No que se refere às metodologias de inovação e ao desenvolvimento de soluções centradas no usuário, julgue o item subsequente.

As métricas de uso na avaliação da experiência do usuário (UX) fornecem dados essenciais para a análise das consequências das ações que os usuários realizam, embora sejam insuficientes para explicar os motivos que as fundamentam.

No que se refere às metodologias de inovação e ao desenvolvimento de soluções centradas no usuário, julgue o item subsequente.

No design de produto, a pesquisa em UX foca em questionar diretamente os usuários acerca das funcionalidades e o projeto das interfaces desejadas.

No que se refere às metodologias de inovação e ao desenvolvimento de soluções centradas no usuário, julgue o item subsequente.

Na estruturação da transformação digital, o design thinking estabelece que o mapeamento e a adoção de tecnologias disruptivas devem ser o ponto de partida da ideação.

Com base nessa situação hipotética e nos conceitos técnicos de business intelligence, sistemas de suporte a decisão e ferramentas de análise de dados, julgue o item a seguir. 

Na arquitetura estabelecida, a camada voltada ao data analytics caracteriza-se pela natureza focada na análise descritiva e diagnóstica.

Com base nessa situação hipotética e nos conceitos técnicos de business intelligence, sistemas de suporte a decisão e ferramentas de análise de dados, julgue o item a seguir. 

Na primeira camada descrita, a operacionalização dos painéis em ferramentas como Power BI e Tableau permite integrar as informações do data warehouse central a múltiplas fontes de dados externas.

Com base nessa situação hipotética e nos conceitos técnicos de business intelligence, sistemas de suporte a decisão e ferramentas de análise de dados, julgue o item a seguir. 

Na primeira camada descrita, o funcionamento dos painéis de business intelligence fundamenta-se na estruturação multidimensional do data warehouse para viabilizar o processamento analítico de dados.

Com base nessa situação hipotética e nos conceitos técnicos de business intelligence, sistemas de suporte a decisão e ferramentas de análise de dados, julgue o item a seguir. 

Na segunda camada da arquitetura, a execução de algoritmos preditivos nos processos de data analytics, em linguagens como Python e R, está subordinada ao resultado dos processos de business intelligence. 

Com base nessa situação hipotética e nos conceitos técnicos de business intelligence, sistemas de suporte a decisão e ferramentas de análise de dados, julgue o item a seguir. 

No contexto do sistema de suporte à decisão da arquitetura proposta, as ferramentas de gestão de conteúdo são alocadas na primeira camada com a função técnica de estruturar e modelar os dados relacionais numéricos armazenados no data warehouse. 

Em relação à manipulação e à limpeza de dados para fins de análise quantitativa e às linguagens de programação adequadas para essa tarefa, julgue o item que se segue. 

Em Python, a operação de merge entre dois DataFrames da biblioteca Pandas realiza, por padrão, um inner join, descartando registros sem correspondência em ambas as chaves; quando há valores ausentes nas colunas de junção, essa biblioteca os trata como valores iguais entre si, preservando esses registros no resultado final. 

Em relação à manipulação e à limpeza de dados para fins de análise quantitativa e às linguagens de programação adequadas para essa tarefa, julgue o item que se segue. 

Em Python, a biblioteca Plotly gera visualizações baseadas em HTML e JavaScript, o que permite interatividade nativa no navegador, sem dependência de servidor ativo, diferentemente de dashboards construídos com Dash, que requerem um processo servidor em execução para processar as interações do usuário e atualizar componentes reativamente

A respeito do desenvolvimento de projetos digitais e do machine learning, julgue o item subsecutivo.

Em validação cruzada k-fold, o modelo é treinado k vezes, cada vez usando uma partição diferente como conjunto de teste, o que produz uma estimativa mais robusta do erro de generalização do que uma única divisão treino-teste.

A respeito do desenvolvimento de projetos digitais e do machine learning, julgue o item subsecutivo.

Algoritmos não supervisionados identificam agrupamentos ou estruturas ocultas nos dados sem a necessidade de rótulos prévios, operando exclusivamente sobre as observações.

A respeito do desenvolvimento de projetos digitais e do machine learning, julgue o item subsecutivo.

Em projetos digitais, o escopo pode ser definido integralmente após a implementação, pois a fase de planejamento é dispensável em metodologias ágeis.

A respeito do desenvolvimento de projetos digitais e do machine learning, julgue o item subsecutivo.

Em regra, em algoritmos de gradient boosting, quanto maior o número de estimadores usados, menor o erro de generalização do modelo, pois cada árvore adicionada corrige os erros residuais da anterior.

Julgue o item subsequente, em relação à modelagem de bancos de dados.

O uso de slowly changing dimensions do tipo 2 em um esquema estrela permite rastrear o histórico de alterações em uma dimensão, inserindo uma nova linha a cada mudança e mantendo as linhas antigas para preservar a consistência das análises históricas.

Julgue o item subsequente, em relação à modelagem de bancos de dados.

Em um esquema estrela, alterar o grão da tabela-fato implica redefinir o nível de detalhe de cada linha, o que pode exigir revisão das dimensões associadas e impactar a granularidade das análises.

Julgue o item subsequente, em relação à modelagem de bancos de dados.

Em um esquema estrela, toda tabela-fato deve conter pelo menos uma medida numérica, pois sem ela não há como estabelecer relacionamento com as dimensões.

Julgue o item subsequente, em relação à modelagem de bancos de dados.

Em um esquema estrela, a tabela-fato contém, predominantemente, descrições textuais detalhadas dos clientes, enquanto as dimensões armazenam métricas numéricas agregadas.

Julgue o item subsequente, em relação à modelagem de bancos de dados.

O esquema snowflake apresenta melhor desempenho que o esquema estrela em ambientes OLAP, porque a normalização das dimensões reduz redundância e diminui o tempo de resposta das consultas analíticas.

Julgue o item subsequente, em relação à modelagem de bancos de dados.

Em modelagem de dados, a terceira forma normal exige que todo atributo não-chave seja dependente apenas da chave primária, o que a torna igualmente adequada tanto para sistemas transacionais quanto para ambientes analíticos.