Sobre a abordagem de detecção de anomalias supervisionada, escolha a alternativa que contém somente características corretas: I. Somente os objetos normais precisam ser rotulados. II. Objetos normais e anômalos são rotulados. III. A classe normal não pode ser subdividida para garantir que as anomalias possam ser identificadas com maior acurácia. IV. Pode-se gerar objetos anômalos artificialmente para aumentar sua quantidade na base de dados e assim melhorar o desempenho durante o treinamento.

Sobre a abordagem de detecção de anomalias não supervisionada, escolha a alternativa que contém somente características corretas. I. Assumem que os dados anômalos podem estar junto com os dados normais. II. Na abordagem conhecida como diagnóstico, as anomalias identificadas são totalmente removidas. III. Não há conhecimento prévio das classes normal e anômala. IV. Na abordagem conhecida como acomodação, as anomalias identificadas são totalmente removidas.

Escolha a alternativa que contém somente afirmações corretas sobre anomalias: I. Uma anomalia pode não ser um erro, em alguns casos é somente um padrão com baixa ocorrência. II. Uma anomalia é um valor discrepante dos valores considerados comuns. III. Uma anomalia é sempre um erro, que pode ser causado por problema de medição de valores ou incompletude nos dados. IV. A detecção de umas anomalias pode ser usada para identificar e resolver problemas dentro do contexto na qual tal anomalia ocorre.

Considere um atributo peso, de uma base de dados com características de pessoas adultas. Deseja-se usar o diagrama de caixa para descobrir possíveis anomalias na amostra da base apresentada na tabela abaixo, contendo um atributo identificador do registro (ID) e o atributo peso. Os valores dos quartis do atributo peso são $Q_1=62$ e $Q_3=90,5$. Seja o parâmetro $k = 1,5$. Calcule os limiares inferior e superior e escolha a alternativa que indica corretamente quais são os valores considerados como anomalias na amostra apresentada

A Quarta Revolução Industrial ou Indústria 4.0 é o nome dado a algumas tecnologias de troca de informação ou automação que se utilizam da internet das coisas e de sistemas ciber-físicos, dentre outros processos. Com foco na eficiência e na produtividade de processos, tem como visão de fábricas ou de processos inteligentes, criando uma cópia virtual do mundo físico para tomada de decisão. Com base nas informações apresentadas referentes à Indústria 4.0, analise as afirmativas que descrevem os seus processos, identifique se são verdadeiras (V) ou falsas (F) as afirmativas a seguir. I. () Telefonia móvel: é uma rede de telecomunicações desenvolvida para serviços de telefonia móvel. II. () Big Data: área do conhecimento que estuda grandes bancos de dados, visando extrair informações. III. () Inteligência artificial: sistemas ou máquinas que buscam assimilar processos com a inteligência humana, buscando memorizar e aperfeiçoar. IV. () Computação na nuvem: disponibilidade de recursos computacionais, especialmente de armazenamento de dados em servidores web. Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.

O crescimento exponencial na quantidade de dados coletados e armazenados trouxe várias oportunidades de uso desses dados para gerar informações relevantes, mas trouxe também alguns problemas para lidar com essas bases de dados. Indique qual das alternativas abaixo é correta.

Em meados da década de 1990, surgiu uma área separada da pesquisa e aplicação denominada ________ (Lacuna 1), tendo suas áreas de base a ________ (Lacuna 2), a estatísticas e a matemática, sendo uma pesquisa muito além de sua época. Esse setor ganhou bastante destaque após a criação do termo ________ (Lacuna 3) e a apresentação de um relatório do McKinsey Global Institute, em meados de 2011, tendo o título de "Big Data: the next frontier for innovation, competition and productivity”. Preencha as lacunas escolhendo a alternativa CORRETA.

O elemento central responsável pela área analítica, ou seja, pela análise e preparação de grande massa de informações do Big Data, é a mineração de dados, logo, com a criação dessa nova nomenclatura, surgiram novos profissionais que atuam na área. Em relação a novos profissionais que atuam na mineração de dados, assinale a alternativa correta.

Sobre o processo de descoberta de conhecimento em bases de dados (KDD), qual das alternativas abaixo apresenta a sequência correta na qual ocorrem as etapas de KDD?

O trabalho de um cientista é entender os fatos e as leis naturais. Isso é feito por meio de observação, classificação, análise, verificações e medições. Depois de concluir essas tarefas, o cientista busca explicações para essas leis e a funcionalidade das coisas no universo. Isso é o que a ciência é, uma busca de conhecimento que visa entender as leis e as verdades naturais. A ciência de dados é uma área interdisciplinar do estudo e da análise de dados. Em relação ao papel da ciência de dados, avalie as afirmativas a seguir. I. Extração de conhecimento: processo para extrair informações existentes no banco de dados. II. Detecção de padrões: identificar elementos diferentes ou combinações que se repetem. III. Atualização da informação: busca analisar e atualizar a informação IV. Insights de tomadas de decisão: compreender a informação para uma possível tomada de decisão. Está correto o que se afirma em:

Business Intelligence (BI) se refere à etapa de buscar a informação, organizar, fazer análise, distribuição e acompanhamento de informações de suporte à gestão empresarial. É um conjunto de tecnologias e ferramentas que ajudam a transformar dados brutos em informações significativas e úteis para a análise de negócios. A tecnologia de BI pode suportar grandes volumes de dados não estruturados para auxiliar a localizar, produzir e até mesmo criar novas estratégias de negócios. Com base nesses aspectos de um Business Intelligence (BI), assinale a alternativa que melhor descreve as diferenças que existem entre BI e DS (Data Science).

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