julgue o item seguinte.

A operação de convolução nas CNN envolve a aplicação de filtros (kernels) sobre blocos da matriz de pixels de uma imagem de entrada. Cada filtro gera um mapa de características ao realizar operações que capturam padrões locais específicos, como bordas e texturas. Esse processo resulta em uma transformação que não preserva necessariamente a posição espacial das informações relevantes da imagem, mas é fundamental para a redução da dimensionalidade dos dados.

Acerca de inteligência artificial e machine learning, julgue o item que se segue.

Diferentemente do aprendizado supervisionado e não supervisionado, o aprendizado por reforço baseia-se em um agente que interage com um ambiente e recebe recompensas ou penalidades conforme suas ações, buscando maximizar um retorno cumulativo ao longo do tempo.