Questões de Concurso sobre Tarefas de mineração

 
 
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Ano: 2024
Banca: Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso - IFMT
Prova: IFMT - IFMT - Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico - Área: Engenharia da Computação - 2024

Considere as sentenças relacionadas às tarefas de mineração de dados.

I- Astarefas preditivas usam os valores dos atributos descritivos para prever valores futuros ou incógnitos de outros atributos de interesse.

Il- As tarefas consultivas usam valores dos atributos para identificar modelos que podem ser utilizados na classificação e reconhecimento de padrões.

III - As tarefas descritivas têm o objetivo de reconhecer padrões que descrevem os dados de maneira que o ser humano possa interpretar.

IV - As tarefas imperativas são implementadas com linguagens de programação baseadas em paradigmas imperativos.


De acordo com Silva, Peres e Boscarioli (2016), é VERDADEIRO o que se afirma:

(SILVA, Leandro Augusto da; PERES, Sarajane Marques; BOSCARIOLI, Clodis. Introdução à Mineração de Dados Com Aplicações em R. Rio de Janeiro: Elsevier, 2016.)

A

Apenas nas sentenças | e Il.

B

Apenas nas sentenças Il e III.

C

Apenas nas sentenças Il e IV.

D

Apenas nas sentenças | e III.

E

Apenas nas sentenças Ill e IV.

Ano: 2024
Banca: Fundação CESGRANRIO - CESGRANRIO
Prova: CESGRANRIO - BNDES - Analista - Área Psicologia Organizacional - 2024

O CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) é uma metodologia amplamente utilizada para a análise e mineração de dados. Ela fornece um framework estruturado para realizar projetos de análise de dados, cobrindo desde a compreensão inicial do problema até a implementação das soluções. O ciclo CRISP-DM é composto por seis etapas principais: (i) Compreensão do negócio; (ii) Compreensão dos dados; (iii) Preparação dos dados; (iv) Modelagem; (v) Avaliação; (vi) Desenvolvimento.


Na fase de compreensão dos dados, as tarefas desempenhadas são:

A

limpeza dos dados, tratando dados faltantes, corrigindo erros e removendo outliers.

B

transformação e integração dos dados, com normalização, agregação e criação de novas variáveis.

C

análise e entendimento das características dos dados e de como eles se relacionam com os objetivos do negócio.

D

seleção de técnicas de modelagem apropriadas (regressão, classificação, clustering e outras).

E

ajuste dos parâmetros dos modelos e validação dos resultados.

Ano: 2024
Banca: Fundação Getúlio Vargas - FGV
Prova: FGV - TJ RR - Analista - Área: Gestão e Governança de Tecnologia da Informação - 2024

A mineração de dados está inserida no processo de descoberta de conhecimento em bases de dados, empregando diversas técnicas e métodos na execução de diferentes tarefas.


Assinale a opção que contém apenas tarefas de mineração de dados.

A

Árvore de Decisão e Análise de Associação.

B

Classificação e Análise de Associação.

C

Classificação e Redes Neurais.

D

Floresta Aleatória e k Vizinhos mais Próximos.

E

Regressão e k-Médias.

Ano: 2024
Banca: Fundação Getúlio Vargas - FGV
Prova: FGV - TCE PA - Auditor de Controle Externo - Área Informática - Especialidade: Analista de Sistemas - 2024

A descoberta de conhecimento em base de dados é caracteriza como um processo composto por várias etapas operacionais: o pré-processamento, a mineração de dados e o pósprocessamento.

Das listadas a seguir, assinale a que é uma tarefa da etapa de mineração de dados.

A

seleção de dados (ou redução de dados).

B

limpeza de dados.

C

codificação de dados.

D

descoberta de associações.

E

enriquecimento de dados.

 
 
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