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Prova de Data Mining para Analista de TI – DATAPREV (CESPE)

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✅ 9 questões
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1Q617770 | Informática, Data Mining, Analista de Tecnologia da Informação Perfil I, DATAPREV, CESPE CEBRASPE

Julgue os seguintes itens, acerca de técnicas de mineração de dados. Agrupamento (clustering) não-supervisionado pode ajudar a se detectarem instâncias de dados atípicas na base de dados.
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2Q617777 | 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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3Q620822 | 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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4Q622936 | 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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5Q623711 | 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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6Q629265 | 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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7Q635490 | Informática, Data Mining, Analista de Tecnologia da Informação Perfil I, DATAPREV, CESPE CEBRASPE

Julgue os seguintes itens, acerca de técnicas de mineração de dados. OLAP (On-Line Analitycal Processing) é ferramenta adequada para se visualizarem tendências no tempo de dados que representam informação em diversas dimensões.
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8Q641776 | 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. Os principais objetivos de alto nível da mineração de dados são previsão e descrição. A previsão envolve o uso de variáveis da base de dados para serem previstos valores desconhecidos ou futuros de variáveis de interesse. Com a descrição, objetiva-se encontrar padrões de descrição dos dados que sejam interpretáveis pelos seres humanos.
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9Q643347 | 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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