Considerando os conceitos de data warehouse, julgue o item que se segue.

Um depósito de dados (data warehouse) é um repositório de informações que oferece ao usuário uma única interface consolidada para os dados, o que facilita a escrita e a atualização de dados.

Considerando os conceitos de data warehouse, julgue o item que se segue.

Em uma arquitetura controlada pela fonte para a coleta de dados, o depósito de dados envia periodicamente solicitações para novos dados às fontes. 

A respeito dos conceitos de linguagem de definição e manipulação de dados (SQL), julgue o próximo item. 

Considere que se deseje criar uma tabela que represente o organograma a seguir.

Para criar essa tabela, deve-se utilizar a seguinte expressão DDL.
CREATE TABLE colaborador ( id integer primary key, nome varchar(50), chefia integer, constraint fk_colaborador foreign key (id) references colaborador );

A respeito dos conceitos de linguagem de definição e manipulação de dados (SQL), julgue o próximo item. 
Considere a tabela de colaboradores e o script SQL a seguir.


Nesse caso, executando-se a expressão SQL, tem-se o seguinte resultado.  

Julgue o item seguinte, em relação aos conceitos de mapeamento lógico relacional. 

O diagrama de entidade relacionamento a seguir representa a relação entre colaboradores e sua chefia, em que cada chefe pode ter n colaboradores e cada colaborador pode ter muitos chefes.

Julgue o item a seguir, a respeito dos conceitos de modelo entidade-relacionamento.  

Um modelo entidade e relacionamento (ER) é formal, preciso, não ambíguo e pode ser usado como entrada a uma ferramenta CASE (Computer Aided Software Engineering) na geração de um banco de dados relacional. 

A respeito das técnicas de manipulação e tratamento de dados, julgue o item seguinte.

Normalização linear, também conhecida como normalização max- min, consiste em estabelecer uma nova base numérica de referência, obtida a partir do valor de máximo e mínimo global do conjunto utilizado, para cada dado de um conjunto de dados. 

A respeito das técnicas de manipulação e tratamento de dados, julgue o item seguinte.

Diagramas de caixa (box plots) consistem em uma representação gráfica de dados numéricos a partir de seus quantiles, sendo uma forma de visualização de dados simples que permite a efetiva detecção visual de outliers.

Em relação aos métodos de visualizações de dados, julgue o item que se segue. 

Um dos princípios fundamentais das técnicas de visualização de dados é o impacto visual, em que as informações com maior relevância devem ser facilmente distinguidas das informações de menor relevância. 

Em relação aos métodos de visualizações de dados, julgue o item que se segue. 

A técnica de comparação controlada (controlled comparison) de uma visualização de dados é utilizada em visualizações de dados reduzidos e simples.

Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.

A utilização de valores aleatórios nos métodos modernos de inicialização dos pesos das camadas das redes neurais artificiais (RNA) permite evitar o problema do desaparecimento do gradiente (vanishing gradient problem).

Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.

As redes neurais convolucionais (CNN) são aplicadas exclusivamente a problemas de regressão de dados, a partir da utilização da função de regressão logística.  

Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.

As aplicações em inteligência artificial são definidas como uma subárea da área de aprendizagem de máquina (machine learning).

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue. 

O modelo de mistura gaussiana (GMM) é um método que descreve um agrupamento de amostras para determinado espaço de características, em que o GMM é uma mistura de k distribuições gaussianas associadas à mudança de estado dos pixels.

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue. 

A técnica de redução de dimensionalidade (PCA) permite transformar dados que inicialmente pertencem a um espaço de dimensão n  em um espaço de dimensão m , em que m < n, sendo utilizada, por exemplo, para reduzir a dimensionalidade de certo conjunto de dados através do descarte de características não úteis e que ainda permita realizar o reconhecimento de padrões. 

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue. 

O algoritmo random forest é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado em que se agrupam os resultados de várias árvores de decisão de cada nó para se obter uma conclusão própria e aumentar a precisão do modelo, não sendo o referido algoritmo adequado para grandes conjuntos de dados.  

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue. 

A ação de realizar agrupamento hierárquico tem como premissa básica encontrar elementos em um conjunto de dados que impliquem a presença de outros elementos na mesma transação, com um grau de certeza definido pelos índices de fator de suporte e o fator de confiança, que pode ser realizado, por exemplo, por meio do algoritmo a priori. 

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue. 

A validação cruzada pode ser utilizada para detectar quando uma rede neural está sendo treinada de maneira excessiva (overtraining) e assim interromper o treinamento antes que isso ocorra, como, por exemplo, por meio do princípio orientador atrativo para o ajuste dos pesos e bias durante o processo de treinamento da RNA. 

Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.  

O trade off entre variância e viés é afetado pela utilização de polinômios, com graus que variam de zero a três, em que o emprego de polinômios de ordem ímpar produz sempre melhores resultados no que diz respeito à redução da variância e viés que os de ordem par, seja para estimativas com regressões locais constantes e lineares, seja para as estimativas de ordem quadrática e cúbica.

Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.  

A despeito do alto grau de aplicabilidade das técnicas de regularização na classificação e na regressão, no que se refere à sua acurácia, tais técnicas tendem a causar o sobreajuste (overfitting) devido à influência de coeficientes responsáveis por flutuações excessivas.