Questões de Concurso Público TJ-AC 2024 para Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados

Foram encontradas 60 questões

Q2457906 Banco de Dados
Apache Hadoop é o principal framework utilizado no processamento e armazenamento de grandes conjuntos de dados (Big Data). No ecossistema Apache Hadoop, além dos componentes básicos, diversas ferramentas e serviços suprem necessidades de negócios, aplicações e arquitetura de dados. O sistema de agendamento de WorkFlow para gerenciar os jobs de computação distribuída do MapReduce é o: 
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Q2457907 Algoritmos e Estrutura de Dados
O aprendizado de máquina (do inglês, machine learning) é um conjunto de técnicas da ciência de dados que permite que os computadores usem os dados existentes para prever comportamentos, resultados e tendências. Uma das formas de classificar o aprendizado é em razão da natureza do sinal de entrada ou feedback do processo. As árvores de decisão, agrupamento e regras de associação são, respectivamente, técnicas de aprendizado de máquina:
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Q2457908 Algoritmos e Estrutura de Dados
Naive Bayes é um método probabilístico de aprendizado de máquina que utiliza as frequências das ocorrências em uma base de dados para prever uma variável de interesse. O algoritmo a ser implementado depende da natureza dos dados manipulados. O tipo de algoritmo Naive Bayes para processar um conjunto de dados que possui apenas atributos categóricos codificados em one-hot é: 
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Q2457909 Algoritmos e Estrutura de Dados
O ecossistema Hadoop se refere aos vários componentes da biblioteca de software Apache Hadoop, incluindo projetos de código aberto e ferramentas complementares para armazenar e processar Big Data. Algumas das ferramentas mais conhecidas incluem HDFS, Pig, YARN, MapReduce, Spark, HBase Oozie, Sqoop e Kafka, cada uma com função específica no ecossistema Hadoop. São funções dos componentes do ecossistema Hadoop: 
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Q2457910 Algoritmos e Estrutura de Dados
Para classificar os processos tramitados no TJ-AC em duas categorias (deferidos e indeferidos), um analista escolheu um algoritmo que divide os dados de entrada em duas regiões separadas por uma linha e resulta em uma simetria na classificação, de forma que o ponto mais próximo de cada classe está a uma distância d do ponto médio entre os dois grupos de classe (hiperplano). O algoritmo descrito é denominado:
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Respostas
31: B
32: B
33: C
34: A
35: C