Sobre as vantagens e desvantagens da computação em nuvem em relação à computação tradicional (on-premises), é correto afirmar que:
No COBIT 5, destaca-se que dentre os objetivos da governança, que visam cobrir as necessidades das partes interessadas (stakeholders), está a criação de valor, que inclui, explicitamente,
Um piso retangular, com 4,2 m de comprimento por 3,6 m de largura, deverá ser totalmente revestido por ladrilhos quadrados inteiros, todos iguais e de maior medida de lado possível. Desprezando-se eventuais espaços entre os ladrilhos, o número mínimo de ladrilhos necessários para revestir esse piso será igual a
Considere os fatos a seguir, na ordem em que estão relatados.
I. Gastei a terça parte do que tinha.
II. Recebi a metade do que tinha.
III. Recebi a terça parte do que tinha.
IV. Gastei a sexta parte do que tinha.
Em relação à quantidade que tinha no início, agora tenho
I. Gastei a terça parte do que tinha.
II. Recebi a metade do que tinha.
III. Recebi a terça parte do que tinha.
IV. Gastei a sexta parte do que tinha.
Em relação à quantidade que tinha no início, agora tenho
Em uma empresa, o número de funcionários do departamento A era igual ao triplo do número de funcionários do departamento B. Após um remanejamento, em que 20 funcionários de A foram transferidos para B, ambos os departamentos ficaram com o mesmo número de funcionários. Antes da transferência, a diferença entre o número de funcionários do departamento A e o número de funcionários do departamento B era igual a
Um operário foi contratado para realizar um trabalho que, se fosse feito ininterruptamente, levaria 20 horas para ser concluído. Para esse operário foi feita a proposta de que ele faria um intervalo de descanso de 20 minutos após ter trabalhado o correspondente a 10% do tempo de trabalho que ainda restava ser feito. Ou seja, o primeiro intervalo de descanso ocorrerá quando esse operário cumprir 10% das 20 horas necessárias para terminar o trabalho. Supondo que o operário comece a trabalhar às 8 horas, o segundo intervalo de descanso terminará às
Por quê?
“Correlação não é causa” é um mantra que todos aqueles que já entraram numa aula de estatística ou de metodologia científica ouviram. E de fato não é. O canto do galo e o nascer do sol estão fortemente correlacionados, mas ninguém deve achar que é o som emitido pelo galináceo que provoca o surgimento do astro todas as manhãs.
O problema é que, durante muito tempo, estatísticos e cientistas se deixaram cegar pelo mantra e renunciaram a investigar melhor a causalidade e desenvolver ferramentas matemáticas para lidar com ela, o que é perfeitamente possível. Essa pelo menos é a visão do cientista da computação Judea Pearl, exposta em “The Book of Why” (O livro do porquê), obra que escreveu com o matemático e jornalista científico Dana Mackenzie. Os prejuízos foram grandes. Muitas vidas se perderam porque, por várias décadas, a ciência julgou não ter meios para estabelecer com segurança se o cigarro causava ou não câncer, incerteza que a indústria do tabaco foi hábil em explorar.
Em “The Book of Why”, Pearl e Mackenzie explicam de forma razoavelmente didática quais são as novas técnicas que permitem responder a perguntas causais como “qual a probabilidade de esta onda de calor ter sido provocada pelo efeito estufa?” ou “foi a droga X que curou a doença Y?”. Mais até, os autores falam em usar a estatística para destrinchar o obscuro mundo dos contrafactuais1 . Uma advertência importante que os autores fazem a entusiastas do “big data”2 é que não podemos nos furtar a entender as questões estudadas e formular teorias. Não se chega a lugar nenhum só com dados e sem hipóteses.
Minha sensação, pela retórica empregada (não tenho competência para avaliar tecnicamente), é que Pearl exagera um pouco. Ele faz um uso pouco comedido de termos como “revolução” e “milagre”. Mas é um cientista de primeira linha e, mesmo que ele esteja aumentando as coisas em até 30%, ainda sobram muitas ideias fascinantes no livro. (Hélio Schwartsman. 19.08.2018. www.folha.uol.com.br. Adaptado)
O problema é que, durante muito tempo, estatísticos e cientistas se deixaram cegar pelo mantra e renunciaram a investigar melhor a causalidade e desenvolver ferramentas matemáticas para lidar com ela, o que é perfeitamente possível. Essa pelo menos é a visão do cientista da computação Judea Pearl, exposta em “The Book of Why” (O livro do porquê), obra que escreveu com o matemático e jornalista científico Dana Mackenzie. Os prejuízos foram grandes. Muitas vidas se perderam porque, por várias décadas, a ciência julgou não ter meios para estabelecer com segurança se o cigarro causava ou não câncer, incerteza que a indústria do tabaco foi hábil em explorar.
Em “The Book of Why”, Pearl e Mackenzie explicam de forma razoavelmente didática quais são as novas técnicas que permitem responder a perguntas causais como “qual a probabilidade de esta onda de calor ter sido provocada pelo efeito estufa?” ou “foi a droga X que curou a doença Y?”. Mais até, os autores falam em usar a estatística para destrinchar o obscuro mundo dos contrafactuais1 . Uma advertência importante que os autores fazem a entusiastas do “big data”2 é que não podemos nos furtar a entender as questões estudadas e formular teorias. Não se chega a lugar nenhum só com dados e sem hipóteses.
Minha sensação, pela retórica empregada (não tenho competência para avaliar tecnicamente), é que Pearl exagera um pouco. Ele faz um uso pouco comedido de termos como “revolução” e “milagre”. Mas é um cientista de primeira linha e, mesmo que ele esteja aumentando as coisas em até 30%, ainda sobram muitas ideias fascinantes no livro. (Hélio Schwartsman. 19.08.2018. www.folha.uol.com.br. Adaptado)
1contrafactual: simulação (sentido aproximado)
2big data: grande banco de dados
2big data: grande banco de dados
De acordo com as informações do texto, Pearl e Mackenzie
Dois protocolos são muito conhecidos e utilizados na Internet: o TCP e o UDP. Uma semelhança que existe entre eles é que ambos
Em uma empresa, 6 máquinas iguais, de mesmo rendimento, trabalhando de forma simultânea e ininterrupta, durante 8 horas por dia, produziram 9600 unidades de certa peça em 5 dias. Para produzir outro lote com 9600 unidades da mesma peça, em 3 dias, foi necessário utilizar 8 das mesmas máquinas, que trabalharam diariamente, de forma simultânea e ininterrupta, durante
Um bloco no formato de um cubo, com arestas de 12 cm,e um bloco retangular de base quadrada, com 27 cm de altura, têm volumes iguais. Nessas condições, é correto afirmar que a medida do lado da base do bloco retangular é
Todos os MAGNÂNIMOS são FELIZES. Alguns BENFEITORES são MAGNÂNIMOS, mas não todos. Há FELIZ que é BENFEITOR. A partir dessas afirmações, é logicamente correto afirmar que
‘Saí de casa correndo e não esqueci de pegar meu computador’. Uma afirmação que corresponde à negação lógica da afirmação anterior é
Considere que a afirmação: ‘Ana é médica ou Beatriz é advogada’ seja verdadeira; que a afirmação: ‘Se Cláudio é professor, então Ana é médica’ seja falsa. Nessa situação, é logicamente correto afirmar que
Em um grupo de trabalho, em uma empresa, há três mulheres e um homem. Sabe-se que a média aritmética das idades das mulheres é 26 anos, e que a média aritmética das idades de todos os integrantes desse grupo é 27,5 anos. Desse modo, é correto afirmar que a idade do homem é
Fazem parte dos processos da fase de Transição de Serviços (Service Transition) do ITIL v.3 os processos:
Sobre a escalabilidade de sistemas computacionais, entende-se por escala vertical a capacidade que o sistema tem de
Por quê?
“Correlação não é causa” é um mantra que todos aqueles que já entraram numa aula de estatística ou de metodologia científica ouviram. E de fato não é. O canto do galo e o nascer do sol estão fortemente correlacionados, mas ninguém deve achar que é o som emitido pelo galináceo que provoca o surgimento do astro todas as manhãs.
O problema é que, durante muito tempo, estatísticos e cientistas se deixaram cegar pelo mantra e renunciaram a investigar melhor a causalidade e desenvolver ferramentas matemáticas para lidar com ela, o que é perfeitamente possível. Essa pelo menos é a visão do cientista da computação Judea Pearl, exposta em “The Book of Why” (O livro do porquê), obra que escreveu com o matemático e jornalista científico Dana Mackenzie. Os prejuízos foram grandes. Muitas vidas se perderam porque, por várias décadas, a ciência julgou não ter meios para estabelecer com segurança se o cigarro causava ou não câncer, incerteza que a indústria do tabaco foi hábil em explorar.
Em “The Book of Why”, Pearl e Mackenzie explicam de forma razoavelmente didática quais são as novas técnicas que permitem responder a perguntas causais como “qual a probabilidade de esta onda de calor ter sido provocada pelo efeito estufa?” ou “foi a droga X que curou a doença Y?”. Mais até, os autores falam em usar a estatística para destrinchar o obscuro mundo dos contrafactuais1 . Uma advertência importante que os autores fazem a entusiastas do “big data”2 é que não podemos nos furtar a entender as questões estudadas e formular teorias. Não se chega a lugar nenhum só com dados e sem hipóteses.
Minha sensação, pela retórica empregada (não tenho competência para avaliar tecnicamente), é que Pearl exagera um pouco. Ele faz um uso pouco comedido de termos como “revolução” e “milagre”. Mas é um cientista de primeira linha e, mesmo que ele esteja aumentando as coisas em até 30%, ainda sobram muitas ideias fascinantes no livro. (Hélio Schwartsman. 19.08.2018. www.folha.uol.com.br. Adaptado)
O problema é que, durante muito tempo, estatísticos e cientistas se deixaram cegar pelo mantra e renunciaram a investigar melhor a causalidade e desenvolver ferramentas matemáticas para lidar com ela, o que é perfeitamente possível. Essa pelo menos é a visão do cientista da computação Judea Pearl, exposta em “The Book of Why” (O livro do porquê), obra que escreveu com o matemático e jornalista científico Dana Mackenzie. Os prejuízos foram grandes. Muitas vidas se perderam porque, por várias décadas, a ciência julgou não ter meios para estabelecer com segurança se o cigarro causava ou não câncer, incerteza que a indústria do tabaco foi hábil em explorar.
Em “The Book of Why”, Pearl e Mackenzie explicam de forma razoavelmente didática quais são as novas técnicas que permitem responder a perguntas causais como “qual a probabilidade de esta onda de calor ter sido provocada pelo efeito estufa?” ou “foi a droga X que curou a doença Y?”. Mais até, os autores falam em usar a estatística para destrinchar o obscuro mundo dos contrafactuais1 . Uma advertência importante que os autores fazem a entusiastas do “big data”2 é que não podemos nos furtar a entender as questões estudadas e formular teorias. Não se chega a lugar nenhum só com dados e sem hipóteses.
Minha sensação, pela retórica empregada (não tenho competência para avaliar tecnicamente), é que Pearl exagera um pouco. Ele faz um uso pouco comedido de termos como “revolução” e “milagre”. Mas é um cientista de primeira linha e, mesmo que ele esteja aumentando as coisas em até 30%, ainda sobram muitas ideias fascinantes no livro. (Hélio Schwartsman. 19.08.2018. www.folha.uol.com.br. Adaptado)
1contrafactual: simulação (sentido aproximado)
2big data: grande banco de dados
2big data: grande banco de dados
Está empregada com sentido figurado a palavra destacada na seguinte passagem do texto:
Por quê?
“Correlação não é causa” é um mantra que todos aqueles que já entraram numa aula de estatística ou de metodologia científica ouviram. E de fato não é. O canto do galo e o nascer do sol estão fortemente correlacionados, mas ninguém deve achar que é o som emitido pelo galináceo que provoca o surgimento do astro todas as manhãs.
O problema é que, durante muito tempo, estatísticos e cientistas se deixaram cegar pelo mantra e renunciaram a investigar melhor a causalidade e desenvolver ferramentas matemáticas para lidar com ela, o que é perfeitamente possível. Essa pelo menos é a visão do cientista da computação Judea Pearl, exposta em “The Book of Why” (O livro do porquê), obra que escreveu com o matemático e jornalista científico Dana Mackenzie. Os prejuízos foram grandes. Muitas vidas se perderam porque, por várias décadas, a ciência julgou não ter meios para estabelecer com segurança se o cigarro causava ou não câncer, incerteza que a indústria do tabaco foi hábil em explorar.
Em “The Book of Why”, Pearl e Mackenzie explicam de forma razoavelmente didática quais são as novas técnicas que permitem responder a perguntas causais como “qual a probabilidade de esta onda de calor ter sido provocada pelo efeito estufa?” ou “foi a droga X que curou a doença Y?”. Mais até, os autores falam em usar a estatística para destrinchar o obscuro mundo dos contrafactuais1 . Uma advertência importante que os autores fazem a entusiastas do “big data”2 é que não podemos nos furtar a entender as questões estudadas e formular teorias. Não se chega a lugar nenhum só com dados e sem hipóteses.
Minha sensação, pela retórica empregada (não tenho competência para avaliar tecnicamente), é que Pearl exagera um pouco. Ele faz um uso pouco comedido de termos como “revolução” e “milagre”. Mas é um cientista de primeira linha e, mesmo que ele esteja aumentando as coisas em até 30%, ainda sobram muitas ideias fascinantes no livro. (Hélio Schwartsman. 19.08.2018. www.folha.uol.com.br. Adaptado)
O problema é que, durante muito tempo, estatísticos e cientistas se deixaram cegar pelo mantra e renunciaram a investigar melhor a causalidade e desenvolver ferramentas matemáticas para lidar com ela, o que é perfeitamente possível. Essa pelo menos é a visão do cientista da computação Judea Pearl, exposta em “The Book of Why” (O livro do porquê), obra que escreveu com o matemático e jornalista científico Dana Mackenzie. Os prejuízos foram grandes. Muitas vidas se perderam porque, por várias décadas, a ciência julgou não ter meios para estabelecer com segurança se o cigarro causava ou não câncer, incerteza que a indústria do tabaco foi hábil em explorar.
Em “The Book of Why”, Pearl e Mackenzie explicam de forma razoavelmente didática quais são as novas técnicas que permitem responder a perguntas causais como “qual a probabilidade de esta onda de calor ter sido provocada pelo efeito estufa?” ou “foi a droga X que curou a doença Y?”. Mais até, os autores falam em usar a estatística para destrinchar o obscuro mundo dos contrafactuais1 . Uma advertência importante que os autores fazem a entusiastas do “big data”2 é que não podemos nos furtar a entender as questões estudadas e formular teorias. Não se chega a lugar nenhum só com dados e sem hipóteses.
Minha sensação, pela retórica empregada (não tenho competência para avaliar tecnicamente), é que Pearl exagera um pouco. Ele faz um uso pouco comedido de termos como “revolução” e “milagre”. Mas é um cientista de primeira linha e, mesmo que ele esteja aumentando as coisas em até 30%, ainda sobram muitas ideias fascinantes no livro. (Hélio Schwartsman. 19.08.2018. www.folha.uol.com.br. Adaptado)
1contrafactual: simulação (sentido aproximado)
2big data: grande banco de dados
2big data: grande banco de dados
O sinal indicativo de crase está empregado em conformidade com a norma-padrão em:
O PMBOK 5° edição lista uma série de partes interessadas em um projeto; sobre as quais é correto afirmar que
Por quê?
“Correlação não é causa” é um mantra que todos aqueles que já entraram numa aula de estatística ou de metodologia científica ouviram. E de fato não é. O canto do galo e o nascer do sol estão fortemente correlacionados, mas ninguém deve achar que é o som emitido pelo galináceo que provoca o surgimento do astro todas as manhãs.
O problema é que, durante muito tempo, estatísticos e cientistas se deixaram cegar pelo mantra e renunciaram a investigar melhor a causalidade e desenvolver ferramentas matemáticas para lidar com ela, o que é perfeitamente possível. Essa pelo menos é a visão do cientista da computação Judea Pearl, exposta em “The Book of Why” (O livro do porquê), obra que escreveu com o matemático e jornalista científico Dana Mackenzie. Os prejuízos foram grandes. Muitas vidas se perderam porque, por várias décadas, a ciência julgou não ter meios para estabelecer com segurança se o cigarro causava ou não câncer, incerteza que a indústria do tabaco foi hábil em explorar.
Em “The Book of Why”, Pearl e Mackenzie explicam de forma razoavelmente didática quais são as novas técnicas que permitem responder a perguntas causais como “qual a probabilidade de esta onda de calor ter sido provocada pelo efeito estufa?” ou “foi a droga X que curou a doença Y?”. Mais até, os autores falam em usar a estatística para destrinchar o obscuro mundo dos contrafactuais1 . Uma advertência importante que os autores fazem a entusiastas do “big data”2 é que não podemos nos furtar a entender as questões estudadas e formular teorias. Não se chega a lugar nenhum só com dados e sem hipóteses.
Minha sensação, pela retórica empregada (não tenho competência para avaliar tecnicamente), é que Pearl exagera um pouco. Ele faz um uso pouco comedido de termos como “revolução” e “milagre”. Mas é um cientista de primeira linha e, mesmo que ele esteja aumentando as coisas em até 30%, ainda sobram muitas ideias fascinantes no livro. (Hélio Schwartsman. 19.08.2018. www.folha.uol.com.br. Adaptado)
O problema é que, durante muito tempo, estatísticos e cientistas se deixaram cegar pelo mantra e renunciaram a investigar melhor a causalidade e desenvolver ferramentas matemáticas para lidar com ela, o que é perfeitamente possível. Essa pelo menos é a visão do cientista da computação Judea Pearl, exposta em “The Book of Why” (O livro do porquê), obra que escreveu com o matemático e jornalista científico Dana Mackenzie. Os prejuízos foram grandes. Muitas vidas se perderam porque, por várias décadas, a ciência julgou não ter meios para estabelecer com segurança se o cigarro causava ou não câncer, incerteza que a indústria do tabaco foi hábil em explorar.
Em “The Book of Why”, Pearl e Mackenzie explicam de forma razoavelmente didática quais são as novas técnicas que permitem responder a perguntas causais como “qual a probabilidade de esta onda de calor ter sido provocada pelo efeito estufa?” ou “foi a droga X que curou a doença Y?”. Mais até, os autores falam em usar a estatística para destrinchar o obscuro mundo dos contrafactuais1 . Uma advertência importante que os autores fazem a entusiastas do “big data”2 é que não podemos nos furtar a entender as questões estudadas e formular teorias. Não se chega a lugar nenhum só com dados e sem hipóteses.
Minha sensação, pela retórica empregada (não tenho competência para avaliar tecnicamente), é que Pearl exagera um pouco. Ele faz um uso pouco comedido de termos como “revolução” e “milagre”. Mas é um cientista de primeira linha e, mesmo que ele esteja aumentando as coisas em até 30%, ainda sobram muitas ideias fascinantes no livro. (Hélio Schwartsman. 19.08.2018. www.folha.uol.com.br. Adaptado)
1contrafactual: simulação (sentido aproximado)
2big data: grande banco de dados
2big data: grande banco de dados
De acordo com as informações do texto, Pearl e Mackenzie
No contexto do primeiro parágrafo, a passagem – O canto do galo e o nascer do sol estão fortemente correlacionados, mas ninguém deve achar que é o som emitido pelo galináceo que provoca o surgimento do astro todas as manhãs. – serve ao propósito de