Em relação às metodologias ágeis na gestão de projetos, julgue o item que se segue. 

Na prática, não há diferenciação entre a metodologia Scrum e o Kanbam em relação à gestão de projetos. 

Em relação às metodologias ágeis na gestão de projetos, julgue o item que se segue. 

O Kanbam teve origem nos Emirados Árabes Unidos, o que justifica o êxito dos projetos realizados nessa região. 

No que concerne a inovação e design thinking, julgue o item a seguir. 

A técnica de brainstorming, ou tempestade de ideias, tem sido evitada nos processos relacionados à inovação, visto que favorece a diminuição dos níveis criativos das propostas de solução. 

No que concerne a inovação e design thinking, julgue o item a seguir. 

Sendo concebido como abordagem ou metodologia, o design thinking serve à inovação, no atendimento às necessidades das pessoas. 

No que concerne a inovação e design thinking, julgue o item a seguir. 

O design thinking pode ser realizado conforme preceitos e procedimentos previamente definidos, a partir de processos e sistemáticas próprios. 

No que concerne a inovação e design thinking, julgue o item a seguir. 

Em uma organização, o processo de inovação é uma metodologia de implantação de novidades já existentes e não de produção de novas soluções. 

No que concerne a inovação e design thinking, julgue o item a seguir. 

Dada a segurança do processo de design thinking, nele os testes de premissa são desnecessários.

Em relação a manipulação e limpeza de dados, julgue o item a seguir. 

A transformação de dados categóricos utilizando codificação one-hot sempre reduz a dimensionalidade do conjunto de dados. 

Em relação a manipulação e limpeza de dados, julgue o item a seguir. 

A normalização dos dados é importante na preparação de dados para modelos de aprendizado de máquina, pois garante que todas as variáveis estejam na mesma escala, independentemente de sua importância no modelo. 

Em relação a manipulação e limpeza de dados, julgue o item a seguir. 

Local outlier factor é uma técnica de detecção de outliers que mede a anomalia de um dado com base na densidade local dos seus vizinhos. 

Julgue o próximo item, a respeito de machine leaning. 

A biblioteca Scikit-learn é amplamente utilizada para aprendizado de máquina em Python, mas não é especializada em processamento de linguagem natural nem oferece suporte robusto para redes neurais profundas.  

Julgue o próximo item, a respeito de machine leaning. 

Árvores de decisão são técnicas de modelagem preditiva que particionam iterativamente os dados em subconjuntos homogêneos baseados em variáveis explicativas.

Julgue o próximo item, a respeito de machine leaning. 

Os algoritmos de regressão linear, por minimizarem a soma dos resíduos quadrados para ajustar os coeficientes, são sensíveis a outliers, que podem distorcer os coeficientes e comprometer a previsão do modelo. 

Julgue o próximo item, a respeito de machine leaning. 

Grandes volumes de dados frequentemente revelam padrões e tendências que são valiosos para análises preditivas e tomadas de decisão, facilitando a antecipação de comportamentos futuros e permitindo melhor alocação de recursos e planejamento. 

Julgue o item a seguir, no que se refere à modelagem de banco de dados. 

A forma normal de Boyce-Codd assegura que qualquer atributo ou conjunto de atributos que determina outro em uma tabela (determinante) seja uma chave candidata, eliminando possíveis anomalias causadas por dependências funcionais inadequadas. 

Julgue o item a seguir, no que se refere à modelagem de banco de dados. 

As chaves primárias em um banco de dados relacional são usadas para identificar unicamente cada registro em uma tabela. 

Julgue o item a seguir, no que se refere à modelagem de banco de dados. 

Na criação de esquemas de banco de dados eficientes, a normalização excessiva pode levar a um desempenho ruim em consultas complexas, e, por isso, deve ser sempre evitada. 

Julgue o item a seguir, no que se refere à modelagem de banco de dados. 

Na modelagem dimensional, as tabelas de fatos armazenam medidas numéricas ou métricas de desempenho associadas a eventos de negócios, enquanto os atributos descritivos das dimensões, como nomes ou categorias, são armazenados exclusivamente nas tabelas de dimensão.

Acerca de banco de dados, julgue o próximo item. 

Considerando que CIDADANIA seja uma tabela com as colunas NOME_PESSOA, DATA_NASCIMENTO e NOME_PAIS, a execução do comando SQL SELECT NOME_PAIS, COUNT(*) FROM CIDADANIA GROUP BY NOME_PAIS apresentará quantas pessoas nasceram em cada PAIS. 

Acerca de banco de dados, julgue o próximo item. 

O termo CRUD refere-se aos comandos de INSERT, UPDATE, SELECT e DELETE, respectivamente, em um banco de dados.