Questões de Concurso
Para bdmg
Foram encontradas 515 questões
Resolva questões gratuitamente!
Junte-se a mais de 4 milhões de concurseiros!
A respeito de metodologias ágeis em projetos de TI e de indicadores de desempenho, julgue o próximo item.
No refinamento de histórias conforme a metodologia Scrum, as equipes devem detalhar histórias grandes sprint a sprint ou nas fases iniciais de liberação, durante as reuniões de planejamento de sprint (sprint planning).
A respeito de metodologias ágeis em projetos de TI e de indicadores de desempenho, julgue o próximo item.
Entre os indicadores-chave de desempenho (KPIs) de projetos, os indicadores de antecipação medem entregas ou eventos do projeto, tais como número de entregas concluídas, cronograma ou variação de custo.
Relativamente aos conceitos de CRISP-DM, MLOps e Python, julgue o seguinte item.
O monitoramento contínuo em MLOps é utilizado para identificar desvios de desempenho de modelos em produção, incluindo mudanças na distribuição de dados usados em comparação a dados de treinamento.
Relativamente aos conceitos de CRISP-DM, MLOps e Python, julgue o seguinte item.
No CRISP-DM, a etapa de data understanding inclui a construção e a validação de modelos preditivos, garantindo que os resultados estejam alinhados aos objetivos do negócio.
Relativamente aos conceitos de CRISP-DM, MLOps e Python, julgue o seguinte item.
O SciPy é uma biblioteca que inclui ferramentas avançadas de aprendizado de máquina, como árvores de decisão, redes neurais e algoritmos de reforço.
No contexto da IA generativa, o conceito de latent space refere-se a um espaço vetorial multidimensional em que características abstratas de dados de entrada são representadas e manipuladas para gerarem novos dados.
As redes neurais convolucionais são especialmente adequadas para o processamento de dados sequenciais, como séries temporais e texto, devido à sua capacidade de capturar dependências ao longo de sequências.
Julgue o item a seguir, referentes aos modelos de linguagem da IA generativa.
Em uma rede adversária generativa (GAN), o gerador cria dados e o discriminador avalia se esses dados pertencem ao conjunto de treinamento real.
Julgue o item a seguir, referentes aos modelos de linguagem da IA generativa.
O VAE (variational autoencoder) é um autoencoder cuja distribuição de codificações é regularizada somente após o treinamento, o que garante que seu espaço latente tenha boas propriedades e maior dimensão para capturar padrões subjacentes, permitindo a geração de novos dados.
Julgue o próximo item, relativo a redes neurais e suas arquiteturas.
O perceptron multicamada (MLP) é um tipo de rede neural artificial constituída de várias camadas de neurônios que utilizam funções de ativação não lineares, permitindo que essa rede aprenda padrões complexos acerca de dados de entrada.
Considerando os conceitos de ML (machine learning), julgue o item a seguir.
Nos algoritmos supervisionados de ML, o modelo é treinado apenas com dados de entrada, e as saídas são geradas automaticamente pelo algoritmo com base nos padrões inferidos, sem necessidade de dados de saída rotulados.
Considerando os conceitos de ML (machine learning), julgue o item a seguir.
Os algoritmos supervisionados de ML do tipo regressão linear são capazes de prever uma variável dependente contínua usando determinado conjunto de variáveis independentes.
No Power BI, um dashboard pode ser criado utilizando-se apenas dados estáticos, e não é possível configurar atualizações automáticas para mantê-los sempre atualizados.
As bibliotecas NumPy, Pandas, SciPy e Statsmodels são frequentemente usadas para manipulação e análise de dados em Python, enquanto Matplotlib, Seaborn e Plotly são amplamente utilizadas para visualização de dados, permitindo a criação de gráficos e plots interativos.
Na terceira forma normal (3FN), a existência de dependência transitiva entre atributos não chave é permitida desde que os atributos estejam em tabelas diferentes.
Índices em colunas frequentemente usadas em cláusulas WHERE podem melhorar significativamente a performance de consultas SQL em bancos de dados relacionais.
O OLAP (online analytical processing) é utilizado principalmente para transações de alta velocidade e alto volume de dados operacionais.
Bancos de dados NoSQL, como MongoDB, são projetados para lidar com grandes volumes de dados não estruturados e são altamente escaláveis horizontalmente, enquanto bancos de dados SQL, como MySQL, são mais adequados para dados estruturados, suportando transações ACID.
Relatórios gerados em ferramentas de BI são sempre estáticos e não podem ser atualizados com novos dados.
Dashboards de BI permitem a visualização em tempo real de dados importantes para tomadas de decisão.
Conheça nossos planos