Questões de Concurso Público AGERGS 2022 para Técnico Superior Engenheiro de Dados
Foram encontradas 6 questões
Ano: 2022
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
AGERGS
Prova:
FUNDATEC - 2022 - AGERGS - Técnico Superior Engenheiro de Dados |
Q1949121
Banco de Dados
Sobre o conceito de Business Intelligence, é correto afirmar que é:
Ano: 2022
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
AGERGS
Prova:
FUNDATEC - 2022 - AGERGS - Técnico Superior Engenheiro de Dados |
Q1949123
Banco de Dados
Sobre conceitos de Business Intelligence, analise as assertivas abaixo e assinale a
alternativa correta.
I. As ferramentas de Self Service BI não se enquadram dentro das ferramentas OLAP.
II. Não podemos utilizar ferramentas OLAP para tomada de decisão das organizações, uma vez que são consideradas ferramentas estáticas e de baixa performance.
III. É possível efetuar as operações de Drill Across, Dril Down e Drill Up em ferramentas OLAP.
IV. OLAP e MOLAP tem a mesma função e característica.
I. As ferramentas de Self Service BI não se enquadram dentro das ferramentas OLAP.
II. Não podemos utilizar ferramentas OLAP para tomada de decisão das organizações, uma vez que são consideradas ferramentas estáticas e de baixa performance.
III. É possível efetuar as operações de Drill Across, Dril Down e Drill Up em ferramentas OLAP.
IV. OLAP e MOLAP tem a mesma função e característica.
Ano: 2022
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
AGERGS
Prova:
FUNDATEC - 2022 - AGERGS - Técnico Superior Engenheiro de Dados |
Q1949124
Banco de Dados
Sobre o conceito do Self-Service BI, assinale a alternativa correta.
Ano: 2022
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
AGERGS
Prova:
FUNDATEC - 2022 - AGERGS - Técnico Superior Engenheiro de Dados |
Q1949125
Banco de Dados
Sobre a representação do desafio da construção de uma solução de business
intelligence, analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta.
I. Integração de dados de diferentes fontes.
II. Qualidade dos dados.
III. Criação de uma cultura organizacional baseada em dados.
IV. Falta de conhecimento técnico em ferramentas de business intelligence.
I. Integração de dados de diferentes fontes.
II. Qualidade dos dados.
III. Criação de uma cultura organizacional baseada em dados.
IV. Falta de conhecimento técnico em ferramentas de business intelligence.
Ano: 2022
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
AGERGS
Prova:
FUNDATEC - 2022 - AGERGS - Técnico Superior Engenheiro de Dados |
Q1949127
Banco de Dados
Durante a etapa do pré-processamento da base de dados, a análise de Outliers é
uma tarefa comum e relevante para obter modelos de aprendizado de máquina consistentes. A
presença de outliers pode levar a modelos imprecisos quando o modelo é testado ou colocado em
produção. Analise as assertivas a seguir e assinale a alternativa correta.
I. Outliers são dados com padrões muito diferentes aos demais, que fogem ao padrão dos dados. Estes dados precisam ser identificados e analisados.
II. Outliers podem ser produzidos por erros de medição, valores default assumidos durante o preenchimento de uma base de dados ou podem corresponder a valores corretos, mas pertencentes a uma base de dados desbalanceada.
III. Na prática, os outliers comumente são eliminados. Porém, pode-se estar negligenciando um conjunto de instâncias que podem trazer novos conhecimentos acerca do domínio de problema.
IV. A detecção de outliers pode ser feita por meio de técnicas univariadas, que consistem em explorar cada atributo e variabilidade dos valores em torno da média. Quando a variabilidade é grande, pode indicar registros, potenciais outliers.
I. Outliers são dados com padrões muito diferentes aos demais, que fogem ao padrão dos dados. Estes dados precisam ser identificados e analisados.
II. Outliers podem ser produzidos por erros de medição, valores default assumidos durante o preenchimento de uma base de dados ou podem corresponder a valores corretos, mas pertencentes a uma base de dados desbalanceada.
III. Na prática, os outliers comumente são eliminados. Porém, pode-se estar negligenciando um conjunto de instâncias que podem trazer novos conhecimentos acerca do domínio de problema.
IV. A detecção de outliers pode ser feita por meio de técnicas univariadas, que consistem em explorar cada atributo e variabilidade dos valores em torno da média. Quando a variabilidade é grande, pode indicar registros, potenciais outliers.